45
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Collinearity
Statistics Keputusan
Tolerance VIF
PER .993
1.007 Tidak terjadi Multikolinearitas EPS
.799 1.251 Tidak terjadi Multikolinearitas
DPS .796
1.257 Tidak terjadi Multikolinearitas
Berdasarkan aturan Variance Inflation Factor VIF dan Tolerance, apabila VIF melebihi angka 10 atau Tolerance kurang dari 0.10 maka dinyatakan
terjadi gejala multikolinearitas, sebaliknya apabila VIF kurang dari 10 atau Tolerance lebih dari 0.10 maka dinyatakan tidak terjadi gejala multikolinearitas.
Dalam penelitian ini data yang digunakan dalam uji multikolinearitas ini adalah data dari variabel independen. Berdasarkan tabel 4.3. diatas diketahui masing-
masing nilai VIF berada dibawah 10, dan nilai Tolerance diatas 0.1, maka dapat dipastikan data dari variabel independen tidak terjadi multikolinearitas.
4.1.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain berbeda disebut heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik scatterplot,
dengan dasar analisis Ghozali, 2005:139.
Universitas Sumatera Utara
46 1.
Jika pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur
bergelombang, melebar
kemudian menyempit,
maka mengindikasikan
telah terjadi
heteroskedastisitas. 2.
Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas. Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan grafik scatterplot
ditunjukkan pada gambar 4.3 berikut:
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Universitas Sumatera Utara
47 Pada grafik scatterplot diatas, terlihat titik-titik menyebar secara acak,
serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model
regresi yang digunakan.
4.1.2.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah sebuah model regresi terdapat korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 atau sebelumnya Ghozali, 2005. Jika terjadi korelasi dinamakan ada masalah autokorelasi. Untuk mendeteksi ada atau
tidaknya autokorelasi, peneliti menggunakan Durbin-Watson DW test. Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi dengan Durbin-Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .749
a
.561 .525
635.21382 2.318
a. Predictors: Constant, DPS, PER, EPS b. Dependent Variable: SPRICE
Berdasarkan hasil pengujian Durbin-Watson dengan menggunakan SPSS maka diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 2.318 yang berarti berdasarkan
kriteria Durbin-Watson hasil tersebut 1.60 2.318 2.40 yang berarti tidak terjadi autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
48
4.1.3. Model Regresi Berganda
Hasil regresi linear berganda pengaruh Investasi yang diukur menggunakan Price earning Ratio, Earning per Share, dan Devidend per Share
terhadap Harga Saham pada perusahaan asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2013 yang ditunjukkan pada tabel 4.5 berikut:
Tabel 4.5 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
92.886 189.100
-.491 .626 PER
12.221 10.808
.125 1.131 .266
EPS 6.054
1.045 .716
5.795 .000 DPS
.988 3.482
.035 .284 .778
a. Dependent Variable: SPRICE Berdasarkan hasil analisis regresi linear berganda yang digunakan untuk
menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap satu variabel dependen. Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel hasil uji coefficients. Pada
tabel coefficients yang dibaca adalah nilai dalam kolom B pada baris pertama menunjukkan konstanta a dan baris selanjutnya menunjukkan konstanta variabel
independen. Berdasarkan tabel 4.5 diatas maka model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut:
Harga Saham = 92.886 + 12.221 PER + 6.054 EPS + 0.988 DPS + e
Universitas Sumatera Utara
49 Dari persamaan regresi tersebut diatas maka dapat dianalisis sebagai
berikut: a. Konstanta sebesar 92.886 menyatakan bahwa jika nilai Price Earning
Ratio, Earning per Share, dan Devidend per Share adalah nol maka harga saham adalah 92.886
b. Koefisien regresi Price Earning Ratio sebesar 12.221 menyatakan bahwa apabila variabel Price Earning Ratio ditingkatkan sebesar 1
satuan, maka harga saham akan meningkat sebesar 12.221 satuan. c. Koefisien regresi Earning per Share sebesar 6.054 menyatakan bahwa
apabila variabel Earning per Share ditingkatkan sebesar 1 satuan, maka akan meningkatkan Harga saham akan meningkat sebesar 6.054
satuan. d. Koefisien regresi Dividend per Share sebesar 0.988 menyatakan
bahwa apabila variabel Dividend per Share ditingkatkan sebesar 1 satuan, maka variabel Harga saham akan meningkat sebesar 0.988
satuan.
4.1.4. Uji Hipotesis 4.1.4.1 Uji Koefisien Determinasi R
2
Uji koefisien determinasi R
2
ini digunakan untuk menggambarkan kemampuan model menjelaskan variasi yang terjadi dalam variabel dependen
Ghozali, 2005. Koefisien determinasi R
2
dinyatakan dalam persentase. Nilai
yang mendeakati satu berarti variabel independen memberikan hampir semua
Universitas Sumatera Utara
50 informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
Besarnya nilai koefisien determinasi R
2
dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut:
Tabel 4.6 Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .749
a
.561 .525
635.21382 2.318
a. Predictors: Constant, DPS, PER, EPS b. Dependent Variable: SPRICE
Berdasarkan tabel diatas menunjukkan koefisien korelasi R dan koefisien determinasi R Square. Nilai R menunjukkan tingkat hubungan antar variabel-
variabel independen dengan variabel dependen. Dari hasil olah data diperoleh nilai koefisien korelasi sebesar 0.749 atau sebesar 74.9 artinya hubungan antara
variabel price earning ratio, earning per share, dan devidend per share terhadap harga saham adalah erat.
Berdasarkan tabel diatas ditunjukkan nilai Adjusted R Square. Dari hasil perhitungan nilai Adjusted R Square sebesar 0.525 atau sebesar 52.5 artinya
52.5 variabel harga saham dipengaruhi oleh ketiga variabel yakni price earning ratio, earning per share, dan dividend per share. Sedangkan sisanya 47.5
dipengaruhi oleh faktor faktor lain diluar model.
4.1.4.2. Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t
Uji t dilakukan untuk menguji pengaruh pada masing-masing variabel independen price earning ratio, earning per share, dan devidend per share
terhadap harga saham. Untuk menguji pengaruh parsial tersebut dapat dilakukan dengan cara berdasarkan nilai signifikansi. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari
Universitas Sumatera Utara
51 0.05 atau 5 maka hipotesis yang diajukan diterima atau dikatakan signifikan
namun apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 atau 5 maka hipotesis ditolak atau dikatakan tidak signifikan. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel 4.7
berikut:
Tabel 4.7 Hasil Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
92.886 189.100
-.491 .626 PER
12.221 10.808
.125 1.131 .266
EPS 6.054
1.045 .716
5.795 .000 DPS
.988 3.482
.035 .284 .778
b. Dependent Variable: SPRICE
Berdasarkan tabel 4.7, maka hasil regresi berganda dapat menganalisis pengaruh dari masing-masing variabel price earning ratio, earning per share, dan
devidend per share terhadap harga saham yaitu: Harga t hitung yang ada selanjutnya dibandingkan dengan harga t tabel. Untuk
kesalahan 5 uji dua pihak dan dk = n – 3 = 37, maka diperoleh t tabel = 1.687
Adapun kriteria penerimaan hipotesis adalah sebagai berikut : Ho Hipotesis Nol
: = 0 tidak ada pengaruh
Ha Hipotesis Alternatif :
≠ 0 ada pengaruh
Tabel 4.7 untuk variabel Price Earning Ratio nilai t
hitung
1.131 t
tabel
1.687 dan nilai sig sebesar 0.266 0.05 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Dapat disimpulkan bahwa variabel Price Earning Ratio tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap harga saham.
Universitas Sumatera Utara
52 Variabel Earning per Share, nilai t
hitung
5.795 t
tabel
1.678 dan nilai sig sebesar 0.000 0.05 maka Ho ditolak dan Ha diterima. Dapat disimpulkan bahwa
variabel earning per share berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap harga saham.
Untuk variabel Dividend per Share, nilai t
hitung
0.284 t
tabel
1.678 dan nilai sig sebesar 0.778 0.05 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Dapat
disimpulkan bahwa variabel dividend per share tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
4.1.4.3. Uji Signifikansi Simultan Uji F
