Hasil Dan Pembahasan ANALISIS DAN PEMBAHASAN

C. Hasil Dan Pembahasan

1. Deskripsi Data Dalam Variabel Gambaran mengenai variabel-varianbel yang diteliti selama periode peneltian, yaitu dari Januari 2006 sampai dengan Desember 2009 dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini : Tabel 4.6 Deskripsi Data Dalam Variabel Descriptive Statistics 48 10,33686 11,45140 10,81842 ,24801783 ,062 48 ,00201 ,01493 ,0072794 ,00357569 ,000 48 ,00417 ,01063 ,0075196 ,00162831 ,000 48 -,09884 ,16769 -,0000940 ,04074828 ,002 48 -,02838 ,05665 ,0122242 ,01715967 ,000 48 Volume Perdagangan Saham Tingkat Inflasi BI rate Kurs Rupiah M2 Valid N listwise N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance dari hasil pengolahan data yang telah dilakukan dengan menggunakan SPSS 15.0, Output SPSS ini menunjukkan bahwa volume perdagangan saham dari 48 observasi atas sampel memiliki nilai terendah 10,33686 yang terjadi pada Juli 2006, dan nilai tertinggi 11,45140 yang terjadi pada Mei 2009, dengan nilai rata-rata sebesar 10,81842. Tingkat inflasi memiliki nilai terendah 0,00201 yang terjadi pada November 2008 atau sebesar 2.41, dan nilai tertinggi 0,1493 yang terjadi pada Februari 2006 atau sebesar 17.92, dengan nilai rata-rata tingkat inflasi 0,0072794. BI rate memiliki nilai terendah 0,00417 yang terjadi pada September 2009 atau sebesar 5, dan nilai tertinggi 0,01063 yang terjadi pada bulan Januari sampai April 2006 atau sebesar 12.75, dengan nilai rata-rata sebesar 0.0075196. 67 Kurs memiliki nilai pertumbuhan terendah -0.09884 yang terjadi pada Desember 2008, dan nilai pertumbuhan tertinggi 0,16769 yang terjadi pada Oktober 2009, dengan nilai rata-rata -0,0000940. Jumlah uang yang beredar memiliki nilai pertumbuhan terendah - 0,02838 yang terjadi pada Januari 2008, dan nilai pertumbuhan tertinggi 0,05665 yang terjadi pada September 2008. dengan nilai rata-rata 0,0122242. 2. Uji Normalitas Pada tahap pertama penelitian adalah melakukan uji normalitas data. Uji normalitas ini bertujuan untuk mengetahui apakah disribusi data yang akan digunakan dalam variabel penelitian normal atau tidak. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang terdisribusi normal. Untuk melihat model regresi variabel dependen, variabel independen, atau keduanya terdisribusi normal atau tidak dapat dilihat dari grafik Normal Probability Plot di bawah ini: Gambar 4.6 Hasil Uji Normalitas Observed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Ex p ect ed Cu m P ro b 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham 68 Dari grafik normal P-P plot tersebut dapat dilihat bahwa sebaran data berada gujian normalitas data dengan menggunakan uji Kolmo Uji Normalitas di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki data yang terdisribusi normal. Adapun hasil pen gorov-Smirnov dapat dijelaskan pada tabel 4.7 berikut : Tabel 4.7 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 48 48 48 48 48 Vo Perdagangan Saham lume Tingkat Inflasi BI rate Kurs Rupiah M2 N 10,8184194 ,0072794 ,0075196 -,0000940 ,0122242 ,24801783 ,00357569 ,00162831 ,04074828 ,01715967 ,053 ,163 ,153 ,165 ,093 ,053 ,163 ,153 ,165 ,093 -,048 -,100 -,097 -,116 -,049 ,368 1,133 1,059 1,145 ,647 ,999 ,154 ,212 ,146 ,797 Mean Normal Parameters a,b Std. Deviation Absolute Positive Most Extreme Differences Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed Test distribution is Normal. a. Calculated from data. b. Dengan menggunakan SPSS 15.0 untuk menguji normalitas data, didapatkan hasil nilai K-S untuk volume perdagangan saham sebesar 0,368 atau nilai 2 tailed p sebesar 0,999 α = 0.05, tingkat inflasi sebesar 1,133 atau nilai 2 tailed p sebesar 0,154 α = 0.05, BI rate sebesar 1,059 atau nilai 2 tailed p sebesar 0,212 α = 0.05, Kurs rupiah sebesar 1,145 atau nilai 2 tailed p sebesar 0,146 α = 0.05, dan Jumlah uang yang beredar sebesar 0,647 atau nilai 2 tailed p sebesar 0,797 α = 0.05. Hal ini menunjukkan, semua data yang digunakan dalam variabel penelitian terdisribusi secara normal. 69 3. Uji Asumsi Klasik r berganda dapat disebut sebagai model yang baik jika ultikolinieritas tas bertujuan untuk menguji apakah pada model reg ahui adanya korelasi atau tidak antar variabel bebas, mak Hasil Uji Multikolinieritas Model regresi linie model tersebut memenuhi asumsi normalitas data dan asumsi-asumsi klasik statistik. a. Uji M Uji multikolinieri resi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel-variabel bebasnya. Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation factor VIF. Apabila tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10, maka model regresi dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas. Untuk menget a dapat dilihat pada tabel 4.8 dibawah ini : Tabel 4.8 l Collinearity Statistics Mode Kesimpulan olerance VIF T 1 Constant Tingkat Inflasi ,255 3,914 Tidak terjadi Multikolinieritas BI rate ,258 3,880 Tidak terjadi Multikolinieritas Kurs Rupiah ,933 1,072 Tidak terjadi Multikolinieritas M2 ,938 1,066 Tidak terjadi Multikolinieritas Dari tabel 4.8 menunjukkan bahwa masing-masing variabel bebas inflasi, BI rate, kurs dan M2 memiliki angka tolerance diatas 0,1 dan nilai VIF di 70 bawah 10. dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas antar variabel bebas dalam model regresi ini. b. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi merupakan pengujian asumsi dalam regresi dimana variabel terikat tidak berkorelasi dengan variabel itu sendiri, baik periode sebelumnya ataupun sesudahnya. Untuk mendeteksi gejala autokorelasi kita menggunakan uji Durbin-Watson. Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi Model Durbin-Watson Kesimpulan 1 1,071 Tidak terjadi autokorelasi Pada output tersebut terlihat bahwa nilai Durbin Watson adalah sebesar 1,071 yang terletak di daerah -2 d 2 , sehingga dapat disimpulkan bahwa regresi linier berganda terbebas dari autokorelasi. c. Uji Heteroskesdastisitas Uji Heteroskesdastisitas digunakan untuk menguji terjadinya perbedaan varian residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki persamaan varian residual suatu periode pengamatan dengan periode pengamatan yang lain. Untuk memprediksi ada tidaknya heteroskesdastisitas pada suatu model regresi dapat dilihat dari pola gambar scatterplot model tersebut. 71 Hasil uji heteroskesdastisitas dapat dilihat pada gambar 4.2 di bawah ini : Gambar 4.7 Uji Heteroskedatisitas Regression Standardized Predicted Value 2 1 -1 -2 -3 R egr es si o n St u de n ti zed Re si d u al 3 2 1 -1 -2 Scatterplot Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham Pada gambar 4.2 terlihat titik-titik telah menyebar secara acak, dan tidak membentuk pola tertentu, serta menyebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini mengindikasikan bahwa tidak terdapat heteroskesdastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi variabel terikat berdasarkan masukan variabel bebasnya. 4. Analisis Regresi Linier Berganda Berdasarkan data-data yang disajikan pada tabel di atas, selanjutmya akan dianalisis dengan bantuan aplikasi SPSS 15.0 untuk mengetahui besarnya pengaruh tingkat inflasi, BI rate, kurs rupiah, dasn jumlah uang yang beredar 72 dalam arti luas M2, terhadap total frekuensi perdagangan saham. Hasil pengolahan data dengan SPSS dapat dilihat pada tabel 4.10 di bawah ini : Tabel 4.10 Analisis Regresi Linier Berganda Coefficients a 11,554 ,155 74,458 ,000 -13,122 13,938 -,189 -,941 ,352 -86,475 30,473 -,568 -2,838 ,007 -,143 ,640 -,024 -,224 ,824 ,834 1,516 ,058 ,550 ,585 Constant Tingkat Inflasi BI rate Kurs Rupiah M2 Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham a. Berdasarkan output SPSS pada tabel coefficients maka persamaan regresi dapat dirumuskan sebagai berikut : Y = 11,554 – 13,122X 1 – 86,472X 2 – 0,143X 3 + 0,834X 4 + ε r Dari persamaan regresi di atas dapat dijelaskan bahwa : a. Jika segala sesuatu pada variebel-variabel bebas bernilai 0, maka total frekuensi perdagangan saham Y adalah sebesar 11,554. b. Koefisien regresi tingkat inflasi X 1 sebesar -13,122 menunjukkan besarnya pengaruh tingkat inflasi terhadap volume perdagangan saham. Pengaruh negatif menunjukkan adanya pengaruh yang berlawanan antara tingkat inflasi dengan perubahan volume perdagangan saham. Dengan kata lain, jika tingkat inflasi meningkat 1 maka volume perdagangan saham akan turun sebesar 13,122 dan sebaliknya, jika tingkat inflasi turun sebesar 1 maka volume perdagangan saham akan meningkat sebesar 13,122. 73 c. Koefisien regresi BI rate X 2 sebesar -174,571 menunjukkan besarnya pengaruh BI rate terhadap volume perdagangan saham. Pengaruh negatif menunjukkan adanya pengaruh yang berlawanan antara perubahan BI rate dengan volume perdagangan saham. Jika BI rate meningkat 1, maka akan menyebabkan penurunan frekuensi perdagangan saham sebesar 174,571 dan sebaliknya, jika BI rate turun sebesar 1 maka volume perdagangan saham akan meningkat 174,571. d. Koefisien regresi kurs rupiah X 3 sebesar -0,143 menunjukkan besarnya pengaruh kurs rupiah terhadap frekuensi perdagangan saham. Jika kurs rupiah meningkat sebesar Rp 1,- maka frekuensi perdagangan saham akan turun sebesar 0,143 dan sebaliknya, jika kurs rupiah turun sebesar Rp 1,- maka volume perdagangan saham akan naik 0,143. e. Koefisien regresi jumlah uang yang beredar X 4 sebesar 0,834 menunjukkan besarnya pengaruh jumlah uang yang beredar terhadap frekuensi perdagangan saham. pengaruh positif menunjukkan hubungan yang searah antara volume perdagangan saham dengan jumlah uang yang beresar. Jika jumlah uang yang beredar meningkat sebesar Rp 1,- maka frekuensi perdagangan saham akan naik sebesar 0,834 dan sebaliknya jika jumlah uang yang beredar turun sebesar Rp 1,- maka volume perdagangan saham akan turun sebesar 0.843. 5. Uji Koefisien Determinasi Adjusted R Square Uji koefisien determinasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel bebas menjelaskan variabel terikatnya. Koefisien 74 determinasi dapat dilihat pada tabel model summary b . Untuk regresi linier berganda digunakan Adjusted R Square, karena telah disesuaikan dengan jumlah variabel bebas yang digunakan. Tabel 4.11 Uji Koefisien Determinasi Model Summary b ,746 a ,556 ,515 ,17270317 1,071 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Predictors: Constant, M2, BI rate, Kurs Rupiah, Tingkat Inflasi a. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham b. Dari hasil output SPPS 15.0 tersebut memiliki koefisien determinasi 0,515. Hal ini menunjukkan bahwa 51,5 variabel dependen volume perdagangan saham dijelaskan oleh variabel independen tingkat inflasi, BI rate, kurs rupiah, dan jumlah uang yang beredar. Sisanya sebesar 48,5 dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar variabel yang digunakan dalam penelitian. 6. Uji Hipotesis a. Uji F Secara Simultan Uji F dilakukan untuk menguji model penelitian apakah perubahan tingkat inflasi, BI rate, kurs rupiah, dan jumlah uang yang beredar secara simultan berpengaruh secara signifikan terhadap frekuensi perdagangan saham. Uji F dilakukan dengan cara membandingkan nilai F hitung dengan F tabel . Hasil pengolahan data pada SPSS 15.0 dapat dilihat pada tabel 4.12 dibawah ini : 75 Tabel 4.12 Uji F ANOVA b 1,609 4 ,402 13,483 ,000 a 1,283 43 ,030 2,891 47 Regression Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: Constant, M2, BI rate, Kurs Rupiah, Tingkat Inflasi a. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham b. Dari hasil output SPSS tersebut menunjukkan bahwa p-value 0,000 0,05, sedangkan F hitung 48,820 dari F tabel 2,59. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat inflasi, Bi rate, kurs rupiah, dan jumlah uang yang beredar secara simultan berpergaruh terhadap volume perdagangan saham. b. Uji t Secara Parsial Uji t dilakukan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel bebas secara parsial individual terhadap variabel terikatnya. Nilai dari uji t dapat dilihat dari p-value pada masing-masing variabel bebas, atau dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel . Hasil pengolahan SPSS dapat dilihat pada tabel 4.14 dibawah ini : Tabel 4.13 Uji t Coefficients a 11,554 ,155 74,458 ,000 -13,122 13,938 -,189 -,941 ,352 ,255 3,914 -86,475 30,473 -,568 -2,838 ,007 ,258 3,880 -,143 ,640 -,024 -,224 ,824 ,933 1,072 ,834 1,516 ,058 ,550 ,585 ,938 1,066 Constant Tingkat Inflasi BI rate Kurs Rupiah M2 Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham a. 76 Dari hasil output SPSS menunjukkan bahwa : • Variabel tingkat inflasi memiliki nilai p-value 0,352 0,05 dan t hitung - 0,941 -t tabel 2,02. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial tingkat inflasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap volume perdagangan saham. • Variabel BI rate memiliki p-value 0,007 0,05 dan t hitung -2,838 -t tabel 2,01. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial BI rate berpengaruh secara signifikan terhadap volume perdagangan saham. • Variabel kurs rupiah memiliki p-value 0,824 0,05 dan t hitung -0,224 - t tabel 2,01. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial kurs rupiah tidak berpengaruh secara signifikan terhadap volume perdagangan saham. • Variabel jumlah uang yang beredar memiliki p-value 0,550 0,05 dan t hitung 0,585 t tabel 2,01. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial jumlah uang yang beredar tidak berpengaruh secara signifikan terhadap volume perdagangan saham.

D. Interpretasi