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