35
kemusiman kuadrat, nilai kuadrat dilogaritmakan ln u2i dan nilai logaritma dari kuadrat residual dimasukkan sebagai variabel terikat dalam
persamaan regresi yang baru. Jika angka signifikansi t yang diperoleh dari persamaan regresi yang baru lebih besar dari alpha 5 maka dikatakan
tidak terdapat heteroskedastisitas dalam data model, sebaliknya jika angka signifikansi yang diperoleh lebih kecil dari alpha 5, maka dapat
dikatakan terdapat heteroskedastisitas dalam data model Ghozali, 2005.
4.6.2. Uji Hipotesis
Setelah dilakukan uji asumsi klasik terhadap data, selanjutnya dilakukan uji hipotesis. Untuk membuktikan hipotesis pertama dan kedua maka digunakan
alat uji sebagai berikut : Adapun persamaan yang dipakai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Hipotesis Pertama: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 +
℮
Di mana: Y = Return Saham
a = Parameter konstanta b = Koefisien garis regresi masing-masing Xi, i = 1, 2, 3, 4.
X1 = Risiko Kredit X2 = Risiko Tingkat Suku Bunga
X3 = Risiko Likuiditas X4 = Risiko Solvensi
℮ = error term
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
36
{
Hipotesis pertama diuji dengan menggunakan uji statistik regresi linier berganda dengan bantuan SPSS.
a. Uji F Uji ini merupakan pengujian terhadap signifikansi model secara simultan
atau serempak, yaitu melihat pengaruh dari seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat, hipotesis ini dirumuskan dengan:
1. Ho : H1 = b1 = b2 = b3 = b4 = 0
Hal ini berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan variabel Risiko Kredit, Risiko Tingkat Suku Bunga, Risiko Likuiditas, Risiko Solvensi
terhadap Return Saham. 2.
H1 : b1 = b2 = b3 = b4 ≠ 0 Hal ini berarti terdapat pengaruh yang signifikan variabel Risiko Kredit,
Risiko Tingkat Suku Bunga, Risiko Likuiditas, Risiko Solvensi terhadap Return saham.
Rumus F hitung adalah sebagai berikut Gujarati,2008 R
2
k – 1 F =
1 – R
2
n – k
Dimana : R
2
= Koefisien determinasi K
= Jumlah variabel bebas n
= Jumlah Observasi Untuk menentukan nilai F hitung tingkat signifikan yang digunakan
sebesar 5 dengan derajat df = K-1 dan n-k, kriteria sebagai berikut:
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
37
Jika Fhitung Ftabel maka H0 ditolak.
Jika Fhitung ≤ Ftabel maka H diterima.
Perhitungan nilai F tidak akan dilakukan secara manual, namun dengan menghitung dengan bantuan SPSS dengan memperhatikan Tabel Anova pada
kolom nilai F serta tingkat signifikansi dari model tersebut. Jika tingkat signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H1 diterima.
b. Uji t Uji t digunakan untuk menguji koefisien regresi secara parsial dari
variable bebas terhadap variabel terikat di mana hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Ho : bi = 0 Hal ini berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari Risiko Kredit,
Risiko Tingkat Suku Bunga, Risiko Likuiditas, Risiko Solvensi terhadap Return saham.
2. Hi : bi ≠ 0 Hal ini berarti terdapat pengaruh yang signifikan dari Risiko Kredit,
Risiko Tingkat Suku Bunga, Risiko Likuiditas, Risiko Solvensi terhadap Return saham.
Untuk menentukan t Tabel, taraf signifikan yang digunakan sebesar 5 dengan derajat kebebasan df = n-k-1, di mana n merupakan jumlah observasi
dan k merupakan jumlah variabel bebas. Nilai t hitung diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
bi - b T hitung =
sbi
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
38
{
Di mana: bi = Koefisien variabel independen
b = nilai hipotesis nol Sbi = Simpangan baku Standar deviasi dari variabel independen
Pengujian hipotesis dilakukan dengan: Jika t hitung t Tabel maka Ho ditolak.
Jika t hitung t Tabel maka H0 diterima
.
Perhitungan nilai t hitung akan dilakukan secara manual atau dapat dilihat dari daftar
t Tabel, namun dengan menghitung menggunakan bantuan SPSS perlu diperhatikan Tabel koefisien pada kolom nilai t serta tingkat signifikansi dari
variabel tersebut. Jika tingkat signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H1 diterima.
2. Hipotesis Kedua
