lvii
kurs mata uang USD dan variabel mikro likuiditas, leverage, dan dividend payout mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap risiko investasi saham. Model yang digunakan adalah sebagai berikut :
b
= a + b
1
X1 + b
2
X2 + b
3
X3 + b
4
X4 + b
5
X5+ b
6
X6 + ei Keterangan :
b
: Beta saham risiko investasi Variabel mikro
X1 : Dividend payout
X2 : Likuiditas
X3 : Financial leverage
Variabel makro X4
: Tingkat inflasi X5
: Kurs mata uang USD X6
: Tingkat bunga SBI a
: Konstanta intercept b
1-6
: Koefisien regresi e
: Variable pengganggu Beberapa pengujian yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah normalitas data dan pengujian
asumsi klasik yang meliputi uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heteroskedasitas sedangkan untuk menguji hipotesis dengan pengujian koefisien regresi simultan Uji F, pengujian ketepatan perkiraan Goodnes of Fit Test
atau uji R
2
, dan pengujian koefisien regresi parsial Uji t. Untuk semua pengujian dilakukan dengan bantuan perangkat lunak SPSS Statistical Product and Service Solutions.
1. Pengujian Normalitas Data
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen, variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model yang baik adalah
model yang dibentuk oleh variabel yang mempunyai atau mendekati distribusi normal. Pengujian normalitas data dengan menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov pengujian dua arah two-tailed test.
Suatu distribusi dikatakan normal apabila nilai signifikansi p-value lebih besar dari taraf signifikansi yang ditentukan yaitu 0,05 atau apabila p 0,05 maka data berdistribusi normal.
2. Pengujian Asumsi Klasik
lviii
Pemenuhan asumsi klasik ini dimaksudkan agar variabel independen sebagai estimator atas variabel dependen tidak bias. Untuk mendeteksi adanya penyimpangan asumsi klasik dilakukan pengujian
sebagai berikut : 1
Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah hubungan linier yang sempurna diantara beberapa atau semua variabel
independen dari model regresi. Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas satu dengan yang lain ada atau tidak. Konsekuensi adanya multikolinearitas adalah tidak validnya
signifikansi variabel. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dilakukan Uji Colinearity Statistics dengan
mendasarkan pada nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor VIF. Gujarati 2003:362, memberikan Rule of Thumb, jika nilai tolerance 0,10 dan VIF 10, maka terjadi multikolinearitas.
2 Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi yang terjadi antara anggota-anggota serangkaian observasi yang terletak berderetan secara series dalam bentuk waktu jika datanya time series atau korelasi antara tempat yang
berdekatan jika datanya cross sectional. Pengujian ini untuk mengetahui hubungan variabel yang sama antar waktu. Konsekuensi adanya autokorelasi adalah biasnya varian dengan nilai yang lebih kecil dari
nilai yang sebenarnya, sehingga R
2
dan F
hitung
yang dihasilkan cenderung sangat berlebihan over estimated.
Pengujian autokorelasi dilakukan dengan Uji Durbin Watson statistik-d, dengan membandingkan nilai Durbin Watson hitung d dengan nilai Durbin Watson tabel yaitu batas lebih tinggi upper bond atau d
u
dan batas lebih rendah lower bond atau d
l
. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut : a
Jika 0 d d
l
, maka terjadi autokorelasi positif. b Jika d
l
d d
u
, maka tidak ada kepastian apakah terjadi autokorelasi atau tidak. c
Jika 4-d
l
d 4, maka terjadi autokorelasi negatif . d Jika 4-d
u
d 4-d
l
, maka tidak ada kepastian apakah terjadi autokorelasi atau tidak e Jika d
u
d 4-d
u
, maka tidak terjadi autokorelasi baik positif atau negatif. 3
Uji Heterokedastisitas Pengujian ini dilakukan untuk melihat kesalahan pengganggu mempunyai varian yang sama atau tidak,
jika varian sama disebut homoskedastisitas, jika varians berbeda atau tidak konstan disebut heteroskedastisitas. Konsekuensi adanya heteroskedastisitas adalah lebih besarnya varian dari taksiran.
Pengujian ada tidaknya masalah heterokedastisitas dapat dilakukan dengan metode Spearman’s rho, yang meregresikan nilai absolut residual terhadap variabel X, dengan kriteria pengujian :
lix
H :
Tidak terjadi heterokedastisitas. Diterima apabila nilai sig-t masing-masing variabel melebihi nilai 0.05.
H
1
: Terjadi heterokedastisitas. Diterima apabila nilai sig-t masing-masing variabel kurang dari 0.05.
3. Pengujian Hipotesis
