Analisis ini digunakan untuk menghitung besarnya pengaruh Nilai Tukar RupiahUS DOLLAR dan Tingkat Suku Bunga SBI terhadap IHSG di Bursa
Efek Indonesia. Berdasarkan pembatasan masalah dan hipotesis yang telah dikemukakan sebelumnya maka diperoleh hasil pengolahan data dengan paket
program komputer statistik SPSS 15.0 yang tampak pada Tabel 4.6.
Tabel 4.9 Variabel Enter
Variables EnteredRemoved
b
SBI, Ni_Tkr
a
. Enter Model
1 Variables
Entered Variables
Removed Method
All requested variables entered. a.
Dependent Variable: IHSG b.
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah
Pada variabel enterremoved terlihat bahwa variabel-variabel yang dimasukkan entered adalah SBI dan Ni_Tkr nilai tukar RupiahUS
DOLLAR. Metode yang dipilih adalah metode enter.
1. Uji Determinan Goodness of Fit R²
Determinan digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika determinan R
2
semakin besar atau mendekati satu, maka pengaruh variabel bebas X
1
dan X
2
terhadap variabel terikat Y semakin kuat. Jika determinan R
2
semakin kecil atau mendekati nol, maka pengaruh variabel bebas X
1
dan X
2
terhadap variabel terikat Y semakin lemah. Berdasarkan output SPSS 15.0 terlihat bahwa pengaruh secara
bersamasama 2 dua variabel independen Nilai Tukar RupiahUS DOLLAR
dan Tingkat Suku Bunga SBI terhadap IHSG seperti ditunjukkan pada Tabel 4.10
Tabel 4.10 Uji Goodness of Fit r
2
Model Summary
.858
a
.736 .720
239.67878 Model
1 R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Predictors: Constant, SBI, Ni_Tkr
a. Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah
Nilai koefisien determinasi Adjusted R² sebesar 0,720, berarti variasi variabel Nilai Tukar RupiahUS DOLLAR dan Tingkat Suku Bunga SBI dalam
menjelaskan variasi variabel IHSG adalah sebesar 72 dan sisanya 28 dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diteliti. Nilai Adjusted R² untuk IHSG
yang besar akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi IHSG di Bursa Efek Indonesia. Dengan melihat kemampuan model dalam
menjelaskan variasi perubahan nilai variabel IHSG, maka model persamaan regresi linier berganda tersebut dapat dinyatakan baik untuk dijadikan sebagai
penaksir nilai variabel IHSG yang akan datang. Untuk meyakinkan keakuratan model persamaan regresi, maka model persamaan regresi tersebut perlu diuji
dengan pengujian hipotesis.
2. Uji Signifikansi Simultan Uji-F
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen bebas mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel dependen terikat. Hipotesisnya adalah sebagai berikut :
H : b
i
= 0 artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas SBI, Ni_Tkr terhadap variabel terikat IHSG.
H
1
: b
i
0 artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas SBI, Ni_Tkr terhadap variabel terikat IHSG.
Dengan menggunakan tingkat signifikan = 5, jika nilai sig.F 0,05 maka H
diterima, artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Sebaliknya jika nilai sig.F
0,05 maka H
1
diterima artinya terdapat pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Tabel 4.11 Hasil Uji F
ANOVA
b
5276890 2
2638445.035 45.929
.000
a
1895715 33
57445.916 7172605
35 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, SBI, Ni_Tkr a.
Dependent Variable: IHSG b.
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Pada Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa nilai Sig.F adalah sebesar 0,000
lebih kecil dari 0,05 dengan nilai F
hitung
adalah sebesar 45,929. Sedangkan nilai F
tabel
yang diperoleh adalah sebesar 2,53. Dengan demikian F
hitung
45,929 F
tabel
2,53 sehingga dapat dinyatakan H ditolak dan H
1
diterima, artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas SBI,
Ni_Tkr terhadap variabel terikat IHSG.
3. Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t
