sebagai variabel dependen. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi
terjadi heteroskedastisitas. Tingkat kepercayaan yang digunakan yaitu sebesar 0,05 5.
Jika nilai signifikansi 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sebaliknya jika nilai signifikansi 0,05 maka terjadi
heteroskedastisitas. Hasil uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 7. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel
Signifikansi Kesimpulan
Market Value 0,083
Tidak terjadi heteroskedastisitas
Variance of Return 0,133
Tidak terjadi heteroskedastisitas
Earnings per share 0,181
Tidak terjadi heteroskedastisitas
Sumber: Lampiran 18, halaman 117 Hasil uji heteroskedastisitas pada tabel 7 menunjukkan bahwa
semua variabel independen memiliki nilai signifikansi di atas 0,05. Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada satu pun variabel
independen yang signifikan memengaruhi variabel dependen nilai absolut residual abs_res. Berdasarkan analisis tersebut, maka
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Hasil Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2011. Model regresi yang baik adalah model regresi
yang terbebas dari autokorelasi. Pengujian autokorelasi dalam penelitian ini menggunakan Uji Durbin-Watson DW test, dengan
melihat nilai Durbin-Watson. Hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini:
H
o
: tidak ada autokorelasi r = 0 H
a
: ada autokorelasi r ≠ 0 Hasil uji autokorelasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada
tabel berikut: Tabel 8. Hasil Uji Autokorelasi
Durbin- Watson
Hasil du d 4-du Kesimpulan
1,940 1,6754 1,940 2,3246 Tidak terdapat
autokorelasi
Sumber: Lampiran 19, halaman 118 Hasil uji autokorelasi pada tabel 8 menunjukkan nilai Durbin-
Watson sebesar 1,940. Nilai tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai du dan 4-du. Nilai du diperoleh dari tabel Durbin-
Watson dengan n=51 dan k=3, sehingga diperoleh nilai du sebesar 1,6754 dan nilai 4-du sebesar 2,3246. Selanjutnya dilakukan
pengambilan keputusan dengan ketentuan du d 4-du, sehingga hasilnya 1,6754 1,940 2,3246. Berdasarkan hasil perhitungan
tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H
o
diterima dan H
a
ditolak, yang berarti tidak terdapat autokorelasi.
2. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Teknik analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda. Analisis regresi linier berganda
digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Analisis regresi linier berganda dalam penelitian ini
digunakan untuk mengetahui market value, variance of return dan earnings per share terhadap holding period saham. Analisis regresi
dilakukan menggunakan software SPSS 22, hasil analisis regresi linier dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 9. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Variabel Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig B
Std. Error
Beta
Constant 10,045
1,389 7,231
0,000 Market
Value -1,160x
0,000 -0,566
-3,239 0,002
Variance of retun
-129,401 58,790
-0,288 -2,201
0,033 Earnings
per share 0,005
0,002 0,461
2,661 0,011
Sumber: Lampiran 20, halaman 119 Berdasarkan hasil analisis regresi linier pada tabel 9, maka dapat
ditunjukkan persamaan regresi dalam penelitian ini sebagai berikut :
