Dari hasil pengujian asumsi multikolinieritas tersebut diperoleh bahwa semua variabel bebas memiliki nilai Tolerance berada dibawah 1 dan nilai VIF
jauh di bawah angka 10 dengan demikian dalam model ini tidak ada masalah multikolinieritas.
5.3 Hasil Analisis Data Hasil analisis data yang terdiri dari persamaan regresi, Pengujian hipotesis
dapat dilihat sebagai berikut:
5.3.1 Persamaan Regresi
Pengujian hipotesis dapat dilakukan setelah diadakan pengujian asumsi klasik. Pengujian hipotesis ini menggunakan analisa regresi linear berganda,
dengan cara menguji apakah variabel independen berpengaruh terhadap variabel devenden baik secara simultan maupun parsial. Pengaruh yang ditimbulkan ini
terlihat pada Tabel 5.11 berikut ini:
Tabel 5.11 Persamaan Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B Std. Error
Beta t
Sig. 1
Constant 7.218
.579 12.470
.000 LNNPL
-1.284 .579
-.210 -2.219
.029 LNROA
.488 .218
.219 2.234
.028 LNBOPO
.321 .147
.210 2.176
.032 LNNIM
-.728 .225
-.309 -3.230
.002 a. Dependent Variable: LNHARGASAHAM
Sumber: Hasil Analisis Data
Informasi yang ditampilkan pada Tabel 5.11 adalah persamaan regresi berganda antara variabel independen X terhadap variabel dependen Y yang
dapat diformulasikan dalam bentuk persamaan berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
LnHargaSaham= 7.218 -1,284 LNNPL + 0,488 LNROA + 0,321 LNBOPO - 0,728 LNNIM
Dari persamaan regresi berganda diatas, terlihat adanya faktor nilai
konstanta sebesar 7,218 yang menunjukkan bahwa apabila semua variabel
independen diasumsikan bernilai nol, maka nilai dari harga saham adalah sebesar 7,218. Koefisien regresi b
1
sebesar -1,284 menunjukkan bahwa setiap penurunan LNNPL sebesar 1 akan diikuti penurunan LnHargaSaham sebesar 12,8
dengan asumsi nilai variabel independen lainnya sama dengan nol. Koefisien regresi b
2
sebesar 0,488 menunjukkan bahwa setiap kenaikan LNROA sebesar 1 akan diikuti kenaikan LnHargaSaham sebesar 48,8 dengan asumsi nilai variabel
independen lainnya sama dengan nol. Koefisien regresi b
3
sebesar 0,321 menunjukkan bahwa setiap kenaikan LNBOPO sebesar 1 akan diikuti kenaikan
LnHargaSaham sebesar 32,1 dengan asumsi nilai variabel independen lainnya sama dengan nol. Koefisien regresi b
4
sebesar -0,728 menunjukkan bahwa setiap penurunan LNNIM sebesar 1 akan diikuti penurunan LnHargaSaham sebesar
0,72 dengan asumsi nilai variabel independen lainnya sama dengan nol.
5.3.2 Pengujian Hipotesis
