Pengujian Model 1 Regresi Data Panel

83

C. Analisis dan Pembahasan

Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data panel, untuk menguji spesifikasi model dan kesesuaian teori-teori dengan kenyataan. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel 2010, Eviews 8.0 dan SPSS versi 20.0.

1. Pengujian Model 1 Regresi Data Panel

a. Uji Pemilihan Regresi Data Panel

1 Uji Chow Uji chow dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah common effect pooled least square atau fixed effect. Berikut adalah hasil uji Chow yang dilakukan dalam model 1 ini: Tabel 4.2 Uji Chow Model 1 Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Model Effects Test Statistic d.f. Prob. 1 Cross-section F Cross-section Chi-square 6.648115 425.206712 90,270 90 0.0000 0.0000 Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan Tabel 4.2 di atas, dapat terlihat bahwa pada model pertama nilai probabilitas cross section adalah 0,0000 atau 0,05, maka H ditolak, dan menerima H 1 , yang berarti model pertama menggunakan pendekatan fixed effect. 84 2 Uji Hausman Uji Haussman digunakan untuk menentukan apakah model yang paling tepat digunakan adalah model fixed effect atau model random effect. Tabel 4.3 Uji Hausman Model 1 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Model Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. 1 Cross-section random 25.414784 3 0.0000 Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.3 terlihat bahwa hasil uji hausman pada model pertama nilai probabilitas cross section adalah 0,0000 atau 0,05, maka H ditolak, dan menerima H 1 , berarti model penelitian pertama menggunakan pendekatan fixed effect.

b. Pengujian Dasar Asumsi Klasik

1 Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi diantara variabel bebas atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Model regresi yang tidak ada multikolineritas adalah yang memiliki nilai Tolerance 0,1 dan Variance Inflation Factor VIF 10. Berikut adalah hasil dari uji multikolinieritas model 1: 85 Tabel 4.4 Uji Multikolinieritas dengan Tolerance dan VIF Model 1 Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant BVPS .261 3.837 PER .997 1.003 EPS .260 3.841 a. Dependent Variable: Pt Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.4 terlihat pada model 1 bahwa hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.1 yang berarti tidak ada lagi korelasi antar variabel independen. Hasil tersebut diperkuat dengan tidak ada lagi variabel independen yang memiliki VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada lagi multikolineritas antar variabel independen pada model 1. 2 Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak sama konstan. Sebaliknya, jika varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang sama konstan maka disebut dengan homoskedastisitas. Yang diharapkan pada model regresi adalah yang homoskedastisitas. Dalam penggunaan 5 model di penelitian ini sangat memungkinkan terjadinya masalah heteroskedastisitas, mengingat data yang digunakan merupakan data panel dengan jumlah cross section yang lebih banyak dari jumlah time series, maka dalam penelitian ini diperlukan 86 pengujian heteroskedastisitas. Berikut adalah hasil dari uji heteroskedastisitas dengan uji Park pada model 1: Tabel 4.5 Heteroskedastisitas dengan Uji Park Model 1 Dependent Variable: LOGRES2 Method: Panel Least Squares Date: 100815 Time: 14:22 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel balanced observations: 364 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 1 C 10.25332 0.197886 51.81423 0.0000 BVPS 0.000346 0.000221 1.562631 0.1193 PER -0.005144 0.003282 -1.567191 0.1182 EPS -0.000853 0.000623 -1.367714 0.1725 Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan output pada tabel 4.5 dapat diketahui bahwa pada model 1 regresi data panel tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Hal ini karena Prob. dari variabel independen pada model ini tidak signifikan yaitu berada diatas 0,05.

c. Pengujian Hipotesis Regresi Data Panel

1 Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau tidak. Menurut Suliyanto 2011:40, uji F digunakan untuk menguji pengaruh secara simultan variabel bebas terhadap variabel terikat, maka model persamaan regresi masuk dalam kriteria cocok atau fit. Sebaliknya, jika tidak terdapat pengaruh secara simultan maka hal ini akan masuk dalam kategori tidak cocok atau not fit. 87 Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel atau melihat dari nilai probabilitas prob. dari tabel . Apabila nilai probabilitas 0,05 maka tolak H dan dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara simultan mempengaruhi variabel dependennya. Apabila nilai probabilitas 0,05, maka terima H dan dapat disimpulkan bahwa tidak ada variabel independen yang mempengaruhi variabel dependennya. Berikut hasil uji hipotesis model 1 secara simultan menggunakan uji F: Tabel 4.6 Output Uji F Model 1 F-Statistic ProbF-statistic 53.00604 0.000000 Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan tabel 4.6 di atas, nilai F hitung pada model 1 sebesar 53.006 dengan tingkat signifikansi 0.000. Karena tingkat signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H ditolak atau H 1 diterima. Maka dapat disimpulkan pada model 1 bahwa BVPS, PER dan EPS secara simultan berpengaruh terhadap Harga Saham Syariah. 2 Uji t Setelah melakukan uji koefisien regresi secara keseluruhan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi secara individu atau uji t. Uji t digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual parsial terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05. Apabila probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka 88 hasilnya terdapat pengaruh dari variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Selain itu dapat dengan indikator lain, yaitu apabila nilai t hitung t tabel, maka tolak H dan dapat disimpulkan bahwa variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependennya. Apabila nilai t hitung t tabel, maka terima H dan dapat disimpulkan bahwa variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependennya. Hasil pengujian hipotesis dengan uji t adalah sebagai berikut: Tabel 4.7 Output Uji t Model 1 Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 091815 Time: 08:35 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel balanced observations: 364 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 1 C 244.9281 209.8042 1.167413 0.2441 BVPS 1.492660 0.234511 6.364983 0.0000 PER -0.627694 3.479788 -0.180383 0.8570 EPS 6.357110 0.660988 9.617586 0.0000 Sumber: Hasil Olah Data Dari hasil regresi uji t di atas pada model 1 terlihat bahwa Book Value Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung t-statistik BVPS pada model 1 sebesar 6.364983 nilai t tabel sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H ditolak dan H 1 diterima yang berarti bahwa variabel BVPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Variabel Price Earning Ratio PER pada model 1 dengan nilai t hitung nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari 89 masing-masing model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H diterima dan H 1 ditolak yang berarti bahwa variabel PER tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Variabel Earning Per Share EPS pada model ini terlihat bahwa Earning Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung t-statistik EPS nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari masing-masing model 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H ditolak dan H 1 diterima yang berarti bahwa variabel EPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. 3 Uji Adjusted R Square Koefisien determinasi atau R Square R 2 merupakan besarnya kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Semakin tinggi koefisien determinasi, semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variasi perubahan pada variabel terikatnya. Koefisien determinasi memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi di mana setiap penambahan satu variabel bebas dan jumlah pengamatan dalam model akan meningkatkan nilai R 2 meskipun variabel yang dimasukkan tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikatnya. Untuk mengurangi kelemahan tersebut maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, Adjusted R Square R 2 adj. Berikut adalah hasil uji Adjusted R Square pada model 1: 90 Tabel 4.8 Output Uji Adjusted R Square Model 1 R-Squared Adjusted R-Squared 0.948073 0.930186 Sumber: Hasil Olah Data Dari tabel 4.8 model Fixed Effect dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R-Square dari model 1 yang terbentuk dalam penelitian ini adalah sebesar 0.930186 yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen book value per share, price earning ratio dan earning per share dalam menjelaskan variabel dependen harga saham syariah adalah sebesar 93,0186, sisanya sebesar 6,9814 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model ini.

2. Pengujian Model 2 Regresi Data Panel