data runtut waktu times series karena ”ganguan” pada seorang individu kelompok cenderung mempengaruhi ”gangguan” pada individu kelompok
yang sama pada periode berikutnya. Pada data crossection silang waktu, masalah autokorelasi relatif
jarang terjadi karena ”gangguan” pada observasi yang berbeda berasal dari individu. Kelompok yang berbeda berasal dari invidu kelompok yang
berbeda. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah dalam
autokorelasi di antaranya adalah dengan Uji Durbin Watson pada buku stastistik relevan. Menurut Sunyoto 2009:91, Pengambilan keputusan
ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut: 1
angka D-W di bawah –2 berarti ada autokorelasi positif,
2 angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi,
3 angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
2. Uji Hipotesis
Hipotesis diuji dengan menggunakan analisis regresi linear berganda, dengan persamaan sebagai berikut:
Keterangan: = Harga saham
Universitas Sumatera Utara
= konstanta = koefisien regresi
= Earning Per Share = Dividend Per Share
= error kesalahan pengganggu Hipotesis dalam penelitian ini menggunakan uji koefisien determinasi, uji
F dan uji t. a.
Uji Koefisien Determinasi Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi
variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variabel-variabel dependen,. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang crossection relative rendah
karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu Time series biasanya mempunyai
nilai koefisien determinasi yang tinggi. Koefisien determinan berkisar antara nol sampai dengan satu 0
≤ R² ≤ 1 . Hal ini b erarti R²=0 menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap
Universitas Sumatera Utara
variabel dependen, bila R² semakin besar mendekati 1 menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen dan bila R² semakin kecil mendekati nol maka dapat dikatakan semakin kecilnya pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen.
b. Uji F
Uji ini pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model ini mempunyai pengaruh secara bersama –
sama terhadap variabel dependen. Bentuk pengujiannya :
Ho: b1 = b2 = 0, artinya variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Ha: b1, b2, ≠ 0, artinya semua variabel independen secara simultan
berpengaruh terhadap variabel dependen. Kriteria pengambilan keputusan :
Jika probabilitas 0.05, maka Ha diterima, Jika probabilitas 0.05, maka Ha ditolak.
c. Uji t Uji statistik t disebut juga sebagai uji signifikan individual. Uji ini
menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
Bentuk pengujiannya adalah : Ho : b1 = 0, artinya suatu variabel independen secara parsial tidak
berpengaruh terhadap variabel dependen. Ha : b1
≠ 0, artinya variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen.
Kriteria pengambilan keputusan : Jika probabilitas 0.05 maka Ha diterima
Jika probabilitas 0.05, maka Ha ditolak.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
