84
4.3.2 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, dalam hal ini adalah
pengaruh NPM Net Profit Margin, ROA Return On Assets dan ROE Return On Equity
terhadap Harga Saham.
Tabel 4.9 Besarnya Pengaruh Variabel NPM
Net Profit Margin X
1
Dan ROA
Return On Assets X
2
ROE Return On Equity X
3
Terhadap Harga Saham Y
Model Summary
b
,754
a
,568 ,527
7472,339 ,568
13,605 3
31 ,000
1,474 Model
1 R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate R Square
Change F Change
df1 df2
Sig. F Change Change Statistics
Durbin- Watson
Predictors: Constant, ROE, ROA, NPM a.
Dependent Variable: Harga Saham b.
Sumber : Lampiran 5 Berdasarkan di atas, dapat diperoleh beberapa informasi sebagai berikut :
1. Kolom R menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara variabel NPM
Net Profit Margin X
1
ROA Return On Assets X
2
ROE Return On Equity
X
3
dengan Harga Saham Y sebesar 0,754 atau sebesar 75,4.
2. Kolom R square atau koefisien determinasi adalah 0,568. Hal ini berarti
bahwa 56,8 variasi NPM Net Profit Margin X
1
ROA Return On Assets
X
2
ROE Return On Equity X
3
dengan Harga Saham Y
sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. 3.
Standard error of estimate SEE adalah 7472,339. makin besar SEE akan membuat model regresi kurang tepat dalam memprediksi variabel dependen.
Selanjutnya persamaan regresi linier berganda yang terbentuk dari penelitian ini adalah :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
85
Tabel 4.10 Hasil Pengujian Regresi Linier Berganda
Coefficients
a
-183,055 2025,674
-,090 ,929
-60,003 105,470
-,118 -,569
,574 ,271
-,102 -,067
,325 3,073
730,557 142,409
,909 5,130
,000 ,731
,678 ,605
,443 2,256
-67,567 114,315
-,151 -,591
,559 ,428
-,106 -,070
,214 4,671
Constant NPM
ROA ROE
Model 1
B Std. Error
Unstandardized Coefficients
Beta Standardized
Coefficients t
Sig. Zero-order
Partial Part
Correlations Tolerance
VIF Collinearity Statistics
Dependent Variable: Harga Saham a.
Sumber : Lampiran 5
Berdasarkan tabel di atas maka persamaan regresi linier berganda yang diperoleh dalam penelitian ini, untuk mengetahui arah perubahan variabel NPM
Net Profit Margin X
1
ROA Return On Assets X
2
ROE ROE Return On Equity
X
3
, terhadap Harga Saham Y sebagai berikut :
Y = -183.055 -60,003 X
1
+ 730,557 X
2
-67,567 X
3
+ e ί
Berdasarkan persamaan regresi di atas mempunyai arti bahwa: β
0a
= Konstanta = -183.055
Apabila variabel NPM Net Profit Margin X
1
, ROA Return On Assets X
2
, ROE Return On Equity, X
3
terhadap Harga Saham Y adalah
sebesar 20,55895.
β
1
= Koefisien regresi untuk NPM Net Profit Margin X
1
= -60,003
Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel NPM Net Profit Margin
X
1
yaitu 60,003 dan mempunyai koefisien regresi negatif.
Hal ini menunjukkan terjadinya perubahan yang berlawanan arah dengan variabel terikat. Jadi setiap ada kenaikan pada variabel NPM Net Profit
Margin X
1
sebesar 1, dapat menurunkan Harga Saham Y sebesar Rp.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
86
60,003 dan sebaliknya dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain
adalah konstan. β
2
= Koefisien regresi untuk ROA Return On Assets X
2
= 730,557
Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel ROA Return On Assets
X
2
yaitu 730,557 dan mempunyai koefisien regresi positif.
Hal ini menunjukkan terjadinya perubahan yang searah dengan variabel terikat, jadi setiap ada kenaikan pada variabel ROA Return On Assets
X
2
sebesar 1, dapat meningkatkan Harga Saham Y sebesar Rp.
730,557 dan sebaliknya dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain
adalah konstan. β
3
= Koefisien regresi untuk ROE Return On Equity X
3
= -67,567
Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel ROE Return On Equity
X
2
yaitu 67,567 dan mempunyai koefisien regresi negatif.
Hal ini menunjukkan terjadinya perubahan yang berlawanan arah dengan variabel terikat, jadi setiap ada kenaikan pada variabel ROE Return On
Equity X
2
sebesar 1, dapat menurunkan Harga Saham Y sebesar Rp. 67,567
dan sebaliknya dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain adalah konstan.
4.3.3 Pengujian Hipotesis
Kategori