45
Bentuk hipotesisnya secara matematis adalah sebagai berikut:
1
∂ ∂
X Y
, Artinya jika terjadi kenaikan pada X
1
Inflasi, maka Y Indeks Harga Saham Sektor Industri Barang Konsumsi mengalami
kenaikan, ceteris paribus.
2
∂ ∂
X Y
, Artinya jika terjadi kenaikan pada X
2
Nilai Tukar Rupiah terhadap US Dollar, maka Y Indeks Harga Saham Sektor
Industri Barang Konsumsi mengalami kenaikan, ceteris paribus.
3
∂ ∂
X Y
Artinya jika terjadi kenaikan pada X
3
Suku Bunga SBI, maka Y Indeks Harga Saham Sektor Industri Barang Konsumsi
mengalami penurunan, ceteris paribus.
3.4.1 Test of goodness of Fit Uji Kesesuaian
1. Koefisien Determinasi R-Square
Koefisien determinasi dilakukan untuk melihat seberapa besar variabel- variabel independen secara bersama mampu memberi penjelasan mengenai
variabel dependen. 2.
Uji t-statistik Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah
masing-masing koefisien regresi signifikan atau tidak terhadap variabel dependen. Dengan mengganggap variabel independen lainnya konstan. Dalam uji ini
digunakan hipotesis sebagai berikut:
46
Ho : bi = b
Ha : bi ≠ b
Dimana bi adalah koefisien variabel independen ke-i nilai parameter hipotesis, biasanya b dianggap = 0. Artinya tidak ada pengaruh variabel X
1
terhadap Y. Bila nilai t-hitung t-tabel maka pada tingkat kepercayaan tertentu Ho ditolak. Hal ini berarti bahwa variabel independen yang diuji berpengaruh
secara nyata signifikan terhadap variabel dependent. Nilai t-hitung diperoleh dengan rumus:
t-hitung =
Sbi b
bi −
Dimana: bi
: Koefisien variabel independen ke-i b
: Nilai hipotesis nol Sbi
: Simpangan baku dari variabel independen ke-i Kriteria pengambilan keputusan :
Ho : β = 0
Ho diterima t t-tabel artinya variabel independen secara
parsial tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen. Ha :
β ≠ 0 Ha diterima t
t-tabel artinya variabel independen secara parsial berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
47
3. Uji F-statistik
Uji F digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen secara bersama-sama serempak terhadap variabel dependen. Untuk
pengujian ini digunakan hipotesa sebagai berikut: Ho : b1 = b2 = bk ……………bk = 0 tidak ada pengaruh
Ha : bi = 0 ………………….. i = 1 ada pengaruh Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dengan F-
tabel. Jika F-hitung F-tabel maka Ho ditolak, yang berarti variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen.Nilai F-hitung dapat
diperoleh dengan rumus :
F-hitung = 1
1
2 2
k n
R k
R −
− −
Dimana :
R
2
: Koefisien determinasi k
: Jumlah variabel independen n
: Jumlah sampel Dengan kriteria pengujian pada tingkat kepercayaan 1 -
α 100 sebagai berikut :
Ho diterima jika F-hitung F α
Ho ditolak jika F-hitung F α
48
4. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
a. Multikolinearity Multikolinearity adalah alat untuk mengetahui apakah ada
hubungan yang kuat kombinasi linear diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearity dapat dilihat dari nilai R-
Square, F-hitung, t-hitung serta standar error. Kemungkinan adanya multikolinearity jika R
2
dan F-hitung tinggi, sedangkan nilai t-hitung banyak yang tidak signifikan pada
α tertentu. b.
Serial CorrelationAutocorrelation 1.
Uji Durbin-Watson D-W test Uji Durbin-Watson D-W test digunakan untuk mengetahui apakah
didalam model yang digunakan terdapat autokorelasi diantara variabel- variabel yang diamati. Uji Durbin-Watson D-W test dirumuskan sebagai
berikut :
D-hitung =
∑ ∑
− −
t e
et et
2 2
1
Bentuk hipotesisnya adalah sebagai berikut: Ho : p
= 0 berarti tidak ada autokorelasi Ha : p
≠ 0 berarti ada autokorelasi Dengan jumlah sampel tertentu dan jumlah variabel independen
tertentu diperoleh nilai kritis dl dan du dalam tabel distribusi Durbin- Watson untuk berbagai nilai
α.
49
3.5 Definisi Operasional Variabel
