Gambaran Umum Objek Penelitian

Untuk memperoleh data return saham peneliti melakukan perhitungan data dengan menggunakan rumus pada persamaan 3.1. Adapun hasil perhitungan return saham tersebut adalah sebagai berikut: Tabel 4.3 Hasil Perhitungan Return Saham Hasil Perhitungan Return Saham Kode Perusahaan 2007 2008 2009 AALI 0.0763 0.0501 0.0527 ASII 0.0621 0.0608 0.1114 BBCA 0.0301 0.0444 0.0348 BNBR 0.0338 0.0253 0.0514 BDMN 0.0154 0.0560 0.0664 BLTA 0.0416 0.0869 0.0132 BMRI 1.1763 0.0308 0.0782 BNBR 0.0593 0.0938 0.0673 BNGA 0.0019 0.0339 0.0414 BNII 0.0186 0.0211 0.0020 BTEL 0.0536 1.3721 0.1295 BUMI 0.1783 0.1132 0.1362 INDF 0.0775 0.0450 0.0952 ISAT 102.0833 137.0833 0.0991 KIJA 0.0027 0.0254 0.0301 KLBF 0.0233 0.0285 0.0101 LSIP 0.0474 0.1020 0.0871 PGAS 0.0070 0.0810 0.1156 PNBN 0.0481 0.0694 0.0983 PNLF 0.0474 0.0312 0.1171 PTBA 0.0307 0.0968 0.0676 SMCB 0.0162 0.0006 0.0298 TLKM 0.0180 0.0426 0.0648 UNTR 0.2655 0.0189 0.0856 Sumber: data diolah dari harga saham di Bursa Efek ndonesia BEI 2010 Tabel 4.3 adalah merupakan data hasil perhitungan return saham berdarkan kepada rumusan pada persamaan 3.1. Return saham merupakan variabel X 1 variabel independen kesatu dalam penelitian ini.

b. Analisis Statistik Regresi Linear Berganda Multiple Linear

Regression 1. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Asumsi normalitas merupakan prasyarat kebanyakan prosedur statistika inferential. Ada beberapa cara untuk mengeksplorasi asumsi normalitas ini, antara lain uji normalitas Shapiro-Wilk dan Uji Normalitas Lilliefors Kolmogorov- Smirnov yang terdapat dalam prosedur SPSS. Secara grafis dalam prosedur SPSS ada dua jenis yang akan ditampilkan dalam uji normalitas, yaitu normal probability plot dan detrended normal plot. Dalam normal probability plot setiap nilai data yang diamati dipasangkan dengan nilai harapannya expected value dari distribusi normal. Jika sampel data berasal dari suatu populasi yang terdistribusi normal, maka titik-titik nilai data akan terletak kurang lebih dalam suatu garis normal. Dalam detrended normal plot yang digambarkan adalah simpangan dari nilai data terhadap garis lurus. Jika sampel data berasal dari suatu populasi yang terdistribusi normal, maka titik- titik nilai data tidak akan membentuk pola tertentu dan akan tersebar di sekitar garis mendatar yang melalui titik nol. Stanislaus S. Uyanto, 2009: 41.