meningkatkan pendapatan perusahaan yang dapat dihitung dari rasio profitabilitas serta faktor-faktor lainnya.
Dari hasil uji secara serentakuji f dapat disimpulkan bahwa rasio modal saham yang terdiri dari Return On Equity X
1
, Price Earning Ratio X
2
, Price To Book Value X
3
, dan Book Value Per Share X
4
Hasil hipotesis ini menjadi alasan penulis untuk melakukan uji beda antara perusahaan pertambangan dengan perusahaan asuransi di Bursa Efek Indoenesia. Uji beda
dilakukan untuk membandingkan sejauh mana pengaruh rasio modal saham terhadap return di sebuah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia apakah memiliki hasil yang
sama atau tidak. Berikut adalah hasil penelitian atas rasio modal saham terhadap return saham di perusahaan asuransi di Bursa Efek Indonesia.
tidak memiliki pengaruh apapun terhadap returnn saham di perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia. Hal ini dapat terlihat dari nilai Asymp.Sig
sebesar 0,095, artinya nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05.
E. Uji Asumsi Klasik Sektor Asuransi
1. Uji Normalitas a. Pendekatan Kolmogorv Smirnov
Tabel 4.14 One-Sample Kolmogorv-Smirnov Test
Unstandardi zed Residual
N 50
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .25553298
Universitas Sumatera Utara
Most Extreme Differences
Absolute .089
Positive .089
Negative -.055
Kolmogorov-Smirnov Z .632
Asymp. Sig. 2-tailed .819
a. Test distribution is Normal. Hasil output dari tabel 4.14 berdasarkan hasil SPSS Windows 16.00 terlihat nilai
Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0,819 dan di atas nilai signifikansi 0,05. Dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
a. Pendekatan Histogram
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Situmorang et, al 2010: 91 grafik histogram yang berdistribusi normal jika grafik berbentuk seperti lonceng dan tidak menceng ke kanan atau menceng ke kiri. Pada
grafik histogram terlihat bahwa grafik berbentuk seperti lonceng dan tidak menceng ke kiri atau ke kanan, maka dapat disimpulkan bahwa variabel berdistribusi normal.
b. Pendekatan Grafik
Universitas Sumatera Utara
Pada scatterplot terlihat titik-titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.
2. Uji heteroskedastisitas
Dari pendekatan grafik scatterplot yang disajikan, terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di
bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi sejauh mana rasio modal
saham mempengaruhi return.
Tabel 4.15 Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.142 .065
2.175 .035
ROE -.002
.002 -.141
-.971 .337
PER .000
.000 .090
.588 .559
PTBV .056
.062 .161
.915 .365
Universitas Sumatera Utara
BVPS 4.395E-5
.000 .256
1.538 .131
a. Dependent Variable: ABSUT
Tabel 4.15 memperlihatkan bahwa tidak satupun variabel independen yaitu ROE, PER, PTBV, dan BVPS yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen
return absolut Ut abSut. Output SPSS Windows 16.00 yang dihasilkan berdasarkan tabel dapat dilihat bahwa nilai ROE sebesar 0,337 , nilai PER sebesar 0,559 , nilai PTBV sebesar
0,365 , dan nilai BVPS sebesar 0,131. Dengan demikian hal ini menunjukkan nilai probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5, jadi disimpulkan model regresi
tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinearitas Untuk mendeteksi ada atau tidak adanya multikolinearitas dapat dilakukan dengan
melihat toleransi dan variance inflation factor VIF dengan membandingkan sebagai berikut: 1.
VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinearitas 2.
VIF 5 maka tidak terdapat multikolinearitas 3.
Tolerance 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinearitas 4.
Tolerance 0,1 maka tidak terdapat multikolinearitas.
Tabel 4.16 Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
Universitas Sumatera Utara
1 Constant
-.285 .113
-2.520 .015
ROE .004
.004 .141
1.068 .291
.959 1.042
PER .002
.001 .368
2.625 .012
.857 1.167
PTBV .172
.107 .259
1.610 .114
.652 1.534
BVPS 9.638E-5
.000 .295
1.941 .059
.730 1.369
a. Dependent Variable: RETURN
Dari Tabel 4.16 dapat dilihat bahwa VIF 5, yaitu nilai ROE sebesar 1,042, nilai PER sebesar 1,167, nilai PTBV sebesar 1,534, dan nilai BVPS sebesar 1,369. Sedangkan
untuk nilai Tolerance, nilai ROE sebesar 0,959, nilai PER sebesar 0,857, nilai PTBV sebesar 0,652, dan nilai BVPS sebesar 0,730. Maka dari hasil Output SPSS Windows 16.00 tidak
terjadi multikolinearitas karena nilai VIF dan Tolerance memenuhi semua persyaratan. 4.Autokorelasi
Metode deteksi terhadap autokorelasi pada penelitian ini dilakukan dengan cara The Runs Test. Metode ini sebagai uji nonparametik dengan tanda positif dan negatif. Kaidah
keputusan dari metode ini adalah tidak menolak hipotesis nol jika taksiran R berada pada jarak interval dan menolak hipotesis nol jika taksiran R diluar batas interval.
Tabel 4.17 Runs Test
Unstandardiz ed Residual
Test Value
a
-.02157 Cases Test Value
25
Universitas Sumatera Utara
Hasil output software SPSS 16.00 for windows menunjukkan bahwa nilai test adalah - 0,02157 dengan nilai Asymp.Sig. 1,000 yang artinya nilai signifikan diatas 0,05 yang
berarti hipotesis nol diterima , sehingga dapat disimpulkan bahwa residual random atau tidak terjadi autokorelasi antar nilai residual.
F. Pengujian Hipotesis 1. Anova Uji F Uji secara serempaksimultan
