45
dapat dideteksi dengan menggunakan Durbin Watson statistik. Apabila nilai DW lebih besar dari pada batas atas d
u
maka tidak terdapat auto korelasi pada model regresi Ghozali, 2005.
3.6.1.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedatisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Deteksi heteroskedastisitas dapat dilihat dari grafik Scatterplot antara nilai predikdi variabel
dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Jika ada pola tertentu seperti titik – titik yang ada membenuk pola tertentu yang
teratur, maka telah terjadi heteroskedastisitas. Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas serta titik - titik yang menyebar maka tidak tejadi
heteroskedastisitas Ghozali, 2005. Tindakan perbaikan yang dapat dilakukan jika terjadi heteroskedastisitas yaitu :
1. Transformasi dalam bentuk model regresi dengan membagi model
regresi dengan salah satu variabel independen yang digunakan dalam model tersebut,
2. Transformasi logaritma.
3.6.2 Pengujian Hipotesis
Menurut Gozali, 2006 ketepatan fungsi regresi dalam mengestimasi nilai aktual dapat diukur dari Goodness of Fit-nya. Secara statistik dapat diukur
dari nilai statistik t, nilai statistik f dan koefisien determinasinya. Suatu
Universitas Sumatera Utara
46
perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji yang dikehendaki statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana Ho
ditolak. Ho yang menyatakan bahwa variabel independen tidak berpengaruh secara parsial maupun simultan terhadap variabel dependen. Sebaliknya,
disebut tidak signifikan apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima.
3.6.2.1 Metode Regresi Linear Berganda
Dalam penelitian ini pengujian menggunakan statistic deskriptif untuk menganalisis data. Analisis data yang digunakan adalah metode
deskriptif kuantitatif yang merupakan pencatatan data yang disertai angka-angka yang dapat memberikan gambaran yang objektif dari
masalah yang dianalisis Ningsih, 2011. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah persamaan
regresi linear berganda dengan menggunakan 4 empat variabel independen dan 1 satu variabel dependen. Untuk mengetahui ada
atau tidaknya pengaruh Earning Per Share EPS, Price Earnings Ratio PER, Debt to Equity Ratio DER, dan Net Profit Margin
NPM terhadap harga saham dengan menggunakan metode regresi linear berganda yang menggunakan alat bantu SPSS Statistical
Product and Service Solution. Hal ini dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:
Y= α+β
1
X
1
+β
2
X
2
+β
3
X
3
+β
4
X
4
+µ Keterangan :
Universitas Sumatera Utara
47
Y :Harga Saham
α : Konstanta
β
1,
β
2,
β
3,
β
4
: Koefisien Regresi X
1
: Earning Per Share X
2
: Price Earnings Ratio X
3
: Debt to Equity Ratio X
4
: Net Profit Margin µ
:Tingkat kesalahan pengganggu
3.6.2.2 Uji t Uji Secara Parsial
Uji secara parsial untuk menguji setip variabel bebas apakah mempunyai pengaruh atau tidak terhadap variabel terikat. Bentuk
pengujiannya adalah : 1.
Ho : b
i
= 0, artinya tidak ada pengaruh secara signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
2. Ho : b
i
≠ 0, artinya ada pengaruh secara signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Dengan menggunakan tingkat signifikan alpha 5 dan derajat kebebasan df
≥20, kemudian dibandingkan t
tabel
dengan t
hitung
untuk menguji signifikan pengaruh. Untuk menilai t
hitung
digunakan rumus sebagai berikut :
Kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
48
1. Jika t
hitung
t
tabel
maka Ho ditolak yang berarti ada pengaruh yang signifikan secara parsial dari variabel independen terhadap
variabel dependen. 2. Jika t
hitung
t
tabel
maka Ho diterima yang berarti tidak ada pengaruh yang signifikan secara parsial dari variabel independen
terhadap variabel dependen. Ghozali, 2006.
3.6.2.3 Uji f Uji Secara Simultan Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel
bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilakukan dengan
menggunakan uji dua arah dengan hipotesis sebagai berikut : 1.
Ho : b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara bersama-sama atau
simultan terhadap variabel dependen. 2.
Ho : b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ 0, artinya ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara bersama-sama atau simultan
terhadap variabel dependen. Penentuan besarnya F
hitung
menggunakan rumus :
Keterangan : R
: Koefisien Determinan
Universitas Sumatera Utara
49
k : Jumlah Variabel
n : Jumlah Observasi
Kriteria pengujian yang digunakan adalah sebagai berikut : 1.
Jika F
hitung
F
tabel
maka Ho diterima yang berarti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara
bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen. 2.
Jika F
hitung
F
tabel
maka Ho ditolak yang berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara bersama-sama
atau simultan terhadap variabel dependen. Ghozali, 2006.
3.6.2.4 Koefisien Determinasi Koefisien Determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.
Besarnya koefisien daterminasi ini adalah 0 sampai dengan 1. Nilai R
2
yang kecil berarti kemmpuan variabel – variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang
mendekati 1 berarti variabel – variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel dependen Ghozali, 2006.
Universitas Sumatera Utara
50
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
