Uji Asumsi Heteroskedastisitas Uji Asumsi Autokorelasi

❣ ❤ ✐ ❥❤ ❦ ❧♠ ❥❦ ♥ ♦❤ ♣ ❥q ❦ ♥ ❤ ❧♣q ✐ r s VIF t r ♠ ✉ ❤ ✈ ❤ ❥ ❥ ❦ ✇ ❥① ❤ ♣ q ✐ ❤ ✇ ❤ ♣ ❥ ✇ ❤① ❦ ② ❤ ③④ ♦ ♣ ❥ ① q ♦ ❥❦ ❥♠ ✐ ❥♣❤ r ✇ ❥❤ ❦ ♣❤ ✐ ❤ ❣ ❤ ✐ ❥❤ ✉ ♠♦ ✉ ♠ ✉ ❤ r . Tabel 4.5 Hasil Pengujian Asumsi Multikolinieritas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 DER .985 1.015 PER .985 1.015 a. Dependent Variable: Return_Saham B ♠ ✐ ✇ ❤ r ❤ ✐ ① ❤ ❦ ❦ ❥ ♦ ❤ ❥ VIF ② ❤ ❦ ✈ ✇ ❥⑤ ♠ ✐ q ♦ ♠ ⑥ r ♠ ⑤ ♠ ✐ ♣ ❥ ♣♠ ✐ ♦ ❥⑥ ❤ ♣ ⑤ ❤ ✇ ❤ ♣ ❤ ✉ ♠♦ 4.5 ✇ ❥ ❤ ♣❤ r ③ ♠ ❦ ④ ❦ ⑦④ ① ① ❤ ❦ ♣ ❥ ✇ ❤① ❤ ✇ ❤ ① q ✐ ♠ ♦❤ r❥ ② ❤ ❦ ✈ ❧④ ① ④ ⑤ ① ④ ❤♣ ❤ ❦ ♣❤ ✐ ❤ r ♠ r ❤③ ❤ ❣ ❤ ✐ ❥❤ ✉ ♠ ♦ ✉ ♠ ✉ ❤ r , ✇ ❥③❤ ❦ ❤ ❦ ❥ ♦ ❤ ❥ VIF ✇ ❤ ✐ ❥ ① ♠ ✇ ④ ❤ ❣ ❤ ✐ ❥❤ ✉ ♠♦ ✉ ♠ ✉ ❤ r ♦♠ ✉ ❥⑥ ① ♠ ❧❥♦ ✇ ❤ ✐ ❥ 10 ② ❤ ❦ ✈ ✉ ♠ ✐ ❤ ✐ ♣ ❥ ✇ ❤♣ ❤ ♣ ❥✇ ❤ ① ♣♠ ✐ ✇ ❤ ⑤ ❤ ♣ ③④ ♦ ♣ ❥① q ♦ ❥❦ ❥ ♠ ✐ ❥ ♣ ❤ r ✇ ❥❤ ❦ ♣❤ ✐ ❤ ① ♠ ✇ ④ ❤ ❣ ❤ ✐ ❥ ❤ ✉ ♠♦ ✉ ♠ ✉ ❤ r .

3. Uji Asumsi Heteroskedastisitas

H ♠ ♣♠ ✐ q r ① ♠ ✇ ❤ r ♣ ❥ r❥♣❤ r ③♠ ✐ ④ ⑤ ❤ ① ❤ ❦ ❥❦ ✇ ❥ ① ❤ r❥ ❣ ❤ ✐ ❥❤ ❦ ❤ ❦ ♣ ❤ ✐ ✐ ♠ r❥ ✇ ④ ❤ ♦ ♣ ❥ ✇ ❤ ① ⑥ q ③q ✈ ♠ ❦ ② ❤ ❦ ✈ ③♠ ❦ ✈ ❤① ❥✉ ❤ ♣① ❤ ❦ ❦ ❥♦❤ ❥ ♣❤ ① r❥✐ ❤ ❦ ② ❤ ❦ ✈ ✇ ❥ ⑤ ♠ ✐ q ♦♠ ⑥ ♣ ❥✇ ❤① ♠♥ ❥r ❥ ♠ ❦ . U ❦ ♣ ④ ① ③ ♠ ❦ ✈ ④ ⑦ ❥ ⑥ q ③ q ✈ ♠ ❦ ❥ ♣❤ r ❣ ❤ ✐ ❥❤ ❦ ✇ ❤ ✐ ❥ ✐ ♠ r❥ ✇ ④ ❤♦ ✇ ❥✈ ④ ❦ ❤ ① ❤ ❦ ④ ⑦ ❥ G ♦♠ ⑦r ♠ ✐ , ② ❤ ❥ ♣ ④ ✇ ♠ ❦ ✈ ❤ ❦ ③ ♠ ✐ ♠ ✈ ✐ ♠ r❥ ① ❤ ❦ ❣ ❤ ✐ ❥❤ ✉ ♠♦ ✉ ♠ ✉ ❤ r ♣ ♠ ✐ ⑥ ❤ ✇ ❤ ⑤ ❦ ❥ ♦ ❤ ❥ ❤ ✉ r q ♦④ ♣ ✇ ❤ ✐ ❥ ✐ ♠ r❥ ✇ ④ ❤ ♦ s ♠ ✐ ✐ q ✐ t . A ⑤ ❤ ✉ ❥♦❤ ① q ♠♥ ❥ r❥♠ ❦ ✐ ♠ ✈ ✐ ♠ r❥ ✇ ❤ ✐ ❥ ③❤ r ❥❦ ✈ - ③ ❤ r❥ ❦ ✈ ❣ ❤ ✐ ❥ ❤ ✉ ♠♦ ❥❦ ✇ ♠ ⑤ ♠ ❦ ✇ ♠ ❦ ❤ ✇ ❤ ② ❤ ❦ ✈ r ❥ ✈ ❦ ❥♥ ❥① ❤ ❦ ⑤ ❤ ✇ ❤ ♣ ❥ ❦ ✈ ① ❤ ♣ ① ♠① ♠♦ ❥✐ ④ ❤ ❦ 5, ③ ♠ ❦ ✈ ❥❦ ✇ ❥ ① ❤ r❥ ① ❤ ❦ ❤ ✇ ❤ ❦ ② ❤ ⑥ ♠ ♣♠ ✐ q r ① ♠ ✇ ❤ r ♣ ❥ r❥ ♣ ❤ r . P ❤ ✇ ❤ ♣ ❤ ✉ ♠ ♦ 4.6 ✉ ♠ ✐ ❥① ④ ♣ ✇ ❤ ⑤ ❤ ♣ ✇ ❥ ♦ ❥ ⑥ ❤ ♣ ❦ ❥ ♦ ❤ ❥ r❥ ✈ ❦ ❥ ♥ ❥① ❤ ❦ r❥ ③❤ r❥❦ ✈ - ③❤ r❥ ❦ ✈ ① q ♠ ♥ ❥r❥♠ ❦ ① q ✐ ♠♦ ❤ r❥ ❣ ❤ ✐ ❥❤ ✉ ♠ ♦ ✉ ♠ ✉ ❤ r ♣♠ ✐ ⑥ ❤ ✇ ❤ ⑤ ❦ ❥ ♦ ❤ ❥ ❤ ✉ r q ♦ ④ ♣ ✇ ❤ ✐ ❥ ✐ ♠ r ❥✇ ④ ❤ ♦ s ♠ ✐ ✐ q ✐ t . Tabel 4.6 Hasil Pengujian Asumsi Heteroskedastisitas Correlations absolute_error Spearmans rho DER Correlation Coefficient .143 Sig. 2-tailed .787 N 6 PER Correlation Coefficient -.314 Sig. 2-tailed .544 N 6 B ⑧ ⑨ ⑩ ❶ ❷ ❶ ⑨ ❸ ❶ ❹ ❺ ❶ ❷❻❼ ❸ ❽ ⑨ ⑧❼ ❶ ❷❻ ❾ ❶ ❹ ❿ ⑩ ❻➀ ⑧ ⑨ ❽ ❼⑧ ❺ ❷ ⑧➀ ⑧ ⑨ ➁ ❻ ⑩ ❶➀ ❶ ➁ ⑩ ❻❼ ❻❺ ❶ ➁ ➀ ❶ ⑩ ❶ ➁ ❶ ➂ ⑧❼ 4.6 ⑩ ❻ ❶ ➁ ❶ ❷ ➃ ⑧ ➃ ➂ ⑧ ⑨ ❻❸ ❶ ❹ ❷ ➄ ❶ ➁➄ ❻❹ ⑩ ❻ ❸ ❶ ❷❻ ➂ ❶❺ ➅ ❶ ⑨ ⑧ ❷❻ ⑩ ➄ ❶ ❼ ➆ ⑧ ⑨ ⑨ ❽ ⑨ ➇ ❾ ❶ ❹ ❿ ➃ ➄ ❹ ➈➄ ❼ ⑩ ❶ ⑨ ❻ ➀ ⑧ ⑨ ❷❶ ➃ ❶ ❶ ❹ ⑨ ⑧ ❿ ⑨ ⑧ ❷ ❻ ➃⑧ ➃➀ ➄ ❹ ❾ ❶ ❻ ➉ ❶ ⑨ ❻ ❶ ❹ ❷ ❾ ❶ ❹ ❿ ❷ ❶ ➃❶ ➆ ➁ ❻ ⑩ ❶❸ ➁⑧ ⑨ ➊❶ ⑩ ❻ ❺ ⑧ ➁ ⑧ ⑨ ❽ ❷ ❸ ⑧ ⑩ ❶ ❷➁❻ ❷❻ ➁ ❶ ❷ ➇ , ⑩ ❻➃ ❶ ❹ ❶ ❹ ❻ ❼ ❶ ❻ ❷❻❿ ❹ ❻➋ ❻ ❸ ❶ ❹ ❷❻ ➆ ❷❻ ❿ ➇ ⑩ ❶ ⑨ ❻ ➃ ❶ ❷❻ ❹ ❿ - ➃ ❶ ❷❻ ❹ ❿ ❸ ❽ ⑧➋ ❻ ❷❻ ⑧ ❹ ⑨ ⑧ ❿ ⑨ ⑧ ❷❻ ❸ ⑧ ⑩ ➄ ❶ ➉ ❶ ⑨ ❻❶ ➂ ⑧ ❼ ➂ ⑧ ➂ ❶ ❷ ⑩ ⑧ ❹ ❿ ❶ ❹ ❹ ❻❼❶ ❻ ❶ ➂ ❷❽ ❼ ➄ ➁ ⑧ ⑨ ⑨ ❽ ⑨ ➆ ❾ ❶ ❻➁➄ 0,787 ⑩ ❶ ❹ 0,544 ➇ ➃❶ ❷❻❺ ❼⑧ ➂ ❻ ❺ ➂ ⑧ ❷ ❶ ⑨ ⑩ ❶ ⑨ ❻ 0,05. B ⑧ ⑨ ❶ ⑨ ➁❻ ➁ ❻ ⑩ ❶ ❸ ❶ ⑩ ❶ ❺ ➄ ➂ ➄ ❹ ❿ ❶ ❹ ❾ ❶ ❹ ❿ ❷❻ ➃ ⑧ ➁⑨ ❻❸ ❶ ❹ ➁ ❶ ⑨ ❶ ➉ ❶ ⑨ ❻❶➂ ⑧ ❼ ❾ ❶ ❹ ❿ ➃ ⑧ ❹ ➊⑧❼ ❶ ❷ ❸ ❶ ❹ ⑩ ❶ ❹ ❹ ❻ ❼❶ ❻ ➃➄ ➁❼❶ ❸ ⑩ ❶ ⑨ ❻ ⑨ ⑧ ❷❻ ⑩ ➄ ❶ ❼ ❹ ❾ ❶ ➆ ➉ ❶ ⑨ ❻ ❶ ➂ ⑧ ❼ ❻ ❹ ⑩ ⑧ ➀ ⑧ ❹ ⑩ ⑧ ❹ ⑩ ❻❼➄ ❶ ⑨ ➉ ❶ ⑨ ❻❶➂ ⑧❼ ❻❹ ⑩ ⑧➀ ⑧ ❹ ⑩ ⑧ ❹ ❾ ❶ ❹ ❿ ⑩ ❻ ❺ ❻➁➄ ❹ ❿ ➇ .

4. Uji Asumsi Autokorelasi

A ➄ ➁❽ ❸ ❽ ⑨ ⑧ ❼❶ ❷❻ ⑩ ❻ ⑩ ⑧ ➋ ❻❹ ❻❷ ❻ ❸ ❶ ❹ ❷ ⑧➂ ❶ ❿ ❶ ❻ ❸ ❽ ⑨ ⑧ ❼❶ ❷❻ ❶ ❹ ➁❶ ⑨ ❽ ➂ ❷ ⑧ ⑨ ➉ ❶ ❷❻ ❾ ❶ ❹ ❿ ⑩ ❻➄ ❸ ➄ ⑨ ➂ ⑧ ⑨ ⑩ ❶ ❷ ❶ ⑨ ❸ ❶ ❹ ⑩ ⑧ ⑨ ⑧ ➁ ➅ ❶ ❸ ➁➄ ⑩ ❶❼ ❶ ➃ ➃ ❽ ⑩ ⑧❼ ⑨ ⑧ ❿ ⑨ ⑧ ❷❻ ❶ ➁❶➄ ⑩ ⑧ ❹ ❿ ❶ ❹ ❸ ❶ ➁❶ ❼❶ ❻❹ ⑧ ⑨ ⑨ ❽ ⑨ ⑩ ❶ ⑨ ❻ ❽ ➂ ❷ ⑧ ⑨ ➉ ❶ ❷ ❻ ➁ ❶ ❺ ➄ ❹ ➂ ⑧ ⑨ ➊❶❼ ❶ ❹ ⑩ ❻➀ ⑧ ❹ ❿ ❶ ⑨ ➄ ❺ ❻ ❽ ❼⑧ ❺ ⑧ ⑨ ⑨ ❽ ⑨ ⑩ ❶ ⑨ ❻ ❽ ➂ ❷ ⑧ ⑨ ➉ ❶ ❷❻ ➁ ❶ ❺ ➄ ❹ ❷ ⑧ ➂ ⑧❼➄ ➃ ❹ ❾ ❶ . U ❹ ➁➄ ❸ ➃ ⑧ ➃ ❶ ❷➁ ❻ ❸ ❶ ❹ ❶ ⑩ ❶ ➁ ❻⑩ ❶❸ ❹ ❾ ❶ ❶ ➄ ➁ ❽ ❸ ❽ ⑨ ⑧❼ ❶ ❷❻ ➃ ❶ ❸ ❶ ⑩ ❻ ❼ ❶❸ ➄ ❸ ❶ ❹ ➀ ⑧ ❹ ❿ ➄ ➊ ❻ ❶ ❹ ➌➍ ➎ ➏ ➏ ➐ ➎ ➑ ➒ ➑ ➎ ➓ ➐ ➎ ➔ →➍➔ → ➣ G ➐ ↔➑ ➓ ➑ →↕ ,2003;465 ➙ . H ➑➔↕ ➛ ➜ ➍ ➎ ➏ ➐ ↔ ↕➑ ➎ ➌➍ ➎ ➏ ➏ ➐ ➎ ➑ ➒ ➑ ➎ ➓ ➐ ➎ ➔ →➍➔ → ➝ ➑ ➜ ➑ → ➝ ↕ ➛ ↕ ➞ ➑ → ➜ ➑ ➝ ➑ → ➑ ➟ ➍ ➛ 4.8 ➟ ➍ ➓ ↕ ➒ ➐ → ↕ ➎ ↕ Tabel 4.7 Hasil Runs Test Untuk Memastikan Ada Tidaknya Autokorelasi Runs Test U ➎ ➔ →➑ ➎ ➝ ➑ ➓ ➝ ↕ ➠➍ ➝ R ➍ ➔↕ ➝ ➐ ➑➛ T ➍ ➔ → V ➑ ➛ ➐ ➍ ➡ -2.62269 C ➑ ➔➍ ➔ T ➍ ➔ → V ➑➛ ➐ ➍ 3 C ➑ ➔➍ ➔ = T ➍ ➔ → V ➑ ➛ ➐ ➍ 3 T ➢ → ➑ ➛ C ➑➔➍ ➔ 6 N ➐ ➌ ➟ ➍ ➓ ➢ ➤ R ➐ ➎ ➔ 5 Z .456 Asymp. Sig. 2- tailed .648 a. Median Melalui hasil runs test pada tabel 4.8 dapat dilihat bahwa nilai signifikansi Asymp. Sig 2-tailed yaitu 0,648 masih lebih besar dari 0,05 yang mengindikasikan tidak terdapat autokorelasi pada model regresi. Berarti tidak terjadi adanya auto korelasi diantara data penelitian. Setelah keempat asumsi regresi diuji dan terpenuhi, selanjutnya dilakukan pengujian hipotesis, yaitu pengaruh kinerja keuangan dan price earning ratio terhadap return saham.

B. Analisis Regresi Linier Berganda

Untuk mengetahui bentuk hubungan linier dari kinerja keuangan dan price earning ratio digunakan analisis regresi linier berganda. Dalam hal ini, parameter ➥➦ ➧ ➨➩ ➫ ➨➭ ➯➲ ➥➲ ➲➳ ➭ ➨➵ ➭ ➨➯➸ ➺ ➲➻ ➯ ➸ ➭ ➲ ➳ ➧ ➸➼ ➲➭ ➸ ➧ ➨➳ ➵ ➲➳ ➥➨ ➳ ➵ ➵ ➽ ➳ ➲➻ ➲➳ ➥➨➺➦ ➧ ➨ ➻ ➽ ➲➧ ➭ ➲ ➺ ➺ ➨➭ ➻ ➨ ➼ ➸➩ ➾ ➲➳ ➵ ➥➨ ➥➸➩ ➸➻ ➸ ➯ ➸ ➚ ➲ ➺ Best Linier Unbiased Estimator ➪ BLUE ➶ . A ➳ ➲➩ ➸ ➯➸ ➯ ➭ ➨ ➵ ➭ ➨ ➯➸ ➹ ➨➭ ➵ ➲ ➳ ➧ ➲ ➧ ➸➵ ➽ ➳ ➲➻ ➲ ➳ ➽ ➳ ➺ ➽ ➻ ➥➨ ➳ ➵ ➽ ➘ ➸ ➫ ➨ ➳ ➵ ➲ ➭ ➽ ➴ ➷ ➲➭ ➸➲ ➹ ➨➩ ➸ ➳ ➧ ➨ ➫ ➨➳ ➧ ➨➳ ➾ ➲➸➺➽ ➻ ➸ ➳ ➨➭ ➘ ➲ ➻ ➨➽ ➲➳ ➵ ➲ ➳ ➧ ➲➳ price earning ratio ➺ ➨➭ ➴ ➲ ➧ ➲ ➫ return ➯➲ ➴ ➲➥ . E ➯ ➺ ➸ ➥➲ ➯➸ ➥ ➦ ➧ ➨ ➩ ➭ ➨➵ ➭ ➨➯ ➸ ➩ ➸ ➳ ➸ ➨ ➭ ➹ ➨➭ ➵ ➲ ➳ ➧ ➲ ➸ ➳ ➸ ➥➨➳ ➵ ➵ ➽ ➳ ➲ ➻ ➲ ➳ ➯ ➦ ➚ ➺ ➬➲➭ ➨ SPSS.17 for windows ➧ ➲➳ ➧ ➸ ➫ ➨ ➭ ➦ ➩ ➨➴ ➴ ➲➯ ➸ ➩ ➦ ➽ ➺ ➫ ➽ ➺ ➯ ➨➹ ➲➵ ➲➸ ➹ ➨ ➭ ➸ ➻ ➽ ➺ : Tabel 4.8 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 14.536 44.846 .324 .767 DER -.315 .245 -.436 -1.286 .289 PER 1.767 .807 .742 2.189 .116 a. Dependent Variable: Return_Saham D ➲➭ ➸ ➺ ➲➹ ➨ ➩ ➧ ➸ ➲ ➺ ➲➯ ➧ ➸ ➹ ➨ ➳ ➺➽ ➻ ➫ ➨➭ ➯ ➲➥➲ ➲➳ ➭ ➨ ➵ ➭ ➨ ➯➸ ➩ ➸ ➳ ➸ ➨ ➭ ➯➨➹ ➲ ➵ ➲ ➸ ➹ ➨➭ ➸➻ ➽ ➺ : Y= 14,536 - 0,315 X 1 + 1,767 X 2 D ➸ ➥➲ ➳ ➲ : ➮ = Return S ➲ ➴ ➲ ➥ ➱ 1 = K ➸➳ ➨➭ ➘ ➲ K ➨➽ ➲ ➳ ➵ ➲ ➳ ➱ 2 = Price earning ratio K ➦ ➨ ➚ ➸ ➯➸➨ ➳ ➾ ➲➳ ➵ ➺ ➨ ➭ ➧ ➲ ➫ ➲➺ ➫ ➲➧ ➲ ➫ ➨ ➭ ➯➲ ➥➲➲ ➳ ➧ ➸➲➺ ➲ ➯ ➧ ➲ ➫ ➲ ➺ ➧ ➸ ➘➨➩ ➲ ➯ ➻ ➲ ➳ ➯➨ ➹ ➲➵ ➲➸ ➹ ➨➭ ➸➻ ➽ ➺ : 1. K ✃ ❐ ❒❮❰ ❐ ❮❰ ❒ Ï Ð Ï ❒ ❰ Ñ 14,536 Ò Ï Ñ ❒ Ï ❐ Ó Ï ❐ Ô ❐ ÕÔ Ö Ö ❰ ❐ ❐ ×Ø❰ × Ñ ❰ ❮❰ - Ñ ❰ ❮❰ return ❒ ❰ Ù ❰ Ó Ò ❰ Ú ❰ PT I ❐ Ú ✃ ❒ ❰ ❮ T Ð Ö ❒ ÏØ ❰ Ó❰ Ò Ï Ñ × ✃ Ú Ï ❮❰ Ù Ô ❐ 2005-2010 Õ× Ö ❰ Ö × ❐ Ï Ñ Õ❰ Ö ÏÔ ❰ ❐ Û ❰ ❐ Ú ❰ ❐ price earning ratio ❒ ❰ Ó ❰ Ú Ï ❐ Û ❰ ❐ ❐ ✃ Ø . 2. K × ❐ Ï Ñ Õ❰ Ö ÏÔ ❰ ❐ Û ❰ ❐ Ó Ï Ó×Ø ×Ö × Ö ✃ Ï Ü × ❒ × Ï ❐ Ð Ï Ñ ❮ ❰ ❐ Ú ❰ ❐ Ï Û ❰ ❮× Ü ❒ Ï Ð Ï ❒ ❰ Ñ 0,315 Ò Ï Ñ ❒ Ï ❐ , ❰ Ñ ❮× ❐ Ý ❰ ❒ Ï ❮×❰ Ò Ò Ï ❐ × ❐ Û Ö ❰ ❮❰ ❐ Ö × ❐ Ï Ñ Õ❰ Ö Ï Ô ❰ ❐ Û ❰ ❐ ❒ Ï Ð Ï ❒ ❰ Ñ 1 Ò Ï Ñ ❒ Ï ❐ Ú × Ò Ñ Ï Ú × Ö ❒× ❰ Ö ❰ ❐ Ó Ï ❐ × ❐ Û Ö ❰ ❮ Ö ❰ ❐ return ❒ ❰ Ù ❰ Ó ❒ Ï Ð Ï ❒ ❰ Ñ 0,315 Õ Ô ❮ ❰ Ñ Ô Ò × ❰ Ù , Ú Ï ❐ Û ❰ ❐ ❰ ❒Ô Ó ❒ × price earning ratio ❮× Ú ❰ Ö Ð Ï Ñ Ô Ð ❰ Ù . 3. Price earning ratio Ó Ï Ó × Ø× Ö × Ö ✃ Ï Ü × ❒ × Ï ❐ Ð Ï Ñ ❮ ❰ ❐ Ú ❰ Ò ✃ ❒ × ❮ × Ü ❒ Ï Ð Ï ❒ ❰ Ñ 1,767 Ò Ï Ñ ❒ Ï ❐ , ❰ Ñ ❮ × ❐ Ý ❰ ❒ Ï ❮ × ❰ Ò Ò Ï ❐ × ❐ Û Ö ❰ ❮❰ ❐ price earning ratio ❒ Ï Ð Ï ❒ ❰ Ñ 1 Ò Ï Ñ ❒ Ï ❐ Ú × Ò Ñ Ï Ú × Ö ❒× ❰ Ö ❰ ❐ ÓÏ ❐ × ❐ Û Ö ❰ ❮ Ö ❰ ❐ return ❒ ❰ Ù ❰ Ó ❒ Ï Ð Ï ❒ ❰ Ñ 1,767 Ò Ï Ñ ❒ Ï ❐ Ú Ï ❐ Û ❰ ❐ ❰ ❒ Ô Ó ❒ × DER ❮ × Ú ❰ Ö Ð Ï Ñ Ô Ð ❰ Ù .

C. Analisis Korelasi Parsial

K ✃ Ñ ÏØ ❰ ❒ × Ò ❰ Ñ ❒ × ❰Ø Ú × Û Ô ❐ ❰ Ö ❰ ❐ Ô ❐ ❮ Ô Ö Ó Ï ❐ Û Ï ❮ ❰ Ù Ô × Ö Ï Ö Ô ❰ ❮ ❰ ❐ Ù Ô Ð Ô ❐ Û ❰ ❐ Ó ❰ ❒× ❐ Û - Ó❰ ❒ × ❐ Û Þ ❰ Ñ ×❰ Ð ÏØ × ❐ Ú Ï Ò Ï ❐ Ú Ï ❐ ß Ö × ❐ Ï Ñ Õ ❰ Ö Ï Ô ❰ ❐ Û ❰ ❐ Ú ❰ ❐ price earning ratio à Ú Ï ❐ Û ❰ ❐ return ❒ ❰ Ù ❰ Ó . M ÏØ ❰Ø Ô × Ö ✃ Ñ Ï Ø ❰ ❒ × Ò ❰ Ñ ❒ × ❰Ø ❰Ö ❰ ❐ Ú × á ❰ Ñ × Ò Ï ❐ Û ❰ Ñ Ô Ù Ó ❰ ❒× ❐ Û - Ó ❰ ❒ × ❐ Û Þ ❰ Ñ × ❰ Ð Ï Ø × ❐ Ú Ï Ò Ï ❐ Ú Ï ❐ ❮Ï Ñ Ù ❰ Ú ❰ Ò return ❒ ❰ Ù ❰ Ó Ö Ï ❮×Ö ❰ Þ ❰ Ñ ×❰ Ð ÏØ × ❐ Ú Ï Ò Ï ❐ Ú Ï ❐ Ø❰ × ❐ ❐ Ý ❰ Ú × ❰ ❐ Û Û ❰ Ò Ö ✃ ❐ ❒❮ ❰ ❐ . B Ï Ñ ×Ö Ô ❮ Ù ❰ ❒ × Ø ✃ Ô ❮Ò Ô ❮ Ö ✃ Ñ ÏØ ❰ ❒× Ò ❰ Ñ ❒ × ❰Ø Ý ❰× ❮Ô ❒ Ï Ð ❰ Û ❰× Ð Ï Ñ ×Ö Ô ❮ : Tabel 4.9 Hasil Perhitungan Korelasi Antar Variabel Correlations R Ï ❮Ô Ñ ❐ _Saha m DER PER Pearson Correlation Return_Saham 1.000 -.344 .688 DER -.344 1.000 .123 PER .688 .123 1.000 S âã . ä 1- å æ âçè é ê R è å ë ì í _Saham . .252 .065 DER .252 . .408 PER .065 .408 . N Return_Saham 6 6 6 DER 6 6 6 PER 6 6 6 Dari hasil output, diperoleh korelasi kinerja keuangan dan return saham 1 X Y r sebesar 0,344 dengan arah negatif. Korelasi kinerja keuangan dan return saham masuk dalam kategori rendah. Nilai 1 X Y r yang diperoleh negatif menunjukkan arah hubungan antara kinerja keuangan dan return saham berlawanan dan berarti jika semakin besar kinerja keuangan maka return saham diprediksi turun. Hasil perhitungan nilai korelasi Price Earning Ratio dan return saham 2 X Y r diperoleh sebesar 0,688 dengan arah positif. Nilai korelasi Price Earning Ratio dan return saham masuk dalam kategori kuat. Dengan arah positif berarti bahwa hubungan antara Price Earning Ratio dan return saham berbanding lurus, jadi semakin besar Price Earning Ratio dan return saham diprediksi akan semakin tinggi. Hasil perhitungan nilai korelasi kinerja keuangan dan Price Earning Ratio 1 2 X X r diperoleh sebesar 0,123 dengan arah positif. Nilai korelasi kinerja keuangan dan Price Earning Ratio masuk dalam kategori sangat rendah. Dengan arah positif berarti bahwa hubungan antara kinerja keuangan dan Price Earning Ratio î ï ð î ñ ò ó ô ò õ ö ÷ ð ÷ ø ùñ ó ô ø ï ú ñ û ô ò î ï ø ñ ð û ô ò ï ð ùñ û ï ÷ ñ ò õ ñ ò úñû ñ Price Earning Ratio ñ û ñ ò ø ï ú ñ û ô ò ü ô ò õ õ ô . S ï ü ï öñ ý û þ ï ÿ ô ø ô ï ò û þ ö ïð ñ ø ô ñ ò ü ñ ð ñ û ô ò ï ð ùñ û ï ÷ ñ ò õ ñ ò , price earning ratio ó ñ ò return ø ñ ý ñ ú , ú ñû ñ ó ñ ñ ü ú ï ò õ ý ô ü ÷ ò õ û þ ð ïö ñ øô ✁ ð ✂ ó ï ò õ ñ ò ïð ý ô ü ÷ ò õ ñ ò ø ï î ñ õ ñô î ï ð ô û ÷ ü :

1. Korelasi Kinerja Keuangan dengan