39
1 Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, mmaka model regresi memenuhi asumsi normalitas dan
2 Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antara variabel independen. Uji multikolinearitas dapat
dilakukan dengan melakukan uji korelasi antara variabel independen dengan menggunakan tolerance dan varians inflating faktor VIF. VIF merupakan suatu
jumlah yang menunjukkan variabel independen dapat dijelaskan oleh variabel independen lain dalam persamaan regresi. Untuk mengetahui terjadi atau tidaknya
multikolinearitas dapat diketahui dengan kriteria berikut ini: Jika VIF 10, maka tidak terjadi multikolineritas
Jika VIF 10, maka terjadi multikolinearitas Jika tolerance 0.01, maka terjadi multikolinearitas
Jika tolerance 0.01, maka tidak terjadi multikolinearitas
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2005:105 “uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakan dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
40
pengamatan ke pengamatan yang lain”. Model regresi yang baik adalah tidak terjadinya heteroskedastisitas. Cara mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas
adalah dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel dependen. Menurut Ghozali 2005:105 dasar analisis menetukan ada atau tidaknya
heteroskedastisitas yaitu : 1
Jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2
Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali 2005:95 “uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya”. Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan
uji Durbin Watson.
3.7 Pengujian Hipotesis
41
Model yang digunakan untuk menguji hipotesis penelitian adalah dengan menggunakan model analisis regresi linier berganda. Model regresi untuk menguji
hipotesis tersebut dinyatakan dalam bentuk fungsi return saham.
Y = βo + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ e
Keterangan : Y
= return saham βo
= konstanta X
1
= price earning ratio X
2
= price to book X
3
= economic value added β
1,
β
2
.... β
5
= koefisien regresi e
= variabel pengganggu
a. Uji Signifikan Simultan
Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F-test. Menurut Ghozali 2005:84 “uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah smeua variabel
independen atau bebas dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen terikat”. Uji ini dilakukan dengan
membandingkan signifikan F
hitung
dengan ketentuan : Jika F
hitung
F
Tabel
pada α 0.05, maka H
1
ditolak Jika F
hitung
F
Tabel
pada α 0.05, maka H
1
diterima.
b. Uji Signifikan Parsial
