Hasil Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis statistik yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda. Untuk menguji hipotesis yang terdapat dalam penelitian ini perlu dilakukan analisis statistik dengan aplikasi SPSS. Di dalam uji regresi khususnya uji hipotesis dan kesesuaian model uji F sangat dipengaruhi nilai residual yang mengikuti distribusi nornal. Jika data menyimpang dari distribusi normal maka hasil uji statistik menjadi tidak valid. Untuk itu jika terdapat data yang menyimpang dari distribusi normal maka data tersebut tidak diikutsertakan dalam analisis. Berikut adalah tabel hasil analisis regresi linear berganda: Tabel 8. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant ,060 ,027 2,211 ,029 Inflasi ,486 ,107 ,504 4,529 ,000 BI Rate ,626 ,326 ,212 1,920 ,058 Size -,001 ,001 -,135 -1,664 ,099 DER ,001 ,000 ,177 2,166 ,033 a. Dependent Variable: YTM Sumber: Data diolah. Berdasarkan hasil analisis data dengan software SPSS 16 seperti tabel di atas, dapat dirumuskan persamaan regresi liniear berganda sebagai berikut: YTM : 0,060 + 0,486 INFLASI + 0,626 BI RATE - 0,001 SIZE + 0,001 DER + e

5. Hasil Pengujian Hipotesis

a. Uji Parsial Uji t Uji Statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual parsial terhadap variabel dependen. Uji t dilakukan pada de rajat keyakinan sebesar 95 atau α = 5. Keputusan uji hipotesis secara parsial dilakukan dengan ketentuan diantaranya: 1 Apabila tingkat signifikansi 5 maka H ditolak dan H a diterima. 2 Apabila tingkat signifikansi 5 maka H diterima dan H a ditolak. Tabel 9. Uji Parsial Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant ,060 ,027 2,211 ,029 Inflasi ,486 ,107 ,504 4,529 ,000 BI Rate ,626 ,326 ,212 1,920 ,058 Size -,001 ,001 -,135 -1,664 ,099 DER ,001 ,000 ,177 2,166 ,033 a. Dependent Variable: YTM Sumber: Data diolah. Berdasarkan tabel diatas maka pengaruh Inflasi, BI Rate, Ukuran dan Utang terhadap YTM dapat dijelaskan sebagai berikut: 1 Inflasi H o : B 2 0 = tidak ada pengaruh positif tingkat inflasi terhadap YTM obligasi. H a : B 2 0 = ada pengaruh positif tingkat inflasi terhadap YTM obligasi. Berdasarkan tabel 8 model persamaan regresi linear dapat dilihat bahwa variabel Inflasi memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0,486 dan nilai t hitung sebesar 2,211. Sementara tingkat signifikansi lebih kecil dibandingkan taraf signifikansi yang ditetapkan yaitu 0,000 0,05. Maka dari itu hipotesis kedua diterima karena ada pengaruh positif Inflasi terhadap YTM obligasi. 2 BI Rate H o : B 1 0 = tidak ada pengaruh positif tingkat BI Rate terhadap YTM obligasi.