59
a. Predictors: Constant, FCF1, LB1 b. Dependent Variable: HS
Berdasarkan tabel 4.6 diatas, menunjukkan nilai D-W sebesar 1,138. Angka ini terletak diantara -2 dan +2, dari pengamatan ini dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif dalam penelitian ini.
4.3 Pengujian Hipotesis
Hasil uji asumsi klasik memperlihatkan data observasi tidak memenuhi asumsi normalitas, kemudian dilakukan transformasi ke dalam bentuk Logaritma
10 LOG10. Sehingga persamaan yang baru memenuhi asumsi klasik dan dapat dianalisis lebih lanjut untuk pengujian hipotesis. Penulis menggunakan analisis
regresi berganda untuk melakukan pengujian hipotesis dengan bantuan program SPSS 22.
4.3.1 Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant ,538
5,562 1,176
,246 LK
,920 ,282
,438 3,261
,002 ,921
1,415 FCF
,001 ,003
,049 ,364
,717 ,936
1,015 a. Dependent Variable: HS
Universitas Sumatera Utara
60
Berdasarkan tabel 4.7 di atas, di dapatlah persamaan regresi sebagai berikut :
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + e HargaSaham = 0,538 + 0.920 LK + 0,001 FCF + e
Keterangan : 1
β0 sebesar 6.538 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen laba, Arus kas bebas maka tingkathargasaham sebesar 53.8
2 β1 sebesar 0.920 menunjukkan bahwa setiap penambahan laba kotor sebesar
1 akan diikuti oleh kenaikan hargasaham sebesar 92.0 dengan asumsi variabel lain tetap.
3 β2 sebesar 0.001 menunjukkan bahwa setiap penambahan Arus kas
bebassebesar 1 diikuti oleh kenaikan hargasaham sebesar 0.1 dengan asumsi variabel lain tetap.
4.3.2 Analisis Koefisien Korelasi
Nilai koefisien korelasi R menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas 0,5 dan mendekati 1. Koefisien determinasi R square menunjukkan seberapa besar variabel
independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah nol sampai dengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka variabel-
variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk
Universitas Sumatera Utara
61
memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi
variabel dependen semakin terbatas.
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,302
,091
a
,051 ,34509
1,138 a. Predictors: Constant, FCF, LB
b. Dependent Variable: HS
Pada tampilan tabel 4.8 ouput SPSS model summary , nilai koefisien korelasi R sebesar 0,302 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan antara laba
dan Arus Kas Bebasvariabel independen terhadap hargasaham variabel dependen rendah. Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada diatas
0,5 dan mendekati 1. Angka R Square atau koefisien determinasi adalah 0,091. Hal ini berarti 9.1 variasi atau perubahan dalam variabel dependen dapat
dijelaskan oleh variabel independen, sedangkan sisanya 90.9 dijelaskan oleh faktor – faktor lain. Standar Error of Estimate SEE adalah 0,34509 semakin
kecil nilai SEE maka akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.
4.3.3 Pengujian secara Parsial Uji t
