Sistematis Beta terendah dimiliki oleh Perusahaan Gas Negara Persero Tbk yaitu sebesar 0.000253.
Tahun 2011, Risiko Sistematis Beta tertinggi dimiliki oleh Telekomunikasi Indonesia Persero Tbk yaitu sebesar 2.46497E-06, sedangkan
harga Risiko Sistematis Beta dimiliki oleh PP London Sumatera Tbk yaitu sebesar 0.000492701.
Tahun 2012, Risiko Sistematis Beta tertinggi adalah sebesar 7.75703E-05 yang dimiliki oleh Kalbe Farma Tbk sedangkan Risiko Sistematis Beta terendah
adalah sebesar 0.000139059 yang dimiliki oleh Gudang Garam Tbk.
4.2.2 Analisis Statistik
4.2.2.1 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dimiliki oleh analisis regresi linier berganda. Uji asumsi klasik terdiri dari:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah model
yang berdistribusi normal atau mendekati normal. Setelah dilakukan uji yang pertama, ternyata data mengalami
heteroskedastisitas. Kemudian, penulis menggunakan metode transformasi data untuk menormalkan data penelitian. Salah satu transformasi data yang dapat
dilakukan adalah dengan mentransformasikan data ke logaritma natural Ln. Jumlah n pada awalnya adalah 45 berkurang menjadi 24. Adapun metode yang
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
digunakan untuk menguji normalitas adalah dengan menggunakan pendekatan Jarque Berra normality test.
Tabel 4.8 Hasil
Jarque Berra
Sumber: Hasil Peneliti, 2014 Data Diolah
Berdasarkan tampilan Tabel 4.8 ditemukan bahwa besarnya nilai Jarque- Berra adalah 1,436871 dengan nilai probability 0,49 0,05. Kemudian
dibandingkan dengan menggunakan tabel Chi Square diperoleh nilai Chi Square
tabel
adalah12,59159lebih besar dari nilai Jarque-Berrayakni1,436871. Hal ini menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.
2. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode sebelumnya. Model regresi yang baik adalah bebas dari autokerelasi. Uji autokorelasi ini menggunakan uji Lagrange Multiplier.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Tabel 4.9 Hasil Uji
Lagrange Multiplier
Sumber: Hasil Peneliti, 2014 Data Diolah
Berdasarkan uji autokolerasi pada Tabel 4.9 diperoleh nilai ObsR-square
sebesar 0,415 dengan nilai probability 0,812 0,05. Kemudian dibandingkan dengan menggunakan tabel Chi Square diperoleh nilai Chi Square
tabel
adalah12,59159lebih besar dari nilai ObsR-squareyakni0,415. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat autokorelasi dalam hasil estimasi.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas digunakan untuk menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama diantara anggota grup tersebut. Jika varians sama
maka terjadi homoskedastisitas. Sedangkan, jika varians tidak sama, inilah yang disebut dengan heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak
terjadi heterokedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dalam model regresi dapat dilihat dengan melakukan uji Arch.
Tabel 4.10 Hasil Uji
Arch Heteroskedasticity
Sumber: Hasil Peneliti, 2014 Data Diolah
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Pada tabel 4.10 diperoleh nilai ObsR-square sebesar 0,048 dengan nilai probability 0,82 0,05. Dibandingkan dengan menggunakan tabel Chi Square
diperoleh nilai Chi Square
tabel
adalah12,59159 lebih besar dari nilai ObsR- squareyakni0,048. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah
heteroskedastisitas dalam hasil estimasi
4. Uji Multikolinearitas
