b. Uji Multikolinearitas
“Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel indevenden” Ghozali,
2005:91. Suatu model regresi yang baik harusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel indevenden, untuk mengetahui apakah ada gejala
multikolinearitas atas model regresi yakni dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance factor VIF. Batasan umum yang dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan VIF 10 Ghozali, 2005:91.
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Erlina 2008:106, “uji heteroskedastisitas bertujuan untuk malihat apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari
resudal atau pengamatan ke pengamatan yang lain”. Jika varian dari resudal satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Pengujian ada tidaknya heterokedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya
pola tertentu pada grafik Scatter-Plot dengan dasar analisis sebagai berikut:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk
pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar
Universitas Sumatera Utara
kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedstisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik menyebar diatas
dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menganalisis apakah dalam model regresi linier ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1. Pengujian autokorelasi dapat dideteksi dengan uji Durbin Watson.
Kriteria DW-test adalah sebagai berikut:
Tabel 3.2 Tabel Keputusan Uji Durbin Watson
Sumber: Algifari 2008:89
Durbin Watson Kesimpulan
Kurang dari 1,08 Ada Autokorelasi
1,08-2,34 Tanpa Kesimpulan
1,66-2,34 Tidak ada autokeralis
2,34-2,92 Tanpa kesimpulan
Lebih dari 2,92 Ada autokorelasi
Universitas Sumatera Utara
3. Pengujian Hipotesis
Hipotesis ini dapat diuji dengan menggunakan analisis regresi linier berganda. Model regresi untuk menguji hipotesis tersebut dinyatakan dengan
bentuk persamaan sebagai berikut:
a. Analisis Linier Berganda
Model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut:
Keterangan: Y
= Variabel devenden Volume penjualan Saham = Konstanta
X
1
= Variabel Independen 1 Return On Assets X
2
= Variabel Independen 2 Return On Equity X
3
= Variabel Indevenden 3 Net Profit Margin X
4
= Variabel Independen 4 Harga Saham b
1,2,3,4
= Koefisien regresi masing-masing variabel indevenden e
= Ditribution Error
Y= + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+e
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Signifikan Simultan Uji-F
Menurut Ghozali 2005 : 84 “uji statistic F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel indevenden yang dimaksud dalam
model mempunyai pengaruh secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel devenden”. Uji ini dilakukan dengan membandingkan sinifikansi
F hitung dengan F tabel. Hipotesis:
H : b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0, artinya, Return On Assets X
1
, Return On Equity X
2
, Net Profit Margin X
3
, dan harga saham X
4
, secara simultan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap volume penjuan saham Y pada perusahaan manufaktur yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Ha : b
1
, b
2
, b
3
, b
4
0, artinya, Return On Assets X
1
, Return On Equity X
2
, Net Profit Margin X
3
, dan harga saham X
4
, secara simultan berpengaruh secara signifikan terhadap volume penjualan saham Y pada perusahaan manufaktur yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
H diterima apabila F
hitung
F
tabel
pada α = 5
H
a
diterima apabila F
hitung
F
tabel
Pada α = 5
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Signifikan Parsial Uji-t
Kategori