kenormalan distribusi data. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen dan
variabel independen mempunyai distribusi yang normal atau tidak. Hasil uji normalitas data kedua model tersebut dapat
dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Return saham Bank Dengan Kolmogorov-Smirnov
Tahun 2005 – 2008
No Nama
Bank Sig
K-S No
Nama Bank
Sig K-S
1 BABP
0.991 10
BBNI 0.476
2
BBCA
0.421 11
BNGA
0.506 3
BDMN 0.372
12 NISP
0.792 4
BEKS 0.309
13 BBNP
0.826 5
BNII
0.309 14
B. PAN
0.658 6
BKSW 0.963
15 BNLI
0.274 7
BMRI 0.555
16 BBRI
0.900 8
MAYA 0.963
17 BSWD
0.705 9
MEGA 0.139
18 BVIC
0.486 Sumber: diolah dari idx monthly 2005-2008
Berdasarkan tabel 4.3. dapat dilihat bahwa seluruh nilai Prob Kolmogorv-Smirnov variable DER, ROA, dan makro
ekonomi terhadap return saham yang dijadikan sampel pada penelitian ini bernilai 0.05 yang berarti semua data normal.
Selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 2.
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas dimaksudkan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar
variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Diagnosis untuk
mengetahui adanya multikolinieritas adalah menentukan nilai Variance Inflaction Factor VIF dan Tolerance. Batas
tolerance value adalah 0.10 dan VIF 10. Hasil perhitungan nilai tolerance dan VIF dapat dilihat pada lampiran bahwa
semua variabel dapat diketahui nilai tolerancenya diatas 0,10 dan VIF dibawah 10, sehingga dapat dikatakan tidak terjadi
multikolinearitas.
3. Uji Autokolerasi
Uji Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada
problem autokorelasi. Untuk mendeteksi autokorelasi dalam penelitian ini maka digunakan uji Durbin Watson DW. Untuk
pengujian Durbin Watson DW digunakan ketentuan bahwa -2 D-W 2.
Tabel 4.4 Pengujian
Durbin Watson D-W
No Nama
Bank D-W
No Nama
Bank D-W
1
BABP
0.745 10
BBNI
0.662 2
BBCA 0.775
11 BNGA
0.822 3
BDMN 0.441
12 NISP
1.101
4 BEKS
0.764 13
BBNP 1.477
5 BNII
0.352 14
B. PAN 1.390
6 BKSW
1.795 15
BNLI 1.913
7 BMRI
0.164 16
BBRI 0.594
8 MAYA
0.244 17
BSWD 0.272
9 MEGA
0.583 18
BVIC 0.489
Sumber: diolah dari idx monthly 2005-2008 Pada tabel 4.4 diketahui nilai Durbin Watson D-W
pada 18 return saham akan dibandingkan dengan nilai -2 D- w 2. Maka dari tabel tersebut secara keseluruhan nilai return
saham perbankan dengan market model didapatkan nilai -2 D-W 2. Hal berarti dapat disimpulkan bahwa tidak ada
autokorelasi baik positif maupun negatif pada 18 return saham.
4. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas varian variabel dependen dalam model tidak equal terhadap variabel independen. Konsekuensi
adanya heteroskedastisitas dalam model regresi adalah estimator yang diperoleh tidak efisien, baik pada sampel kecil
maupun besar. Diagnosis adanya heteroskedastisitas dalam uji regresi dapat diidentifikasi dari pola scatter plot diagram. Pada
lampiran market model saham terlihat bahwa titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y dan
tidak terlihat pola tertentu. Dengan demikian pada persamaan regresi linier berganda dalam model ini tidak ada gejala atau
tidak terjadi heteroskedastisitas
Dengan demikian, secara keseluruhan model ini telah memenuhi asumsi klasik dari metode regresi berganda.
Sehingga dapat dilakukan uji berikutnya, yaitu uji simultan uji F, uji parsial uji-t, dan koefisien determinasi R
2
. Uji tersebut dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh
variabel DER, ROA , dan makro ekonomi terhadap return saham perusahaan perbankan.
b. Uji Simultan uji F
Secara keseluruhan tiap model regresi berganda dari tiap saham perbankan memiliki nilai F yang memenuhi dengan seluruh
nilai prob nya dibawah 0.05 Prob 0.05. Dengan nilai F yang telah terpenuhi dan nilai Prob di bawah 0.05, maka dapat dikatakan
bahwa variable independent DER, ROA, dan Makro ekonomi berpengaruh secara bersama-sama terhadap variable dependen
return saham. Data uji F yang selengkapnya dapat dilihat pada lampiran.
c. Uji parsial uji t
Setelah mengetahui pengaruh variable independent terhadap variable dependen secara keseluruhan, maka harus dilihat
juga secara parsial. Variable independent apa saja yang memberikan pengaruh kepada variable dependen return saham.
Berdasarkan hasil pengolahan dengan menggunakan metode regresi, maka didapatkan bahwa variable yang paling banyak
