Earning Ratio X
2
, variabel Price To Book Value X
3
, dan variabel Book Value Per Share X
4
2. Variabel Return On Equity bertanda negatif terhadap return saham dengan koefisien regresi sebesar -0.387. Artinya, setiap terjadi peningkatan variabel Return On Equity
sebesar 1 satuan, maka return saham pada perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia akan berkurang sebesar 0.387 satuan.
, maka Return saham akan tetap ada sebesar -2,774 satuan.
3. Variabel Price Earning Ratio bertanda negatif terhadap return saham dengan koefisien regresi sebesar -0.013. Artinya, setiap terjadi peningkatan variabel Price
Earning Ratio sebesar 1 satuan, maka Return saham pada perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia akan berkurang sebesar 0.013 satuan.
4. Variabel Price To Book Value bertanda positif terhadap return saham dengan koefisien regresi sebesar 0.674. Artinya, setiap terjadi peningkatan variabel Price To
Book Value sebesar 1 satuan, maka Return saham pada perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia akan meningkat sebesar 0.674 satuan.
5. Variabel Book Value Per Share bertanda positif terhadap return saham dengan koefisien regresi sebesar 0.428. Artinya, setiap terjadi peningkatan variabel Book
Value Per Share sebesar 1 satuan, maka Return saham pada perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia akan meningkat sebesar 0.428 satuan.
D. PENGUJIAN HIPOTESIS
1. Anova Uji F Uji secara serempaksimultan
Uji F
hitung
dilakukan untuk melihat secara bersama-sama apakah terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas yaitu Return on Equity X
1
, variabel Price Earning Ratio X
2
, variabel Price To Book Value X
3
, dan variabel Book Value Per Share
Universitas Sumatera Utara
X
4
Model hipotesis yang digunakan dalam uji F terhadap variabel Return saham Y pada perusahaan pertambangan di bursa Efek
Indonesia.
hitung
H ini adalah sebagai berikut:
: b
1
= b
2
= b
3
= b
4
H = 0 variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh
signifikan terhadap variabel terikat.
a
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
Nilai F ≠ 0
variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
hitung
akan dibandingkan dengan nilai F
tabel.
Nilai F
tabel
pada tingkat kesalahan α = 5 , d engan d erajat k ebebasan df = n – k ; k – 1. Jumlah sampel n adalah
sebanyak 37 setelah diubah ke bentuk Logaritma Natural Ln, dan jumlah variabel penelitian k adalah sebanyak 5. Jadi, df = 37 – 5 ; 5 – 1 = 32 ; 4. Dengan demikian, nilai F
tabel
Kriteria pengambilan keputusan dalam uji F 0.05
32 ; 4 adalah sebesar 2,67.
hitung
a. H ini adalah sebagai berikut:
diterima bila F
hitung
F
tabel
, dan nilai signifikansi F
hitung
b. H tingkat kesalahan
α
a
diterima bila F
hitung
F
tabel
, dan nilai signifikansi F
hitung
Nilai F tingkat kesalahan
α
hitung
Tabel 4.11
yang diperoleh dengan menggunakan bantuan program software SPSS versi 16.00 for windows dapat dilihat pada Tabel 4.11 berikut ini:
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 16.590
4 4.147
2.173 .094
a
Universitas Sumatera Utara
Residual 61.068
32 1.908
Total 77.657
36 a. Predictors: Constant, LnBVPS, LnPER, LnPTBV,
LnROE
b. Dependent Variable: LnRETURN Tabel 4.11 di atas mengungkapkan bahwa niali F hitung adalah 2,173 dengan tingkat
signifikansi 0,094 . Sedangkan F tabel pada tingkat kepercayaan 95 α = 0,05 adalah 2,67
Oleh karena pada kedua perhitungan yaitu F hitung F tabel dan tingkat signifikansinya 0,094 0,05, menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen ROE,PER,PTBV,dan
BVPS secara serempak tidak signifikan terhadap variabel dependennya Return. Keterangan Tambahan:
1. Pada tabel terlihat bahwa Regression df = 4 berarti jumlah variabel independen adalah
4 yaitu ROE, PER, PTBV, dan BVPS. 2.
Total df = 36 berarti jumlah data ada 37 di mana df = n-1 sedangkan nilai residual df = 32. Nilai residual adalah selisih antara keputusan yang sesungguhnya dengan
keputusan yang diprediksi. 3.
Mean Square : Sum of Square df. Dalam tabel Mean Square Regreesion 4147 = 165904.
4. SSE sum of square for error menunjukkan jumlah kuadrat untuk kesalahan artinya
jika suatu persamaan regresi diperoleh dari mensubtitusikan nilai a dan b yang meminimumkan SSE, maka akan dihasilkan persamaan garis regresi prediksi kuadrat
terkecil.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji t, Uji secara parsial
