mendeteksi masalah dalam autokorelasi diantaranya adalah dengan Uji Durbin Watson. Menurut Sunyoto 2009, untuk melihat ada tidaknya
autokorelasi dilihat dari: 1 angka D-W dibawah
–2 berarti ada autokorelasi positif, 2 angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi,
3 angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.5 HASIL UJI AUTOKORELASI
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .804
a
.647 .607
.83523 1.361
a. Predictors: Constant, Momentum, DER, Ukuran Perusahaan, Book to Market Ratio b. Dependent Variable: Return Saham
Sumber : Output SPSS, diolah oleh peneliti, 2013 Tabel 4.5 menunjukkan hasil uji autokorelasi variabel penelitian.
Berdasarkan hasil pengujiannya dapat dilihat bahwa terjadi autokorelasi antar kesalahan pengganggu antar periode. Hal tersebut dilihat dari nilai
Durbin-Watson D-W sebesar 1,361. Angka D-W di antara -2 sampai +2 yang mengartikan bahwa angka DW lebih besar dari -2 dan lebih kecil dari
2. Dengan demikian, dapat dikemukakan bahwa tidak ada autokorelasi positif maupun negatif.
4.3 Analisis Regresi
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah
memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimstor BLUE dan
Universitas Sumatera Utara
layak untuk dilakukan analisis statistik selanjutnya, yaitu melakukan pengujian hipotesis. Adapun hasil pengolahan data dengan analisis regresi sebagai berikut :
Tabel 4.6 ANALISIS REGRESI
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1Constant
-1.149 3.226
-.356 .724
DER -.026
.146 -.021
-.180 .858
Ukuran Perusahaan
-1.684 1.528
-.124 -1.103
.278 Book to
Market Ratio .347
.239 .207
1.451 .156
Momentum .851
.113 .896
7.503 .000
a. Dependent Variable: Return Saham
Sumber : Output SPSS, diolah Peneliti, 2013 Berdasarkan tabel 4.6 pada kolom Unstandardized Coefficients bagian B
diperoleh model persamaan regresi linier berganda yaitu:
Y= -1,149 - 0,026 X1 - 1,684 X2 + 0,347 X3 + 0,851 X4 + e
Dimana: Y = Return Saham
a = Konstanta b1,b2,b3,b4 = Parameter koefisien regresi
X1 = Debt to Equity Ratio X2 = Ukuran Perusahaan
X3 = Book to Market Ratio X4 = Momentum
e = Pengganggu
Universitas Sumatera Utara
Penjelasan dari model persamaan regresi linier berganda tersebut dapat dijelaskan dibawah ini.
• Nilai B Constant a = -1,149 = konstanta Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada nilai variabel bebas
yaitu debt to equity ratio, ukuran perusahaan, book to market ratio, dan momentum maka nilai return saham yang dilihat dari nilai Y tetap sebesar -
1,149. • Nilai b1 = -0,026 = Debt to Equity Ratio
Koefisisen regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan debt to equity ratio sebesar 1 satuan, maka perubahan return saham yang dilihat dari nilai Y akan
berkurang sebesar -0,026 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap. • Nilai b2 = -1,684 = Ukuran Perusahaan
Koefisisen regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan ukuran perusahaan sebesar 1 satuan, maka perubahan return saham yang dilihat dari nilai Y akan
berkurang sebesar -1,684 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap. • Nilai b3 = 0,347 = Book to Market Ratio
Koefisisen regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan book to market ratio sebesar 1 satuan, maka perubahan return saham yang dilihat dari nilai Y akan
bertambah sebesar 0,347 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap. • Nilai b4 = 0,851 = Momentum
Koefisisen regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan momentum sebesar 1 satuan, maka perubahan return saham yang dilihat dari nilai Y akan bertambah
sebesar 0,851 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap.
Universitas Sumatera Utara
4.4. Pengujian Hipotesis
