58
jakarta, website Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id
, dan berbagai macam literatur yang ada.
D. Metode Analisis Data
Metode analisis data dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda yang perhitungannya dilakukan dengan menggunakan program
SPSS 19. Analisis ini menggunakan teknik statistik deksriptif, uji asumsi klasik, uji hipotesis dan uji statistik. Adapun metode yang digunakan peneliti
yaitu: 1.
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif didasarkan dengan memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar
deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, dan range. Hal ini perlu dilakukan untuk melihat gambaran keseluruhan dari sampel yang berhasil
dikumpulkan dan memenuhi syarat untuk dijadikan sampel penelitian Imam Ghozali, 2011:19.
2. Uji Asumsi Klasik
Untuk melakukan uji asumsi klasik atas data sekunder ini, maka peneliti melakukan uji multikolonieritas, uji autokorelasi, uji
heteroskedastisitas dan uji normalitas. a.
Uji Multikolonieritas
Pengujian multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.
59
Jika terjadi
korelasi, maka
dinamakan terdapat
problem multikolinieritas multiko. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi di antara variabel independen Imam Ghozali, 2011:105.
Deteksi ada atau tidaknya problem multikoloneritas, maka dapat dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation
Factor VIF serta besaran korelasi antar variabel independen. 1 Besarnya korelasi antar variabel independen.
Pedoman suatu model regresi bebas multikoloneritas , memiliki kriteria sebagai berikut:
a Koefisien korelasi antara variabel-variabel independen harus lemah, tidak lebih dari 90 persen atau dibawah 0,90
b Jika korelasi kuat antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel independen umumnya diatas 0,90, maka hal
ini menunjukkan terjadinya multikoloneritas yang serius Imam Ghozali, 2011:105.
Selain itu, untuk menguji ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai VIF Variance Inflation Factor. Pedoman
pengambilan keputusan: a Jika VIF 10, maka variabel tersebut memiliki problem
multikolinearitas, b Jika VIF 10, maka variabel tersebut tidak memiliki problem
multikolineritas.
60
b. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1
sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi Imam Ghozali, 2011:110. Uji autokorelasi dilakukan
dengan Run test untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi
yang tinggi. c.
Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari satu
pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika varian dari residual dari satu pengamatan
ke pangamatan
lainnya tetap,
maka disebut
homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi
yang baik
bersifat homokedastisitas
dan tidak
heteroskedastisitas Imam Ghozali, 2011:139. Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan melihat ada atau
tidaknya pola tertentu pada grafik, dimana sumbu X adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi
– Y sesungguhnya yang telah distudentized. Jika pola tertentu, seperti
titik-titik poin-poin yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka telah
terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-
61
titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi antara variabel dependen dengan variabel independen
mempunyai distribusi normal atau tidak. Proses uji normalitas data dilakukan dengan uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S dan
memperhatikan penyebaran data titik pada normal p-plot of regression standardized residual dari variabel dependen, dimana :
1 Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2 Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
3. Uji Hipotesis
