Masalah heteroskedastisitas sering terjadi pada data silang crossection daripada runtut waktu time series.
Heteroskedastisitas timbul karena adanya pelanggaran terhadap asumsi klasik dan karena adanya data yang outlier. Dalam
perhitungan heteroskedastisitas dapat dilakukan dalam banyak model salah satunya menurut Ghozali 2009 adalah menggunakan
uji glejser. Pengujian dengan uji Glejser yaitu meregresi nilai absolut residual sebagai variabel dependen terhadap masing-masing
variabel independen.
3.5. Analisis Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen X1, X2,....Xn dengan variabel dependen Y.
Analisis ini digunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. apakah masing-masing variabel
independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan
atau penurunan. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio. Model persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+e Keterangan :
Y = return saham a = Konstanta
b = Koefisien regresi dari masing-masing variabel independen
X
1
= Struktur Modal X
2
= Profitabilitas X
3
= Tingkat Likuiditas e
= Erorr
3.6. Rancangan Uji Hipotesis a. Uji Koefisien Determinasi
Uji determinasi adalah untuk mengukur proporsi variasi dari variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen atau ukuran yang
menyatakan kontribusi dari variabel independen, dalam menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel dependen. Adjusted r square berarti sudah
disesuaikan dengan derajat masing-masing jumlah kuadrat yang tercakup dalam perhitungan adjusted r square. Nilai adjusted r square yang kecil
berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Penelitian ini menggunakan lebih
dari satu variabel independen, maka untuk mengukur pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen digunakan adjusted r square
Ghozali, 2009.
b. Uji Signifikan Parsial Uji-t
Pengujian hipotesis yang dilakukan secara parsial bertujuan untuk mengetahui pengaruh dan signifikansi dari masing-masing variabel
independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji-t dengan membandingkan t-statistik dengan t-tabel.
Apabila hasil perhitungan menunjukkan:
a. Ho diterima dan Ha ditolak apabila t-hitung t-tabel dengan tingkat kepercayaan sebesar α. Artinya varibel-variabel bebas tidak dapat
menerangkan variabel terikat, dimana tidak terdapat pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilaukan dengan tingkat
kepercayaan sebesar α. b. Ho ditolak dan Ha diterima apabila t-hitung t-tabel dengan tingkat
kepercayaan sebesar α. Artinya variasi variabel bebas dapat menerangkan variabel terikat, dimana terdapat pengaruh variabel bebas
terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilakukan dengan tingkat kepercayaan sebesar α.
c. Uji Signifikan Simultan Uji f
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan di dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel dependen. Cara yang digunakan adalah dengan melihat besarnya nilai probabilitas signifikansinya. Jika nilai probabilitas
signifikansinya kurang dari lima persen maka variabel independen akan berpengaruh signifikan secara bersama – sama terhadap variabel dependen
Ghozali, 2001.
Dikatakan berpengaruh signifikan apabila nilai sig α. Dengan kriteria pengujian dilakukan dengan membandingkan F
hitung
F
tabel:
a. F
hitung
F
tabel
maka Ho diterima, Hi ditolak = tidak ada pengaruh signifikan.
b. F
hitung
F
tabel
maka Ho ditolak, Hi diterima = ada pengaruh signifikan.
