sebesar 696051,41 dan IHSG sbesar 94261,36. Nilai deskripsi data menggambarkan secara umum karakteristik variabel yang akan diteliti.
4.2.2. Analisis Regresi
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel-variabel independen kurs, SBI, inflasi, indeks dow jones terhadap variabel dependen
IHSG. 4.2.2.1. Uji asumsi klasik
Asumsi klasik yang diuji dalam penelitian ini meliputi uji autokorelasi dengan menggunakan Durbin Watson DW test, multikolinieritas dengan uji nilai VIF dan
membandingkan nilai-nilai R
2
setiap variabel. Berikut perincian pengujian tersebut:
a. Multikolinieritas
Uji multikolinieritas adalah bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi yang cukup besar antar sesama variabel bebas X. Korelasi yang terlalu
tinggi antar sesama X akan berpengaruh pada menurunnya korelasi secara simultan terhadap variabel Y. Untuk mendeteksi terjadinya multikolinieritas digunakan uji
Klein yaitu dengan perbandingan nilai R
2
model, dengan nilai R
2
regresi dari masing- masing variabel independen. Selain itu dapat juga menggunakan nilai Variance
Inflating Factor VIF masing-masing variabel independen pada model, dengan kriteria data penelitian bebas dari masalah heterokedastisitas jika nilai Variance
Inflating Factor VIF 10.
Tabel 4.2. Hasil Uji Multikolinieritas Variabel R
2
VIF Kesimpulan
IHSG Kurs
SBI Inflasi
Dow jones 0,769
0,350 0,737
0,750 0,393
- 1.539
3.805 3.998
1.647 Bebas
Multikolinearitas
Sumber: Output Eviews Least Square Method
Kriteria yang digunakan adalah jika nilai R
2
variabel-variabel independen lebih kecil dari nilai R
2
model, maka data bebas dari masalah multikolinieritas. Dari Tabel 4.2, ketika variabel-variabel independen diregresikan maka nilai R
2
lebih kecil dari nilai R
2
model yaitu 0,769 0,350; 0,769 0,737, 0,769 0,750, 0,769 0,393. Nilai Variance Inflating Factor VIF juga menunjukkan semua variabel
independen lebih kecil dari 10 1,539 10; 3,805 10; 3,998 10; 1,647 10; 1,418 10, sehingga dapat dikatakan bahwa data penelitian bebas dari masalah
multikolinieritas.
b. Autokorelasi
Hasil pengujian autokorelasi menggunakan analisis Durbin Watsons DW dengan nilai DW hitung sebesar 1.755. Untuk mengintepretasikan hasil analisis ini
dilakukan dengan mencari nilai DW tabel dengan N=62 dan k=5, di mana N=62 didapatkan dari jumlah responden yang diuji dalam penelitian ini, dan k=5 adalah
banyaknya jumlah prediktor atau variabel bebas. Berdasarkan pada tabel DW didapatkan nilai DU= 1,710, dan nilai DL= 1,336. Seperti pada Tabel 4.3 berikut:
Tabel 4.3. Hasil Uji Autokorelasi DW tabel
DL DU DW hitung Kesimpulan
1,336 1,710
1,755 Tidak ada autokorelasi
Sumber: Output Eviews Least Square Method Diketahui dari Tabel 4.3 tersebut, bahwa nilai DW hitung sebesar 1,755 lebih
besar daripada nilai DU pada DW tabel, sehingga dengan kriteria dudw4-du, maka terletak pada daerah tanpa kesimpulan. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan
bahwa model yang diuji ini terbebas dari persoalan autokorelasi.
4.3. Uji Statistik Hasil Estimasi Model Penelitian
