Armando Akselanor : Pengaruh Variabel Teknikal Terhadap Pergerakan Harga Saham Perusahaan Sektor Industri Dasar Dan Kimia Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009
1. Uji Asumsi Klasik Persamaan I Trial 1
a. Uji Normalitas Persamaan I Trial 1 Tabel 4.3 berikut ini menunjukkan hasil perhitungan uji Kolmogorov-
Smirnov persamaan I trial 1, yaitu:
Tabel 4.3 Uji Kolmogorov-Smirnov Persamaan I Trial 1
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 41
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .01202294
Most Extreme Differences Absolute
.251 Positive
.251 Negative
-.170 Kolmogorov-Smirnov Z
1.606 Asymp. Sig. 2-tailed
.012 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 16.0
Berdasarkan Tabel 4.3 tersebut, menunjukkan bahwa terdapat masalah normalitas. Hal tersebut terlihat dari nilai Asymp. Sig. 2-tailed nilai
signifikansi 0,012 0,05 atau disebut dengan kondisi variabel residual
terdistribusi tidak normal. Nilai N Unstandardized Residual = 41. Kemudian dilakukan tindakan perbaikan dengan cara menghilangkan data
yang dianggap sebagai penyebab variabel residual terdistribusi tidak normal Situmorang, 2008:62. Data yang akan dihilangkan diputuskan
berdasarkan hasil perhitungan casewise diagnostics.
Armando Akselanor : Pengaruh Variabel Teknikal Terhadap Pergerakan Harga Saham Perusahaan Sektor Industri Dasar Dan Kimia Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009
Tabel 4.4 berikut ini menunjukkan hasil perhitungan casewise diagnostis persamaan I trial 1, yaitu:
Tabel 4.4 Casewise Diagnostics Persamaan I Trial 1
Casewise Diagnostics
a
Case Number
Std. Residual Log10_Y
Predicted Value Residual
12 3.499
2.477 2.43396
.043160 a. Dependent Variable: Log10_Y
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 16.0
Berdasarkan Tabel 4.4 tersebut, menunjukkan bahwa data yang menyebabkan variabel residual terdistribusi tidak normal adalah case
number 12, maka diputuskan untuk menghilangkan case number 12 tersebut. Setelah case number 12 tersebut dihilangkan, kemudian
dilakukan perhitungan ulang kembali terhadap uji Kolmogorov-Smirnov. Tabel 4.5 berikut ini menunjukkan hasil perhitungan uji Kolmogorov-
Smirnov setelah case number 12 dihilangkan, yaitu:
Tabel 4.5 Uji Kolmogorov-Smirnov Persamaan I Trial 1
setelah Case Number 12 dihilangkan
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 40
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .00994911
Most Extreme Differences Absolute
.212 Positive
.212 Negative
-.158 Kolmogorov-Smirnov Z
1.344 Asymp. Sig. 2-tailed
.054 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 16.0
Armando Akselanor : Pengaruh Variabel Teknikal Terhadap Pergerakan Harga Saham Perusahaan Sektor Industri Dasar Dan Kimia Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009
Berdasarkan Tabel 4.5 tersebut, menunjukkan bahwa tidak terdapat lagi masalah normalitas. Hal tersebut terlihat dari nilai Asymp. Sig. 2-
tailed nilai signifikansi 0,054 0,05 atau disebut dengan kondisi
variabel residual terdistribusi normal. Tabel 4.46 juga menunjukkan terjadinya perubahan nilai N Unstandardized Residual = 40. Terjadinya
perubahan nilai N Unstandardized Residual ini tentu juga akan menyebabkan terjadinya perubahan dalam nilai t
hitung
variabel X
1
dan X
2
. Hal ini menyebabkan harus dilakukannya perhitungan ulang kembali
terhadap persamaan I trial 1. Tabel 4.6 berikut ini menunjukkan hasil perhitungan regresi linear
berganda persamaan I trial 1 setelah terjadinya perubahan nilai N Unstandardized Residual. Kemudian persamaan I trial 1 yang baru ini
dinamakan dengan persamaan I trial 2, yaitu:
Tabel 4.6 Regresi Linear Berganda Persamaan I Trial 2
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-.006 .007
-.913 .367
Log10_X1 .825
.080 .823
10.347 .000
.001 1.020E3
Log10_X2 .178
.080 .177
2.230 .032
.001 1.020E3
a. Dependent Variable: Log10_Y
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 16.0
Berdasarkan Tabel 4.6 tersebut, maka diperoleh nilai persamaan regresi linear berganda persamaan I trial 2, yaitu Y = 0,823X
1
+ 0,177X
2
. Nilai t
hitung
X
1
t
0,025
10,347 1,96 dan nilai t
hitung
X
2
t
0,025
2,230 1,96. Berdasarkan nilai t
hitung
tersebut, maka variabel X
1
dan X
2
masih tetap berada di dalam daerah penerimaan H
1
. Variabel X
1
dan X
2
secara
Armando Akselanor : Pengaruh Variabel Teknikal Terhadap Pergerakan Harga Saham Perusahaan Sektor Industri Dasar Dan Kimia Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009
parsial berpengaruh terhadap variabel Y, maka variabel X
1
dan X
2
ini layak dipertahankan di dalam persamaan I trial 2.
b. Uji Heteroskedastisitas Persamaan I Trial 2 Tabel 4.7 berikut ini menunjukkan hasil perhitungan uji Park
persamaan I trial 2, yaitu:
Tabel 4.7 Uji Park Persamaan I Trial 2
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -15.267
1.843 -8.284
.000 Log10_X1
44.782 22.452
9.630 1.995
.054 Log10_X2
-43.610 22.465
-9.372 -1.941
.060 a. Dependent Variable: Ln_U2i
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 16.0
Berdasarkan Tabel 4.7 tersebut, menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Hal tersebut
terlihat dari nilai Sig. X
1
nilai signifikansi 0,054 0,05 dan nilai Sig.
X
2
nilai signifikansi 0,060 0,05 Situmorang, 2008:76. Hal ini
disebut dengan kondisi variabel independen Ln_U2i tidak signifikan terhadap variabel bebas X
1
dan X
2
. c. Uji Autokorelasi Persamaan I Trial 2
Tabel 4.8 berikut ini menunjukkan hasil perhitungan uji The Breusch- Godfrey Test persamaan I trial 2, yaitu:
Tabel 4.8 Uji The Breusch-Godfrey Test Persamaan I Trial 2
Coefficients
a
Armando Akselanor : Pengaruh Variabel Teknikal Terhadap Pergerakan Harga Saham Perusahaan Sektor Industri Dasar Dan Kimia Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009 Model
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.000 .007
-.049 .961
Log10_X1 .002
.083 .133
.025 .980
Log10_X2 -.002
.083 -.125
-.023 .981
Lag_Auto -.031
.172 -.031
-.179 .859
a. Dependent Variable: Unstandardized Residual
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 16.0
Berdasarkan Tabel 4.8 tersebut, menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah autokorelasi. Hal tersebut terlihat dari nilai Sig. Lag_Auto nilai
signifikansi 0,859 0,05 Situmorang, 2008:92.
d. Uji Multikolinieritas Persamaan I Trial 2 Tabel 4.9 berikut ini menunjukkan hasil perhitungan uji
multikolinieritas persamaan I trial 2, yaitu:
Tabel 4.9 Uji Multikolinieritas Persamaan I Trial 2
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-.006 .007
-.913 .367
Log10_X1 .825
.080 .823
10.347 .000
.001 1.020E3
Log10_X2 .178
.080 .177
2.230 .032
.001 1.020E3
a. Dependent Variable: Log10_Y
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 16.0
Berdasarkan Tabel 4.9 tersebut, menunjukkan bahwa terdapat masalah multikolinieritas. Hal tersebut terlihat dari variabel X
1
yang mempunyai nilai Tolerance X
1
= 0,001 dan nilai VIF X
1
= 1,020E3 = 1,020 × 1.000 = 1.020, maka terdapat masalah multikolinieritas pada variabel X
1
karena nilai Tolerance X
1
0,1 0,001 0,1 dan nilai VIF X
1
5 1.020 5.
Variabel X
2
mempunyai nilai Tolerance X
2
= 0,001 dan nilai VIF X
2
= 1,020E3 = 1,020 × 1.000 = 1.020, maka terdapat masalah multikolinieritas
pada variabel X
2
karena nilai Tolerance X
2
0,1 0,001 0,1 dan nilai
Armando Akselanor : Pengaruh Variabel Teknikal Terhadap Pergerakan Harga Saham Perusahaan Sektor Industri Dasar Dan Kimia Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009
VIF X
2
5 1.020 5. Tetapi peneliti memilih untuk tidak melakukan
suatu tindakan perbaikan terhadap masalah multikolinieritas yang terdapat di dalam penelitian ini. Hal ini sesuai dengan anjuran Blanchard yang
menyatakan bahwa masalah multikolinieritas secara esensial adalah masalah defisiensi data micronumerosity dan terkadang tidak terdapat
pilihan terhadap analisis data yang tersedia Situmorang, 2008:105.
2. Uji-F Persamaan I Trial 2
