Hipotesis Penelitian Analisis Regresi Linier Berganda

22

2.4 Hipotesis Penelitian

Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Diduga bahwa Indeks Saham Sektor Keuangan IHSSK X 1 secara parsial mempunyai pengaruh signifikan terhadap IHSG Y di Bursa Efek Indonesia tahun 2000-2009. 2. Diduga bahwa Inflasi X 2 secara parsial mempunyai pengaruh signifikan terhadap IHSG Y di Bursa Efek Indonesia tahun 2000-2009. 3. Diduga bahwa tingkat suku bunga SBI X 3 secara parsial mempunyai pengaruh signifikan terhadap IHSG Y di Bursa Efek Indonesia tahun 2000- 2009. 4. Diduga bahwa peubah-peubah bebas IHSSK X 1 , Inflasi X 2 dan SBI X 3 secara bersama-sama mempunyai pengaruh signifikan terhadap IHSG Y di Bursa Efek Indonesia tahun 2000-2009.

2.5 Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan antara suatu peubah tak bebas dengan peubah bebas [11]. Model regresi yang terdiri dari lebih satu peubah bebas disebut model regresi berganda [10]. Bentuk umum regresi berganda sebagai berikut: Y i = + 1 X 1i + j X ji +…+ m X mi + i , i = 1, 2, …,n 2 .3 dengan: Y i : peubah tak bebas ke-i X i : peubah bebas ke-i : konstanta 23 1 : koefisien regresi peubah X 1i 2 : koefisien regresi peubah X 2i j : koefisien regresi peubah X mi , j = 1,2,…,m i : sisaan model ke-i : banyaknya data : banyaknya parameter Teknik estimasi peubah tak bebas yang melandasi analisis regresi disebut Ordinary Least Square OLS. OLS memiliki beberapa sifat statistik yang menjadikan satu metode analisis regresi yang paling kuat dan populer [3]. Teknik ini memiliki asumsi-asumsi dalam penggunaannya antara lain: asumsi kenormalan, non-autokorelasi, non-multikolinearitas dan homoskedastisitas. Parameter yang diestimasi antara lain bersifat: - Parameter tidak bias, artinya nilai penaksiran parameter mendekati parameter yang sebenarnya. - Parameter mempunyai ragam yang minimum, artinya parameter taksiran dengan ragam terkecil diantara semua parameter taksiran yang sama. - Parameter bersifat konsisten, artinya semakin besar jumlah sampel yang diambil, parameter taksiran mendekati parameter yang sebenarnya.

a. Normalitas