Uji Multikolonearitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya Uji Heteroskedastisitas Uji Autokorelasi

3.1.2 Uji Multikolonearitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya

korelasi diantara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen karena akan mengurangi keyakinan dalam pengujian signifikansi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala multikolonearitas di dalam model regresi ini dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF, nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonearitas adalah nilai VIF 10. Apabila nilai VIF 10 berarti tidak terjadi multikolonearitas Ghozhali, 2005:92

3.1.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variable dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Uji heterokedastiitas dalam penelitian ini dengan cara melihat grafik plot dan uji Gjejser. a. Melihat Grafik Scatterplot Dasar analisis heteroskedastisitas adalah sebagai berikut: • jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur, maka terjadi heteroskedastisitas, Universitas Sumatera Utara • jika tidak ada pola yang jelas atau titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. b. Uji Glejser Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolute residual terhadap variabel independen dengan persamaan regresi : |Ut| = α + βXt + vt Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen sig 0.05 , maka ada indikasi heteroskedastisitas.

3.1.4 Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi menurut Santoso 2002:218 dengan cara melihat besaran Dubrin- Watson D-W sebagai berikut: • angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif, • angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, • angka D-W di atas +2, berarti ada autokorelasi negatif. Universitas Sumatera Utara 3.2 Pengujian Hipotesis Penelitian 3.2.1 Metode Regresi linier Berganda

Dokumen yang terkait

Analisis Pengaruh Rasio Profitabilitas Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Makanan dan Minuman di Bursa Efek Indonesia

1 61 104

Pengaruh Profitabilitas, Solvabilitas, dan Likuiditas Terhadap Harga Saham Perbankan di Bursa Efek Indonesia

3 36 99

Pengaruh Tingkat Likuiditas dan Profitabilitas Terhadap Perubahan Harga Saham Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia

1 27 87

Analisis Pengaruh Rasio Profitabilitas terhadap Harga Saham Perusahaan Makanan dan Minuman di Bursa Efek Indonesia

2 44 120

Pengaruh Profitabilitas Terhadap Perubahan Harga Saham Perusahaan Perbankan Di Bursa Efek Jakarta

1 30 88

PENGARUH RASIO LIKUIDITAS, RASIO SOLVABILITAS, DAN PROFITABILITAS TERHADAP HARGA SAHAM (Studi Pada Perusahaan Food and Beverages Di Bursa Efek indonesia)

0 2 55

ANALISIS PENGARUH RASIO PROFITABILITAS TERHADAP HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN Analisis Pengaruh Rasio Profitabilitas Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2010.

0 1 15

PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP PERUBAHAN HARGA SAHAM (STUDI PADA PERUSAHAAN PERBANKAN PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP PERUBAHAN HARGA SAHAM (STUDI PADA PERUSAHAAN PERBANKAN DI BURSA EFEK JAKARTA).

0 0 12

Pengaruh Rasio Profitabilitas dan Rasio Pasar Modal terhadap Harga Saham pada Perusahaan Asuransi dan Perbankan di Bursa Efek Indonesia.

0 0 29

PENGARUH RASIO PROFITABILITAS TERHADAP HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA

0 0 17