6. PT. Hexindo Adiperkasa, Tbk
7. PT. Mayora Indah, Tbk
8. PT. Goodyear Indonesia, Tbk
3.3. TeknikPengumpulan Data
a. Jenis data dan sumber data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu berupa ROE, CR, DPR tahun 2003 sampai dengan 2006
karena merupakan tahun yang paling dekat dengan penelitian. Informasi yang diambil berupa prospektus perusahaan dan Indonesia
Capital Market Directory ICMD, sehingga sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Bursa Efek Indonesia.
b. Pengumpulan data
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi yaitu mempelajari dan menganalisis dokumen penting
yang diperlukan di perpustakaan Bursa Efek Indonesia. Sumber data secara keseluruhan dalam penelitian ini diperoleh dari Bursa Efek
Indonesia BEI.
3.4. Teknik Analisis Dan Uji Hipotesis
3.4.1. Teknik Analisis
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda merupakan analisis yang menunjukkan
ketergantungan antara variabel bebas yaitu Return On Equity ROE, Current Ratio CR, dan Dividend Payout Ratio DPR terhadap variabel
terikat yaitu Harga Saham. Metode ini digunakan dalam penelitian karena untuk meneliti hubungan antara sebuah variabel dependen
dengan variabel independen. Adapun model regresi linier berganda adalah :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e........................1 Anonim,2003: L- 21
Keterangan :
Y =
Harga Saham
a =
Konstanta X
1
= Return On Equity X
2
= Current Ratio X
3
= Devidend Payout Ratio b
1
…b
2
= Koefisien Regresi e
= Variabel
Pengganggu
3.4.2. Uji Normalitas
Normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data sebenarnya normal atau tidak untuk mengetahui apakah data tersebut
mengikuti sebaran normal dalam penelitian kali ini menggunakan metode kolmogrov smirnov Sumarsono, 2004: 40.
Dalam pengambilan keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal Sumarsono, 2004: 42 adalah :
1. Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka
didistribusikan adalah tidak normal. 2.
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka didistribusikan adalah normal.
3.4.3. Uji Asumsi
Klasik
Untuk mendukung keakuratan model regresi, dalam arti statistik adalah BLUE Best Linier Unbrased Estimator. Kondisi ini akan terjadi
jika dipenuhi beberapa asumsi, yang disebut dengan asumsi klasik sebagai berikut :
1. Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan waktu urut time series atau data yang diambil pada
waktu tertentu data cross sectional. Dalam konteks regresi, model regresi linier mengasumsikan bahwa autokorelasi seperti itu tidak
terdapat dalam disturbansi atau nilai pengganggu Gujarati, 1995: 201. Jadi suatu model regresi dikatakan tidak terjadi autokolerasi jika
nilai residual dari observasi pada waktu ke-t e
t
tidak boleh ada hubungan dengan nilai residual dengan observasi sebelumnya e
t-1
.
Untuk mendiagnosa adanya autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai Uji Durbin Watson uji
DW dengan ketentuan :
Gambar 3.1 : Kurva Uji Autokorelasi
Ada Daerah Daerah Ada
Autokorelasi Keragu-raguan Keragu-raguan Autokorelasi
Negatif
Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada
autokorelasi negatif
d
L
d
u
4-d
u
4-d
L
4 Sumber : Gujarati, Damodar, 1995, Ekonometrika Dasar, Terjemahan
Sumarno Zain, Penerbit Airlangga, Jakarta.
2. Multikolinieritas
Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai tolerance
yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1tolerance dan menunjukkan adanya kolinieritas yang tinggi. Nilai cut off yang
umum dipakai adalah nilai tolerance 0,1 atau sama dengan VIF diatas
10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolinieritas yang masih ditolerir. Deteksi adanya multikolinieritas dapat dilihat dari besaran
VIF yaitu : a.
Jika besaran VIF 10 maka tidak terjadi multikolinieritas. b.
Jika besaran VIF 10 maka terjadi multikolinieritas. Ghozali, 2000: 57
3. Heteroskedastisitas
Maksud dari penyimpangan heteroskedastisitas adalah variabel independen adalah tidak konstan untuk setiap nilai tertentu variabel
independen. Pada regresi linier, nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel independen Sumodiningrat, 2002: 261.
Pada regresi linier residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel bebas. Hal ini bisa diidentifikasi dengan cara menghitung
korelasi Rank Spearman antara residual dengan keseluruhan variabel bebas dimana nilai probabilitas yang diperoleh harus lebih besar dari
0,05.
3.4.4. Uji Hipotesis
Kategori