Uji Normalitas Hasil Pengujian Prasyarat Analisis

sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian menggunakan Tes Durbin Watson D-W. Hasil uji autokorelasi ini dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini: Tabel 6. Uji Autokorelasi Durbin-Watson Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .659 a .434 .340 .4211269 2.375 a. Predictors: Constant, Asset Allo, IHSG, Risk b. Dependent Variable: Sharpe Ratio Sumber : Lampiran 11.1. Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson halaman 95. Berdasarkan tabel 6 pada uji autokorelasi dapat diketahui bahwa nilai DW sebesar 2,375 nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel Durbin-Watson d Statistic: Significance Point For d l and d u AT 0,05 Level of Significance dengan menggunakan nilai signifikansi 5, jumlah sampel 30 n dan jumlah variabel independen 3 k=3, maka di tabel Durbin-Watson akan didapatkan nilai sebagai berikut nilai batas bawah dl adalah 1,214 dan nilai batas atas du adalah 1,650. Nilai DW 2,375 berada diantara 2,35 4-du dan 2,786 4 –dl. Jika dilihat dari dasar pengambilan keputusan termasuk 4-du d 4 –dl, maka tidak ada keputusan pasti dari hasil uji Durbin-Watson atas model regresi tersebut. Untuk memastikan lebih lanjut ada atau tidaknya autokorelasi dalam model regresi lebih lanjut digunakan Uji Run. Uji Run digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi atau tidak. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Hipotesis dari Uji Run adalah sebagai berikut Ulwan, 2014: H o : Nilai Sig 0,05, residual random acak, H a : Nilai Sig 0,05, residual tidak random. Hasil dari Uji Run dari penelitian ini adalah sebagai berikut: Tabel 7. Uji Autokorelasi Uji Run Runs Test Unstandardized Residual Test Value a .03765 Cases Test Value 14 Cases = Test Value 15 Total Cases 30 Number of Runs 16 Z .007 Asymp. Sig. 2-tailed .995 a. Median Sumber : Lampiran 11.2. Hasil Uji Autokorelasi Uji Run halaman 95. Dari tabel 7 dapat disimpulkan bahwa nilai Asymp. Sig. 2- tailed di atas tingkat kepercayaan 5 sehingga H o tidak dapat ditolak. Hal ini berarti data yang dipergunakan tersebar random. Dapat diketahui bahwa tidak terdapat masalah autokorelasi antar variabel independen, sehingga model regresi layak digunakan.

2. Hasil Pengujian Hipotesis

Untuk menguji hipotesis yang ada pada penelitian ini perlu dilakukan analisis statistik terhadap data yang telah diperoleh. Analisis statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi. Ghozali, 2009 mengatakan bahwa dalam uji regresi khususnya uji t dan uji F sangat dipengaruhi oleh nilai residual yang mengikuti distribusi normal, sehingga jika asumsi ini menyimpang dari distribusi normal maka menyebabkan uji statistik menjadi tidak valid. Oleh karena itu, jika terdapat data yang menyimpang dari penyebarannya, maka data tersebut tidak disertakan dalam analisis. Hipotesis pertama, kedua dan ketiga pada penelitian akan diuji menggunakan uji parsial Uji-t untuk mengetahui apakah variabel bebas secara individu berpengaruh terhadap variabel terikat. Uji model akan diuji menggunakan uji simultan Uji F untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara simultan. Sebelum melakukan uji-t dan uji F maka dilakukan pengujian uji regresi linier berganda sebagai berikut:

a. Uji Regresi Linier Berganda

Regresi linier berganda ingin menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap satu variabel dependen Ghozali, 2009 yang dinyatakan sebagai berikut: Y = α + β 1 AssetAllo + β 2 Risk + β 3 IHSG + Ɛ