Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder. Untuk dapat menganalisa hipotesis yang sudah dirumuskan,
penulis menggunakan data sekunder yang dipublikasikan oleh situs penyedia data historis keuangan perusahaan, diantaranya adalah
www.idx.co.id dan situs perusahaan-perusahaan yang merupakan objek
dari penelitian. Selain melakukan pencarian data sekunder untuk keperluan
penelitian melalui situs internet, penulis juga melakukan riset kepustakaan library research untuk memperoleh landasan dan konsep yang kuat guna
memecahkan permasalahan yang telah dirumuskan melalui jurnal-jurnal penelitian, artikel, dan buku-buku literatur yang berhubungan dengan topik
yang diangkat oleh penulis dalam penelitian ini.
D. Metode Analisis Data
Merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengolah suatu data penelitian dengan menggunakan proses penyederhanaan data dalam
bentuk yang mudah dibaca dan diinterpretasikan. Setelah semua data yang dibutuhkan terkumpul, barulah dilakukan
pengujian dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Metode Analisis Linier Berganda
Menurut Suharyadi dan Purwanto.S.K 2009:208 analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui hubungan dan
pengaruh dari beberapa variabel bebas independent variable terhadap variabel terikat dependent variable.
Analisis regresi adalah suatu teknik yang digunakan untuk membangun suatu persamaan yang menghubungkan antara
variabel terikat Y dengan variabel bebas X dan sekaligus untuk menentukan nilai ramalan atau dugaannya.
Model regresi linier berganda mengasumsikan bahwa terdapat hubungan linier antara variabel bebas dengan variabel
terikat, secara matematis dapat digambarkan sebagai berikut : PersamaanRegresi Linier Berganda dalam penelitian iniadalah :
= +
+ +
+ 㜱 +
Keterangan : Y
: Variabel Dependen Price Earning Ratio α
: Konstanta X
1
: Variabel Independen 1 Return On Equity X
2
: Variabel Independen 2 Debt to Equity Rasio X
3
: Variabel Independen 3 Price to Book Value X
4
: Variabel Independen 4 Dividend PayOut Rasio b
1,2,3,4
: Koefisien regresi masing-masing variabel independen e
: Error term
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Menurut Santoso 2001:92, uji normalitas suatu data sangat diperlukan dalam penggunaan statistik parametrik. Untuk
menguji normalitas distribusi populasi diajukan hipotesis sebagai berikut:
H : data berasal dari populasi distribusi normal.
H
a
: data berasal dari populasi tidak berdistribusi normal. Dalam penelitian ini digunakan uji grafik P-Plot untuk melihat
keseluruhan data tersebut apakah normal atau tidak. b. Uji Multikolinieritas
Menurut Danang Sunyoto 2009 : 79, multikolinieritas diterapkan untuk analisis regresi berganda yang terdiri atas dua
atau lebih variabel bebas independent, variabel akan diukur tingkat asosiasi keeratan hubungan pengaruh antara variabel
bebas tersebut melalui besaran koefisien korelasi. Dalam menentukan ada tidaknya multikolinieritas, dapat
digunakan cara lain, yaitu dengan: 1 Nilai toleransi adalah besarnya tingkat kesalahan yang
dibenarkan secara statistik. 2 Nilai Variance Inflation Factor VIF adalah faktor inflasi
penyimpangan baku kuadrat.
Nilai tolerance a dan Variance Inflation Factor VIF dapat dicari dengan menggabungkan kedua nilai tersebut sebagai
berikut: 1. Besar nilai tolerance a
a = 1VIF 2. Besar nilai variance inflation factor
VIF=1a a Variabel bebas mengalami multikolinieritas jika a
hitung a dan VIF hitung VIF. b Variabel bebas tidak mengalami multikolinieritas
jika a hitung a dan VIF hitung VIF.
c. Ujiautokorelasi Menurut Imam Ghazali 2008:99, uji autokorelasi merupakan
pengujian asumsi dalam regresi dimana variabel dependen tidak berkolerasi dengan dirinya sendiri. Yang dimaksud
korelasi itu sendiri adalah bahwa nilai variabel dependen tidak berhubungan dengan nilai variabel itu sendiri, baik nilai
periode sebelumnya atau sesudahnya. Salah satu ukuran dalam menentukan gejala autokorelasi dapat
menggunakan uji Durbin-Watson DW. Uji menghasilkan
nilai DW hitung d dan nilai DW tabel d
L
d
U
. Aturan pengujinya adalah:
dd : terjadi masalah autokorelasi positif yang
perlu perbaikan. d
L
dd
U
: terdapat masalah autokorelasi positif tetapi lemah, dimana perbaikan akan lebih
baik. d
U
d4-d
L
: tidak ada masalah autokorelasi. 4-d
U
d4-d
L
:masalah autokorelasi lemah, dimana perbaikan akan lebih baik.
4-d
L
d : masalah autokorelasi serius.
Sedangkan menurut Sunyoto 2011:91, Salah satu ukuran dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi dengan
uji Durbin-Watson DW, dengan ketentuan sebagai berikut : .
Terjadi autokorelasi positif jika nilai DW dibawah -2 DW-2.
2. Tidak terjadi autokorelasi jika nilai DW berada di antara -
2 dan +2 atau -2 ≤ DW ≤ +2. 3.
Terjadi autokorelasi negatif jika nilai DW diatas +2 atau DW +2.
d. Uji Heteroskedastisitas Menurut Imam
Ghazali 2005:125, heteroskedastisitas merupakan asumsi dalam regresi dimana varians dari residual
tidak sama untuk satu pengamatan ke pangamatan lain. Dalam regresi, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah bahwa
varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tidak memiliki pola tertentu. Pola yang tidak sama sekali ini
ditunjukkan dengan nilai yang tidak sama antara satu varians dari residual.
Gejala varians yang tidak sama ini disebut dengan gejala heteroskedastisitas, sedangkan gejala varians yang sama dari
satu pengamatan
kepengamatan yang
lain disebut
homoskedastisitas. Untuk
mendeteksi adanya
heteroskedastisitas yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik, dimana sumbu Y adalah Y yang telah
diprediksi, dan sumbu X adalah residual. Dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut :
1 Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang,
melebar kemudian menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas.
2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak
terjadi heteroskedastisitas.
6
e. Pengujian Hipotesis Menurut Imam
Ghazali 2005:88, pengujian hipotesis digunakan dalam analisis statistik disertai dengan uji-f dan uji-t
untuk menentukan derajat yang signifikan α. Suatu pengujian hipotesis statistik adalah prosedur yang memungkinkan
keputusan dibuat, yaitu keputusan untuk menolak atau menerima
hipotesis, digunakan
data yang
sedang dipersoalkandiuji. Seperti dibawah ini:
1 Uji –f Uji–f merupakan pengujian hubungan regresi secara
simultan dari variabel independen. Untuk menghitung F
hitung
digunakan rumus sebagai berikut: =
²2 1
Dimana: R
2
: koefisisen determinasi N : jumlah pengamatan sampel
K
-1
: jumlah variabel Setelah didapat F
hitung
, maka untuk menginterpretasikan hasilnya dengan ketentuan sebagai berikut:
a. Apabila F
hitung
F
tabel
, maka H ditolak dan H
a
diterima, yang berarti variabel independen
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
b. Apabila F
hitung
F
tabel
, maka H diterima dan H
a
ditolak, yang berarti variabel independen tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap
variabel dependen. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut:
H : β = 0, tidak terdapat pengaruh signifikan secara
simultan antara variabel independen terhadap variabel dependen.
H
a
: β ≠ 0, terdapat pengaruh signifikan secara simultan antara variabel independen terhadap
variabel dependen. 2 Uji-t
Uji–t merupakan
pengujian terhadap
signifikan koefisien regresi masing-masing variabel independen,
dalam hal ini adalah tingkat suku bunga obligasi, suku bunga SBI, harga obligasi dan inflasi terhadap variabel
dependen yield to maturity. Untuk menghitung T
hitung
digunakan rumus sebagai berikut:
= = 0
=
8
Dimana: bi: koefisien variabel ke i
βi: parameter ke 1 yang dihipotesiskan Sb: kesalahan standar
Sb merupakan standar eror dari koefisien regresi dengan rumus matematis sebagai berikut:
Se merupakan standar error sampel yang dirumuskan sebagai berikut:
= ²
2 Dimana ∑
e
2
dirumuskan sebagai berikut: e
2
= Y
2
- Y -
XY
Setelah diperoleh
T
hitung
, maka
untuk menginterpretasikan hasilnya dapat ditentukan sebagai
berikut: a. Jika T
hitung
T
tabel
, berarti H ditolak dan H
a
diterima artinya
variabel independen
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
b. Jika T
hitung
T
tabel
, berarti H diterima dan H
a
ditolak artinya variabel independen tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap
variabel dependen.
9
c. Jika nilai probabilitas 5, maka H diterima
dan H
a
ditolak, artinya variabel independen tidak mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel dependen. d. Jika nilai probabilitas 5, maka H
ditolak dan H
a
diterima, artinya variabel indepnden tidak mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel dependen. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut:
H : β = 0, tidak terdapat pengaruh signifikan secara
parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen.
H
a
: β ≠ 0, terdapat pengaruh signifikan secara parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen.
E. Operasional Variabel Penelitian
