Pengujian Autokorelasi Uji Asumsi Klasik .1 Pengujian Multikolinieritas

4.3.3.3 Pengujian Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varience dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan cara melihat grafik scatterplot. Berdasarkan Gambar 4.3, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas. Hal ini berdasarkan gambar grafik dimana titik-titik yang ada dalam grafik tidak membentuk pola tertentu yang jelas dan titik-titik tersebut tersebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Gambar 2 Grafik Scatterplot Sumber : Data Primer diolah Selain menggunakan grafik scaterplot, pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji rank spearman. Hasil dari uji rank spearman seperti yang ditunjukkan dibawah ini, 5 4 3 2 1 -1 -2 Regression Standardized Predicted Value 4 3 2 1 -1 -2 -3 R egression St udent iz ed R esi dual Dependent Variable: Return Saham Scatterplot Tabel 10 Uji Rank Spearman Dari hasil diatas dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel bebas nya tidak terjadi heteroskedastisitas. 4.3.4 Pengujian Hipotesis 4.3.4.1 Uji t Untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat yaitu antara Return on Equity terhadap Return saham, Price Earning Ratio terhadap Return saham, Debt to Equity Ratio terhadap Return saham, dan Price to Book Value terhadap Return saham dalam penelitian ini dilakukan pengujian dua arah terhadap koefisien regresi yaitu uji t Ketentuan pengujian yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. Menggunakan uji dua arah dengan tingkat signifikansi pada α sebesar 10 = 0,05. 2. Mengadakan distribusi uji t dengan derajat kebebasan df = n – k – 1. Correlations 1,000 ,078 ,035 ,400 . ,614 ,821 ,007 44 44 44 44 ,078 1,000 ,063 ,405 ,614 . ,685 ,006 44 44 44 44 ,035 ,063 1,000 ,350 ,821 ,685 . ,020 44 44 44 44 ,400 ,405 ,350 1,000 ,007 ,006 ,020 . 44 44 44 44 Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N ROE PER DER PBV Spearmans rho ROE PER DER PBV Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. . Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed. .