4.
Return On Assets ROA
X3 Laba Bersih
����� ������ Rasio
5.
Return On Equity ROE
X4 ���� �����ℎ
����� ������� �������� ��ℎ�� Rasio
F. Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini, metode analisis data yang digunakan adalah model analisis regresi berganda dan menggunakan software SPSS 18 Statistik Product
and Services Solution. Peneliti melakukan terlebih dahulu uji asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis.
1. Pengujian Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji ini digunakan dalam tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal digunakan uji parametik dan jika data tidak normal
digunakan non parametik atau treatment agar data normal. Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah data dalam bentuk distribusi
normal atau tidak. Untuk menguji normalitas data peneliti mengggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Apabila probabilitas 0,05, maka distribusi
data normal dan dapat digunakan regresi berganda. Apabila probabilitas 0.05, maka distribusi data dikatakan tidak normal, untuk itu perlu
dilakukan transformasi data atau menambah maupun mengurangi data. b.
Uji Multikolinearitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan
adanya korelasi diantara variabel independent. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Deteksi
Universitas Sumatera Utara
multikolienaritas pasa suatu model dapat dilihat yaitu jika nilai variance inflation factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang
dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolienaritas. c.
Uji Autokorelasi Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi
linear ada korelasi atau kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang
berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya, hal ini sering ditemukan pada time series. Pada data crossection, masalah
autokorelasi relatif tidak terjadi. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai
berikut: 1
Bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas atau Upper Bound DU da 4-DU, maka koefisien autokorelasi sama
dengan nol berarti tidak ada autokorelasi. 2
Bila nilai DW lebih rendah dari pada batas bawah atau Lower Bound DL, maka koefisien autokorelasi lebih besar dari pada
nol, berarti ada autokorelasi positip. 3
Bila nilai DW lebih besar dari pada 4-DL, maka koefisien autokorelasi lebih kecil dari pada nol, berarti ada autokorelasi
negatif.
Universitas Sumatera Utara
4 Bila nilai DW terletak diantara batas atas DU dan batas bawah
DL atau DW terletak antara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedasitas dan jika berbeda
disebut heterokedasitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedasitas atau tidak terjadi heterokedasitas.
Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedasitas, menurut Ghozali 2005:105 dapat dilihat dari grafik Scatterplot antara nilai prediksi
variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur, maka telah terjadi heterokedasitas. Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar maka tidak terjadi
heterokedasitas. Selain dengan melihat grafik Scatterplot, terjadi atau tidaknya
heteroskedastisitas dapat dilihat dari uji statistik. Penelitian ini menggunakan Uji Glejser untuk mendeteksi terjadinya
heteroskedastisitas. Uji Glejser ini mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen
signfikan secara statistik terhadap variabel dependen signifikansi 0,05,
Universitas Sumatera Utara
maka ada indikasi terjadi Heteroskedastisitas. Jika variabel independen tidak signifikan secara statistik terhadap variabel dependen siginifikansi
0,05 maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. 2.
Pengujian Hipotesis Model penelitian ini menggunakan model regresi linier berganda. Model
regresi linier berganda adalah model regresi yang memiliki lebih dari satu variabel independen. Model regresi linier berganda dikatakan model yang
baik jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas data dan terbebas dari asumsi- asumsi klasik statistik baik multikolinieritas, autokorelasi dan
heterokedastisitas Lubis, 2007: 45. Persamaan regresi linier berganda yaitu: Y = α +
β
1
X
1
+
β
2
X
2
+
β
3
X
3
+
β
4
X
4
Ket : +e
Y = return saham
X
1
X = EVA
2
X = MVA
3
X = ROA
4
α = konstanta
= ROE
β
1
,
β
2
,
β
3
,
β
4
e = error
= koefisien regresi
Penelitian ini menggunakan uji statistik t. Menurut Ghozali 2005 : 84 “uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu
variabel penjelas independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen”. Uji-t dilakukan untuk mengetahui signifikan tidaknya pengaruh
Universitas Sumatera Utara
masing – masing variabel bebas terhadap variabel terikat, atau dengan kata lain untuk menguji pengaruh variabel independen dan variabel dependen
secara parsial. Hipotesis yang akan diuji adalah :
Ho=tidak semua variabel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen.
Ha= semua variabel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan t-hitung dengan t-tabel dengan ketentuan :
Jika t-hitung t-tabel,maka H Jika t-hitungt-tabel,maka H
diterima dan Ha ditolak. ditolak dan Ha diterima.
Universitas Sumatera Utara
G. Jadwal Penelitian
