Earning Ratio pada saham perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index akan naik sebesar 3.898.
3. Total Assets yang diukur melalui indeks beta mempunyai nilai sebesar 0.123
yang menyatakan bahwa apabila Total Assets naik sebesar 1 maka Price Earning Ratio pada saham perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index
akan naik sebesar 0.123. 4.
Return on Investment yang diukur melalui indeks beta mempunyai nilai sebesar 55.704 yang menyatakan bahwa apabila Return on Investment naik sebesar 1
maka Price Earning Ratio pada saham perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index akan naik sebesar 55.704.
5. Devidend Payout yang diukur melalui indeks beta mempunyai nilai sebesar
11.664 yang menyatakan bahwa apabila Devidend Payout naik sebesar 1 maka Price Earning Ratio pada saham perusahaan yang terdaftar di Jakarta
Islamic Index akan naik sebesar 11.664.
C. Pengujian Asumsi Klasik
Penulis melakukan pengujian asumsi klasik dilakukan untuk mendapatkan hasil penelitian yang BLUE Best Linear Unbiased Estimation. Syarat yang harus
dipenuhi adalah distribusi data normal, tidak terjadi multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.
1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen dan variabel dependen atau keduanya
Universitas Sumatera Utara
berdistribusi normal atau tidak. Model yang paling baik hendaknya datanya berdistribusi normal atau mendekati normal.
Untuk mengetahui apakah variabel independen Debt to Equity, Total Assets, Return on Investment dan Devidend Payout dan variabel dependen Price
Earning Ratio atau keduanya berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan cara melakukan uji grafik.
Gambar 4.1 : Histogram
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16 tanggal 3 Februari 2010
Gambar 4.1 menunjukkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak
menceng ke kiri atau menceng ke kanan.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 : Normal Plot
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16 tanggal 3 Februari 2010
Pada Gambar 4.2 di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal serta penyebarannya agak menjauh dari garis diagonal. Hal ini berarti
model regresi menyalahi asumsi normalitas karena data yang normal adalah data yang menyebar di sekitar garis diagonal. Untuk lebih memastikan apakah data di
sepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorv Smirnov 1 sample KS
Tabel 4.7
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 35
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 15.34970498
Most Extreme Differences Absolute
.166 Positive
.166 Negative
-.086 Kolmogorov-Smirnov Z
.980 Asymp. Sig. 2-tailed
.292 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16 tanggal 3 Februari 2010
Universitas Sumatera Utara
Pada Tabel 4.7 di atas terlihat bahwa nilai Asymp.Sig 2 tailed adalah 0.292 dan di atas nilai signifikan 0.05, dengan demikian dapat dikatakan bahwa
data berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas.
Tabel 4.8
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 1.199
48.814 .025
.981 DER
3.898 10.205
.077 .382
.705 .570
1.756 LnTA
.123 3.145
.007 .039
.969 .776
1.288 ROI
55.704 29.676
.354 1.877
.070 .656
1.526 DPR
11.664 5.931
.347 1.967
.059 .748
1.336 a. Dependent Variable: PER
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16 tanggal 3 Februari 2010
Pada Tabel 4.8 di atas terlihat bahwa pada nilai tolerance lebih besar dari 0,1 dan nilai variance inflation factor VIF lebih kecil dari 5. Maka dapat
disimpulkan bahwa semua variabel tidak terkena multikolinearitas.
3. Uji Heteroskedastisitas
