d. Uji Autokolerasi 3
Pengujian autokorelasi hasil regresi variabel non keuangan terhadap initial return
dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 4.19 Uji Autokorelasi 3
Berdasarkan hasil tabel 4.19. di atas, dari variabel non keuangan terhadap initial return
memperoleh nilai DW sebesar 1,926 lebih besar dari batas atas du 1,70 dan kurang dari 4 – 1,70 = 2,30 4-du. Hasil tersebut berarti menunjukkan
bahwa model regresi ini tidak mempunyai masalah autokorelasi dan kurang dari korelasi.
4.2.3.2 Pengujian Hipotesis 3
Pengujian hipotesis merupakan pembuktian yang berguna mencari kebenaran. Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui hasil penelitian yang
berkaitan dengan pengaruh variabel non keuangan terhadap initial return. Dalam penelitian ini analisis yang digunakan adalah sebagai berikut :
a. Uji Parsial Uji-t statistik
Hasil pengujian hipotesis uji-t-statistik analisis regresi berganda antara variabel-variabel independen SIZE, AGE dan PPS terhadap initial return dapat
dilihat dari tabel di bawah ini :
Model Summary
b
,269
a
,072 ,026
16,29989 1,926
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, PPS, SIZE, AGE a.
Dependent Variable: IR b.
Tabel 4.20 Uji t Pengaruh Variabel Non Keuangan terhadap Initial Return
Dari hasil analisis regresi yang tampak pada tabel 4.18. di atas dapat dilihat bahwa dengan menggunakan alpha 0,05 maka menghasilkan nilai pada
initial return dengan variabel SIZE memiliki tingkat signifikan sebesar 0,632;
AGE memiliki tingkat signifikan sebesar 0,095; PPS memiliki tingkat signifikan sebesar 0,283. Hal tersebut menunjukkan bahwa ketiga variabel non keuangan
tidak berpengaruh signifikan terhadap initial return karena nilai tingkat signifikan lebih besar dari nilai alpha 0,05.
b. Uji Simultan Uji-F Statistik
Hasil pengujian hipotesis uji-F-statistik analisis regresi berganda antara variabel-variabel independen SIZE, AGE dan PPS terhadap initial return dapat
dilihat dari tabel di bawah ini :
Tabel 4.21 Uji F Pengaruh Variabel Non Keuangan terhadap Initial Return
Coefficients
a
11,448 5,366
2,134 ,037
,000 ,000
-,060 -,481
,632 -,224
,132 -,212
-1,697 ,095
,167 ,154
,135 1,082
,283 Constant
SIZE AGE
PPS Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: IR a.
ANOVA
b
1240,302 3
413,434 1,556
,209
a
15941,175 60
265,686 17181,477
63 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, PPS, SIZE, AGE a.
Dependent Variable: IR b.
Berdasarkan hasil perhitungan tersebut nilai F hitung pengaruh variabel non keuangan terhadap initial return sebesar 1,556 dengan nilai signifikansi
sebesar 0,209 lebih besar dari 0,05. Hal ini berarti hipotesis kerja Ha
1
“Ada pengaruh yang signifikan SIZE, AGE dan PPS secara simultan terhadap initial
return pada perusahaan non keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia”,
ditolak. 4.2.3.3 Koefisien Determinasi 3
Koefisien variabel non keuangan terhadap initial return dapat dilihat pada tabel di sebagai berikut :
Tabel 4.22 Koefisien Determinasi Variabel Non Keuangan terhadap Initial Return
Hasil koefisien determinasi sebesar 0,026 menunjukkan bahwa variabel non keuangan yang terdiri dari SIZE, AGE dan PPS secara simultan hanya
berpengaruh terhadap initial return pada perusahaan non keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebesar 2,6, karena pengaruhnya sangat kecil dapat
dikatakan bahwa varibel non keuangan tidak berpengaruh terhadap initial return.
Model Summary
b
,269
a
,072 ,026
16,29989 Model
1 R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Predictors: Constant, PPS, SIZE, AGE
a. Dependent Variable: IR
b.
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E x
p e
c te
d C
u m
P ro
b Dependent Variable: R7hr
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
4.2.4. Analisis Hasil Regresi Variabel Non Keuangan terhadap Return 7 Hari Setelah IPO
4.2.4.1 Pengujian Asumsi Klasik 4 a. Uji Normalitas 4
Pengujian normalitas hasil regresi variabel non keuangan terhadap return 7 hari setelah IPO dengan Kolmogorov-Smirnov dan hasilnya sebagai berikut :
Tabel 4.23 Uji Normalitas 4
Gambar 4.7. Uji Normalitas 4
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
64 ,0000000
3,76050954 ,150
,150 -,098
1,203 ,110
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardized
Residual_4
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Berdasarkan Tabel 4.23. di atas dapat dilihat bahwa nilai signifikansi variabel non keuangan terhadap return 7 hari setelah IPO sebesar 0,110. Hal ini
artinya bahwa nilai signifikan return 7 hari setelah IPO lebih besar dari 0,05 atau 0,110 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa nilai residual regresi variabel non
keuangan terhadap return 7 hari setelah IPO terdistribusi secara normal. Demikian pula dengan grafik normal probability plot pada return 7 hari setelah IPO terlihat
titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal.
b. Uji Multikolinearitas 4
Hasil pengujian multikolineaitas hasil regresi variabel non keuangan terhadap return 7 hari setelah IPO dapat dilihat dari tabel di bawah ini :
Tabel 4.24 Uji Multikolinearitas 4
Berdasarkan tabel 4.24. di atas hasil perhitungan regresi variabel non keuangan terhadap return 7 hari setelah IPO memiliki nilai tolerance pada SIZE
sebesar 0,995 0,10 ; AGE sebesar 0,994 0,10 ; dan PPD sebesar 0,995 0,10 yang menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance
kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilai Variance Inflaction Factor VIF
initial return juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen
Coefficients
a
,995 1,005
,994 1,006
,995 1,005
SIZE AGE
PPS Model
1 Tolerance
VIF Collinearity Statistics
Dependent Variable: R7hr a.
4 2
-2 -4
Regression Standardized Predicted Value
6 4
2
-2
R e
g re
s s
io n
S tu
d e
n ti
z e
d R
e s
id u
a l
Dependent Variable: R7hr Scatterplot
yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi 4.
c. Uji Heteroskedastisitas 4
Kategori