58 Data yang diperlukan dari penelitian ini terdiri dari :
1 Laporan Keuangan Tahunan Annual Report yang diterbitkan oleh perusahaan yang menjadi objek penelitian.
2 Laporan Harga Saham Penutupan Tahunan Indeks LQ45 untuk periode 2007 sampai 2010.
3 Laporan Neraca dan Laporan Laba Rugi perusahaan untuk periode 2007 sampai 2010.
4 Buku Indonesian Capital Market Directory ICMD dari tahun 2007 sampai 2010.
D. Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini metode analisis data yang digunakan adalah dengan melakukan uji statistik regresi dan korelasi untuk melihat ada tidaknya
pengaruh signifikansi terhadap kedua variabel independen, yaitu inflasi, nilai tukar, SBI, Return On Asset, beta saham terhadap variabel dependen yaitu
return saham. Langkah - langkah dalam menganalisis penelitian ini adalah :
1. Uji Asumsi Klasik
Suatu model regresi yang menghasilkan estimator tidak bias, harus memenuhi asumsi klasik diantaranya: tidak terjadi multikolonieritas, tidak
ada autokorelasi, tidak ada heteroskedastisitas, dan normalitas. Untuk mengidentifikasikan pemenuhan asumsi klasik, maka penelitian ini akan
melakukan uji normalitas data, uji multikolonieritas, uji autokorelas, dan uji heteroskedastisitas secara multivariate. Berikut ini pengujian asumsi klasik:
59 a. Uji Normalitas
Menurut Ghozali 2007:74, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen terkait dan
variabel independen bebas keduanya mempunyai kontribusi normal atau kah tidak. Dalam uji normalitas terdapat dua cara untuk mendeteksi
apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik.
1 Analisis grafik Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual
adalah dengan melihat histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
2 Uji statistik Selain dengan analisis grafik maka perlu dianjurkan dengan uji
statistik, agar mencapai keakuratan yang lebih baik lagi. Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan skewness
dari residual. b. Uji Multikoliniaritas
Uji tentang
multikolinearitas ini
dimaksudkan untuk
membuktikan atau menguji ada tidaknya hubungan yang linear antara variabel bebas independen satu dengan variabel bebas independen
lainnya Sudarmanto, 2005:33. Dalam analisis regresi ganda, maka akan terdapat dua atau lebih variabel bebas yang diduga akan mempengaruhi
variabel tergantungnya dependen. Pendugaan tersebut akan dapat dipertanggungjawabkan apabila tidak terjadi adanya hubungan yang
linear multikolinearitas di antara variabel - variabel independen.
60 Adanya hubungan yang linear antar variabel independen akan
menimbulkan kesulitan dalam memisahkan pengaruh masing – masing
variabel independen terhadap variabel dependen. Oleh karena itu kita harus benar
– benar dapat menyatakan, bahwa tidak terjadi adanya hubungan linear di antara variabel
– variabel independen tersebut. Cara
yang digunakan
untuk mendeteksi
terjadinya multikolinearitas dalam penelitian ini adalah dengan uji Variance
Inflation Factor VIF. Pedoman suatu model regresi yang bebas
multikolinearitas adalah Ghozali, 2007:75 1 Mempunyai nilai VIF 10,
2 Mempunyai angka tolerance 0.10
c. Uji Autokorelasi Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara
serangkaian anggota observasi yang diurutkan menurut waktu data time series
atau ruang data cross section. Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah variabel dependen pada tahun amatan dipengaruhi
oleh variabel dependen sebelum tahun amatan. Model regresi yang baik adalah model yang bebas dari autokerelasi. Untuk mengetahui apakah
dalam model persamaan regresi terdapat autokorelasi, maka dilakukan uji Durbin - Watson uji D-W dengan ketentuan Jogiyanto, 2003:134.
61 Uji durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat
satu first order autocorrelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi di antara
variabel independen hipotesis yang akan diuji adalah Imam Ghozali, 2007: :
H
o
: tidak ada autokorelasi r = 0 H
a
: ada autokorelasi r ≠ 0
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi
Tabel 3.1 Pengukuran Uji Autokorelasi
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tdk ada autokorelasi positif
Tdk ada autokorelasi positif Tdk ada korelasi negatif
Tdk ada korelasi negatif Tdk ada autokorelasi positf atau
negatif Tolak
No desicien Tolak
No deeisen Tdk ditolak
0 d dl dl ≤ d ≤ du
4 dl d 4 4
– da ≤ d ≤ 4 - dl Du d 4 - du
Sumber: Imam Ghozali, 2005 d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Santoso, 2000.
62 Jika regresi tidak lolos uji heteroskedastisitas maka variance dari standar
error akan bias, akibatnya uji t = bSe b tidak dapat dipercaya sehingga
tidak bisa diambil kesimpulan. Apabila asumsi tidak terjadinya heteroskedastisitas ini tidak dipenuhi, maka penaksir menjadi tidak lagi
efisien baik dalam sampel kecil maupun besar Gujarati, 1978. Ada beberapa teknik yang dapat dipakai untuk mendeteksi ada tidaknya
masalah heteroskedastisitas, yaitu Gujarati, 1978 : dengan melihat residual plot persamaan regresi, uji Glesjer, uji Park, uji Rank Spearman,
uji Goldfeld-Quandt, uji Breuce Pagan. Dalam penelitian ini, uji yang akan digunakan untuk mendeteksi
gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat residual plot persamaan regresi, yang dilakukan dengan melihat Santoso 2000 :
1 Jika ada pola tertentu, seperti titik – titik point-point 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 di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Perhitungan Analisis Regresi
