dari 0,10 dan nilai VIF di bawah 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen tidak memiliki
masalah multikolinearitas. c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya Ghozali,
2011. Pengujian autokorelasi dalam regresi dilakukan dengan
melihat uji Durbin Watson. Nilai Durbin Watson yang berada diantara nilai du dan 4
– dudu d 4-du menunjukkan model yang tidak terkena masalah autokorelasi. Hasil uji autokorelasi
tampak dalam tabel 4.7.
Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi
Model R
R Square
Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.417a .174
.126 .2306062
2.038 Sumber : Data Sekunder diolah, 2016. Lampiran 6
Nilai DW yang diperoleh adalah sebesar 2,038. Nilai tabel du untuk k = 5 dan data sebanyak 93 diperoleh sebesar 1,7724.
Dengan demikian nilai DW = 2,038 berada diantara 1,7772 dan
4 –du = 2,2228. Berdasarkan hasil perbandingan nilai Durbin
Watson tersebut dapat disimpulkan bahwa data penelitian yang digunakan bebas dari masalah autokorelasi dalam model regresi.
Tabel 4.8 Keputusan Autokorelasi
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokorelasi positif
No desicion dl
d du
Tidak ada korelasi negative Tolak
4 – dl d 4
Tidak ada korelasi negative No desicion
4 – du d 4 – dl
Tidak ada korelasi, positif atau negative
Tidak ditolak du d 4
– du
Hipotesis Nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif No desicion
dl d du
Tidak ada korelasi negative Tolak
4 – dl d 4
Tidak ada korelasi negative No desicion
4 – du d 4 – dl
Tidak ada korelasi, positif atau negative
Tidak ditolak du d 4
– du
d. Uji Heteroskedastisitas Pengujian Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji
apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pengujian
heteroskedastisitas dalam
model regresi
dapat dilakukan
menggunakan uji Glejser. Uji Glejser merupakan uji yang mengusulkan untuk meregresi nilai absolute residual terhadap
variabel independen. Model regresi dapat dikatakan bebas dari masalah heteroskedastisitas jika tingkat nilai signifikansi lebih
besar dari nilai alpha yaitu 0,05. Hasil uji heteroskedastisitas seperti terlihat dalam tabel 4.9.
Tabel 4.9 Uji Heteroskedastisitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients Beta
t Sig.
B Std.
Error 1 Constant
.103 .124
.827 .411
CAR .185
.277 .070
.668 .506
NPL .107
.708 -.016
.152 .880
NPM -.020
.018 -.123
-1.154 .252
BOPO .191
.101 .198
1.905 .060
LDR -.097
.094 -.106
-1.026 .308
Sumber : Data Sekunder diolah, 2016. Lampiran 7 Berdasarkan hasil pengujian heteroskedastisitas, tampak
bahwa nilai signifikansi variabel-variabel independen yang dihasilkan dalam model regresi lebih besar dari nilai alpha yaitu
0,05. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi dapat dikatakan bebas dari masalah heteroskedastisitas.
4. Uji Koefisien Determinasi R2
Koefisien determinasi R2 digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
dependen. Nilai koefisien determinansi adalah antara 0 dan 1. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam
menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas Ghozali, 2011. Nilai yang mendekati 1 satu berarti variabel
–variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen Ghozali, 2011.
Tabel 4.10 Hasil Koefisien Determinasi
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .417a
.174 .126
.2306062 Sumber : Data Sekunder diolah, 2016. Lampiran 8
output SPSS terlihat bahwa R Square R2 sebesar 0,174. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Return saham yang dijelaskan
oleh variabel CAR, NPL, NPM, BOPO, dan LDR sebesar 17,4 . Sedangkan sisanya 100 - 17,4 = 82,6 dijelaskan oleh variabel
lain yang tidak masuk dalam model regresi penelitian.
5. Pengujian Hipotesis
a. Uji Statistik t Parsial
Pengujian H1, H2, H3, H4, dan H5 menggunakan uji statistik t, dimana uji statistik t digunakan untuk mengetahui secara
individu atau parsial pengaruh variabel independen yaitu CAR, NPL,NPM, BOPO, LDR terhadap variabel dependen yaitu return
saham.
Tabel 4.11 Hasil Koefisien Regresi dan Uji Nilai t
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig Keterangan B
Std. Error
Beta 1
Constant .421
.237 1.775 .079
CAR 1.168
.528 .220 2.212 .030
Positif Signifikan
NPL 1.646 1.349
.123 1.220 .226 Tidak
Signifikan NPM
-.043 .034
-.130 -
1.285 .202 Tidak
Signifikan BOPO
-.404 .191
-.207 -
2.108 .038 Negatif
Signifikan LDR
-.401 .179
-.219 -
2.235 .028 Negatif
Signifikan Sumber : Data Sekunder diolah, 2016. Lampiran 8
Hasil regresi uji parsial variabel independen yaitu CAR, NPL, NPM, BOPO dan LDR terhadap variabel dependent return
saham adalah sebagai berikut: 1 Pengujian Hipotesis Pertama H1
Berdasarkan hasil pengujian untuk variabel Capital Adequacy Ratio
CAR diperoleh nilai koefisien β sebesar 1,168 dengan p-value Sig. sebesar 0,030. Hasil tersebut menunjukan
bahwa CAR berpengaruh signifikan terhadap return saham
terbukti dengan p-value Sig. sebesar 0,030 lebih besar dari taraf signifikasi sebesar 0,05. Kemudian dilihat dari nilai
koefisien β menunjukan hasil positif. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa hipotesis satu H1 yang menyatakan bahwa
CAR berpengaruh positif dan signifikan terhadap return saham
pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI, diterima.
2 Pengujian Hipotesis Kedua H2 Berdasarkan
hasil pengujian
untuk variabel
Non Performing Loan NPL diperoleh p-value Sig. sebesar 0,226.
Hasil tersebut menunjukkan bahwa NPL tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham terbukti dengan p-value Sig.
sebesar 0,226 lebih besar dari taraf signifikansi sebesar 0,05. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa hipotesis dua H2
yang menyatakan bahwa NPL berpengaruh negatif dan signifikan terhadap return saham pada perusahaan perbankan
yang terdaftar di BEI, ditolak.
3 Pengujian Hipotesis Ketiga H3 Berdasarkan hasil pengujian untuk variabel Net profit
Margin NPM diperoleh p-value Sig. sebesar 0,202. Hasil tersebut menunjukkan bahwa NPM tidak berpengaruh signifikan
terhadap return saham terbukti dengan p-value Sig. sebesar 0,202 lebih besar dari taraf signifikansi sebesar 0,05. Dari hasil
tersebut dapat disimpulkan bahwa hipotesis tiga H3 yang
menyatakan bahwa NPM berpengaruh positif dan signifikan terhadap return saham pada perusahaan perbankan yang
terdaftar di BEI, ditolak.
4 Pengujian Hipotesis Keempat H4 Berdasarkan hasil pengujian untuk variabel Biaya
Operasional terhadap
Pendapatan Operasional
BOPO diperoleh nilai koefisien β sebesar -0,404 dengan p-value Sig.
sebesar 0,038. Hasil tersebut menunjukkan bahwa BOPO berpengaruh signifikan terhadap return saham terbukti dengan
p-value Sig. sebesar 0,038 lebih kecil dari taraf signifikansi sebesar 0,05. Kemudian dilihat dari nilai koefisien β
menunjukkan hasil negatif. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa hipotesis empat H4 yang menyatakan
bahwa BOPO berpengaruh negatif dan signifikan terhadap return saham pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI,
diterima .
5 Pengujian Hipotesis Kelima H5 Berdasarkan hasil pengujian untuk variabel Loan to Deposit
Ratio LDR diperoleh nilai koefisien β sebesar -0,401 dengan
p-value Sig. sebesar 0,028. Hasil tersebut menunjukkan bahwa LDR berpengaruh signifikan terhadap return saham terbukti
dengan p-value Sig. sebesar 0,028 lebih besar dari taraf signifikansi sebesar 0,05. Kemudian dilihat dari nilai koefisien β
