dalam daerah kristis daerah dimana Ho ditolak. Sebaliknya disebut tidak signifikan bila nilai uji statistikya berada dalam daerah dimana Ho diterima.
43
a. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah anatara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemapuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi
variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel independen memeberikan hampir semua informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel independen. Kelemahan Kd adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang
dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel yang ditambahkan berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
Oleh karena itu, digunakan nilai adjusted R
2
, karena nilai adjusted R
2
dapat naik atau turun apabila suatu variabel independen ditambahkan ke dalam model.
44
43
Ibid., h.97.
44
Ibid., h.97
Kolom R. Menunjukkan seberapa baik variabel bebas memprediksikan hasil multiple correlation coefficient. Kisaran nilai R adalah 0 hingga 1.
Semakin nilai R mendekati angka 1, maka semakin kuat variabel bebas memprediksikan variabel terikat. Namun, ketepatan nilai R ini lebih
disempurnakan oleh kolom Adjusted R Square yang merupakan koreksi atas nilai R.
Kolom Adjusted R Square, fungsinya menjelaskan apakah sampel penelitian mampu mencari jawaban yang dibuhkan dari populasinya.
Kisaran nilai Adjusted R Square adalah nol hingga satu.
b. Uji Signifikasi Simultan Uji Statistik F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama-sama simultan terhadap variabel dependen.
45
Dengan tingkat signifikansi sebesar 5 nilai F ratio dari masing-masing koefisien regresi kemudian dibandingkan dengan nilai F tabel. Jika Frasio
F tabel atau prob-sig a = 5 berarti bahwa masing-masing variabel independen berpengaruh secara positif terhadap dependen.
45
Ibid., h.98
Uji F digunakan untuk menguji signifikasi pengaruh DJIMY,DJIJP, DJIGRC dan ISSI secara simultan. Langkah
–langkah yang dilakukkan adalah :
1 Merumuskan Hipotesis Ha, Ha diterima : berarti terdapat pengaruh yang signifikam antara variabel independen terhadap
variabel dependen secara simultan. 2 Menentukan tingkat signifikasi yaitu sebesar 0.05 a = 0.05
3 Membandingkan F hitung dengan F tabel. Nilai F hitunh, jika : Bila F hitung F tabel, maka variabel independen secara bersama-
sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. PV hasil PV Peneliti a 0.05 maka H0 ditolak dan Ha diterima.
Bila F hitung lebih F tabel, maka bvariabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. PV hasil
PV Peneliti a 0.05 maka H0 gagal ditolak dan Ha ditolak.
Berdasarkan probability value, dengan menggunakan nilai probabilitas, Ha akan diterima dan H0 ditolak hika probabilitas
kurang dari 0.05. Menentukan nilai koefisien determinasi, dimana koefisien
menunjukkan seberapa besar variabel model yang digunakan mampu menjelaskan variabel dependennya.
c. Uji Signifikasi Parameter Individual Uji Statistik t
Uji statistik t padasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel
dependen.
46
tingkat signifikasi sebesar 95, nilai t hitung dari masing- masing koefisien regresi kemudian dibandingkan dengan nilai t tabel. Jika
t hitung t tabel atau prob-sig 5 bearti bahwa masing-masing variabel independen berpengaruh secara positif terhadapa variabel dependen. Cara
melakukkan uji t adalah sebagai berikut : 1 Memastikan tingkat prob-sig a =5 atau 0.05. tingkat signifikasi
menunjukkan bagaimana kemungkinan hasilnya adalah karena kebetulan. Tingkat yang umum digunakan untuk berarti sesuatu yang
cukup baik untuk bisa dipercaya, adalah 0.05, yang berarti bahwa temuan ini memiliki lima persen 0.05 kemungkinan tidak benar, yang
merupakan kabalikan dari peluang 95 menjadi benar 0.95. 2 Membandingkan nilai statistik t dengan titik kritis menurut tabel.
Apabila statistik t hasil perhitungan lebih tinggi dibandingkan t tabel, kita menerima hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa suatu
variabel independen secara mempengaruhi variabel dependen. 3 Nilai Beta punya kisaran nol hingga satu, dimana semakin mendekati
1 maka semakin berdapak signifikasinya.
46
Ibid., h.98
E. Hipotesis
Untuk mengetahui apakah variabel independen DJIMY,DJIJP, DJIGRC memiliki pengaruh dan terintegrasi terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia
ISSI, maka penelitian ini mengemukakan hipotesis sebagai berikut :
1. Indeks Saham Syariah Malaysia DJIMY memiliki hubungan dan pengaruh signifikan terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia ISSI.
2. Indeks Saham Syariah Cina DJIGRC memiliki hubungan dan pengaruh yang signifikan terhadapa Indeks Saham Syariah Indonesia ISSI.
3. Indeks Saham Syariah Jepang DJIJP memiliki hubungan dan pengaruh signifikan terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia ISSI.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Data Indeks Harga Saham
Dalam penelitian ini indeks harga yang di gunakan adalah ideks harga saham syariah Indonesia ISSI, Malaysia DJIMY, Cina DJIGRC, dan Jepang DJIJP.
Indeks harga saham syariah yang digunakan berupa indeks harga closing price di akhir bulan periode Mei 2011
– Desember 2014, data diambil melalui website www.marketwatch.com
.
Tabel 4.1
Data Closing Price periode Mei 2011 – Desember 2014
Bulan ISSI.JK
DJMY DJIJP
DJIGRC MEI
123,81 1785,55
1117,04 1795,7
JUNI 124,29
1795,57 1135,6
1725,77 JULI
132,69 1812,36
1177,15 1722,03
AGUSTUS 124,08
1682,73 1092,61
1586,41 SEPTEMBER
115,42 1506,63
1068,29 1378,21
OKTOBER 122,66
1673,26 1070,7
1526,45 NOVEMBER
121,01 1608,91
1019,61 1395,65
DESEMBER 125,36
1685,36 1032,34
1393,55 JANUARI
130,74 1806,87
1067,77 1523,58
FEBRUARI 133,45
1875,32 1099,96
1638,33 MARET
138,74 1845,85
1108,37 1603,65
APRIL 139,98
1857,12 1092,57
1589,43 MEI
130,75 1760,2
1001,22 1433,81
JUNI 133,46
1798,24 1033,93
1445,72 JULI
138,75 1873,37
1017,98 1455,44
AGUSTUS 139,99
1909,69 1028,83
1444,35 SEPTEMBER
130,76 1953,03
1037,21 1437,24
OKTOBER 133,47
1979,39 1013,47
1525,36 NOVEMBER
138,76 1879,71
1032,54 1563,42
DESEMBER 139,1
1976,84 1054,32
1599,36 JANUARI
147,51 1873,26
1069,82 1624,22
FEBRUARI 157,64
1886,46 1086,29
1589,3 MARET
162,64 1926,7
1133,06 1539,18
APRIL 166,91
2003,6 1197,69
1581,46 MEI
169,81 2016,25
1133,32 1589,69
JUNI 164,24
2008,27 1142
1522,15 JULI
154,2 1956,96
1146,03 1591,23
AGUSTUS 143,92
1896,72 1108,62
1610,6 SEPTEMBER
145,16 1957,58
1190,06 1688,11
OKTOBER 151,31
2071,33 1182,39
1735,03 NOVEMBER
143,03 2014,55
1207,11 1749,56
DESEMBER 141,84
2005,18 1217,37
1761,19 JANUARI
146,86 1875,54
1196,6 1683,04
FEBRUARI 152,88
1965,04 1219,77
1783,07 MARET
157,35 1994,43
1204,51 1741,22
APRIL 158,83
2010,72 1181,7
1729,01 MEI
161,08 2024,37
1215,69 1790,92
JUNI 159,75
2064,46 1271,94
1859,24 JULI
167,34 2057,59
1280,82 1907,71
AGUSTUS 168,98
2061,88 1269,99
1940,33 SEPTEMBER
166,76 1981,62
1260,37 1823,8
OKTOBER 163,41
2001,36 1257,27
1884,59 NOVEMBER
166,11 1902,03
1252,87 1894,01
DESEMBER 168,64
1780,24 1247,11
1814,93
Sumber : www.marketwatch.com
B. Persamaan Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda adalah hubungan secara linier atau dua variabel atau lebih variabel DJIMY, DJIGRC, DJIJP dengan variabel dependen ISSI.
Analisis ini digunalan untuk mengetahui hubungan positif atau negatif antara variabel independen dengan dependen sehingga dapat diprediksi nilai dari variabel
dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan. Berikut ini adalah hasil uji regresi linier berganda dengan mengolah data
menggunakan SPSS yang disajikan dalam tabel 4.1.
Uji Regresi Linier Berganda Tabel 4.1
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients B
1 Constant
-6,090 DJIMY
,889 DJIGRC
-,462 DJIJP
,147 a. Dependent Variable: ISSI
Sumber : Data diolah
Dari tabel di atas dapat dirumuskan suatu persamaan regresi berganda untuk ISSI sebagai berikut :
Y = - 6,090 + 0,889X1 – 0,462X2 + 0,147X3
Koefisien-koefisien persamaan regresi linier berganda diatas dapat di artikan sebagai berikut :
1. Konstanta bernilai negatif sebesar -6,090 artinyaa jika tingkat DJIMY X1, DJIJP X2, dan DJIGRC X3 bernilai nol, maka ISSI Y nilainya cenderung
mengalami penurunan sebesar -6,090. 2. Besarnya koefisien DJIMY sebesar 0,889 yang artinya menunjukkan adanya
hubungan positif antara DJIMY dan ISSI, yang artinya jika variabel independen lain nilainya tetap dan DJIMY mengalami kenaikan 1 maka ISSI mengalami
kenaikan sebesar 0,889 poin. 3. Besarnya koefisien DJIGRC sebesar -0,462 yang artinya menunjukkan adanya
hubungan negatif antara DJIGRC dan ISSI, yang artinya jika variabel independen lain nilainya tetap dan DJIGRC mengalami peningkatan 1 maka
ISSI mengalami penurunan sebesar -0,462 poin. 4. Besarnya koefisien DJIJP sebesar 0,147yang artinya menunjukkan adanya
hubungan positif antara DJIJP dan ISSI, yang artinya jika variabel independen lain nilainya tetap dan DJIJP mengalami kenaikan 1 maka ISSI mengalami
kenaikan sebesar 0,147 poin.
C. Uji Goodness of fit
1. Uji Koefisien Determinasi
Analisis determinasi dalam regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui persentase pengaruh variable independen DJIMY,DJIJP, dan
