tahun 2009. Dan Asset Size tertinggi sebesar 13,94 diperoleh Astra Internasional Tbk pada tahun 2009.
4.1.2.2. Deskripsi data penelitian hipotesis kedua Data yang diperoleh dari hasil analisis deskriptif menunjukkan nilai tertinggi
maximum, nilai terendah minimum, rata-rata mean dan standar deviasi dari Beta Saham sebagai variabel bebas, serta Return Saham sebagai variabel terikat. Hasil
analisis deskriptif dapat dilihat pada Tabel 4.3 di bawah ini.
Tabel 4.3. Deskripsi Data Penelitian Hipotesis Kedua
Descriptive Statistics N
Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
Beta_Saham 273
-,87 2,90
,7808 ,75209
Return_Saham 273
-,96 3,38
,0612 ,50579
Valid N listwise 273
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data diolah
Dari Tabel 4.3 terlihat bahwa rata-rata Return Saham pada perusahaan sampel penelitian adalah 0,06. Nilai Return Saham terendah adalah Kedawung Setia
Industrial Tbk pada tahun 2007 yaitu sebesar -0,96. Nilai Return Saham tertinggi adalah Barito Pacific Timber Tbk pada tahun 2007 yaitu sebesar 3,38.
4.1.3 Hasil Uji Asumsi Klasik Hipotesis Pertama
Suatu model dapat dikatakan baik dan dapat digunakan untuk memprediksi dalam penelitian apabila sudah lolos dan serangkaian uji asumsi ekonometrik yang
melandasinya. Penelitian ini menggunakan uji asumsi klasik untuk mengetahui kondisi data yang ada agar dapat menentukan model analisis yang paling tepat
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
digunakan. Uji asumsi klasik yang digunakan meliputi uji normalitas, multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
4.1.3.1. Uji normalitas Uji normalitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan analisis grafik
dan uji statistik Kolmogorov-Sminov. Tampilan grafik histrogram yang terdapat pada Gambar 4.1 di bawah memberikan pola distribusi yang normal karena menyebar
secara merata baik ke kiri maupun ke kanan.
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data diolah
Gambar 4.1 Grafik Histogram
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 4.1 Grafik Histogram di atas memperlihatkan hasil bahwa bentuk grafik mengikuti grafik distribusi normal. Dari grafik tersebut terlihat bahwa
bentuk grafik distribusi cenderung menceng ke kiri, lebih runcing.
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data diolah Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
Pada Gambar 4.2 Grafik Normal Plot di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Dari kedua
grafik di atas dapat disimpulkan bahwa model garis regresi memenuhi asumsi normalitas. Selain dengan analisis grafik, dapat dilakukan uji normalitas dengan
melihat angka signifikan dari Kolmogorov-Smirnov test, yaitu dengan cara melakukan
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
uji Kolmogorov-Smirnov pada data residual. Dari tabel hasil uji normalitas terlihat bahwa semua variabel berdistribusi normal, hal ini dapat dilihat dari signifikansi
Kolmogorov-Smirnov test sebesar 0,314 yaitu lebih besar dari 0,05. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov terlihat pada Tabel 4.4 sebagai berikut:
Tabel 4.4. Uji Kolmogorov - Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual
N 273
Normal Parameters
a,b
Mean 12,0424
Std. Deviation ,75548
Most Extreme Differences Absolute
,058 Positive
,058 Negative
-,047 Kolmogorov-Smirnov Z
,961 Asymp. Sig. 2-tailed
,314 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data diolah
4.1.3.2. Uji multikolinieritas Pengujian multikolinieritas pada penelitian ini dilakukan dengan melihat nilai
collinearity statistic dan nilai koefisien korelasi diantara variabel bebas. Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya
korelasi antar variabel bebas. Multikolinieritas terjadi apabila 1 nilai tolerance Tolerance 0,10 dan 2 variance inflation factor VIF 10. Berdasarkan Tabel 4.4
terlihat nilai VIF untuk variabel Financial Leverage, Asset Growth, Likuiditas dan Asset Size lebih kecil dari 10. Sedangkan nilai tolerance -nya lebih besar dari 0,10.
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Hal ini menunjukkan bahwa variabel bebas dalam penelitian ini tidak saling berkorelasi atau tidak ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Hasil
pengujian terlihat pada Tabel 4.5 sebagai berikut:
Tabel 4.5. Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant -3,185
,690 Financial_Leverage
-,087 ,094
-,054 ,933
1,071 Asset_Growth
,000 ,000
-,071 ,975
1,025 Likuiditas
,040 ,014
,173 ,937
1,068 Asset_Size
,327 ,057
,328 ,981
1,019 a. Dependent Variable: Beta_Saham
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data diolah 4.1.3.3. Uji heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual pengamatan satu dengan pengamatan lain,
jika varians residual dari pengamatan satu dengan pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastistik. Model regresi yang baik ialah yang homoskedastisits atau
tidak terjadi heteroskedastisitas. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara
SRESID residual dan ZPRED prediksi variabel terikat.
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data diolah
Gambar 4.3. Grafik Scatterplot
4.1.3.4. Uji autokorelasi Pendeteksian masalah autokorelasi dilakukan dengan pengujian Durbin–
Watson atau uji DW. Dari Tabel 4.5 diperoleh nilai hitung Durbin-Watson sebesar 1,676. Dari tabel statistik Durbin–Watson dengan á = 5 diperoleh nilai DW
Durbin–Watson berada diantara upper bound d
u
dan 4 – d
u
atau dapat ditulis sebagai berikut, d
u
d 4 – d
u
atau 1,65 1,676 2,35. Hal ini dapat disimpulkan bahwa hipotesis awal H
diterima artinya tidak terdapat autokorelasi baik positif maupun negatif pada persamaan regresi.
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6. Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 ,379
a
,143 ,131
,70127 1,676
a. Predictors: Constant, Asset_Size, Likuiditas, Asset_Growth, Financial_Leverage b. Dependent Variable: Beta_Saham
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data diolah
4.2 Pembahasan
