3.6 Metode pengumpulan data
Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode kepustakaan library research, yang diperoleh dari publikasi resmi yang berhubungan dengan
penelitian.
3.7 Teknik analisis
Dalam menganalisis besarnya pengaruh variabel – variabel bebas terhadap
variabel terikat digunakan model ekonometrika dengan meregresikan variabel –
variabel yang ada dengan menggunakan metode Ordinary Least Square OLS. Fungsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Y = f X
1,
X
2,
X
3,
X
4
...............................................................................1 Kemudian fungsi tersebut ditransformasikan kedalam model persamaan
regresi linear berganda multiple reggression sebagai berikut: Y = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ µ ...................................................2 dimana:
Y : Jumlah Permintaan ORI
α : Intercept
β
1,
β
2
: Koefisien regresi X
1
: Suku bunga deposito X
2
: BI Rate X
3
: Inflasi X
4
: IHSG poin µ
: Terms error Secara sistematis bentuk hipotesanya adalah sebagai berikut:
, artinya jika kenaikan pada X
1
suku bunga deposito, maka Y Jumlah
permintaan ORI mengalami penurunan, ceteris paribus.
Universitas Sumatera Utara
, artinya jika kenaikan pada X
2
BI Rate, maka Y Jumlah permintaan ORI mengalami penurunan, ceteris paribus.
, artinya jika kenaikan pada X
3
inflasi, maka Y Jumlah permintaan ORI mengalami penurunan, ceteris paribus.
, artinya jika kenaikan pada X
4
IHSG, maka Y Jumlah permintaan ORI mengalami kenaikan, ceteris paribus.
3.7.1 Uji Kesesuaian Test of Goodness of Fit
1. Koefisien Determinasi R-squared Koefisien determinasi dilakukan untuk melihat seberapa besar variabel
– variabel independen secara bersama mampu memberikan penjelasan mengenai
variabel dependen. Dimana nilai R
2
antara 0 sampai 1 0 R
2
≤1. 2. Uji t-statistik
Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah masing
– masing koefisien regresi signifikan atau tidak terhadap variabel dependen, dengan menganggap variabel dependen lainnya konstan.
Dalam uji ini digunakan hipotesis sebagai berikut: H
: bi = 0 H
a
: bi ≠ 0 Dimana bi adalah koefisien variabel independen ke-i adalah parameter
hipotesis, biasanya b dianggap = 0. Artinya tidak ada pengaruh variabel Xi terhadap Y bila nilai t-hitung t-tabel maka pada tingkat kepercayaan tertentu H
Universitas Sumatera Utara
ditolak. Hal ini berarti bahwa variabel dependen yang diuji berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
Nilai t-hitung dapat diperoleh dengan rumus:
dimana: b
i
: Koefisien variabel independen ke-i b : Nilai hipotesis nol
Sb
i
: Simpanan baku dari variabel independen ke-i
Kriteria pengambilan keputusan: H
: β = 0 H
diterima t
⃰
t-tabel, artinya variabel independen secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
H
a
: β ≠ 0 H
a
diterima t
⃰
t-tabel, artinya variabel independen secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
3. Uji F – statistik
Uji F ini adalah pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah variabel independen mampu secara bersama
– sama mempengaruhi peningkatan variabel dependen.
Untuk pengujian ini digunakan hipotesa sebagai berikut: H
o
: b
1
≠ b
2
...........................................bk = tidak ada pengaruh Ha
: b
2
= 0 .................................................i = ada pengaruh
Universitas Sumatera Utara
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F-statistik dengan F- tabel. Jika F-hitungF-tabel maka H
o
ditolak, yang berarti variabel independen secara bersama
– sama mempengaruhi variabel dependen. Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus:
dimana: R
2
: Koefisien determinasi K : Jumlah variabel independen
n : Jumlah sampel
Kriteria pengambilan keputusan: H
: β
1
= β
2
= 0 H
diterima F⃰ F-tabel, artinya variabel independen secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
variabel dependen. H
a
: β
1
≠ β
2
≠ 0 H
a
diterima F⃰ F-tabel, artinya variabel independen secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap
variabel dependen.
3.7.2 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas Asumsi dalam OLS adalah nilai rata-rata dari faktor pengganggu µ
i
adalah nol. Untuk menguji apakah normal atau tidaknya faktor pengganggu, maka perlu
dilakukan uji normalitas dengan menggunakan Jarque –Berra Test J-B test.
Universitas Sumatera Utara
Kriterianya: a. Apabila nilai x
2
tabel 0,05 nilai Jarque–Berra normality test
statistic, maka µ
i
berdistribusi normal. b. Apabila angka probability
0,05, maka data berdistribusi normal
.
2. Multikolinieritas Multikolinieritas adalah alat untuk mengetahui suatu kondisi apakah
terdapat korelasi variabel independen diantara satu sama lainnya. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dapat dilihat dari nilai R-squared, F-
hitung, t-hitung serta standart error. Adanya multikolinieritas ditandai dengan:
a. Standart error tidak terhingga b. Tidak ada satupun t-
statistik yang signifikan pada α = 5, α = 10, dan α = 1
c. Terjadi perubahan tanda atau tidak sesuai dengan teori d. R
2
sangat tinggi 3. Autokorelasi
Autokorelasi terjadi bila error term µ dari waktu yang berbeda berkorelasi. Model regresi linier klasik mengasumsikan bahwa faktor pengganggu yang
berhubungan dengan observasi tidak dipengaruhi oleh faktor pengganggu pada pengamatan lainnya.
Eu
i
u
j
= 0 i≠j Ada beberapa cara untuk mengetahui keberadaan autokorelasi yaitu:
a. Dengan menggunakan atau memplot grafik
Universitas Sumatera Utara
b. Dengan uji Durbin-Watson D-W Test Uji D-W dirumuskan sebagai berikut:
Dengan hipotesis sebagai berikut: H
= ρ = 0 tidak ada autokorelasi H
a
= ρ ≠ 0 ada autokorelasi Untuk menguji masalah autokorelasi ini, kita harus menentukan
besarnya nilai kritis dari d
u
dan d
1
. Berdasarkan jumlah dari variabel independen, jika hipotesis nol menyatakan bahwa tidak terjadi
autokorelasi, maka: 1. Jika DW dt, maka H
ditolak, berarti suatu persamaan regresi mengalami autokorelasi.
2. Jika d
u
DW 4 – d
u
, maka H diterima, berarti suatu persamaan
regresi tidak mengalami autokorelasi. 3. Jika d
1
≤ DW ≤ d
u
atau 4 – d
u
≤ DW ≤ 4 – d
1
, berarti pengujian tidak dapat disimpulkan.
c. Lagrange Multiplier Test LM Test Uji ini dikembangkan oleh Breusch-Godfrey, sehingga dikenal juga
dengan sebutan The Breusch-Godfrey BG Test. Perhatikan model persamaan berikut ini:
Y
t
= β + β
1
X
1
+ µ
t
Universitas Sumatera Utara
Pada uji ini diasumsikan bahwa µt mengikuti model otoregresif ordo pARP
1
, dengan bentuk sebagai berikut: µ
t
= ρ
1
µ
t-1
+ ρ
2
µ
t-2
+ ρ
3
µ
t-3
+ ρ
ρ
µ
t- ρ
+ ɛ
t
Adapun hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut: H
: ρ
1
= ρ
2
= ... = ρ
ρ
= 0 H
a
: Tidak demikian Dengan demikian apabila kita tidak memiliki cukup bukti untuk
menolak hipotesis, maka gejala autokorelasi tidak ada.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perkembangan Permintaan Obligasi Ritel Indonesia ORI
Kategori