untuk menentukan suku bunga oleh bank – bank umum dalam
transaksi keuangan. c. Inflasi X
3
Inflasi adalah kondisi dimana harga barang – barang
meningkat secara terus menerus. Inflasi yang digunakan dalam penelitian ini merupakan tingkat inflasi yang terjadi pada
penutupan tahun. Data inflasi diperoleh dari data yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik.
2. Variabel Dependen Y Variabel terikat dalam penelitian ini adalah Harga Saham. Harga
saham yang digunakan adalah harga saham pada saat Closing Price pada hari bursa terakhir tahun 2008 - 2011.
3.4 Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini, data yang telah dikumpulkan akan dianalisis dengan analisis regresi berganda yang mencakup analisis statistik
deskriptif dan uji asumsi klasik. Analisis statistik deskriptif dilakukan untuk mengetahui dispersi dan distribusi data. Sedangkan uji asumsi klasik
dilakukan untuk menguji kelayakan model regresi yang selanjutnya akan digunakan untuk menguji hipotesis penelitian.
3.4.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah metode statistika yang digunakan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan data yang telah
dikumpulkan menjadi sebuah informasi. Statistik deskriptif
mempunyai kegiatan mulai dari pengumpulan data, mengolah dan menyajikan data. Statistik deskriptif memberikan gambaran atau
deskripsi tentang keadaan suatu data yang dilihat melalui nilai rata- rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum
range, kurtosis, dan skewness Ghozali, 2011 : 19. Skewness mengukur kemiringan dari data dan kurtosis mengukur
keruncingan dari distribusi data. 3.4.2
Uji Prasyarat
Pengujian regresi linier berganda dapat dilakukan setelah model dari penelitian ini memenuhi syarat-syarat yaitu lolos dari
uji prasyarat. Syarat-syarat yang harus dipenuhi adalah data tersebut harus terdistribusikan secara normal, tidak mengandung
multikolinearitas, autokorelasi dan heterokedastisitas. Model regresi harus memenuhi syarat Best Linear Unbiased Estimation
BLUE, sehingga dapat digunakan untuk memprediksi pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Untuk itu sebelum
melakukan pengujian regresi linier berganda perlu dilakukan lebih dahulu pengujian prasyarat yang terdiri dari:
a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah
residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan cara
analisis grafik dan analisis statistik Ghozali, 2011 : 160. Uji normalitas pada penelitian ini didasarkan pada uji statistik
sederhana dengan melihat nilai kurtosis dan skewness untuk semua variabel dependen dan independen. Uji lainnya yang
digunakan adalah uji statistik non-parametrik Kolmogrov- Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
H : data residual berdistribusi normal
H
a
: data residual tidak berdistribusi normal Jika nilai Kolmogrov - Smirnov
lebih besar dari α = 0,05 5 maka data normal.
b. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar
variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi sebagai berikut
Ghozali, 2011 : 105. a Nilai R
2
yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi
secara individual
variabel variabel
independen banyak yang tidak signifikan dan mempengaruhi variabel dependen.
b Menganalisis matrik korelasi variabel- variabel independen. Jika antar variabel ada
korelasi yang cukup tinggi, maka terdapat multikolinearitas.
c Dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation factor VIF. Tolerance mengukur
variabilitas variabel
independen yang
terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitasadalah sebagai berikut :
Mempunyai angka toleran diatas 0,1 Mempunyai nilai VIF dibawah 10.
2. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan apakah di dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain Ghozali, 2011 : 139.
Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model regresi yang homoskedastisitas. Ada
beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu dengan cara: 1 melihat grafik
plot antara nilai prediksi variabel terikat, 2 Uji Park, 3 Uji Glejser, dan 4 Uji White. Penelitian ini menggunakan
metode grafik plot dan Uji Glejser untuk mendeteksi ada atau tidak adanya heteroskedastisitas. Dasar pengambilan
keputusan : a Jika ada pola tertentu seperti titik titik yang ada,
membentuk suatu
polatetentu yeng
teratur bergelombang, meleber kemudian menyempit,
maka telah terjadi heteroskedastisitas. b Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik titik
menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
c Selain itu probabilitas signifikansi diatas tingkat kepercayaan
α = 5, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah
dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu
pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2011 : 110. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi.
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Model
regresi yang baik adalah model regresi yang bebas autokorelasi. Penelitian ini menggunakan uji Durbin-
Watson untuk
mendeteksi masalah
autokorelasi. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi :
Tabel 4.2 Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada
autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada
autokorelasi positif
No Decision dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4 – dl d 4
Tidak ada korelasi negatif No decision
4 – du ≤ 4 ≤ - dl
Tidak ada
autokorelasi, positif atau negatif
Tidak ditolak Du d 4
– du
Sumber : Ghozali 2011 : 110 3.4.3
Analisis Regresi Linear Berganda
Model analisis yang digunakan adalah model analisis regresi linear berganda melalui program SPSS 16 dengan tingkat
signifikansi sebesar 5. Model ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dengan
persamaan sebagai berikut : Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Keterangan: Y
= Harga Saham a
= Konstanta X
1
= Book Value BV X
2
= Suku Bunga X
3
= Inflasi b
1,2,3
= Koefisien Regresi variabel X
1,2
e = error
3.4.4 Pengujian Hipotesis
