pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat, antar variabel bebas tersebut harus diperhatikan. Metode yang dapat digunakan untuk mengetahui ada atau
tidaknya multikolinearitas adalah dengan memperhatikan nilai Variance Inflation Factor VIF. Pada umumnya, jika VIF lebih besar dari 10 dan angka tolerance
kurang dari 0.1, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya. Jika dalam suatu model regresi terjadi
multikolinearitas, maka salah satu variabel bebas harus dikeluarkan dari model regresi.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik autorelasi, yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada satu
pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi Priyatno, 2008: 47. Adanya masalah autokolerasi menyebabkan model regresi yang seharusnya
signifikan menjadi tidak layak untuk dipakai. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari masalah autokorelasi. Untuk mengetahui ada tidaknya
autokorelasi digunakan uji Dustin-Watson D-W yang dapat dilihat dari hasil uji regresi berganda dan membandingkannya dengan nilai yang terdapat di tabel
Durbin-Watson. Dasar pengambilan pada uji ini adalah: 1. Jika D-W dL berarti ada autokorelasi positif,
2. Jika 4-dU D-W berarti ada autokorelasi negatif, 3. Jika dU
≤ D-W ≤ 4-dU berarti tidak terdapat autokorelasi,
Universitas Sumatera Utara
4. Jika dL D-W dU atau 4-dU D-W 4-dL, maka tidak dapat menghasilkan kesimpulan incon clusive.
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi linear berganda untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel
terkait. Dalam analisis regresi berganda terdapat uji secara parsial dan uji secara simultan. Uji secara parsial dapat dilakukan dengan melihat uji signifikasi t-test
digunakan untuk menunjukan pengaruh variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Uji simultan dapat dilakukan dengan uji Anova F-
test, mengantikan multiple Correlation R, dan multiple Determination R square R².
3.6.2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan model regresi berganda, Priyatno 2008: 66 menjelaskan model regresi berganda digunakan untuk mengetahui arah
hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah masing- masing variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk
memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan. Model regresi untuk menguji hipotesis
tersebut dinyatakan dalam bentuk fungsi harga saham. Model regresi berganda yang digunakan:
Y = β₀ + β₁ X ₁ + β₂ X ₂ + β₃ X ₃ + β₄ X ₄ + β₅X₅ + e
Dimana:
Universitas Sumatera Utara
Y = variabel dependen atau kriterium, yaitu variabel yang nilainya akan
diprediksi harga saham β₀
= konstanta β₁, β₂, β₃, β₄, β
₅ = koefisien regresi
X₁ = variabel independen, yaitu Return on Asset
X₂ = variabel independen, yaitu Return on Equity
X₃ = variabel independen, yaitu Net Profit Margin
X₄ = variabel independen, yaitu Debt on Equity Ratio
X₅ = variabel independen, yaitu Earnings per Share
e = variabel pengganggu atau Error Term residual
Pengujian hipotesis menggunakan analisis regresi berganda karena ada dua atau lebih variabel independennya. Pengujian hipotesis ditujukan untuk menguji ada tidaknya
pengaruh dari variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Uji test of significance uji t statistik digunakan untuk menentukan pengaruh
variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat bersifat signifikantidak signifikan. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan probabilita signofikansi
dengan tingkat kesalahan 5 atau 0,05. Ho : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas dan variabel
terikat secara parsial. Ha : Terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas dan variabel terikat
secara parsial.
Universitas Sumatera Utara
Jika nilai t hasil regresi mempunyai signifikasi yang lebih besar dari 0.05 dan t hitung lebih baik dari t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
− jika t
hitung
t
tabel
pada α 0.05, maka Ha ditolak − jika t
hitung
t
tabel
pada α 0.05, maka Ha diterima.
Uji Varians Fisher uji F statistik digunakan untuk menguji pengaruh seluruh variabel bebas secara simultan terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilakukan dengan
probabilita signifikan dengan tingkat kesalahan 5 atau 0,05. Ho : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas dan variabel
terikat secara simultan. Ha : Terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas dan variabel terikat
secara simultan. Jika nilai F hasil regresi mempunyai signifikansi yang lebih besar dari 0.05 dan F hitung
lebih kecil dari F tabel, maka Ho diterima dan Ho ditolak. Sebaliknya jika nilai F hasil regresi mempunyai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05 dan F hitung lebih besar dari F
tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima. − jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05, maka Ha ditolak dan − jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05, maka Ha diterima.
Uji Multiple Correlation Uji R dilakukan untuk menentukan apakah hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikatnmya kuat atau lemah, yang dapat dilihat
daru nilai R apakah lebih besar atau lebih kecil dari 0,5. Jika lebih besar dari 0,5, berarti
Universitas Sumatera Utara
hubungan variabel bebas dengan variabel terikat adalah kuat, sebaliknya jika R lebih kecil dari 0,5 maka hubungan variabel bebas dengan variabel terikat lemah.
Uji Multiple Determination uji R² dilakukan untuk mengkaji seberapa besar variabel bebas dapat menjelaskan perubahan pada variabel terikat. Nilai koefisien regresi
berganda berada antara 0 sampai 1. Semakin besar nilai R² mendekati nilai 1 menunjukan semakin besar kemampuan variabel bebas menjelaskan perubahan pada
variabel terikat. Dasar yang digunakan dalam pengambilan keputusan terhadap nilai R dari analisis korelasi, yaitu:
1. Interval nilai R 0,001 – 0,200 menunjukan korelasi sangat lemah 2. Interval nilai R 0,201 – 0,400 menunjukan korelasi lemah
3. Interval nilai R 0,401 – 0,600 menunjukan korelasi cukup kuat 4. Interval nilai R 0,601 – 0,800 menunjukan korelasi kuat
5. Interval nilai R 0,801 – 1,000 menunjukan korelasi sangat kuat
Universitas Sumatera Utara
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
