Uji Hipotesis Metode Analisis Data

0,10 atau nilai VIF 10. Jadi multikolinieritas terjadi tolerance 0,10 atau nilai VIF 10. 3.5.3.3 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2006. Model regresi yang baik adalah yang terjadi homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Bila terjadi heteroskedastisitas akan menimbulakan varians koefisien regresi menjadi minimal dan confidence interval melebar, sehingga hasil uji signifikansi statistik tidak valid lagi. Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan nilai residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di studentized. Dasar pengambilan keputusan: a Jika ada pola tertentu, seperti titik – titik point – point yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit maka telah terjadi heteroskedastisitas. b Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik – titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

3.5.4 Uji Hipotesis

3.5.4.1 Pengujian secara parsial Uji t

Uji t digunakan untuk menguji pengaruh masing-maising variabel independen yang digunakan terhadap variabel dependen secara parsial Ghozali, 2006. Langkah-langkah yang dilakukan untuk melakukan uji t adalah: 1 Nyatakan hipotesis nol serta hipotesis alternatifnya. H1 berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen. 2 Pilih taraf nyata tingkat signifikansi α Signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 95 atau α=5 3 Melakukan uji t dengan metode perbandingan antara t hitung dengan t tabel. Nilai t tabel = t a H1 ditolak apabila t hitung t tabel. Artinya variabel independen tidak berpengaruh secara sigifikan terhadap variabel dependen b H1 diterima apabila t hitung t tabel. Artinya variabel independen berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen secara parsial. 4 Melakukan uji t dengan dasar probabilitas a H1 ditolak apabila nilai P 0.05 b H1 diterima apabila nilai P 0.05

3.5.4.2 Uji Simultan Uji F

Uji F digunakan untuk menguji pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen Ghozali, 2006. Langkah-langkah dalam melakukan uji F adalah: 1 Merumuskan hipotesis dan alternatifnya H1 berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan. 2 Menentukan tingkat signifikansi da n derajat kesalahan α Tingakat signifikansi dalam penelitian ini adalah 95 atau α= 5 3 Melakukan uji F dengan cara membandingkan F hitung dengan F tabel. Dimana nilai F tabel= F α k n-k-1 a H1 ditolak jika F hitung F tabel b H1 diterima jika F hitung F tabel 4 Melakukan uji F dengan berdsarkan probabilitas. a H1 ditolak apabila P 0.05 b H1 diterima apabila P 0.05

3.5.4.3 Koefisien Determinasi

1 Koefisien determinasi Berganda Koefisien determinasi pada intinya menyatakan seberapa baik suatu model untuk menjelaskan variasi variabel dependen Ghozali, 2006. Nilai yang semakin tinggi menjelaskan bahwa semakin cocok variabel independen menjelaskan variabel dependen. Semakin kecil nilai berarti semakin sedikit kemampuan variabel-variabel independen untuk menjelaskan variabel dependen. Hal-hal yang perlu diperhatikan mengenai koefisien determinasi adalah sebagai berikut: a Nilai harus berkisar 0 sampai 1 b Blia = 1 berarti terjadi kecocokan sempurna dari variabel independen menjelaskan variabel dependen. c Bila = 0 berarti tidak ada hubungan sama sekali antara variabel independen terhadap variable dependen. 2 Koefisien determinasi parsial Koefisien derterminasi parsial untuk mengetahui sejauh mana sumbangan variabel bebas terhadap variabel tergantungnya. Koefisien dihitung dengan rumus : Nilai sama dengan 1 satu berarti kemampuan model menjelaskan variasi variabel dependen secara sempurna 100. Sebaliknya sama dengan nol berarti variabel independen tidak menjelaskan sedikitpun variasi dalam variabel dependen. Untuk mengetahui sumbangan dari variabel idependen secara parsial terhadap variabel dependen dapat dilihat dari koefisien determinasi parsial . 61

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Penelitian

4.1.1 Deskripsi Objek Penelitian

Sesuai dengan karakteristik sempel penelitian berjumlah 55 dengan rincian sebagai berikut : Tabel 4.1 Penentuan Sampel Keterangan Jumlah Perusahaan Perusahaan yang melakukan IPO periode 2008-2011 80 Sampel dikeluarkan karena mengalami overpricing 15 Sampel dikeluarkan karena tidak mengalami underpricing dan overpricing harga tetap 1 Sempel dikeluarkan karena nilai ROA negatif 9 Jumlah sampel yang memenuhi kriteria 55 Sumber : www.idx.co.id , diolah Jumlah perusahaan yang melakukan IPO pada periode tersebut sebanyak 80 buah, 1 perusahaan tidak mengalami perubahan antara harga saham penawaran perdana dengan harga penutupan hari pertama di pasar sekunder, 15 perusahaan yang harga saham pada penawaran perdananya lebih tinggi daripada harga penutupan pada hari pertama di pasar sekunder overpricing, dan 9 perusahaan mempunyai nilai ROA negatif. Sehingga total sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 55 perusahaan.