Uji Hipotesis METODOLOGI PENELITIAN
signifikan sehingga hipotesis diterima, jika tidak memenuhi kriteria tersebut maka H
1
ditolak. H
2
= Debt to Equity Ratio berpengaruh positif terhadap Return saham. H
2
diterima jika signifikansi p 0,05 dan koefisien Debt to Equity Ratio positif maka dapat dinyatakan
positif signifikan sehingga hipotesis diterima, jika tidak memenuhi kriteria tersebut maka H
2
ditolak. H
3
= Return On Equity berpengaruh positif terhadap Return saham. H
3
diterima jika signifikansi p 0,05 dan koefisien Return On Equity positif maka dapat dinyatakan
positif signifikan sehingga hipotesis diterima, jika tidak memenuhi kriteria tersebut maka H
3
ditolak. H
4
= Price Earning Ratio berpengaruh negatif terhadap Return saham. H
4
diterima jika signifikansi p 0,05 dan koefisien Price Earning Ratio positif maka dapat dinyatakan
negatif signifikan sehingga hipotesis diterima, jika tidak memenuhi kriteria tersebut maka H
4
ditolak. b. Uji F
Uji ini digunakan untuk mengetahui pengaruh secara simultan variabel bebas terhadap varibel terikat.Dimana Fhitung Ftabel,
maka H1 diterima atau secara bersama-sama variabel bebas dapat menerangkan variabel terikatnya secara serentak. Sebaliknya apabila
FhitungFtabel, maka H0 diterima atau secara bersama-sama variabel bebas tidak memiliki pengaruh terhadap variabel terikat.
Untuk mengetahui signifikan atau tidak pengaruh secara bersama- sama variabel bebas terhadap variabel terikat maka digunakan
probability sebesar 5 α= 0,05. Menurut Ghozali 2011, uji F pada dasarnya menunjukkan
apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel
dependenterikat. Hipotesis nol H
1
yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau:
H
1
: b1 = b2 =........ = bk = 0 Artinya semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang
signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya HA tidak semua parameter secara simultan lebih dari nol, atau :
H
2
: b1≠ b2 ≠ ....... ≠ bk 0 Artinya semua variabel independen secara simultan merupakan
penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. c. Koefisien Determinasi R
2
Pada model linear berganda ini, akan dilihat besarnya kontribusi untuk variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel
terikatnya dengan melihat besarnya koefisien determinasi totalnya R2. Jika R2 yang diperoleh mendekati 1 satu maka dapat
dikatakan semakin kuat model tersebut menerangkan hubungan
variabel bebas terhadap variabel terikat.Sebaliknya jika R2 makin mendekati 0 nol maka semakin lemah pengaruh variabel-variabel
bebas terhadap variabel terikat. Nilai koefisien determinasi yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam
menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas, nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan
hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali, 2011.
R2 = r2 × 100 Keterangan:
R = Koefisien determinasi r = Koefisien korelasi
Menurut Ghozali 2011, kelemahan dasar penggunaan koefisien determinasi ini adalah bias terhadap jumlah variabel independen
yang dimasukkan kedalam model. Setiap penambahan satu variabel independen, maka R2 pasti meningkat tidak peduli apakah variabel
tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu dianjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R2
pada saat mengevaluasi mana model regresi yang terbaik.
31