Rizki Tampubolon : Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Return Saham Perusahaan Perkebunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
B. Uji Asumsi Klasik
Ada beberapa syarat asumsi klasik yang harus di uji agar model persamaan regresi berganda dapat digunakan dalam menganalisis pengaruh
Kinerja Keuangan terhadap return saham. Syarat-syarat yang harus di uji tersebut adalah :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah nilai residual berdistribusi normal atau tidak, yang dapat dilakukan melalui analisis
grafik dan statistik Ghozali, 2005:110. a.
Analisis Grafik Uji normalitas yang digunakan dalam analisis grafik ini adalah
dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot.
Gambar 4.1 Histogram Dependent Variable Return Saham
Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0
2 -2
Regression Standardized Residual
6 4
2
Frequency
Mean =1.8E-16 Std. Dev. =0.932
N =39
Histogram Dependent Variable: ReturnSaham
Rizki Tampubolon : Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Return Saham Perusahaan Perkebunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
Gambar 4.1 menunjukkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Hal
ini berarti data residual mempunyai distribusi normal. Selain melihat grafik histogram, uji normalitas dapat juga
dilakukan melalui grafik normal p-p plot of regression standardized residual seperti yang disajikan pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable Return Saham
Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0
Gambar 4.2 menunjukkan bahwa titik-titik pada scatter plot mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini menunjukkan
bahwa data residual mempunyai distribusi normal.
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E xpected Cum
P rob
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: ReturnSaham
Rizki Tampubolon : Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Return Saham Perusahaan Perkebunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
Selain analisis grafik histogram dan normal probability plot, uji normalitas dapat juga dilakukan dengan analisis statistik. Analisis
statistik memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan analisis grafik.
b. Analisis Statistik
Uji normalitas yang digunakan dalam analisis statistik ini adalah uji statistik non-parametrik One-Sample Kolmogorov Smirnov. Berikut
yang ditampilkan tabel 4.7.
Tabel 4.7 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 39
Normal Parametersa,b Mean
,0000000 Std. Deviation
6,99911272 Most Extreme
Differences Absolute
,084 Positive
,084 Negative
-,064 Kolmogorov-Smirnov Z
,526 Asymp. Sig. 2-tailed
,945 a Test distribution is Normal.
b Calculated from data.
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 14.0
Tabel 4.7 memperlihatkan bahwa nilai Asymp. Sig 2-tailed sebesar 0,945 lebih besar dibandingkan dengan taraf nyata
α yaitu 0,05. Hal ini berarti model regresi variabel dependen dan independen
mempunyai distribusi normal.
Rizki Tampubolon : Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Return Saham Perusahaan Perkebunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
2. Uji Multikolinearitas
Artinya variable independen yang satu dengan yang lain dalam model regresi tidak saling berhubungan secara sempurna dan mendekati
sempurna. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai tolerance dan VIF variance inflation factor
Situmorang et al 2008:104. Berikut yang ditampilkan tabel 4.8.
Tabel 4.8 Uji Multikolinearitas
Collinearity Statistics
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
EPS ,823
1,215 PER
,834 1,199
DER ,719
1,391 ROI
,692 1,446
ROE ,778
1,286 a Dependent Variable: ReturnSaham
Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0
Tabel 4.8 menunjukkan tidak adanya masalah multikolinearitas, dimana hasil uji Variance Inflation Factor VIF variabel EPS, PER, DER,
ROI, dan ROE masing-masing menunjukkan nilai kurang dari 5 VIF 5. Demikian juga dengan nilai tolerance dari masing-masing nilai variabel
EPS, PER, DER, ROI, dan ROE menunjukkan nilai lebih besar dari 0,1 tolerance 0,1. Maka dalam hal ini tidak terjadi gejala multikolinearitas.
Rizki Tampubolon : Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Return Saham Perusahaan Perkebunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
3. Uji Autokorelasi
Gejala autokorelasi dideteksi dengan menggunakan uji Durbin Watson DW. Menurut Sulaiman 2004, untuk mendeteksi ada tidaknya
autokorelasi maka dilakukan pengujian. Durbin-Watson DW dengan ketentuan sebagai berikut :
1 1,65 DW 2,35 = tidak ada autokorelasi
2 1,21 DW 1,65 atau 2,35 DW 2,79 = tidak dapat disimpulkan.
3 DW 1,21 atau DW 2,79 = terjadi autokorelasi
Tabel 4.9 menunjukkan bahwa hasil Durbin Watson adalah sebesar 1,76 yang artinya tidak terjadi autokorelasi padal model regresi.
Tabel 4.9 Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 ,619a
,383 ,289
7,51066 1,83
a Predictors: Constant, ROE, PER, DER, EPS, ROI b Dependent Variable: ReturnSaham
Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0
Pada Tabel 4.9 menunjukkan nilai Adjusted R Square hasil regresi model ini adalah 0,383. Artinya 38,3 variabel Return Saham dapat
dijelaskan oleh Earning per Share EPS, Price Earning Ratio PER, Debt to Equity ratio DER, Return on Investment ROI, Return on Equity
ROE sedangkan sisanya 61,7 dijelaskan oleh faktor-faktor lainnya yang belum termasuk dalam model penelitian ini.
Rizki Tampubolon : Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Return Saham Perusahaan Perkebunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
4. Uji Heterokedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan yang lain Ghozali, 2005: 105. Dalam penelitian ini, gejala heterokedastisitas dideteksi dengan menggunakan grafik scatterplot dan uji
Glejser. a.
Grafik Scatterplot
Gambar 4.3 Scatterplot Dependent Variable ReturnSaham
Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0
Gambar 4.3 menunjukkan bahwa penyebaran residual cenderung tidak teratur, terdapat beberapa plot yang berpencar dan
tidak membentuk pola tertentu. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala heterokedastisitas dalam model regresi ini.
2 -2
Regression Standardized Predicted Value
2
-2
Regression Standardi zed Residual
Scatterplot Dependent Variable: ReturnSaham
Rizki Tampubolon : Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Return Saham Perusahaan Perkebunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
Selain melihat grafik, uji heterokedastisitas dapat juga dilakukan melalui uji Glejser. Uji Glejser memberikan hasil yang lebih
akurat dibandingkan dengan menganalisis grafik scatterplot. b.
Uji Glejser Dalam uji Glejser diusulkan untuk meregres nilai absolut
residual terhadap variabel independen. Hipotesisnya sebagai berikut:
H : data bebas dari indikasi adanya gejala heterokedastisitas
1
H : data bebas terdapat adanya indikasi gejala heterokedastisitas
Tabel 4.10 Uji Heterokedastisitas Glejser Test
Coefficientsa
a Dependent Variable: absut Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0
Berdasarkan Tabel 4.10 tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen
absolut Ut absut. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi variabel EPS, PER, DER, ROI, dan ROE masing-masing lebih besar dari tingkat
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1,122 ,716
1,568 ,127
Lg10_EPS ,014
,272 ,010
,053 ,958
Lg10_PER -,270
,137 -,340
-1,962 ,059
Lg10_DER -,094
,066 -,241
-1,415 ,167
Lg10_ROI ,031
,126 ,044
,243 ,809
Lg10_ROE -,348
,355 -,191
-,979 ,335
Rizki Tampubolon : Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Return Saham Perusahaan Perkebunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
signifikan α = 5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak
terjadi gejala heterokedastisitas dalam model regresi ini.
C. Regresi Linier Berganda
