b. Perusahaan harus memiliki data keuangan yang lengkap untuk
menghitung variabel-variabel dalam penelitian ini selama periode pengamatan, yaitu tahun 2011-2013.
E. Jenis Data dan Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data rasio. Data tersebut diambil dari laporan keuangan perusahaan manufaktur yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2011-2013 yang memenuhi kriteria sampel penelitian. Data laporan keuangan diperoleh dari Indonesian
Capital Market Directory ICMD yang dapat diakses melalui www.idx.co.id
. Data rasio yang diambil yaitu data untuk variabel Price Earnings Ratio,
Return on Equity, Debt to Equity Ratio, Current Ratio, dan Firm Size. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
dokumentasi. Metode dokumentasi adalah pengumpulan data dengan dokumen yang dapat berupa laporan keuangan yang telah dikumpulkan dan
dipublikasikan. Pengumpulan dari laporan keuangan sampel yang terdapat pada Indonesian Capital Market Directory ICMD, jurnal-jurnal baik dalam maupun
luar negeri serta referensi pendukung lainnya.
F. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda, yaitu analisis regresi yang mampu menjelaskan
hubungan antara veriabel terikat dependen dengan variabel bebas independen yang lebih dari satu Narafin, 2007. Analisis linier berganda dalam penelitian
ini digunakan untuk mengetahui pengaruh Return on Equity, Debt to Equity Ratio, Current Ratio, dan Firm Size terhadap Price Earnings Ratio perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2011-2013. Untuk dapat melakukan analisis regresi linier berganda diperlukan uji asumsi klasik.
Langkah-langkah uji asumsi klasik pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Menurut Ghozali 2009, tujuan dari uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah masing-masing variabel berdistribusi normal atau
tidak. Uji normalitas diperlukan karena untuk melakukan pengujian- pengujian variabel lainnya dengan mengasumsikan bahwa nilai residual
mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid dan statistik parametrik tidak dapat digunakan.
Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan Kolmogorov- Smirnov Test untuk masing-masing variabel. Hipotesis yang digunakan
adalah: H
: data residual berdistribusi normal Ha
: data residual tidak berdistribusi normal Pengujian normalitas dilakukan dengan melihat 2-tailed significant.
Jika data memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 atau 5, maka dapat disimpulkan bahwa H
diterima, sehingga data berdistribusi normal Ghozali, 2011.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen Ghozali,
2009. Jika terdapat korelasi yang tinggi antara variabel independen tersebut, maka hubungan antara variabel independen dan dependen
menjadi terganggu. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan VIF Variance Inflantion Factor. VIF dihitung dengan rumus
sebagai berikut:
Sumber : Ghozali, 2011 Indikasi adanya multikolinearitas yaitu apabila VIF 10.Sebaliknya,
jika nilai VIF 10 maka tidak terjadi multikolinearitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi didefinisikan sebagai terjadinya korelasi diantara data pengamatan, karena munculnya suatu data dipengaruhi oleh data
sebelumnya. Jika terjadi autokorelasi, maka dapat dikatakan koefisien korelasi yang diperoleh kurang akurat, identifikasi secara statistik ada
tidaknya gejala autokorelasi dapat dilakukan dengan menghitung nilai Durbin-Watson DW sebagai berikut :
Sumber : Gujarati, 2003 Nilai DW dianggap tidak berbahaya jika terletak di daerah
dudw4du. Secara konvensional dapat dikatakan bahwa suatu persamaan regresi dikatakan telah memenuhi asumsi autokorelasi jika
nilai dari uji Durbin-Watson mendekati dua atau tiga. Tabel 1. Tabel Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Nilai Statistik Hasil
0ddl Ada autokorelasi
dlddu Tidak ada keputusan
dud4-du Tidak ada autokorelasi
4-dud4-dl Tidak ada keputusan
4-dld4 Ada autokorelasi
Sumber : Ghozali, 2009
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual dari pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik tidak terjadi heteroskedasitas Ghozali, 2009.
Pada penelitian ini, pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan scatter plot, yaitu dengan melihat grafik antara nilai
