LAK -.002
.002 -.122
-1.079 .284
ROA .003
.043 .018
.064 .949
ROE -.010
.023 -.111
-.451 .653
NPM .012
.034 .057
.344 .732
a. Dependent Variable: abresid
Tabel 5.5 menunjukkan bahwa koefisien parameter untuk semua variabel independen dalam penelitian ini tidak ada yang signifikan pada tingkat 0,05 . Maka
dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terjadi Heteroskedastisitas.
5.3 Pengujian Hipotesis
Ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of fitnya.Secara statistik Goodness of fit dapat diukur dari nilai Koefisien
determinasi, Nilai Statistik F dan Nilai Statistik t.
5.3.1 Analisis Koefisien
Determinasi R²
Koefisien Determinasi R² bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dapat menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang mendekati satu berarti variabel independennya memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen Ghozali , 2006
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.6 Hasil Perhitungan Koefisien Determinasi R²
Hasil perhitungan koefisien determinasi seperti terlihat pada Tabel 5.6 . Dari hasil perhitungan diperoleh Nilai Adjusted R Square sebesar 0,227. Hal ini
menunjukkan besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen yang dapat diterangkan oleh model persamaan ini sebesar 22,7 . Artinya
pengaruh variabel pertumbuhan Arus Kas Operasi AKO, Arus Kas Investasi AKI, Arus Kas Pendanaan AKP, Laba Akuntansi LAK , Return On Asset ROA,
Return On Equity ROE , dan Net Profit Margin NPM terhadap Return saham yang dapat diterangkan pada model ini adalah 22,7 dan sisanya sebesar 77,3
dipengaruhi faktor lain yang tidak diteliti dalam model regresi, seperti faktor ekonomi makro, sentiment pasar serta kondisi politik suatu Negara.
5.3.2 Uji SignifikansiSerempak Uji Statistik F
Uji statistik F digunakan untuk menguji apakah semua variabel independen secara bersama-sama simultan mempunyai pengaruh terhadap variabel
dependennya. :
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.538
a
.289 .227
4.878147 a. Predictors: Constant, NPM, AKI, AKO, AKP, LAK, ROE,
ROA
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.7 Hasil Perhitungan Uji F
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. Regression
775.507 7
110.787 4.656
.000
a
Residual 1903.706
80 23.796
1
Total 2679.213
87 a. Predictors: Constant, NPM, AKI, AKO, AKP, LAK, ROE, ROA
b. Dependent Variable: RETURN
Hasil uji – F dapat dilihat pada Tabel 5.7 . Kriteria pengujian yang dilakukan adalah dengan membandingkan nilai F
hitung
dengan F
tabel
.
Jika nilai F
hitng
F
tabel
maka Ho ditolak , dan jika nilai F
hitng
F
tabel
maka Ho dapat diterima.Dari hasil analisis regresi dapat diketahui , nilai F
hitung
sebesar4,656 dengan tingkat signifikansi 0,000 . Sedangkan pada F
tabel
pada tingkat kepercayaan 95
α=0,05adalah sebesar 2,12 . Berdasarkan hasil perhitungan tersebut diperoleh nilai F
hitung
F
tabel
atau 4,656 2,12 . makaHo ditolak yang artinya secara simultan terdapat pengaruh antara variabel dependen terhadap variabel independen . Hasil
pengujian juga dapat dilihat melalui nilai probabilitas F 0,0000. α = 0,05
dimana nilai probabilitas jauh lebih kecil dari α=0,05
Universitas Sumatera Utara
Hasil Uji Fmenunjukkan bahwa secara bersama simultan variabel independen yaitu variabel pertumbuhan Arus Kas Operasi AKO,Arus Kas
Investasi AKI, Arus Kas Pendanaan AKP,Laba Akuntansi LAK ,dan Profitabilitas yang diproksikan atas Return On Asset ROA,Return On Equity
ROE,dan Net Profit Margin NPM berpengaruhsignifikan terhadap variabel dependen yaitu return saham sehingga model regresi dapat digunakan untuk
memprediksi return
5.3.3 Uji Siignifikansi Parsial Uji statistik t
