Pengujian hipotesis dapat dilakukan dengan terlebih dahulu menguji ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik. Regresi
linier berganda memiliki syarat asumsi klasik yang harus dipenuhi sebelum data tersebut dianalisis yaitu sebagai berikut:
a. Uji Autokorelasi
Bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode sebelumnya. Metode deteksi terhadap autokorelasi dilakukan dengan metode Durbin-Watson. Kriteria
keputusan dapat dilihat pada Tabel 1.4.
Tabel 1.4 Kriteria Pengambilan Keputusan DW Test
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0ddl Tidak ada autokorelasi positif
No Decision dl
≤d≤du Tidak ada autokorelasi negatif
Tolak 4-dld4
Tidak ada autokorelasi negatif No Decision
4-du ≤d≤4-dl
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Tidak ditolak
dud4-du
Sumber : Situmorang et al 2008:86
b. Uji Multikolinieritas
Artinya variabel independen antara satu dengan yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secara sempurna. Untuk
mengetahui ada tidaknya gejala multikololinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Varience Inflation Factor melalui
program SPSS. Tolerance mengukur variabilitas variabel terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai umum yang
Universitas Sumatera Utara
biasa dipakai adalah nilai Tolerance 0,1 atau nilai VIF 5, maka tidak terjadi multikolinearitas Situmorang et al, 2008:104.
c. Uji Heteroskedastisitas
Adanya varians variabel independen homokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas
diuji dengan menggunakan uji Glejser dengan pengambilan keputusan jika variabel independen signifikan secara statistik mempegaruhi
variabel dependen, maka ada indikasi terjadinya heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikannya diatas tingkat kepercayaan 5 dapat
disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas. 3 Pengujian Kelayakan Model Uji Goodness of Fit
Adjusted R Square menunjukkan proporsi variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen. Rasio yang semakin tinggi maka akan
semakin baik bagi model regresi karena menandakan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan variabel terikat juga semakin besar.
c. Pengujian Hipotesis
Uji hipotesis berguna untuk memeriksa atau menguji apakah koefisien regresi yang didapat signifikan. Ada dua jenis koefisien
regresi yang dapat dilakukan yaitu uji F dan uji t.
1 Uji Signifikansi Simultan Uji-F
Uji-F menunjukkan apakah semua variabel yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh signifikan atau tidak secara bersama-sama
terhadap variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
Kriteria pengambilan keputusan : Ho :
0, artinya secara simultan variabel financial leverage, ROE, ukuran dan umur perusahaan tidak memenuhi model
penelitian. Ha : tidak semua
0, maka dianggap variabel telah memenuhi model penelitian terhadap variabel independen.
Pengambilan keputusan: H
o
diterima jika f
hitung
f
tabel
pada α = 5
H
a
diterima jika f
hitung
f
tabel
pada α = 5
2 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Uji-t menentukan seberapa besar pengaruh variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat.
Ho : = 0, artinya tidak terdapat pengaruh signifikan dari variabel
financial leverage terhadap variabel tingkat underpricing secara parsial. Ha :
≠ 0, artinya terdapat pengaruh signifikan dari variabel financial leverage terhadap variabel tingkat underpricing secara parsial.
Ho : = 0, artinya tidak terdapat pengaruh signifikan dari variabel Return
On Equity ROE terhadap variabel tingkat underpricing secara parsial. Ha :
≠ 0, artinya terdapat pengaruh signifikan dari variabel Return On Equity ROE terhadap variabel tingkat underpricing secara parsial.
Ho : = 0, artinya tidak terdapat pengaruh signifikan dari variabel ukuran
perusahaan terhadap variabel tingkat underpricing secara parsial.
Universitas Sumatera Utara
Ha : ≠ 0, artinya terdapat pengaruh signifikan dari variable ukuran
perusahaan terhadap variabel tingkat underpricing secara parsial. Ho :
= 0, artinya tidak terdapat pengaruh signifikan dari variabel umur perusahaan terhadap variabel tingkat underpricing secara parsial.
Ha : ≠ 0, artinya terdapat pengaruh signifikan dari variabel umur
perusahaan terhadap variabel tingkat underpricing secara parsial.
Universitas Sumatera Utara
BAB II URAIAN TEORITIS
