• Tidak ada hasil yang ditemukan

METODE PENELITIAN

F. Teknik Analisis Data

Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah

analisis regresi linear berganda. Analisis linear regresi berganda

merupakan analisis untuk mengetahui pengaruh variabel independen yang

ini digunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap

variabel dependen. Sebelum analisis data dilakukan, data diuji terlebih

dahulu dengan menggunakan uji asumsi klasik.

1. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil

analisis regresi linier berganda yang digunakan untuk menganalisis

dalam penelitian ini terbebas dari penyimpangan asumsi klasik

yang meliputi uji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas

dan autokorelasi.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam

model regresi, variabel penganggu atau residual memiliki

distribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki

distribusi normal atau mendekati normal. Uji dalam

penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S) untuk masing-masing variabel. Uji K–S dilakukan dengan membuat hipotesis :

Ho : Data residual berdistribusi normal

Ha: Data residual tidak berdistribusi normal

Kriteria penilaian uji dalam uji Kolmogorov-Smirnov

sebagai berikut :

1. Jika signifikansi hasil perhitungan data (sig) > 5%,

2. Jika signifikansi hasil perhitungan data (sig) < 5 %,

data berdistribusi tidak normal.

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada

model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel

independen. Jika terjadi korelasi maka terjadi masalah

multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak

terjadi korelasi antar variabel independen.

Untuk menguji ada tidaknya gejala multikolinearitas

dilihat dari nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Multikolinearitas tidak terjadi jika data memiliki nilai tolerance > 0,1 dan nilai VIF < 10. Jika nilai VIF dibawah 10 maka tidak terjadi multikolinearitas dan

sebaliknya jika nilai VIF diatas 10 maka terjadi

multikolinearitas (Ghozali, 2011).

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastistas bertujuan menguji apakah dalam

model regresi terjadi ketidaksamaan varian residual dari

satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari

residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka

disebut homoskedastisitas atau tidak terjadi

adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi

heteroskedastisitas (Ghozali, 2011).

Pengujian yang dilakukan untuk dapat mengetahui ada

tidaknya heteroskedastisitas dengan menggunakan uji

Glejser. Uji Glejser yaitu uji yang dilakukan untuk meregres masing-masing variabel independen dengan

absolute residual sebagai variabel dependen. Jika variabel

independen signifikan secara statistik memengaruhi

variabel dependen, maka ada indikasi terjadi

heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikansinya di atas

tingkat kepercayaan 5%, maka dapat disimpulkan model

regresi tidak mengandung heteroskedastisitas (Ghozali,

2011).

d. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model

regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu

pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode

t-1 (sebelumnya) (Ghozali, 2011). Jika terjadi korelasi,

maka dinamakan ada problem autokorelasi. Alat analisis

yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi dengan

menggunakan uji Durbin–Watson (DW test). Hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini adalah :

Ha: ada autokorelasi (r ≠ 0)

Tabel 2. Pengambilan Keputusan Autokorelasi

Jika Hipotesis Nol Keputusan

0 < d < dl Tidak ada autokorelasi

positif Tolak

dl ≤ d ≤ du Tidak ada autokorelasi positif No decision 4–dl < d < 4 Tidak ada korelasi negatif Tolak 4–du ≤ d ≤ 4–dl Tidak ada korelasi

negative No decision

du < d < 4–du Tidak ada autokorelasi

positif atau negative Tidak ditolak Sumber : (Ghozali, 2011)

2. Uji Regresi Linear Berganda

Teknik analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah

analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda adalah teknik

statistik melalui koefisien parameter untuk mengetahui besarnya

pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

Persamaan regresi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Y = + β1X1+ β2X2+ β3X3 + e Keterangan:

Y = Holding Period (variabel dependen)

α = Konstanta

β1, β2, β3 = Koefisien Parameter

X1 = Market Value

X2 = Variance of Return

X3 = Earnings per share

3. Uji Hipotesis

Ketepatan fungsi regresi dalam mengestimasi nilai aktual dapat

diukur dari Goodness of-Fitnya (Ghozali, 2011). Secara statistik,

Goodness of-Fit dapat diukur dari nilai statistik t, nilai ststistik F dan koefisien determinasi.

a. Uji Parsial (Uji t)

Uji-t dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh

dan signifikansi masing-masing variabel independen yang

terdiri dari market value, variance of return dan earnings per share terhadap variabel dependen holding period. Pengujian ini dilakukan dengan uji-t pada tingkat

keyakinan 95% atau alpha 5%, dengan ketentuan sebagai

berikut :

1) Jika tingkat signifikansi > 5% , maka Ho diterima, Ha

ditolak.

2) Jika tingkat signifikansi < 5%, maka Ho ditolak, Ha

diterima.

Hipotesis dalam penelitian sebagaimana telah dijelaskan di

atas dirumuskan sebagai berikut :

1) Pengaruh market value (X1) terhadap holding period

Ho1 : β1 ≤ 0, artinya variabel market value tidak berpengaruh positif terhadap variabel holding period saham.

Ha1: β1 > 0, artinya variabel market value berpengaruh positif terhadap variabel holding period saham.

2) Pengaruh variance of return (X2) terhadap holding period saham (Y)

Ho2 : β2 ≥ 0, artinya variabel variance of return tidak berpengaruh negatif terhadap variabel holding period

saham.

Ha2 : β2 < 0, artinya variabel variance of return

berpengaruh negatif terhadap variabel holding period

saham.

3) Pengaruh earnings per share (X3) terhadap holding period saham (Y)

Ho3 : β3 ≤ 0, artinya variabel earnings per share tidak berpengaruh positif terhadap variabel holding period

saham.

Ha3 : β3 > 0, artinya variabel earnings per share

berpengaruh positif terhadap variabel holding period

b. Uji Signifikan Simultan (Uji F)

Uji F hitung dilakukan untuk menguji model regresi atas

pengaruh seluruh variabel independen yaitu market value, variance of return dan earnings per share terhadap variabel dependen yaitu holding period saham. Adapun langkah-langkah uji F hitung adalah sebagai berikut :

1) Menentukan formulasi hipotesis

Ho: β1, β2, β3 = 0

Berarti tidak ada pengaruh market value, variance of return dan earnings per share terhadap holding period

saham.

Ho: β1, β2, β3≠ 0

Berarti ada pengaruh market value, variance of return

dan earnings per share terhadap holding period saham. 2) Membuat keputusan uji F hitung

Ketentuan dalam membuat keputusan uji F hitung

adalah sebagi berikut :

a) Jika tingkat signifikansi > 5%, maka dapat

disimpulkan bahwa Ho diterima, Ha ditolak.

b) Jika tingkat signifikansi < 5%, maka dapat

c. Koefisien Determinasi (Adjusted R²)

Koefisien determinasi (Adjusted R²) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam

menerangkan variasi variabel dependen.

Menghitung koefisien determinasi R² :

Keterangan :

R² = koefisien determinasi JK (Reg) = jumlah kuadrat regresi

ΣY² = jumlah kuadrat total dikoreksi

Nilai koefisien determinasi (R²) adalah antara 0 (nol) dan 1 (satu),

dimana R² yang kecil atau mendekati 0 (nol) berarti kemampuan

variable-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel

dependen amat terbatas, namun jika nilai R² yang besar atau

mendekati 1 (satu) berarti variabel-variabel independen

memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk

48 BAB IV

Dokumen terkait