BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pikiran Dalam memilih saham, seorang investor memperhatikan faktor-faktor fundamental yang mempengaruhi harga saham tersebut, bukan berdasarkan pada gosip, isu atau informasi jangka pendek semata. Oleh karena itu, dalam pergerakan saham sehari-hari, informasi fundamental seharusnya memegang peranan sangat penting. Para ahli berpendapat bahwa suatu saham memilik nilai intrinsik (nilai wajar). Nilai intrinsik tersebut dipengaruhi oleh faktor-faktor fundamental. Faktor-faktor fundamental tersebut dapat berasal dari internal perusahaan (emiten) sendiri, industri di mana perusahaan tersebut berada, dan keadaan perekonomian secara keseluruhan. Investor akan membandingkan nilai intrinsik saham tersebut dengan harga pasarnya, sehingga keputusan investor dalam memilih saham dapat memiliki dasar yang kuat. Investor akan melihat apakah harga pasar suatu saham sudah benar-benar mencerminkan nilai intrinsiknya atau belum. Dalam tesis ini penulis berusaha untuk memberikan gambaran hasil keseluruhan penelitian yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah pokok yang dibahas yaitu pengaruh ROA ROA, ROE, EPS, Price to Earning Ratio, Assets Turnover Ratio, Current Ratio, Debt Ratio, Debt to Equity Ratio terhadap risiko 36

2 37 dan imbal hasil sahamnya, dengan melakukan pengujian statistik. Dengan menggunakan korelasi pearson untuk mengetahui seberapa kuat hubungan tersebut dan juga penggunaan regresi untuk menentukan pengaruh antara variabel terikat dengan variabel bebasnya. 3.2 Desain Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian survei (survey research), yaitu penelitian dengan tidak melakukan perubahan (tidak ada perlakuan khusus) terhadap variabel-variabel yang diteliti. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan verikatif dengan melakukan pengumpulan data, menginventarisasikan, mengolah sampai menyajikan hasil disertai interpretasi, dan memberikan gambaran tentang hubungan antar variabel yang diteliti sehingga akhirnya didapat gambaran yang jelas tentang pokok permasalahan yang diteliti. Dalam penelitian ini, akan dicari bentuk hubungan antara variabel-variabel melalui pengujian hipotesis dan akan dijelaskan pula bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lainnya. Setelah dilakukan pengujian hipotesis, maka akan ditarik kesimpulan terhadap permasalahan yang ada. 3.3 Variabel Penelitian Variabel penelitian yang akan digunakan terdiri dari variabel independent dan variabel dependent. Variabel independent / bebas (variabel X), disebut juga variabel stimulus, prediktor. Variabel bebas ini merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel

3 38 dependen (terikat). Variabel independent terdiri dari beberapa rasio-rasio yang ada dalam financial ratio, yaitu: o Return on Assets (ROA) o Return on Equity (ROE) o Eearning per Share (EPS) o Price to Earning Ratio (PER) o Assets Turnover Ratio (ATR) o Current Ratio(CR) o Debt Ratio (DR) o Debt to Equity Ratio (DER) Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Sedangkan variabel dependent-nya adalah risiko dan imbal hasil saham perusahaan. Variabel Earning per Share merupakan bagian dari variabel Price to Earning Ratio di mana EPS merupakan pembagi dari PER. Hal ini mungkin akan menimbulkan gejala multikolinearitas dan autokorelasi pada perhitungan regresi bergandanya sehingga data yang didapatkan menjadi kurang valid. Pemilihan variabel bebas EPS dan PER didasari pada harapan bahwa variabel-variabel bebas tersebut dapat memberikan hubungan dan pengaruh terhadap variabel terikat, Imbal hasil saham. EPS merupakan ratio yang dapat menggambarkan net earnings dari perusahaan dalam periode saat ini dibandingkan dengan jumlah saham yang beredar di pasaran. Sedangkan PER akan mencerminkan ratio ratarata harga saham dibandingkan dengan EPS-nya. Jadi EPS merupakan ratio yang

4 39 mencerminkan harga saham yang didapatkan sebenarnya sampai saat sekarang ini, sedangkan PER merupakan ratio yang mencerminkan harga saham yang akan mampu dicapai berdasarkan EPS-nya untuk masa ke depannya. Apakah semakin tinggi PER itu baik atau tidak? Tidak ada jawaban yang benar akan pertanyaan di atas. Hal ini dikarenakan sebagian dari jawabannya tergantung pada keinginan para investor membayar untuk profit perusahaan. Semakin besar keinginan investor membayarnya, akan berarti investor memiliki kepercayaan bahwa perusahaan tersebut mempunyai prospek jangka panjang yang bagus di atas kedudukannya saat ini. Akan tetapi ada beberapa investor yang berpikiran berbeda dan berpendapat hal yang sebaliknya. 3.4 Hipotesis Penelitian Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah : Hipotesis untuk menguji apakah terdapat hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. o H o1 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROA dan risiko saham. H i1 : Ada hubungan yang signifikan antara ROA dan risiko saham. o H o2 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE dan risiko saham. H i2 : Ada hubungan yang signifikan antara ROE dan risiko saham. o H o3 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara EPS dan risiko saham. H i3 : Ada hubungan yang signifikan antara EPS dan risiko saham. o H o4 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio dan risiko saham.

5 40 H i4 : Ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio dan risiko saham. o H o5 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Assets Turnover Ratio dan risiko saham. H i5 : Ada hubungan yang signifikan antara Assets Turnover Ratio dan risiko saham. o H o6 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Current Ratio dan risiko saham. H i6 : Ada hubungan yang signifikan antara Current Ratio dan risiko saham. o H o7 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Debt Ratio dan risiko saham. H i7 : Ada hubungan yang signifikan antara Debt Ratio dan risiko saham. o H o8 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Debt to Equity Ratio dan risiko saham. H i8 : Ada hubungan yang signifikan antara Debt to Equity Ratio dan risiko saham. o H o9 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROA dan imbal hasil saham. H i9 : Ada hubungan yang signifikan antara ROA dan imbal hasil saham. o H o10 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE dan imbal hasil saham. H i10 : Ada hubungan yang signifikan antara ROE dan imbal hasil saham. o H o11 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara EPS dan imbal hasil saham. H i11 : Ada pengaruh yang signifikan antara EPS dan imbal hasil saham. o H o12 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio dan imbal hasil saham.

6 41 H i12 : Ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio dan imbal hasil saham. o H o13 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Assets Turnover Ratio dan imbal hasil saham. H i13 : Ada hubungan yang signifikan antara Assets Turnover Ratio dan imbal hasil saham. o H o14 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Current Ratio dan imbal hasil saham. H i14 : Ada hubungan yang signifikan antara Current Ratio dan imbal hasil saham. o H o15 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Debt Ratio dan imbal hasil saham. H i15 : Ada hubungan yang signifikan antara Debt Ratio dan imbal hasil saham. o H o16 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Debt to Equity Ratio dan imbal hasil saham. H i16 : Ada hubungan yang signifikan antara Debt to Equity Ratio dan imbal hasil saham. Hipotesis untuk menguji apakah terdapat pengaruh yang signifikan dari keseluruhan variabel independen terhadap variabel dependen (menggunakan uji regresi berganda antara variabel independen terhadap variabel dependen). o H o17 : Tidak ada pengaruh yang signifikan dari ROA, ROE, EPS, Price to Earning Ratio, Assets Turnover Ratio, Current Ratio, Debt Ratio, Debt to Equity Ratio secara bersama-sama terhadap risiko saham.

7 42 H i17 : Ada pengaruh yang signifikan dari ROA, ROE, EPS, Price to Earning Ratio, Assets Turnover Ratio, Current Ratio, Debt Ratio, Debt to Equity Ratio secara bersama-sama terhadap risiko saham. o H o18 : Tidak ada pengaruh yang signifikan dari ROA, ROE, EPS, Price to Earning Ratio, Assets Turnover Ratio, Current Ratio, Debt Ratio, Debt to Equity Ratio secara bersama-sama terhadap imbal hasil saham. H i18 : Ada pengaruh yang signifikan dari ROA, ROE, EPS, Price to Earning Ratio, Assets Turnover Ratio, Current Ratio, Debt Ratio, Debt to Equity Ratio secara bersama-sama terhadap imbal hasil saham. 3.5 Populasi dan Sampel Penelitian Populasi penelitian adalah industri farmasi yang Go Public di Bursa Efek Jakarta. Pemilihan sampel dilakukan berdasarkan metode Purposive Sampling atau Judgement Sampling sesuai dengan tujuan penelitian atau pertimbangan tertentu dari peneliti, yaitu: o Sampel merupakan perusahaan publik yang bergerak di sektor farmasi yang telah terdaftar pada Bursa Efek Jakarta sejak tahun 1997 atau sebelumnya. o Sampel telah menerbitkan laporan keuangan selama 6 tahun, yaitu tahun 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, dan 2004 lengkap dengan data rasio keuangan yang menjadi variabel independen penelitian ini. o Sampel mempunyai laporan keuangan per kwartal yang berakhir pada bulan 31 Maret, 31 Juli, 31 September dan 31 Desember. Hal ini dilakukan untuk menghindari adanya pengaruh perbedaan waktu dalam pengukuran variabel.

8 43 Berikut ini merupakan daftar perusahaan publik yang sesuai dengan kriteria penelitian, yaitu: First Issue Company Listing 1) Dankos Laboratories. Tbk 25 Mar Nov ) Darya Varia Lab. Tbk 05 Feb Nov ) Kalbe Farma,Tbk 10 Sep Juli ) Merck,Tbk 14 Okt Juli ) Schering Plough Ind.,Tbk 01 Nov Juni ) Temposcan Pasific,Tbk 20 Mei Juni Teknik Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data yang berasal dari data sekunder yang diperoleh dari Bursa Efek Jakarta. Data-data tersebut berupa harga saham harian perusahaan farmasi yang telah go public mulai dari tahun 1998 sampai 2004 dan laporan keuangan yang terdiri dari neraca dan laporan laba-rugi. Untuk laporan keuangan digunakan laporan keuangan kwartalan tahun 1997 sampai Pengambilan data bersumber dari Bursa Efek Jakarta karena Bursa Efek Jakarta merupakan bursa utama dalam perdagangan saham di Indonesia dengan demikian data yang diambil dapat mewakili pelaku pasar modal dalam mengambil keputusan investasi. 3.7 Teknik Analisis Data o Koefisien Korelasi

9 44 o Regresi Berganda o Pengujian Hipotesis o F-test o Multicollinearity o Autocorrelation o Heteroscedasitcity Koefisien Korelasi Iqbal Hasan (2002, p99-100), Koefisien korelasi adalah indeks atau bilangan yang digunakan untuk mengukur derajat hubungan, meliputi kekuatan hubungan dan bentuk / arah hubungan. Untuk kekuatan hubungan, nilai koefisien korelasi berada antara -1 dan 1. Untuk bentuk dan arah hubungan, nilai koefisien korelasi dinyatakan dalam positif (+) dan negatif (-). Tanda positif menunjukkan adanya hubungan positif antara dua variabel, di mana kenaikan satu variabel, akan diikuti oleh kenaikan variabel lainnya. Demikian pula sebaliknya, penurunan satu variabel akan diikuti oleh penurunan variabel lainnya. Sedangkan tanda negatif, menunjukkan adanya hubungan negatif antar variabel. Kenaikan satu variabel, akan menyebabkan penurunan variabel yang lain, dan penurunan satu variabel, akan menyebabkan kenaikan variabel yang lain. Secara singkat dapat ditunjukkan sebagai berikut: o Jika r = 0 atau mendekati, korelasi variabel lemah atau tidak ada korelasi.

10 45 o Jika r = -1 atau mendekati, korelasi variabel sangat kuat dan negatif. o Jika r = 1 atau mendekati, korelasi variabel sangat kuat dan positif Angka korelasi di atas 0.5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat, sedang di bawah 0.5 menunjukkan korelasi lemah. Angka korelasi berkisar pada 0 (tidak ada korelasi sama sekali) dan 1 (korelasi sempurna). Untuk lebih jelasnya maka dapat dilihat pada tabel berikut ini yang menunjukkan interpretasi nilai r yang diperoleh dari pengujian data. Tabel 3.1 Interpretasi Nilai Koefisien Korelasi R INTERPRETASI 0 Tidak ada korelasi Korelasi sangat rendah Korelasi rendah Korelasi agak rendah Korelasi cukup kuat Korelasi kuat 1 Korelasi sangat kuat Koefisien korelasi sederhana dapat dihitung dengan menggunakan Product Moment Method Correlation Analysis, dengan rumus: r = Cov (X i,y i ) S,S x y ne - (E ) (E ) r = {n(e ) - (E )} {n(e ) - (E )} xy x y 1/2 1/ x x y y Regresi Linier Berganda

11 46 Analisis regresi berganda digunakan untuk memprediksikan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen, bila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi (dinaikturunkan nilainya). Jadi, analisis regresi ganda akan dilakukan bila jumlah variabel independennya minimal dua. Untuk bisa membuat ramalan melalui regresi, maka data setiap variabel harus tersedia. Selanjutnya, berdasarkan data itu peneliti harus dapat menemukan persamaan melalui perhitungan. (Sugiyono, 2003, p ). Model analisis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: ROA ROE EPS Price to Earning Ratio Risiko saham Assets Turnover Ratio Imbal hasil saham Current Ratio Debt Ratio Debt to Equity Ratio Persamaan untuk regresi berganda adalah : Y = b 0 + (b 1 x X 1 ) + (b 2 x X 2 ) + (b 3 x X 3 ) + (b 4 x X 4 ) +.+ (b n x X n )

12 47 Sehingga dapat dibuat persamaan regresi berganda untuk perhitungan imbal hasil dan risiko nya : Risiko saham Y 1 = b 0 + (b 1 x X 1 ) + (b 2 x X 2 ) + (b 3 x X 3 ) + (b 4 x X 4 ) + (b 5 x X 5 ) + (b 6 x X 6 ) + (b 7 x X 7 ) + (b 8 x X 8 ) Keterangan : Y 1 = Risiko tiap sahamnya X 1 = ROA X 2 = ROE X 3 = EPS X 4 = Price to Earning Ratio X 5 = Assets Turnover Ratio X 6 = Current Ratio X 7 = Debt Ratio X 8 = Debt to Equity Ratio b 0 = Konstanta b 1 = Konstanta untuk perhitungan ROA b 2 = Konstanta untuk perhitungan ROE b 3 = Konstanta untuk perhitungan EPS b 4 = Konstanta untuk perhitungan Price to Earning Ratio b 5 = Konstanta untuk perhitungan Assets Turnover Ratio b 6 = Konstanta untuk perhitungan Current Ratio b 7 = Konstanta untuk perhitungan Debt Ratio

13 48 b 8 = Konstanta untuk perhitungan Debt to Equity Ratio Imbal hasil saham Y 2 = b 0 + (b 1 x X 1 ) + (b 2 x X 2 ) + (b 3 x X 3 ) + (b 4 x X 4 ) + (b 5 x X 5 ) + (b 6 x X 6 ) + (b 7 x X 7 ) + (b 8 x X 8 ) Keterangan : Y 2 = Imbal hasil tiap sahamnya X 1 = ROA X 2 = ROE X 3 = EPS X 4 = Price to Earning Ratio X 5 = Assets Turnover Ratio X 6 = Current Ratio X 7 = Debt Ratio X 8 = Debt to Equity Ratio b 0 = Konstanta b 1 = Konstanta untuk perhitungan ROA b 2 = Konstanta untuk perhitungan ROE b 3 = Konstanta untuk perhitungan EPS b 4 = Konstanta untuk perhitungan Price to Earning Ratio b 5 = Konstanta untuk perhitungan Assets Turnover Ratio b 6 = Konstanta untuk perhitungan Current Ratio b 7 = Konstanta untuk perhitungan Debt Ratio

14 49 b 8 = Konstanta untuk perhitungan Debt to Equity Ratio Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis adalah suatu prosedur yang akan menghasilkan suatu keputusan, yaitu keputusan gagal menolak (fail to reject) atau menolak hipotesis ini. Dalam penelitian tesis ini, digunakan prosedur pengujian hipotesis, seperti berikut 1) Menentukan formulasi hipotesisnya o Hipotesis nol (H o ) o Hipotesis Alternatif (H 1 ) 2) Menentukan taraf kesalahan dan taraf kepercayaan Taraf kesalahan adalah batas toleransi dalam menerima kesalahan dari hasil hipotesis terhadap nilai parameter populasinya. Suatu kesimpulan dari data sampel yang akan diberlakukan untuk populasi mempunyai peluang kesalahan dan kebenaran (kepercayaan) yang akan dinyatakan dalam bentuk persentase. Jika peluang kesalahan 5 %, maka taraf kepercayaan 95%. Peluang kesalahan dan kepercayaan ini disebut level of significant atau tingkat signifikansi. Suatu hipotesis dengan taraf kesalahan 1% berarti jika penelitian dilakukan pada 100 sampel yang diambil dari populasi yang sama, akan terdapat satu kesimpulan yang salah yang diberlakukan untuk populasi. Jadi, signifikansi adalah kemampuan untuk digeneralisasikan dengan kesalahan tertentu. Ada hubungan signifikan berarti hubungan itu dapat digeneralisasikan. Ada

15 50 perbedaan signifikan berarti perbedaan itu dapat digeneralisasikan (dapat berlaku umum). (Sugiyono, 2003, p144) Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan peluang kesalahan 5% dan taraf kepercayaan 95%. 3) Menentukan kriteria pengujian Kriteria pengujian adalah bentuk pembuatan keputusan dalam hal gagal menolak atau menolak hipotesis nol dengan cara membandingkan nilai hitung dengan nilai tabel atau dengan menggunakan probabilitas. 4) Melakukan uji statistik Uji statistik yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji regresi linier (uji korelasi, uji R Square, uji t) dan jika ternyata ada variabel yang mempunyai hubungan signifikan maka dilakukan uji regresi berganda. 5) Membuat kesimpulan Pembuatan kesimpulan merupakan penetapan keputusan dalam hal gagal ditolak atau menolak hipotesis nol sesuai dengan kriteria pengujian Uji F (F-test) Uji F digunakan untuk melakukan pengujian hipotesis bagi lebih dari dua variabel. Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah persamaan regresi yang diperoleh berdasarkan penelitian memiliki arti bila digunakan dalam penarikan kesimpulan mengenai hubungan sejumlah variabel yang dipelajari. Rumus F-test adalah

16 51 F= 2 R k 2 ( 1 - R ) ( n - k - 1 ) Kriteria pengujian: Dengan membandingkan statistik hitung dengan statistik tabel: o Jika F hitung > F tabel yang diperoleh dari tabel distribusi F dengan taraf signifikasi 5% maka H o ditolak. o Jika F hitung < F tabel yang diperoleh dari tabel distribusi F dengan taraf signifikasi 5% maka H o gagal ditolak. Berdasarkan probabilitas o Jika probabilitas > 0.05 maka H o gagal ditolak. o Jika probabilitas < 0.05 maka H o ditolak Multicollinearity Dalam regresi berganda dengan variabel independen X lebih dari satu, dua atau lebih variabel X adalah collinear jika variabel tersebut merupakan kombinasi linear antara masing-masing variabel. Multicollinearity dapat membuat perhitungan yang diperlukan regresi menjadi tidak stabil, bahkan menjadi mustahil. Multicollinearity juga dapat menghasilkan estimasi tak terduga standard error yang besar untuk koefisien variabel X. multicollinearity juga dikenal sebagai collinearity dan ill conditioning. Variabel X 1 dan X 2 merupakan collinear sejati bila: X 1 = a + bx 2, dengan nilai tertentu untuk a dan b

17 52 Variance Inflation Factor (VIF) 1 V, IF (X h ) = 1 - R 2 h di mana R h ² adalah nilai R² yang diperoleh untuk regresi variabel X h, sebagai dependen variabel, pada variabel X lainnya di persamaan awal dalam memprediksi Y. Solusi dari multicollinearity adalah: Salah satu solusi terbaik adalah dengan menghilangkan collinear variabel dari persamaan regresi yang ada. 1. Jika multicollinearity disebabkan oleh skema sampling yang cenderung mengandung nilai yang sama dari independen variabel lainnnya, perubahaan dalam perencanaan sampling dengan memasukkan elemen di luar jangkauan multicollinearity akan membantu mengurangi perluasan dari masalah ini. 2. Metode lain yang seringkali berhasil mengurangi penyebaran dari multicollinearity, atau bahkan menghilangkannya, adalah dengan mengubah bentuk dari beberapa variabel. Cara yang terbaik adalah dengan membentuk kombinasi baru dari variabel X yang tidak berhubungan dengan yang lain dan memasukkannya ke persamaan regresi. Sehingga yang jelas informasi yang terkandung akan tetap terjaga dan multicollinearity akan dihapus. 3. Multicollinearity mungkin dapat dihilangkan dengan menggunakan alternatif least squares procedure yang disebut ridge regression. Estimator koefisien yang dihasilkan oleh ridge regression menjadi bias,

18 53 akan tetapi dalam kasus tertentu, hal ini menjadi layak dipertimbangkan dengan pengurangan tingginya variasi dari estimator hasil multicollinearity Autocorrelation Salah satu asumpsi dasar dari model regresi yang telah dipertimbangkan adalah kebebasan dari error. Asumpsi ini sering dilanggar ketika data dikumpulkan lewat sekuential periode waktu karena residual dari point dalam waktu yang cenderung sama dengan residual poin waktu terdekatnya. Pola residual seperti ini dikenal dengan autocorrelation. Ketika autocorrelation muncul di dalam data, validitas dari regresi menjadi sangat diragukan. Statistik Durbin-Watson akan membantu mendeteksi keberadaan autocorrelation dalam data. Test Durbin-Watson adalah: H 0 : p 1 = 0 H 1 : p 1 0 Test statistik Durbin-Watson adalah: d = i i = 2 (e -e ) i i = 1 i i-1 e 2 i Heteroscedasticity

19 54 Dalam statistik, suatu urutan dari random variabel dikatakan Heteroscedastic bila urutan random variabel tersebut mempunyai varian yang berbeda-beda. Ketika heteroscedasticity ada, metode least-squares biasa tidak dapat digunakan untuk memperkirakan regresi dan metode lebih komplek harus digunakan, yang dikenal dengan generalized leastsquares. Jadi heteroscedasticity berarti non constant error variance, Hetero = different; scedasticity = tendency to scatter. Heteroskedastisitas menunjukkan bahwa varian dari setiap error bersifat heterogen yang berarti melanggar asumsi klasik yang mensyaratkan bahwa varian dari error harus bersifat homogen. Pengujian Heteroskedastisitas pada prinsipnya adalah akan menguji apakah antar prediktor mempunyai pengaruh signifikan dengan nilai residualnya. Jika nilai korelasi ini signifikan maka nilai residualnya tidak dapat diabaikan. Pengujian Heteroskedastisitas menggunakan korelasi Pearson karena akan diujinya keeratan hubungan antara hasil hasil pengamatan dari populasi yang mempunyai dua varian atau lebih (bivariate), di mana perhitungan ini mensyaratkan bahwa populasi asal sampel mempunyai dua varian atau lebih dan berdistribusikan normal. Korelasi Pearson banyak digunakan untuk mengukur korelasi interval atau rasio. Dalam pengujian Heteroskedastisitas, digunakan software SPSS 13 dengan memilih menu save agar didapatkan nilai residual dalam analisa regresi dan aktifkan Unstandardized pada kelompok residual. Setelah

20 55 munculnya satu variabel baru bernama res_1, korelasikan nilai residual ini dengan menggunakan korelasi Pearson. Cara mengkorelasikannya adalah dengan menggunakan menu analyze > correlate > Bivariate dan masukan semua variabel kecuali variabel terikat serta aktifkan Correlation Coefficient Pearson. Berdasarkan tingkat signifikansi dari korelasi Pearson maka : o Jika tingkat signifikansi > α = 0.05, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. o Jika tingkat signifikansi < α = 0.05, maka terjadi Heteroskedastisitas.