BAB III METODE PENELITIAN
3.4 Definisi Operasional
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
3.4.1 Variabel Independen (X)
Variabel independen dalam penelitian ini adalah perputaran total aktiva dan
leverage.
1. Perputaran Total Aktiva (Total Asset Turnover)(�1)
Rasio ini memperlihatkan seberapa efisien perusahaan menggunakan
aktivanya untuk mengingkatkan penjualannya dan mengindikasi perusahaan
bekerja mendekati kapasitas ( Brealey, 2006:79). Rasio ini dihitung dengan
rumus sebagai berikut:
Total Asset Turnover = ���������
����� ������x 100%
2. Debt to Asset(�2)
Rasio ini menekankan pada peran penting pendanaan hutang bagi
perusahaan dengan menunjukkan persentase aktiva perusahaan yang
didukung oleh pendanaan hutang (Van Horne, 2005:210). Rasio ini dapat
dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Debt to Asset Ratio= ���������
3.4.2 Variabel Dependen (Y)
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kinerja keungan perusahaan
yang diproyeksikan melalui Return on Asset (ROA). Return On Asset (ROA)
merupakan pengukuran kemampuan perusahaan secara keseluruhan di dalam
menghasilkan keuntungan dengan jumlah keseluruhan aktiva yang tersedia di
dalam perusahaan, semakin tinggi rasio ini maka semakin baik keadaan
perusahaan. Return On Asset dapat dihitung dengan membandingkan antara
keuntungan setelah pajak (earning after tax) dengan total aktiva.
ROA=����� ���� ℎ������ ℎ�����
��������� X 100 %
3.5 Skala Pengukuran Variabel
Skala pengukuran variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah
rasio. Dengan menggunakan laporan keuangan sebagai instrumen untuk
3.6 Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi adalah kelompok elemen yang lengkap, yang biasanya berupa
orang, objek, transaksi, atau kejadian dimana kita tertarik untuk mempelajarinya
atau menjadi objek penelitian (Kuncoro, 2009:103). Populasi dalam penelitian ini
adalah perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)
sebanyak 30 perusahaan.
Perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini dipilih berdasarkan
kriteria tertentu (purposive sampling) dengan tujuan untuk mendapatkan sampel
yang representative sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Sampel yang
digunakan dalam penelitian adalah sampel yang memenuhi kriteria berikut :
1. Perusahaan barang konsumsi di Bursa Efek Indonesia sejak tahun 2008
sampai dengan tahun 2012.
2. Perusahaan barang konsumsi dengan laporan keuangan yang
dipublikasikan dengan lengkap mulai tahun 2008 sampai dengan tahun
2012.
3. Perusahaan barang konsumsi memiliki laba bersih pada tahun 2008
sampai dengan tahun 2012.
Tabel 3.1
Jumlah Sampel Berdasarkan Kriteria Seleksi Sampel
No Kriteria Sampel Jumlah
1 Perusahaan barang konsumsi yang go publ ic di BEI mulai tahun 2008 sampai dengan tahun 2012
30
2 Perusahaan barang konsumsi yang tidak mempublikasikan laporan keuangan mulai tahun 2008 sampai dengan tahun 2012
(5)
3 Perusahaan barang konsumsi yang mengalami rugi mulai
tahun 2008 sampai dengan tahun 2012 (5)
Berdasarkan kriteria yang dikemukakan di atas, maka penarikan sampel
penelitian diperoleh berjumlah 20 perusahaan dan perusahaan tersebut menjadi
sampel penelitian. Data perusahaan dapat dilihat pada tabel 3.2.
Tabel 3.2
Daftar Perusahaan Barang Konsumsi yang Menjadi Sampel
No Kode Nama Perusahaan
1 AISA Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk
2 DLTA Delta Djakarta Tbk
3 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk
4 MLBI Multi Bintang Indonesia Tbk
5 MYOR Mayora Indah Tbk
6 PSDN Prasidha Aneka Niaga Tbk
7 SKLT Sekar Laut Tbk
8 STTP Siantar Top Tbk
9 ULTJ Ultrajaya Milk Industry and Trading Company Tbk
10 GGRM Gudang Garam Tbk
11 HMSP Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk
12 INAF Indofarma Tbk
13 KAEF Kimia Farma Tbk
14 KLBF Kalbe Farma Tbk
15 MERK Merck Tbk
16 TSPC Tempo Scan Pasific Tbk
17 MRAT Mustika Ratu Tbk
18 TCID Mandom Indonesia Tbk
19 UNVR Unilever Indonesia Tbk
3.7 Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data
yang digunakan berupa laporan tahunan dan informasi tambahan yang terdapat
dalam situs resmi Bursa Efek Indonesia.
3.8 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan melalui studi dokumentasi dengan
mengumpulkan data pendukung dari literatur, jurnal, dan buku-buku referensi
untuk mendapatkan gambaran masalah yang diteliti serta mengumpulkan data
sekunder yang relevan dari laporan yang dipublikasikan Bursa Efek Indonesia.
3.9 Teknik Analisis
Penelitian ini menggunakan dua teknik analisis yaitu analisis deskriptif
dan analisis regresi.
3.9.1 Analisis Deskriptif
Teknik analisis deskriptif adalah metode analisis dimana data- data yang
dikumpulkan, diklasifikasikan, dianalisis dan diinterpretasikan secara objektif
sehingga memberikan informasi dan gambaran mengenai topik yang dibahas.
3.9.2 Metode Analisis Statistik
Penelitian ini menggunakan analisis statistik yaitu analisis regresi linear
berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh perputaran total aktiva dan
asset(ROA) perusahaan barang konsumsi di Bursa Efek Indonesia pada tahun
2008-2012. Adapun persamaan regresi yang digunakan, yaitu:
Y = a + b1X1 + b2X2 + e Keterangan:
Y = Return on Asset
a = Konstanta
X1 = Perputaran Total Aktiva
X2 = Debt to Asset
b 1 = Koefisien regresi variabel X1
b 2 = Koefisien regresi variabel X2
e = Standard error
3.9.3 Uji Asumsi Klasik
Penelitian ini menggunakan bantuan program software SPSS 17.0 for
Windows (Statistic Product & Service Solution) dalam penelitian ini. Sebelum
melakukan analisis regresi, agar didapat perkiraan yang efisien dan tidak bisa
dilakukan pengujian asumsi klasik. Adapun syarat Asumsi Klasik yang harus
dipenuhi model regresi berganda sebelum data tersebut dianalisis adalah sebagai
berikut:
1. Uji Normalitas
Salah satu uji persyaratan yang harus dipenuhi yaitu uji normalitas
data populasi. Hasil uji normalitas yang baik adalah bentuk distribusi normal
berada pada suatu garis lurus. Sedangkan jika titik-titik tersebut membentuk
seperti huruf S, maka menunjukkan bahwa data menjulur (skew) (Rochaety
et.al, 2009:104). Uji ini juga dilakukan dengan beberapa pendekatan, antara
lain:
a. Pendekatan Kolmogorv-Smirnov
Alat uji ini digunakan untuk memastikan apakah data di sepanjang
garis diagonal berdistribusi normal. Hipotesisnya sebagai berikut:
H0 = data residual berdistribusi normal
Ha = data rasidual tidak berdistribusi normal
Dengan menggunakan tingkat signifikan (�) 5%. Jika nilai Asymp.Sig
(2 tailed) > taraf nyata (α), maka H0 diterima artinya data residual berdistribusi normal. Sebaliknya jika nilai Asymp.Sig (2 tailed)< taraf nyata
(α), maka H0 diterima artinya data residual tidak berdistribusi normal. b. Pendekatan Histogram
Untuk menguji normalitas data dapat dilihat dengan kurva normal.
Kurva normal yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri khusus, salah satu
diantaranya adalah mean, modus, dan median pada tempat yang sama.
Ukuran kemiringan puncak kurva ke kiri atau ke kanan dikenal dengan nama
“kemiringan kurva” atau “kemencengan kurva” (skewness). Kemencengan
suatu kurva distribusi data dapat bertanda positif (arah kanan) dan bertanda
negatif (arah kiri).
PP plot akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis (sumbu x)
melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel (sumbu y). Apabila plot dari
keduanya berbentuk linier (didekati garis lurus), maka hal ini merupakan
indikasi bahwa residual menyebar normal. Bila pola-pola titik yang terletak
selain di ujung-ujung plot masih berbentuk linier, meskipun ujung-ujung plot
agak menyimpang dari garis lurus, dapat dikatakan bahwa sebaran data
adalah menyebar normal.
2. Uji Heteroskedastisitas
Asumsi heteroskedastisitas adalah asumsi dalam regresi dimana varians
dari residual tidak sama untuk satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika
varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka
disebut homoskedastisitas. Salah satu uji untuk mengetahui
heteroskedastisitas ini adalah dengan melihat penyebaran dari varians residual
pada diagram pencar (scatter plot). Analisis pada gambar scatter plot yang
menyatakan model regresi linear berganda tidak terdapat heteroskedastisitas
(Nugroho, 2005:63) jika:
1. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0
2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja
3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk bola bergelombang
melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
4. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
Uji ini juga dapat dilakukan melalui uji Glejser, yaitu dengan meregres
dari taraf nyata 5%, maka dianggap tidak terjadi masalah heteroskedastisitas,
dan begitu sebaliknya.
3. Uji Autokorelasi
Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi
linear berganda ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dan
kesalahan pengganggu pada periode t-1 (periode sebelumnya). Model regresi
yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Gejala autokorelasi
dideteksi dengan menggunakan Durbin-Watson test. Untuk mendeteksi ada
tidaknya autokorelasi maka dilakukan pengujian Durbin-Watson(DW)
dengan ketentuan sebagai berikut:
Kriteria pengambilan keputusan uji autokorelasi ditunjukkan pada
Tabel 3.3 sebagai berikut:
Tabel 3.3
Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis nol Jika Keputusan
Tidak ada autokorelasi positif 0<DW<dL Ditolak Tidak ada autokorelasi positif DL< DW < dU No decision Tidak ada autokorelasi negatif 4-dL< DW < 4 Ditolak Tidak ada autokorelasi negatif 4-dU< DW <4-dL No decision Tidak ada autokorelasi, positif atau
negatif
dU < DW < 4-dU Tidak ditolak
Sumber: Situmorang dan Lufti (2011) Keterangan:
dL = Batas bawah dU = Batas Atas
Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi
ditemukan adanya korelasi antara veriabel independen. Jika terjadi korelasi,
maka dikatakan terdapat masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Pengujian
terhadap ada tidaknya multikolinieritas dilakukan dengan melihat toleransi
variabel dan Variance Inflation Factor (VIF) dengan membandingkan
sebagai berikut:
1. Bila VIF >5 terdapat masalah multikolinieritas
2. Bila VIF<5 tidak terdapat masalah multikolinieritas
3. Tolerance < 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
4. Tolerance > 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas.
3.9.4 Pengujian Hipotesis
Model regresi yang sudah memenuhi asumsi-asumsi klasik tersebut akan
digunakan untuk menganalisis, yaitu melalui pengujian hipotesis sebagai berikut:
1.Uji Signifikansi Simultan (Uji-F)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel
bebas secara bersama-sama atau serempak mempunyai pengaruh yang
signifikan terhadap variabel terikat. Bentuk pengujiannya adalah:
H0:b1=�2=0, artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara
bersamaan dari perputaran total aktivadan debt to asset
ratio terhadap return on asset (ROA) perusahaan barang
Ha: minimal satu ��≠ 0, artinya terdapat pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari perputaran total aktivadan debt to asset
ratio terhadap return on asset (ROA) perusahaan barang
konsumsi di Bursa Efek Indonesia
Dengan menggunakan tingkat signifikan (α) 5%, jika nilai sig.F >
0,05 maka H0 diterima, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan secara
bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika
nilai sig. F < 0,05 maka Haditerima, artinya ada pengaruh yang signifikan
secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Pengambilan keputusan juga dapat dilakukan dengan membandingkan
nilai Fhitung dan nilai Ftabel. Dimana kriterianya, yaitu:
H0 diterima jika Fhitung < Ftabel pada α = 5% Ha diterima jika Fhitung > Ftabel pada α = 5%
2.Uji Signifikansi Parsial (uji-t)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah setiap variabel
bebas secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap
variabel terikat. Bentuk pengujiannya adalah:
Perputaran Total Aktiva
H0 : b1 = 0, artinya perputaran total aktivatidak berpengaruh yang
signifikan terhadap return on asset (ROA) perusahaan
H0 : b1 ≠ 0, artinya perputaran total aktivaberpengaruh yang signifikan
terhadap return on asset (ROA) perusahaan barang
konsumsi di Bursa Efek Indonesia.
Debt to Asset
H0 : b2 = 0, artinya debt to asset ratio tidak berpengaruh yang signifikan
terhadap return on asset (ROA) perusahaan barang
konsumsidi Bursa Efek Indonesia.
H0 : b2 ≠ 0, artinya debt to asset ratio berpengaruh yang signifikan
terhadap return on asset (ROA) perusahaan barang
konsumsidi Bursa Efek Indonesia.
Dengan menggunakan tingkat signifikan (α) 5%, jika nilai sig. t> 0,05 H0 diterima, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan variabel
bebas terhadap variabel terikat. Sebaliknya jika sig. t< 0,05 Ha diterima,
artinya ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap
variabel terikat. Nilai thitung juga dapat dibandingkan dengan nilai ttabel.
Kriteria pengambilan keputusannya yaitu:
H0 diterima jika- ttabel< thitung < ttabel pada α = 5%
3. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi adalah koefisien nilai yang menunjukkan
besarnya variasi variabel terikat (dependent variable) yang dipengaruhi
oleh variasi variabel bebas (independent variable). Pengukuran besarnya
persentase kebenaran dari uji regresi tersebut dapat dilihat melalui nilai
koefisien determinasi multiple R2 (koefisien determinan mengukur
proporsi dari variasi yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas).
Apabila nilai R2 suatu regresi (mendekati satu), maka semakin baik
regresi tersebut dan semakin mendekati nol, maka variabel independen