3. 1. Jenis Penelitian
Jenis atau desain penilitian merupakan mengidentifikasikan variabel dan mengembangkan kerangka teoritis sehingga data yang diperlukan dapat dikumpulkan dan dianalisis untuk sampai pada solusi (Sekaran; 2006: 152). Jenis penelitian yang digunakan peneliti adalah desain asosiatif kausal atau hubungan sebab akibat yaitu menganalisis hubungan antara satu variable dengan variable lainnya atau bagaimana suatu variable mempengaruhi variable lainnya.
3. 2. Tempat Dan Waktu Penelitian
Tempat penelitian diunduh dari website Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id, subjek dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Penelitian ini menggunakan data dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2012 dan di observasi dari November 2012 sampai dengan April 2013.
3. 3. Batasan Operasional
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan operasional dan memerlukan pengembangan dalam penelitian-penelitian berikutnya. Keterbatasan operasional dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sampel perusahaan asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dalam penelitian ini terlalu kecil sehingga hanya diperoleh 7 (tujuh) perusahaan asuransi sebagai sampel penelitian dengan kriteria tertentu.
2. Penelitian terbatas dibidang usaha asuransi.
3. Laporan keuangan sebagai data penelitian terbatas hanya 5 (lima) tahun, yaitu periode 2008 sampai 2012.
3. 4. Definisi Operasional Dan Pengukuran Variabel
Variabel independen yaitu variabel bebas yang keberadaannya dapat mempengaruhi perubahan dalam variabel dependen dan mempunyai hubungan positif dan negatif bagi variabel dependen. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Risk Base Capital (RBC) dan pertumbuhan premi neto (Ratio Margin Contribution).
Variabel dependen, yaitu variabel tidak bebas keberadaannya yang dipengaruhi oleh besarnya variabel independen. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah
Return On Invesment (ROI). Pada tabel 3.1 akan menjelaskan operasional variabel-variabel dalam penelitian ini.
Tabel 3. 1
Definisi Operasional Dan Pengukuran Variabel
3. 5. Populasi Dan Sampel Penelitian
Populasi adalah kumpulan seluruh elemen yang sejenis akan tetapi dapat dibedakan satu sama yang lain, perbedaan tersebut disebabkan karena adanya nilai karakteristik yang
Variabel Definisi Operasional Pengukuran Varibel Skala
Risk Base Capital (X1)
Risk Base Capital
menggambarkan perbandingan antara harta yang dimiliki setelah dikurangi kewajibannya dengan jumlah modal yang harus dipertahankan / dimiliki perusahaan asuransi selama periode perhitungan yang dilakukan.
RBC = Aktiva – Kewajiban Batas Tingkat Solvabilitas Minimum
Rasio
Ratio Margin Contribution (X2)
Ratio Margin Contribution menggambarkan perbandingan antara jumlah pendapatan dikurangi beban variable dan beban tetap per unit dengan total pendapatan selama periode perhitungan yang dilakukan.
RCM = Total Margin Kontribution Total Penjualan
Rasio
Return On Investment (Y)
Ratio Return On Investment merupakan rasio yang mengukur hubungan antar laba yang diperoleh dengan aktiva yang digunakan untuk menghasilkan pengembalian atas investasi tersebut.
ROI = Laba Bersih Total Aktiva
perusahaan asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2008 sampai dengan 2012 yang berjumlah 12 perusahaan (Tabel 3.2).
Sampel adalah pengumpulan data populasi untuk diselidiki karakteristik dari sebagian populasi (Supranto; 1994: 15-16). Teknik pemilihan sampel yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel berdasarkan kriteria tertentu. Berdasarkan metode pengambilan sampel tersebut, maka kriteria sampel yang digunakan oleh peneliti adalah sebagai berikut :
1. Perusahaan asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2008 sampai dengan 2012;
2. Perusahaan tersebut menyediakan data yang relevan terhadap perhitungan Risk Base Capital (RBC), pertumbuhan premi neto, dan Return On Investment (ROI) berdasarkan publikasi laporan keuangan perusahaan selama periode 2008 sampai dengan 2012; 3. Nilai Risk Base Capital perusahaan-perusahaan asuransi dapat memenuhi nilai standar
yang telah ditetapkan Departemen Keuangan RI selama periode 2008 sampai dengan 2012;
4. Perusahaan tersebut menghasilkan nilai positif tingkat pertumbuhan premi (Premium Growth Ratio) selama periode 2008 sampai dengan 2012;
5. Perusahaan tersebut dapat menghasilkan Return On Invesment selama periode 2008 sampai dengan 2012.
Berdasarkan kriteria di atas diperoleh 7 (tujuh) perusahaan asuransi sebagai sampel penelitian dengan periode penelitian selama 5 (lima) tahun sehingga yang akan di observasi sebanyak 35 unit analisis.
Tabel 3. 2
Populasi Dan Sampel Penelitian
Sumber : diolah peneliti dari Bursa Efek Indonesia; website www.idx.co.id di akses tanggal 25 November 2012.
3. 6. Jenis Data
Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder, data sekunder adalah data yang diperoleh dari sumber yang ada, yaitu data yang telah ada dan tidak perlu dikumpulkan sendiri oleh peneliti (Sekaran; 2006: 77). Sumber data tersebut dapat diperoleh melalui publikasi informasi perusahaan, catatan dan dokumen perusahaan, serta melalui informasi situs Web. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat time series yaitu dalam beberapa interval waktu tertentu dan sekumpulan data (pooling data) yang akan diuji dari suatu fenomena.
3. 7. Teknik Pengumpulan Data
Data dalam penelitian ini dikumpulkan melalui dua tahap. Tahap pertama dengan melakukan literatur dokumentasi, yaitu dengan mencari literatur berupa buku, jurnal ilmiah, skripsi, tesis, dan artikel yang berhubungan dengan penelitian ini. Pada tahap kedua dengan mengumpulkan data melalui media internet dari situs Bursa Efek Indonesia yaitu
No Kode Nama Perusahaan Kriteria Sampel
1 2 3 4 5
1. ABDA PT. ASURANSI BINA DANA ARTA,Tbk √ √ √ √ √ 1
2.
AHAP PT. ASURANSI HARTA AMAN
PRATAMA,TbK √ √ √ √ √ 2
3. AMAG PT. ASURANSI MULTI ARTHA GUNA,Tbk √ √ - √ √
4. ASBI PT. ASURANSI BINTANG,Tbk √ √ - √ -
5. ASDM PT. ASURANSI DAYIN MITRA,Tbk √ √ - √ √
6. ASJT PT. ASURANSI JASA TANIA,Tbk √ √ √ √ √ 3
7. ASRM PT. ASURANSI RAMAYANA,Tbk √ √ √ √ √ 4
8. LPGI PT. LIPPO GENERAL INSURANCE,Tbk √ √ √ √ √ 5
9. PNIN PT. PANIN INSURANCE,Tbk √ √ √ - √
10.
MREI PT. MASKAPAI REASURANSI
INDONESIA,Tbk √ √ √ √ √ 6
11. SMMA PT. ASURANSI SINARMAS, Tbk √ √ √ √ √ 7
www.idx.co.iduntuk memperoleh data laporan keuangan yang menjadi populasi dan sampel dalam penelitian ini.
3. 8. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan menggunakan software SPSS (Statistical Product and Service Solution). Data tersebut dianalisa melalui analisis kuantitatif statistik, yaitu data yang dinyatakan dalam angka-angka statistik melalui analisis statistik deskriptif, uji asumsi klasik yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi. Dilanjutkan dengan uji signifikan parsial (uji-t), uji signifikan simultan (uji-F), uji koefisien determinasi (R2), dan analisis regresi linear berganda menunjukkan integritas suatu nilai variabel yang diwakilinya dalam pengujian hipotesis. Analisis kuantitatif statistik tersebut diolah lebih lanjut dalam bentuk tabel, grafik, diagram, gambar dan sebagainya sehingga lebih informatif untuk digunakan oleh pihak lain.
3. 8. 1. Uji Multikolinearitas
Hasil uji multikolinearitas terindikasi dari hasil regresi statistik uji signifikan parsial (uji-t) dan uji signifikan simultan (uji-F). Jika terdapat banyak parameter koefisien statistik dari uji-t. Maka, diasumsikan bahwa tidak ada korelasi variabel independen yang signifikan. Sedangkan, hasil perhitungan uji-F lebih signifikan maka dapat diasumsi terdapat korelasi variabel independen yang multikolinearitas.
Indikator tidak adanya korelasi multikolinearitas dapat dinilai dari batas tolerance yang tidak kurang dari 0,1 dan variance inflation factor (VIF) tidak lebih dari 5. Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Suatu model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independennya (Ghozali; 2005: 110).
3. 8. 2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji regresi linier berganda mempunyai variasi yang sama dari suatu parameter pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali; 2005: 11). Model regresi yang baik adalah model homokedastisitas. Jika terdapat heteroskedastisitas maka hasil regresi menjadi tidak efisien dan menyebabkan misleading
meskipun tidak bias dan konsisten. Pada umumnya heteroskedastisitas dapat diuji pada data
cross section.
Mendeteksi terdapat atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan memperhatikan pada tabel grafik scatterplot, jika terdapat pola titik-titik yang teratur yakni bergelombang, melebar, kemudian menyempit maka dapat diindentifikasikan terdapat model heteroskedastisitas. Tetapi, jika terdapat pola yang titik-titik yang menyebar tidak beraturan di atas dan di bawah nilai 0 pada sumbu Y maka dapat diindentifikasikan tidak terjadi heteroskedastisitas.
3. 8. 3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui suatu model regresi linier terdapat korelasi antara error pada periode saat sekarang dengan error pada periode sebelumnya. Cara mendeteksi terdapat autokorelasi pada model adalah dengan melihat tabel kriteria nilai
Durbin Watson (DW)dengan cara membandingkan nilai statistk dengan tabel Durbin Watson
(Agusyana; 2011: 106). Jika, terdapat error pada hasil pola regresi dari periode yang berbeda saling berkorelasi maka dapat diindentifikasikan bahwa terdapat autokorelasi. Mendeteksi autokorelasi dapat digunakan dengan pedoman tes Durbin Watson (DW) sebagai berikut :
Tabel 3. 3
Kerangka Identifikasi Autokorelasi (Durbin Watson)
Nilai DW Hasil
0<DW<dl Tolak H
0 Autokorelasi positif dl<DW<du Hasil tidak dapat ditentukan 4-dl<DW<4 Tolak H
0 Autokorelasi negatif
du<DW<4-du Tidak ada autokorelasi positif atau negatif 3. 8. 4. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah suatu analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independent terhadap satu atau beberapa variabel dependent. (Supranto; 1994) Pada tahapan ini peneliti akan membuat model regresi linear berganda yang menggambarkan hubungan antara Risk Base Capital (RBC) dan pertumbuhan premi neto sebagai variabel independent terhadap Return On Investment (ROI) sebagai variabel dependent. Model regresi linear pada penelitian ini sebagai berikut :
e X b X b a Y 1 1 2 2 Keterangan:
Y = Return On Investment (ROI)
a = Konstanta
b1, b2 = Koefisien regresi
X1 = Risk Base Capital (RBC) X2 = Pertumbuhan premi neto
e = error-terms (faktor error/gangguan) 3. 8. 5. Uji Parsial (uji-t)
Uji parsial (uji-t) berfungsi menunjukkan apakah masing-masing variabel independen yang diuji dalam model regresi linear berganda mempengaruhi variabel dependen secara parsial. Bentuk pengujiannnya adalah :
Ha : artinya variabel Risk Base Capital dan ratio margin contribution secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Return On Investment.
Pengujian parsial (uji-t) dilakukan pada tingkat pengujian α 5% dan derajat kebebasan (degree of freedom) atau df = (n - k). Uji parsial ini dilakukan dengan membandingkan antara t-hitung dengan t-tabel dengan ketentuan sebagai berikut :
Jika t-hitung < t-tabel, atau Sig. > α, untuk α = 5%, maka Ha tidak dapat diterima. Jika t-hitung > t-tabel, atau Sig. < α, untuk α = 5%, maka Ha diterima.
3. 8. 6. Uji Simultan (uji-F)
Uji-F berfungsi untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang diuji dalam model regresi linear berganda mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen.
Bentuk pengujiannya adalah :
Ha : artinya variabel Risk Base Capital dan ratio margin contribution secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Return On Investment.
Uji simultan (uji-F) dilakukan dengan membandingkan signifikansi antara F-hitung dengan F-tabel dengan ketentuan sebagai berikut :
Jika F-hitung < F-tabel atau Sig. > α, untuk α = 5%, maka Ha tidak dapat diterima. Jika F-hitung > F-tabel atau Sig. < α, untuk α = 5%, maka Ha diterima.
3. 8. 7. Koefisien Determinasi (R²)
Pengujian Koefisien Determinasi (R²) berfungsi untuk mengukur proporsi atau persentase variabel independen yang diuji terhadap variasi naik turunnya variabel dependen. Koefisien determinasi berkisar antara nol sampai dengan satu (0 ≤ R² ≤ 1). Indikator Koefisien Determinasi (R²) adalah :
1. R² = 0 menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen.
2. R² semakin besar mendekati satu, menunjukkan semakin besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
3. R² semakin kecil mendekati nol, menunjukkan semakin kecilnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
BAB IV