3.1. Desain Penelitian
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan desain asosiatif kausal. Peneliti menganalisis pengaruh tingkat suku bunga dan kurs terhadap return saham, dimana tingkat suku bunga dan kurs merupakan variabel yang mempengaruhi, sedangkan return saham merupakan variabel yang dipengaruhi.
3.2. Populasi dan Sampel Penelitian 3.2.1. Populasi
Populasi adalah sekelompok orang, kejadian, sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu. (Erlina, 2008:74). Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011. Adapun jumlah populasi dalam penelitian ini sebanyak 31 perusahaan dengan periode penelitian selama tiga tahun.
3.2.2. Sampel
Sampel adalah bagian dari populasi yang digunakan untuk memperkirakan karakteristik populasi (Erlina, 2008:74). Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik non-probability sampling dengan cara purposive sampling yaitu “teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu.” (Erlina, 2008:83)
Adapun kriteria pengambilan sampel yang ditetapkan oleh peneliti adalah sebagai berikut :
1. Perusahaan perbankan tersebut terdaftar di BEI pada tahun 2009, 2010, dan 2011.
2. Perusahaan perbankan tersebut menerbitkan dan mempublikasikan laporan keuangan tahunan auditan selama periode pengamatan.
3. Perusahaan perbankan tersebut memiliki laba positif selama masa periode penelitian.
4. Perusahaan perbankan tersebut memiliki saham yang aktif diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia pada periode pengamatan.
Berdasarkan kriteria yang dikemukakan diatas, peneliti mengambil 24 perusahaan perbankan sebagai sampel, sehingga jumlah seluruh sampel adalah 72 sampel. Perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI pada tahun 2011 disajikan dalam Tabel 3.1.
Tabel 3.1.
Daftar Populasi dan Sampel Penelitian
No. Kode Kriteria Sampel
1 2 3 4 1. AGRO Sampel 1 2. INPC Sampel 2 3. BBKP Sampel 3 4. BNBA Sampel 4 5. BPAP X 6. BACA Sampel 5 7. BBCA Sampel 6 8. BNGA Sampel 7 9. BDMN X 10. BAEK Sampel 8 11. SDRA Sampel 9
13. BJBR x 14. BKSW Sampel 10 15. BMRI Sampel 11 16. MAYA Sampel 12 17. MEGA Sampel 13 18. BCIC Sampel 14 19. BBNI Sampel 15 20. NISP Sampel 16 21. BBNP Sampel 17 22. PNBN Sampel 18 23. BNLI Sampel 19 24. BEKS X 25. BBRI Sampel 20 26. BSIM x 27. BSWD Sampel 21 28. BBTN x 29. BTPN Sampel 22 30. BVIC Sampel 23 31. MCOR Sampel 24 Sumber : www.idx.co.id
Daftar Sampel Perusahaan
NO. Nama Perusahaan Kode
1. Bank Agro Niaga Tbk AGRO
2. Bank Artha Graha Internasional Tbk. INPC
3. Bank Bukopin Tbk. BBKP
4. Bank Bumi Arta Tbk. BNBA
5. Bank Capital Indonesia Tbk. BACA
6. Bank Central Asia Tbk. BBCA
7. Bank CIMB Niaga Tbk. BNGA
8. Bank Ekonomi Raharja Tbk BAEK
9. Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk. SDRA
10. Bank Kesawan Tbk. BKSW
11. Bank Mandiri (Persero) Tbk. BMRI 12. Bank Mayapada Internasional Tbk. MAYA
13. Bank Mega Tbk. MEGA
14. Bank Mutiara Tbk. BCIC
15. Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. BBNI
16. Bank NISP OCBC Tbk. NISP
17. Bank Nusantara Parahyangan Tbk. BBNP
18. Bank Pan Indonesia Tbk. PNBN
19. Bank Permata Tbk. BNLI
20. Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. BBRI
22. Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk. BTPN 23. Bank Victoria Internasional Tbk. BVIC 24. Bank Windu Kentjana Internasional Tbk. MCOR Sumber : www.idx.co.id
3.3. Jenis dan Sumber Data 3.3.1. Jenis Data
Dalam penelitian ini jenis data yang dipergunakan adalah data sekunder. Data sekunder adalah data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pihak pengumpul data primer atau oleh pihak lainnya (Husein (2011) dalam Aziz (2012)). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series untuk semua variabel yang meliputi return saham perusahaan perbankan, tingkat suku bunga dan kurs. Data-data time series disebut juga data deret waktu, merupakan sekumpulan data dari suatu fenomena tertentu yang diperoleh dalam beberapa interval waktu tertentu, misalnya tahunan. Periode dalam penelitian ini dimulai dari tahun 2009, 2010 dan 2011.
3.3.2. Sumber Data
Sumber data dalam penelitian ini meliputi tingkat suku bunga dan kurs yang diperoleh dari laporan bulanan Bank Indonesia melalui situs www.bi.go.id sedangkan return saham diolah oleh peneliti sendiri dan return on asset perbankan dari situs www.idx.co.id untuk memperoleh laporan keuangan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan periode waktu tiga tahun (2009-2011).
3.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 3.4.1. Teknik dokumentasi
Dokumentasi adalah pengumpulan data yang bersumber pada benda-benda tertulis (Arikunto, 2002). Pengumpulan data berdasarkan dokumen atau laporan tertulis yang terpublikasi dan dapat dipertanggungjawabkan. Pencarian data secara dokumentatif dapat melalui media cetak, website, blog ilmiah, laporan hasil riset dan lain-lain. Melalui teknik dokumentasi akan diperoleh laporan keuangan bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
3.4.2. Teknik studi pustaka (Library research)
Library Research yaitu pengumpulan informasi pada literatur-literatur yang relevan dan mendukung materi yang dibahas. Pencarian library research dapat melalui buku teks/e-book, jurnal/e-journal, karya tulis ilmiah, skripsi, tesis, disertasi.
3.5. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Variabel-variabel dalam penelitian ini dapat digambarkan dan didefinisikan secara operasional sebagai berikut :
3.5.1. Variabel Dependen
Variabel dependen yaitu return saham. Return yang diterima oleh pemegang saham, adalah tingkat keuntungan yang didapat oleh pemodal atas investasi saham yang dilakukan. Variabel return saham diukur dari perubahan harga pasar saham.
Return Saham = Pt - Pt-1 x 100% Pt-1
Keterangan :
Pt = Harga saham sekarang
Pt -1 = Harga saham periode sebelumnya
3.5.2. Variabel Independen 3.5.2.1. Tingkat suku bunga
Suku bunga yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Suku Bunga Bank Indonesia yaitu Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) jangka waktu satu bulanan yang dikeluarkan dan dipublikasikan oleh Bank Indonesia.
3.5.2.2. Kurs/nilai tukar uang
Kurs yang digunakan adalah kurs Rupiah terhadap US Dollar di Bank Indonesia secara periodik 1 bulanan yang diolah dari dari data laporan tahunan Bank Indonesia. Variabel ini diukur dengan menggunakan kurs tengah RP terhadap US $ di Bank Indonesia.
3.5.2.3. Return on asset
Return on asset (ROA) merupakan rasio profitabilitas yang digunakan untuk mengukur efektifitas perusahaan di dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang dimilikinya. Secara matematis ROA dapat
ROA = Net Income After Tax x 100% Total Asset
Keterangan :
Net Income After Tax = Laba bersih sesudah pajak
Total Assets = Rata-rata total aktiva (asset) yang diperoleh dari rata-rata total aset awal tahun dan akhir tahun.
Berikut ini pada tabel 3.2 akan menjelaskan definisi operasional variabel:
Tabel 3.2.
Definisi Operasional Variabel
No Variabel Pengertian Skala Pengukuran 1. Return
Saham
Selisih antara harga saham pe-nutupan saham periode seka-rang dikuseka-rangi dengan harga saham periode sebelumnya di-bagi dengan harga saham pe-riode sebelum-nya
Rasio Return Saham = Pt - Pt-1 x 100% Pt-1 2. Tingkat Suku Bunga Harga dari penggunaan uang untuk jangka waktu tertentu atau harga dari peng-gunaan uang yang dipergu-nakan pada saat ini dan akan dikembalikan
Rasio Rata-rata tingkat suku bunga SBI= Jumlah tingkat suku bunga periode harian selama 1 bulan
Jumlah periode waktu selama 1 bulan
pada saat men-datang. (Herman (2003) 3. Kurs/ Nilai Tukar
Kurs atau harga mata uang ter-hadap mata uang lain/asing
Rupiah Kurs rupiah terhadap dollar
4. Return On Asset
Rasio profitabi-litas yang digu-nakan untuk mengukur efek-tifitas perusaha-an dalam meng-hasilkan keun-tungan dengan memanfaatkan aktiva yang di-milikinya.
Rasio ROA = Net Income After Tax x100% Total Asset
3.6. Metode Analisis Data
Pada penelitian ini, metode analisis data dilakukan dengan menggunakan metode analisis statistik dan menggunakan software SPSS. Pengujian statistik dalam penelitian ini terdiri dari pengujian asumsi klasik dan pengujian hipotesis.
3.6.1. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik yang digunakan yaitu: uji normalitas, multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas yang secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut:
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal/mendekati normal. Pengujian normalitas ini dapat dilakukan melalui dua cara, yaitu dengan analisis grafik dan analisis statistik (Ghozali, 2011).
3.6.1.2. Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali (2011) uji ini bertujuan menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Pada model regresi yang baik antar variabel independen seharusnya tidak terjadi kolerasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikoliniearitas dalam model regresi diilakukan dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF) yang dapat dilihat dari output SPSS. Sebagai dasar acuannya dapat disimpulkan:
a. Jika nilai tolerance > 10 persen dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolineritas antar variabel bebas dalam model regresi.
b. Jika nilai tolerance < 10 persen dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolinaeritas antar variabel bebas dalam model regresi.
3.6.1.3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah yang bebas autokorelasi.
Untuk mendeteksi autokorelasi, dapat dilakukan uji statistik melalui uji Durbin-Watson (DW test) (Ghozali, 2011).
DW test sebagai bagian dari statistik non–parametrik dapat digunakan untuk menguji korelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi diantara variabel independen. DW test dilakukan dengan membuat hipotesis:
a. Ho : tidak ada autokorelasi ( r = 0 ) b. Ha : ada autokorelasi ( r ≠ 0 )
Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah:
a. Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound (du) dan (4–du) maka koefisien autokorelasi = 0, berari tidak ada autokorelasi. b. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower boun (dl) maka koefisien autokorelasi > 0, berarti ada autokorelasi positif. c. Bila nilai DW lebih besar dari (4-dl) maka koefisien autokorelasi <
0, berarti ada autokorelasi negatif.
d. Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak antara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.6.1.4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah yang terjadi homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas
dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dengan residualnya (SRESID).
Dasar analisisnya:
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk suatu pola tertentu, yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika tidak ada pola tertentu serta titik–titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Analisis dengan grafik plot memiliki kelemahan yang cukup signifikan karena jumlah pengamatan mempengaruhi hasil ploting. Semakin sedikit jumlah pengamatan, semakin sulit untuk mengintepretasikan hasil grafik plot.
3.6.2. Analisis Regresi Berganda
Teknik analisis yang digunakan adalah model regresi linier berganda yang persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut:
Y = a + β1 X1+ β 2 X2 + e Keterangan:
Y = Return saham X1 = Tingkat suku bunga
X2 = Kurs/nilai tukar rupiah terhadap dollar A = Konstanta
e = Error
Nilai koefisien regresi disini sangat menentukan sebagai dasar analisis, mengingat penelitian ini bersifat fundamental method. Hal ini berarti jika koefisien b bernilai positif (+) maka dapat dikatakan terjadi pengaruh searah antara variabel bebas (independen) dengan variabel terikat (dependen), setiap kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan kenaikan variabel terikat. Demikian pula sebaliknya, bila koefisien nilai b bernilai negatif (-), hal ini menunjukkan adanya pengaruh negatif dimana kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan penurunan nilai variabel terikat.
3.6.3. Pengujian Hipotesis
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit nya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinansi, nilai statistik F dan nilai satistik t. Perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik, apabila uji nilai statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana Ho ditolak). Sebaliknya, disebut tidak signifikan bila uji nilai statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima. 3.6.3.1. Uji t (Parsial)
Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing tingkat suku bunga, kurs dan return on asset terhadap return saham perusahaan perbankan di BEI. Langkah–langkah pengujian yang dilakukan adalah dengan pengujian dua arah, sebagai berikut (Gujarati, 2010):
Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen (risiko investasi) secara parsial. b. Menentukan tingkat signifikansi (α) sebesar 0,05
c. Membandingkan thitung dengan ttabel. Jika thitung lebih besar dari ttabel maka Ha diterima. Nilai thitung dapat dicari dengan rumus (Gujarati, 2010):
Thitung = Koefisien regresi Standar deviasi
1. Bila – ttabel < - thitung dan thitung < ttabel, variabel bebas (independen) secara individu tak berpengaruh terhadap variabel dependen.
2. Bila thitung > ttabel dan –thitung < -ttabel, variabel bebas (independen) secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen.
d. Berdasarkan probabilitas Ha akan diterima jika nilai probabilitasnya kurang
dari 0,05 (α).
e. Menentukan variabel independen mana yang mempunyai pengaruh paling dominan terhadap variabel dependen. Hubungan ini dapat dilihat dari koefisien regresinya.
3.6.3.2. Uji F (Simultan)
Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel tidak bebas. Tahapan uji F sebagai berikut:
a. Merumuskan Hipotesis (Ha)
Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan.
b. Menentukan tingkat signifikansi yaitu sebesar 0.05 (α=0,05)
c. Membandingkan Fhitung dengan Ftabel
Nilai Fhitung dapat dicari dengan rumus (Gujarati, 1999): Fhitung = R2 / ( k - 1 )
( 1 - R2 ) / ( N – k ) dimana:
R2 = Koefisien determinasi K = Banyaknya koefisien regresi N = Banyaknya observasi
1. Bila Fhitung < Ftabel, variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
2. Bila Fhitung > Ftabel, variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen.
d. Berdasarkan probabilitas
Dengan menggunakan nilai probabilitas, Ha akan diterima jika probabilitas kurang dari 0,05.
e. Menentukan nilai koefisien determinasi, dimana koefisien ini menunjukkan seberapa besar variabel independen pada model yang digunakan mampu menjelaskan variabel dependennya.
3.6.3.3. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Nilai R2 terletak antara 0 sampai
dengan 1 (0 ≤ R2 ≤ 1). Tujuan menghitung koefisien determinasi adalah untuk
mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Perhitungan nilai koefisien deteminasi ini diformulasikan sebagai berikut:
R2 = ESS TSS Dimana:
R2 = Koefisien determinasi majemuk (multiple coeficient of determinant), yaitu proporsi variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas secara bersama-sama.
ESS = Explained sum of squares, atau jumlah kuadrat yang dijelaskan atau variabel nilai variabel terikat yang ditaksir di sekitar rata-ratanya.
TSS = Total sum of squares, atau total variabel nilai variabel terikat sebenarnya di sekitar rata-rata sampelnya.
Bila R2 mendekati 1 (100%), maka hasil perhitungan menunjukkan bahwa makin baik atau makin tepat garis regresi yang diperoleh. Sebaliknya jika nilai R2 mendekati 0 maka menunjukkan semakin tidak tepatnya garis regresi untuk mengukur data observasi.
BAB IV
