Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif adalah suatu jenis penelitian yang bertujuan untuk membuat deskripsi secara sistematis, faktual dan akurat mengenai fakta-fakta, dan sifat-sifat populasi daerah tertentu Dirjen Dikti, 1981 (dalam Suryana, 2010). Penelitian ini mendeskripsikan faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan instrumen derivatif sebagai pengambilan keputusan hedging, maka data yang digunakan adalah data kuantitatif atau data sekunder yang diperoleh dari objek penelitian.
3.2 Definisi Operasional
Berikut adalah variabel yang digunakan dalam penelitian sebagai berikut:
3.2.1 Hedging atau Lindung nilai (Y)
Hedging merupakan suatu strategi untuk mengurangi resiko kerugian yang diakibatkan oleh turun-naiknya harga. Hedging sendiri menggunakan instrument derivatif seperti opsi, kontrak future, kontrak forward, dan swap. Apabila perusahaan menggunakan instrumen derivatif sebagai aktivitas hedging, diberi angka 1 sebagai kategori bahwa perusahaan melakukan aktivitas hedging, dan diberi angka 0 apabila perusahaan tidak melakukan penggunaan instrumen derivatif sebagai aktivitas hedging.
3.2.2 Debt to Equity Ratio (DER) (X1)
Debt to Equity Ratio (DER) mencerminkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya yang ditunjukkan oleh beberapa bagian dari modal sendiri atau ekuitas yang digunakan untuk membayar hutang. Debt to Equity Ratio (DER) merupakan perbandingan antara total hutang yang dimiliki perusahaan dengan total ekuitasnya. Secara matematis Debt to Equity Ratio (DER) dapat diformulasikan sebagai berikut (Widioatmodjo. 2009, (Ang, 1997).
3.2.3 Pertumbuhan Perusahaan (Growth) (X2)
Kesempatan Pertumbuhan Perusahaan yang tinggi menunjukkan nilai pasar yang semakin baik di antara perusahaan lainnya, hal itu membuat perusahaan percaya diri untuk menggunakan dana eksternal untuk penggunaan pertumbuhan perusahaan, selain itu membuat calon investor bersedia menanamkan dananya kepada perusahaan yang memiliki kesempatan pertumbuhan perusahaan yang tinggi, karena dinilai dapat menjadi sarana investasi yang baik.
GROWTH
3.2.4 Tingkat Likuiditas (Liquidity) (X3)
Likuiditas adalah kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban yang harus segera dipenuhi (Sutrisno, 2000). Likuiditas adalah menunjukkan kemampuan suatu perusahaan untuk memenuhi kewajiban pada saat ditagih,
perusahaan yang mampu memenuhi kewajiban keuangannnya tepat pada waktunya berarti perusahaan tersebut dalam keadaaan likuid.
3.2.5 Ukuran Perusahaan (Firm Size) (X4)
Besar kecilnya suatu perusahaan membuat pengambilan keputusannya pun berbeda-beda. Besarnya ukuran perusahaan dapat mempengaruhi kemudahan suatu perusahaan dalam memperoleh sumber pendanaan baik eksternal maupun internal). Semakin besar suatu perusahaan resiko yang diterima pun semakin besar, mereka cenderung lebih banyak melakukan aktivitas hedging untuk melindungi aset mereka.
Ukuran perusahaan (Firm Size) diproksikan melalui: Firm size = In Total Asset
2.3 Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di LQ45 rentang periode 2011-2014. Penentuan sampel menggunakan metode purposive sampling, yaitu penentuan sampel dari populasi yang memenuhi kriteria-kriteria yang dikehendaki oleh peneliti. Penentuan sampel dipilih dari populasi yaitu perusahaan yang memenuhi beberapa kriteria-kriteria dengan metode purposive sampling (pemilihan sampel dengan kriteria tertentu) sebagai berikut :
1 Perusahaan yang terdaftar di LQ 45 dan mempublikaikan laporan keuangan tahunan pada periode tahun 2010-2014
2 Perusahaan yang menggunakan hedging dan tidak menggunakan hedging pada tahun 2011-2014
3 Perusahaan yang menggunakan hedging forward pada tahun 2011-2014 dan perusahaan yang mempunyai data untuk penelitian.
Jumlah perusahaan yang terdaftar di LQ45 pada periode 2011-2014 adalah 45 perusahaan. Perusahaan yang memenuhi kriteria selama periode penelitian adalah 18 perusahaan yang diklasifikasikan menjadi 2 yaitu perusahaan yang menggunakan hedging forward dan perusahaan yang tidak menggunakan hedging.
Tabel 3.1 Sampel perusahaan
No Sampel Jumlah
1 Perusahaan yang menggunakan hedging forward 6
2 Perusahaan yang tidak menggunakan hedging 12
Total 18
3.4 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berisidata variabel dependen dan independen yang dilakukan perusahaan yang terdaftar di LQ45 selama tahun 2011 – 2014.. Sumber data berasal dari bursa efek indonesia (www.idx.co.id) dan publikasi Laporan Keuangan (ICMD). Dalam
melakukan penelitian ini juga dikumpulkan data atau informasi dari berbagai sumber bacaan seperti buku dan jurnal.
3.6 Metode Analisis 3.6.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi (standard deviation), maksimum dan minimum (Ghozali, 2011). Data yang telah terkumpul akan dianalisis dengan statistik deskriptif terlebih dahulu sebelum dilakukan analisis yang lain. Analisis statistik deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran / deskripsi data tersebut. 3.6.2 Analisi Regresi Logistik
Alat analisis data yang digunakan dalam menganalisis data penelitian yaitu : 1. Dengan menggunakan program SPSS (Statistical Product and Service
Solution).
2. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan model regresi logistikkarena model variabel dependen dalam model adalah variabel kategori (dikotomivariable), dengan memberi nilai 1 untuk perusahaan yang melakukan hedging dan nilai0 untuk perusahaan yang tidak melakukan hedging. Selain itu penggunaan model inididasarkan atas masukan dari beberapa penelitian sebelumnya yang menyarankanuntuk penggunaan model ini karena mempunyai tingkat klasifikasi yang lebihbaik dibandingkan model lain serta tidak sensitif terhadap jumlah sampel yangtidak sama frekuensinya (Januarti, 2002).
Kuncoro (2001) dalam Hardanto (2012) mengatakan bahwa regresilogistik memiliki beberapa kelebihan dibandingkan teknik analisis lain yaitu:
1. Regresi logistik tidak memiliki asumsi normalitas dan heteroskedastisitasatas variabel bebas yang digunakan dalam model sehingga tidakdiperlukan uji asumsi klasik walaupun variabel independen berjumlahlebih dari satu.
2. Variabel independen dalam regresi logistik bisa campuran dari variabelkontinu, distrik, dan dikotomis.
3. Regresi logistik tidak membutuhkan keterbatasan dari variabelindependennya. 4. Regresi logistik tidak mengharuskan variabel bebasnya dalam bentukinterval. Secara umum model regresi logistik dapat dinyatakan sebagai berikut:
atau
Keterangan:
p = probabilitas variabel dependen e = logaritma natural
b0= konstanta regresi b1,b2,...bn= koefisien regresi X1,X2,...Xn= variabel independen
Langkah-langkah analisis dalam regresi logistik menurut Ghozali (2009): 1) Menilai Model Fit
Langkah pertama adalah menilai overall fit model terhadap data. Beberapa tes statistic diberikan untuk menilai hal ini. Hipotesis untuk menilai model fit adalah :
Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Dari hipotesis ini jelas bahwa kita tidak akan menolak hipotesis nol agar model fit dengan data. Parameter yang digunakan adalah Fungsi Likelohood L dari model adalah probailitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, Lditransformasikan menjadi -2LogLterlebih dahulu untuk tujuan penelitian. Statistik -2LogL kadang-kadang disebutlikelihood rasio X2 statistic, dimana X2 distribusi dengan degree of freedom n– q, q adalah jumlah parameter dalam model. Apabila terjai penurunan nilai Likelihood pada awal (block number = 0) dengan nilai -2LogL pada(blocknumber = 1) maka dapat ditarik kesimpulan model fit dengan data dan merupakan regresi yang baik.
2) Cox dan Snell’s R square
Nilai Cox dan Snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square digunakan untk menunjukkan seberapa besar variabelitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Cox dan Snell’s Square merupakan ukuran yang meniru ukuran R2 pada multiple regressionyang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimumkurang dari 1 sehingga sulit diinterpretasikan. Negelkerke’s R squaremerupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell’s untuk memastikanbahwa nilainya bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell’s dengan nilai maksimumnya. Nilai Negelkerke’sR2 dapat diinterpretasikan seperti nilai R2 pada multiple regression.
3) Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of Fit Test
Menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai denganmodel. Jika nilai statistik Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of Fit Testlebih besar dari 0.05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak yang berarti tidak adaperbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehinggaGoodnes fit model baik karena model dapat memprediksi nilaiobservasinya. Jika nilai statistikHosmer and lameshow Goodness of fitlebih kecil dari 0.05, maka hipotesis nol ditolak dan berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karenamodel tidak mampu memprediksi nilai observasinya.
4) Uji Wald
Uji wald merupakan uji hipotesis yang pdilakukan dalam penelitian ini. Uji wald dilakuka utuk melihat pengaruh DER, Growth Opportunity, Liquidity, Firm size terhadap penggunaan hedging. Pengaruh tersebut dianggap signifikan terhadap hedging apabila signifikasi lebih kecil atau sama dengan 10% (0,10)
5) Estimasi Parameter dan Interprestasi
Estimasi maksimum likelihood parameter dari model dapat dilihat pada tampilan output variabel in the equation dengan formula hipotesis staistik sebagai berikut:
H0 : r = 0
H1 : r 0
Dengan kriteria :
Jika sig, > maka H0 diterima dan H1 ditolak Jika sig, < maka H0 ditolak dan H1 diterima
BAB IV