BAB III METODE PENELITIAN
F. Metode Analisis Data
1. Statistik Deskriptif
Statistik Deskriptif adalah metode statistika yang digunakan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan data yang telah dikumpulkan menjadi sebuah informasi.
2. Pengujian Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan suatu model yang baik, maka analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Pengujian asumsi klasik tersebut meliputi :
a. Uji Normalitas
Menurut (Ghozali, 2005) uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel independen dan variabel dependen berdistribusi
normal. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk melihat normalitas data dapat diklakukan dengan melihat histogram atau pola distribusi data normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari nilai residualnya. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen (Erlina, 2008). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebasnya (Ghozali, 2005). Multikolinieritas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai Variance Inflation Faktor (VIF) dan korelasi di antara variabel independen. Jika nilai VIF > 10, maka terjadi multikolinearitas di antara variabel independen.
c. Uji Heteroskedasitas
Menurut (Ghozali, 2005) uji heteroskedasitas bertujuan untuk melihat apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel
dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Suatu model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedasitas. Deteksi ada tidaknya gejala heteroskedasitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu. Jika membentuk pola tertentu maka telah terjadi gejala heteroskedasitas.
d. Uji Autokorelasi
Pada data time series sering ditemukan adanya masalah autokorelasi. Menurut (Ghozali, 2005) uji autokorelasi menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, berarti dijumpai problem korelasi. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut :
Tabel 3.3 Kriteria Keputusan
Hipotesis Nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d <dl Tidak ada autokorelasi positif No Decision dl < d < du Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 – dl < d < 4 Tidak ada autokorelasi negatif No Decision 4 – du < d < 4 – dl Tidak ada autokorelasi,
positif atau negatif
3. Pengujian Hipotesis
Hipotesis diuji dengan menggunakan analisis regresi linear berganda. Analisis regresi ini digunakan untuk memperkirakan atau meramalkan hubungan antara dua variabel dengan membuat sebuah asumsi ke dalam suatu bentuk fungsi tertentu. Dimana varibel dependen dapat diprediksikan melalui variabel independen secara individual, sehingga dapat digunakan untuk memutuskan apakah naik atau turunnya variabel dipenden dapat dilakukan dengan menaikkan atau menurunkan variabel independen.
Model Regresi H1 : Y1= a + b1X1 + e H2 : Y2= a + b2X2 + e H3 : Y3= a + b3X3 + e H4 : Y4= a + b1X1 +b2X2+b3X3+ e Keterangan :
Y = Kebijakan Hutang (DAR) X 1 = Kepemilikan Institusional X2 = Kepemilikan Manajerial X3 = Free Cash Flow
a = Konstanta
b 1 = Koefisien regresi variabel INST b2 = Koefisien regresi variabel MOWN
b3 = Angka arah (koefisien regresi) variabel FCF e = Error
Analisis terhadap hasil regresi dilakukan melalui langkah- langkah sebagai berikut:
a. Uji Parsial ( t-test)
Uji parsial digunakan untuk menguji seberapa jauh pengaruh satu variable penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variable dependen (Ghozali, 2005). Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis adalah :
1). Ha diterima apabila t-hitung > t-tabel, pada α = 5% dan nilai p-value < level of significant sebesar 0,05.
2). Ha ditolak apabila t-hitung < t-tabel, pada α = 5% dan nilai p-value > level of significant sebesar 0,05
b. Uji Simultan (F-test)
Uji F dilakukan untuk menunjukkan apakah semua variabel u independen atau bebas yang dimasukkan dalam model regresi berganda mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Ghozali, 2005). Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis adalah :
1). Ha diterima apabila F-hitung > F-tabel, pada α = 5% dan nilai p- value < level of significant sebesar 0,05
2). Ha ditolak apabila F-hitung < F-tabel, pada α = 5% dan nilai pvalue > level of significant sebesar 0,05.
c. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien Determinasi (R2) mengukur seberapa jauh kemampuan model menerangkan variasi variable independen (Ghozali, 2005). Nilai koefisien determinasi dapat dilihat pada R Square. Jika nilai R Square
dikatakan baik jika di atas 0,5 karena nilai R Square berkisar antara 0 dan 1. Apabila nilai R Square semakin mendekati 1, maka variabel- variabel independen mendekati semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai
R Square makas kemampuan variabel – variabel independen untuk menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai R Square
memiliki kelemahan yaitu nilai R Square akan meningkatkan setiap ada penambahan satu variabel dependen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
G. Jadwal Penelitian
Tabel 3.4
Tahapan Penelitian
Mar Apr Mei Jun Jul Agus Sept 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Penyelesaian Proposal Bimbingan Proposal skripsi Seminar Proposal skripsi Pengumpulan dan Pengolahan Data Bimbingan Skripsi Penyelesaian skripsi
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi berganda. Analisis data dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan Microsoft excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian menggunakan regresi berganda. Pengujian asumsi klasik dan regresi berganda dilakukan dengan menggunakan
software SPSS versi 17 for windows. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ke program SPSS tersebut dan menghasilkan output- output sesuai metode analisis data yang telah ditentukan. Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, didapat 16 perusahaan industri tekstil dan garmen yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel dalam penelitian ini dan diamati selama periode 2008-2010.
B. Analisis Hasil Penelitian 1. Analisis Statistik Deskriptif
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode statistik deskriptif, yaitu penelitian yang dilakukan untuk memperoleh gambaran yang sebenarnya tentang kondisi perusahaan dalam analisis. Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, nilai maksimum, dan nilai rata- rata (mean), dan nilai standar deviasi dari variabel-variabel independen dan variabel dependen. Informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari www.idx.co.id berupa data keuangan sampel
perusahaan industri tekstil dan garmen dari tahun 2008 sampai tahun 2010 yang dijabarkan dalam bentuk statistik.
Variabel dari penelitian ini terdiri dari kepemilikan institusional, kepemilikan manajerial dan free cash flow sebagai variabel bebas (independent variable) dan kebijakan hutang sebagai variabel terikat (dependent variable).
Statistik deskriptif dari variabel tersebut dari sampel perusahaan industri tekstil dan garmen selama periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2010 disajikan dalam tabel 4.1 berikut ini.
Tabel 4.1
Statistik Deskriptif Variabel-Variabel Selama Tahun 2008 sampai Tahun 2010
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
INST 48 .0002 .9992 .652133 .2518758
MOWN 48 .00 1.00 .3125 .46842
FCF 48 -14.405 100.290 1.95537 14.651293
DAR 48 .16 163.23 5.8795 25.40994
Valid N (listwise) 48
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 17, 2011
Berikut ini perincian data deskriptif yang telah diolah:
a variabel Kepemilikan Institusional memiliki nilai minimum 0,0002 dan nilai maksimum 0,99992 dengan rata-rata INST 0,652133 dengan jumlah sampel sebanyak 48 observasi
b variabel Kepemilikan Manajerial memiliki nilai minimum 0,00 dan nilai maksimum 1,00 dengan rata-rata MOWN 0,23125 dengan jumlah sampel sebanyak 48 observasi
c variabel FCF memiliki nilai minimum -14,405 dan nilai maksimum 100,290 dengan rata-rata FCF 1,955337 dengan jumlah sampel sebanyak 48 observasi d variabel DAR memiliki nilai minimum 0,16 dan nilai maksimum 163,23
dengan rata-rata DAR 5,8795 dengan jumlah sampel sebanyak 48 observasi Berdasarkan perincian di atas, dapat disimpulkan bahwa variabel free cash flow (FCF), memiliki nilai minimun negatif sedangkan variabel kepemilikan manajerial (MOWN), kepemilikan institusional(INST) dan kebijakan hutang (DAR) memiliki nilai minimum positif. Untuk nilai maksimum dan rata- rata, semua variabel memiliki nilai yang positif.