Direksi Jenis Usaha Profitabilitas Perusahaan
METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian
C. Teknik Pengumpulan Data
Dalam mengumpulkan data, sumber data menjadi hal penting dalam menentukan teknik pengumpulan data. Ada dua macam sumber data yang bisa digunakan dalam penelitian, yaitu data primer dan data sekunder.
Menurut Nur Indriantoro dan Bambang Supomo (2002:146) data primer adalah data penelitian yang diperoleh secara langsung dari sumber asli atau tidak melalui media perantara yang secara khusus dikumpulkan oleh peneliti untuk menjawab pertanyaan penelitian. Dalam mengumpulkan data primer peneliti mendapatkan data langsung dari responden yang menjadi sampel penelitianya dengan membagikan
47 kuisioner kepada responden untuk di isi. Dalam menggunakan data primer, peneliti biasanya mengalami banyak kendala seperti kuisioner yang dikirim tidak kembali, data yang tidak valid, dan lain-lain.
Menurut Nur Indriantoro dan Bambang Supomo (2002:147) data sekunder adalah data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara atau telah diperoleh dan dicatat oleh pihak lain yang umumya berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip yang dipublikasikan atau yang tidak dipublikasikan. Data sekunder lebih mudah untuk diperoleh karena sudah tersedia dan peneliti tinggal mengolah data tersebut. Dalam menggunakan data sekunder peneliti harus lebih hati-hati karena suatu data yang dilaporkan sumber yang berbeda ada kemungkinan datanya juga berbeda.
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi kepustakaan, yaitu data diperoleh dari beberapa literatur yang berkaitan dengan masalah yang sedang diteliti, penelusuran data ini dilakukan dengan cara:
1. Penelusuran secara manual untuk data dalam format kertas hasil cetakan. Data yang disajikan dalam format kertas hasil cetakan antara lain berupa jurnal, buku, skripsi dan thesis.
2. Penelusuran dengan menggunakan komputer untuk data dalam format elektronik. Data ini antara lain berupa laporan keuangan yang di publikasikan di situs BEI yang berupa file komputer dari internet.
48 D. Teknik Analisis
1. Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian seperti mean, standar deviasi, varian, modus, dan lain-lain. Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskriptifkan variabel-variabel dalam penelitian ini. Statistik deskriptif akan memberikan gambaran umum dari setiap variabel penelitian. Alat analisis yang digunakan adalah nilai rata-rata (mean), distribusi frekuensi, nilai minimum dan maksimum, nilai rata-rata serta nila i st a nd ar d e via s i. Data yang diteliti akan dikelompokkan yaitu
earning management, skema bonus direksi, jenis usaha, profitabilitas
perusahaan, dan ukuran perusahaan. 2. Uji Asumsi Dasar
Dalam uji asumsi dasar akan menggunakan uji normalitas yang bertujuan untuk mengetahui kenormalan distribusi populasi data. Model regresi yang baik adalah data yang berdistribusi normal atau mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, penelitian ini menggunakan analisis statistik.
Analisis statistik merupakan alat statistik yang sering digunakan untuk menguji normalitas residual yaitu uji statistik non-parametik
Kolmogorov-Smirnov. Dalam mengambil keputusan dilihat dari hasil
uji K-S, jika nilai probabilitas signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka data terdistribusi secara normal. Sebaliknya, jika nilai
49 probabilitas signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka data tersebut tidak terdistribusi secara normal.
3. Uji Asumsi Klasik
Suatu model regresi berganda yang digunakan untuk menguji hipotesa harus memenuhi asumsi klasik. Uji asumsi klasik tersebut terdiri dari uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas, dan uji autokorelasi. Berikut akan dijelaskan masing-masing uji asumsi klasik tersebut.
a. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah keadaan dimana terjadi hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen dalam model regresi. Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi hubungan atau korelasi diantara variabel independen yang digunakan. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi dapat dilihat dari nilai
tolerance (tolerance value) dan nilai variance inflation factor
(VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Nilai
cutoff yang umum digunakan adalah nilai tolerance 0,10 atau
sama dengan VIF diatas 10. Apabila nilai tolerance lebih dari 0,10 atau nilai VIF kurang dari 10 maka dapat dikatakan
50 bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar variabel dalam model regresi.
b. Uji Heterokedastisitas
Heterokedastisitas adalah keadaan dimana terjadi ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka dapat disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas (Ghozali, 2005). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas, penelitian ini menggunakan uji Spearman’s Rho.
Uji Spearman’s Rho dilakukan dengan meregres masing-masing variabel independen terhadap unstandardized residual. Dalam pengambilan keputusan dapat dilihat dari koefisien parameter, jika nilai probabilitas signifikansinya di atas 0,05 maka dapat disimpulkan tidak terjadi heterokedastisitas. Namun sebaliknya, jika nilai probabilitas signifikansinya di bawah 0,05 maka dapat dikatakan telah terjadi heterokedastisitas.
51 c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah keadaan dimana terjadinya korelasi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 atau periode sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi (Ghozali, 2005). Untuk menguji ada atau tidaknya autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin-Watson (DW test). Uji autokorelasi dengan Durbin-Watson (DW test) hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lag diantara variabel independen. Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi, yaitu:
nilai DW < dl = ada korelasi positif dl < nilai DW < du = tidak dapat disimpulkan du < nilai DW < 4-du = tidak ada autokorelasi 4 – du < nilai DW < 4 – dl = tidak dapat disimpulkan nilai DW > 4 – dl = ada korelasi negatif
52 4. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda dilakukan untuk mengetahui seberapa besar hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Model regresi berganda yang digunakan adalah sebagai berikut:
Model Regresi Berganda:
ΕΜit = α0 + α1 SKBit + α2 JUit + α3 PROit + α4 SIZEit + e0 (1) Keterangan :
α = Constant
EM = Earning Management
SKB = Skema Bonus Direksi JU = Jenis Usaha
PRO = Profitabilitas
SIZE = Ukuran Perusahaan
e = Error Term
Analisis terhadap hasil regresi dilakukan melalui langkah-langkah analisis korelasi ganda (R), analisis koefisien determinasi (R2), uji koefisien regresi secara parsial (uji t), dan uji koefisien regresi secara simultan (Uji F). Berikut akan dijelaskan analisis-analisis tersebut: a. Analisis Korelasi Ganda (R)
Analisis korelasi ganda digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen secara serentak. Koefisien ini menunjukan seberapa besar hubungan yang terjadi antara variabel independen secara serentak
53 terhadap variabel dependen. Nilai R berkisar antara 0 sampai 1, nilai semakin mendekati 1 berarti hubungan yang terjadi semakin kuat, sebaliknya nilai semakin mendekati 0 maka hubungan yang terjadi semakin lemah. Menurut sugiyono dalam Duwi Priyanto (2010) pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi adalah sebagai berikut:
0,00 – 0,199 = Sangat Rendah 0,20 – 0,399 = Rendah
0,40 – 0,599 = Sedang 0,60 – 0,799 = Kuat
b. Analisis Koefisien Determinasi (R2)
Analisis Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui persentase sumbangan pengaruh variabel independen secara serentak terhadap variabel dependen.. Apabila R2 sama dengan 0, maka tidak ada sedikit pun persentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen, atau variasi variabel independen yang digunakan dalam model tidak menjelaskan sedikit pun variasi variabel dependen. Sebaliknya, apabila R2 sama dengan 1 maka persentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen adalah sempurna atau variasi variabel independen yang digunakan dalam model menjelaskan 100% variasi variabel dependen.
54 c. Uji t
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen (Ghozali, 2005). Uji t dapat dilakukan dengan melihat nilai probabilitas signifikansi t masing-masing variabel yang terdapat pada output hasil regresi menggunakan SPSS. Jika nilai probabilitas signifikansi t lebih kecil dari 0,05 maka dapat dikatakan bahwa ada pengaruh yang kuat antara variabel independen terhadap variabel dependen.
d. Uji F
Uji F Digunakan untuk menguji apakah model regresi yang digunakan sudah tepat. Ketentuan yang digunakan dalam uji F adalah sebagai berikut:
1) Jika F hitung lebih besar dari F tabel atau probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi (Sig. < 0, 05), maka model penelitian dapat digunakan atau model tersebut sudah tepat. 2) Jika F hitung lebih kecil dari F tabel atau probabilitas lebih
besar dari tingkat signifikansi (Sig. > 0,05), maka model penelitian tidak dapat digunakan atau model tersebut tidak tepat.
3) Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Jika nilai F hitung lebih besar daripada nilai F tabel, maka model penelitian sudah tepat.
55 Selain untuk mengetahui ketepatan suatu model regresi, uji F juga digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen.