BAB III
METODE PENELITIAN
A. WAKTU DAN TEMPAT PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di bursa efek Indonesia (BEI), data yang digunakan yaitu laporan keuangan dari (BEI)yangmerupakan data sekunder.Dimana perusahaan yang dipilih adalah saham dari emiten yang masuk dalam indeks Liquid 45 (LQ45) yang mana setiap periode terdiri dari 45 saham terpilih setelah melalui beberapa tahapan seleksi.
Untuk waktu penelitian yaitu LQ45 periode tahun 2010 – 2014.Pemilihan periode tersebut yaitu dengan harapan semakin banyaknya sampel yang didapat akan memberikan variasi data dan hasil penelitian yang semakin baik.
B. DESAIN PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian jenis kausal. Penelitian kausal adalah desain penelitian yang bertujuan untuk menguji hiposesis tentang pengaruh satu atau beberapa variabel (dependen) terhadap variabel lainnya (independen).
C. VARIABEL PENELITIAN
Variabel di dalam penelitian ini terdiri dari lima variabel bebas (Independent Variable), satu variabel penghubung (Interveining Variable), dan satu variabel terikat (Dependent Variable). Variabel bebas tersebut adalahreturn
of equity (ROE) untuk variabel profitabilitas(X1), current ratio (CR) untuk variabel likuiditas(X2),dividen payout ratio (DPR) untuk variabel kebijakan dividen(X3), total asset untuk variabel ukuran perusahaan (SIZE)sebagai (X4), dan Free cash flow (FCF) untuk variabel aliran kas bebas(X5). Variabel penghubungnya (M) adalah Dept equity ratio (DER) untuk kebijakan hutang, dan variabel terikatnya adalah price book value (PBV) untuk nilai perusahaan (Y).
D. DEFINISI DAN OPERASIONAL VARIABEL
Operasi variabel merupakan definisi atau uraian yang menjelaskan tentang variabel yang akan diteliti dan mencakup indikator-indokator jika diperlukan untuk memperjelas dan mempertajam pengukuran variabel – variabel tersebut. Namun jika suatu variabel sudah bisa diukur tidak perlu harus diturunkan menjadi indikator yang lebih spesifik. Definisi operasional variabel yang akan digunakan pada penelitian ini, dapat diuraikan sebagai berikut:
1) Nilai Perusahaan (Y2)
Dalam penelitian ini, nilai perusahaan diukur dengan price book value (PBV).PBV merupakan hasil perbandingan antara harga saham dengan nilai buku saham.Rumus Price book value (PBV) sebagai berikut :
PBV Ps
= BVS Sumber :ICMD (2014)
Dimana Ps merupakan harga pasar saham dan BVS merupakan nilai buku per lembar saham (book value per share).BVS digunakan untuk mengukur nilai
shareholders’ equity atas setiap saham, dan besarnya nilai BVS dihitung dengan membagi total shareholder’ equity dengan jumlah saham yang diterbitkan (outstanding share).
2) Kebijakan Hutang (Y1)
Dalam penelitian ini variabel kebijakan hutang diproksi dengan membagi total hutang dengan total aktiva yang menunjukkan seberapa besar aktiva yang dibiayai dengan hutang perusahaan. Kebijakan hutangdapat dirumuskan seperti di bawah ini :
Sumber :IDX 2015-2016 3) Profitabilitas (X1)
Dalam penelitian ini, profitabilitas diproksikan dengan ROE (return on equity) yang merupakan tingkat pengembalian atas ekuitas pemilik perusahaan.ROE dapat dihitung denganmenggunakan rumus :
Sumber :/ idx 2015 dan 2016 DER = Total Liabilities
x 100% Total Equity
ROE =
Profit for the period
x 100% Total Equity
4) Dividend Pay Out Ratio(X2)
Dividen payout ratio (DPR) ini besarnya ditentukan perusahaan atas kesepakatan bersama dengan para pemegang saham untuk membayar dividen setiap tahun. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut :
DPR = dividend per share x 100% earning per share
Sumber : (Analisa, 2011)/ IDX 2015-2016 5) Likuiditas(X3)
Dalam penelitian ini, likuiditas dihitung dengan current ratio (CR) yang membagi aktiva lancar dengan hutang lancar. Likuiditas (current ratio/ CR) dapat dirumuskan sebagai berikut :
Current Ratio =
Current Asset x 100% Current Liabilities
Sumber : (Mulianti, 2010) / ICMD (2014) 6) Ukuran Perusahaan (X4)
Dalam penelitian ini, pengukuran terhadap ukuran perusahaan (SIZE) mengacu pada penelitian Mulianti (2010) yaitu dengan nilai logaritma natural dari total asset.Ukuran perusahaan (SIZE) dapat dirumuskan seperti dibawah ini :
SIZE = Ln Total aset
Penggunaan logaritma natural karena mengingat besarnya total aset perusahaan yang berbeda‐beda sehingga agar hasilnya tidak menimbulkan bias. Selain itu dimaksudkan untuk mengurangi fluktuasi data yang berlebih sehingga data akan menyebar normal serta meminimalkan standar error koefisien regresi (Theresia dan Tandelilin, 2007)
7) Free cash flow(X5)
Free cash flow sebagai kelebihan kas yang digunakan untuk membiayai investasi atau kegiatan setelah dikurangi biaya beban dan kewajiban.Dalam penelitian ini free cash flow (FCF) diukur dengan rumus :
FCF =
Cash flow from operation - net capital expenditure – net working capital Sumber : (Lipolusi : 2013)
Berdasarkan uraian diatas, maka definisi operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu nilai perusahaan, kebijakan hutang, profitabilitas, dividen payout ratio, liquiditas, ukuran perusahaan, serta free cash flow dapat diringkas pada tabel berikut ini :
Tabel 3.1 Ringkasan Definisi Operasional Variabel
No Variabel Devinisi pengukuran Skala
1 Nilai Perusahaan (PBV)
rasio pasar yang
digunakan untuk
mengukur kinerja harga pasar saham terhadap nilai bukunya PBV = Ps BVS Ratio 2 Kebijkan Hutang (DER) keputusan memperoleh pembiayaan keuangan perusahaan yang berasal dari dana eksternal
DER= Total Liabilities/ Total
Equity Ratio
3 Profitabilitas ROE) kemampuan perusahaan
untuk menghasilkan laba ROE = Profit for the period/ TotalEquity Ratio 4 Dividen Payout Ratio (DPR)
persentase laba yang dibagikan sebagai dividen terhadap total laba bersih
DPR = Dps
Eps Ratio
5 Liquiditas (CR) kemampuan perusahaan untuk melunasi kewajiban dan bebannya
CR= Current Asset/Current Liabilities Ratio 6 Ukuran Perusahaan (SIZE) besarnya kekayaan perusahaan yang dilihat
dari total aset SIZE = Ln Total asset Ratio
7 Free Flow (FCF) Cash
kelebihan kas yang
digunakan untuk
membiayai investasi setelah dikurangi biaya beban dan kewajiban
FCF=Cash flow from operation - net capital expenditure + changes in working capital
E. POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN
Populasi pada penelitian ini adalah seluruh perusahaan yangsahamnya masuk dalam jajaran indeks liquid45 (LQ45)di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode tahun 2010 - 2014yaitu sebanyak 88 perusahaan.
Sampel penelitian diambil dari populasi dengan menggunakan metode purposive sampling, yaitu metode sampling nonprobabilitas (pemilihan non random) berdasarkan jumlah kuota, dengan beberapa kriteria yang harus dipenuhi, yaitu :
1. Data laporan keuangan yang diperlukan untuk penelitian tersedia secara lengkap selama periode tahun 2010-2014.
2. Data tidak outlier
Berdasarkan kriteria sampel tersebut, maka jumlah sampel pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3.2 di bawah ini :
Tabel 3.2Jumlah Sampel Penelitian
No Kriteria Jumlah Sampel
1 Jumlah populasi 88
2 Perusahaan yang data laporan keuangannya tidak tersedia secara
lengkap (71)
3 Data outlier (1)
Jumlah sampel 16
Maka pada penelitian ini sampel yang memenuhi syarat adalah sebanyak 16perusahaan,sehingga data penelitian dalam kurun waktu lima tahunyaitu berjumlah sebesar 80 data.
F. TEKNIK PENGUMPULAN DATA
Secara umum data dalam sebuah penelitian dapat dibedakan menajdi data primer dan data skunder. Dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dimana data diperoleh dengan teknik pengumpulan data arsip atau dokumentasi. Pengumpulan dari laporan keuangan perusahaan yang terdapat pada Indonesia Excange (IDX) tahun 2010 sampai 2014, jurnal‐jurnal dalam maupun luar negeri serta referensi pendukung lainnya.
G. UJI NORMALITAS
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal (Ghozali, 2013).Apabila uji normalitas ini di langgar makan uji statistik menjadi tidak valid untuk sejumlah sampel kecil.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.Ada dua cara untuk mengetahui apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistic (Ghozali, 2013) yaitu :
1. Analisa grafik
Cara termudah untuk melihat normalitas residual yaitu denganmelihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.Namun jika hanya melihat histogram dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil.
Metode yang lebih handal yaitu dengan melihat probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
2. Analisis statistic
Uji statistic sederhana dapat dilakukan dengan dengan melihat nilai kurtosis dengan skewness dari residual. Nilai z dari statistic untuk skewness dapat dihitung dengan rumus :
Sedangkan nilai z kurtosis dapat dihitung dengan rumus :
N = jumlah sampel, Jika Z hitung >Z table maka distribusi tidak normal. Zkurtosis = Kurtosis √24/N
Zskewness = Skewness √6/N
H. METODE ANALISIS
Penelitian ini bertujuan untuk menguji hipotesis maka metode analisisnya menggunakan model analisis jalur (path analysis) yaitu untuk mengetahui pengaruhlangsung dan tidak langsung antar variabel.Analisis model jalur (path) digunakan untuk melihat arah dan besarnyapengaruh di antara pasangan-pasangan variabel independen, variabelpenengah dan variabel dependen.
Pengaruh langsung itu tercermin dalam koefisien jalur (path coeficients),yang sesungguhnya adalah koefisien regresi yang telah dibakukan (beta, β),sedangkan hubungan tak langsung adalah koefisien jalur (p) yang satu dikalikan dengan koefisien jalur (p) lainnya (Hasan, 1994). Dimana analisis jalur merupakan penggunaan analisis regresi untuk menaksir hubungan kausalitas antar variabel (model causal) yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori Ghozali : 2013.
1. Analisis jalur (Path analysis)
Metode statistik yang diterapkan dalam penelitian ini adalah analisis jalur. Analisis jalur merupakan merupakan pengembangan dari analisis regresi yang tidak hanya menguji kelinieran model, tapi juga menunjukan hubungan serta besar pengaruhnya diantara variabel kausal (Trihendradi : 2013). Suatu variabel disebut mediator jika variabel tersebut ikut mempengaruhi hubungan antara variabel predikator (independen) dan variabel kriterion (dependen).Untuk menguji pengaruh intervening digunakan metode analisis jalur (Path Analysis).Yang dapat dilakukan oleh analisis jalur adalah menentukan pola hubungan antara tiga atau
Free cash Flow (X5) α1 α5 α3 α2 α4 c1 c2 c3 c5 c4 b1
lebih variabel dan tidak dapat digunakan untuk mengonfirmasi atau menolak hipotesis kausal imaginer.
Gambar 3.1 Diagram jalur
Gambar 3.1 Model analisis jalur
Pada gambar diatas merupakan bentuk adanya pengaruh langsung dari X ke Y1 dan X beserta Y1 ke Y2. Hubungan sederhana antara X dengan Y sering disebut total effect (Ghozali : 2013).
Profitabillitas (X1) Liquiditas (X2) Dividen Payout Ratio (X3) Firm Size (X4) Kebijakan Hutang (Y1) Nilai Perusahaan (Y2)
2. Persamaan jalur
Berdasarkan gambar 3.1 persamaan regresi ada duayaitu : Persamaan struktur 1, pengaruh langsung :
Y1 = α + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 + e1
Persamaan struktur 2, pengaruh langsung :
Y2 = α + c1X1 + c2X2 + c3X3 + c4X4 + c5X5 + c6Y1 + e2
3. Koefisien jalur dan pengujiannya
Besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat disebut koefisien jalur. Karena koefisien jalur tidak memiliki satuan maka dapat disimpulkan bahwa semakin besar koefisien jalur akan semakin besar pula pengaruh yang diberikan oleh variabel tersebut. Syarat yang perlukan adalah :
a. Hubungan antar variabel merupakan hubungan linier
b. Semua variabel residu tidak mempunyai korelasi satu sama lain c. Pola hubungan antar variabel adalah rekursif
d. Skala pengukuran baik pada variabel bebas maupun variabel terikat sekurang-kurangnya adalah interval.
Untuk mengetahui kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen digunakan uji F dan untuk menguji keberartian koefisien variabel independen terhadap variabel dependen maka diperlukan uj t.
3.1 Uji F (Goodness of Fit)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Ghozali:2005). Uji F ini digunakan untuk mengetahui apakah permodelan yang dibangun memenuhi kriteria fit atau tidak. Nilai F‐hitung dapat dicari dengan rumus:
Dimana :
R² : koefisien determinasi 1-R² :Residual sum of squares n : jumlah sampel
k : jumlah variabel
Jika F‐hitung> F‐tabel (a, k‐1, n‐l), maka H0 ditolak; dan Jika F‐hitung< F‐tabel (a, k‐l, n‐k), maka H0 diterima.
Pada output regresi, uji F juga dapat dilihat dengan membandingkan nilai probabilitas dengan α yang ditentukan, dengan demikian apabila hasil perbandingan menunjukkan bahwa nilai probabilitas (0,000) <α (0,05) dapat dikatakan bahwa permodelan yang dibangun memenuhi kriteria fit.
Fhitung : R
2 / (k - 1) (1 -R2 ) / (n - k)
3.2Uji t-statistik (Parsial)
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauhpengaruh satu variabel independen secara individual dalammenerangkan variasi variabel dependen (Ghozali:2005).Uji keberartian koefisien (bi) dilakukan dengan statistik-t.Hal ini digunakan untuk menguji koefisien regresi secara parsial dari variabel independennya.
Adapun hipotesis dirumuskan sebagai berikut :H1 : bi ≠ 0
Artinya terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel independen Xi terhadap variabel dependen (Y).
Nilai t‐hitung dapat dicari dengan rumus: thitung : Koefisien regresi (bi)
Standar Error bi
Jika t‐hitung> t‐tabel (α, n‐k‐l), maka H0 ditolak; dan Jika t‐hitung< t‐tabel (α, n‐k‐l), maka H0 diterima.
Pada output regresi, uji parsial juga dapat dilakukan dengan melihat nilai probabilitasnya, apabila nilai probabilitas (0,000) <α (0,05) maka hipotesis diterima.
3.3 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) adalah besarnya pengaruh bersama variabel bebas terhadap variabel terikatnya (Sugiyono, 2007).Koefisien determinasi ini juga dapat dihitung dari tabel ANOVA dalam regresi. Menggunakan koefisien determinasi mempunyai kelemahan, sebagaimana dikemukakan oleh Ghozali (2011) berikut: “kelemahan mendasar menggunakan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap ada tambahan satu variabel independen,maka R2 pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen”.
4. Pengujian analisis jalur
Langkah – langkah dalam analisis jalur (path analysis) melalui beberapa tahapan yaitu sebagai berikut:
1) Pengembangan diagram jalur.
Pengembangan model analisis jalur harus didasarkan pada hubungan kausalitas yang memiliki justifikasi teori yang kuat dan mapan dengan tujuan untuk menggambarkan hubungan kausalitas yang ingin diuji. Biasanya hubungan kausalitas dinyatakan dalam bentuk persamaan yang dibuat sebelum dilakukan analisis jalur (Suwarno : 2007).
2) Konversi diagram jalur kedalam persamaan
Untuk mengetahui pola hubungan masing -masing variabel maka disusun sistem persamaan strukturnya terlebih dahulu sebagaimanayang telah dipaparkan diatas.
3) Uji Asumsi
Langkah selanjutnya adalah uji asumsi yang melandasi path analysis yang terdiri dari :
a) Uji linieritas
Dalam path analysis hubungan antar variabel harus linier dan adiftif.Uji linearitas menggunakan curve fit dan menerapkan prinsip parsimony yaitu bilamana seluruh model signifikan atau non signifikan berarti dapat dikatakan model berbentuk linier.
b) Hanya model rekursif yang dapat dipertimbangkan dalam path analysis yaitusystem aliran causal satu arah sedangkan pada model yang mengandungkausal resiprokal tidak dapat dilakukan anlaisis jalur. c) Variabel endogen minimal dalam skala ukur interval. Suatu data bisa
dilakukan path analysis jika variabel endogen minimal dalamskala ukur interval .Pengamatan dilakukan tanpa kesalahan , instrumen yang digunakan dalam penelitian harus memiliki pengukuran yangvalid dan reliabel. Pada penelitian ini dilakukan uji validitas danreliabilitas walaupun data yang dikumpulkan tidak menggunakan instrument kuisioner, data yang diperolehmerupakan data sekunder yang dipublikasikanoleh Bursa Efek Indonesia ( BEI) dengan tanggung
jawab hukum yang jelas, tetapi untuk lebih meyakinkan bahwaalat ukur dapat mengukur variabel yang akan diukur dan instrument tersebut menghasilkan ukuran yang konsisten apabila digunakan untuk mengukur berulang kali
4) Validitas Model
Terdapat dua indikator validitas model di dalam anlisis jalur yaitu koefisiendeterminasi total dan theory trimming.
a. Koefisien determinasi total b. Theory trimming
Uji validasi koefiisen jalur pada setiap jalur untuk pengaruh langsung adalahsama dengan pada analisis regresi, menggunakan nilai p (p-value) dari uji t yaitupengujian koefisien regresi variabel yang dibakukan secara parsial. Berdasarkantheory trimming , maka jalur yang non signifikan dibuang sehingga diperolehmodel yang didukung oleh data empiris kecuali model tertentu yang didukungoleh data empiris.
5) Interprestasi Hasil Analisis
Langkah terakhir di dalam analisis jalur adalah melakukan interprestasihasil analisis yaitu menentukan jalur-jalur pengaruh yang signifikan danmengidentifikasi jalur yang pengaruhnya lebih kuat yaitu denganmembandingkan besarya koefisien jalur yang terstandar. Dalam analisis jalur disamping ada pengaruh langsung juga terdapat pengaruh tidak langsung danpengaruh total. Koefisien beta dinamakan koefisien jalur yang
merupakanpengaruh langsung, sedangkan pengaruh tidak langsung dilakukan denganmengalikan koefisien beta dari variabel yang dilalui. Pengaruh total dihitungdengan menjumlahkan pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung.
6) Uji Tambahan (Analisis Regresi Ganda) a) Persamaan Regresi
Model Analisis yang digunakan akan menimbulkan persamaan regresi. Sehingga banyaknya persamaan regresi tergantung dari jumlah variabel dan model analisisnya.
b) Menguji Kecocokan Model Regresi
Pengujian model regresi dimaksudkan untuk menetapkan seberapa cocokmodelregresi yang dihasilkan dengan kenyataan, sehingga bermakna apabilapersamaan regresi yang digunakan untuk membuat prediksi. Karena itu untukmengetahui cocok/ tidaknya model regresi yang dihasilkan pada masing-masingblok analisis, maka perlu dilakukan uji kecococokan model regresi tersebut.Pengujian kecocokan model regresi (goodness of fit) dilakukan melalui uji F (Sugiyono,2007). Kesimpulan yang akan diambil adalah jika F hitung (Fh) lebih besar dari F tabel (Ft) berarti signifikan.
c) Menghitung Koefisien Determinasi (R2)
Ghozali (2013)menganjurkan untuk menggunakan nilai “adjusted R2” pada saat mengevaluasimana model regresi yang terbaik. Karena nilai adjusted R2 dapat naik atau turunapabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model.
