39 BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif asosiatif. Menurut Sugiyono (2017) metode penelitian kuantitatif asosiatif dapat dipakai untuk meneliti pada sampel atau populasi tertentu, menggunakan instrumen penelitian untuk pengumpulan data, sifat analisis data berupa kuantitatif atau statistik, yang bertujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Jenis hipotesis pada penelitian ini menggunakan hipotesis asosiatif yaitu hipotesis yang dirumuskan untuk memberikan jawaban pada permasalahan yang bersifat pengaruh atau hubungan (Candra, 2021). Variabel yang akan diuji dalam penelitian ini adalah Inflasi, BI Rate, Kurs, dan JUB sebagai variabel independent, indeks harga saham Jakarta Islamic Index (JII) sebagai variabel dependent. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data sekunder yang didapatkan dari laporan Jakarta Islamic Index (JII) periode 2009-2020.
3.2 Definisi Operasional Variabel
a) Variabel Bebas (Independent Variabel)
Menurut (Sugiyono, 2017) variabel bebas merupakan variabel yang menjadi sebab perubahan atau variabel yang mempengaruhi timbulnya variabel dependent (terikat). Variabel bebas yang digunakan pada penelitian ini adalah inflasi, BI Rate, kurs, dan JUB.
1) Inflasi (X1) : Inflasi dapat diartikan sebagai kenaikan harga barang dan jasa secara umum dan terus menerus dalam jangka waktu tertentu. Pada penelitian ini inflasi menggunakan satuan persen (%).
2) BI Rate (X2) : BI Rate atau tingkat suku bunga merupakan keuntungan yang didapatkan oleh investor dari dana yang diinvestasikannya dalam jangka waktu tertentu. Pada penelitian ini BI Rate menggunakan satuan persen (%)..
3) Kurs (X3) : Kurs atau nilai tukar merupakan nilai atau harga mata uang sebuah negara yang diukur atau dinyatakan dalam mata uang negara lain. Pada penelitian ini kurs menggunakan satuan rupiah.
4) Jumlah Uang Beredar (X4) : Jumlah Uang Beredar (JUB) adalah semua jenis uang yang ada dalam perekonomian. Pada penelitian ini JUB menggunakan satuan rupiah.
b) Variabel Terikat (Dependent Variabel)
Menurut Sugiyono (2017) variabel terikat adalah variabel yang menjadi akibat atau variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebas. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah harga saham Jakarta Islamic Index (JII).
1) Harga Saham (Y) : Harga saham yaitu harga dari suatu saham di pasar bursa yang terjadi pada saat tertentu yang ditentukan oleh pelaku pasar dan oleh permintaan dan penawaran saham yang berkaitan dengan pasar modal. Pada penelitian ini harga saham menggunakan satuan poin.
3.3 Jenis dan Sumber Data
Data sekunder adalah data yang tertuju pada informasi yang telah dikumpulkan dari sumber data yang telah ada. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder dengan menggunakan data bulanan inflasi, BI Rate, kurs, JUB, dan Indeks Harga Saham JII yang bersumber dari data Bank Indonesia (BI), Badan Pusat Statistik (BPS), dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan dokumentasi. Menurut Sugiyono (2017) dokumentasi adalah suatu cara yang dilakukan untuk mendapatkan informasi dan data yang berbentuk buku, dokumen, arsip, gambar, dan tulisan angka yang berupa laporan serta keterangan yang mendukung penelitian. Dokumentasi diperlukan untuk mendapatkan data kemudian ditelaah. Pada penelitian ini, dokumentasi dilakukan dengan melihat data yang diperoleh dari data yang dipublikasi secara umum dan data statistik. Data-data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Data statistik Inflasi pada periode Januari 2009 sampai Desember 2020 yang bersumber dari Bank Indonesia (BI).
b. Data statistik BI Rate periode Januari 2009 sampai Desember 2020 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS).
c. Data statistik Kurs Rupiah Terhadap US Dollar pada periode Januari 2009 sampai Desember 2020 yang bersumber dari Bank Indonesia (BI).
d. Data statistik Jumlah Uang Beredar (JUB) periode Januari 2009 sampai Desember 2020 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS).
e. Data statistik indeks harga saham Jakarta Islamic Index pada periode Januari 2009 sampai Desember 2020 yang bersumber dari Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
3.5 Teknik Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis regresi linear berganda. Alat analisis pada penelitian ini adalah Ordinary Least Square (OLS) yaitu suatu metode ekonometrik yang terdapat variabel dependent sebagai variabel yang dijelaskan dan variabel independent sebagai variabel penjelas dalam suatu persamaan linear. Dalam OLS terdapat satu variabel dependent, sedangkan variabel independent jumlahnya lebih dari satu.
Analisis data pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi Eviews 11 SV. Uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji autokorelasi, uji normalitas, uji heteroskedastisitas, dan uji multikolinieritas. Berikut ini merupakan penjelasan secara umum mengenai uji asumsi klasik dalam analisis regresi:
1) Uji Asumsi Klasik a) Uji Normalitas
Pengujian normalitas data adalah pengujian mengenai kenormalan dari distribusi data (Santosa, 2005). Normal atau tidaknya data dapat dilakukan dengan melakukan pengujian normalitas pada data yang dianalisis. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data penelitian menyebar normal atau tidak dengan membuat hipotesis.
Data penelitian dapat dikatakan menyebar normal atau memenuhi uji normalitas jika nilai Probability Jarque-Bera variabel residual lebih dari 0,05. Sebaliknya jika nilai Probability Jarque-Bera variabel
residual kurang dari 0,05, artinya data tersebut tidak memenuhi uji normalitas dan tidak berdistribusi secara normal.
b) Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi antara residual (anggota) pada observasi tertentu dan dalam suatu periode tertentu. Model regresi linear berganda harus bebas dari autokorelasi. Untuk menguji ada atau tidaknya gejala autokorelasi maka perlu menggunakan berbagai metode. Penelitian ini metode yang digunakan adalah Uji Durbin Watson. Menurut Durbin Watson, besarnya koefisien Durbin Watson adalah antara 0-4. Koefisien Durbin Watson yang besarnya sekitar 2, maka dapat dikatakan tidak terjadi korelasi, jika besarnya mendekati 0, maka terjadi autokorelasi positif dan jika besarnya mendekati 4, maka terjadi autokorelasi negatif (Gujarati, 2006). Pengujian autokorelasi dilakukan dengan metode Durbin Watson (DW-test). Data penelitian dapat dikatakan tidak terjadi autokorelasi jika nilai Prob. Chi-Square > 0,05 dan terjadi autokorelasi jika nilai Prob. Chi-Square < 0,05.
c) Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merupakan ketidaksamaan varian dari variabel pada seluruh pengamatan dan kesalahan yang terjadi dalam memperlihatkan hubungan sistematis yang sesuai dengan besarnya variabel bebas. Untuk menyatakan terjadi atau tidaknya heteroskedastisitas antara data pengamatan terdapat kriteria yang digunakan untuk menjelaskan, yaitu dengan menggunakan koefisien signifikansi.
Tingkat signifikansi yang telah ditetapkan sebelumnya (biasanya 0,05) harus dibandingkan dengan koefisien signifikansi. Jika tingkat signifikansi yang ditetapkan lebih kecil dari koefisien signifikansi, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas dalam penelitian.
d) Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah ditemukan adanya korelasi antara variabel independent pada model regresi (Ghozali, 2011). Jika korelasi antara variabel independent tinggi, maka hubungan antara variabel dependent dan variabel independent menjadi terganggu. Model regresi dikatakan baik apabila tidak terjadi multikolinearitas. Multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor). Multikolinearitas dapat dideteksi dengan nilai cut off yang menunjukkan nilai tolerance < 0,1 dan nilai VIF > 10 (Ghozali, 2011).
2) Uji Regresi Linier Berganda
Berikut persamaan yang digunakan dalam penelitian ini : 𝑌 = 𝛼 + 𝛽1𝑋𝐼𝑁𝐹+ 𝛽2𝑋𝐵𝑅+ 𝛽3𝑋𝐾𝑢𝑟𝑠+ 𝛽4𝑋𝐽𝑈𝐵+ ∈ Keterangan:
Y : Variabel terikat (Indeks Harga Saham Jakarta Islamic Index/JII) α : Intercept (konstanta)
β1 : Koefisien regresi untuk X1 β2 : Koefisien regresi untuk X2 β3 : Koefisien regresi untuk X3
β4 : Koefisien regresi untuk X4
X1 : Variabel bebas Inflasi X2 : Variabel bebas BI Rate X3 : Variabel bebas Kurs X4 : Variabel bebas JUB ϵ : Error
3) Pengujian Hipotesis a) Uji Parsial
Uji t digunakan untuk menguji secara parsial masing-masing variabel. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel t-Statistic. Penelitian dapat dikatakan terdapat pengaruh antara variabel independent terhadap
variabel dependent secara parsial jika probabilitas dari nilai t atau signifikansi < 0,05. Namun, jika probabilitas nilai t atau signifikansi
> 0,05, maka dapat dikatakan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan pada masing-masing variabel independent terhadap variabel dependent.
b) Uji Signifikansi Simultan (Uji statistik F)
Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel independent secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependent. Tingkat signifikansi pada penelitian ini yaitu 0,05 (5%).
Hasil uji F dilihat dalam tabel Prob. (F-Statistic). Terdapat pengaruh yang signifikan atau secara bersama-sama antara variabel independent terhadap variabel dependent apabila nilai probabilitas < 0,05. Namun, jika nilai signifikansi > 0,05 maka tidak terdapat pengaruh yang signifikan atau secara bersama-sama antara variabel independent terhadap variabel dependent.
c) Koefisien Determinasi (adjusted R2)
Nilai adjusted R2 bertujuan untuk mengukur kebaikan (Goodness of fit) atau seberapa besar kemampuan model dalam menjelaskan variasi variabel dependent. Nilai adjusted R2 adalah suatu ukuran yang menunjukkan seberapa baik garis regresi sampel cocok dengan data populasinya. Nilai dari koefisien determinasi yaitu antara nol dan satu.
Kemampuan variabel independent dalam menjelaskan variabel dependent yang sangat terbatas berarti adjusted R2 bernilai kecil (Ghozali 2009). Nilai adjusted R2 yang semakin dekat dengan 1 maka kecocokan model dapat dikatakan “lebih baik”. Persentase pengaruh variabel inflasi, BI Rate, kurs, dan JUB terhadap harga saham JII diketahui dari besarnya koefisien determinasi persamaan regresi.
