53 A. Waktu dan Objek Penelitian
Penelitian ini dilakukan sejak Desember 2013 sampai dengan Maret 2014. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah perusahaan manufaktur yang masuk ke dalam kelompok industri transportasi. Perusahaan transportasi yang dipakai dalam penelitian ini adalah perusahaan transportasi yang telah go public atau telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).
B. Desain Penelitian
Menurut Sugiyono (2010:5), “Metode penelitian dapat diartikan sebagai cara ilmiah untuk mendapatkan data yang valid dengan tujuan dapat ditemukan, dikembangkan, dan dibuktikan suatu pengetahuan tertentu sehingga pada gilirannya dapat digunakan untuk memahami, memecahkan, dan mengantisipasi masalah dalam bidang bisnis”. Penelitian merupakan suatu kegiatan pengumpulan data, pengolahan, analisa data, dan pelaporan. Metode penelitian yang digunakan penulis dalam penyusunan skripsi ini adalah metode kausal, yaitu metode yang dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel yang berkaitan dengan masalah sehingga peneliti dapat menemukan proporsi hipotesis penelitian studi kasus yang ditujukan kepada pengujian hipotesis.
C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel
Pengukuran operasionalisasi variabel merupakan penjelasan pengertian teoritis variabel sehingga dapat diamati dan diukur dalam menganalisa data yang telah dikumpulkan oleh penulis. Dalam hal ini penulis menggunakan empat variabel penelitian. Variabel adalah konstruk (constructs) atau sifat yang akan dipelajari (Sugiyono, 2010:2). Sesuai dengan identifikasi masalah yang akan dikaji dan model yang telah disusun dalam tinjauan pustaka maka dapat disusun operasionalisasi variabel yang akan digunakan. Operasional variabel yang akan digunakan dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Variabel Bebas/Variabel Independen a. Struktur Kepemilikan
Struktur kepemilikan dalam penelitian diukur berdasarkan kepemilikan manajerial. Adapun kepemilikan manajerial adalah jumlah pemegang saham dari pihak manajemen yang secara aktif ikut dalam pengambilan keputusan perusahaan. Variabel ini diukur dengan cara mengidentifikasi apakah ada nama pada daftar struktur kepemilikan yang masuk pada jajaran dewan komisaris dan dewan direksi. Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung kepemilikan saham manajerial adalah (Christiawan dan Tarigan, 2007) :
( ) = ℎ
b. Ukuran Perusahaan
Ukuran perusahaan diukur berdasarkan nilai total aktiva, mengingat jumlah total aktiva yang besar, maka nilai total aktiva ditransformasikan ke dalam bentuk logaritma natural/Ln (Indrajaya, dkk, 2011).
Rumus yang digunakan :
ℎ ( ) =
c. Profitabilitas
Rasio profitabilitas pada penelitian ini diukur dengan menggunakan Return on Assets (ROA). Return on Assets diukur dengan membandingkan laba bersih setelah bunga dan pajak terhadap total asset. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut (Brigham dan Houston, 2010:148) :
= ℎ ℎ
2. Variabel terikat/Variabel Dependen
Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2010:4). Variabel terikat pada penelitian ini adalah struktur modal.
Struktur modal adalah gabungan dari berbagai sumber pendanaan dengan kategori utamanya adalah hutang atau ekuitas yang digunakan perusahaan untuk mendanai investasi-investasi asetnya dengan rumus sebagai berikut :
Tabel 3.1
Matriks Operasionalisasi Variabel
Sumber : Christiawan dan Tarigan (2007), Glen Indrajaya dan Herlina dan Rini Setiadi (2011), Brigham dan Houston (2010:148)
D. Metode Pengumpulan Data
Menurut Sugiyono (2010:401), “Teknik pengumpulan data merupakan langkah yang paling utama dalam penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data”. Tanpa mengetahui teknik pengumpulan data, maka peneliti tidak akan mendapatkan data yang memenuhi standar data yang ditetapkan. Keberadaannya dapat dilisankan dan ada yang tercatat, jika langsung
Variabel Terikat (Y)
No. Variabel Indikator Pengukuran Skala Sumber
Data
1.
Struktur Modal Glen Indrajaya, Herlina dan Rini Setiadi (2011)
1. Long Term Debt
2. Total Asset Long Term Debt CS= Total Asset Rasio Laporan Keuangan Perusahaan Variabel Bebas (X)
No. Variabel Indikator Pengukuran Skala Sumber
data 1. Struktur Kepemilikan Christiawan dan Tarigan (2007) Jumlah saham yang dimiliki manajerial Total Saham Manajerial KM= Total Saham Beredar Rasio Laporan Keuangan Perusahaan 2. Ukuran Perusahaan Glen Indrajaya Dan Herlina
Dan Rini Setiadi (2011)
Ln Total Asset
Firm Size = Ln
Total Asset Rasio
Laporan Keuangan Perusahaan
3.
ROA
Brigham dan Houston (2010:148) 1. Laba Bersih 2. Jumlah Aktiva Laba Bersih ROA = Jumlah Aktiva Rasio Laporan Keuangan Perusahaan
dari sumbernya (tentang dari sumber data) disebut data primer, jika adanya telah disusun, dikembangkan dan diolah kemudian tercatat disebut data sekunder.
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan data sekunder. Adapun cara penulis untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan tersebut maka penulis melakukan berbagai macam kegiatan antara lain:
1. Riset Kepustakaan (Library Research)
Merupakan penelitian yang mendapatkan landasan yang kuat tentang teori, baik berupa rumus-rumus teknis perhitungan maupun teori-teori yang mendukung objek penelitian. Sumber riset kepustakaan yang dilakukan yaitu melalui buku-buku text book, literatur-literatur, jurnal-jurnal, maupun internet serta sumber lain yang relevan dengan objek permasalahan yang diteliti.
2. Riset Lapangan (Field Research)
Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh data sekunder untuk keperluan analisis. Adapun data sekunder yang dikumpulkan penulis yaitu berupa laporan keuangan Perusahaan sektor Transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2012 dan dipublikasikan di website BEI (www.idx.co.id) serta memiliki data lengkap pada tahun tersebut.
E. Populasi dan Sampel
Dari data yang diperoleh maka terdapat 28 perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini. Namun, hanya 13 perusahaan yang memenuhi syarat yang dapat digunakan sebagai sampel penelitian. Dalam menentukan sampel penelitian, penulis menggunakan Sampling Purposive yang terdapat dalam
Nonprobability Sampling yaitu teknik penentuan dengan pertimbangan tertentu. Penulis meneliti tentang Analisis Pengaruh Struktur Kepemilikan, Ukuran Perusahaan dan Profitabilitas terhadap Struktur Modal pada Perusahaan sektor Transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2012. Maka sampel sumber data penulis untuk menganalisis adalah laporan keuangan perusahaan sektor Transportasi yang memaparkan data keuangan perusahaan selama periode 2008-2012. Dan pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan kriteria-kriteria tertentu, antara lain:
1. Perusahaan Sektor Transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2012.
2. Perusahaan yang memiliki dan mempublikasikan data laporan keuangan yang lengkap selama periode 2008-2012.
3. Perusahaan yang memiliki data-data yang dibutuhkan untuk pengukuran variabel dalam penelitian ini.
Tabel 3.2
Matriks Kriteria Sampel Penelitian
No Kriteria Jumlah
1. Perusahaan Sektor Transportasi yang terdaftar di Bursa
Efek Indonesia Periode 2008-2012 28
2. Perusahaan yang tidak memiliki laporan keuangan lengkap
selama periode 2008-2012 (16)
3. Jumlah perusahaan yang tersedia untuk dijadikan sampel
penelitian 12
Berdasarkan pembatasan sampel (sampel yang digunakan), diperoleh hasil sebanyak 12 emiten yang menjadi sampel penelitian. Adapun nama-nama perusahaan yang menjadi sampel penelitian dapat dilihat dari tabel di bawah ini.
Tabel 3.3
Daftar Sampel Perusahaan Industri Jasa Transportasi
No Kode Perusahaan Nama Perusahaan
1 TMAS PT. Pelayaran Tempura Emas, Tbk
2 IATA PT. Indonesia Air Transport, Tbk
3 MIRA PT. Mitra Internasional Resources, Tbk
4 WEHA PT. Panorama Transportasi, Tbk
5 RIGS PT. Rigs Tender, Tbk
6 SMDR PT. Samudra Indonesia, Tbk
7 APOL PT. Arpeni Pratama Oceanline, Tbk
8 HITS PT. Humpuss Intermoda Transportasi, Tbk
9 TRAM PT. Trada Maritim, Tbk
10 CMPP PT. Centris Multi Persada Pratama, Tbk
11 SAFE PT. Steady Safe, Tbk
12 ZBRA PT. Zebra Nusantara, Tbk
Sumber : www.idx.co.id
F. Metode Analisis Data 1. Deskriptif Statistik
Statistic deskriptif adalah pengumpulan data, penyajian, penentuan nilai-nilai statistika, pembuatan diagram atau gambar yang fungsinya menerangkan keadaan atau fenomena dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Dalam penelitian ini, statistic deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi secara keseluruhan terhadap data perusahaan yang dilihat mulai dari nilai minimum,, maksimum, rata-rata (mean), dan standar deviasi.
Menurut Ghozali (2005), “Model regresi linear dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut memenuhi beberapa asumsi yang kemudian disebut dengan asumsi klasik”. Asumsi klasik yang harus terpenuhi dalam model regresi linear yaitu residual terdistribusi normal, tidak adanya multikolinearitas, tidak adanya heteroskedastisitas, dan tidak adanya autokorelasi pada model regresi. Ada empat uji asumsi yang harus dilakukan terhadap suatu model regresi tersebut, yaitu:
a. Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2005) “Uji normalitas pada model regresi digunakan untuk menguji apakah nilai residual yang dihasilkan dari regresi terdistribusi secara normal atau tidak”. Model regresi yang baik adalah yang memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Beberapa metode uji normalitas yaitu dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal P-Plot of regression standardized residual atau dengan uji One-Sample Kolmogorov Smirnov.
1) Metode Grafik
Uji normalitas residual dengan metode grafik yaitu dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal P-Plot of regression standardized residual. Sebagai dasar pengambilan keputusannya, jika titik-titik menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal maka nilai residual tersebut telah normal.
Uji One-Sampel Kolmogorov Smirnov digunakan untuk mengetahui distribusi data, apakah mengikuti distribusi normal, poisson, uniform, atau exponential. Dalam hal ini untuk mengetahui apakah distribusi residual terdistribusi normal atau tidak. Residual berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih dari 0,05.
3) Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali (2005), “Multikolinearitas adalah keadaan di mana pada model regresi ditemukan adanya korelasi yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen”. Pada model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi yang sempurna atau mendekati sempurna di antara variabel bebas (korelasinya 1 atau mendekati 1). Beberapa metode uji multikolinearitas yaitu dengan:
a) Melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) pada model regresi
Untuk mengetahui suatu model regresi bebas dari multikolinearitas, yaitu mempunyai nilai Variance Inflation Factor (VIF) kurang dari 10 dan mempunyai angka Tolerance lebih dari 0,1.
b) Membandingkan nilai koefisien determinasi individual (r2) dengan nilai determinasi secara serentak (R2)
Dalam metode ini, cara yang ditempuh adalah dengan meregresikan setiap variabel independen dengan variabel independen lainnya, dengan tujuan mengetahui nilai koefisien r2 untuk setiap variabel yang diregresikan. Selanjutnya nilai r2 tersebut dibandingkan dengan nilai
koefisien determinasi R2. Kriteria pengujiannya yaitu jika r2 > R2 maka terjadi multikolinearitas dan jika r2 < R2 maka tidak terjadi multikolinearitas.
4) Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali (2005), “Heteroskedastisitas adalah keadaan di mana dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual pada satu pengamatan ke pengamatan yang lain”. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Salah satu uji heteroskedastisitas yang dilakukan adalah dengan melihat pola titik-titik pada scatterplot regresi. Metode ini dilakukan dengan cara melihat grafik scatterplot antara standardized predicted value (ZPRED) dengan studentized residual (SRESID), ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED di mana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual (Y prediksi-Y sesungguhnya). Dasar pengambilan keputusan yaitu:
a) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka terjadi heteroskedastisitas.
b) Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Menurut Ghozali (2005), “Autokorelasi adalah keadaan di mana pada model regresi ada korelasi antara residual pada periode t dengan residual pada periode sebelumnya (t-1)”. Model regresi yang baik adalah tidak terdapat masalah autokorelasi. Untuk menguji keberadaan autokorelasi dalam penelitian ini dapat dilihat dari Durbin Watson (DW Test). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada masalah Autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada runtut waktu (time series) karena gangguan pada seseorang individu atau kelompok cenderung mempengaruhi pada gangguan individu atau kelompok yang sama pada periode berikutnya. Pada data cross section (silang waktu), masalah autokorelasi relatif jarang terjadi karena gangguan pada observasi yang berbeda berasal dari individu, kelompok yang berbeda. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya korelasi. Pada penelitian ini dapat dilihat dengan Durbin-Watson .
Nilai DW test yang didapat dari data Output SPSS dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikan 5% (0,05).
a) Tentukan besarnya sampel, yaitu n1=n2=n
b) Tentukan banyaknya variabel independent k1=k2=k c) Tentukan significance level (a) umumnya 5% atau 0,05
d) Masukan data dalam software Statistical Package For Social Science (SPSS)
e) Tentukan nilai dU dan dL
f) Tarik keimpulan dengan tabel dibawah ini :
Tabel 3.3
Kesimpulan Uji Autokorelasi
Hipotesa 0 (Ho) Keputusan Kriteria
Terdapat autokorelasi positif Ho Ditolak DW < dL
Tidak dapat disimpulkan Tidak ada
keputusan dL < DW < dU Tidak terdapat autokorelasi Ho Diterima dU < DW > 4 - dU
Tidak dapat disimpulkan Tidak ada
keputusan 4 – dU < DW < 4 - dL Terdapat autokorelasi
negatif Ho Ditolak DW > 4 - dL
Keterangan :
DW : Hasil perhitungan Durbin-Watson Statistic. dU : Nilai batas atas (didapat dari tabel)
dL : Nilai batas bawah (didapat dari tabel)
3. Pengujian Hipotesis
Menurut Santoso (2012:147), “Uji hipotesis adalah pengujian yang bertujuan untuk menguji apakah data dari sampel yang ada sudah cukup kuat untuk menggambarkan populasinya”.
Uji hipotesis berguna untuk memeriksa atau menguji apakah koefisien regresi yang didapat signifikan (berbeda nyata). Maksud dari signifikan ini adalah suatu nilai koefisien regresi yang secara statistik tidak sama dengan nol, berarti dapat dikatakan bahwa tidak cukup bukti untuk menyatakan variabel bebas mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Terdapat empat jenis uji hipotesis terhadap koefisien regresi yang dapat dilakukan, yaitu dengan:
a. Uji Koefisien Korelasi
Analisis korelasi sederhana (Bivariate Correlation) digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variabel dan untuk mengetahui arah hubungan yang terjadi. Koefisien korelasi sederhana menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara dua variabel. Dalam SPSS ada tiga metode korelasi sederhana (Bivariate Correlation) di antaranya Pearson Correlation, Kendall’s tau-b, dan Spearman Correlation.
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan analisis korelasi sederhana dengan metode Pearson Correlation atau sering disebut Product Moment Pearson. Menurut Ghozali (2005), “Pearson correlation merupakan analisis untuk mengukur keeratan hubungan antara dua variabel yang mempunyai distribusi data normal”. Dan pearson correlation digunakan untuk data berskala interval atau rasio.
Dalam pearson correlation terdapat beberapa ketentuan yang digunakan sebagai berikut:
1) Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antar dua variabel semakin kuat. Dan nilai mendekati nol berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. 2) Nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka hubungan dua variabel tidak
signifikan.
3) Nilai positif menunjukkan nilai searah (X naik maka Y naik) dan nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik (X naik maka Y turun).
Tabel 3.4
Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0 Tidak ada korelasi antara
dua variabel
>0 – 0,25 Korelasi Sangat Lemah >0,25 – 0,50 Korelasi Cukup
>0,50 – 0,75 Korelasi Kuat
>0,75 – 0,99 Korelasi Sangat Kuat
1 Korelasi Sempurna
Sumber: Jonathan Sarwono (2012:58)
b. Uji Determinasi (R2)
Analisis determinasi dalam regresi linear berganda digunakan untuk mengukur besarnya sumbangan dari beberapa variabel X (X1, X2, ..., Xn)
terhadap naik turunnya (variasi perubahan) variabel Y. Koefisien ini menunjukkan seberapa besar persentase variasi variabel independen yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variasi variabel dependen.
Untuk menghitung besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y dengan cara menghitung Koefisien Determinasi (KD). Derajat koefisien determinasi dicari dengan menggunakan rumus:
Keterangan:
KD : Nilai Koefisien Determinasi
r2 : Nilai Koefisien Korelasi
c. Uji Regresi Parsial (Uji-t)
Menurut Priyatno (2012:139), “Uji t atau uji koefisien regresi secara parsial digunakan untuk mengetahui apakah secara parsial variabel independen berpengaruh secara signifikan atau tidak terhadap variabel dependen”. Menentukan tingkat signifikan yaitu sebesar 5% dapat dilakukan berdasarkan nilai signifikansi, dengan cara pengambilan keputusan adalah:
1) Jika nilai sig. < 0,05 maka Ha diterima sehingga Ho ditolak (signifikan). 2) Jika nilai sig. > 0,05 maka Ha ditolak sehingga Ho diterima (tidak
signifikan).
d. Pengujian Secara Simultan (Uji-F)
Menurut Priyatno (2012:137), “Uji F atau uji koefisien regresi secara bersama-sama digunakan untuk mengetahui apakah secara bersama-sama variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen”.
Pengujian menggunakan tingkat signifikansi 0,05 Uji regresi simultan (uji f) dapat dirumuskan sebagai berikut:
a. Jika Sig. < 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima (signifikan). b. Jika Sig. > 0.05 maka Ho diterima dan Ha ditolak (tidak signifikan).
4. Uji Regresi Linier Berganda
Menurut Ghozali (2005), “Analisis regresi linear berganda adalah analisis untuk mengukur besarnya pengaruh antara dua atau lebih variabel independen terhadap satu variabel dependen dan memprediksi variabel dependen dengan menggunakan variabel independen”.
Dalam regresi linear berganda terdapat asumsi klasik yang harus terpenuhi, yaitu residual terdistribusi normal, tidak adanya multikolinearitas, tidak adanya heteroskedastisitas, dan tidak adanya autokorelasi pada model regresi. Persamaan regresi linear berganda dapat dirumuskan sebagai berikut :
Keterangan:
Y : Nilai prediksi variabel dependen (Struktur Modal)
α : Konstanta, yaitu nilai Y jika X1, X2, X3, = 0
X₁ : Variabel independen (Struktur Aktiva)
X₂ : Variabel independen (Ukuran Perusahaan)
X3 : Variabel independen (Profitabilitas)
β : Koefisien regresi
