3 METODOLOGI PENELITIAN

(1)

19

Universitas Kristen Petra

3 METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Model Analisis

Berikut merupakan hubungan antar variable dalam penelitian ini diinyatakan dalam gambar sebagai berikut :

(3.1) Model Analisis

Berdasarkan gambar diatas maka model analisis yang sesuai adalah : ROAit = α0 + β1FOit + β2Ageit + β3Sizeit + β4SGit + ε... (3.1) Dimana:

ROAit = Profitabilitas dari perusahaan

β0 = Koefisien konstanta

β1, β2, β3, dan β4 = Koefisien dari setiap variabel

FOit = Kepemilikan keluarga pada perusahaan

Ageit = Firm age

Sizeit = Firm size

SGit = Net Sales growth

εit = Error

Profitability (ROA)

Kepemilikan keluarga (FO)

Size (SZ) Age (AG)

Sales Growth (SG)

(2)

20

3.2 Definisi Operasional Variabel dan Skala Pengukuran

Berikut merupakan definisi atas atribut – atribut yang sudah teridentifikasi dan skala pengukuran yang digunakan dalam rangka menganalisa penelitian ini.

Firm Size merupakan ukuran besar kecilnya suatu perusahaan yang dapat dilihat dari jumlah aset perusahaan ( Sofyaningih dan Hardiningsih, 2011 ). Rumus Firm Size dapat dilihat pada no 2.2 dalam table rumus.

Firm Age adalah lamanya perusahaan berdiri. Dengan mengetahui umur perusahaan, maka akan diketahui pula sejauh mana perusahaan tersebut dapat survive dalam persaingan bisnis. Rumus Firm age dapat dilihat pada table 2.3 dalam table rumus.

Sales Growth merupakan kenaikan jumlah penjualan dari tahun ke tahun.

Rumus net sales growth dapat dilihat di tabel 2.4 dalam table rumus

Menurut Horne & Wachowicz (1997), profitabilitas adalah kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dalam periode tertentu dengan menggunakan aktiva. Rumus dalam melakukan pengukuran profitabilitas dapat melihat table 2.1 dalam table rumus.

Kepemilikan keluarga dilakukan dengan 2 kriteria. Kriteria pertama adalah jika pendiri atau keluarga pendiri atau secara grup memiliki kepemilikan saham minimal 20% atau lebih. Kriteria kedua jika perusahaan dikendalikan atau dijalankan oleh salah satu keluarga pendiri (anggota keluarga juga masuk dalam jajaran direksi ataupun komisaris), dua kriteria tersebut digunakan oleh Villalonga and Amit (2006), jika salah satu dari 2 kriteria tersebut terpenuhi maka suatu perusahaan dikatakan perusahaan keluarga, jika tidak terdapat salah satu dari kriteria tersebut maka tidak dapat diklasifikasikan sebagai perusahaan keluarga. Perusahaan keluarga akan diberi nilai

“1” dan non keluarga “0”.

3.3 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif. Tipe data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh dari penelitian orang lain atau sumber yang telah dipublikasikan / bukan olahan sendiri.

(3)

21

Data kuantitatif yang digunakan terkait nilai buku total aset, laba bersih, struktur kepemilikan, penjualan, tahun berdiri. Sementara sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah melalui bursa efek Indonesia (BEI) untuk mendapatkan annual report, SahamOK, SWA, Bloomberg, Forbes, Kontan, Bisnis.com, dan portal berita lainnya untuk mendapatkan informasi tambahan terkait kepemilikan.

3.4 Instrumen dan Pengumpulan Data

Pengumpulan data pada peneltian ini menggunakan dokumentasi, dengan mengambil data sekunder berupa laporan keuangan tahunan perusahaan dan annual report pada 9 sektor di BEI dari tahun 2012 - 2015. Selain itu data sekunder dapat berupa artikel / informasi terkait kepemilikan dari portal berita bisnis online.

3.5 Populasi

Pada penelitian ini populasi yang digunakan adalah 9 sektor yang terdaftar di dalam Bursa Efek Indonesia (BEI) kecuali sektor keuangan. Alasan menggunakan semua sektor karena adanya keterbatasan penelitian sebelumnya yang tidak melakukan penelitian pada banyak sektor sehingga perlu dilakukannya penelitian dengan data yang lebih banyak khususnya di Indonesia.

3.6 Sampel dan Teknik Sampling

Sampel dalam penelitian ini adalah perusahaan yang termasuk dalam 9 sektor yang terdaftar di BEI yang memenuhi teknik sampling. Teknik pemilihan sampel akan menggunakan metode purposive sampling, dimana sampel akan dipilih berdasarkan kriteria – kriteria berikut :

1. Laporan keuangan tahun 2012 - 2015 dari perusahaan yang termasuk dalam 9 sektor di BEI ( Sektor konsumsi, aneka industri, industry dasar dan kimia, infrastruktur, perdagangan dan jasa, pertambangan, property, keuangan dan real estate dan pertanian )

(4)

22

2. Laporan keuangan menggunakan mata uang rupiah karena dalam perhitungan ukuran perusahaan menggunakan log dari total aset.

3. Memiliki Annual report lengkap tahun 2012 – 2015

Dari kriteria yang ditentukan, perusahaan yang dapat dijadikan sampel dalam penelitian ini sebanyak 285 perusahaan. Dengan tahun pengamatan yang digunakan adalah 2015.

3.7 Unit Analisis

Unit analisis dalam penelitian ini adalah perusahaan go public yang terdapat dalam BEI (Bursa Efek Indonesia) dengan tidak memasukkan perusahaan yang ada dalam sektor keuangan dari tahun 2012-2015.

3.8 Teknik Analisis Data

Penelitian ini menggunakan Eviews versi 7 dan SPSS versi 20 untuk mengolah dan menganalisa seluruh data penelitian. Langkah-langkah yang dilakukan untuk mengolah data adalah:

3.8.1 Regresi dengan Panel Data

Panel data merupakan gabungan antara data time-series yang merupakan sebuah variabel yang diamati pada satu unit observasi dalam jangka waktu yang panjang dan data cross-section yang merupakan variable yang diamati dalam satu titik waktu sehingga panel data ini menghasilkan variasi data yang banyak dan dalam jangka waktu yang banyak. Regresi panel data dilakukan dengan menentukan model estimasi, menguji asumsi dan kesesuaian model, dan interprestasi.

1. Penentuan Metode Estimasi Regresi Panel Data Metode estimasi yang perlu ditentukan:

a. Fixed Effect Model (FE) merupakan model yang mengasumsikan bahwa perbedaan intersep dapat mengakomodasi perbedaan antar individu. Data panel fixed effects model diestimasi dengan menggunakan teknik variable

(5)

23

dummy untuk menangkap perbedaan intersep antar perusahaan. Model estimasi ini sering disebut Least Square Dummy Variable (LSDV).

b. Random Effect Model (RE) akan mengestimasi data panel dimana variabel gangguannya memungkinkan untuk berhubungan dengan data. Model ini sering disebut dengan Error Component Model (ECM) atau teknik Generalized Least Square (GLS).

c. Ordinary Least Square (OLS) adalah suatu metode ekonometrik dimana terdapat variabel independen yang merupakan variabel penjelas dan variabel dependen yaitu variabel yang dijelaskan dalam suatu persamaan linier. OLS merupaakan metode regresi yang meminimalkan jumlah kesalahan ( error) kuadrat sehingga dalam model ini harus memenuhi asumsi BLUE ( best liniear unbiased estimator) dalam melakukan pendugaan interval dan pengujian parameter regresi.

Agar dapat menentukan metode estimasi yang akan dipakai, maka akan diuji dengan menggunakan Uji Hausman dan uji Chow. Uji ini digunakan untuk menentukan apakah fixed effect atau random effect yang akan digunakan dan uji Chow adalah pengujian untuk menentukan antara menggunakan fixed effect model atau common effect model.

Hipotesis dalam uji ini adalah:

H0 = Random effect H1 = Fixed effect

Uji hausman ini akan mengikuti distribusi chi-square dengan degree of freedom sebanyak k (jumlah variabel independen). Jika nilai statistik hausman (prob>chi2) > 𝛼 maka H1 ditolak dan begitu pula sebaliknya.

Hipotesis dalam uji ini adalah:

H0= Common effect H1= Fixed effect

(6)

24

Uji chow menggunakan membandingkan perhitungan F – statistic dengan F table sehingga apabila F hitung lebih besar dari F table maka H0 ditolak yang berarti model yang paling tepat digunakan adalah fixed effect model.

Begitupun sebaliknya, jika F hitung lebih kecil dari F table maka H0 diterima dan model yang digunakan adalah common effect model.

Keunggulan metode data panel seperti yang disebutkan oleh Wibisono (2005) adalah pertama, panel data mampu memperhitungkan heterogenitas individu secara eksplisit dengan menggunakan variabel spesifik individu, hal ini dapat dilakukan oleh menggunakan metodei time series maupun cross section sehingga dapat menyebabkan hasil yang diperoleh melalui kedua studi ini menjadi bias. Kedua kemampuan mengontrol heterogenitas individu ini, menjadikan data panel dapat digunakan untuk menguji dan membangun model yang lebih kompleks. Ketiga, data panel berdasarkan pada observasi cross-section yang berulang-ulang (timeseries), sehingga metode data panel cocok untuk digunakan untuk study of dynamic adjustment. Keempat, tingginya jumlah observasi memiliki keuntungan pada data yang lebih informatif, lebih variatif, kolinearitas antar variabel yang semakin berkurang, dan peningkatan derajat kebebasan (degree of freedom), sehingga dapat diperoleh hasil estimasi yang lebih efisien.

Kelima, data panel dapat digunakan untuk mempelajari model-model perilaku yang kompleks. Keenam, data panel dapat mengurangi bias yang ditimbulkan oleh data individu. Keunggulan-keunggulan tersebut diatas memiliki implikasi pada tidak harus dilakukan pengujian asumsi klasik dalam model data panel, sesuai apa yang ada dalam beberapa literatur yang digunakan dalam penelitian ini (Gujarati,2003;Wibisono,2005).

3.8.2 Uji Asumsi Klasik

Setelah menentukan model estimasi dengan melakukan uji di atas, maka selanjutnya akan dilakukan uji asumsi. Uji asumsi klasik berlaku untuk fixed effects adalah normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Sedangkan untuk random effects, tidak perlu melakukan uji asumsi klasik karena menurut Gujarati

(7)

25

dan Porter (2010) motode estimasi random effect model dianggap telah memenuhi seluruh uji asumsi. Di bawah ini akan dijelaskan mengenai macam-macam uji asumsi.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menentukan apakah residual dari data terdistribusi normal atau tidak. Pada prinsipnya data yang baik akan menghasilkan residual yang terdistribusi normal.

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk mendeteksi ada atau tidaknya relasi linear antar variabel independen. Dalam model regresi linear memiliki asumsi bahwa model tersebut tidak mempunyai sifat multikolinearitas yang kuat, karena jika multikolinearitas terjadi maka standart erorr model tersebut akan bernilai tak terhingga atau mendekati tak terhingga.

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mendeteksi korelasi antara data yang diteliti secara waktu (jika data time-series) atau per variabel (jika data coss-sectional).

d. Uji Heteroskedastisitas

Residu yang ada pada variabel seharusnya mempunyai varians yang konstan (Homoscedastic), dengan kata lain varians tersebut tidak membentuk suatu pola tertentu.

3.8.3 Uji Hipotesis

Uji yang perlu dilakukan adalah uji signifikansi/hipotesis serentak, uji signifikansi parsial, goodness of fit test, dan persamaan regresi.

a. Uji Hipotesis serentak, dilakukan untuk melihat apakah semua variabel independen mampu secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen.

Hasil penerimaan hipotesis:

- Fixed effect:

(8)

26

Hipotesis nol akan ditolak jika nilai F-statistik > nilai F tabel atau bila (Prob > F) < α. Jika nilai dari (Prob > F) = 0 berarti (Prob > F) < α (0.05).

- Random effect:

Hipotesis nol akan ditolak jika nilai chi-statistik > nilai chi-square tabel atau bila (Prob > Chi2) < α. Jika nilai dari (Prob > Chi2) = 0 berarti (Prob > Chi2) < α (0.05).

b. Uji Hipotesis, uji ini untuk melihat apakah masing-masing variabel secara individu akan apakah mempengaruhi secara signifikan terhadap variabel dependen.

Hasil penerimaan hipotesis:

- Fixed effect:

T-test: Hipotesis nol akan ditolak bila prob > α - Random effect:

Z-Test: Hipotesis nol akan ditolak bila prob > α .

c. Goodness of fit test, untuk mengukur seberapa besar variasi dari nilai variabel dependen dapat dijelaskan oleh variasi nilai dari variabel independen. Cara mengukur untuk fixed effect maupun random effect adalah dengan melihat koefisien determinasi (R-squared) dari hasil regresi.