BAB III. Metode Penelitian. bagaimana hasilnya apakah signifikan atau tidak. terhadap variabel-variabel dependen.

12  Download (0)

Full text

(1)

15 BAB III Metode Penelitian 3.1 Variabel Penelitian

3.1.1 Variabel Dependen

Variabel dependen dalam penelitian ini yaitu likuiditas saham dan return saham. Alasan penulis memilih keduanya yaitu untuk mengetahui apakah variabel-variabel dependen tersebut dapat dipengaruhi oleh kepemilikan asing, dan bagaimana hasilnya apakah signifikan atau tidak.

3.1.2 Variabel Independen

Variabel independen dalam penelitian ini adalah tingkat kepemilikan asing. Penulis menggunakan kepemilikan asing sebagai variabel independen karena ingin mengetahui apakah kepemilikan asing mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel-variabel dependen.

3.2 Definisi Operasional 3.2.1 Variabel Dependen

3.2.1.1 Likuiditas Saham

Menurut Reilly & Brown (2009), likuiditas merupakan kemampuan untuk menjual atau membeli asset secara cepat dengan perbedaan harga pada harga sebelumnya. Dan faktor penentu utama likuiditas pasar ada pada data perdagangan pasar dan faktor paling penting likuiditas pasar ada pada

(2)

jumlah lembar saham yang diperdagangkan. Semakin tinggi tingkat likuiditas maka akan semakin cepat pula saham diperjualbelikan sehingga perputaran saham menjadi kas akan semakin cepat, dan saham yang likuid akan lebih menarik perhatian investor jika dibandingkan saham yang tidak likuid. Karena saham dengan likuiditas yang tinggi akan memiliki harga jual yang tinggi juga.

TVA =

Saham yang diperdagangkan pada periode tertentu

Saham yang beredar pada periode tertentu

3.2.1.2 Return Saham

Return dan risiko merupakan dua hal yang tidak terpisahkan, karena mempunyai hubungan yang positif yaitu semakin besar atau tinggi risiko yang harus ditanggung maka semakin besar atau tinggi pula return yang harus dikompensasikan. Stabilitas ekonomi suatu negara seperti tingkat bunga, inflasi, peraturan perpajakan, kurs, serta kondisi ekonomi lainnya merupakan faktor yang dapat mempengaruhi minat investor asing untuk berinvestasi. Menurut Jogiyanto (2013), return saham dapat dihitung dengan menggunakan rumus :

(3)

Keterangan :

R = Return Saham

Pt = Harga saham sekarang Pt-1 = Harga saham masa lalu

3.2.2 Variabel Independen 3.2.2.1 Kepemilikan Asing

Kepemilikan asing adalah porsi outstanding share yang dimiliki oleh investor atau pemodal asing (foreign investors) yang mempunyai status kepemilikan asing atau dari Negara lain terhadap jumlah saham yang dimilikinya Farooque et.al, (2007). Kepemilikan asing ini dapat diukur sesuai dengan proporsi saham yang dimiliki oleh asing, yaitu dengan rumus :

Kepemilikan Asing = Saham Pihak Asing Perusahaan X 100% Total Saham Beredar Perusahaan

Total saham asing dihitung menggunakan jumlah presentase saham yang dimiliki oleh pihak asing pada akhir tahun, sedangkan total saham yang beredar dihitung dengan menjumlahkan seluruh saham yang diterbitkan oleh perusahaan pada akhir tahun.

Return Saham =

Pt - (Pt-1)

Pt-1

(4)

3.2.3 Variabel Kontrol 3.2.3.1 Leverage

Tujuan perusahaan dalam mengambil kebijakan leverage adalah untuk meningkatkan dan memaksimalkan kekayaan dari pemilik perusahaan. Dengan memperbesar tingkat leverage maka tingkat ketidakpastian dari return yang nantinya akan diperoleh akan semakin tinggi juga. Semakin tinggi leverage maka akan tinggi risiko yang akan dihadapi namun semakin tinggi juga tingkat return yang didapatkan. Menurut Siallagan & Mas (2006), bahwa leverage dapat mengurangi konflik yang terjadi antara manajer dengan pemberi pinjaman.

Leverage

=

Total Utang / Total Aset

Keterangan :

Total Utang = Utang lancar + utang jangka panjang Total Aset = Aset lancar + aset tetap

3.2.3.2 Ukuran Perusahaan (Size)

Faktor utama untuk menentukan ukuran perusahaan (size) yaitu dengan melihat besarnya total aktiva, besarnya hasil penjualan dan besarnya kapitalisasi pasar. Namun hal lain yang dapat digunakan untuk menentukan ukuran perusahaan adalah faktor tenaga kerja, nilai pasar saham, log size dan lain sebagainya yang mempunyai korelasi tinggi.

(5)

Ukuran perusahaan ini diukur dengan menggunakan Logaritma Natural (Ln) dari total aktiva. Hal ini disebabkan oleh perbedaan total aktiva masing-masing perusahaan yang nantinya akan berdampak pada selisih dari total aktiva yang sangat besar, atau bahkan sangat ekstrim. Maka untuk menghindari adanya data yang tidak normal maka total aktiva perlu di Ln kan. Dan rumus untuk mengukur ukuran perusahaan adalah :

Ukuran Perusahaan = Ln. Total Aktiva

Keterangan :

Total Aktiva = Aktiva Lancar + Aktiva Tetap

3.3 Populasi dan Sampel 3.3.1 Populasi

Populasi pada penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Index LQ-45 selama periode Februari 2013 sampai dengan Januari 2016. Data utama berupa data sekunder yang diambil dari IDX, Google Finance, Yahoo Finance dan situs yang mempublikasikan kepemilikan asing.

3.3.2 Sampel

Dalam penelitian ini, penulis menggunakan tehnik pengambilan sampel dengan tehnik purposive sampling yaitu teknik pengambilan sampel yang menggunakan pertimbangan dan batasan tertentu dengan tujuan untuk mendapatkan sampel

(6)

yang representatif sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Adapun kriteria yang digunakan untuk memilih sampel yaitu sebagai berikut:

1. Seluruh perusahaan yang terdaftar dalam IDX periode 2013-2015.

2. Perusahaan yang terdaftar dalam index LQ-45 periode 2013-2015.

Berdasarkan syarat diatas di dapatkan sampel sebanyak 270 perusahaan yang memenuhi syarat.

3.4 METODE PENELITIAN

Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah metode analisis deskriptif kuantitatif. Setelah data terkumpul, selanjutnya akan dianalisis sesuai dengan kebutuhan dalam penelitian ini. Pengujian hipotesis dilakukan dengan model data cross section dan data time series dengan rentan periode Februari 2013 sampai dengan Januari 2016.

Dengan pengamatan berulang terhadap data cross section yang cukup, analisis data memungkinkan seseorang dalam mempelajari dinamika perubahan dengan data time series. Kombinasi data time series dan cross section dapat meningkatkan kualitas dan kuantitas data dengan pendekatan yang tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan hanya salah satu dari data tersebut, Gujarati, (2003)

(7)

3.5 Teknik Analisis Data

3.5.1 Uji Ststistik Deskriptif

Pengujian statistik deskriptif ini memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), nilai tengah (median), maksimum, minimum dan standar deviasi dengan prosedur yaitu menentukan tingkat rata-rata (mean), nilai tengah (median), maksimum, minimum dan standar deviasi dari indikator kepemilikan asing.

3.5.2 Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Uji kenormalan data atau distribusi dilakukan untuk mengetahui apakah sampel yang dianalisis mewakili populasi sehingga dapat dianalisis lebih lanjut. Pengujian normalitas dalam penelitian dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan melihat hasil probabilitynya dan dengan menggunakan uji Jarque-Bera. Pengujian dengan menggunakan hasil probability ini melihat berdasarkan dari hasil yang diperoleh probability.

Hipotesisi yang digunakan adalah : H0 : error term terdistribusi normal H1 : error term tidak terdistribusi normal

Yaitu dengan ketentuan jika p-value < α, maka Ho ditolak.

Sedangkan pengujian yang menggunakan uji Jarque-Bera, normalitas sebuah data dapat diketahui dengan membandingkan

(8)

nilai Jarque-Bera (JB) dan nilai Chi Square tabel. Uji JB didapat dari histogram normality yang akan kita bahas dibawah ini.

Hipotesisi yang digunakan adalah: H0 : Data berdistribusi normal H1 : Data tidak berdistribusi normal

Jika hasil dari JB hitung > Chi Square tabel, maka H0 ditolak Jika hasil dari JB hitung < Chi Square tabel, maka H0 diterima

3.5.3 Pengujian Asumsi Klasik

Data panel merupakan regresi yang menggabungkan data time series dengan data cross section (Widarjono, 2009). Beberapa keuntungan yang dapat diperoleh dengan menggunakan estimasi data panel, yaitu meningkatkan jumlah obeservasi (sampel), dan memperoleh variasi antar unit yang berbeda menurut ruang dan variasi menurut waktu (Kuncoro, 2012). Menurut Gujarati (2012) pada data panel sedikit terjadi kolinearitas antar variabel jadi kecil kemungkinan terjadi multikolinearitas. Berdasarkan uraian tersebut asumsi klasik yang digunakan adalah

3.5.3.1 Uji Multikolinieritas

Pengujian multikolinieritas ini digunakan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel bebas dalam model regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat korelasi di antara variabel independen. Terjadi

(9)

multikolinearitas jika koefisien korelasi antara masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8, dan sebaliknya.

3.5.3.2 Uji Heterokedastisitas

Pengujian heteroskedastisitas ini bertujuan untuk memastikan apakah dalam model regresi terjadi kesamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain itu tetap maka disebut dengan homoskedastisitas tapi jika berbeda disebut dengan heteroskedastisitas (Ghozali, 2006). Hipotesis dalam pengujian ini adalah H0 : tidak ada heteroskedastisitas dan H1 : ada heterokedastisitas. Jika p-value obs*-square < α, maka H0 ditolak.

3.5.4 Uji Autokorelasi

Pengujian autokorelasi ini merupakan karakteristik dari data yang mempunyai korelasi antara nilai variabel yang sama didasarkan pada objek terkait. Autokorelasi ini muncul karena residual yang tidak bebas antar satu observasi ke observasi lainnya (Kuncoro, 2011). Hal ini disebabkan karena error pada individu cenderung mempengaruhi individu yang sama pada periode berikutnya. Masalah autokorelasi sering terjadi pada data time series (runtut waktu). Deteksi autokorelasi pada data panel dapat melalui hasil dari Obs *R-squared dan Prob. Chi-Square(2) dan uji Durbin-Watson.

(10)

Pengujian autokorelasi ini dilihat berdasarkan hasil dari Obs *R-squared dan Prob. Chi-Square(2). Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah H0 : tidak ada korelasi serial dan H1 : ada korelasi serial. Jika p-value obs*-square < α, maka H0 ditolak. Sedangkan pengujian dengan Uji Durbin-Watson dilihat dengan nilai DW hitung. Nilai ini akan dibandingkan dengan kriteria penerimaan atau penolakan yang akan dibuat dengan nilai dL dan dU ditentukan berdasarkan jumlah variabel bebas dalam model regresi (k) dan jumlah observasinya (n). Nilai dL dan dU dapat dilihat pada Tabel DW dengan tingkat signifikansi (error) 5% (α = 0,05).

Sumber : Gujarati

Gambar III.1 Durbin-Watson

3.5.5 Uji Regresi

Data yang telah dikumpulkan dianalisis dengan menggunakan alat analisis statistik yakni analisis regresi linear berganda (multiple regression analysis), dengan persamaan sebagai berikut:

Regresi untuk likuiditas saham :

LIKUIDITAS = C(1) + C(2)(FOREIGN) + C(3)(LEVERAGE) + C(4)(LnSIZE)

(11)

Regresi untuk return saham :

RETURN = C(1) + C(2)(FOREIGN) + C(3)(LEVERAGE) + C(4)(LnSIZE)

3.5.6 Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen. Semakin ringgi nilai R2 maka semakin baik pula kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependennya.

Nilai koefisien determinasi (R2) ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas X. Bila nilai koefisien determinasi sama dengan 0 (R2 = 0), artinya variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama sekali. Sementara bila R2 = 1, artinya variasi dari Y secara keseluruhan dapat diterangkan oleh X. Dengan kata lain bila R2 = 1, maka semua titik pengamatan berada tepat pada garis regresi. Dengan demikian baik atau buruknya suatu persamaan regresi ditentukan oleh R2 nya yang mempunyai nilai antara nol dan satu.

3.5.7 Uji Hipotesis 3.5.7.1 Uji F Statistik

Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen. Penentuan penerimaan atau penolakan hipotesis sebagai berikut :

(12)

Apabila nilai prob. F hitung lebih kecil dari tingkat kesalahan/error (alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi layak. Apabila nilai prob. F hitung lebih besar dari tingkat kesalahan/error (alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi tidak layak.

3.5.7.2 Uji T Statistik

Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen, dengan asumsi variabel konstan. Penentuan penerimaan atau penolakan hipotesis sebagai berikut :

Apabila nilai prob. t hitung (ditunjukkan pada Prob.) lebih kecil dari tingkat kesalahan (alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikatnya.

Apabila nilai prob. t hitung (ditunjukkan pada Prob.) lebih besar dari tingkat kesalahan(alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa variabel bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikatnya.

Figure

Gambar III.1 Durbin-Watson

Gambar III.1

Durbin-Watson p.10

References

Scan QR code by 1PDF app
for download now

Install 1PDF app in