BAB 3
OBJEK DAN METODE PENELITIAN
3.1. Objek Penelitian
Obyek yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di BEI dalam Index LQ45 dari tahun 2011-2013 terutama. Perusahaan yang terdaftar di BEI digunakan sebagai objek dalam pengambilan dan pengolahan data karena perusahaan yang sudah terdaftar di BEI memberikan data annual report kepada pihak luar perusahaan sehingga memudahkan dalam penggunaan data laporan keuangan yang dibutuhkan dalam penelitian ini. Jenis perusahaan yang diteliti adalah perusahaan yang terdaftar di Index LQ45 Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2013. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu pengumpulan data arsip (archival). Banyak faktor yang mempengaruhi struktur modal, antara lain ROA, asset structure, sales growth, dan firm size. Faktor-faktor tersebut digunakan untuk dianalisis pengaruhnya terhadap struktur modal perusahaan yang terdaftar di Index LQ45 Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2013.
3.1.1. Sejarah Singkat Indeks LQ 45
Index LQ45 yang merupakan singkatan dari likuid 45 yang diluncurkan pada bulan Februari tahun 1997, merupakan indeks dari 45 perusahaan yang memiliki dampak besar terhadap pelaku pasar modal Indonesia dimana perusahaan Indeks LQ 45 merupakan daftar 45 perusahaan yang terdaftar di BEI dimana sahamnya diminati dan menjadi fokus perhatian para investor.
Index LQ45 merupakan 45 saham perusahaan yang terpilih karena mencerminkan harga saham yang paling aktif diperdagangkan dan mempengaruhi keadaan pasar khususnya sebagai pertimbangan para investor untuk menanamkan modal pada perusahaan tertentu. Indeks LQ 45 dipantau dan disesuaikan setiap 6 bulan sekali yaitu setiap bulan Februari dan Agustus.
Apabila ada perusahaan yang terdaftar di LQ 45 tidak memenuhi syarat untuk digolongkan kedalam LQ 45 pada periode tersebut maka saham tersebut dikeluarkan dari daftar komposisi LQ 45 dan digantikan dengan saham yang memenuhi syarat.
Indeks LQ45 mencakup 70% dari kapitalisasi dan transaksi pasar saham nilai-nilai di Pasar Bursa Indonesia yang dijadikan acuan bagi para pemodal yang berinvestasi saham karena merupakan 45 perusahaan dengan urutan tertinggi dan biasanya para investor menanamkan saham nya di LQ 45 dengan tujuan bahwa perusahaan yang berada dalam Indeks LQ 45 memiliki nilai perusahaan yang tinggi..
Indeks LQ 45 yang terdaftar di BEI yang telah dipilih dan diteliti melalui kriteria sebagai berikut:
1. Pemilihan saham perusahaan dengan nilai transaksi rata-rata tertinggi / masuk kedalam rangking 60 saham tertinggi di pasar regular selama 12 bulan terakhir.
2. Dari 60 saham tersebut kemudian lanjut 45 saham yang dipilih dengan pertimbangan dari nilai transaksi, kapitalisasi pasar, nomor urut trading harian, dan frekuensi transaksi di pasar reguler selama periode 12 bulan terakhir.
3. Saham harus disertakan dalam perhitungan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
4. Saham harus telah terdaftar di BEI selama minimal 3 bulan.
5. Harus memiliki kondisi keuangan yang baik, prospek pertumbuhan, frekuensi perdagangan yang tinggi.
Berikut ini merupakan 30 daftar perusahaan yang termasuk dalam Indeks LQ 45 selama periode tahun 2011 – 2013 selama tiga tahun berturut-turut :
1. Astra Agro Lestari, Tbk (AALI) 2. Adaro energy, Tbk (ADRO) 3. AKR Corporindo, Tbk (AKRA)
4. Aneka Tambang (Persero), Tbk (ANTM) 5. Astra Internasional, Tbk (ASII)
6. Alam sutera Realty, Tbk (ASRI) 7. Bank Central Asia, Tbk (BBCA)
8. Bank Negara Indonesia (persero), Tbk (BBNI) 9. Bank Rakyat Indonesia (persero), Tbk (BBRI) 10.Bank Danamon, Tbk (BDMN)
11.Bank Mandiri, Tbk (BMRI)
12.Charoen Pokphan Indonesia, Tbk (CPIN) 13.XL Asiata, Tbk (EXCL)
14.Gudang Garam, Tbk (GGRM) 15.Harum Energy, Tbk (HRUM)
16.Indofood CBP Sukses Makmur, Tbk (ICBP) 17.Vale Indonesia, Tbk. (INCO)
18.Indofood Sukses Makmur, Tbk (INDF) 19.Indocement Tunggal Prakarsa, Tbk (INTP) 20.Indo Tambangraya Megah, Tbk (ITMG) 21.Jasa Marga (persero), Tbk (JSMR) 22.Kalbe Farma, Tbk (KLBF)
23.Lippo Karawaci, Tbk (LPKR)
24.London Sumatera Plantation, Tbk (LSIP) 25.Perusahaan Gas Negara (persero), Tbk (PGAS)
26.Tambang Batubara Bukit Asam (persero), Tbk (PTBA) 27.Semen Gresik (persero), Tbk (SMGR)
28.Telekomunikasi Indonesia (persero), Tbk (TLKM) 29.United Tractors, Tbk (UNTR)
3.1.2. Bidang Usaha
Table 3.1
Nama Perusahaan dan Bidang Usaha No Nama Perusahaan Bidang Usaha
1 AALI Plantation
2 ADRO Coal Mining
3 AKRA Durable and Non Durable Goods
4 ANTM Metal and Mineral Mining
5 ASII Automotive and Components
6 ASRI Property and Real Estate
7 BBCA Bank
8 BBNI Bank
9 BBRI Bank
10 BDMN Bank
11 BMRI Bank
12 CPIN Animal Feed
13 EXCL Telecommunication
14 GGRM Tobacco Manufacturers
15 HRUM Coal Mining
16 ICBP Food and Beverages
17 INCO Metal and Mineral Mining
19 INTP Cement
20 ITMG Coal Mining
21 JSMR Toll Road, Airport, Harbor and Allied Products
22 KLBF Pharmaceuticals,
23 LPKR Property and Real Estate
24 LSIP Plantation
25 PGAS Energy
26 PTBA Coal Mining
27 SMGR Cement
28 TLKM Telecommunication
29 UNTR Durable and Non-Durable Goods
30 UNVR Cosmetics and Household
3.2. Desain Penelitian
Pada bagian ini penulis akan menjelaskan mengenai jenis dan sumber data penentuan jumlah sample serta alasan penulis menggunakan sampel tersebut, metode pengumpulan data yang dilakukan penulis, bagaimana data dianalisis oleh penulis, metode penyajian data serta uji statistic yang dilakukan pada penelitian ini.
3.2.1. Jenis dan Sumber Data
Penulis memperoleh jenis data berupa data sekunder. Data sekunder tersebut didapat penulis melalui situs internet Bursa Efek Indonesia (website : www.idx.co.id) mengenai laporan keuangan tahunan perusahaan dan buku teks yang berkaitan dengan analisa laporan keuangan dan situs internet yang berkaitan dengan laporan keuangan perusahaan.
3.2.1.1. Jenis Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung dari perusahaan yang dijadikan objek penelitian. Data sekunder didapat berupa laporan keuangan perusahaan tahunan yang terdaftar dan di publikasikan di Bursa Efek Indonesia.
3.2.1.2. Sumber Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan dua cara, yaitu studi kepustakaan (library research) dan penelitian lapangan (field research). Teknik pengumpulan data pertama yaitu studi kepustakaan dilakukan dengan mempelajari berbagai jurnal, literatur, dan buku di perpustakaan serta sumber informasi lainnya yang berhubungan dengan topik skripsi. Studi kepustakaan dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan informasi-informasi yang dijadikan sebagai landasan teori dalam penelitian ini.
Teknik pengumpulan data kedua yaitu penelitian lapangan dilakukan dengan mengambil data sekunder berupa laporan keuangan perusahaan yang terdaftar di Index LQ45 Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2013 melalui situs www.idx.co.id. Laporan keuangan tersebut diperlukan untuk mengolah data mengenai variabel yang akan diteliti dan diuji dalam penelitian ini.
3.2.2. Penentuan Jumlah Sample
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Index LQ45 Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2013. Di dalam penelitian ini, tidak semua perusahaan yang tercatat dalam Index LQ45 di dalam populasi tersebut digunakan. Untuk itu dalam menentukan jumlah sample penulis menggunakan teknik pengambilan sample purposive sampling dimana peneliti menggunakan kriteria-kriteria tertentu dalam melakukan pengambilan sample atas suatu populasi secara acak dengan menggunakan pertimbangan tertentu yang disesuaikan dengan masalah atau tujuan penelitian.
Kriteria perusahaan yang dijadikan sampel penelitian yaitu:
1. Menerbitkan laporan keuangan tahunan yang telah diaudit oleh kantor akuntan publik untuk tahun buku 2011-2013.
2. Mempunyai tahun buku yang berakhir tanggal 31 Desember. 3. Menyediakan data variabel penelitian secara lengkap.
4. Terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian.
5. Perusahaan sample terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang masuk dalam perusahaan Index LQ 45 selama periode 2011-2013 secara berturut-turut.
Hanya beberapa perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini. Sebanyak 30 perusahaan LQ45 yang memenuhi kriteria yang diambil dan dijadikan sampel dalam penelitian ini yaitu periode 2011, 2012 dan 2013.
Table 3.2 Proses Seleksi Sample
No Keterangan Jumlah
1 Populasi perusahaan yang terdaftar dalam Index LQ45 tiap periode
45
2 Perusahaan yang rutin masuk dalam Index LQ45 selama tiga tahun berturut-turut periode tahun 2011 – 2013
30
3 Perusahaan yang tidak rutin masuk dalam Index LQ45 selama tiga tahun berturut-turut periode tahun 2011 – 2013
15
3.2.3. Metode Pengumpulan Sampel
Dalam mengumpulkan data penulis menggunakan metode pengumpulan dokumentasi, karena data yang dicari oleh penulis adalah data sekunder, penulis mengumpulkan data tersebut melalui lembaga yang telah menyediakan data tersebut yakni Bursa Efek Indonesia (website : www.idx.co.id).
3.2.4. Metode Analisis Data
Pada penelitian ini, akan dijelaskan mengenai analisis yang akan dilakukan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi capital structure. Analisis dilakukan dengan menjelaskan pengaruh antara variable independent dan variable dependent yang memenuhi kriteria selama periode pengamatan yang telah ditentukan. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah analisa statistik regresi, analisa deskriptif dan analisa pengujian hipotesis.
Keunggulan pengumpulan data ini adalah kemungkinan diperolehnya jumlah sampel yang lebih besar, yang diharapkan bisa meningkatkan power of test penelitian ini dan menggunakan program untuk mengolah data ke dalam bentuk statistik dengan menggunakan bantuan perangkat lunak Statistical Product and Service Solution (SPSS) 20.
3.2.4.1. Analisis Statistik Deskriptif
Menurut Sekaran (2006 : 285), statistik deskriptif meliputi transformasi data mentah ke dalam bentuk yang memberikan informasi untuk menjelaskan sekumpulan faktor dalam suatu situasi. Hal tersebut dilakukan dengan cara mengurutkan data mentah yang diperoleh. Metode ini digunakan untuk memberikan gambaran atas sample penelitian (menggambarkan pola distribusi dari variable-variable tertentu dalam sekelompok data) sebelum dilakukan analisis pada hipotesis utama penelitian. Sama hal nya dengan Taruna (2014 : 5) menjelaskan analisis deskriptif digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendiskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul.
Pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah mean (nilai rata-rata), standard deviation (standar deviasi), nilai maksimum, dan nilai minimum dari data observasi. Menurut Sekaran (2006 : 287), mean (nilai rata-rata) digunakan untuk mengetahui rata-rata yang bersangkutan. Standar deviasi merupakan ukuran disperse untuk data berskala interval dan rasio, serta memberikan indeks penyebaran distribusi atau variabilitas dalam data. Nilai maksimum digunakan untuk mengetahui jumlah terbesar data yang bersangkutan,
sedangkan nilai minimum digunakan untuk mengetahui jumlah terkecil yang bersangkutan.
3.2.4.2. Analisis Regresi Linear Berganda
Merupakan alat analisis statistik yang memanfaatkan hubungan antara dua variable atau lebih. Analisis ini digunakan untuk memprediksikan nilai dari variabel dependent apabila nilai variabel independent mengalami kenaikan atau penurunan dan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independent dengan variabel dependent apakah masing-masing variabel independent berhubungan positif atau negatif.
Penulis merumuskan model linear regresi berganda dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan :
Y : Struktur Modal
: Penduga bagi a konstanta
: Penduga bagi koefisien regresi Return on Asset
: Penduga bagi koefisien regresi Asset Structure
: Penduga bagi koefisien regresi Sales Growth
: Penduga bagi koefisien regresi Firm Size
: Return on Asset
: Asset Structure
: Sales Growth
3.2.4.3. Uji Hipotesis
Uji hipotesis untuk melihat signifikansi pengaruh variable bebas (x) terhadap (y) akan dilakukan dengan menggunakan uji t untuk melihat pengaruh variable bebas terhadap variable terikat secara parsial dan uji f untuk melihat pengaruh variable bebas terhadap variable terikat simultan.
3.2.4.3.1. Uji Parsial (Uji t)
Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (uji t) digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independent (X) secara parsial (terpisah) berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent (Y).
Uji t dapat dilakukan dengan error yang di toleransi adalah sebesar 0,05 dengan tingkat signifikansi (5%). Kriteria pengujian adalah sebagai berikut:
a. Apabila nilai signifikansi t < 0.05, maka Ho ditolak, artinya terdapat pengaruh yang signifikan antara satu variabel independen terhadap variabel dependen.
b. Apabila nilai signifikansi t > 0.05, maka Ho diterima, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan antara satu variabel independen terhadap variabel dependen.
Hipotesis yang digunakan dalam uji t adalah sebagai berikut :
- Ha1 : Return on asset berpengaruh signifikan terhadap Capital Structure pada Index LQ 45 2011-2013 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
- Ha2 : Asset Structure berpengaruh signifikan terhadap Capital Structure pada Index LQ 45 2011-2013 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
- Ha3 : Sales Growth berpengaruh signifikan terhadap Capital Structure pada Index LQ 45 2011-2013 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
- Ha4 : Firm Size berpengaruh signifikan terhadap Capital Structure pada Index LQ 45 2011-2013 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
3.2.4.3.2. Uji Simultan (Uji F)
Uji F berfungsi untuk menguji pengaruh simultan (bersamaan) dari masing-masing variable bebas (ROA, Asset Structure, Sales Growth, Firm Size) apakah berpengaruh secara signifikan terhadap variable terikat (Capital Structure). Untuk melihat pengaruh variable bebas terhadap variable terikat atau tidak dapat dilihat dari nilai sig pada tabel, apabila sig < 0,05 maka semua variabel independent secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependent dan sebaliknya.Error yang di toleransi adalah sebesar 0,05.
Hipotesis yang digunakan dalam uji F adalah sebagai berikut :
Ho5 : Tidak adanya hubungan yang signifikan antara Return on Asset, Asset Structure, Sales Growth, dan Firm Size terhadap Capital Structure secara simultan.
Ha5 : Ada hubungan yang signifikan antara Return on Asset, Asset Structure, Sales Growth, dan Firm Size terhadap Capital Structure secara simultan.
3.2.5. Metode Penyajian Data
Metode penyajian data dalam penelitian ini adalah bentuk table yang berisi hasil penelitian dari beberapa pengujian yang dilakukan dari variable terikat dan variable bebas. Serta penelitian ini juga menyajikan hasil penelitian secara deskriptif dengan menjelaskan secara detail hasil dari penelitian yang telah diuji.
3.2.6. Uji Statistik
Berikut ini adalah analisis statistik yang digunakan oleh penulis dalam menganalisis data rasio keuangan yang mempengaruhi struktur modal perusahaan Index LQ45 dari masing-masing variable.
3.2.6.1. Uji asumsi klasik
Menurut Haryadi (2013 : 53), uji asumsi klasik sangat diperlukan sebelum melakukan analisis regresi, dimana uji asumsi klasik ini terdiri atas uji normalitas, uji heterokedastisitas, uji multikorelasi, dan uji autokorelasi.
Uji asumsi klasik merupakan suatu persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya gejala heterokedastisitas, gejala multikolinearitas, dan gejala autokorelasi.
Jika terdapat heterokedastisitas, maka varian tidak konstan sehingga dapat menyebabkan bias atau standar error. Jika terdapat multikolinearitas, maka akan sulit untuk mengisolasi pengaruh-pengaruh individual dari variable, sehingga tingkat signifikansi koefisien regresi menjadi rendah. Dengan adanya autokorelasi mengakibatkan penaksir masih tetap bias dan masih tetap konsisten hanya saja menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, uji asumsi klasik perlu dilakukan terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian regresi linear berganda. (Nelly : 39).
3.2.6.1.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui normal atau tidaknya suatu distribusi data yang diambil dari suatu populasi. Pada dasarnya, uji normalitas adalah membandingkan antara data yang kita miliki dan data berdistribusi normal yang memiliki mean dan standart deviation yang sama dengan data kita. Uji normalitas merupakan hal penting dilakukan karena merupakan salah satu syarat pengujian parametic-test (Haryadi, 2013 : 53).
Metode klasik dalam pengujian normalitas suatu data tidak begitu rumit. Berdasarkan pengalaman empiris beberapa pakar statistik, data yang banyaknya lebih dari 30 angka (n > 30), maka sudah dapat diasumsikan berdistribusi normal. Biasa dikatakan sebagai sampel besar. Namun untuk memberikan kepastian, data yang dimiliki berdistribusi normal atau tidak, sebaiknya digunakan uji statistik normalitas. Karena belum tentu data yang lebih dari 30 bisa dipastikan berdistribusi normal, demikian sebaliknya data yang banyaknya kurang dari 30 belum tentu tidak berdistribusi normal, untuk itu perlu suatu pembuktian.
Uji statistik normalitas yang dapat digunakan diantaranya Chi-Square, Kolmogorov Smirnov, Lilliefors, Shapiro Wilk.
Uji statistic dalam uji normalitas menggunakan uji statistic model Kolmogrov – Smirov (K-S) dengan kriteria pengujian :
1. Angka signifikansi uji Kolmogrov – Smirov Sig. > 0,05 menunjukan data berdistribusi normal.
2. Angka signifikansi uji Kolmogrov – Smirov Sig. < 0,05 menunjukan data tidak berdistribusi normal.
Sehingga dapat dibuat hipotesis sebagai berikut :
H0 : Data residual berdistribusi normal apabila nilai signifikan ≥ 0,05 Ha : Data residual tidak berdistribusi normal apabila nilai signifikan < 0,05 Apabila hasil nya adalah ≥ 0,05 maka dapat dilakukan uji parametik.
3.2.6.1.2. Uji multikolinearitas
Multikolinearitas adalah keadaaan di mana terjadi hubungan linier yang sempura atau mendekati sempurna antar variabel independent dalam model regresi. Uji multikolinearitas ini digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan linier antar variabel independent dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas.
Ada atau tidaknya korelasi antar variable bebas dapat diketahui dengan cara mengukur tolerance value dan nilai variance inflation factor (VIF). Tolerance value berbanding terbalik dengan VIF. Dimana model regresi yang bebas multikolinieritas mempunyai nilai toleransi di atas 0,1 atau VIF di bawah 10. Multikolinearitas menyebabkan standar error yang semakin besar.
Uji statistik dalam uji multikolinearitas memiliki kriteria pengujian : 1. Jika nilai Tolerance ≥ 0,10 dan VIF < 10, maka tidak terjadi gejala
2. Jika nilai Tolerance ≤ 0,10 dan VIF > 10, maka terjadi gejala multikolinearitas di antara variable bebas.
Dengan demikian, pengujian ini dapat dilakukan dengan membuat hipotesis :
H0 : Tolerance ≥ 0,10 dan VIF < 10; tidak terjadi multikolinearitas Ha : Tolerance ≤ 0,10 dan VIF > 10; terjadi multikolinearitas
VIF dapat dihitung dengan rumus :
3.2.6.1.3. Uji heterokedastisitas
Menurut Wijaya (2009 : 124), heterokedastisitas menunjukan bahwa varians variable tidak sama untuk pengamatan / observasi. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau dengan kata lain tidak terjadi heterokedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas, yaitu dengan melihat scatterplot serta menggunakan uji gletjer, uji park, dan uji white. Uji heterokedastisitas yang paling sering digunakan adalah uji scatterplot.
Intepretasi hasil yang baik dari uji heterokedastisitas adalah jika titik menyebar secara acak, baik di bagian atas angka nol atau dibagian bawah angka nol dari sumbu vertical atau sumbu Y.
Data dinyatakan tidak terjadi keterokedastisitas jika signifikansi lebih besar dari 0,05 (tingkat keyakinan 95%), kriteria untuk mengetahui keputusan hasil uji ini adalah :
a. Jika nilai Sig atau signifikasi atau nilai probabilitas > 0.05 maka data dinyatakan tidak terjadi keterokedastisitas.
b. Jika nilai Sig atau signifikasi atau nilai probabilitas < 0.05 maka data dinyatakan terjadi keterokedastisitas.
Dengan demikian, pengujian ini dapat dilakukan dengan membuat hipotesis :
H0 : Nilai signifikan ≥ 0,05, maka tidak terjadi heterokedastisitas
Ha : Nilai signifikan < 0,05, maka terjadi heterokedastisitas
3.2.6.1.4. Uji autokorelasi Durbin-Watson
Menurut Wijaya (2009 : 122), uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu (disturbance term) pada periode t dan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya (t-1). Masalah autokorelasi sering terjadi pada data time series (data kurun waktu). Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin-watson, uji Langrage Multiplier (LM), uji statistic Q, dan uji Run Test. Uji yang paling sering digunakan oleh peneliti adalah uji Durbin-Watson.
Terdapat beberapa keputusan ada tidaknya autokorelasi, yaitu :
1. Bila nilai DW berada diantara dU dampai dengan 4 – dU, koefisien korelasi sama dengan nol. Artinya, tidak terjadi autokorelasi.
2. Bila nilai DW < dL, koefisien korelasi > 0. Artinya terjadi autokorelasi. 3. Bila nilai DW > 4 – dL, koefisien korelasi < 0. Artinya terjadi
autokorelasi negatif.
4. Bila nilai DW terletak di antara 4 – dU dan 4 – dL, hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.2.6.1.5. Analisis Korelasi Ganda dan Determinasi
Analisis korelasi ganda digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih variabel independent terhadap variabel dependent secara serentak, sedangkan analisis determinasi digunakan untuk mengetahui presentase sumbangan pengaruh variabel independent secara serentak terhadap variabel dependent. Analisis korelasi ganda dilakukan dengan melihat nilai R dan analisis determinasi dilakukan dengan melihat nilai R2.
3.2.7. Operasionalisasi Variabel
Variable menurut Sekaran (2009:115) adalah apapun yang dapat membedakan atau membawa variasi pada nilai. Penelitian ini menggunakan variabel terikat yang dilambangkan dengan huruf Y dan variabel bebas yang dilambangkan dengan huruf X. Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain, sedangkan variabel bebas merupakan variabel yang berdiri sendiri dan tidak dipengaruhi oleh variabel lain.
Variable terikat (Variable Dependent) dari penelitian ini adalah capital structure (Y). Variabel bebas (Variable Independent) yang digunakan dalam penelitian ini yaitu return on asset (X1), asset structure (X2), sales growth (X3), dan firm size (X4).
Gambar 3.1
3.2.7.1. Variabel Dependent : Capital Structure
Struktur modal merupakan perbandingan antara besarnya hutang dengan modal sendiri. Teori struktur modal menjelaskan adanya pengaruh perubahan struktur modal terhadap nilai perusahaan. Menurut Weston dan Copeland (1997:19) struktur modal optimal adalah gabungan dari hutang dan ekuitas yang memaksimumkan harga saham perusahaan. Sedangkan Husnan (2000:299) menyatakan bahwa semua struktur modal adalah baik, tetapi kalau mengubah struktur modal ternyata nilai perusahaan berubah, maka akan diperoleh struktur modal yang terbaik. Tujuan perusahaan untuk mengoptimalkan pendanaan
Return on Asset
Asset Structure
Sales Growth
Firm Size
struktur modal adalah untuk meningkatkan penghasilan dan kemakmuran para pemegang saham.
Dalam penelitian ini rumus yang digunakan adalah
Equity Total Debt Term Long DER= 3.2.7.2. Variabel Independent
Variable independent atau variable bebas dari penelitian ini adalah :
3.2.7.2.1. Variabel Independent : Return on Asset
Variabel bebas pertama yang diduga mempengaruhi capital structure yaitu return on asset. Variabel ini dilambangkan dengan X1 dan diukur dengan cara membagi antara income before tax dengan total assets (Damayanti, 2013).
Assets Total Tax Before Income OA R =
3.2.7.2.2. Variabel Independent : Asset Structure
Variabel ini merupakan variabel bebas yang diduga berpengaruh terhadap struktur modal. Asset Structure dilambangkan dengan X2 dan diukur dengan cara membagi gross fixed assets dengan total assets (Brigham dan Houston, 2010).
Assets Total Assets Fixed Structure Asset =
3.2.7.2.3. Variabel Independent : Sales Growth
Sales growth merupakan variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini yang diduga berpengaruh terhadap capital structure. Variabel ini diukur dengan cara membagi selisih antara total penjualan tahun t dan t-1 dengan penjualan bersih tahun t-1 dikali 100% (Horne dan Wachcowicz, 2008). Pada jenis perusahaan perbankan dihitung dengan menggunakan Total Interest Income. Variabel ini dilambangkan dengan X3.
% 100 × − − − = 1 1 t Sales t Sales t Sales Growth Sales
3.2.7.2.4. Variabel Independent : Firm Size
Variabel bebas keempat yang diduga mempengaruhi capital structure yaitu firm size. Firm size merupakan total seluruh aset yang dimiliki perusahaan. Dalam penelitian ini total aset perusahaan diukur dengan fungsi logaritma dan dilambangkan dengan X4. Mengacu pada penelitian Masud (2008) firm size dapat dirumuskan sebagai berikut.
