61 BAB III
OBJEK DAN METODE PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian
Sekaran dan Bougie (2013) mengungkapkan bahwa:
“Measurement is the assignment of number or other symbols to characteristics (or attributes) of object according to prespecified set of rules. To be able to measure you need an object and attributes of the object, but you also need a judge”.
Objek penelitian adalah variabel penelitian yang menjadi sasaran dan tujuan yang akan diteliti. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan dengan atribut atau karakteristik yaitu leverage yang diproksi oleh debt to assets ratio, kepemilikan manajerial yang diproksi oleh jumlah saham manajemen dan direksi dengan jumlah saham beredar, transaksi hubungan istimewa dan penghindaran pajak.
3.2 Metode Penelitian 3.2.1 Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan replikasi dari penelitian Oktavia, dkk. (2012), serta Kurniasih dan Sari (2013). Variabel yang digunakan dalam penelitian sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Kurniasih dan Sari (2013), namun menggunakan periode dan sektor yang berbeda dan ada penambahan variabel independen serta variabel intervening. Variabel yang digunakan terdiri dari, variabel terikat (dependent variable), variabel bebas (independent variable), dan varibel antara (intervening variable). Variabel terikat dalam penelitian ini adalah penghindaran pajak sedangkan
variabel bebas terdiri dari leverage, dan kepemilikan manajerial. Variabel intervening dalam penelitian ini adalah transaksi hubungan istimewa.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana leverage, kepemilikan manajerial, dan penghindaran pajak berpengaruh terhadap transaksi hubungan istimewa serta untuk mengetahui apakah transaksi hubungan istimewa mampu memdiasi hubungan leverage dan kepemilikan manajerial terhadap penghindaran pajak. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian yaitu pengujian hipotesis dan pengujian sobel.
3.2.2 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian deskriptif verifikatif. Menurut Nuryaman & Christina (2015), penelitian deskriptif adalah:
“Penelitian yang tujuannya untuk memperoleh deskripsi atau gambaran tentang karakteristik tertentu (variabel tertentu) dari suatu subjek yang sedang menjadi perhatian dalam kegiatan penelitian tersebut. Tujuan penelitian ini untuk memperoleh gambaran mengenai suatu subjek dan objek yang sedang diteliti.”
Menurut Arikunto (2014) penelitian verifikatif adalah penelitian yang bertujuan untuk mengecek kebenaran hasil penelitian lain. Sesuai dengan pengertian tersebut, peneliti menggunakan metode penelitian deskriptif yaitu mengumpulkan data-data yang terkait dengan penelitian yaitu rasio leverage (DAR), kepemilikan manajerial, transaksi hubungan istimewa, dan penghindaran pajak pada perusahaan Pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2016. Metode verifikatif digunakan untuk menguji lebih dalam tentang pengaruh leverage,
kepemilikan manajerial, transaksi hubungan istimewa, terhadap penghindaran pajak, serta menguji teori dengan pengujian suatu hipotesis apakah diterima atau ditolak.
3.2.3 Jenis Investigasi
Jenis investigasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode kuantitatif. Pengertian penelitian kuantitatif menurut Sugiyono (2015) adalah metode positivistik karena berlandaskan pada filsafat positivisme. Metode ini sebagai metode ilmiah/scientific karena telah memenuhi kaidah-kaidah ilmiah yaitu konkrit/empiris, obyektif, terukur, rasional, dan sistematis. Metode ini disebut metode kuantitatif karena data penelitian berupa angka-angka dan analisis menggunakan statistik.
3.3 Populasi Penelitian
Populasi menunjukkan seluruh kelompok orang, kejadian atau sesuatu yang menjadi ketertarikan peneliti untuk diinvestigasi. Bisa juga dikatakan bahwa populasi merupakan total kumpulan elemen yang dari kumpulan tersebut akan dibuat kesimpulan (Nuryaman & Christina, 2015). Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan Pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2016. Adapun daftar perusahaan Pertambahan yang termasuk ke dalam populasi penelitian disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 3.1 Populasi Penelitian
No. Kode Perusahaan Nama Perusahaan
1. ADRO Adaro Energy, Tbk.
2. ANTM PT. Aneka Tambang, Tbk. 3. ARII PT. Atlas Resources, Tbk. 4. ARTI PT. Ratu Prabu Energi, Tbk.
5. ATPK PT. Anugrah Tambak Perkasindo, Tbk. 6. BIPI PT. Benekat Petroleum Energy, Tbk.
7. BORN PT. Borneo Lumbung Energi & Metal, Tbk. 8. BSSR PT. Baramulti Suksessarana, Tbk.
9. BUMI PT. Bumi Resources, Tbk. 10. BYAN PT. Bayan Resources, Tbk. 11. CITA PT. Cita Mineral Investindo, Tbk. 12. CTTH PT. Citatah, Tbk.
13. DEWA PT. Darma Henwa, Tbk. 14. DKFT PT. Darma Henwa, Tbk. 15. DOID PT. Delta Dunia Makmur, Tbk. 16. ELSA PT. Elnusa, Tbk.
17. ENRG PT.Energi Mega Persada, Tbk. 18. ESSA PT. Surya Esa Perkasa, Tbk. 19. GEMS PT. Golden Energy Mines, Tbk.
Tabel 3.1
Populasi Penelitian (lanjutan)
No. Kode Perusahaan Nama Perusahaan
20. GTBO PT. Garda Tujuh Buana, Tbk. 21. HRUM PT. Harum Energy, Tbk. 22. INCO PT. Vale Indonesia, Tbk.
23. ITMG PT. Indo Tambangraya Megah, Tbk. 24. KKGI PT. Resources Alam Indonesia, Tbk. 25. MBAP PT. Mitrabara Adiperdana, Tbk. 26. MDKA PT. Merdeka Copper Gold, Tbk. 27. MEDC PT. Medco Energi Internasional, Tbk. 28. MITI PT. Mitra Investindo, Tbk.
29. MYOH PT. Samindo Resources, Tbk. 30. PKPK PT. Perdana Karya Perkasa, Tbk. 31. PSAB PT. J Resources Asia Pasifik, Tbk. 32. PTBA PT. Bukit Asam (Persero), Tbk. 33. PTRO PT. Petrosea, Tbk.
34. RUIS PT. Radiant Utama Interinsco, Tbk. 35. SMMT PT. Golden Eagle Energy, Tbk.
36. SMRU PT. SMR Utama, Tbk.
37. TOBA PT. Toba Bara Sejahtera, Tbk. 38. TINS PT. Timah (Persero), Tbk. Sumber: www.sahamok.com
3.4 Sampel Penelitian
Sampel menunjukkan bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan purposive sampling karena tidak semua sampel memiliki kriteria yang sesuai. Kriteria perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 3.2 Kriteria Pemilihan Sampel
Kriteria Sampel Jumlah
Jumlah laporan keuangan perusahaan pertambangan yang
Tersedia di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2010-2016 266 Jumlah laporan keuangan perusahaan pertambangan
dengan laporan keuangan tidak tersedia tidak tersedia dari
tahun 2010-2016 (14)
Jumlah perusahaan pertambangan yang dijadikan
sampel penelitian 252
3.4.1 Unit Analisis
Menurut Sekaran dan Bougie (2013) unit analisis yaitu tingkat pengumpulan data yang dikumpulkan selama analisis data. Unit analisis dalam penelitian ini adalah organisasi atau perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2016.
3.5 Metode Pengumpulan Data 3.5.1 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan langkah yang paling strategis dalam penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data (Sugiyono, 2015). Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian Kepustakaan (Library Research)
Dalam studi kepustakaan ini, penulis berusaha memperoleh berbagai informasi sebanyak-banyaknya sebagai dasar teori dan acuan dalam mengolah data, dengan cara membaca, mempelajari, menelaah, dan mengkaji literatur-literatur berupa buku, jurnal, dan penelitian-penelitian terdahulu.
2. Riset Internet (Online Research)
Dalam penelitian ini penulis berusaha mengumpulkan data yang berasal dari situs-situs yang berhubungan dengan berbagai macam informasi yang dibutuhkan dalam penelitian.
3.5.2 Jenis Data
Ada tiga jenis data yang digunakan dalam analisis regresi yaitu data runtun waktu (time series), data antarruang (cross-sectional) dan pooled data (gabungan antara time series dan cross-sectional). Data runtun waktu berdasarkan observasi yang dilakukan pada waktu yang berbeda. Data antarruang (cross-sectional) adalah data yang dikumpulkan pada satu waktu tertentu (Ghozali & Ratmono, 2013). Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel. Data panel adalah salah satu jenis khusus dari pooled data yaitu unit cross-sectional (perusahaan pertambangan) yang disurvei sepanjang waktu (periode 2010-2016).
3.5.3 Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Menurut Kothari dan Garg (2014) data sekunder adalah “the secondary data, are those which have already been collected by someone else and which have already been passed through the statistical process”. Badri (2012) mengungkapkan bahwa data sekunder adalah data yang diperoleh dari sumber-sumber yang telah ada biasanya diperoleh dari perpustakaan atau dari laporan-laporan peneliti terdahulu sehingga biasanya data ini disebut juga data tersedia. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk laporan keuangan yang diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx.co.id dan data sekunder dalam bentuk laporan publikasi laporan keuangan yang diperoleh dari Capital Market Directory (ICMD) serta sumber-sumber lain yang ada kaitannya dengan penelitian.
3.6 Operasionalisasi Variabel
Operasionalisasi adalah suatu definisi yang diberikan pada suatu variabel atau construct dengan memberikan arti atau menspesifikasi kegiatan ataupun memberikan suatu operasional yang diperlukan untuk mengukur construct atau variabel tersebut (Nazir, 2014). Menurut Kerlinger (dalam Sugiyono, 2015) variabel adalah construct atau sifat yang akan dipelajari. Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, subyek, atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.
Sesuai dengan judul penelitian yaitu “Pengaruh Leverage dan Kepemilikan Manajerial terhadap Penghindaran Pajak dengan Transaksi Hubungan Istimewa sebagai Variabel Intervening” maka terdapat empat variabel dalam penelitian ini, yaitu satu variabel terikat (dependent variable), dua variabel bebas (independent variable), dan satu variabel antara (intervening variable).
3.6.1 Variabel Bebas (Independent Variable)
Variabel independen atau variabel bebas merupakan variabel yang dapat mempengaruhi variabel dependen dengan kata lain, perubahan nilai (variance) pada variabel independen dapat menyebabkan perubahan nilai variabel dependen. Pada penelitian ini yang menjadi variabel bebas adalah leverage yang diproksi dengan debt to assets ratio dan kepemilikan manajerial yang diproksi dengan jumlah saham manajemen dan dewan direksi yang beredar.
3.6.2 Variabel Terikat (Dependent Variable)
Variabel terikat merupakan variabel yang menjadi perhatian utama peneliti. Tujuan peneliti adalah memahami dan membuat variabel terikat menjelaskan variabilitasnya atau memprediksinya melalui analisis yaitu menemukan variabel yang mempengaruhinya. Dengan kata lain, variabel dependen atau variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel independen (Nuryaman & Christina, 2015).
Variabel terikat dalam penelitian ini adalah penghindaran pajak. Penghindaran pajak sebagai variabel terikat diproksi oleh Cash Effective Tax Rate (CETR). Proksi
Cash Effective Tax Rate (CETR) yang digunakan adalah jumlah kas pajak yang dibayarkan dibagi dengan total laba sebelum pajak.
3.6.3 Variabel Intervening
Variabel intervening atau disebut pula sebagai variabel antara merupakan variabel yang menghubungkan dan membantu menjelaskan pengaruh antara variabel bebas mulai bekerja mempengaruhi variabel terikat (Sekaran dan Bougie, 2013). Variabel intervening dalam penelitian ini adalah transaksi hubungan istimewa yang diukur menggunakan rasio utang pihak hubungan istimewa.
Penjabaran variabel-variabel dalam penelitian ini untuk lebih jelasnya terdapat dalam tabel 3.2 Operasionalisasi Variabel sebagai berikut:
Tabel 3.3
Operasionalisasi Variabel Penelitian
Variabel Definisi Variabel Indikator Skala
Leverage (X1)
Rasio ini menggambarkan kemampuan utang baik jangka panjang maupun jangka pendek untuk membiayai aktiva perusahaan.
Wijayanti dan Merkusiwati (2017:712) Leverage DAR = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 Rasio Kepemilikan Manajerial (X2) Kepemilikan Manajerial merupakan proporsi kepemilikan manajemen dalam suatu perusahaan. Dapat dilihat dari konsentrasi kepemilikan atau persentase saham yang dimiliki oleh dewan direksi dan manajemen.
Wulansari (2015)
Kepemilikan Manajerial
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑀𝑎𝑛𝑎𝑗𝑒𝑚𝑒𝑛
Tabel 3.3
Operasionalisasi Variabel Penelitian (Lanjutan)
Variabel Definisi Variabel Indikator Skala
Transaksi Hubungan Istimewa
(Z)
Transaksi hubungan istimewa atau transaksi afiliasi adalah transaksi yang dilakukan wajib pajak dengan pihak afiliasi. Berdasarkan UU PPh Nomor 36 Tahun 2008 pasal 18 ayat 4, UU PPN Pasal 2 ayat 2
dan PMK Nomor
213/PMK.03/2016
Huang dan Liu (2010)
Transaksi Hubungan Istimewa Penjualan Hubungan Istimewa: 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑖ℎ𝑎𝑘 𝑏𝑒𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 Rasio Penghindaran Pajak (Y)
Kegiatan penghindaran pajak yang dilakukan oleh perusahaan dilihat dari Cash Effective Tax Rate (CETR). CETR menggambarkan efektivitas pembayaran pajak yang dilakukan oleh perusahaan dalam arus kas. Dyreng, et al. ( 2008)
Penghindaran Pajak
CETR = 𝐶𝑎𝑠ℎ 𝑇𝑎𝑥 𝑃𝑎𝑖𝑑
𝑃𝑟𝑒𝑇𝑎𝑥 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒
Rasio
3.7 Prosedur Pengolahan Data
Tahapan pengolahan dan penganalisisan data yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
1.Mendapatkan data yang berhubungan dengan variabel-variabel terkait, melalui laporan keuangan tahunan perusahaan Pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2016 yang berhubungan dengan DAR, jumlah saham manajemen dan dewan direksi, rasio penjualan pihak berelasi, dan pembayaran pajak (Cash ETR).
2.Membuat daftar perhitungan untuk DAR, jumlah saham manajemen dan dewan direksi, rasio penjualan pihak berelasi dan pembayaran pajak (Cash ETR) tahun 2010-2016.
3.Melakukan perhitungan DAR, total saham manajemen dan dewan direksi, rasio penjualan pihak berelasi dan pembayaran pajak (Cash ETR) tahun 2010-2016.
4.Melakukan pengujian statistik dan pengujian hipotesis untuk menguji data yang siap diolah untuk mendapatkan kesimpulan dengan menggunakan software Microsoft Excel 2010 dan Eviews 8.
5.Melakukan analisis hasil pengolahan data statistik dan pengujian hipotesis. 6.Menarik kesimpulan berdasarkan hasil perhitungan yang diperoleh.
3.8 Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah bentuk analisa yang menggunakan angka-angka dan dengan perhitungan statistik untuk menganalisis suatu hipotesis dan memerlukan beberapa alat analisis. Alat analisis dalam penelitian ini menggunakan data panel yang merupakan gabungan antara runtun waktu (time series) dan antarruang (cross-sectional).
Terdapat dua macam data panel yaitu balance data panel dan unbalance data panel. Data panel balance adalah keadaan dimana unit cross-sectional memiliki jumlah observasi time series yang sama. Data panel unbalance adalah keadaan dimana unit cross-sectional memiliki jumlah observasi time series yang tidak sama.
Penelitian ini menggunakan jenis data panel unbalance karena memiliki jumlah observasi time series yaitu 7 tahun dan unit cross-sectional sebanyak 38 perusahaan.
3.8.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi (Sugiyono, 2015). Pada penelitian ini, penulis akan memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, mean, dan standar deviasi dari masing-masing populasi dan digunakan untuk mengetahui gambaran umum tentang faktor-faktor yang mempengaruhi penghindaran pajak pada perusahaan Pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2010-2016 yang diolah menggunakan Eviews 8.
3.8.2 Uji Analisis Regresi Data Panel
Analisis regresi data panel merupakan hasil dari pengamatan pada kumpulan data (dataset) dimana perilaku unit cross-sectional diamati sepanjang waktu (Ghozali dan Ratmono, 2013).
3.8.2.1 Estimasi Pemilihan Model Regresi
Dalam analisis regresi data panel terdapat tiga pendekatan estimasi yaitu model common effect, fixed effect dan random effect (Lestari dan Setyawan, 2017).
1) Model Common Effect
Model common effect diasumsikan bahwa tidak ada perbedaan nilai intersep dan slope pada hasil regresi bai katas dasar perbedaan antar individu maupun antar waktu. Metode pendugaan parameter pada model common effect menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). 2) Model Fixed Effect
Metode pendugaan regresi data panel pada model fixed effect menggunakan penambahan variabel dummy atau Least Square Dummy Variabel (LSDV).
3) Model Random Effect
Bila pada fixed effect perbedaan antar individu dan waktu dicerminkan lewat intersep, maka pada random effect diakomodasi lewat error. Metode pendugaan regresi data panel pada model random effect menggunakan metode Generalized Least Square (GLS).
3.8.2.2 Pemilihan Model Regresi Data Panel
Lestari & Setyawan (2017) mengemukakan penentuan model yang tepat diantara model Common Effect, Fixed Effect, dan Random Effect terdiri dari beberapa tahapan, yaitu:
1) Uji Chow
Uji Chow dilakukan untuk menentukan apakah model common effect lebih baik digunakan daripada metode fixed effect.
2) Uji Signifikansi Random Effect
Uji signifikansi random effect dilakukan untuk menentukan apakah model dengan pendekatan random effect lebih baik digunakan daripada model common effect.
3) Uji Hausman
Uji Hausman dilakukan untuk menentukan apakah model fixed effect lebih baik digunakan daripada model random effect.
4) Uji Lagrange Multiplier
Uji Lagrange Multiplier dilakukan untuk melihat apakah model fixed effect lebih individu, waktu atau keduanya pada model fixed effect dan random effect.
3.8.3 Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan syarat yang harus dipenuhi agar persamaan regresi dapat dikatakan sebagai persamaan regresi yang baik, maksudnya adalah persamaan regresi yang dihasilkan akan valid jika digunakan untuk memprediksi (Ghozali dan Ratmono, 2013). Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, maka dilakukan terlebih dahulu uji asumsi klasik.
3.8.3.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penganggu atau residual mempunyai distribusi normal. Seperti diketahui, bahwa uji t dan F mengasumsikan nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini tidak
terpenuhi maka hasil uji statistik menjadi tidak valid khususnya untuk ukuran sampel kecil (Ghozali dan Ratmono, 2013). Terdapat dua cara mendeteksi apakah residual memiliki distribusi normal atau tidak, yaitu:
1. Analisis Grafik
Melihat normalitas residual dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
2. Uji Statistik
Pengujian normalitas residual yang banyak digunakan adalah Uji Jarque-Bera (JB). Uji JB adalah untuk uji normalitas untuk sampel besar (asymptotic). Ghozali dan Ratmono (2013) mengungkapkan bahwa nilai JB dihitung signifikansinya untuk menguji hipotesis sebagai berikut: H0 : residual terdistribusi normal
Ha : residual tidak terdistribusi normal
Jika probabilitas lebih besar dari 5% (tingkat signifikansi), maka terima H0
sehingga data berdistribusi normal.
3.8.3.2 Uji Heterokedastisitas
Heterokedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak sama (konstan). Sebaliknya, jika varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang sama maka disebut dengan homoskedastisitas (Mokosolang, Prang, dan Mananohas, 2015). Ada dua cara untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas, yaitu metode grafik dan metode uji statistik. Ada beberapa uji statistik yang dapat
digunakan mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas antara lain: (1) Glejser, (2) White, (3) Breusch-Pagan-Godfrey, (4) Harvey, (5) Park (Ghozali dan Ratmono, 2013). Dalam penelitian ini untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas dengan menggunakan metode Glejser.
Uji Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolute residual (AbsUi) terhadap variabel independen lainnya dengan persamaan regresi sebagai berikut:
| Ui |= α + β Xi + ui
Jika koefisien variabel independen Xi (yaitu β) signifikan secara statistik, maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model (Ghozali dan Ratmono, 2013).
3.8.3.3 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antarvariabel independen (Ghozali dan Ratmono, 2013). Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan menghitung koefisien korelasi antar variabel independen. Koefisien korelasi yang tinggi antar variabel (mendekati -1 atau 1) menunjukkan adanya multikolinearitas. Berdasarkan rule of thumb, koefisien korelasi dibawah -0,8 atau diatas 0,8 mengindikasikan adanya multikolinearitas.
3.8.4 Koefisien Determinasi
Koefisien Determinasi (R2) pada intinya bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan varians variabel dependen terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data saling (cross section) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi (Ghozali dan Ratmono, 2013).
3.8.5 Pengujian Hipotesis
3.8.5.1 Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel independen lainnya konstan (Ghozali dan Ratmono, 2013). Langkah-langkah pengujian dengan menggunakan Uji t adalah sebagai berikut:
a. Menentukan tingkat signifikansi sebesar α = 5%.
Tingkat signifikansi 0,05 atau 5% artinya kemungkinan besar hasil penarikan kesimpulan memiliki probabilitas 95% atau toleransi kesalahan 5%.
b. Kriteria Pengambilan Keputusan
1) H0 ditolak jika t statistik < 0,05 atau t hitung > t tabel.
2) Ho diterima jika t statistik > 0,05 atau t hitung < t tabel.
Nilai t tabel didapat dari : df = n-k-1 Ket: n = jumlah observasi
k = variabel independen
3.8.6 Uji Deteksi Pengaruh Variabel Intervening
Menurut Supriyanto dan Maharani (2013), suatu variabel disebut variabel intervening jika variabel tersebut ikut mempengaruhi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen atau variabel yang bersifat menjadi perantara (mediasi) dari hubungan variable penjelas ke variable terpengaruh. Pengujian hipotesis mediasi dapat dilakukan dengan prosedur yang dikembangkan oleh Sobel (1982) dan dikenal dengan Uji Sobel (Sobel Test).
Uji sobel ini dilakukan dengan cara menguji kekuatan pengaruh tidak langsung variabel independen (X) kepada variabel dependen (Y) melalui variabel intervening (M). Pengaruh tidak langsung X ke Y melalui M dihitung dengan cara mengalikan jakur X ke M (a) dengan jalur M ke Y (b) atau ab. Jadi koefisien ab = (c-c’), dimana c adalah pengaruh X terhadap Y tanpa mengontrol M, sedangkan c’ adalah koefisien pengaruh X terhadap Y setelah mengontrol M. Standar error koefisien a dan b ditulis dengan Sa dan Sb, besarnya standar error tidak langsung (indirect effect) Sab dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Dimana:
a : koefesien direct effect variabel independen terhadap variabel intervening b : koefesien direct effect variabel independent terhadap variabel dependen Sa : Standar error dari koefisien a
Sb : Standar error dari koefisien b
Untuk menguji signifikansi pengaruh tidak langsung, maka kita perlu menghitung nilai t dari koefisien ab dengan rumus sebagai berikut:
t = 𝑎𝑏
𝑆𝑎𝑏
Nilai t hitung ini dibandingkan dengan nilai t tabel dan jika nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel maka dapat disimpulkan bahwa terjadi pengaruh mediasi.
3.9 Penetapan Tingkat Signifikansi
Tingkat signifikansi (significant level) yang ditetapkan dalam penelitian ini adalah sebesar 5% atau 0,05 karena dinilai cukup untuk menguji hubungan antara variabel-variabel yang diuji atau menunjukkan bahwa korelasi antara kedua variabel cukup nyata. Tingkat signifikansi 0,05 artinya adalah kemungkinan besar dari hasil penarikan kesimpulan mempunyai probabilitas 95% atau toleransi kesalahan sebesar 5%.
