BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan pengetahuan yang tepat,
valid, dan dapat di percaya (dapat diandalkan atau reliable), tentang :
1. Pengaruh antara harga minyak mentah dunia terhadap indeks Harga Saham
Gabugan di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008-2010
2. Pengaruh antara indeks Dow Jones terhadap indeks Harga Saham Gabugan di
Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008-2010
3. Pengaruh antara harga minyak mentah dunia dan indeks Dow Jones terhadap
indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indeonesia pada tahun
2008-2010
B. Objek Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan dengan mengambil data IHSG, Harga Minyak
Mentah Dunia dan Indeks Dow Jones Selama Tahun 2008 - 2010
Data IHSG di dapat dari bursa efek Indonesia (BEI), karena BEI yang
mengeluarkan data IHSG dari perusahaan-perusahaan yang listing di BEI.
Sedangkan data harga minyak dunia dan Indeks dow jones di dapat dari New
York Merchatile Exchange (NYME) dan www.finance.yahoo.com
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni 2011. Pemilihan Waktu ini
dipilih karena dianggap efektif oleh peneliti dalam melakukan penelitian.
C. Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode expos facto,
expos facto adalah suatu penelitian yang dilakukan untuk meneliti peristiwa yang
telah terjadi dan kemudian meruntun ke belakang untuk mengetahui faktor yang
dapat menimbulkan kejadian tersebut, dengan menggunakan data runtun waktu
selama 156 minggu. Metode pendekatan ini dipilih sesuai dengan tujuan
penelitian yang ingin dicapai, yaitu untuk mengetahui pengaruh harga minyak
dunia dan indeks dow jones terhadap indeks harga saham gabungan di bursa efek
Indonesia.
D. Jenis dan Sumber data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder mengenai
harga minyak dunia, indeks Dow Jones, dan mengenai indeks harga saham gabungan.
Data tersebut di peroleh selama 156 minggu atau dari Januari 2008 sampai
Desember 2010. Data sekunder adalah data dalam bentuk yang sudah jadi yaitu
berupa data publikasi. Data tersebut sudah dikumµpulkan oleh pihak lain. Sumber
data diperoleh dari Bursa Efek Indonesia, New York Merchatile Exchange (NYME)
dan www.finance.yahoo.com
E.Operasionalisasi Variabel Penelitian
Operasionalisasi variabel dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh pengukuran variabel – variabel penelitian. Operasionalisasi variabel untuk
menentukan jenis indikator, serta skala dan variabel – variabel yang terkait
1. Harga Minyak Mentah Dunia (X1)
a. Definisi Konseptual
Harga minyak mentah dunia adalah nilai minyak mentah yang dibebankan
kepada konsumen berdasarkan manfaat dan penggunaan minyak mentah tersebut.
pada dasarnya harga minyak dunia ditentukan oleh pasar
b. Definisi Operasional
Harga minyak dunia yang digunakan adalah standar west texas intermediate.
Pemilihan ini dilatarbelakangi bahwa harga minyak dunia west texas intermediate di
jadikan standar harga minyak seluruh dunia karena kualitasnya yang paling baik. Data
harga minyak dunia diambil dari www.finance.yahoo.com. dari tahun 2008 - 2010.
2. Indeks Dow Jones (X2)
a. Definisi Konseptual
Indeks Dow Jones merupakan suatu nilai yang digunakan untuk
mengukur kinerja saham yang tercatat dibursa efek New york stock exchange
(NYSE) yang terdiri dari 30 perusahaan industri (Dow Jones Industrial Average),
20 saham perusahaan penerbangan, truk dan kereta api (Transportation Average),
saham 15 perusahaan listrik dan gas alam (public utility Average), dan Kombinasi
dari 65 perusahaan tersebut.
b. Definisi Operasional
Indeks Dow Jones yang digunakan adalah Dow jones industrial Average (DJIA)
merupakan indeks yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja perusahan yang
perusahaan besar dan terkemuka di Amerika Serikat. Data yang digunakan dalam
penelitian ini diperoleh dari New York Merchatile Exchange (NYME) selama tahun
2008 - 2010.
3. Indeks Harga Saham Gabungan (Y)
a. Definisi Konseptual
Indeks harga saham gabungan adalah suatu nilai yang digunakan untuk
mengukur kinerja gabungan seluruh saham yang tercatat di suatu Bursa Efek
Indonesia. sehingga dapat digunakan membandingkan kejadian yang berupa
perubahan seluruh harga saham dari waktu ke waktu di Bursa Efek Indonesia.
b. Definisi Operasional.
IHSG adalah indeks harga saham gabungan yang dikeluarkan oleh Bursa Efek Indonesia. Data IHSG diperoleh langsung dari Bursa Efek Indonesia. Data yang di
gunakan tahun 2008 -2010.
F. Konstlasi pengaruh Antar Variabel
Konstalasi pengaruh antar variabel dalam penelitian ini bertujuan untuk
memberikan arah atau gambaran dari penelitian ini, yang dapat di gambarkan
sebagai berikut.
Y X1
Keterangan :
X1 : Harga Minyak dunia ( Variabel bebas 1)
X2 :Indeks Dow jones (variabel Bebas 2)
Y :Indeks Harga Saham Gabungan (Variabel terikat)
:Arah Pengaruh
G. Teknik Analisa data
1. Mencari Persamaan Regresi
Rumus Regresi Linier Berganda yaitu untuk mengetahui hubungan kuantitatif
dari perubahan harga minyak (X1) dan Indeks dow jones (X2) terhadap Indeks
harga saham Gabungan (IHSG), dimana fungsi dapat dinyatakan dengan bentuk
persamaan:25
Keterangan
Y = Variabel Terikat (IHSG)
β = Koefisien regresi
X1 = Variabel Bebas (Harga Minyak Dunia)
X2 = Variabel Bebas (Indeks Dow Jones)
e = Standar error
2. Uji Persyaratan Analisis
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas data dilakukan untuk melihat apakah suatu data terdistribusi secara normal atau tidak. Uji normalitas data dilakukan dengan melihat normal
probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data yang
sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi
normal akan membentuk garis lurus diagonal dan ploting data akan dibandingkan
25
dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka data
sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Uji statistik yang dapat
digunakan dalam uji normalitas adalah uji Kolmogorov-Smirnov26
Kriteria pengambilan keputusan dengan uji statistik Kolmogorov Smirnov
yaitu :
Jika signifikansi > 0,05 maka data berdistribusi normal
Jika signifikansi < 0,05 maka data tidak berdistribusi normal
Sedangkan kriteria pengambilan keputusan dengan analisa grafik (normal
probability), yaitu sebagai berikut :
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas
Jika data menyebar jauh dari garis diagonal, maka model regresi tidak
memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Linearitas
Regresi linier dibangun berdasarkan asumsi bahwa variabel - variabel
yang dianalisis memiliki hubungan linier. Strategi untuk memverifikasi hubungan
linier tersebut dapat dilakukan dengan Anova
Kriteria pengambilan keputusan dengan uji Linearitas dengan Anova yaitu :
Jika Deviation from Linearity > 0,05 maka mempunyai hubungan linier
Jika Deviation from Linearity < 0,05 maka tidak mempunyai hubungan linier
26
3. Analisa Koefisien Korelasi
a. Koefisien Korelasi Parsial
Analisa korelasi parsial adalah analisa hubungan antara dua variabel
dengan mengendalikan variabel lain yang dianggap mempunyai pengaruh (dibuat
konstan).27
Rumus yang digunakan untuk menentukan besarnya koefisien korelasi secara
parsial adalah :
derajat keeratan antara variabel-variabel independen yag ada dalam model
regresi, dengan variabel dependent secara simultan (serempak), dengan
rumus30 :
Keterangan :
Ry12 : Korelasi antara variabel X1 dengan X2 secara bersama- sama dengan
variabel Y
ry1 : Koefisien korelasi antara Y dan X1
ry2 : koefisien korelasi antara Y dan X2
r12 : Koefisien korelasi antara X1 dan X2 31
Pedoman untuk memberikan interprestasi koefisien korelasi sebagai
berikut :
0,00 - 0,199 = sangat rendah
0,20 – 0,399 = rendah
0,40 – 0,599 = sedang
0,60 – 0, 799 = kuat
0, 80 – 1,000 = Sangat kuat 32
4. Uji Hipotesis a. Uji F
Uji F atau uji koefisien regresi secara serentak, yaitu untuk mengetahui
pengaruh variabel independen secara serentak terhadap variabel dependen, apakah
pengaruhnya signifikan atau tidak.33
Hipotesis penelitiannya :
H0 ; b1 = b2 = 0
30
Ibid., P. 23
31
Sudjana, M etodologi Stat ist ika (Bandung : Tarsit o, 2002) P. 384
32
Sugiono,M etode Penelit ian Bisnis (Bandung : CV Alfabet a, 2007), P. 216
33
Artinya variabel X1 dan X2 secara tidak berpengaruh terhadap terhadap Y.
Ha : b1 ≠ b2 ≠ 0
Artinya variabel X1 dan X2 secara serentak berpengaruh terhadap Y.
Kriteria pengambilan keputusan, yaitu :
F hitung ≤ F kritis, jadi Ho diterima
F hitung > F kritis, jadi H0 ditolak
b. Uji t
Uji t untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara parsial terhadap
variabel dependen, apakah pengaruhnya signifikan atau tidak.34
Hipotesis penelitiannya :
H0 : b1 = 0, artinya variabel X1 tidak berpengaruh terhadap Y
H0 : b2 = 0, artinya variabel X2 tidak berpengaruh terhadap Y
Ha : b1 ≠ 0, artinya variabel X1 berpengaruh terhadap Y
Ha : b2 ≠ 0, artinya variabel X2 berpengaruh terhadap Y
Kriteria pengambilan keputusannya, yaitu :
t hitung ≤ t kritis, jadi H0 diterima
t hitung > t kritis, jadi H0 di tolak
5. Koefisien Determinasi
Pengujian ini dilakukan untuk mengukur tingkat keberhasilan model
regresi yang digunakan dalam memprediksi nilai variabel dependen. Nilai R2
menunjukkan seberapa besar variasi dari variabel terikat dapar diterangkan oleh
34
variabel bebas. Jika R2 = 0, maka variasi dari variabel terikat tidak dapat
diterangkan oleh variabel bebas. Jika R2 = 1, maka variasi variabel terikat dapat
diterangkan oleh variabel bebas. Semua titik observasi berada tepat pada garis
regresi jika R2 = 1
6. Uji Asumsi Klasik.
a. Uji Autokorelasi
Autokorelasi terjadi bila nilai gangguan dalam periode tertentu berhubungan
dengan nilai gangguan sebelumnya, jadi aoutokorelasi adanya korelasi antara
variabel itu sendi, pada pengamatan yan berbeda waktu atau individu35. Jika
terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Umumnya kasus
autokorelasi banyak terjadi pada data time series. Uji autokorelasi yangdigunakan
dalam penelitian ini adalah uji Durbin Watson (DW test). Uji inihanya digunakan
untuk korelasi tingkat satu (first order autocorrelation) dan mensyaratkan adanya
intercept (Konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lain diantara
variabel bebas.
Tabel III.1
TABEL DURBIN-WATSON (D-W)36
Dw Kesimpulan
Kurang dari 1,1 Ada autokorelasi
1,1 – 1,54 Tanpa kesimpulan
1,55 – 2,46 Tidak ada autokorelasi
2,46 – 2,9 Tanpa kesimpulan
Lebih dari 2,91 Ada autokorelasi
35
Ibid., p.469
36
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untk menguji apakah model regresi ditemukan
adanya korelasi antara variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi diantara variable bebas. Akibat bagi model regresi yang
mengandung multikolinearitas adalah bahwa kesalahan standar estimasi akan
cenderung meningkat dengan bertambahnya variabel independen, tingkat
signifikansi yang digunakan untuk menolak hipotesis nol akan semakin besar dan
probabilitas menerima hipotesis yang salah juga akan semakin besar. Uji
multikolinearitas dilakukan dengan pendeteksian atas nilai R 2
dan signifikansi dari
variabel yang digunakan. Rule of Thumb mengatakan apabila didapatkan R
2 yang
tinggi sementara terdapat sebagian besar atau semua yang secara parsial tidak
signifikan, maka diduga terjadi multikolinearitas pada model tersebut37
Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam model regresi
adalah sebagai berikut :
1) Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat
tingga, tetapi secara individual variabel-variabel indenpenden banyak yang
tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
2) Menganalisis matrik korelasi variable-variabel bebas. Jika antar variable bebas
ada korelasi yang cukup tinggi ( umumnya diatas 0,90), maka hal ini
merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
3) Mutikolinearitas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan lawannya, VIF
( Variance Inflation Factor ). Jika nilai tolerance yang rendah sama dengan
37
nilai VIF yang tinggi, maka menunjukkan adanya kolinearitas yag tinggi.
Multikol terjadi bila nilai VIF lebih dari 10 dan nilai tolerance kurang dari 0,1.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Model yang baik adalah yang
homoskedastisitas.
Pada penelitian ini untuk menguji terjadinya heteroskedastisitas atau tidak
dengan menggunakan analisis grafis. Deteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu
dalam scatterplot antara variabel dependen (ZPRED) dengan residualnya
(SRESID). Dasar analisis grafis adalah Jika ada pola tertentu seperti titik-titik
yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka mengindikasikan terjadinya
heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar
diatas dan di bawah angka nol pada sumbu Y maka mengindikasikan tidak
terjadinya heteroskedastisitas.
Uji statistik dilakukan dengan Uji Glejser, Uji Glejser dilakukan dengan
meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolut. Hipotesis awalnya
adalah:
H0 : tidak ada heteroskedastisitas
H0 diterima bila -Ttabel < Thitumg<Ttabel dan H0 ditolak bila Thitung >Ttabel
atau –Thitung<Ttabel .
Perhitungan dengan menggunakan SPSS, maka kesimpulannya adalah:
Sig < α, maka H0 ditolak
