BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Kerangka
Pikiran
Dalam pengambilan keputusan investasi untuk membeli saham suatu perusahaan, seorang investor seharusnya memperhatikan hal-hal yang lebih fundamental mengenai perusahaan tersebut, bukan berdasarkan isu, gosip atau hanya ikut-ikutan investor lain saja. Oleh karena itu faktor-faktor fundamental perusahaan sangat berperan penting dalam proses terjadinya kenaikan atau penurunan harga saham.
Para ahli berpendapat bahwa suatu saham memiliki nilai intrinsik tertentu atau nilai yang sebenarnya. Nilai intrinsik saham tersebut ditentukan oleh faktor-faktor fundamental yang berasal dari internal perusahaan, industri dan kondisi ekonomi makro. Para analis pasar modal akan membandingkan nilai intrinsik dari suatu saham dengan nilai pasarnya untuk menentukan apakah harga saham tersebut benar-benar sudah mencerminkan nilai yang sebenarnya atau belum. Berdasarkan hasil perbandingan tersebut, maka akan ditentukan strategi dalam pengambilan keputusan investasi.
Untuk menentukan nilai suatu saham itu wajar atau tidak, perlu dilakukan penentuan nilai transaksi saham tersebut, dan kemudian dibandingkan dengan harga pasar saham tersebut. Jika harga pasar lebih besar dari nilai intrinsiknya maka
saham tersebut disebut overpriced atau overvalued, sedangkan jika harga pasar kurang dari nilai intrinsiknya saham tersebut disebut underpriced atau undervalued.
Melakukan interpretasi atau analisa terhadap laporan keuangan suatu perusahaan akan sangat bermanfaat bagi penganalisa untuk dapat mengetahui keadaan dan perkembangan perusahaan yang bersangkutan. Manajemen perusahaan sangat berkepentingan terhadap laporan keuangan dari perusahaan yang dipimpinnya, dimana dengan menganalisa laporan keuangan tersebut, manajemen dapat mengetahui hasil kinerja dari perusahaannya pada saat sekarang dan masa yang lalu.
Untuk mengadakan interpretasi dan analisa keuangan suatu perusahaan diperlukan suatu ukuran tertentu. Ukuran yang sering digunakan dalam analisa keuangan adalah rasio, yang merupakan alat untuk menjelaskan hubungan antara dua jenis data keuangan. Dalam analisa rasio, para analis dapat melakukan 2 macam perbandingan, yaitu pembandingan present ratio dengan rasio-rasio yang sejenis di waktu-waktu yang lalu (data historis) dari perusahaan-perusahaan yang sejenis dan pembandingan dengan industri sejenis.
3.2. Metode
Penelitian
Dalam melakukan penelitian, penulis melakukan pengumpulan data dengan metode sebagai berikut:
1. Penelitian kepustakaan (Library Research) yang dilakukan dengan membaca, mempelajari dan menelaah literatur yang berhubungan dengan penelitian.
2. Penelitian lapangan (Field Research) yang dilakukan dengan mengadakan survei ke Bursa Efek Jakarta untuk memperoleh data atau informasi yang lengkap dan terperinci tentang perusahaan-perusahaan yang telah go-public.
3.3. Data / Informasi
Data yang diperlukan oleh penulis dalam melakukan penelitian terdiri dari dua jenis data, yaitu data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari laporan keuangan perusahaan-perusahaan publik yang telah listing di Bursa Efek Jakarta. Sedangkan data sekunder didapat dari data-data internet yang berasal dari Jakarta Stock Exchange, Indonesian Capital Market Directory, Ciptadana, E-Bursa,
Indoexchange, Bapepam, Biro Pusat Statistik dan lain-lain. Selain itu juga data sekunder juga diperoleh dari majalah, surat kabar dan artikel-artikel tentang investasi, ekonomi dan pasar modal.
3.4. Variabel
Penelitian
Variabel-variabel yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini antara lain:
a. Variabel bebas (independent variable):
1. Net Profit Margin (NPM)
2. Debt to Equity Ratio (DER)
3. Earning Per Share (EPS)
4. Price Earning Ratio (PER)
6. Price to Book Value (PBV)
b. Variabel terikat (dependent variable): 1. Imbal Hasil Saham (Return Saham)
3.5. Hipotesis
Sesuai dengan kerangka pemikiran yang telah diuraikan di atas, maka berikut ini akan dijabarkan hipotesis-hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:
Tabel 3.1 Hipotesis Penelitian Model
Hipotesis Deskripsi Hipotesis Penelitian Penelitian
H1-a Return saham dipengaruhi oleh net profit margin
H1-b Return saham dipengaruhi oleh debt to equity ratio
H1-c Return saham dipengaruhi oleh earning per share
H1-d Return saham dipengaruhi oleh price earnings ratio
H1-e Return saham dipengaruhi oleh return on assets
H1-f Return saham dipengaruhi oleh price to book value
H1-g Return saham dipengaruhi oleh net profit margin, debt to equity ratio, earning per share, price earnings ratio, return on assets,
price to book value dan return on equity secara bersamaan
3.6. Populasi dan Sampel
Populasi dari penelitian ini adalah seluruh perusahaan industri yang sahamnya terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Pemilihan perusahaan sektor industri sebagai populasi karena sektor industri merupakan sektor yang memiliki jumlah emiten terbanyak dibandingkan sektor-sektor lainnya. Sedangkan pemilihan BEJ sebagai tempat untuk pengambilan sampel dengan berdasarkan pertimbangan bahwa BEJ merupakan bursa utama khususnya untuk perdagangan saham di Indonesia,
dengan demikian dinilai dapat mewakili perilaku pemodal dalam pengambilan keputusan investasi.
Pengambilan sampel dengan menggunakan dengan kriteria sebagai berikut:
(a) Perusahaan sektor industri yang telah terdaftar di BEJ sampai dengan 31 Desember 1998 ;
(b) Perusahaan tidak delisting selama periode penelitian ;
(c) Perusahaan tersebut tidak mengalami defisiensi modal dari tahun 1998.
Penetapan jumlah sampel dilakukan dengan cara mengambil secara sampling 10 perusahaan yang tergolong dalam industri perdagangan besar barang produksi.
Dengan demikian jumlah sampel yang diambil secara acak adalah 10 perusahaan seperti yang terlihat pada tabel berikut ini:
Tabel 3.2
Daftar Perusahaan Sektor Industri Perdagangan Besar Barang Produksi yang Dipilih Sebagai Sampel Penelitian
Industri Perdagangan Industri Perdagangan
No Kode
Besar Barang Produksi No Kode Besar Barang Produksi
1 EPMT PT Enseval Putra Megatrading Tbk 6 TMPI PT AGIS Tbk
2 GEMA PT Gema Grahasarana Tbk 7 TURI PT Tunas Ridean Tbk 3 HEXA PT Hexindo Adiperkasa Tbk 8 UNTR PT United Tractor Tbk
4 LTLS PT Lautan Luas Tbk 9 SDPC PT Millenium Pharmacon Int. Tbk 5 TGKA PT Tigaraksa Satria Tbk 10 INTA PT Intraco Penta Tbk
3.7. Model dan Teknik Analisis
Penelitian ini berfokus pada analisis ekonomi dengan model multi-indeks, yaitu sebuah model yang mengasumsikan bahwa tingkat pengembalian investasi
saham tidak hanya ditentukan oleh indeks pasar saja tetapi juga oleh beberapa variabel di luar indeks pasar yang disebut extra market.
Teknik analisis statistik yang digunakan untuk pengujian hipotesis asosiatif dalam penelitian ini adalah model regresi linier berganda (multiple linear regression) yang digunakan untuk mengetahui tentang adanya ketergantungan statistik dari variabel bebas yaitu tingkat pengembalian investasi saham (Y) terhadap variabel-variabel bebasnya (X). Model regresi linier berganda penelitian ini adalah sebagai berikut :
Y = β0 + β1.X1 + β2.X2 + β3.X3 + β4.X4 + β5.X5 + β6.X6 + e Dimana :
Y = Variabel tingkat pengembalian investasi saham
1
X = Variabel net profit margin
2
X = Variabel debt to equity ratio
3
X = Variabel earning per share
4
X = Variabel price earning ratio
5
X = Variabel return on assets
6
X = Variabel price to book value
e = Variabel kesalahan residu β1, β2, β3, ..., β6 adalah koefisien regresi
β0 = Nilai konstanta, jika b1,b2,b3,...,b6 seluruhnya bernilai nul.
Model analisis tersebut di atas dapat diformulasikan dengan teknik analisis yang umum digunakan sebagai berikut :
Y = β0 + β1.X1 + β2.X2 + β3.X3 + ... ... ... ... + βk.Xk
Dalam sebuah model regresi berganda perlu diadakan uji hipotesis untuk menguji signifikansi model regresi secara keseluruhan dan signifikansi dari
masing-masing koefisien regresi. Pengujian-pengujian yang berhubungan dengan tujuan penelitian meliputi :
1. Koefisien Determinasi (R2)
Pengujian kontribusi pengaruh dari seluruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat dapat dilihat dari koefisien determinasi berganda (R2), dimana 0 ≤ R2 ≤ 1, hal ini menunjukkan bahwa nilai R2 semakin dekat kepada nilai 1 menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel-variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y), kekuatan pengaruh sebaliknya, nilai R2 semakin dekat kearah nilai null.
Untuk dapat memberikan interpretasi terhadap kuatnya suatu hubungan, dapat digunakan pedoman seperti yang tertera pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3
Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi Interval Koefisien Tingkat Hubungan
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
Untuk menguji keberartian koefisien determinasi ganda dilakukan dengan uji statistik Snedecor F : ) 1 k n /( ) R 1 ( k / R F 2 2 − − − = Dimana :
n = jumlah sampel (kasus) k = jumlah variabel bebas
R2 dinyatakan signifikan apabila Fhit > Ft
Setelah R2 secara nyata benar-benar signifikan maka langkah berikutnya perlu diketahui sampai seberapa besar keterandalan model regresi tersebut, yaitu dengan menaksir besarnya galat baku (standard error estimate) variabel Y atas variabel X1,X2,X3,X4,X5, dan X6 ) 1 k n ( ) S ( Jk k ... 12 . y S2 − − =
Jk (S) = Jumlah kuadrat sisa
2. Koefisien Regresi (Uji t)
Keterandalan regresi sebagai alat estimasi adalah ditentukan oleh signifikansi parameter-parameter regresi yang dalam hal ini adalah nilai-nilai koefisien regresi (bi). Apabila nilai-nilai koefisien tersebut tidak mempunyai pengaruh secara signifikan, maka variabel bebas dengan koefisien tersebut dapat diabaikan dari model regresi. Untuk keperluan ini perlu dilakukan uji keberartian koefisien regresi (bi) dengan uji t.
bi
S bi
t= , dimana Sbi = Standard error koefisien regresi
) i R 1 ( x S k ... 12 . y S S 2 ij 2 2 bi = − 3.7.1 Uji Pendahuluan
Uji pendahuluan dilakukan agar data yang didapat memenuhi syarat untuk pengujian hipotesis yang diajukan. Pada penelitian ini, uji pendahuluan akan
otomatis dilakukan oleh program SPSS sebagai prasyarat sebelum variabel-variabel tersebut dimasukkan sebagai entered variable. Uji pendahuluan meliputi:
1. Pengujian Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi linear terdapat korelasi data untuk periode tertentu dengan data sebelumnya. Apabila terdapat gejala korelasi, maka model regresi tersebut dikatakan memiliki masalah autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Adanya korelasi mengakibatkan estimatornya menjadi konsisten, tidak bias, tetapi tidak efisien karena interval estimasinya akan melebar sehingga daya prediksinya menjadi underestimate dan selanjutnya akan menjadikan F yang diperoleh tidak valid. Keberadaan autokorelasi dapat diidentifikasikan melalui analisis korelasi dengan menggunakan grafik atau secara statistik yang dikenal dengan statistik dari Durbin-Watson.
Menurut Santoso (2001), secara umum dapat diambil patokan untuk pengujian besaran Durbin-Watson (D-W) sebagai berikut :
Angka D-W di bawah –2, berarti terdapat autokorelasi positif. •
• •
Angka D-W di antara –2 sampai +2, berarti tidak terdapat autokorelasi. Angka D-W di atas +2, berarti terdapat autokorelasi negatif.
2. Pengujian Multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Jika terdapat korelasi, maka dapat dikatakan model regresi terkena gejala multikolinieritas. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Menurut Santoso (2001), pengujian ada tidaknya gejala multikolinieritas dilakukan dengan cara :
1) Besaran Variance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance
Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinieritas adalah : Mempunyai nilai VIF di sekitar 1
• •
•
Mempunyai angka tolerance mendekati 1 2) Besaran korelasi antar variabel bebas
Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinieritas adalah :
Koefisien korelasi antar variabel bebas harus lemah (dibawah 0.5). Jika korelasi kuat, maka terjadi masalah multikolinieritas.
3. Pengujian Heteroscedasticity
Dalam statistik, suatu urutan dari random variabel dikatakan heteroscedastic
bila urutan random variabel tersebut mempunyai varian yang berbeda-beda. Ketika heteroscedasticity ada, metode least-squares biasa tidak dapat digunakan untuk memperkirakan regresi sehingga metode yang lebih komplek harus digunakan yaitu metode generalized least-squares. Jadi heteroscedasticity
berarti non constant error variance, hetero = different; scedasticity = tendency to scatter.
Heteroskedastisitas menunjukkan bahwa varian dari setiap error bersifat heterogen yang berarti melanggar asumsi klasik yang mensyaratkan bahwa varian dari error harus bersifat homogen.
Pengujian heteroskedastisitas pada prinsipnya adalah akan menguji apakah antar prediktor mempunyai pengaruh signifikan dengan nilai residualnya. Jika nilai residual ini signifikan maka nilai residualnya tidak dapat diabaikan.
Pengujian heteroskedastisitas menggunakan korelasi Pearson karena akan diujinya keeratan hubungan antara hasil-hasil pengamatan dari populasi yang mempunyai dua varian atau lebih (bivariate), dimana perhitungan ini mensyaratkan bahwa populasi asal sampel mempunyai dua varian atau lebih dan berdistribusikan normal. Korelasi Pearson banyak digunakan untuk mengukur korelasi interval atau rasio.
Berdasarkan tingkat signifikansi dari korelasi Pearson, maka:
• Jika tingkat signifikansi > α = 0,05, maka tidak terdapat heteroskedastisitas • Jika tingkat signifikansi < α = 0,05, maka terjadi heteroskedastisitas
3.7.2 Pengambilan Keputusan Dengan Program SPSS
Analisis statistika di atas dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan program SPSS (Statistical Product dan Service Solution) versi 11.0.
1. Uji R2 (Koefisien Determinasi)
Nilai R2 memiliki range antara 0 sampai 1. Semakin besar R2 (mendekati nilai 1) semakin baik hasil regresi tersebut, dan semakin mendekati 0 maka variabel independen secara keseluruhan tidak bias menjelaskan variabel dependen. 2. Uji F (Uji Signifikansi Linier Berganda)
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah regresi (berbentuk linier) yang diperoleh berdasarkan penelitian memiliki arti bila digunakan dalam
penarikan kesimpulan mengenai hubungan sejumlah variabel yang dipelajari. Asumsi bahwa garis regresi yang dihasilkan bersifat linier, yaitu membentuk garis lurus, berarti bahwa hubungan antara (semua) variabel independen dan variabel dependennya bersifat linier. Bila asumsi ini menyimpang jauh maka hasil prediksinya akan bias secara berarti. Untuk menguji keberartian regresi linier berganda dilakukan dengan membandingkan nilai Fhitung dengan Ftabel. Hipotesis :
H0 : β = 0 Tidak ada hubungan linier antar variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
H1 : β ≠ 0 Ada hubungan linier antar variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
Pengujian statistik dengan kriteria sebagai berikut :
Bila F hitung > F tabel yang diperoleh dari tabel distribusi F dengan taraf signifikansi 5 % maka H0 ditolak.
Bila F hitung < F tabel yang diperoleh dari tabel distribusi F dengan taraf signifikansi 5 % maka H0 diterima.
3. Uji Koefisien Regresi Linier Berganda
Pengujian terhadap koefisien regresi linier berganda sangat penting untuk menyimpulkan apakah terdapat pengaruh yang cukup berarti antara perubahan variabel independen terhadap perubahan variabel dependen. Untuk melakukan pengujian terhadap koefisien regresi linier dapat dilihat dari uji t.
Hipotesis :
H0 : β = 0 Koefisien regresi tidak signifikan. H1 : β ≠ 0 Koefisien regresi signifikan. Dasar pengambilan keputusan :
a) Dengan membandingkan statistik hitung dengan statistik tabel :
Bila statistik t hitung < statistik t tabel, maka koefisien regresi antara variabel independen dengan variabel dependen tidak berarti (H0 diterima) Bila statistik t hitung < statistik t tabel, maka koefisien regresi antara
variabel independen dengan variabel dependen berarti (H0 ditolak) b) Dengan berdasarkan probabilitas :
Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima. Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak
