47
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Objek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar secara terus-menerus pada indeks saham LQ45 tahun 2017-2019 dan telah menerbitkan laporan keuangan audited. Indeks saham LQ45 merupakan salah satu dari 35 jenis indeks saham yang dimiliki oleh Bursa Efek Indonesia (BEI). Indeks LQ45 dibentuk pada tahun 1997 yang berisi 45 perusahaan tercatat di BEI yang diukur dengan kapitalisasi pasarnya dan likuiditas transaksi yaitu nilai transaksi di pasar reguler, jumlah hari perdagangan, dan frekuensi transaksi.
Kriteria dalam pemilihan saham yang masuk dalam indeks saham LQ45 BEI menggunakan pertimbangan faktor sebagai berikut:
1. Telah tercatat di BEI minimal 3 bulan.
2. Aktifitas transaksi di pasar reguler yaitu nilai, volume, dan frekuensi transaksi.
3. Jumlah hari perdagangan di pasar reguler.
4. Kapitalisasi pasar pada periode waktu tertentu.
5. Selain mempertimbangkan kriteria likuiditas dan kapitalisasi pasar tersebut di atas, akan dilihat juga keadaan keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan tersebut.
Indeks saham LQ45 dipantau secara rutin dan dilakukan evaluasi atas pergerakan saham-saham tersebut. Penggantian saham yang masuk ke indeks
48 saham LQ45 dilakukan setiap 6 bulan sekali, pada awal bulan Februari dan Agustus. Sehingga, periode indeks saham LQ45 terbagi menjadi 2 jenis periode, yaitu bulan Februari-Juli dan Agustus-Januari.
3.2 Metode Penelitian
Penelitian ini merupakan causal study. Menurut Sekaran dan Bougie (2016),
“causal studies test whether or not one variable causes another variabel to change.” yaitu penelitian yang menguji apakah suatu variabel menyebabkan variabel lain berubah atau tidak. Peneliti menggambarkan hubungan sebab akibat dengan menunjukkan adanya pengaruh atau tidak antar variabel. Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan pengaruh dari Current Ratio (CR), Debt to Equity Ratio (DER), Earning per Share (EPS), dan Return on Equity (ROE) terhadap return saham.
3.3 Variabel Penelitian
Terdapat 2 jenis variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu variabel terikat (dependent variable) dan variabel bebas (independent variable). Variabel terikat (dependent variable) menurut Sekaran dan Bougie (2016) merupakan variabel yang menjadi minat utama peneliti. Dependent variable yang digunakan dalam penelitian ini adalah return saham. Sedangkan variabel bebas (independent variable) merupakan variabel yang memengaruhi variabel terikat baik secara positif maupun negatif (Sekaran dan Bougie, 2016). Independent variable yang digunakan dalam penelitian ini adalah Current Ratio (CR), Debt to Equity Ratio (DER), Earning per Share (EPS), dan Return on Equity (ROE). Skala yang
49 digunakan untuk pengukuran adalah skala rasio. Menurut Ghozali (2018), skala rasio adalah skala interval dan memiliki nilai dasar (based value) yang tidak dapat dirubah.
3.3.1 Variabel Dependen
Dalam penelitian ini dependent variable yang diteliti adalah return saham.
Return yang digunakan adalah return realisasi atau actual return. Return realisasi adalah selisih antara harga saham saat ini dengan harga saham pada periode sebelumnya dibagi dengan harga saham periode sebelumnya. Rumus untuk menghitung return saham adalah sebagai berikut (Purwanti, et al., 2015) :
Keterangan:
Rt = Return saham pada hari ke t
Pt = Rata-rata harga penutupan saham pada tahun ke t
Pt-1 = Rata-rata harga penutupan saham pada tahun sebelumnya (t – 1)
3.3.2 Variabel Independen
Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.3.2.1 Current Ratio (CR)
Current Ratio (CR) adalah rasio likuiditas yang menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya.
𝑅𝑡 =Pt − Pt − 1 Pt − 1
50 Rumus CR adalah (Weygandt, et al, 2018):
en e en ia i i ie Keterangan:
CR : Current ratio
Current Assets : Aset lancar yang dimiliki perusahaan Current Liabilities : Liabilitas jangka pendek
3.3.2.2 Debt to Equity Ratio (DER)
Debt to Equty Ratio (DER) merupakan rasio solvabilitas yang mencerminkan penggunaan sumber dana yang digunakan oleh perusahaan dalam melakukan operasionalnya. Rumus untuk menghitung DER adalah (Weygandt, et al, 2018):
o a ia i i ie h h i
Keterangan:
DER : Debt to equity ratio
Total Debt : Total utang
o a Sha eho de ’ i : Total ekuitas
3.3.2.3 Earning per Share (EPS)
Earning per Share (EPS) adalah adalah rasio yang mengukur keuntungan yang mampu diperoleh investor dari laba bersih yang dihasilkan
51 PS Ne Income- P f nc Divi n
Weigh ed-ave age O dina Sha e O anding perusahaan atas setiap lembar saham. Formula untuk menghitung EPS adalah (Weygandt, et al, 2018):
Keterangan:
EPS : Earning per share
Net Income : Laba tahun berjalan Preference Dividends : Dividen preferen
Weighted-average Ordinary Shares Outstanding : Rata-rata tertimbang lembar saham yang beredar
3.3.2.4 Return On Equity (ROE)
Return On Equity (ROE) adalah rasio yang mengukur seberapa banyak perusahaan mampu memberikan return kepada para investor dari laba bersih yang dihasilkan atas modal yang disetorkan oleh investor. Rumus untuk menghitung Return on Equity (ROE) adalah sebagai berikut (Weygandt, et al, 2018):
Keterangan:
ROE : Return on Equity
Net Income : Laba tahun berjalan
Preference Dividends : Dividen preferen O Ne Income- P f nc Divi n
Av g O dina Sha eho de ' i
52 Average O dina Sha eho de ’ i : Rata-rata Total Ekuitas
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Menurut Sekaran dan Bougie (2016), “Secondary data are data that have been collected by others for another purpose than the purpose of the current study” yaitu data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan oleh orang lain untuk tujuan lain selain tujuan penelitian saat ini. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berupa laporan keuangan audited yang telah diterbitkan oleh perusahaan-perusahaan yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI) dan masuk pada daftar saham indeks LQ45 tahun 2017-2019. Laporan keuangan tersebut diperoleh dari situs resmi BEI (www.idx.co.id) atau melalui situs resmi perusahaan. Sedangkan data untuk harga saham diperoleh melalui situs Yahoo Finance (www.finance.yahoo.com).
3.5 Teknik Pengambilan Sampel
Menurut Sekaran dan Bougie (2016), “The population refers to the entire group of people, events, or things of interest that the researcher wishes to investigate. A sample is a subset of the population”, yaitu populasi adalah kumpulan orang, kejadian, atau benda yang menjadi fokus peneliti untuk diinvestigasi. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan tercatat di BEI yang masuk dalam indeks saham LQ45 secara berturut-turut tahun 2017-2019. Sampel adalah bagian dari populasi (Sekaran dan Bougie, 2016). Sampel dalam penelitian ini diambil dengan metode purposive sampling. Kriteria yang digunakan untuk memilih sampel adalah:
53 1. Perusahaan di BEI yang masuk dalam daftar indeks saham LQ45 secara
berturut-turut dari tahun 2017-2019
2. Perusahaan tidak termasuk dalam jenis bank & lembaga keuangan
3. Perusahaan yang menerbitkan laporan keuangan yang telah diaudit dengan tanggal tutup buku 31 Desember secara berturut-turut selama periode 2017-2019
4. Perusahaan menggunakan mata uang Rupiah dalam laporan keuangannya 5. Perusahaan tidak melakukan aksi korporasi share split dan share reverse
berturut-turut selama tahun 2017-2019
6. Perusahaan mengalami laba positif secara berturut-turut selama periode tahun 2017-2019
3.6 Teknik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan dua jenis teknik analisis, yaitu analisis statistik dan analisis deskriptif.
3.6.1 Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali (2018), statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, minimum, range.
3.6.2 Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2018).
Terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual terdistribusi normal atau
54 tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji statistik Kolmogrof-Smirnov (K-S). Caranya adalah dengan menentukan terlebih dahulu hipotesis pengujian, yaitu:
Hipotesis Nol (H0) : data terdistribusi secara normal Hipotesis Alternatif (Ha) : data tidak terdistribusi secara normal Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas ini adalah sebagai berikut:
a. Data yang sedang diuji dapat dikatakan terdistribusi secara normal apabila nilai probabilitas signifikansi lebih besar dari 0,05.
b. Data yang sedang diuji dapat dikatakan tidak terdistribusi secara normal apabila nilai probabilitas signifikansinya lebih kecil dari 0,05.
3.6.3 Uji Asumsi Klasik 3.6.3.1 Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen (Ghozali, 2018).
Cara mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas didalam model regresi adalah sebagai berikut:
a. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan memengaruhi variabel dependen.
55 b. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya di atas 0.90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolonieritas. Multikolonieritas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.
c. Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan lawannya serta variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF=1/Tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance ≤0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥10.
3.6.3.2 Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali (2018), uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang
56 berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Dalam penelitian ini, cara yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson (DW test). Uji Durbin- Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu (first order correlation) dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lag diantara variabel independen. Hipotesis yang akan diuji adalah:
H0 : tidak ada autokorelasi (r = 0) Ha : ada autokorelasi ( r ≠ 0)
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dalam uji Durbin-Watson adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1
Keputusan Uji Durbin-Watson
Hipotesis nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 < d < dl
Tidak ada autokorelasi positif
No decision dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 – dl < d < 4
Tidak ada korelasi negatif No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 - dl
Tidak ada autokorelasi, Tidak ditolak du < d < 4 - du
57 i= α + β1 PS + β2 O - β3 + β4 + e
Positif atau negatif
Sumber: Ghozali (2018)
3.6.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2018). Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas.
3.6.4 Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis Regresi Linear Berganda. Penggunaan model tersebut karena dalam penelitian ini terdapat lebih dari satu variabel independen. Persamaan regresi linear berganda dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Keterangan:
Ri = Return saham
α = Konstanta
58 β1, β2, β3, β4 = Koefisien regresi dari variabel independen (Earning per
Share, Return on Equity, Debt to Equity Ratio, dan Current Ratio)
EPS = Earning per Share
ROE = Return on Equity
DER = Debt to Equity Ratio
CR = Current Ratio
e = Standard Error
1. Uji Koefisien Determinasi
Menurut Ghozali (2018), analisis korelasi bertujuan mengukur kekuatan hubungan linear antara dua variabel. Uji koefisien korelasi ini bertujuan untuk menjelaskan seberapa kuat hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.
Uji ini juga menunjukkan arah hubungan antara variabel. Menurut Lind (2015), koefisien korelasi memiliki arah dan kekuatan sebagai berikut:
1. Nilai R diantara -1 sampai -0,5 dikatakan sebagai korelasi kuat negatif 2. Nilai R diantara -0,5 sampai 0 dikatakan sebagai korelasi lemah negatif 3. Nilai R diantara 0 sampai 0,5 dikatakan sebagai korelasi lemah positif 4. Nilai R diantara 0,5 sampai 1 dikatakan sebagai korelasi kuat positif Nilai koefisien determinasi adalah antara nol sampai dengan satu. Nilai R2 yang kecil menunjukkan kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen (Ghozali, 2018).
59 Menurut Ghozali (2018), Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.
Nilai koefisien determinasi adalah nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel independen. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukan ke dalam model.
2. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F menguji apakah seluruh variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen secara simultan (bersama-sama). Uji F menguji joint hipotesa bahwa (Ghozali, 2018):
H0 : b1 = b2 = ...= bk = 0 Ha : b1 ≠ b2 ≠ ...≠ bk ≠ 0
Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
a. Quick look : bila nilai F lebih besar daripada 4 maka H0 dapat ditolak dengan derajat kepercayaan 5%. Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan memengaruhi variabel dependen.
60 b. Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel.
Bila nilai F hitung lebih besar daripada nilai F tabel, maka H0 ditolak dan menerima Ha.
Hipotesis diuji dengan tingkat signifikansi sebesar 0,5. Apabila nilai signifikansi yang ditunjukan adalah <0,05 maka hipotesis diterima yang berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.
3. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali. 2018). Cara melakukan uji t adalah sebagai berikut:
a. Quick look : bila jumlah degree of freedom (df) adalah 20 atau lebih, dan derajat kepercayaan sebesar 5%, maka H0 yang menyatakan bi = 0 dapat ditolak bila nilai t lebih besar dari 2 (dalam nilai absolut). Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual memengaruhi vairabel dependen.
b. Membandingkan nilai statistik t dengan titik kritis menurut tabel. Apabila nilai statistik t hasil perhitungan lebih tinggi dibandingkan nilai t tabel, kita menerima hipotesis altenatif yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual memengaruhi variabel dependen.
61
