A. Waktu dan Tempat Penelitian
Pengambilan data pada penelitian ini dilakukan pada Januari 2017. Data yang diambil adalah data laporan keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2011-2015.
Pengambilan sampel data dilakukan secara online melalui situs online Bursa Efek Indonesia yaitu http://www.idx.co.id dengan periode penelitian tahun 2011 sampai dengan 2015 yaitu selama 5 (lima) tahun. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan sumber referensi lain seperti jurnal ilmiah, buku-buku, serta skripsi terdahulu yang berkaitan dengan penelitian ini, yang diambil secara online maupun langsung di Perpustakaan Universitas Mercu Buana Meruya.
B. Desain Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan tentang suatu fenomena atau mendeskripsikan fenomena, maka desain penelitiannya adalah penelitian deskriptif. Sedangkan metode penelitiannya menggunakan metode analisis kausalitas (causal research) yang digunakan untuk menguji hipotesis tentang pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Variabel independen pada penelitian ini adalah pertumbuhan perusahaan (X1) dan struktur modal (X2). Sedangkan variabel dependennya adalah nilai
perusahaan (Y). Penelitian ini memerlukan pengujian hipotesis statistik, dengan tujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh pertumbuhan perusahaan (X1) dan struktur modal (X2) terhadap nilai perusahaan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2011-2015.
C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel 1. Definisi Variabel
Variabel penelitian adalah konsep yang mempunyai variasi nilai. Terdapat dua variabel dalam penelitian ini, yaitu:
a. Variabel Terikat (Dependent Variable)
Variabel terikat atau variabel dependen merupakan variabel terikat yang sifatnya tidak dapat berdiri sendiri serta menjadi perhatian utama peneliti. Dalam penelitian ini variabel terikat adalah nilai perusahaan (Y).
b. Variabel Bebas (Independent Variable)
Variabel bebas atau independent variable adalah variabel yang dapat mempengaruhi variabel terikat secara positif maupun negatif, serta sifatnya dapat berdiri sendiri. Dalam penelitian ini, yang menjadi variabel bebas adalah pertumbuhan perusahaan (X1) dan struktur modal (X2).
2. Operasionalisasi Variabel
Operasional variabel adalah suatu definisi yang diberikan kepada suatu variabel dengan cara memberikan arti, membuat spesifikasi kegiatan maupun mendefinisikan suatu variabel dengan cara memberikan arti, membuat spesifikasi kegiatan ataupun mendefinisikan suatu operasional yang diperlukan. Berikut definisi operasional variabel masing-masing variabel penelitian, sebagai berikut:
a. Pertumbuhan Perusahaan
Pertumbuhan perusahaan merupakan kemampuan perusahaan untuk meningkatkan size. Pertumbuhan perusahaan dapat diukur dengan beberapa cara, misalnya dengan melihat pertumbuhan penjualan dan dengan menggunakan perubahan total aktiva. Atau pertumbuhan aktiva. Dalam penelitian ini pertumbuhan perusahaan diukur dengan perubahan total aktiva yang merupakan selisih total aktiva yang dimiliki perusahaan pada periode sekarang dengan periode sebelumnya terhadap total aktiva periode sebelumnya pada seluruh perusahaan go public yang terdaftar di BEI tahun 2011-2015 (Syardiana dkk, 2015) . Satuan pengukuran perubahan total aktiva dalam persentase dapat dirumuskan sebagai berikut:
Perubahan total aktiva = Total aktiva(t) – Total aktiva(t-1) x 100% Total aktiva(t-1)
b. Struktur Modal
Struktur modal adalah perimbangan atau perbandingan antara jumlah hutang jangka panjang dengan modal sendiri. Oleh karena itu, struktur modal diukur dengan debt to equity ratio (DER). DER merupakan perbandingan total hutang yang dimiliki perusahaan dengan total ekuitas perusahaan (Prastuti dan Sudiartha, 2016). Satuan pengukuran DER adalah dalam persentase dapat dirumuskan sebagai berikut:
c. Nilai Perusahaan
Nilai perusahaan diukur dengan price book value (PBV). PBV adalah rasio antara harga per lembar saham dengan nilai buku per lembar saham pada perusahaan manufaktur di BEI Tahun 2011-2015. Rasio ini digunakan untuk menilai suatu ekuitas berdasarkan nilai bukunya (Rasyid, 2015). Satuan pengukuran PBV adalah dalam persentase dapat dirumuskan sebagai berikut:
DER = Total Hutang x 100% Total Ekuitas
PBV = Harga per lembar saham x 100% Nilai buku per lembar saham
Pengukuran Variabel TABEL 3.1 OPERASIONAL VARIABEL Variabel Indikator Skala Pengukuran Pertumbuhan perusahaan
(X1) Total aktiva(t-1) Total aktiva(t)-Total aktiva(t-1) x 100%
Rasio
Struktur Modal
(X2) Total Hutang x 100% Total Ekuitas Rasio Nilai perusahaan
(Y) Nilai buku per lembar saham Harga per lembar saham x 100 % Rasio
D. Populasi dan Sampel Penelitian 1. Populasi Penelitian
Populasi merupakan keseluruhan dari subjek yang akan diteliti dan memenuhi syarat-syarat tertentu untuk menjawab masalah penelitian. Pernyataan tersebut sesuai dengan yang dikemukakan Sugiyono (2011:117), bahwa “populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan”.
Menurut Suharyadi dan Purwanto (2011:7) menyatakan bahwa populasi kumpulan dari semua kemungkinan orang-orang, benda-benda,
dan ukuran lain yang menjadi objek perhatian atau kumpulan seluruh objek yang menjadi perhatian. Dalam metode penelitian sejumlah populasi ditetapkan batasannya secara kuantitatif yang disebut dengan istilah populasi teoritis.
Populasi teoritis pada penelitian ini menggunakan data sekunder sebagai bahan penelitian. Populasi teoritis data yang diambil pada penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang menyajikan laporan keuangan per 31 Desember tahun 2011 sampai dengan 2015.
2. Sampel Penelitian
Sampel merupakan bagian populasi yang diambil melalui cara-cara tertentu yang juga memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang dianggap dapat mewakili populasi tersebut. Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut (Sugiyono, 2011:81). Dengan demikian, sampel adalah sebagian dari populasi yang karakteristiknya hendak diselidiki dan dapat mewakili keseluruhan populasi sehingga jumlahnya lebih sedikit dari populasi. Pengambilan sampel dari suatu populasi disebut penarikan sampel atau sampling. Populasi yang ditarik sampelnya pada saat melaksanakan penelitian disebut target population atau populasi target.
Dalam penelitian ini populasi target ditentukan berdasarkan kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan manufaktur yang mempublikasikan data laporan keuangan secara lengkap per 31 Desember secara berturut-turut dari tahun 2011 sampai dengan 2015.
2. Perusahaan manufaktur yang memiliki nilai perubahan aktiva positif pada periode penelitian tahun 2011-2015.
3. Perusahaan manufaktur yang memiliki nilai laba positif yang dipilih selama periode penelitian 2011-2015.
Adapun proses seleksi sampel yang dilakukan adalah sebagai berikut: TABEL 3.2
KRITERIA PEMILIHAN SAMPEL
Keterangan Jumlah
Perusahaan Populasi Teoritis:
Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2011 sampai dengan 2015
142
Populasi Target:
a. Perusahaan manufaktur yang tidak mempublikasikan data laporan keuangan secara lengkap per 31 Desember secara berturut-turut dari tahun 2011 sampai dengan 2015.
(24) b. Perusahaan manufaktur yang tidak
memiliki nilai perubahan aktiva positif
pada periode penelitian tahun 2011-2015. (51) c. Perusahaan manufaktur yang tidak
memiliki nilai laba positif selama periode
penelitian (35)
Populasi Target atau Populasi Frame atau
Sampel Frame: 32
Berdasarkan kriteria diatas, jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini yaitu seluruh populasi target atau populasi frame yaitu
sebanyak 32 perusahaan manufaktur, sehingga penelitian ini merupakan penelitian populasi dengan sampling jenuh. Menurut Sugiyono (2011:124) sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang, atau penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil. Istilah lain dari sampel jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel.
Data yang diambil pada penelitian ini berupa laporan tahunan keuangan perusahaan dalam lima tahun berturut-turut, yaitu laporan laba rugi dan neraca yang berakhir 31 Desember 2011-2015. Adapun jumlah populasi target atau populasi frame tersebut seperti pada tabel 3.2, yaitu:
TABEL 3.3
SAMPEL FRAME PENELITIAN PERUSAHAAN MANUFAKTUR PERIODE 2011 SAMPAI DENGAN 2015
No. Perusahaan Manufaktur Kode
1 Semen Indonesia (Persero) Tbk. SMGR
2 Asahimas Flat Glass Tbk. AMFG
3 Surya Toto Indonesia Tbk. TOTO
4 Indal Aluminium Industry Tbk. INAI
5 Lion Metal Works Tbk. LION
LANJUTAN TABEL 3.3
SAMPEL FRAME PENELITIAN PERUSAHAAN MANUFAKTUR PERIODE 2011 SAMPAI DENGAN 2015
No. Perusahaan Manufaktur Kode
7 Argha Karya Prima Industry Tbk. AKPI
8 Trias Sentosa Tbk. TRST
9 Charoen Pokphand Indonesia Tbk. CPIN
10 Alkindo Naratama Tbk. ALDO
11 Astra International Tbk. ASII
12 Unilever Indonesia Tbk. UNVR
13 Mandom Indonesia Tbk. TCID
14 Martina Berto Tbk. MBTO
15 Tempo Scan Pacific Tbk. TSPC
16 Kalbe Farma Tbk. KLBF
17 Kimia Farma (Persero) Tbk. KAEF
18 Darya-Varia Laboratoria Tbk. DVLA
19 Gudang Garam Tbk. GGRM
20 Ultrajaya Milk Industry & Trading Co. Tbk. ULTJ 21 Prima Alloy Steel Universal Tbk. PRAS
22 Selamat Sempurna Tbk. SMSM
23 Siantar Top Tbk. STTP
24 Sekar Laut Tbk. SKLT
25 Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. ICBP
26 Indofood Sukses Makmur Tbk. INDF
LANJUTAN TABEL 3.3
SAMPEL FRAME PENELITIAN PERUSAHAAN MANUFAKTUR PERIODE 2011 SAMPAI DENGAN 2015
No. Perusahaan Manufaktur Kode
28 Nippon Indosari Corpindo Tbk. ROTI
29 Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk. AISA
30 Sepatu Bata Tbk. BATA
31 KMI Wire and Cable Tbk. KBLI
32 Pan Brothers Tbk. PBRX
Sumber: www.idx.co.id yang telah diolah oleh penulis
E. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data arsip (dokumen atau copy) yang dilakukan melalui:
1. Riset Kepustakaan
Riset kepustakaan pada penelitian ini dengan cara mengumpulkan data dan mempelajari literatur-literatur serta membaca buku, jurnal penelitian, artikel dan skripsi yang berhubungan dengan penelitian untuk mendapatkan teori, definisi, dan analisa yang dapat digunakan dalam penelitian ini. Hal-hal yang berkaitan dalam proses pengumpulan data sebagai berikut:
a. Jenis Data
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder berupa laporan keuangan tahunan perusahaan manufaktur.
b. Sumber Data
Sumber data merupakan laporan keuangan tahunan perusahaan manufaktur pada tahun 2011 sampai dengan 2015 yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia, melalui alamat website: https://www.idx.co.id.
F. Metode Analisis
Untuk mencapai tujuan dari penelitian ini, metode analisis yang digunakan adalah metode analisis data kuantitatif dengan bantuan program Statistical Product and Service Solution (SPSS) versi 20 sebagai alat untuk menguji data. Analisis regresi logistik digunakan untuk menguji pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Metode statistik yang akan digunakan dalam pengujian hipotesa penelitian ini adalah statistik deskriptif (seperti nilai mean dan standar deviasi) yang berguna untuk mengetahui karakteristik dari perusahaan yang dijadikan sampel serta statistik inferensi yaitu berupa pengujian multivariate dengan menggunakan analisis logistic regresi dengan program SPSS Statistics. Adapun analisa statistik yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Uji Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (kemencengan distribusi) (Ghozali, 2013:19). Analisa statistik deskriptif ini adalah statistik yang
berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberikan gambaran terhadap objek yang diteliti melalui sampel atau populasi, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku umum.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan dalam regresi benar-benar menunjukkan hubungan yang signifikan dan representatif. Tujuan pengujian asumsi klasik ini diharapkan agar model regresi yang diperoleh dapat dipertanggungjawabkan dan tidak bias, asumsi-asumsi dasar berikut ini adalah:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2013:160). Diketahui bahwa uji t dan f mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini tidak dapat dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel yang kecil.
Untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal terdapat dua cara yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Uji statistik dapat dilakukan dengan uji Kolmogorov – Smirnov. Kriteria yang digunakan dalam pengambilan kesimpulan adalah jika p<0,05; maka distribusi data tidak normal, jika p>0,05; maka distribusi data normal.
b. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas dilakukan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas (independen) (Ghozali, 2013:105). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mendeteksi multikolonieritas dalam model regresi dapat dilihat dari tolerance value atau Variance Inflation Factor (VIF). Sebagai dasar acuannya untuk melihat adanya multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain (Ghozali, 2013:139). 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.
Beberapa cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas yaitu dengan dengan melihat grafik plot antara lain prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatteplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan
sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di-studentized (Ghozali, 2013:139). Dasar analisis scatterplot adalah sebagai berikut:
1. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu atau teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka pola tersebut mengindikasikan terjadinya heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas atau teratur, serta titik-titik yang menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
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 ini muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Uji yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi salah satunya adalah dengan uji Durbin Watson (DW Test).
Hipotesis nol adalah tidak terdapat autokorelasi, dimana hipotesis nol diterima jika nilai Durbin Watson lebih besar dari batas atas nilai pada tabel Durbin Watson. Untuk menentukan ada atau tidaknya
autokorelasi, ada beberapa pertimbangan yang harus dipenuhi antara lain (Ghozali, 2013:111):
1. Jika 0 < d < dl keputusan ditolak, tidak ada autokorelasi positif. 2. Jika dl ≤ d ≤ du no decision, tidak ada autokorelasi positif. 3. Jika 4 - dl < d < 4 keputusan ditolak, tidak ada korelasi negatif. 4. Jika 4 - du ≤ d ≤ 4 - dl no decision, tidak ada korelasi negatif.
5. Jika du < d < 4 – du keputusan tidak ditolak, tidak ada autokorelasi positif atau negatif.
3. Uji Kelayakan Model (Goodness of Fit)
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of fit-nya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F dan nilai statistik t. Perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana Ho ditolak). Sebaliknya disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima (Ghozali, 2013:97).
a. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat (Ghozali, 2013:98). Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau:
Ho : b1 = b2 ...= bk = 0
Artinya semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (Ha) tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau:
Ha : b1 ≠ b2 ≠ ...≠ bk ≠ 0
Artinya semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
a. Quick look terjadi bila nilai F lebih besar daripada 4 maka Ho dapat ditolak pada derajat kepercayaan 5%, atau dengan kata lain menerima hipotesis alternatif (Ha) yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen.
b. Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Bila nilai F hitung lebih besar daripada nilai F tabel, maka Ho ditolak dan menerima Ha.
4. Uji Hipotesis
Analisis uji hipotesis bertujuan untuk mengetahui apakah hipotesis penelitian yang telah disusun dapat diterima atau tidak. Dimana analisis uji hipotesis tidak menguji kebenaran hipotesis melainkan menguji hipotesis
tersebut ditolak atau diterima. Uji hipotesis pada penelitian ini menggunakan uji analisis sebagai berikut:
a. Analisis Regresi Linear Berganda
Uji analisis regresi linear berganda (multiple regression analysis model) merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini. Jumlah variabel independen (X) berjumlah lebih dari satu dan bersifat kuantitatif (metrik), dan variabel dependen terdiri dari satu variabel dan bersifat kuantitatif (metrik), maka analisis regresi linear berganda dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = α + β1X1 + β2X2 + e Dimana:
Y = Variabel Dependen (Nilai Perusahaan) α = Konstanta
β = Koefisien Regresi
X1 = Variabel Independen (Pertumbuhan Perusahaan) X2 = Variabel Independen (Struktur modal)
e = Error
b. Analisis Koefisien Korelasi
Ukuran yang dipakai untuk mengetahui kuat atau tidaknya hubungan antara X dan Y disebut koefisien korelasi (r). Koefisien korelasi menunjukkan kekuatan (strength) hubungan linear dan arah hubungan dua variabel acak. Hubungan antara variabel ada dua yaitu hubungan yang positif dan hubungan yang negatif. Nilai koefisien
korelasi terdapat dalam batas -1≤ r ≤ 1. Tanda positif menunjukan adanya korelasi (pengaruh) positif atau hubungan searah, yang artinya jika nilai variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan tinggi pula. Sedangkan tanda negatif menunjukkan adanya korelasi (pengaruh) negatif atau mempunyai hubungan terbalik, yang artinya jika nilai variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan menjadi rendah (dan sebaliknya). Untuk mencari nilai korelasi pada penelitian ini menggunakan rumus korelasi berdasarkan Pearson Product Moment sebagai berikut:
Keterangan :
rxy = Koefisien Korelasi
Σxy = Jumlah perkalian variabel x dan y Σx = Jumlah nilai variabel x
Σy = Jumlah nilai variabel y
Σx² = Jumlah pangkat dua nilai variabel x Σy² = Jumlah pangkat dua nilai variabel y N = Banyaknya Sampel
Uji korelasi product moment (Karl Pearson) bertujuan untuk menguji hubungan antara dua variabel yang berdata rasio ataupun data kuantitatif yaitu data yang berisi angka sesungguhnya. Untuk mengetahui terdapat hubungan atau tidak dapat dilihat dari signifikansi
dan seberapa besar hubungan dapat dilihat dengan nilai r (V. Wiratna Sujarweni, 2015:139).
Korelasi Pearson mempunyai jarak -1 sampai dengan +1. Jika koefisien korelasi adalah -1, maka kedua variabel yang diteliti mempunyai hubungan linier sempurna negatif. Jika koefisien korelasi adalah +1, maka kedua variabel yang diteliti mempunyai hubungan sempurna positif. Jika koefisien korelasi menunjukkan angka 0, maka tidak terdapat hubungan antara dua variabel yang dikaji. Jika hubungan dua variabel linier sempurna, maka sebaran data tersebut akan membentuk garis lurus. Sekalipun demikian pada kenyataannya kita akan sulit menemukan data yang dapat mementuk garis linier sempurna.
c. Analisis Koefisien Determinasi
Setelah koefisien korelasi diketahui, maka selanjutnya adalah menghitung koefisien determinasi. Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2013:97). Nilai koefisien determinasi adalah nilai antara nol dan satu. Nilai R² yang kecil menunjukkan kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti kemampuan variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan dalam memprediksi variasi variabel dependen.
Koefisien determinasi secara umum untuk data silang (cross section) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai koefisien deteminasi yang tinggi. Apabila R² mendekati 1 berarti variabel dependen semakin berpengaruh terhadap variabel independennya. Adapun rumus koefisien determinasi adalah sebagai berikut:
Kd = R² x 100% Keterangan:
Kd : Koefisien determinasi atau seberapa jauh perubahan variabel Terkait (Nilai Perusahaan).
R : Korelasi product moment.
Kriteria untuk analisis koefisien determinasi adalah:
a. Jika Kd mendekati nol (0), maka pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent lemah.
b. Jika Kd mendekati satu (1), maka pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent kuat.
5. Kriteria Penilaian Hubungan
Setelah mengetahui nilai dari koefisien korelasi, tahap selanjutnya adalah membuat interpretasi atas nilai koefisien korelasi dari setiap variabel penelitian untuk mengetahui besarnya hubungan antar variabel yang digunakan pada penelitian. Untuk memudahkan dalam menentukan
interpretasi tersebut, penelitian ini menggunakan pedoman kriteria penilaian hubungan yang dikemukakan oleh Sugiyono (2014:242) sebagai berikut:
TABEL 3.4
KRITERIA PENILAIAN HUBUNGAN ANTAR VARIABEL PENELITIAN BERDASARKAN NILAI KOEFISIEN JALUR
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199 Sangat Lemah
0,20 – 0,399 Lemah
0,40 – 0,599 Cukup
0,60 – 0,799 Kuat
