3. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan data numerik, sehingga penelitian ini dapat di golongkan sebagai penelitian yang bersifat kuantitatif. Dalam penelitian ini akan diuji variabel apa saja yang termasuk dalam determinan struktur modal yang berpengaruh signifikan secara bersama-sama maupun secara parsial terhadap leverage dan untuk melihat kontribusi tiap variabel terhadap speed ofadjustment pada perusahaan-perusahaan pertambangan yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia pada periode waktu antara tahun 2007-2011.
3.2 Populasi
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan- perusahaan pertambangan yang terdaftar didalam Bursa Efek Indonesia pada tahun 2007-2011.
3.3 Sampel
Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 18 perusahaan dalam sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2007-
2011 dengan menggunakan teknik purposive sampling yaitu pengambilan sampel
atas dasar pertimbangan dan tujuan tertentu dengan kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan tersebut sudah go public sebelum tahun 2007
2. Perusahaan tersebut memiliki laporan keuangan yang lengkap sesuai
dengan tahun penelitian yaitu 2007-2011.
3. Perusahaan tersebut secara berturut-turut tercatat dalam Bursa Efek
Indonesia selama periode 2007-2011.
3.4 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang di peroleh secara tidak langsung namun diperoleh melalui media perantara. Data sekunder yang diperlukan dalam penelitian ini diperoleh dari berbagai sumber literatur seperti perpustakaan, internet, penelitian terdahulu, dan juga dari Bursa efek indonesia yang berada di Surabaya.
3.5 Metode dan Prosedur Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Studi pustaka dan browsing internet dilakukan dengan cara
mengumpulkan buku literatur, jurnal, dan tesis yang berhubungan dengan penulisan penelitian ini untuk memperoleh landasan teori dan teknik analisa data yang didapat dari perpustakaan dan internet.
2. Mengumpulkan data laporan keuangan perusahaan pertambangan
yang terdaftar di BEI tahun 2006-2011 yang diperoleh dari website
dan dari Indonesia Stock Exchange yang berada di Surabaya.
3. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk menghitung tangibility,
size, growth opportunity, profitability, incomevariability,trade credit sales. Data yang dibutuhkan antara lain, piutang, persediaan, total aktiva tetap, total aktiva, total hutang jangka panjang, pendapatan
(penjualan), dan laba setelah pajak (net income).
3.6 Definisi Operasional
Untuk menjelaskan variabel-variabel yang sudah diidentifikasikan, maka definisi operasional variabel adalah sebagai berikut :
1. Konsep : Leverage
Definisi operasional : Penggunaan assets dan sumber dana (sources of
funds) oleh perusahaan yang memiliki biaya tetap (beban tetap) dengan maksud agar meningkatkan keuntungan potensial pemegang saham. Rasio leverage adalah rasio yang menunjukan seberapa besar penggunaan hutang dan yang menunjukan bagaimana struktur pendanaan suatu perusahaan. Idikator empirik :
Leverage =
2. Konsep : Tangibility
Definisi operasional : Aktiva Tetap dapat dijadikan jaminan bagi
investor, sehingga bila perusahaan mengalami financial distress atau bahkan perusahaan mengalami kebangkrutan, maka investor berhak atas aktiva berwujud milik perusahaan tersebut. Perusahaan yang memiliki aktiva berwujud yang proposi nya besar akan cenderung memiliki tingkat
hutang atau leverage yang besar.
Indikator empirik :
Tangibility =
(3.2)
3. Konsep : Size (Ukuraan Perusahaan)
Definisi operasional : Suatu ukuran yang menunjukan besar kecil nya
suatu perusahaan. Dapat dilihat dari besar nya total
aktiva, jumlah penjualan, rata-rata tingkat
penjualan dan rata-rata total aktiva. Dengan melihat ukuran perusahaan, kita dapat mengetahui seberapa besar perusahaan tersebut dan seberapa besar aset yang dimiliki oleh suatu perusahaan. Indikator empirik :
Size = ln Total aktiva (3.3)
4. Konsep : Growth Opportunity
Definisi operasional : Merupakan kesempatan bagi suatu perusahaan
dengan cara berinvestasi. Dalam penelitian ini, investasi yang dimaksud disini adalah pembelian aset baru bagi perusahaan.
Indikator empirik:
Growth Opportunity =
5. Konsep : Profitability
Definisi operasional : Kemampuan perusahaan memperoleh pendapatan
setelah dikurangi dengan biaya- biaya. Perhitungan
Profitabilitas diwakili oleh Return on asset (ROA),
yaitu dengan membandingkan laba bersih setelah pajak yang dihasilkan dari penjualan yang dilakukan oleh perusahaan dengan total aktiva
perusahaan. Perusahaan yang memiliki profit yang
tinggi biasanya memiliki leverage yang rendah
atau lebih sedikit dibandingkan dengan perusahaan
dengan profit yang rendah.
Indikator empirik :
ROA =
(3.5)
6. Konsep : Income Variability
Definisi operasional : Income variability merupakan indikator dalam
menghitung risiko dari perusahaan yang
menggunakan leverage sebagai sumber dana nya. Income variability yang tinggi, menunjukan tingkat hutang yang rendah. Risiko adalah kondisi dimana actual nya tidak sesuai dengan apa yang
diharapkan oleh perusahaan. Dalam kasus
investasi, return yang tinggi disertai pula dengan
risiko yang tinggi. Indikator empirik :
σ2
= (3.6) Keterangan :
σ = Variance
x = ROA pada periode pengamatan μ = Average dari ROA tahun 2007-2011 n = Jumlah periode (tahun)
7. Konsep : Trade credit sales (piutang)
Definisi operasional : Transaksi kredit adalah transaksi dengan
pembayaran dibelakang. Pada saat perusahaan
melakukan penjualan secara kredit berarti
perusahaan memiliki piutang. Besar kecil nya
ukuran piutang yang dimiliki oleh suatu
perusahaan ditentukan oleh kebijakan piutang yang diterapkan pada perusahaan tersebut.
Indikator empirik:
Trade Credit Sales =
(3.7)
8. Konsep : Speed of adjustment
Definisi operasional : Kecepatan perusahaan dalam memenuhi target
financial leverage nya. Indikator empirik:
Lit – Lit-1 = b0 + λ ( L*it – Lit-1) + e (3.8) Keterangan:
Lit = Leverage
Lit-1 = Leverage tahun sebelum nya
b0 = Konstanta
λ = Speed of adjustment
L*it = Target leverage (Lit-1 dari hasil regresi)
e = Standar eror
9. Konsep : Kontribusi
Definisi operasional : Kontribusi tiap variabel (tangibility, size, growth
opportunity, income variability, profitability, trade credit sales) terhadap speed of adjustment. Indikator empirik :
Keterangan:
Ø = Unstadardized coeficients dari variabel i dari regresi linear berganda (speed of adjustment).
λ = Besarnya kontribusi tiap variabel terhadap speed of adjustment.
β = Unstadardized coeficients dari hasil analisa regresi linear berganda
awal.
3.7 Teknik analisa data
Teknik analisa data yang digunakan untuk menganalisis data dilakukan
dengan menggunakan program statistical packcage for social sciene (SPSS)
dengan tahapan sebagai berikut:
a. Menghitung Tangibility, Size, Growth Opportunity, Income Variability,
Profitability,Trade Credit Sales , Leverage. b. Uji asumsi klasik menurut Ghozali (2008)
1. Uji normalitas yaitu untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, variabel pengganggu (residual) mempunyai distribusi normal, seperti diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada beberapa cara mendeteksi apakah residual memiliki distribusi normal atau tidak. Namun dalam penelitian ini, yang akan dipakai adalah uji kolmogorov-smirnov uji ini dilakukan dengan hipotesis dimana H0 nya adalah residual terdistribusi normal dan Ha nya adalah Residual tidak terdistribusi normal. Alpha yang dgunakan adalah 0,05.
Hipotesis yang akan diuji adalah : H0 : berdistribusi normal,
Ha : tidak berdistribusi normal. Kriteria :
a. Jika signifikan > dari α yang digunakan (0,05) maka H0 diterima yaitu berarti residual berdistribusi secara normal.
b. Jika signifikan < dari α 0,05 maka H0 ditolak yang berarti residual tidak berdistribusi normal.
2. Uji multikolienaritas yaitu untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel independen. Jika antar variabel independen terjadi multikolinearitas sempurna, maka koefisien regresi variabel independen tidak dapat ditentukan dan nilai standar error menjadi tak terhingga. Jika multikolinearitas antar variabel independen tidak sempurna tapi tinggi, maka koefisien regresi dapat ditentukan, tetapi memiliki nilai standar error tinggi yang berarti nilai koefisien regresi tidak dapat diestimasi dengan tepat.
Terdapat beberapa penyebab terjadinya multikolinearitas :
a. Metode pengumpulan data yang digunakan
b. Adanya constraint pada model atau populasi yang dijadikan sampel
c. Model spesifikasi
d. Overdetermined model
VIF(Variance inflation factor) merupakan salah satu cara mendeteksi adanya multikolinearitas atau adanya korelasi yang tinggi antar variabel. VIF menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jika perhitungan VIF pada variabel independen lebih kecil dari 10 berarti tidak ada multikolinearitas.
3. Uji Heterokedastisitas yaitu untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians nya berbeda maka dapat dikatakan terjadi heteroskedastisitas. Heterokedastis biasanya terjadi pada data silang (Crossection) daripada data runtut waktu (time series).
Heterokedastis dapat dideteksi dengan cara melakukan uji park dengan ketentuan variabel bebas memiliki probabilitas error lebih besar dari 0,05 (tidak signifikan).
4. Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu (residual) pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Uji Durbin Watson merupakan salah satu pengujian yang dapat digunakan untuk medeteksi adanya autokorelasi.
Uji ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai Durbin Watson yang dihitung dengan dL dan dU yang ada dalam tabel.
Hipotesis yang akan diuji adalah : H0 : tidak ada autokorelasi (p = 0) Ha : ada autokorelasi (p ≠ 0) Kriteria :
a. Apabila (4 – dW) > dU, H0 diterima yaitu p = 0 yang berarti tidak ada autokorelasi pada model tersebut.
b. Apabila (4 – dW) < dL, H0 ditolak yaitu p ≠ 0 yang berarti ada autokorelasi pada model tersebut.
c. Apabila dL < (4 – dW) < dL, uji ini hasil nya tidak dapat disimpulkan sehingga tidak dapat disimpulkan apakah ada atau tidaknya autokorelasi dalam model tersebut.
c. Melakukan pengujian dengan metode analisis regresi linier berganda
(Multiple Linier Regression) untuk melihat apakah variabel- variabel independen
(X) yaitu tangibility, size, growth opportunity, income variability, profitability,
trade credit sales mempengaruhi variabel dependen (Y) yaitu leverage. Dengan Persamaan regresi linier berganda yaitu :
Leveraget = α + b1Tangibilityt-1 + b2Sizet-1 + b3GOt-1 + b4VROAt-1 +b5Profitabilityt-1
+ b6TCSt-1 Keterangan:
GO = Growth opportunity
VROA = Incomevariability
TCS = Trade credit sales
d. Uji hipotesis menggunakan uji F dan uji t.
1. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel bebas (independen)
secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (dependen).
a. H0 : β1 , β2 , β3 , β4 , β5 , β6 = 0, tangibility, size, growth opportunity, income variability, profitability, trade credit sales, secara bersama-sama
tidak berpengaruh signifikan terhadap leverage.
H1 : β1 , β2 , β3 , β4 , β5 , β6 ≠ 0, tangibility, size, growth opportunity, income variability, profitability, trade credit sales, secara bersama-sama
berpengaruh signifikan terhadap leverage.
Kriteria uji F :
a. Jika sig < (α = 5%), maka variabel independen secara bersama-sama
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
2. Uji t
Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh signifikan secara parsial dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Dalam uji hipotesis ini diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut :
a. H0 : β1 ; β2; β3 ;β4; β5 ;β6 = 0, tangibility, size, growth opportunity, income variability, profitability, trade credit sales, secara parsial tidak
berpengaruh signifikan terhadap leverage.
H1 : β1 ; β2 ; β3 ;β4 ;β5 ; β6 ≠ 0, tangibility, size, growth opportunity, income variability, profitability, trade credit sales, secara parsial
berpengaruh signifikan terhadap leverage.
Kriteria uji t :
a. Jika sig < (α = 5%), maka variabel independen secara parsial
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
e. Menghitung speed of adjustment (λ) dengan menggunakan persamaan dari
target leverage yang didistribusikan kedalam persamaan speed of adjustment.
Lit* = b0 + β1 Tangibility + β2 Size + β3 GO + β4 Profitability + β5VROA
+β6TCS (3.10)
Lit-Lit-1 = b0 + λ(Lit* - Lit-1) + e (3.11)
Dimana:
Lit* = Target leverage
Lit = Leverage perusahaan I pada tahun ke t
β = Koefisien regresi GO = Growth opportunity
VROA = Income variability
TCS = Trade credit sales
Dengan mensubstitusikan persamaan 3.10 kedalam persamaan 3.11, akan diperoleh suatu persamaan baru yaitu :
Lit = b0 +
ø
1TAngibility +ø
2Size +ø
3GO +ø
4Profitability +ø
5VROA +ø
6TCS +(1-
ø
7)Lit-1 + e Dimana:Lit = Leverage perusahaan I periode ke t
bo = Konstanta
ø
= λβλ = Speed of adjustment
β = Koefisien regresi
f. Menghitung seberapa besar kontribusi dari masing masing variabel bebas
(tangibility, size, growth opportunity, income variability, profitability, trade credit sales) dengan rumus
