23 BAB III
METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan yaitu dengan penelitian asosiatif dimana penelitian ini bertujuan untuk menganalisis antara satu variabel dengan variabel lainnya. Dalam penelitian ini menggunakan dua variabel yang terdiri dari kinerja keuangan dan prediksi kebangkrutan.
B. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu bank-bank di Indonesia. Penentuan sampel yang dilakukan menggunakan metode sensus yaitu semua sampel digunakan dalam penelitian ini yaitu 32 bank konvensional di Indonesia dengan data panel yang digunakan selama 3 tahun.
C. Definisi Operasional Variabel Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan dua variabel yang terdiri dari variabel independen dan variabel dependen. Variabel independen meliputi kinerja keuangan meliputi rasio solvabilitas, rasio likuiditas, rasio profitabilitas, rasio aktivitas, dan rasio nilai pasar. Sedangkan variabel dependennya yaitu prediksi kebangkrutan.
1. Variabel Kinerja Keuangan (X) a. Rasio Solvabilitas
Rasio solvabilitas merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur sejauh mana aktiva perusahaan dibiayai dengan hutang.
Dari pengukuran ini, dapat diketahui sejauh mana perusahaan mampu melunasi utangnya jika perusahaan tersebut likuidasi.
Menurut Sagala (2018) DAR berpengaruh secara signifikan terhadap financial distress perusahaan. Dalam hal ini dapat menunjukkan kondisi perbankan dalam kondisi baik atau buruk, dimana DAR sebagai salah satu faktor yang berpengaruh bagi pihak ketiga dalam memprediksi kebangkrutan yang terjadi pada bank.
Sehingga DAR dalam hal ini cocok diproksikan untuk memprediksi kebangkrutan pada bank. Rumus perhitungan menggunakan Debt to Asset Ratio sebagai berikut:
𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑡𝑜 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 x 100%
Jika hasil Debt to Asset Ratio > 0,35 menunjukkan bahwa bank memiliki tingkat leverage yang tinggi, sehingga resiko yang dihadapi akan lebih tinggi dikarenakan utang yang ada lebih besar dari ekuitas, sehingga perusahaan memiliki kewajiban yang harus dilunasi.
b. Rasio Likuiditas
Rasio likuiditas adalah rasio yang digunakan untuk menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban atau membayar utang jangka pendeknya. Dalam hal ini, perusahaan dikatakan memiliki prediksi kebangkrutan jika dalam perusahaan terjadi masalah likuiditas. Oleh sebab itu untuk mempertahankan dalam kondisi likuid, maka utang lancar perusahaan harus lebih kecil dari dana lancar yang dimiliki perusahaan. Semakin tinggi likuid suatu perusahaan maka semakin kecil perusahaan dalam keadaan bangkrut. Menurut Rumus perhitungan menggunakan dan quick ratio sebagai berikut:
𝑄𝑢𝑖𝑐𝑘 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 =𝐴𝑠𝑒𝑡 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 − 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 𝐾𝑒𝑤𝑎𝑗𝑖𝑏𝑎𝑛 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟
Quick ratio menunjukkan kemampuan perusahaan untuk membayar utang lancar yang harus segera dipenuhi dengan aktiva lancar yan tersedia. Rata-rata untuk quick ratio adalah 1,5 kali atau 150%.
c. Rasio Profitabilitas
Profitabilitas merupakan kemampuan suatu perusahaan dalam menghasilkan laba selama periode tertentu pada tingkat penjualan, asset dan modal saham tertentu. Pengukuran yang
digunakan dalam kinerja keuangan ini yaitu dengan return on equity.
Menurut Erayanti (2019) ROE penting bagi pemegang saham untuk mengetahui efektivitas dan efisiensi pengelolaan modal yang ada.
ROE dalam perbankan digunakan sebagai perbandingan antara laba bersih bank dengan modal sendiri. Sehingga perhitungan ini lebih cocok digunakan. Rumus perhitungan ROE sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑂𝑛 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 = 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐴𝑓𝑡𝑒𝑟 𝑇𝑎𝑥
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑥 100%
Return on equity memiliki standar pengukuran rata-rata sebesar 0,4 atau 40%. Semakin tinggi rasio yang dihasilkan, posisi pemilik perusahaan semakin baik dan kuat.
d. Rasio Aktivitas
Rasio aktivitas merupakan rasio yang digunakan untuk mengetahui efisiensi perusahaan dalam memanfaatkan asetnya untuk menghasilkan kas dan pendapatan. Rasio ini digunakan untuk memeriksa tingkat investasi yang dilakukan pada aset dan pendapatan yang dihasilkannya. Karena alasan ini, rasio aktivitas juga dikenal sebagai rasio operasi atau analisis rasio perputaran.
Dalam penelitian ini, rasio aktivitas diukur menggunakan rumus total asset turnover. Menurut Ardian (2017) dan Aisyah (2017) TATO digunakan untuk melihat seberapa efektif total asset yang ada
diperusahaan dalam menghasilkan penjualan. Sehingga TATO dalam perbankan digunakan agar dapat menganalisis seberapa berpengaruh perputaran total aktiva dalam mencapai penjualannya.
Dalam hal ini perhitungan menggunakan TATO lebih cocok digunakan dalam perbankan.
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑇𝑢𝑟𝑛𝑜𝑣𝑒𝑟 =𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡
Jika hasil dari TATO > 2 kali, maka perusahaan menunjukkan bahwa tingkat aktivitas yang tinggi, sehingga perusahaan dinilai mampu memaksimalkan aktiva yang dimiliki dan diharapkan perusahaan mampu meningkatkan penjualan lebih tinggi kedepannya.
e. Rasio Nilai Pasar
Nilai pasar merupakan rasio yang digunakan untuk membandingkan harga saham perusahaan yang diperdagangkan dengan ukuran keuangan lainnya. Rasio ini diukur menggunakan harga pasar terhadap nilai buku. Jika laba per saham yang dihasilkan tinggi, maka dapat dikatakan perusahaan dalam kondisi baik sehingga dalam hal ini dapat membantu investor dalam memprediksi kebangkrutan yang ada. Dalam penelitian ini, pengukuran yang digunakan yaitu dengan earning per share (EPS). Menurut Sagala
(2017) EPS digunakan sebagai cerminan untuk melihat tingkat pertumbuhan sebuah perusahaan, sehingga dalam hal ini perbankan menggunakan EPS agar dapat melihat apakah prospek earning dan pertumbuhan perbankan dalam keadaan baik atau tidak. Jika EPS perbankan memiliki nilai negatif dalam beberapa periode maka akan sulit mendapatkan pendanaan dari investor sehingga terjadinya kesulitan keuangan yang mengakibatkan kebangkrutan. Dalam hal ini EPS cocok dalam melihat prospek kebangkrutan perbankan.
𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑃𝑒𝑟 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝐵𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟
2. Variabel Prediksi Kebangkrutan (Y)
Kebangkrutan dapat suatu saat terjadi di dalam perusahaan, tetapi hal ini dapat diprediksi jauh sebelum perusahaan mengalami kebangkrutan. Kebangkrutan sangat identik dengan melemahnya kondisi kinerja keuangan perusahaan atau biasa disebut financial distress. Financial distress merupakan keadaan tidak sehat dari kondisi keuangan perusahaan sebelum menjadi masalah, krisis, atau kebangkrutan. Kebangkrutan diukur menggunakan metode Grover.
a. Model Grover
Model ini dilakukan dengan pengembangan dan penilaian ulang dari metode Altman. Pemilihan metode Grover digunakan
karena tingkat akurasi yang dihasilkan oleh metode ini paling sesuai diterapkan pada perusahaan perbankan (Fauzan and Sutiono 2017).
Menurut Sari (2020) metode grover yang dihasilkan mampu mendeteksi kebangkrutan pada bank yang ada. Sehingga dalam penelirian ini metode yang baik digunakan yaitu menggunakan Grover. Persamaan Grover sebagai berikut:
G = 1,650X1 +3,404X2 – 0,016X3 + 0,057
Dimana: X1= WCTA X2 = EBITTA X3 = NITA
Jika nilai G ≤ -0,02 maka bank dikategorikan mengalami kebangkrutan. Dan jika nilai G ≥ 0,01 maka bank dikatakan dalam kondisi sehat.
D. Jenis dan Sumber Data
Jenis penelitian ini adalah kuantitatif dan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh baik secara langsung maupun secara tidak langsung. Data sekunder penelitian ini berupa laporan keuangan dan laporan tahunan perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2018-
2020. Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari website BEI yaitu www.idx.co.id dan sumber lainnya yang dapat digunakan dalam penelitian ini.
E. Teknik Perolehan Data
Teknik perolehan data yang digunakan yaitu dengan dokumentasi.
Teknik dokumentasi digunakan untuk memperoleh data-data yang sudah jadi dan sudah diolah oleh orang lain. Peneliti hanya memanfaatkan data tersebut. Dokumentasi dapat dilakukan dengan cara mencatat ulang, memotret, foto copy, atau membeli buku. Data-data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan laporan tahunan dan laporan keuangan perusahaan perbankan.
F. Teknik Analisis Data 1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan pengujian yang dilakukan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan data yang sudah terkumpul tanpa ada tujuan untuk membuat kesimpulan generalisasi. Teknis deskriptif merupakan kualitatif dalam bentuk uraian, kualitatif dalam bentuk perhitungan, distribusi frekuensi (mean, median, varian dan standar deviasi) (Ulum, 2018).
2. Model Estimasi Data Panel a. Common Effect Model (CEM)
Uji common effect model merupakan model yang digunakan untuk mengestimasi model data panel, yaitu dengan mengkombinasikan data cross section dan time series sebagai satu kesatuan tanpa melihat adanya perbedaan waktu dan entitas (individu).
b. Fixed Effect Model (FEM)
Uji fixed effect model merupakan model yang digunakan untuk mengasumsikan bahwa intersep dari setiap individu adalah berbeda sedangkan slope antar individu adalah tetap (sama). Teknik ini menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep antar individu.
c. Random Effect Model (REM)
Uji random effect model merupakan model yang digunakan untuk mengasumsikan setiap perusahaan mempunyai perbedaan intersep, yang mana intersep tersebut adalah variabel random atau stokastik. Model ini sangat berguna jika individu (entitas) yang diambil sebagai sampel adalah dipilih secara random dan merupakan wakil populasi. Teknik ini juga memperhitungkan bahwa error mungkin berkorelasi sepanjang cross section dan time series.
3. Uji Pemilihan Model Regresi a. Uji Chow
Uji chow ini bertujuan untuk menentukan bagaimana model digunakan apakah menggunakan Common Effect atau Fixed Effects, dengan hipotesis sebagai berikut:
H0 : Model CE H1 : Model FE
Dalam menolak maupun menerima hipotesis di atas maka dilakukan perbandingan antara perhitungan F-tabel dan F- statistik, apabila F-statistik lebih besar dari F-tabel maka H0
ditolak yang berarti model yang paling cocok untuk digunakan merupakan model fixed effects, dan jika F-statistik lebih kecil maka model yang paling cocok untuk digunakan adalah model CE.
F-statistik > F-tabel = H0 ditolak F-statistik < F-tabel = H0 diterima
b. Uji Hausman
Uji Hausman merupakan uji lanjutan dalam memilih model regresi data panel. Uji ini dilakukan ketika hasil yang ditunjukan oleh Uji Chow Model Fixed Effects lebih bagus, dalam Uji Hausman akan dipilih lagi manakah yang lebih cocok digunakan
antara Fixed Effects dan Random Effects, uji hausman menggunakan hipotesis sebagai berikut:
H0 : Model Random Effects H1 : Model Fixed Effects
Dalam menolak maupun menerima hipotesis di atas uji Hausman ini mengikuti distribusi statistik Chi Square dengan degree of freedom sebanyak k, dimana k adalah jumlah variabel independen. Jika nilai statistik Hausman lebih besar dari nilai kritisnya maka H0 ditolak dan model yang tepat adalah model Fixed Effects sedangkan sebaliknya bila nilai statistik Hausman lebih kecil dari nilai kritisnya maka model yang tepat adalah model Random Effects (Gujarati, 2012).
4. Pegujian Hasil Regresi a. Uji Parsial (Uji t)
Uji parsial (uji t) dilakukan untuk menguji koefisien regresi secara individu. Pengujian dilakukan terhadap koefisien regresi populasi, apakah sama dengan nol, yang berarti variabel bebas tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel terikat, atau tidak sama dengan nol, yang berarti variabel bebas mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
b. Uji Simultan (Uji F)
Uji simultan (uji F) dilakukan untuk menguji hipotesis regresi secara bersamaan, dimana untuk memastikan model ini layak atau tidak digunakan untuk menginterpretasikan pengaruh variabel independen dengan variabel dependen.
c. Uji Koefisiensi Determinasi (R2)
Uji koefisiensi determinasi digunakan untuk menginformasikan baik atau tidaknya model regresi yang diestimasikan. Nilai koefisiensi determinasi dilihat dari seberapa besar variasi dari variabel terkait dapat diterangkan oleh variabel bebasnya. Bila nilai koefisien determinasi sama dengan 0, artinya variasi dari variabel terikat tidak dapat diterangkan oleh variabel- variabel bebasnya sama sekali. Sementara bila nilai koefisien determinasi sama dengan 1, artinya variasi variabel terikat secara keseluruhan dapat diterangkan oleh variabel-variabel bebasnya.
Dengan demikian baik atau buruknya suatu persamaan regresi ditentukan oleh R-squares-nya yang mempunyai nilai antara nol dan satu.
