13 BAB III
METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan merupakan penelitian asosiatif, karena bertujuan untuk menganalisis hubungan antara suatu variabel dengan variabel yang lain. Pada penelitian ini saya menggunakan variabel bebas yaitu corporate governance, firm size dan profitabilitas. Sedangkan variabel terikatnya adalah financial distress.
B. Populasi dan Teknik Penentuan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2019 3. Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode purposive sampling, yaitu metode pengambilan sampel yang membatasi jumlah sampel sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan oleh peneliti.
Dalam penelitian ini kriteria-kriteria penentuan sampelnya adalah sebagai berikut:
1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019.
2. Perusahaan manufaktur tersebut menerbitkan laporan keuangan tahunan tahun 2019.
3. Perusahaan manufaktur yang menerbitkan laporan keuangan tahunan yang memiliki kelengkapan data yang diperlukan mengenai variabel-variabel dalam penelitian ini.
C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel bebas (independen) dan variabel terikat (dependen). Penelitian ini menggunakan variabel independen, yaitu corporate governance, firm size dan profitabilitas. Sedangkan variabel dependen dalam penelitian ini adalah financial distress.
1. Variabel Independen a) Corporate governance
Semua variabel ini diukur dengan menggunakan index pengungkapan corporate governance (IPCG). Index ini menilai implementasi corporate governance suatu perusahaan berdasarkan pengungkapan prinsip-prinsip corporate governance dalam laporan tahunan. Menurut KNKG (2006) yang terdiri dari asas transparansi, akuntabilitas, responsibilitas, independensi, serta kewajaran dan kesetaraan Surifah (2013). Tabel pengungkapan yang digunakan untuk mengukur indekx pengungkapan corpoarte governance bersumber dari keputusan
14
BAPEPAM-LK No.KEP-134/BL/2006 dan pedoman umum good corpoartegovernance indonesia (KNKG,2006). Item tersebut diklasifikasi menjadi 16 point item yang terdiri dari pemegang saham, dewan komisaris, dewan direksi, komite audit, komite nominasi dan remunerasi, komite manajemen risiko, komite-komite lain yang dimiliki perusahaan, sekretaris perusahaan, pelaksanaan pengawasan dan pengendalian internal, manajemen risiko perusahaan, perkara penting yang dihadapi oleh perusahaan, anggota dewan direksi dan anggota dewan komisaris, akses informasi dan data perusahaan, etika perusahaan, tanggungjawab sosial, peryataan good corporate governance dan informasi penting lainnya yang berkaitan dengan penerapan corpoarte gvernance. Dari keenam belas point item tersebut dibagi jumlah item yang diungkap setiap perusahaan. indeks pengungkapan corporate governance dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut Ilat dan Poputra (2014)
IPCG = Total item yang diungkapkan perusahaan
Skor maksimum yang seharusnya diungkapkan oleh perusahaan b) Firm Size
Ukurаn perusаhааn diukur dengаn logаritmа nаturаl dаri totаl аset. Totаl аset digunаkаn sebаgаi indikаtor kаrenа nilаinyа relаtif stаbil Ayu, Handayani and Topowijono (2017).
Firm Size = Ln Total Aset c) Profitabilitas
Rasio profitabilitas digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan keuntungan pada tingkat penjualan, aset, dan modal saham tertentu. Dalam penelitian ini diproksikan dengan menggunakan Return on Asset (ROA) dengan menghitung laba bersih dibagi dengan total aset. Rasio ini digunakan untuk mengukur seberapa besar laba bersih yang akan dihasilkan dari setiap rupiah dana yang tertanam dalam total aset semakin tinggi hasil dari rasio ini maka semakin tinggi pula jumlah laba bersih yang dihasilkan. Begitupula sebaliknya semakin rendah hasil rasio ini maka semakin rendah pula jumlah laba bersih yang dihasilkan Rohmadini (2018).
Return on Asset = Laba Bersih Total Asset
2. Variabel Dependen
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah financial distress, yang diukur dengan model Altman Z-Score merupakan indikator untuk mengukur potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Sejumlah studi telah dilakukan untuk mengetahui kegunaan analisis rasio keuangan dalam memprediksi kegagalan atau kebangkrutan suatu perusahaan. Salah satu studi tentang prediksi ini adalah multiple discriminant analysis (MDA) yang biasa disebut metode Z-Score model Altman. Dasar pemikiran Altman menggunakan analisa diskriminan bermula dari keterbatasan analisa rasio yaitu metodologinya pada dasarnya bersifat suatu penyimpangan yang artinya setiap rasio diuji secara terpisah.
15
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Keterangan:
Z = Indeks Kebangkrutan
X1 = (Aset Lancar-Hutang Lancar)/Total Aset X2 = Laba Yang Ditahan/Total Aset
X3 = Laba Sebelum Bunga Dan Pajak/Total Aset
X4 = Nilai Buku Saham Biasa Dan Preferen/Nilai Buku Total Hutang
X5 = Penjualan /Total Aset
Berdasarkan persamaan Z-Score yang baru diperoleh nilai Z sebagai berikut, bila nilai Z > 2.99 maka dapat dikategorikan perusahaan dalam kondisi sehat (safe area), bila nilai 1.81 < Z ≤ 2.99 maka dapat dikategorikan perusahaan dalam kondisi grey area atau berada pada kondisi keuangan diantara financial distress dan kondisi keuangan yang aman, dan bila nilai Z < 1.81 maka dapat dikategorikan perusahaan dalam kondisi distress area atau kesulitan keuangan dan memiliki potensi kebangkrutan yang tinggi.
D. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung yang umumnya berupa bukti, catatan, atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip yang dipublikasikan. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah laporan tahunan (annual report) pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2019.
E. Teknik Perolehan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi, yaitu dengan melakukan penelaahan terhadap catatan-catatan perusahaan yang diperlukan yang terdapat di dalam annual report perusahaan yang menjadi sampel penelitian, seperti informasi mengenai good corporate governance, firm size dan juga informasi keuangan seperti Return on Asset (ROA).
F. Teknik Analisis Data 1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran atau deskripsi dilihat dari frekuensi data dari masing-masing variabel. Statistik deskriptif memberikan gambar mengenai suatu variabel-variabel dalam penelitian yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, nilai maksimum dan minimum (Ghozali, 2005). Variabel dalam penelitian ini yaitu good corporate governance, firmsize, profitabilitas dan financial distress.
16 2. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan regresi logistik, dimana variabel bebasnya merupakan kombinasi antara metric dan non metric (nominal). Regresi logistik adalah regresi yang digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel dependen (variabel terikat) (Ghozali, 2005). Dalam analisis regresi logistik tidak memerlukan uji normalitas, heteroskedastisitas, dan uji asumsi klasik pada variabel bebasnya, karena akan mempengaruhi signifikan uji statistik dan tingkat ketepatan klasifikasi Ghozali (2005).
Model regresi logistik yang digunakan untuk menguji hipotesis sebagai berikut:
Ln( 𝑝
𝑙−𝑝) 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑟𝑒𝑠𝑠 = 𝛽0+ 𝛽1𝑖𝑝𝑐𝑔1+ 𝛽2𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝛽3𝑃𝑅𝑂𝐹 + 𝑒 Keterangan :
Ln( p
l−p) Distress = Dummy variabel Financial Distress β0 = Konstanta
β1 𝑖𝑝𝑐𝑔1 = Corporate governance β2SIZE = Ukuran perusahaan β3PROF = Profitabilitas e = Error
a. Menilai Kelayakan Model (Goodness of Fit Test)
Menurut Ghozali (2005), menilai kelayak model dapat dilakukan dengan memperhatikan output dari Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test, dengan hipotesis :
H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data (diterima) HA : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data (ditolak)
a) Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test sama dengan atau < 0,05 maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya.
b) Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test > 0,05 maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan bahwa model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya.
b. Uji Kelayakan Keseluruhan (Overall Fit Model Test)
Dalam menilai Overall Fit Model Test, dapat dilakukan dengan beberapa cara sebagai berikut :
a) Chi Square (𝑋2)
Menurut Ghozali (2005), test statistik chi square (𝑋2) digunakan berdasarkan pada fungsi likelihood pada estimasi model regresi.
Likelihood (L) dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Likelihood (L) ditransformasikan menjadi -2LogL untuk menguji hipotesis nol dan alternatif. Penggunaan nilai 𝑋2 untuk keseluruhan model terhadap data dapat dilakukan dengan membandingkan nilai -2 log likelihood awal
17
(hasil block number 0) dengan nilai -2 log likelihood akhir (hasil block number 1). Dengan kata lain, nilai chi square di dapat dari -2Log𝐿1- 2Log𝐿0. Jika terjadi penurunan, maka model tersebut menunjukkan model regresi yang baik.
b) Cox and Snell’s R Square dan Nagelkerke’s R Square
Menurut Ghozali (2005), nilai Cox dan Snell’s R Square menunjukkan seberapa besar variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Cox dan Snell’s R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R square pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimum < 1 sehingga sulit diinterpretasikan. Untuk dapat memperoleh koefisien determinasi yang dapat diinterpretasikan seperti nilai 𝑅2 pada multiple regression, maka digunakan Nagelkereke’s R Square.
c. Uji Klasifikasi
Menurut Tampubolon (2017), uji klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi probabilitas perusahaan yang mengalami financial distress. Kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variabel terikat yang dinyatakan dalam persen.
d. Omnibus Test of Model Coefficient (Uji Simultan)
Pengujian regresi logistik secara simultan disebut Omnibus Test of Model Coefficient. Dalam pengujian ini semua variabel bebas diuji secara bersama-sama. Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap timeliness laporan keuangan.
Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai signifikansi lebih besar dari pada 0,05 maka H0 diterima sedangkan jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak.
e. Uji Signifikansi dari Koefisien Regresi (Uji Parsial)
Pada regresi logistik digunakan uji Wald untuk menguji signifikan konstanta dari setiap variabel independen yang masuk dalam model dengan melihat tabel variables in the equation. Pengujian koefisien regresi dilakukan untuk menguji regresi logistik secara parsial seberapa jauh semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh terhadap kemungkinan perusahaan mengalami financial distress Tampubolon (2017).
Koefisien regresi logistik dapat ditentukan dengan menggunakan p-value (probability value).
a) Tingkat signifikansi (α) yang digunakan yaitu 5% atau 0,05
b) Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis didasarkan pada signifikansi p-value. Jika p-value (signifikan) > α, maka hipotesis alternatif ditolak. Sebaliknya jika p-value < α, maka hipotesis alternatif diterima.
