22 BAB III
METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian
Penelitian dilakukan untuk meneliti dampak CSR terhadap kinerja keuangan di lingkup perbankan. Namun penelitian ini dalam lingkup perbankan di Indonesia yang terdaftar di BEI periode 2015-2019. Pelaksanaan penelitian melalui pengukuran rasio keuangan khususnya dimensi profitabilitas kinerja keuangan dan scoring menggunakan indikator dari GRI Standards untuk mengukur praktik CSR
perusahaan.
B. Populasi dan Sampel
Perbankan terdaftar di BEI menjadi populasi penelitian ini. Periode penelitian selama lima tahun, yaitu tahun 2015-2019. Berdasarkan data dari Bursa Efek Indonesia (BEI) terdapat 41 perusahaan yang terdaftar selama tahun 2015-2019.
Metode purposive sampling adalah teknik pemilihan sampel yang digunakan, dimana penentuan sampel terbatas pada sampel yang memenuhi persyaratan tertentu yang ditetapkan oleh peneliti (Sekaran & Bougie, 2016:247-248).
Kriteria sampel yang akan dipilih dalam penelitian ini yaitu:
1. Bank konvensional terdaftar di BEI tahun 2015-2019.
2. Bank konvensional menyajikan dan menerbitkan laporan tahunan atau laporan keberlanjutan selama periode 2015-2019.
3. Bank konvensional memuat informasi lengkap yang dibutuhkan oleh peneliti, baik yang dipublikasikan di BEI ataupun melalui website resmi perusahaan.
23 C. Jenis dan Sumber Data
Data sekunder digunakan dalam penelitiannini, dimana menurut Sekaran &
Bougie (2016:37-38) data ini cenderung pada penggunaan informasi berdasarkan sumber-sumber yang telah tersedia. Sumber data dalam penelitian berasal dari laporan perusahaan, baik laporan tahunan atau laporan keberlanjutan. Sumber data tersebut diperoleh dari laporan perusahaan yang terpublikasi di situs online BEI (www.idx.co.id) ataupun di website resmi bank terkait.
D. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel 1. Variabel Dependen
Sekaran & Bougie (2016:73) mendeskripsikan variabel dependen sebagai fokus utama peneliti dimana memungkinkan adanya lebih dari satu variabel dependen pada suatu penelitian. Variabel dependen pada penelitiann ini adalah kinerja keuangan perusahaan.
a. Kinerja Keuangan
Pengukuran kinerja keuangan menggunakan proksi ROA, ROE, EPS, dan NPM.
1) Return on Assets (ROA)
ROA adalah proporsi profitabilitas yang berguna untuk memperlihatkan kapasitas perusahaan dapat menghasilkan laba bersih dari penggunaan total aktiva perusahaan. Nilai ROA semakin naik menunjukkan perusahaan secara progresif siap mengelola aset dengan baik dalam mendapatkan laba (Winarno, 2019). Menurut Ramzan et al., (2020) ROA dapat dirumuskan sebagai berikut:
24 2.) Return on Equity (ROE)
ROE merupakan proporsi yang mengolah kapasitas perusahaan untuk menciptakan laba dari atas investasi shareholders. ROE dapat memungkinkan calon investor untuk melihat kecakapan perusahaan dalam mengelola dana yang diinvestasikan berkontribusi dalam penciptaan laba bersih. Menurut Ramzan et al., (2020) ROE dapat dirumuskan sebagai berikut:
3.) Earnings per Share (EPS)
EPS adalah proporsi profitabilitas yang bekerja mengukur perolehan laba bersih per lembar saham beredar. Menurut Ramzan et al., (2020) EPS dapat dirumuskan sebagai berikut:
Keterangan:
Net Earnings : Laba bersih – dividen preferen
4.) Net Profit Margin (NPM)
Sebagai salah satu proporsi profitabilitas, NPM berguna untuk menakar persentase penjualan bersih atas laba bersih. Semakin tinggi NPM perusahaan dianggap semakin baik dalam menciptakan laba. Menurut (Kasmir, 2009:200) dalam Winarno (2019) NPM dapat dirumuskan sebagai
berikut:
25 2. Variabel Independen
Menurut Sekaran & Bougie (2016:74) mendeskripsikan variabel independen sebagai hal yang dapat memberikan pengaruh negatif atau positif terhadap variabel dependen. Terkait hal ini corporate social responsibility (CSR) menjadi variabel independen dalam penelitian. Standar GRI diklasikasikan ke dalam dua kelompok besar yaitu (1) Standar Universal dan (2) Standar topik spesifik yang terdiri dari ekonomi, lingkungan, dan sosial.
Pengukuran yang digunakan untuk mengukur CSR adalah item-item indeks GRI Standards yang berjumlah 89 item yang berfokus pada aspek ekonomi, lingkungan, dan sosial. Mengikuti rumus perhitungan yang telah dikembangkan peneliti terdahulu Pratiwi et al., (2020) rumus yang dapat digunakan adalah sebagai berikut:
Keterangan:
CSR : Praktik CSR perusahaan.
n : Total item indeks GRI Standard n = 89 item
X : Jumlah item yang diungkapkan perusahaan, bernilai 1 apabila pengungkapan item i dilakukan; bernilai 0 apabila pengungkapan item i tidak dilakukan.
26 3. Variabel Kontrol
Variabel yang dibuat konstan agar faktor yang tidak diteliti tidak mengganggu hubungan variabel independen terhadap variabel dependen atau dikenal variabel kontrol. Variabel kontrol pada penelitian ini sebagai berikut:
a. Leverage
Leverage adalah strategi perusahaan untuk membiayai aktivitas
operasional perusahaan dari berbagai sumber pendanaan. Ayu dan Gunawan (2015) dalam Hanafi & Yusra (2018) mendefinisikan leverage sebagai penggunaan total hutang dalam pembiayaan aset untuk melaksanakan operasional perusahaan. Rumus yang dapat digunakan untuk mengukur leverage mengikuti Ramzan et al., (2020) adalah sebagai berikut:
b. Tangibility
Syamsuddin (2009:9) dalam Batubara et al., (2017) mendefinisikan tangibility sebagai penentuan besarnya pengalokasian tiap-tiap bagian aset,
baik aset lancar ataupun aset tetap. Perusahaan yang telah dewasa dan memiliki kemampuan yang relatif telah stabil dalam menciptakan laba dapat menjadi indikasi dari tangibility perusahaan yang semakin tinggi (Hanafi &
Yusra 2018). Berikut rumus untuk mengukur tangibility menurut Hanafi &
Yusra (2018):
27 c. Usia Perusahaan (Age)
Usia perusahaan adalah rentang berdirinya perusahaan yang diukur berdasarkan tahun. Mengikuti Ramzan et al., (2020) usia perusahaan dapat diperkirakan menggunakan rumus berikut:
d. Ukuran Perusahaan (Size)
Ukuran perusahaan adalah skala yang mencerminkan besar-kecilnya perusahaan berdasarkan beberapa kriteria seperti nilai ekuitas, aset total, pendapatan total ataupun lainnya. Menurut Ramzan et al., (2020) ukuran perusahaan dapat dirumuskan sebagai berikut:
E. Metode Analisis Data
Pengolahan data riset terdiri dari analisis statistik deskriptif dan regresi data panel untuk pemeriksaan hipotesis pada riset ini. Data panel yang dimaksud merupakan data gabungan dari data time series dan cross section. Program pengolahan pada riset ini memanfaatkan microsoft excel 2013 serta software Eviews 10.
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif dilakukan untuk menyajikan ringkasan tiap-tiap komponen yang disajikan melalui ukuran mean (nilai rata-rata) dan standar deviasi (Oyewumi et al., 2018). Selain informasi terkait mean dan standar deviasi,
28
secara umum informasi lain yang disajikan juga dapat berupa nilai median, modus, koefisien dan varian.
2. Analisis Regresi Data Panel
Pada penelitian ini terdapat persamaan analisis regresi data panel yang digunakan. Berikut persamaan analisis regresi data panel untuk menguji hipotesis penelitian:
Keterangan:
KiKe : Kinerja keuangan yang akan diproksikan ROA, ROE, EPS, dan NPM
: konstanta, β : koefisien regresi, e : residual CSR : nilai pengungkapan indeks CSR
LVRG : Leverage (total hutang / total aset) TNGB : Tangibility (aset tetap / total aset)
AGE : Usia perusahaan (tahun riset – tahun perusahaan didirikan) SIZE : Ukuran perusahaan (Ln dari total aset)
3. Metode Estimasi Analisis Regresi Data Panel
Menurut Widarjono (2018) ada tiga macam pendekatan untuk mengestimasi analisis regresi data panel antara lain pendekatan Common effect, Fixed effect dan Random Effect.
a. Model Common Effect
Widarjono (2018:365) mendefinisikan model common effect (CEM) merupakan pendekatan paling sederhana dari analisis data panel dengan
29
kombinasi datanya tanpa memperdulikan variasi antar individu dan waktu, dimana Ordinary Least Square (OLS) dapat dimanfaatkan dalam melakukan estimasi data panel pada teknik ini.
b. Model Fixed Effect
Model fixed effect (FEM) adalah pendekatan analisis data panel yang memanfaatkan variabel dummy dalam melakukan estimasi. Penggunaan variabel dummy pada metode ini untuk menangkap perbedaan intersep yang terjadi.
Dimana menurut Widarjono (2018:367) Least Squares Dummy Variables (LSDV) dapat dimanfaatkan untuk mengestimasikannya.
c. Model Random Effect
Model random effect (REM) adalah pendekatan analisis data panel untuk memperkirakan data panel dengan memperhatikan adanya faktor pengganggu yang cenderung memiliki hubungan antar objek dan waktu. Menurut Widarjono (2018:371) Generalized Least Squares (GLS) adalah metode yang tepat untuk mengestimasi metode random effect.
Menurut Widarjono (2018:372) sebelum menggunakan salah satu metode estimasi analisis regresi data panel, tiga uji berikut diharapkan membantu memutuskan metode paling tepat dalam pengestimasian. Pengujian tersebut antara lain:
1. Uji Chow
Uji Chow ditujukkan untuk menentukan pilihan diantara metode fixed effect atau common effect melalui uji F. Dalam uji ini, hipotesis yang dijadikan dasar untuk menentukan metode yaitu:
30 H0 : estimasi common effect
H1 : estimasi fixed effect
H0 akan diterima apabila statistik F bernilai > 0,05 dan menunjukkan common effect adalah pilihan yang tepat. Disisi lain H0 akan ditolak apabila nilai
statistik F < 0,05 dan menunjukkan fixed effect-lah pilihan yang tepat.
2. Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji LM ditujukan untuk mempertimbangkan teknik estimasi analisis regresi data panel antara common effect atau random effect. Uji ini dilakukan berdasarkan pada metode breusch-pagan. Dalam uji ini, hipotesis yang dijadikan dasar untuk menentukan metode yaitu:
H0 : estimasi common effect H1 : estimasi random effect
Apabila uji lagrange multiplier bernilai > 0,05 mencerminkan H0 akan diterima serta menunjukkan metode common effect adalah tepat. Sedangkan apabila uji lagrange multiplier bernilai < 0,05 mencerminkan H0 akan ditolak dan menunjukkan metode random effect-lah yang tepat.
3. Uji Hausman.
Uji Hausman adalah pengujian yang dikembangkan dalam penentuan metode estimasi mana untuk lebih baik digunakan diantara random effect dengan fixed effect. Dalam hal ini, hipotesis yang dijadikan dasar untuk menentukan metode
yaitu:
H0 : estimasi random effect H1 : estimasi fixed effect
31
H0 akan diterima apabila statistik Hausman bernilai > 0,05 dan menunjukkan random effect adalah tepat. Disisi lain H0 ditolak apabila nilai statistik Hausman-nya < 0,05 dan menunjukkan metode yang tepat adalah fixed effect.
4. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinearitas
Pengujian multikoleniaritas ditujukan dalam rangka melihat adakah di dalam model regresi ada keterkaitan yang tinggi pada tiap-tiap variabel independen (Ghozali & Ratmono, 2017:71). Identifikasi multikolinearitas dilakukan dengan menemukan nilai koefisien keterkaitan antar variabel-variabel independen yang dapat dilakukan dengan menggunakan coefficient correlation pearson.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas ditujukan dalam rangka melihat adakah varians yang konstan dimiliki oleh residual dari model. Menurut Ghozali & Ratmono (2017:87) terdapat beberapa jenis uji statistik untuk mendeteksi heteroskedastisitas yaitu uji White, uji Breusch-Pagan-Godfrey, uji Glejser, dan beberapa uji lainnya, dimana satu diantaranya dapat digunakan.
5. Pengujian Hipotesis
a. Uji Adjusted R Square
Uji adjusted R Square atau dikenal juga dengan uji koefisien determinasi dapat mencerminan sejauh mana variabel independen menjelaskan variasi variabel
32
dependennya (Widarjono, 2013 dalam Nandita et al., 2019). Adjusted R Square memiliki nilai dalam kisaran nol dan satu. Semakin kecil atau mendekati 0 R square mengindikasikan kapasitas menjekaskan variasi variabel dependen yang
dimiliki variabel independen semakin kecil. Sedangkan semakin mendekati angka 1 R square dapat mengindikasikan kapasitas yang semakin besar dari variabel independen dalam menjelaskan informasi variasi milik variabel dependennya.
b. Uji F
Uji F dikenal juga dengan uji signifikansi simultan ditujukan untuk melihat adakah pengaruh secara simultan (bersama-sama) pada variabel dependen atas variabel independennya (Ghozali, 2001 dalam Nandita et al., 2019). 5% menjadi tingkat signifikansi ( pada riset ini. F probabilitas bernilai > menunjukkan secara simultan tidak ada pengaruh yang diterima variabel dependen dari variabel independen. Disisi lain, F probabilitas bernilai < menunjukkan secara simultan ditemukan pengaruh yang diterima variabel dependen dari variabel independennya.
c. Uji T
Uji t ditujukkan untuk memverifikasi adakah dampak signifikan secara parsial yang diterima variabel dependen dari variabel independennya (Nandita et al., 2019). 5% menjadi tingkat signifikansi ( ) pada riset ini. Probabilitas t >
menunjukkan variabel dependen tidak menerima pengaruh signifikan dari variabel independen. Disisi lain, nilai probabilitas t < menunjukkan variabel dependen menerima pengaruh signifikan dari variabel independennya.
