BAB III Metode Penelitian 3.1 Variabel Penelitian 3.1.1
Variabel Dependen Variabel dependen dalam penelitian ini yaitu likuiditas saham dan return saham. Alasan penulis memilih keduanya yaitu untuk mengetahui apakah variabel-variabel dependen tersebut dapat dipengaruhi oleh kepemilikan asing, dan bagaimana hasilnya apakah signifikan atau tidak.
3.1.2
Variabel Independen Variabel independen dalam penelitian ini adalah tingkat kepemilikan asing. Penulis menggunakan kepemilikan asing sebagai variabel independen karena ingin mengetahui apakah kepemilikan
asing
mempunyai
pengaruh
yang
signifikan
terhadap variabel-variabel dependen.
3.2 Definisi Operasional 3.2.1
Variabel Dependen
3.2.1.1 Likuiditas Saham Menurut Reilly & Brown (2009), likuiditas merupakan kemampuan untuk menjual atau membeli asset secara cepat dengan perbedaan harga pada harga sebelumnya. Dan faktor penentu utama likuiditas pasar ada pada data perdagangan pasar dan faktor paling penting likuiditas pasar ada pada
15
16
jumlah lembar saham yang diperdagangkan. Semakin tinggi tingkat likuiditas maka akan semakin cepat pula saham diperjualbelikan sehingga perputaran saham menjadi kas akan semakin cepat, dan saham yang likuid akan lebih menarik perhatian investor jika dibandingkan saham yang tidak likuid. Karena saham dengan likuiditas yang tinggi akan memiliki harga jual yang tinggi juga.
TVA =
Saham yang diperdagangkan pada periode tertentu Saham yang beredar pada periode tertentu
3.2.1.2 Return Saham Return dan risiko merupakan dua hal yang tidak terpisahkan, karena mempunyai hubungan yang positif yaitu semakin besar atau tinggi risiko yang harus ditanggung maka semakin
besar
atau
tinggi
pula
return
yang
harus
dikompensasikan. Stabilitas ekonomi suatu negara seperti tingkat bunga, inflasi, peraturan perpajakan, kurs, serta kondisi ekonomi lainnya merupakan faktor yang dapat mempengaruhi minat investor asing untuk berinvestasi. Menurut Jogiyanto (2013), return saham dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
17
Pt - (Pt-1) Return Saham = Pt-1 Keterangan : R
= Return Saham
Pt
= Harga saham sekarang
Pt-1
= Harga saham masa lalu
3.2.2
Variabel Independen
3.2.2.1 Kepemilikan Asing Kepemilikan asing adalah porsi outstanding share yang dimiliki oleh investor atau pemodal asing (foreign investors) yang mempunyai status kepemilikan asing atau dari Negara lain terhadap jumlah saham yang dimilikinya Farooque et.al, (2007). Kepemilikan asing ini dapat diukur sesuai dengan proporsi saham yang dimiliki oleh asing, yaitu dengan rumus :
Kepemilikan Asing =
Saham Pihak Asing Perusahaan Total Saham Beredar Perusahaan
X 100%
Total saham asing dihitung menggunakan jumlah presentase saham yang dimiliki oleh pihak asing pada akhir tahun, sedangkan total saham yang beredar dihitung dengan menjumlahkan
seluruh
saham
perusahaan pada akhir tahun.
yang
diterbitkan
oleh
18
3.2.3
Variabel Kontrol
3.2.3.1 Leverage Tujuan
perusahaan
dalam
mengambil
kebijakan
leverage adalah untuk meningkatkan dan memaksimalkan kekayaan dari pemilik perusahaan. Dengan memperbesar tingkat leverage maka tingkat ketidakpastian dari return yang nantinya akan diperoleh akan semakin tinggi juga. Semakin tinggi leverage maka akan tinggi risiko yang akan dihadapi namun semakin tinggi juga tingkat return yang didapatkan. Menurut Siallagan & Mas (2006), bahwa leverage dapat mengurangi konflik yang terjadi antara manajer dengan pemberi pinjaman.
Leverage
=
Total Utang / Total Aset
Keterangan : Total Utang
= Utang lancar + utang jangka panjang
Total Aset
= Aset lancar + aset tetap
3.2.3.2 Ukuran Perusahaan (Size) Faktor utama untuk menentukan ukuran perusahaan (size) yaitu dengan melihat besarnya total aktiva, besarnya hasil penjualan dan besarnya kapitalisasi pasar. Namun hal lain
yang
dapat
digunakan untuk menentukan ukuran
perusahaan adalah faktor tenaga kerja, nilai pasar saham, log size dan lain sebagainya yang mempunyai korelasi tinggi.
19
Ukuran
perusahaan
ini
diukur
dengan
menggunakan
Logaritma Natural (Ln) dari total aktiva. Hal ini disebabkan oleh perbedaan total aktiva masing-masing perusahaan yang nantinya akan berdampak pada selisih dari total aktiva yang sangat besar, atau bahkan sangat ekstrim. Maka untuk menghindari adanya data yang tidak normal maka total aktiva perlu di Ln kan. Dan rumus untuk mengukur ukuran perusahaan adalah :
Ukuran Perusahaan = Ln. Total Aktiva Keterangan : Total Aktiva = Aktiva Lancar + Aktiva Tetap
3.3 Populasi dan Sampel 3.3.1
Populasi Populasi pada penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Index LQ-45 selama periode Februari 2013 sampai dengan Januari 2016. Data utama berupa data sekunder yang diambil dari IDX, Google Finance, Yahoo Finance dan situs yang mempublikasikan kepemilikan asing.
3.3.2
Sampel Dalam
penelitian
ini,
penulis
menggunakan
tehnik
pengambilan sampel dengan tehnik purposive sampling yaitu teknik pengambilan sampel yang menggunakan pertimbangan dan batasan tertentu dengan tujuan untuk mendapatkan sampel
20
yang representatif sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Adapun kriteria yang digunakan untuk memilih sampel yaitu sebagai berikut: 1.
Seluruh perusahaan yang terdaftar dalam IDX periode 20132015.
2.
Perusahaan yang terdaftar dalam index LQ-45 periode 20132015.
Berdasarkan syarat diatas di dapatkan sampel sebanyak 270 perusahaan yang memenuhi syarat.
3.4 METODE PENELITIAN Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah metode analisis deskriptif kuantitatif. Setelah data terkumpul, selanjutnya akan dianalisis sesuai dengan kebutuhan dalam penelitian ini. Pengujian hipotesis dilakukan dengan model data cross section dan data time series dengan rentan periode Februari 2013 sampai dengan Januari 2016. Dengan pengamatan berulang terhadap data cross section yang cukup, analisis data memungkinkan seseorang dalam mempelajari dinamika perubahan dengan data time series. Kombinasi data time series dan cross section dapat meningkatkan kualitas dan kuantitas data dengan pendekatan yang tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan hanya salah satu dari data tersebut, Gujarati, (2003)
21
3.5 Teknik Analisis Data 3.5.1 Uji Ststistik Deskriptif Pengujian statistik deskriptif ini memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), nilai tengah (median), maksimum,
minimum dan standar deviasi
dengan prosedur yaitu menentukan tingkat rata-rata (mean), nilai tengah (median), maksimum, minimum dan standar deviasi dari indikator kepemilikan asing.
3.5.2 Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Uji kenormalan data atau distribusi dilakukan untuk mengetahui apakah sampel yang dianalisis mewakili populasi sehingga dapat dianalisis lebih lanjut. Pengujian normalitas dalam penelitian dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan melihat hasil probabilitynya dan dengan menggunakan uji Jarque-Bera. Pengujian dengan menggunakan hasil probability ini melihat berdasarkan dari hasil yang diperoleh probability. Hipotesisi yang digunakan adalah : H0 : error term terdistribusi normal H1 : error term tidak terdistribusi normal Yaitu dengan ketentuan jika p-value < α, maka Ho ditolak. Sedangkan pengujian yang menggunakan uji
Jarque-Bera,
normalitas sebuah data dapat diketahui dengan membandingkan
22
nilai Jarque-Bera (JB) dan nilai Chi Square tabel. Uji JB didapat dari histogram normality yang akan kita bahas dibawah ini. Hipotesisi yang digunakan adalah: H0 : Data berdistribusi normal H1 : Data tidak berdistribusi normal Jika hasil dari JB hitung > Chi Square tabel, maka H0 ditolak Jika hasil dari JB hitung < Chi Square tabel, maka H0 diterima
3.5.3 Pengujian Asumsi Klasik Data panel merupakan regresi yang menggabungkan data time series dengan data cross section (Widarjono, 2009). Beberapa
keuntungan
yang
dapat
diperoleh
dengan
menggunakan estimasi data panel, yaitu meningkatkan jumlah obeservasi (sampel), dan memperoleh variasi antar unit yang berbeda menurut ruang dan variasi menurut waktu (Kuncoro, 2012). Menurut Gujarati (2012) pada data panel sedikit terjadi kolinearitas
antar
variabel
jadi
kecil
kemungkinan
terjadi
multikolinearitas. Berdasarkan uraian tersebut asumsi klasik yang digunakan adalah
3.5.3.1 Uji Multikolinieritas Pengujian multikolinieritas ini digunakan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel bebas dalam model regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat korelasi
di
antara
variabel
independen.
Terjadi
23
multikolinearitas jika koefisien korelasi antara masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8, dan sebaliknya.
3.5.3.2 Uji Heterokedastisitas Pengujian
heteroskedastisitas
ini
bertujuan
untuk
memastikan apakah dalam model regresi terjadi kesamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain itu tetap maka disebut dengan homoskedastisitas tapi jika berbeda disebut dengan heteroskedastisitas (Ghozali, 2006). Hipotesis dalam pengujian ini adalah H0 : tidak ada heteroskedastisitas dan H1 : ada heterokedastisitas. Jika pvalue obs*-square < α, maka H0 ditolak.
3.5.4 Uji Autokorelasi Pengujian autokorelasi ini merupakan karakteristik dari data yang mempunyai korelasi antara nilai variabel yang sama didasarkan pada objek terkait. Autokorelasi ini muncul karena residual yang tidak bebas antar satu observasi ke observasi lainnya (Kuncoro, 2011). Hal ini disebabkan karena error pada individu cenderung mempengaruhi individu yang sama pada periode berikutnya. Masalah autokorelasi sering terjadi pada data time series (runtut waktu). Deteksi autokorelasi pada data panel dapat melalui hasil dari Obs *R-squared dan Prob. Chi-Square(2) dan uji Durbin-Watson.
24
Pengujian autokorelasi ini dilihat berdasarkan hasil dari Obs *Rsquared dan Prob. Chi-Square(2). Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah H0 : tidak ada korelasi serial dan H1 : ada korelasi serial. Jika p-value obs*-square < α, maka H0 ditolak. Sedangkan pengujian dengan Uji Durbin-Watson dilihat dengan nilai DW hitung. Nilai ini akan dibandingkan dengan kriteria penerimaan atau penolakan yang akan dibuat dengan nilai dL dan dU ditentukan berdasarkan jumlah variabel bebas dalam model regresi (k) dan jumlah observasinya (n). Nilai dL dan dU dapat dilihat pada Tabel DW dengan tingkat signifikansi (error) 5% (α = 0,05).
Sumber : Gujarati
Gambar III.1 Durbin-Watson
3.5.5 Uji Regresi Data
yang
telah
dikumpulkan
dianalisis
dengan
menggunakan alat analisis statistik yakni analisis regresi linear berganda (multiple regression analysis), dengan persamaan sebagai berikut: Regresi untuk likuiditas saham : LIKUIDITAS = C(1) + C(2)(FOREIGN) + C(3)(LEVERAGE) + C(4)(LnSIZE)
25
Regresi untuk return saham : RETURN = C(1) +
C(2)(FOREIGN) + C(3)(LEVERAGE) +
C(4)(LnSIZE)
3.5.6
Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen. Semakin ringgi nilai R2 maka semakin baik pula kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependennya. Nilai koefisien determinasi (R2) ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas X. Bila nilai koefisien determinasi sama dengan 0 (R2 = 0), artinya variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama sekali. Sementara bila R2 = 1, artinya variasi dari Y secara keseluruhan dapat diterangkan oleh X. Dengan kata lain bila R2 = 1, maka semua titik pengamatan berada tepat pada garis regresi. Dengan demikian baik atau buruknya suatu persamaan regresi ditentukan oleh R2 nya yang mempunyai nilai antara nol dan satu.
3.5.7
Uji Hipotesis
3.5.7.1 Uji F Statistik Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh bersamasama variabel independen terhadap variabel dependen. Penentuan penerimaan atau penolakan hipotesis sebagai berikut :
26
Apabila
nilai
prob.
F
hitung
lebih
kecil
dari
tingkat
kesalahan/error (alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi layak. Apabila nilai prob. F hitung lebih besar dari tingkat kesalahan/error (alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi tidak layak.
3.5.7.2 Uji T Statistik Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh variabel
independen
secara
parsial
terhadap
variabel
dependen, dengan asumsi variabel konstan. Penentuan penerimaan atau penolakan hipotesis sebagai berikut : Apabila nilai prob. t hitung (ditunjukkan pada Prob.) lebih kecil dari tingkat kesalahan (alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikatnya. Apabila nilai prob. t hitung (ditunjukkan pada Prob.) lebih besar dari tingkat kesalahan(alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka
dapat
dikatakan
bahwa
variabel
bebas
berpengaruh signifikan terhadap variabel terikatnya.
tidak
