BAB III METODE PENELITIAN
A. Desain Penelitian Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode kuantitatif. Penelitian kuantitatif menekankan pada pengujian teori melalui pengukuran variabel penelitian dengan angka dan melakukan analisis data dengan prosedur statistik (Erlina dan Mulyani, 2007 : 12) Selain itu pada penelitian ini juga menggunakan desain penelitian kausal komparatif. Nazir (2005: 58) menyatakan penelitian komparatif adalah penelitian deskriptif yang ingin mencari jawaban secara mendasar tentang sebab-akibat, dengan menganalisis faktor-faktor penyebab terjadinya ataupun munculnya suatu fenomena tertentu. Menurut Husein (2012: 7) desain
kausal
digunakan
untuk
mengukur kuat hubungan dan pengaruh antar variabel dalam penelitian. B. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan pada perusahaan yang termasuk dalam perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang diakses melalui www.idx.co.id. Penelitian dimulai pada bulan Juni 2014 sampai dengan Juli 2014. C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Sekaran (2006: 115) menjelaskan bahwa variabel adalah apapun yang dapat membedakan atau membawa variasi pada nilai. Nilai bisa berbeda pada berbagai waktu untuk objek atau orang yang sama. Variabel
43
44
penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel bebas dan variabel terikat. 1.
Variabel Bebas Variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi variabel terikat,
entah secara positif atau negatif (Sekaran, 2006: 117). Dalam penelitian ini variabel yang digunakan adalah Intellectual Capital yang terdiri atas Capital Employed Efficiency (CEE), Human Capital Efficiency (HCE), dan Structural Capital Efficiency (SCE), dan dan diukur dengan Value Added Intellectual
Coefficient
(VAIC).
VAIC
merupakan
model
yang
kegunaan
VAIC,
yaitu
dikembangkan oleh Pulic (1998,1999). Ulum
(2009:
86)
menyebutkan
menyediakan standar perhitungan yang mudah dan merupakan ukuran dasar yang konsisten sehingga memungkinkan analisis komparatif baik di perusahaan maupun di negara secara efektif. Selain itu, data yang digunakan dalam perhitungan VAIC didasarkan pada laporan keuangan, yang biasanya telah diaudit oleh akuntan publik yang profesional. Pulic (1999) dalam (Ulum, 2009: 88) menjelaskan VA dihitung sebagai selisih antara output (OUT) dan input (IN) dengan formula sebagai berikut : VA = OUT – IN ........ (8) Keterangan : VA = Value Added
45
OUT = Output (total penjualan dan pendapatan lain) IN
= Input (beban penjualan dan biaya-biaya lain-selain
beban karyawan) Pulic (1999) menjelaskan juga bahwa value added
juga dapat
dihitung dari akun-akun perusahaan sebagai berikut : VA = OP + EC + D +A ......... (9) Keterangan : VA = Value Added OP = operating profit EC = employee cost D = depreciation A = amortisation Pulic (1999) menjelaskan bahwa value added dipengaruhi oleh efisiensi human capital dan structural capital. Hubungan lainnya dari value added (VA) adalah capital employed efficiency (CEE) yang dalam hal ini dilabeli dengan VACA. VACA adalah indikator untuk VA yang diciptakan oleh satu unit dari capital employed/physical capital. Rasio ini menunjukkan kontribusi yang dibuat oleh setiap unit dari CEE terhadap value added organisasi. Persamaan VACA adalah sebagai berikut :
46
VACA = VA/CE ........ (10) Keterangan : VACA = Value Added Capital Employed VA
= Value Added
CE
= Capital Employed (dana yang tersedia : net assets)
Pulic (1999) menjelaskan hubungan Value Added (VA) dengan human capital efficiency (HCE) dalam VAHU. Ini menunjukkan berapa banyak VA yang dapat dihasilkan dengan dana yang dikeluarkan untuk tenaga kerja. VAHU menunjukkan kontribusi yang dibuat oleh setiap rupiah yang diinvestasikan dalam HCE terhadap VA organisasi. VAHU = VA/HC ........ (11) Keterangan : VAHU = Value Added Human Capital VA
= Value Added
HC
= Human Capital (beban karyawan)
Pulic (1999) menjelaskan hubungan Value Added (VA) dengan structural capital efficiency (SCE) dalam STVA. Ini mengukur jumlah SCE yang dibutuhkan untuk menghasilkan satu rupiah dari VA dan
47
merupakan indikasi bagaimana keberhasilan SCE dalam penciptaan nilai. Persamaan STVA sebagai berikut : STVA = SC/VA ....... (12) Keterangan : STVA = Structural Capital Value Added SC
= Structural Capital (VA-HC)
VA
= Value Added
Pulic (1999) mengembangkan VAIC sebagai penjumlahan 3 komponen tersebut, yaitu : VAIC = VACA + VAHU + STVA
........ (13)
2. Variabel Terikat Variabel terikat yaitu variabel yang menjadi perhatian utama peneliti (Sekaran, 2006: 116). Variabel terikat yang digunakan dalam penelitian ini adalah Return on Asset (ROA). ROA merupakan salah satu rasio profitabilitas. Dalam analisis laporan keuangan, rasio ini paling sering digunakan, karena mampu menunjukkan keberhasilan perusahaan menghasilkan keuntungan. ROA mampu mengukur kemampuan perusahaan manghasilkan keuntungan pada masa lampau untuk kemudian diproyeksikan di masa yang akan datang.
48
........ (14)
Sumber : Brigham dan Houston (2001: 90)
D. Populasi dan Sampel Populasi adalah keseluruhan unsur-unsur yang memiliki satu atau beberapa ciri atau karakteristik yang sama. Sekaran (2006: 121) menambahkan bahwa populasi mengacu pada keseluruhan kelompok orang, kejadian, atau hal minat yang ingin peneliti investigasi. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2007-2012 dan secara konsisten tercatat dalam Indonesian Capital Market Directory (ICMD) sebanyak 39 perusahaan pertambangan. Sekaran (2006: 123) menjelaskan bahwa sampel adalah sebagian dari populasi yang terdiri atas sejumlah anggota yang dipilih dari populasi. Penentuan sampel dalam penelitian ini dilakukan secara non probability sampling-purposive sampling artinya bahwa populasi yang akan dijadikan sampel penelitian adalah populasi yang memenuhi kriteria sampel tertentu sesuai yang dikehendaki oleh peneliti (Sekaran, 2006:
49
127). Sekaran (2006: 127) menjelaskan bahwa penelitian yang baik menggunakan data laporan keuangan antara 5-10 tahun. Penentuan
kriteria
sampel
diperlukan
untuk
menghindari
timbulnya mispesification dalam penentuan sampel penelitian yang selanjutnya akan berpengaruh terhadap analisis. Adapun syarat sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel yang menyajikan informasi keuangan lengkap dengan kriteria khusus sebagai berikut : 1. Perusahaan
sampel
merupakan
perusahaan
dalam
sektor
pertambangan yang menerbitkan laporan keuangan tahunan antara tahun 2007-2012 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 2. Laporan keuangan yang digunakan merupakan laporan keuangan yang telah diaudit oleh kantor akuntan publik. 3. Perusahaan sampel tidak berganti jenis usaha pada saat periode penelitian sedang berlangsung. Berikut ini perusahaan yang masuk dalam populasi: Tabel 2. Daftar Perusahaan Pertambangan yang tercatat di BEI No
Kode Saham
Nama Emiten
1
ARTI
Ratu Prabu Energi Tbk
2
ENRG
Energi Mega Persada Tbk
3
MEDC
Medco Energi International Tbk
4
RUIS
Radiant Utama Interinsco Tbk
5
ANTM
Aneka Tambang (Persero) Tbk
50
No
Kode Saham
Nama Emiten
6
CITA
Cita Mineral Investindo Tbk
7
ITMG
Indo Tambangraya Megah Tbk
8
DEWA
Darma Henwa Tbk
9
INCO
Vale Indonesia Tbk
10
TINS
Timah (Persero) Tbk
11
PTBA
Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) Tbk
12
BUMI
Bumi Resources Tbk
13
PTRO
Petrosea Tbk
14
KKGI
Resources Alam Indonesia Tbk
15
ELSA
Elnusa Tbk Sumber : www.sahamok.com
E. Jenis Data dan Teknik Pengumpulan Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder adalah data yang telah ada dan tidak perlu dikumpulkan sendiri oleh peneliti (Sekaran, 2006: 65). Data sekunder dalam penelitian ini adalah laporan keuangan tahunan perusahaan yang menjadi sampel penelitian ini pada tahun 2007-2012 yang telah diaudit oleh kantor akuntan publik. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan metode dokumentasi dimana data dikumpulkan dari website BEI di www.idx.co.id, yahoo finance dan Indonesian Capital Market Directory. F. Teknik Analisis Data Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis
regresi
linier berganda. Analisis regresi ini bertujuan untuk
51
memperoleh gambaran yang menyeluruh mengenai hubungan antara variabel independen dan variabel dependen untuk kinerja pada masingmasing perusahaan baik secara parsial maupun secara simultan. Sebelum melakukan uji linier berganda, metode mensyaratkan untuk melakukan uji asumsi klasik guna mendapatkan hasil yang terbaik (Ghozali, 2011: 105). Tujuan pemenuhan asumsi klasik ini dimaksudkan agar variabel bebas sebagai estimator atas variabel terikat tidak bias.
1.
Uji Asumsi Klasik Sebelum dilakukan pengujian analisis
regresi
linier berganda
terhadap hipotesis penelitian, maka terlebih dahulu perlu dilakukan suatu pengujian asumsi klasik atas data yang akan diolah sebagai berikut : a.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Untuk menguji apakah data berdistribusi normal atau tidak dilakukan uji statistik Kolmogorov-Smirnov Test.
52
Residual berdistribusi normal jika memiliki nilai signifikansi >0,05 (Imam Ghozali, 2011: 160-165). b. Uji Multikolinieritas Menurut
Imam
Ghozali
(2011:
105-106)
uji
multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Untuk menguji multikolinieritas dengan cara melihat nilai VIF masing-masing variabel independen, jika nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan data bebas dari gejala multikolinieritas. c. Uji Heteroskedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk melakukan uji heteroskedastisitas, yaitu uji grafik plot, uji park, uji glejser, dan uji white. Pengujian pada penelitian ini menggunakan Grafik Plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu
ZPRED
dengan
residualnya
SRESID.
Tidak
terjadi
heteroskedastisitas apabila tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. (Imam Ghozali, 2011: 139-143). d. Uji Autokorelasi
53
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi (Imam Ghozali, 2011: 110). Pada penelitian ini untuk menguji ada tidaknya gejala autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson (DW test). Tabel 3. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi Hipotesis Nol
Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak
0 < d < dl
Tidak ada autokorelasi positif
No Decision
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif
Tolak
4 – dl < d < 4
Tidak ada korelasi negatif
No Decision
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ada autokorelasi, positif Tidak Ditolak atau negatif
du < d < 4-du
Sumber: Imam Ghozali, 2011 2. Uji Hipotesis Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda. Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y). Analisis linier berganda dilakukan dengan uji koefisien determinasi, uji t, dan uji F. Model regresi dalam penelitian ini sebagai berikut :
54
Y = α + β1.X1 + β2.X2 + β3.X3 ...... (15) Keterangan :
a.
Y
= Return on Asset
α
= Konstanta
β1, β2, β3
= Koefisien regresi variable Independen
X1
= Value Added of Capital Employed (VACA)
X2
= Value Added Human Capital (VAHU)
X3
= Structural Capital Value Added (STVA)
Uji koefisien determinasi (R2) Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai
R2 yang
kecil
berarti
kemampuan
variabel-variabel
independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Imam Ghozali, 2011: 97). b. Uji Parsial (uji t) Tujuan dari uji parsial adalah untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh dari variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) secara parsial. Pengujian dilakukan
dengan
hipotesis
akan
menggunakan tingkat signifikansi sebesar
55
0,05 (α =5%)
atau tingkat keyakinan sebesar 0,95. Hipotesis
dirumuskan sebagai berikut : Ho : bi = 0 HA : bi ≠ 0 1) Pengaruh Value Added of Capital Employed (X1) terhadap Return on Asset (Y). Ho1 : b1 ≤ 0, tidak terdapat pengaruh positif X1 terhadap Y Ha1 : b1 > 0, terdapat pengaruh positif X1 terhadap Y 2) Pengaruh Value Added Human Capital (X2) terhadap Return on Asset (Y). Ho2 : b2 ≤ 0, tidak terdapat pengaruh positif X2 terhadap Y Ha2 : b2 > 0, terdapat pengaruh positif X2 terhadap Y 3) Pengaruh Structural Capital Value Added
(X3) terhadap
Return on Asset (Y). Ho3 : b3 ≤ 0, tidak terdapat pengaruh positif X3 terhadap Y Ha3 : b3 > 0, tidak terdapat pengaruh positif X3 terhadap Y Ketentuan dalam pengujian ini adalah sebagai berikut : 1) Jika tingkat signifikansi ≤ 5%, Ho ditolak dan Ha diterima
56
2) Jika tingkat signifikansi ≥ 5%, Ho diterima dan Ha ditolak
c.
Uji Simultan (Uji Statistik F) Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variable dependen/terikat. Pada pengujian ini juga menggunakan tingkat signifikansi sebesar 5% atau 0,05. Prosedur Uji F ini adalah sebagai berikut : 1) Menentukan hipotesis nol maupun hipotesis alternatifnya : Ho : b1 = b2 = b3 = 0, berarti tidak ada pengaruh X1, X2, X3, terhadap Y Ha : b1 ≠ b2 ≠ b3 ≠ 0, berarti ada pengaruh X1, X2, X3, terhadap Y 2) Membuat keputusan uji F Jika nilai F lebih besar dari pada 4 maka Ho ditolak pada derajat kepercayaan 5%, dengan kata lain hipotesis alternatif (Ha) diterima, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen.
