BAB III METODE PENELITIAN. kinerja perusahaan tercatat dan factbook terbit tahun pada perusahaan

BAB III METODE PENELITIAN

A. Waktu dan Tempat Penelitian Waktu penelitian ini dilakukan penulis pada Desember 2016 s/d Juli 2017, dengan mengambil data variabel X dan Y dari laporan keuangan, ringkasan kinerja perusahaan tercatat dan factbook terbit tahun 2016. pada perusahaan manufaktur sub sektor tekstil dan garmen melalui situs (www.idx.co.id). periode penelitian yang akan dianalisis selama 3 periode yaitu dari tahun 2014 – 2016. Penelitian ini dilakukan pada Bursa Efek Indonesia (BEI). B. Desain Penelitian Jenis penelitian ini menggunakan penelitian asosiatif. Penelitian ini termasuk dalam hubungan kausal. Menurut Sugiono (2009), Hubungan kausal adalah hubungan yang bersifat sebab akibat, yaitu : 1. Variabel independen atau X (variabel yang mempengaruhi) 2. Variabel dependen atau Y (variabel yang dipengaruhi) Data penelitian yang diperoleh akan diolah, dianalisis secara kuantitatif. Kuantitatif merupakan penekanan pada pengujian teori melalui variabel penelitian dengan angka dan melakukan analisis data prosedur statistik.alat analisis yang digunakan adalah data panel regression analysis (regresi data panel).

41

http://digilib.mercubuana.ac.id/

42

C. Definisi dan Operasional penelitian 1. Variabel Peneliti ingin menentukan operasional variabel dalam penelitian ini, hal ini bertujuan agar dapat mempermudah dalam melakukan penelitian. Menurut sugiono (2014) “variabel penelitian adalah sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh

informasi

tentang

hal

tersebut.Kemudian

ditarik

kesimpulannya”. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan tiga variabel independen yaitu EPS sebagai (X1), CR sebagai (X2), dan DER sebagai (X3).Serta satu variabel dependen yaitu harga saham sebagai (Y). Operasional variabel-variabel tersebut dapat diuraikan dalam tabel sebagai berikut : Tabel 3 Definisi Operasional Variabel Variabel

Definisi

Indikator

Skala

EPS adalah rasio yang Earning

mencerminkan

per share kemampuan

perusahaan Rasio

(EPS)

dalam menghasilkan laba

X1

untuk setiap lembar saham yang beredar.


43

Variabel

Definisi

Indikator

Skala

CR adalah rasio yang Current

menunjukan sejauh mana

Ratio

aktiva

(CR) X2

kewajiban-kewajiban

lancar

menutupi

Rasio

lancar. DER adalah salah satu Debt To rasio

keuangan

yang

Equity

mengukur seberapa besar

Ratio

kemampuan

(DER)

melunasi

X3

modal yang dimiliki oleh

perusahaan

utang

Rasio

dengan

suatu perusahaan. Harga

harga saham merupakan harga saham closing

saham

refleksi dari keputusan- price

(Y)

keputusan investasi.

pada

bulan Rasio

desember

Sumber : Berbagai buku yang telah diolah D. Populasi dan Sample Menurut Sugiono (2009) populasi adalah suatu wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur


44

sub sektor tekstil dan garmen yang terdaftar di BEI yang berjumlah 17 perusahaan. Menurut Sugiyono (2014) Sample adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Jenis sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling yaitu teknik penentuan sample dengan pertimbangan tertentu. kriteria dalam pengambilan purposive sampling, yaitu : 1. Perusahaan yang terdaftar di BEI bidang manufaktur sub sektor tekstil dan garment tahun 2014-2016 atau selama periode pengamatan. 2. Perusahaan tekstil dan garmen yang menerbitkan laporan keuangan, ringkasan kinerja perusahaan tercatat yang memiliki data rasio secara lengkap sesuai variabel yang akan diteliti dan berakhir pada tanggal 31 Desember selama periode 2014-2016. Tabel 4 Jumlah Sample Penelitian Jumlah No

Kriteria Perusahaan Jumlah perusahaan manufaktur sub sektor tekstil dan

1

17 garmen yang terdaftar di BEI peroide 2014-2016 Jumlah perusahaan yang tidak memiliki data lengkap

2

(2) dan tidak berakhir pada tanggal 31 desembe 2014-2016

3

Jumlah sampel perusahaan yang menjadi penelitian

Sumber :www.idx.co.id.


15

45

Berikut ini adalah daftar perusahaan manufaktur sub sektor tekstil dan garmen yang menjadi sampel penelitian : Tabel 5 Daftar Sampel Perusahaan Sub Sektor Tekstil dan Garmen Periode 20142016 NO KODE

PERUSAHAAN

1 ADMG Polychem Indonesia tbk 2 ARGO Argo Pantes tbk 3 ERTX Eratex Djaya tbk 4 ESTI Ever Shine Tex tbk 5 HDTX Panasia Indo Resources tbk 6 INDR Indo Rama Synthetic tbk 7 PBRX Pan Brothers tbk 8 POLY Asia Pacific Fibers tbk 9 RICY Ricky Putra Globalindo tbk 10 SRIL Sri Rejeki Isman tbk 11 SSTM Sunson Textile Manufakture tbk 12 STAR Star Petrochem tbk 13 TFCO Tifico Fiber Indonesia tbk 14 TRIS Trisula Internasional tbk 15 UNIT Nusantara Inti Corpora tbk Sumber : (www.idx.co.id , diakses : 28/09/2016) E. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan studi kepustakaan. Dan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data harga saham di factbook, ringkasan kinerja perusahaan tercatat dan laporan keuangan periode 2014-2016 pada perusahaan manufaktur sub sektor tekstil dan garmen.


46

Menurut Sugiyono (2014) data sekunder adalah sumber data yang diperoleh dengan cara membaca, mempelajari dan memahami melalui media lain yang bersumber dari literatur, buku-buku serta dokumen perusahaan atau sumber data sekunder adalah data yang tidak langsung diberikan kepada pengumpul data. Berikut ini sumber data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah : 1. Factbook tahun 2016 dan ringkasan kinerja perusahaan tercatat tahun 2016, untuk mengetahui harga saham perusahaan manufaktur sub sektor tekstil dan garmen, per 31 Desember tahun 2014-2016 melalui situs www.idx.co.id. 2. Laporan keuangan dan ringkasan kinerja perusahaan tercatat yang lengkap untuk mengetahui data variabel yang ada dalam penelitian ini pada perusahaan manufaktur sub sektor tekstil dan garmen per 31 Desember tahun 2014-2016 melalui situs www.idx.co.id. Selain penjelasan di atas, penelitian ini juga menggunakan data time series, yaitu sekumpulan data dari suatu fenomena tertentu dalam beberapa interval waktu tertentu. Data yang diambil dalam penelitian ini adalah data dalam kurun waktu dari tahun 2014-2016. F. Metode Analisis Data Untuk mencapai tujuan penelitian, maka penulis menggunakan analisa statistik dengan bantuan program Eviews 9.0 (Econometric Views) untuk mengukur pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen dan


47

menguji hipotesis yang diajukan dengan teknik analisis regresi linear. Analisa ini digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis tersebut. Eviews adalah suatu software yang berfungsi untuk menganalisis data, melakukan analisis regresi dan melakukan peramalan dengan basis Windows. Dengan fasilitas-fasilitas yang tersedia di software ini, pengguna dapat dengan mudah membangun hubungan statistik dari data dan dengan menggunakan hubungan tersebut dapat dilakukan peramalan untuk mengetahui nilai-nilai yang akan datang dari data yang dianalisis. Eviews terutama digunakan dalam hal analisis data dan evaluasinya, analisis keuangan, peramalan makro ekonomi, simulasi, peramalan penjualan dan analisis biaya (Quantitative Micro Software, 2000) dalam (Rezzy, 2011). Adapun analisis statistik yang digunakan adalah sebagai berikut : 1. Analisis Statistik Deskriptif Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini ialah statistik deskriptif. Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (Mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (kemencangan distribusi) (Imam Ghozali, 2011). Analisis statistik deskriptif dalam penelitian ini digunakan untuk menghitung nilai minimum, maksimum, mean, standar deviasi pada variabel independen dan dependen pada sample perusahaan manufaktur sub sektor tekstil dan garmen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2014-2016.


48

2. Analisis Kelayakan Data Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data panel, karena kelebihan dari penggunaan data panel, salah satunya adalah dapat memberikan data yang lebih informatif, dan lebih baik dalam mendeteksi dan mengukur efek yang tidak dapat diamati dalam data cross section, time series (Agus, 2005). Dalam penelitian ini, menggunakan uji stasioneritas dengan pengujian akar-akar unit (unit root test). Stasioneritas merupakan salah satu prasyarat penting dalam model ekonometrika untuk data runtut waktu (time series). Data stasioner adalah data yang menunjukkan mean, varians dan autovarians (pada variasi lag) tetap sama pada waktu kapan saja data itu dibentuk atau dipakai, artinya dengan data yang stasioner model time series dapat dikatakan lebih stabil. Apabila data yang digunakan dalam model ada yang tidak stasioner, maka data tersebut dipertimbangkan kembali validitas dan kestabilannya, karena hasil regresi yang berasal dari data yang tidak stasioner akan menyebabkan spurious regression. spurious regression adalah regresi yang memiliki R² yang tinggi, namun tidak ada hubungan yang berarti dari keduanya. Untuk menguji apakah data bersifat stasioner atau tidak, maka dalam penelitian ini digunakan uji Augmented dickey-fuller unit root test (ADFunit root test) atau phllips peron. kriteria pengujian adalah sebagai berikut: H0

: data bersifat stasioner

H1

: data bersifat tidak stasioner


49

Nilai absolute t-statistik < nilai kritis uji pada table McKinnon pada berbagai tingkat kepercayaan (1%, 5% dan 10%) atau nilai probability > tingkat signifikansi (0,05), maka secara statistik mampu menolak H0. 3. Analisis Regresi Data Panel Data panel adalah gabungan antara data berkala (time series) dan individual (cross section). Data time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu terhadap suatu individu. Sedangkan data cross section merupakan data yang dikumpulkan dalam satu waktu terhadap banyak individu (Nachrowi dan Usman, 2006). Ada tiga pendekatan alternatif pengolahan dalam teknik regresi data panel yaitu, metode common effect (pooled least square), metode fixed effect (FE), dan metode random effect (RE). penjelasannya sebagai berikut: a. Metode Common Effect (Pooled Least Square) Metode

Common

Effect

merupakan

metode

yang

hanya

menggabungkan data tanpa melihat perbedaan waktu dan individu. Dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu, dan dapat diasumsikan bahwa perilaku data antar perusahaan sama dalam berbagai rentang waktu. Asumsi ini jelas sangat jauh dari realita sebenarnya, karena karakteristik antar perusahaan baik dari segi kewilayahan jelas sangat berbeda. Persamaan untuk common effect ditulis sebagai berikut : =

+

1it+ 2it + 3it +


50

Dimana : Y

= harga saham = Konstan

1

= Earning per share

3

= Debt to equity ratio

2 i

= Current ratio

= Perusahaan

t

= Tahun = Error

b. Metode efek tetap (Fixed Effect) Metode fixed effect adalah metode yang mengestimasi data panel dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep. Metode ini mengasumsikan bahwa koefisien regresi (slope) tetap antar individu dan antar waktu (Widarjono, 2007). Namun intersepnya berbeda antar perusahaan namun sama antar waktu (time invariant). Persamaan untuk Fixed Effect ditulis sebagai berikut : Y=

1

+

2D2i

+

3D3i

+…+

45D45

+ 1it + 2it + 3it +

it

Dimana D2i = 1 dummy untuk perusahaan 2, 0 jika bukan ; D3i = 1 dummy untuk perusahaan 3, 0 jika bukan ; dan seterusnya. Karena penelitian ini menggunakan 15 perusahaan maka pada penelitian ini menggunakan 15 dummy guna menghindari perangkap variabel


51

dummy (dummy variabel trap), yaitu situasi dimana terjadi kolinearitas sempurna. c. Metode efek random (Random Effect) Menurut Widarjono (2007) disebutkan metode Random Effect adalah metode yang akan mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Teknik

yang

digunakan

dalam

metode

ini

adalah

dengan

menambahkan variabel gangguan (error terms) yang mungkin saja akan muncul pada hubungan antar waktu dan antar data perusahaan. Persamaan untuk Random Effect ditulis sebagai berikut : =

+

Dimana : it

1it+ 2it + 3it +

it

+

it

+

it

it

adalah error term gabungan terdiri atas dua komponen;

it,

yaitu

komponen error yang cross-section atau spesifik-individual, dan

it,

yaitu komponen error gabungan time-series dan cross-section. 4. Pemilihan Model Regresi Data Panel Pertama yang harus dilakukan adalah melakukan uji F untuk memilih model mana yang terbaik diantara ketiga model tersebut, maka dilakukan lah Uji Chow dan Uji Hausman, Uji Lagrange Multiplier sebagai berikut : a. Uji Chow Uji Chow digunakan untuk menentukan apakah model data panel regresi dengan metode Common Effect atau dengan metode Fixed Effect, apabila dari hasil uji tersebut di tentukan bahwa metode


52

Common Effect yang digunakan, maka tidak perlu diuji kembali dengan Uji Hausman. Pertimbangan pemilihan pendekatan yang digunakan ini didekati dengan menggunakan statistik F yang berusaha memperbandingkan antara nilai jumlah kuadrat dari error dari proses pendugaan dengan metode kuadrat terkecil dan efek tetap adalah : F=

Dimana :

(

− /(

)/ − 1 − − )

= Restricted Residual Sum Square = Unrestricted Residual Sum Square = Jumlah data Cross Section = Jumlah data Time Series = Jumlah variabel penjelas Hipotesis : = Model menggunakan pendekatan Common Effect = Model menggunakan pendekatan Fixed Effect Pengujian yang dilakukan dengan menggunakan Chow Test atau Likelihood Ratio Test dengan asumsi : 1.

diterima dan

ditolak apabila ρ value > 0,05 atau bila nilai

signifikansi > nilai alpha α 0,05 berarti model regresi dalam penelitian ini tidak layak (fit) untuk digunakan dalam penelitian. 2.

ditolak dan

diterima apabila ρ value < 0,05 atau bila nilai

signifikansi < nilai alpha α 0,05 berarti model regresi dalam penelitian ini layak atau fit untuk digunakan dalam penelitian.


53

b. Uji Hausman Uji ini membandingkan model Fixed effect dengan random effect dalam menentukan model

yang terbaik untuk digunakan sebagai

model regresi data panel (Gujarati, 2012). Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model fixed effect atau random effect yang paling tepat digunakan. Apabila dari hasil Uji Chow tersebut ditentukan bahwa metode fixed effect yang digunakan, maka harus ada uji lanjutan dengan Uji Hausman untuk memilih antara metode fixed effect atau metode radom effect yang akan digunakan untuk mengestimasikan regresi data panel. Model Uji Hausman yang digunakan adalah sebagai berikut : =

2[ − 1] = [ – ][ – ]

Sementara itu hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah: = W memiliki distribusi chi-square yang terbatas dengan derajat kebebasan (k-1) = W memiliki distribusi chi-square yang tidak terbatas dengan derajat kebebasan (k-1) Uji ini menggunakan chi-square dimana jika probabilitas dari hausman lebih kecil dari α (hasil hausman test signifikan) maka Ho ditolak dan model fixed effect digunakan. Pengujian ini untuk mengetahui apakah model regresi yang digunakan layak untuk melakukan pengujian hipotesis dalam penelitian ini. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut:


54

1.

diterima dan



ditolak dan


signifikansi < nilai alpha α 0,05 berarti model regresi dalam penelitian ini layak atau fit untuk digunakan dalam penelitian. c. Uji Lagrange Multiplier Lagrange Multiplier (LM) adalah uji untuk mengetahui apakah model Random Effect atau model Common Effect (OLS) yang paling tepat digunakan. Uji signifikasi Random Effect ini dikembangkan oleh Breusch Pagan. Metode Breusch Pagan untuk uji signifikasiRandom Effect didasarkan pada nilai residual dari metode OLS. Adapun nilai statistik LM dihitung berdasarkan formula sebagai berikut:

Dimana : n = jumlah individu T = jumlah periode waktu e = residual metode Common Effect (OLS) Hipotesis yang digunakan adalah : H0 : Common Effect Model H1 : Random Effect Model


55

Uji LM ini didasarkan pada distribusi chi-squares dengan degree of freedom sebesar jumlah variabel independen. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut: 1.

diterima dan



ditolak dan


signifikansi < nilai alpha α 0,05 berarti model regresi dalam penelitian ini layak atau fit untuk digunakan dalam penelitian. 5. Analisis Model Regresi Data Panel a. Koefisien Determinasi (R²) Koefisien determinasi (R²) merupakan cara mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen yang dijelaskan oleh garis regresi. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 (nol) dan 1 (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 (EPS, CR, dan DER) memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (harga saham).


56

b. Uji Model Regresi Data Panel (Uji F) Pengujian model regresi data panel (Uji F) pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independent yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap semua variabel dependen. Dalam uji ini kita melihat pengaruh variabel Earning Per Share (EPS), Current Ratio (CR) dan Debt to Equity Ratio (DER) bersama-sama terhadap variabel dependen harga saham. : β1 = β2 = β3 = 0, artinya secara bersama-sama tidak ada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. : β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ 0, artinya secara bersama-sama ada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Statistic uji :

Dimana :

ℎ

=

/( + − 1) (1 − )/( − − )

R² = koefisien determinasi k

= jumlah variabel independen

n = jumlah cross section T = jumlah time series Kriteria pengambilan keputusan yang digunakan adalah sebagai berikut : diterima atau

ditolak jika probabilitas tingkat signifikansi >α =

0,10


57

ditolak atau

diterima jika probabilitas tingkat signifikansi <α =

0,10 Apabila

diterima, maka hal ini menunjukkan bahwa variabel

independen tidak mempunyai hubungan yang signifikan dengan variabel dependen dan sebaliknya. Apabila

ditolak, maka hal ini

menunjukkan bahwa variabel independen mempunyai hubungan yang signifikan dengan variabel dependen. 6. Analisis Koefisien Regresi Data Panel (Uji t) Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh secara signifikansi terhadap variabel dependen. Dengan kata lain, untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen dapat menjelaskan perubahan yang terjadi pada variabel dependen secara nyata. Hasil Uji t dapat dilihat pada tabel coefficients pada kolom sig (significance). Jika probabilitas nilai t atau signifikansi < 0,05, maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Namun jika probabilitas nilai t atau signifikansi > 0,05, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara masingmasing variabel bebas terhadap variabel terikat. Hipotesis Uji t: = diterima jika Sig >α = diterima jika Sig <α


58

Rumus yang digunakan dalam menguji hipotesis (Uji t) adalah : t=

Dimana :

b Sb

t

= nilai uji t

b

= koefisien regresi

Sb

= standar eror dari variabel independen

Kriteria dalam pengujian ini adalah sebagai berikut : H diterima dan H ditolak, value> 0,05 atau bila nilai signifikansi lebih dari nilai α 0,05 berarti variabel independen secara individual tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. H ditolak dan H diterima, value < 0,05 atau bila nilai signifikansi kurang dari nilai α 0,05 berarti variabel independen secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila H diterima, maka hal ini menunjukkan bahwa variabel

independen tidak mempunyai hubungan yang signifikan dengan variabel dependen dan sebaliknya. ApabilaH ditolak, maka hal ini menunjukkan bahwa variabel independen mempunyai hubungan yang signifikan dengan variabel dependen.


BAB III METODE PENELITIAN. kinerja perusahaan tercatat dan factbook terbit tahun pada perusahaan

Recommend Documents