BAB III METODE PENELITIAN Ada dua bentuk pengujian yang akan dilakukan pada penelitian ini yaitu uji perbandingan dan uji pengaruh. Hal ini sesuai dengan tujuan penelitian yang telah disebutkan sebelumnya yaitu mengetahui perbedaan kinerja keuangan dan pengaruh corporate governance terhadap kinerja keuangan tersebut pada perusahaan perhotelan di Indonesia, Malaysia, dan Thailand. Corporate governance tersebut diukur pada dua aspeknya yakni transparansi yang diproksikan pada pengungkapan lingkungan dan pengungkapan sosial serta independensi yang diproksikan pada proporsi komisaris independen dan proporsi komite audit independen. A. Desain Penelitian Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai populasi penelitian, pegambilan sampel dan jenis data beserta sumbernya 1. Populasi Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan perhotelan yang terdaftar (listing) di Indonesia Stock Exchange (IDX) (Lampiran 3), Kuala Lumpur Stock Exchange (KLSE) (Lampiran 4), dan The Stock Exchange of Thailand (SET) (Lampiran 5) pada periode 2011–2014. Hasil perhitungan jumlah perusahaan perhotelan yang listing pada Bursa Efek di keempat negara tersebut berjumlah 38 perusahaan dimana 11 perusahaan terdaftar pada bursa efek Malaysia, 10 perusahaan terdaftar di bursa efek Thailand, dan 17 perusahaan terdaftar pada bursa efek Indonesia di tahun 2011-2014. Seluruh perusahaan 24
25
tersebut diteliti laporan tahunannya selama 4 tahun berturut-turut sehingga jumlah populasi dari penelitian ini berjumlah 152 buah. 2. Sampel a. Sample Frame Penelitian ini menguji perbedaan kinerja keuangan dan pengaruh corporate governance terhadap kinerja keuangan perusahaan perhotelan di empat negara ASEAN. Alasan pemilihan perusahaan perhotelan sebagai populasi penelitian adalah karena semakin berkembangnya industri perhotelan seiring dengan upaya peningkatan promosi sektor pariwisata di Indonesia, Malaysia, dan Thailand. Sementara itu, pemilihan periode 2011-2014 didasari pada tuntutan akan penelitian yang aktual. b. Sample Size Dalam penelitian ini, jumlah sampel dihitung menggunakan teori Slovin, rumus Slovin adalah sebagai berikut (Sekaran, 2006):
n=
N 1 + Ne2
Keterangan: n
: Jumlah Sampel
N
: Populasi Keseluruhan
e
: Toleransi Kesalahan (0,05) Perhitungan rumus slovin menunjukkan dari 44 jumlah populasi penelitian
di negara Malaysia, sampel yang seharusnya diperoleh adalah 40 sampel. Jumlah sampel yang
harus diperoleh dari populasi penelitian sebesar 40 di negara
26
Thailand
adalah 36 sampel . Sementara itu, di Indonesia memiliki populasi
penelitian sebanyak 68 buah sehingga sampel yang seharusnya diperoleh berdasarkan rumus slovin adalah 58 buah. Berdasarkan kalkulasi tersebut jumlah sampel yang seharusnya diperoleh adalah 144 sampel. c. Sample Design Desain pengambilan sampel penelitian ini adalah menggunakan metode purposive sampling, yaitu pengambilan sampel yang dilakukan dengan mengambil sampel berdasarkan kriteria tertentu sesuai dengan tujuan penelitian (Sekaran, 2013). Berdasarkan metode pengambilan sampel tersebut, kriterianya ditentukan sebagai berikut: 1. Sampel yang dipilih adalah perusahaan perhotelan yang tercatat di Indonesia Stock Exchange (IDX), Kuala Lumpur Stock Exchange (KLSE), Singapore Exchange (SGX), dan The Stock Exchange of Thailand (SET) pada tahun 2011-2014. 2. Sampel yang dipilih adalah perusahaan yang memiliki aksesibilitas informasi yang memadai dan sesuai dengan kebutuhan penelitian. 3. Sampel yang dipilih adalah perusahaan yang menyediakan data pendukung pengukuran variabel penelitian. Hasil dari metode purposive sampling yang diterapkan, diperoleh jumlah sampel sebanyak 72 sampel. Sampel tersebut terdiri atas 24 sampel dari 6 perusahaan di Malaysia, 24 sampel dari 6 perusahaan di Thailand, dan 24 sampel dari 6 perusahaan di Indonesia. Oleh karena itu, jumlah sampel dalam penelitian ini memenuhi syarat untuk melakukan analisis regresi berganda, hal ini sesuai
27
dengan pernyataan Sekaran (2013) yaitu dalam analisis regresi berganda, ukuran sampel hendaknya minimal sepuluh kali variabel dalam penelitian. 3. Data dan metode pengumpulan data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari laporan tahunan perusahaan pada tahun 2011-2014. Adapun data tersebut diunduh dari keempat situs bursa efek pada masing-masing negara. Data perusahaan di Indonesia diperoleh dari situs Indonesia Stock Exchange (IDX) yaitu www.idx.co.id. Sementara itu, bursa efek Malaysia menyediakan data di Kuala Lumpur
Stock
Exchange
www.bursamalaysia.com.
(KLSE)
yang
dapat
diunduh
dari
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini terkait
perusahaan perhotelan di negara Thailand terdapat pada www.set.or.th/en yang merupakan website resmi The Stock Exchange of Thailand (SET).
B. DEFINISI OPERASIONAL DAN PENGUKURAN VARIABEL Berikut ini adalah penjelasan mengenai definisi operasional variabel yang digunakan beserta pengukurannya.
1. Variabel Dependen Variabel terikat dari penelitian ini adalah kinerja keuangan perusahaan. Kinerja keuangan merupakan gambaran seberapa efektif dan efisien sebuah perusahaan dalam upayanya mencapai tujuan finansialnya (Bidhari, 2013). Ada banyak ukuran rasio yang dapat digunakan dalam mengukur kinerja keuangan diantaranya adalah Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Return on
28
Investment (ROI), dan Net Profit Margin (NPM). Dari beberapa penelitian terdahulu, ROA lebih banyak digunakan dibandingkan ukuran lainnya. ROA merupakan indikasi dari kemampuan manajemen dalam mengelola aktiva untuk meningkatkan pendapatan atau menekan biaya. Dalam hal ini, ukuran ROA sangat tepat apabila kinerja keuangan dikaitkan dengan corporate governance. Dalam Haniffa dan Hudaib (2006) dijelaskan pula bahwa tingkat ROA sebuah perusahaan mengindikasikan penggunaan aset yang efektif sebagai salah satu bentuk dukungan kepentingan ekonomi pemegang saham. Dengan perspektif pengukuran yang sama, penelitian ini akan menggunakan ROA sebagai pengukur kinerja keuangan perusahaan yang diuji. Untuk meneliti variabel ini, rumus ROA yang digunakan adalah:
ROA =
Earning Before Tax Total Assets
2. Variabel Independen a. Pengungkapan lingkungan Dalam
sebuah
perusahaan
pengungkapan
lingkungan
adalah
penyediaan infomasi mengenai aktivitas lingkungan yang terkait dengan kegiatan alam, perlindungan lingkungan, dan pemakaian sumber daya alam (Jenkins, 2006). Pada penelitian ini, pengungkapan lingkungan diukur berdasarkan item-item yang tercantum pada GRI versi 3.1. (Lampiran 1) Pengungkapan tersebut nantinya akan diukur dengan pendekatan dikotomi yaitu setiap item pengungkapan tiap kategori diberi nilai 1 apabila diungkapkan, dan nilai 0 apabila tidak diungkapkan. Setiap item dijumlahkan
29
untuk
memperoleh
keseluruhan
skor
bagi
setiap perusahaan. Rumus
perhitungan pengungkapan adalah sebagai berikut:
EDiy =
∑ Xiy Niy
dimana,
EDiy
: Environmental Disclosure indeks perusahaan y
ƩXiy
:
Jumlah Item yang diungkapkan oleh perusahaan y. Angka 1 (satu)
jika diungkapkan dan 0 (nol) jika tidak diungkapkan. Niy
:
Jumlah item pengungkapan untuk perusahaan y ≤ 30
b. Pengungkapan Sosial Pengungkapan sosial merupakan sebuah cara untuk menunjukkan halhal yang dilakukan perusahaan terkait lingkungan sosialnya (Patten,1991). Baik pengungkapan lingkungan maupun pengungkapan sosial menggunakan GRI versi 3.1 (Lampiran 2) untuk pengukurannya. Serupa dengan pengungkapan
lingkungan,
pengungkapan
sosial
juga
menggunakan
pendekatan dikotomi yaitu setiap item pengungkapan tiap kategori diberi nilai 1 apabila diungkapkan, dan nilai 0 apabila tidak diungkapkan. Setiap item dijumlahkan untuk
memperoleh
keseluruhan
perusahaan. Rumus perhitungan pengungkapan adalah sebagai berikut:
skor
bagi
setiap
30
SDiy =
∑ Xiy Niy
dimana, SDiy
: Social Disclosure indeks perusahaan y
ƩXiy
:
Jumlah Item yang diungkapkan oleh perusahaan y. Angka 1 (satu)
jika diungkapkan dan 0 (nol) jika tidak diungkapkan. Niy
:
Jumlah item pengungkapan untuk perusahaan y ≤ 40
c. Proporsi komisaris independen Dewan komisaris dapat terdiri dari dua bagian yaitu komisaris non indepeden dan komisaris independen. Komisaris independen di Indonesia, sesuai dengan Pedoman Umum GCG Indonesia tahun 2006 adalah seseorang yang tidak berasal dari pihak terafiliasi. Pada kode CG di negara Indonesia, Malaysia, dan Thailand menyebutkan bahwa jumlah komisaris independen harus dapat menjamin agar mekanisme pengawasan berjalan secara efektif dan sesuai
dengan
peraturan
perundang-undangan.
Pengukuran
komisaris
independen adalah dengan cara membandingkan jumlah komisaris independen terhadap jumlah keseluruhan dewan komisaris yang ada dalam perusahaan. pengukurannya dirumuskan sebagai berikut:
KI =
Jumlah komisaris independen Jumlah seluruh dewan komisaris
31
d. Proporsi komite audit independen Susiana dan Herawati (2007) berpendapat bahwa sedikit banyak keberadaan komite audit dalam perusahaan berpengaruh terhadap kualitas dan integritas laporan keuangan. Klein (2002) menambahkan, apabila komite audit independen mendominasi, kemungkinan besar komite audit tersebut sangatlah independen.Tidak berbeda jauh dengan komisaris independen, proporsi komite audit independen juga diukur dengan seberapa banyak komite audit independen dibandingkan dengan jumlah keseluruhan anggota komite audit perusahaan. Maka pengukuran variabel ini dirumuskan sebagai berikut:
KA =
Jumlah komite audit independen Jumlah seluruh anggota komite audit
C. METODE ANALISIS DATA Bagian ini akan menjelaskan jenis dan fungsi alat uji statistik dalam pengujian hipotesis penelitian. Uji statistik yang akan dilakukan dalam penelitian ini meliputi uji statistik deskriptif, uji ANOVA, dan uji regresi linier berganda. 1. Uji statistik deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran suatu data ditinjau dari mean, median, standar deviasi, nilai maksimum, nilai minimum, varian, sum, range, kurtosis dan skewness. Analisis deskriptif
dimaksudkan untuk memberikan
gambaran mengenai distribusi dan perilaku data (Ghozali, 2006).
32
2. Pengujian hipotesis a. Uji ANOVA Uji hipotesis menggunakan One way ANOVA digunakan untuk mengetahui hubungan
langsung dan pengaruh bersama antara variabel
dependen dengan variabel independen (Ghazali, 2011). Sebelum melakukan pengujian ANOVA, ada asumsi yang harus dipenuhi agar pengujian ini dapat dilakukan.Asumsi pertama yang harus dipenuhi adalah homogenitas varian. Artinya, variabel dependen dan variabel independen harus memiliki varian
yang
sama. SPSS memberikan Levene’s test of homogeneity of
variance untuk menilai varian setiap variabel. Varian dikatakan sama jika hasil Uji Levene memiliki signifikasi > 0,05. Dalam penelitian ini, uji ANOVA diterapkan untuk mengetahui perbedaan kinerja keuangan perusahaan perhotelan di empat kelompok negara yaitu Indonesia, Malaysia, dan Thailand.
b. Analisis regresi berganda (Multiple Regression) Analisis regresi berganda ditujukan untuk menguji pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen. Dalam penelitian ini, uji regresi berganda dilakukan untuk mengetahui pengaruh corporate governance yang diproksikan pada pengungkapan lingkungan, pengungkapan sosial, proporsi komisaris independen dan proporsi komite audit independen terhadap kinerja keuangan perusahaan perhotelan di Indonesia, Malaysia, dan Thailand.
33
Sebelum melakukan pengujian dengan analisis regresi berganda, penelitian ini harus melalui serangkaian uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik dilakukan untuk memastikan bahwa data penelitian valid, tidak bias, konsisten dan penaksiran koefisien regresinya efisien. Pengujian asumsi klasik terdiri dari beberapa pengujian, yaitu: 1) Uji normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian (Sujarweni, 2014). Data penelitian yang baik adalah yang terdistribusi secara normal. Pengujian data yang berdistribusi normal menggunakan alat uji normalitas, yaitu One Sample Kolmogorov-Smirnov. Data dikatakan terdistribusi normal jika signifikansi variabel memiliki nilai signifikansi lebih dari 0,05, sebaliknya jika nilai signifikansi kurang dari 0,05 maka data dikatakan tidak berdistribusi normal.
2) Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan antar variabel independen dalam satu model. Kemiripan antar variabel independen akan mengakibatkan korelasi yang sangat kuat. Selain itu, uji ini juga untuk menghindari kebiasan dalam proses pengambilan keputusan mengenai pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen (Sujarweni, 2014).
34
Pada model yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Cara mendeteksi multikolinearitas yaitu dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). a) Jika nilai tolerance> 0,100 dan nilai (VIF) < 10, maka dapat diartikan tidak terdapat multikolinearitas pada penelitian tersebut. b) Jika nilai tolerance< 0,100 dan nilai (VIF) > 10, maka dapat diartikan terjadi multikolinearitas pada penelitian tersebut.
3) Uji Heteroskedasatisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji terjadinya perbedaan varian dari residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain (Sujarweni, 2014). Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat dari sebaran data pada grafik scatterplot, yaitu jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 4) Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji terjadinya korelasi antara kesalahan pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya (Ghazali, 2011). Jenis data yang rentan akan autokorelasi adalah data yang waktunya berurutan (time series). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
35
Dalam pengujian, persamaan regresi yang dibentuk pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
ROA= α + β1END + β2SOCD + β3INDCOM + β4INDAUD+ ε
Keterangan, ROA
: Return On Assets
α
: Konstanta
β1 – β4
: Koefisien Regresi
END
: Pengungkapan lingkungan
SOCD
: Pengungkapan sosial
INDCOM
: Proporsi komisaris independen
INDAUD
: Proporsi komite audit independen
ε
: Error
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of Fit. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefesien dari determinasi, nilai statistik F dan nilai statistik t. (Ghozali, 2011) a)
Koefisien Determinasi Koefesien determinasi (R kuadrat) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampunan model dalam menerangkan variabel-variabel dependen. Nilai koefesien determinesi adalah antara nol dan satu. Nilai R kuadrat yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam
36
menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berari variabel-variabel independen memberikan hamper semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variable dependen. Jika jumlah variabel independen lebih dari dua, sebaiknya menggunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan yaitu adjusted R2.
b)
Uji Statistik F Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variable independen atau bebas yang dimaksukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terkait atau dependen. Uji ini bertujuan untuk mencari Goodness Of Fit dari model atas kerangka teoritis. Pengujian hipotesis dengan uji statistik F dilakukan dengan menggunakan significance level 0,05 (α=5%). Adapun kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis adalah jika nilai F > 4,00 dan nilai signifikan ≤ 0,05, maka hipotesis diterima (koefisien regresi signifikan).
c)
Uji Statistik t Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara induvidual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Pengujian hipotesis dengan uji statistik t dilakukan dengan menggunakan significance level 0,05 (α=5%). Adapun kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis adalah jika nilai
37
signifikan ≤ 0,05 maka hipotesis diterima (koefisien regresi signifikan) dan sebaliknya.
