BAB III METODE PENELITIAN
Metode penelitian pada dasarnya merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Berdasarkan hal tersebut terdapat empat kata kunci yang perlu diperhatian yaitu, cara ilmiah, data, tujuan dan kegunaan.Adapun metode penelitian dalam penelitian ini terdiri dari:
3.1
WAKTU DAN TEMPAT PENELITIAN Penelitian ini dilakukan pada perusahaan sub sektor industri otomotif dan
komponen melalui situs atau website Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id) untuk memperoleh data sekunder berupa data laporan keuangan tahunan perusahaan, harga saham tahunan, dan data-data lain yang dibutuhkan dalam peneliti ini pada sub sektor industri otomotif dan komponen, selain hal tersebut penelitian juga mengunduh data pada situs Bank Indonesia (www.bi.go.id) guna memperoleh data nilai tukar mata uang asing (USD) terhadap rupiah, dan situs Badan Pusat Statistik (www.bps.go.id) guna memperoleh data inflasi tahunan, dengan waktu penelitian dimulai bulan Maret 2014 sampai dengan Juni 2014. Adapun data yang diamati adalah data laporan keuangan tahuanan perusahaan sub sektor industri otomotif dan komponen, harga saham, Infalsi dan nilai tukar mulai periode 2010 sampai dengan periode 2013.
62
63
3.2
DESAIN PENELITIAN Desain
penelitian adalah semua proses
yang diperlukan dalam
perencanaan dan pelaksanaan, mulai tahap persiapan sampai dengan tahap penyusunan laporan(Nazir 2003:11). Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah peneltian kausal dimana dalam penelitian ini menguji pengaruh satu atau beberapa variabel independen terhadap variabel dependen. Sedangkan pedekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif dengan menggunakan metode penelitian kuantitatif. Metode Penelitian Kuantitatif, sebagaimana dikemukana oleh Sugiyono (2013:18) dapat diartikan sebagai metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, teknik pengambilan sampel pada umumnya dilakukan secara random, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif atau statistik, dengan tujuan untuk mengjui hipotesis yang telah ditetapkan.
3.3
DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL Variabel penelitian pada dasarnya adalah segala sesuatu yang berbentuk
apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajarai sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulanya (Sugiyono, 2013:38). Menurut Sugiyono (2013:38) pengertian variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai
64
variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari kemudian ditarik kesimpulanya.Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a.
Variabel Independen ( Variabel bebas ) Adalah merupakan variabel yang mempengaruhi atau menjadi sebab perubahanya atau timbulnya variabel dependen (variabel terikat). Variabel bebas dalam penelitian ini adalah Inflasi (X1), Nilai Tukar (X2), Debt to Equity Ratio (DER) (X3), Current Ratio (CR) (X4), Return on Assets (ROA) (X5).
b.
Variabel Dependen ( Variabel terikat ) Adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adaanya variabel bebas (Independen). Variabel terikat dalam penelitian ini adalah Return Saham (Y). Secara keseluruhan, penentuan atribut dan indikator serta definisi
operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3.1 berikut: Tabel 3.1 DEFINISI OPERRASIONAL VARIABEL Variabel
Pengertian
Skala Pengukuran
Merupakan selisih Return Saham (Y)
harga saham periode berjalan dengan periode sebelumnya
Rasio
Pengukuran
65
Lanjutan Tabel 3.1 DEFINISI OPERRASIONAL VARIABEL Skala Variabel
Inflasi (X1)
Pengertian
Pengukuran Pengukuran
Kenaikan harga umum secara terus
Rasio
menerus Mengukur kurs
Nilai tukar
mata uang rupiah
(X2)
dalam satuan
Kurs Nilai tukar Rasio
Perbandingan
Ratio (DER) (X3)
antara total hutang yang
Rasio
dimiliki perusahaan dengan total ekuitasnya Kemampuan perusahaan
Current Ratio(CR) (X4)
untuk membayar hutang
Rasio
yang segera harus dipenuhi dengan aktiva lancar. Efektifitas perusahaan di
Return on Assets (ROA) (X5)
dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang dimilki.
Rupiah terhadap USD
valuta asing (USD)
Debt to Equity
Angka Inflasi Tahunan
Rasio
66
3.4.
SKALA PENGUKURAN Skala pengkuran merupakan kesepakatan yang digunakan sebagai acuan
untuk menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam alat ukur, sehingga alat ukur tersebut bila digunakan dalam pengukuran akan menghasilkan data kauntitatif. (Sugiyono, 2013:92). Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian adalah menggunakan skala pengukuran rasio, dimana menurut Bambang Jatmiko (2008:41) skala rasio adalah skala pengukuran yang dapat digunakan untuk menyatakan peringkat antar tingkatan dan jarak atau interval antar tingkatan sudah jelas dan memiliki nilai 0 (nol) mutlak.
3.5
POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN
3.5.1 Populasi Menurut Sugiyono (2013:80) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek / subyek yang mempunyai kualitas dan karakterisitik tertentu yang
ditetapkan
oleh
peneliti
untuk
dipelajari
dan
kemudian
ditarik
kesimpulannya. Populasi yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah industri otomotif dan komponen yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama kurun waktu 2010 - 2013. Jumlah perusahaan industri otomotif dan komponen yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama kurun waktu 2010 - 2013 adalah sebanyak 12 perusahaan. Data populasi tersebut dapat dilihat pada tabel 3.2 dibawah ini.
67
Tabel 3.2 POPULASI PENELITIAN NO
Nama Persahaan
Kode Saham
1
Astra International Tbk
ASII
2
Astra Otoparts Tbk
AUTO
3
Indo Kordsa Tbk
BRAM
4
Goodyear Indonesia Tbk
GDYR
5
Gajah Tunggal Tbk
GJTL
6
Indomobil Sukses International Tbk
IMAS
7
Indospring Tbk
INDS
8
Multi Prima Sejahtera Tbk
LPIN
9
Multistrada Arah Sarana Tbk
MASA
10
Nipress Tbk
NIPS
11
Prima Alloy Steel Universal Tbk
PRAS
12
Selamat Sampurna Tbk
SMSM
Sumber : Bursa Efek Indonesia 3.5.2
Sampel Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakterisitik yang dimilki oleh
populasi tersebut (Sugiyono,2013:81). Populasi dalam penelitian adalah industri otomotif
dan komponen yang terdaftar di BEI sebanyak 12 perusahaan.
Pengambilan sampel dilakukan dengan purposive sampling, dengan kriteria sebagai berikut : a.
Perusahaan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian yaitu tahun 2010 – 2013.
b.
Tersedia data laporan keuangan tahuan selama kurun waktu penelitian yaitu tahun 2010 – 2013.
c.
Tidak di-delisting dalam kurun waktu 2010 – 2013.
68
Berdasarkan kriteria tersebut diatas maka jumlah sampel industri otomotif dan komponen yang memenuhi kriteria adalah sebanyak 12 perusahaan atau seluruh perusahaan yang ada pada industri otomotif dan komponen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
3.6
METODE PENGUMPULAN DATA Sesuai dengan jenis data yang diperlukan yaitu data sekunder dan sampel
yang digunakan, maka metode pengumpulan data digunakan dengan teknik dokumentasi yang didasarkan pada Statistik Ekonomi dan Keuangan yang diterbitkan Bank Indonesia serta laporan keuangan yang dipublikasikan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI) melalui Situs Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id) periode tahun 2010 sampai dengan 2013. Data return saham diperoleh dengan perhitungan menggunakan rumus dari data harga saham pada Situs Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id), Return On Asset (ROA), Debt to Equity Ratio (DER), Current Ratio (CR) diperoleh dengan cara menghitug rasio tersebut menggunakan data laporan keuangan tahunan perusahaan yang diunduh melaluiSitus Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id) pada industri otomotif dan komponen, sedangkan data inflasi diperoleh dengan cara mengutip dari data Badan Pusat Statistik (BPS) dan nilai tukar diperoleh dengan cara mengutip secara dari data Bank Indonesia (BI) selama kurun waktu 5 tahun dari tahun 2010 - 2103.
69
3.7
JENIS DATA Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalahdata sekunder, yaitu
data tentang semua perusahaan industri otomotif dan komponen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010 - 2013 meliputi laporan keuangan tahunan dan harga sahamm yang dibutuhkan dalam penelitian ini, yang diperoleh dengan cara mengutip situs Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id ), selain data tersebut peneliti juga mengutip dari situs Bank Indonesia guna memperoleh data nilai tukar Rupiah terhadap mata uang asing yaitu USD sesuai periode yang dibutuhkan dalam penelitian ini, dan juga situs BPS (Badan Pusat Statistik) guna memperoleh data laju inflasi periode yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
3.8
METODE ANALISIS DATA Dalam penelitian ini metode analisis yang dipakai adalah analisis
kuantitatif, dimana untuk memperoleh gambaran mengenai pengaruh varibel independen teradap varibel dependen, analisis ini dilakukan dengan cara beberapa tahapan. Yang pertama yaitu menganalisa dan menghitiung beberapa variabel independen seperti DER, CR dan ROA dengan cara melihat laporan keuangan tahunan perusahaan sub sektor otomotif dan komponen dari periode tahun 2010 – 2013, serta mengumpulakn data variabel indepeden lainya yang ada dalam penelitian ini yaitu laju inflasi dan nilai tukar rupiah terhadap USD dengan cara melihat dan mengunduh data dari situs Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik. Peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Analisis regresi ini dapat digunakan untuk memperoleh gambaran yang menyeluruh mengenai hubungan
70
antara variabel dependen dan independen secara menyeluruh baik secara simultan atau secara parsial. Sebelum melakukan uji regresi linier berganda, metode ini mensyaratkan untuk melakukan uji asumsi klasik guna mendapatkan hasil terbaik (Ghozali, 2006). Dalam penggunaan regresi berganda, pengujian hipotesis harus menghindari adanya kemungkinan penyimpangan asumsi-asumsi klasik. Tujuan pemenuhan asumsi klasik ini dimaksud agar variabel independen sebagai estimator atas variabel dependen tidak mengalami bias.
3.8.1
Uji asumsi klasik Penelitian ini menggunakan data sekunder. Untuk mendapatkan ketepatan
model yang akan dianalisis, perlu dilakukan pengujian atas beberapa persyaratan asumsi klasik yang mendasari model regresi. Ada beberapa langkah untuk menguji model yang akan diteliti, antara lain a.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal/mendekati normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan analisis statistik (Ghozali, 2006). 1) Analisis Grafik Salah satu uji statistik yang bisa digunakan untuk menguji normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan
71
antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun demikian hanya dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Dasar pengambilan keputusan : a)
Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b)
Jika data menyebar jauh dari diagonal dan/ atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi
normal,
maka regresi
tidak memenuhi asumsi
normalitas. 2) Analisis Statistik Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati- hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya. Oleh sebab itu dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistik. Salah satu uji statistik yang bisa digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non-parametrik Kolmogrov Smirnov (K-S). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
72
H0 : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal Pedoman pengambilan keputusan : a)
Nilai Sig atau signifikan atau nilai probabilitas < 0.05. Distribusi adalah tidak normal.
b)
Nilai Sig atau signifikan atau nilai probabilitas > 0.05. Distribusiadalah normal.
b.
Uji Multikolinearitas Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel bebas (independen) (Ghozali, 2006). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi di antara variabel independen Untuk mendeteksi ada tidaknya multikoliniearitas dalam model regresi diilakukan dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF) yang dapat dilihat dari output SPSS. Sebagai dasar acuannya dapat disimpulkan: 1) Jika nilai tolerance >0,1 atau 10 persen dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolineritas antar variabel bebas dalam model regresi. 2) Jika nilai tolerance <0,1 atau 10 persen dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolinaeritas antar variabel bebas dalam model regresi.
73
c.
Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2006). Model regresi yang baik adalah yang terjadi homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dengan residualnya (SRESID). Dasar analisisnya: 1) Jika ada pola tertentu, seperti titik –titik yang embentuk suatu pola tertentu, yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2) Jika tidak ada pola tertentu serta titik–titik menyebar diatas dan dibawah
angka
nol
pada
sumbu
Y,
maka
tidak
terjadi
heteroskedastisitas. Analisis dengan grafik plot memiliki kelemahan yang cukup signifikan oleh karena jumlah pengamatan mempengaruhi hasil ploting. Semakin sedikit jumlah pengamatan, semakin sulit untuk mengintepretasikan hasil grafik plot.
d.
Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka
74
dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah yang bebas autokorelasi. Untuk mendeteksi autokorelasi, dapat dilakukan uji statistik melalui uji Durbin-Watson (DW test) (Ghozali, 2006). DW test sebagai bagian dari statistik non–parametrik dapat digunakan untuk menguji korelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya intercept dalam model regresi dan tidak ada variabel lag diantara variabel independen. DW test dilakukan dengan membuat hipotesis: 1) Ho : tidak ada autokorelasi ( r = 0 ) 2) Ha : ada autokorelasi ( r ≠ 0 ) Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah: 1) Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound (du) dan (4–du) maka koefisien autokorelasi = 0, berari tidak ada autokorelasi. 2) Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (dl) maka koefisien autokorelasi > 0, berarti ada autokorelasi positif. 3) Bila nilai DW lebih besar dari (4-dl) maka koefisien autokorelasi< 0,berarti ada autokorelasi negatif. 4) Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak antara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.8.2 Pengujian hipotesis a.
Analisis regresi linier berganda Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh
dari variabel bebas (X) yang jumlahnya lebih dari dua terhadap variabel terikat
75
(Y). Analisis regresi linier berganda dalam penelitian ini dianalisis menggunakan bantuan aplikasi Software IBM SPSS 21.0 Statististic for Windows. Model persamaan yang digunakan dalam analisis linier berganda sebagai berikut : Y = a+b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4X4+ b5X5 +e
Dimana : Y
= Return Saham
a
= Bilangan Konstanta
X1
= Inflasi
X2
= Nilai tukar
X3
= Debt to Equity Ratio (DER)
X4
= Current Ratio (CR)
X5
= Return On Asset ( ROA )
b1, b2, - b5,
= Koefisiensi regresi dari masing-masing Xi
e
= Standard Error
Nilai koefisien regresi disini sangat menentukan sebagai dasar analisis, mengingat penelitian ini bersifat fundamental method. Hal ini berarti jika koefisien b bernilai positif (+) maka dapat dikatakan terjadi pengaruh searah antara variabel bebas dengan variabel terikat (dependen), setiap kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan kenaikan variabel terikat (dependen). demikian pula sebaliknya, bila koefisien nilai b bernilai negatif (-), hal ini menunjukkan adanya pengaruh negatif dimana kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan penurunan nilai variabel terikat (dependen).
76
b.
Uji Hipotesis Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur
dari goodness of fit nya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinansi, nilai statistik F dan nilai satistik t. Perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik, apabila uji nilai statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana Ho ditolak). Sebaliknya, disebut tidak signifikan bila uji nilai statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima. 1) Uji Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2006). 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 R2 yang mendekati satu berarti variabelvariabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel yang independen yang dimasukkan kedalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R² pasti meningkat tidak perduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R² pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R², maka nilai
77
Adjusted R² dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model. Dalam kenyataannya nilai adjusted R² dapat bernilai negatif, walaupun yang dikehendaki harus bernilai positif. Menurut Gujarat (2003) (dalam Ghozali, 2006) jika dalam uji empiris didapat nilai adjusted R² negatif, maka nilai R² dianggap bernilai nol. Secara sistematis jika nilai R² = 1, maka adjusted R² = R² = 1 sedangkan jika nilai R² = 0, maka adjusted R² = (1 – K)/(n - k). Jika k > 1, maka adjusted R² akan bernilai negatif. Koefisien determinasi dapat dicari dengan rumus (Gujarati, 2003):
R2 =
-
2) Uji Signifikan Parsial (Uji-t) Uji t digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh faktor Inflasi, nilai tukar, ROA, DER dan CR terhadap return saham industri otomotif dan komponendi Bursa Efek Indonesia. Oleh karena itu uji t ini digunakan untuk menguji hipotesis Ha1, Ha2, Ha3, Ha4 dan Ha5. Langkah–langkah pengujian yang dilakukan adalah dengan pengujian dua arah, sebagai berikut: a) Merumuskan hipotesis (Ha) Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan
antara
variabel independen terhadap variabel dependen (risiko investasi) secara parsial.
78
b) Menentukan tingkat signifikansi (α) sebesar 0,05 c) Membandingkan thitung dengan ttabel,. Jika thitung lebih besar dari ttabel maka Ha diterima. Nilai t hitung dapat dicari dengan rumus (Gujarati, 2003):
thitung = Dimana : Koefisien regresi variable independen Deviasi standar koefisien regresi variabel independen Bila -ttabel< -thitung dan thitung< ttabel, variabel bebas (independen) secara individu tak berpengaruh terhadap variabel dependen. Bila thitung> ttabel dan -thitung< -ttabel, variabel bebas (independen) secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen. d) Berdasarkan probabilitas Ha akan diterima jika nilai probabilitasnya kurang dari 0,05 (α) 3) Uji Signifikan Simultan (Uji-F) Uji F digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh inflasi, nilai tukar, Debt to Equity Ratio (DER) dan Current Ratio (CR) , Return On Asset (ROA) secara simultan terhadap return saham. Langkah–langkah yang dilakukan adalah (Gujarati, 2003): a. Merumuskan Hipotesis (Ha) . Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen (return saham) secara simultan.
79
b) Menentukan tingkat signifikansi yaitu sebesar 0.05 (α=0,05) c) Membandingkan Fhitung dengan Ftabel Nilai Fhitungdapat dicari dengan rumus (Gujarati, 2003)
FHitung = dimana: R2 = Koefisien Determinasi k
= Banyaknya koefisien regresi
N
= Banyaknya Observasi
Bila Fhitung< Ftabel, variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Bila Fhitung> Ftabel, variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. d) Berdasarkan Probabilitas Dengan menggunakan nilai probabilitas, Ha akan diterima jika probabilitas kurang dari 0,05
