BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Desain, Populasi dan Sampel Penelitian ini adalah penelitian pengujian hipotesis yang bertujuan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan dan menyoroti pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Penelitian ini menguji pengaruh Komisaris asing, Direktur asing dan kepemilikan asing terhadap kinerja Intellectual Capital. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2012-2014. Perusahaan manufaktur dipilih karena berdasarkan data dari Badan Koordinasi Penanaman Modal (BKPM) tanggal 27 Juli 2015, sektor manufaktur merupakan sektor yang banyak menerima investasi asing pada tahun 2012-2014. Teknik pengambilan sampel dilakukan secara purposive sampling. Kriteria sampel yang digunakan adalah sebagai berikut: 1.
Perusahaan manufaktur yang telah menerbitkan laporan tahunan untuk tahun 2012- 2014
2.
Memiliki Komisaris dan Direktur asing
3.
Memiliki akhir tahun fiskal 31 Desember
4.
Laporan keuangan perusahaan menggunakan mata uang Rupiah
5.
Memiliki data yang lengkap sebagai bahan penelitian
25
26
3.2. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data atau informasi yang telah ada dan tersedia untuk dikumpulkan (Sekaran & Broglie, 2013). Data sekunder yang dimaksud dalam penelitian ini adalah informasi yang tersedia di annual report perusahaan dan ICMD (Indonesia Capital Market Directory). Annual report dapat diperoleh melalui www.idx.co.id atau website resmi perusahaan. 3.3. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel 3.3.1. Variabel Independen Variabel independen direpresentasikan dengan proporsi Komisaris asing, proporsi Direktur asing dan proporsi kepemilikan asing 3.3.1.1. Proporsi Komisaris Asing Proporsi Komisaris asing merupakan persentase keseluruhan jumlah Komisaris asing dibagi dengan banyaknya anggota Dewan Komisaris Proporsi Komisaris asing:
3.3.1.2. Proporsi Direktur Asing Proporsi Direktur asing merupakan persentase keseluruhan jumlah Direktur asing dibagi dengan banyaknya anggota Dewan Direksi.
27
Proporsi Direktur asing:
3.3.1.3. Proporsi Kepemilikan Asing Proporsi kepemilikan asing merupakan persentase saham perusahaan yang dimiliki oleh pihak asing Proporsi Kepemilikan asing:
3.3.2. Variabel Dependen Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kinerja Intellectual Capital. Variabel ini diukur dengan menggunakan Value Added Intellectual Coefficient (VAIC) yang dikembangkan oleh Pulic (1998). Pengukuran VAIC ini berdasarkan pada indikator universal yang menunjukkan kemampuan perusahaan dalam menciptakan nilai dan merepresentasikan pengukuran untuk efisiensi bisnis dalam ekonomi yang berbasis pengetahuan. VAIC dihitung dengan cara menjumlahkan Value Added Capital Employed (VACA), Value Added Human Capital (VAHU) dan Structural Capital Value Added (STVA) (Ulum et al, 2008) (Swartz & Firer, 2005). VACA merupakan rasio yang menunjukkan kontribusi setiap unit capital employed (CE) terhadap value added organisasi. VAHU merupakan rasio yang menunjukkan kontribusi dari setiap pengeluaran yang dikeluarkan
28
untuk kepentingan karyawan terhadap value added organisasi. STVA merupakan rasio yang menunjukkan berapa jumlah structural capital (SC) yang dibutuhkan untuk menghasilkan 1 rupiah dari VA (Ulum et al, 2008). Structural capital merupakan infrastruktur yang mendukung berfungsinya sumber daya manusia seperti bangunan, peralatan, merk dagang, database dan sistem informasi. Menurut Saleh et al (2009) dan Maditinos et al (2011) VAIC memiliki kelebihan sebagai alat pengukur IC karena: 1.
Nilai VAIC dapat dibandingkan antar satu perusahaan dengan perusahaan lain karena memberikan standarisasi dan cara yang konsisten dalam mengukur IC
2.
Data yang dibutuhkan dalam penghitungan VAIC dapat diperoleh dari laporan keuangan perusahaan, hal ini mempermudah pengumpulan data
3.
Data yang diperoleh lebih terpercaya karena perusahaan biasanya melakukan audit terhadap laporan keuangannya
4.
Metode VAIC cukup mudah digunakan. Menurut Laing, Dunn & Hughes-Lucas (2010), VAIC merupakan
sebuah metode yang baik untuk menilai IC dan dapat memberikan alternatif pendekatan dalam menganalisis laporan keuangan perusahaan . Langkah pertama dalam menghitung VAIC adalah menghitung terlebih dahulu value added (VA) perusahaan. VA dihitung berdasarkan metodologi yang dipakai oleh Pulic (1998), Kamath (2007) dan Ulum et al (2008).
29
VA = OUT - IN Dimana: VA = Value Added OUT = Total Pendapatan IN = Total Beban (Tidak termasuk beban karyawan) Kemudian menghitung VACA, VAHU dan STVA
VACA = VA / CE Dimana: CE = Total asset - intangible asset (Maditinos et al, 2011)
VAHU = VA / HC Dimana: HC = Total beban karyawan
STVA = SC / VA Dimana: SC = VA - HC Langkah terakhir adalah menjumlahkan ketiga komponen tersebut untuk mendapatkan nilai VAIC VAIC = VACA + VAHU + STVA 3.4. Alat Statistik
30
Dalam pengujian Hipotesis yang diajukan, penulis menggunakan analisis regresi berganda dan perangkat lunak Eviews 7 untuk membantu pemrosesan statistik. Di dalam melakukan pengujian, peneliti melakukan uji variabel dengan tahapan sebagai berikut:
3.4.1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif dipakai untuk mendeskripsikan variabel-variabel dalam penelitian. Alat yang digunakan adalah rata-rata, minimum, maksimum dan standar deviasi yang digunakan untuk mengetahui distribusi data. 3.4.2. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik dilakukan untuk memastikan bahwa hasil penelitian adalah valid dengan data yang dipakai tidak bias, konsisten dan penaksiran regresinya efisien. Pengujian asumsi klasik terdiri dari pengujian multikolinieritas, autokorelasi, heteroskedastisitas, dan normalitas. 3.4.2.1. Uji Multikolinearitas Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antar variabel bebas. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai koefisien korelasi antarvariabel independen Winarno (2011). Jika nilai koefisien korelasi antar dua variabel independen lebih dari 0,8 maka dapat dipastikan terjadi masalah multikolinearitas (Gujarati & Porter, 2009)
3.4.2.2. Uji Autokorelasi
31
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi antar masing-masing anggota dari serangkaian pengamatan yang tertata dalam rangkaian waktu dan dalam rangkaian ruang. Cara yang dipakai untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dipakai alat uji Durbin-Watson. 3.4.2.3. Uji Heterokedastisitas Untuk menentukan tidak terjadi heterokedastisitas dapat digunakan Uji Park. Jika koefisien parameter untuk masing-masing variabel independen bersifat tidak signifikan maka tidak terjadi heterokedastisitas (Winarno, 2011). 3.4.2.4. Uji Normalitas Data Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan Jarque-Bera test. Uji normalitas Jarque-Berra dapat dinyatakan sebagai berikut: JB = n[S2/6 + (K-3)2/24] (Gujarati & Porter, 2009). Dimana n adalah ukuran sampel, S = koefisien skewness, dan K = koefisien kurtosis. Dengan menggunakan Eviews 7 dapat diketahui data normal atau tidak dengan melihat
pada nilai probabilitasnya.
Jika
nilai
probabilitasnya lebih besar dari 5% maka data dianggap berdistribusi normal (Ajija, Sari, Setianto & Primanti, 2011)
3.4.3. Pengujian Hipotesis
32
3.4.3.1. Pemilihan Model Regresi Data Panel Pengujian ini menggunakan data panel, yaitu data yang menggabungkan data time series dan cross section. Menurut Gujarati & Porter (2009) terdapat tiga metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi model regresi data panel yaitu: 1. Model Common Effect (Pooled) Merupakan metode yang hanya menggabungkan data tanpa melihat perbedaan antar waktu dan individu atau keunikan yang terjadi. Dalam metode ini diasumsikan bahwa semua perusahaan yang dijadikan objek penelitian memiliki kriteria yang sama. 2. Model Fixed Effect Model ini menambahkan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep. Fixed Effect didasarkan pada adanya perbedaan intersep antar perusahaan, namun intersepnya tidak terlalu jauh berbeda dalam kurun waktu tertentu (time invariant). Pada FIxed Effect setiap unit cross section memiliki nilai intersepnya sendiri. 3. Model Random Effect Model ini mirip dengan model Fixed Effect, perbedaannya adalah Random Effect menggunakan asumsi bahwa intersep yang ada mewakili rata-rata semua intersep perusahaan dan error component merepresentasikan deviasi dari intersep individual dari nilai rata-rata.
33
untuk
menentukan
model
regresi
data
panel
dapat
menggunakan uji Chow dan uji Hausman. Uji Chow digunakan untuk memilih antara model Common Effect atau model Fixed Effect. Uji Hausman digunakan untuk memilih antara model Fixed Effect atau model Random Effect. Persamaan regresi yang dipakai untuk penelitian ini adalah: IC = α + β1Prop_DKA + β2Prop_DDA + β4Prop_ASI+ ε Keterangan: IC
: Intellectual Capital
Prop_DKA
: Proporsi Komisaris asing
Prop_DDA
: Proporsi Direktur asing
Prop_ASI
: Kepemilikan Asing
α
: Koefisien konstanta
β
: Koefisien regresi
ε
: Error Term
3.4.3.2. Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi menunjukkan seberapa besar variabel independen mampu menerangkan variabel dependen. Untuk jumlah variabel lebih dari dua, digunakan adjusted R2 (Gujarati & Porter, 2009). Koefisien determinasi dapat bernilai 0 (nol) sampai 1 (satu). Semakin mendekati 1 (satu), semakin besar pula pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen.
34
3.4.3.3. Uji Statistik F Merupakan pengujian untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam modal mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen dan dapat digunakan untuk menjelaskan kinerja Intellectual Capital (Ghozali, 2005). Kriteria pengujiannya adalah: 1. H0 diterima dan Ha ditolak yaitu apabila nilai signifikansi lebih dari nilai alpha 0,05 (5%) berarti variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen atau dapat dikatakan model regresi tidak dapat menjelaskan kinerja Intellectual Capital 2. H0 ditolak dan Ha diterima yaitu apabila nilai signifikansi kurang dari nilai alpha 0,05 (5%) berarti variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen atau dapat dikatakan model regresi dapat menjelaskan kinerja Intellectual Capital
3.4.3.4. Uji statistik t (Uji t) Uji t digunakan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2005). Kriteria pengujiannya:
35
1.
H0 diterima dan Ha ditolak apabila nilai signifikansi lebih dari nilai alpha 0,05 (5%). Hal ini berarti variabel independen secara individual tidak berpengaruh terhadap variabel dependen
2.
H0 ditolak dan Ha diterima apabila nilai signifikansi kurang dari nilai alpha 0,05 (5%). Hal ini berarti variabel independen secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen.
