BAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Waktu dan Tempat Penelitian Data yang akan digunakan dalam Penelitian ini adalah data Sekunder yang berupa Perputaran Piutang,Perputaran Persediaan (persediaan bahan baku, persediaan barang setengah jadi dan persediaan barang jadi) serta Laba Bersih. Pada laporan keuangan Perusahaan Otomotif dan Komponen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Data sekunder ini didapatkan dengan mengamati laporan keuangan dari tahun 2008 – 2013.
B. Desain Penelitian Penelitian ini digolongkan kedalam penelitian kausal. Penelitian kausal menyajikan uraian yang mengungkapkan besar atau kecilnya suatu pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen yang dinyatakan dalam angkaangka, yang dalam penelitian ini adalah perputaran persediaan dan perputaran piutang sebagai variabel bebas (independent variable) terhadap laba bersih sebagai variabel terikat (dependent variable).
C. Definisi Variabel dan SkalaPengukuran Dalam penelitian ini, penulis mengklasifikasikan variabel-variabel apa saja yang terkait dengan pembahasan masalah dalam penelitian ini. Variabelvariabel yang digunakan adalah sebagai berikut : 1. Perputaran piutang dan perputaran persediaan(variable x), sebagai variable bebas (independent) yaitu variable yang mempengaruhi variable lain. Perputaran persediaan dan perputaran piutang merupakan salah satu rasio
38
aktivitas yang digunakan untuk mengukur seberapa jauh efektivitas perusahaan dalam menggunakan sumber dananya. Skala yang digunakan dalam pengukuran variable ini (perputaran persediaan dan perputaran piutang) adalah dengan menggunakan skala rasio 2. Laba Bersih (variable y), sebagai variable terikat (dependent) merupakan variable yang dipengaruhi dengan variable lain. Laba Bersih adalah selisih biaya-biaya yang dibebankan dan merupakan kenaikan atas modal yang berasal dari kegiatan usaha perusahaan. Skala yang digunakan dalam pengukuran variable ini (laba bersih) adalah skala rasio.
No
Tabel 3.1 Rangkuman Variabel dan Skala Pengukuran Variabel Pengertian Indikator
1.
Perputaran Piutang (x1)
Perbandingan antara
-
Penjualan Bersih
penjualan kredit dengan
-
Rata – rata piutang
Skala
Rasio
rata-rata piutang dalam
2.
3.
jangka waktu tertentu.
Rumus : Penjualan Kredit Rata − rata Piutang
Perputaran
Perbandingan antara Harga
-
Harga Pokok Penjualan
Persediaan
Pokok Penjualan dengan
-
Rata – rata persediaan
(x2)
rata-rata Persediaan dalam jangka waktu tertentu.
Rumus : Harga Pokok Penjualan Rata − rata Persediaan
Selisih antara pendapatan
-
Laba Bersih
Pendapatan Bersih
Rasio
Rasio
39
(y)
terhadap biaya – biaya
-
Biaya
setelah dikurangi pajak
-
Pajak
-
Rumus : Pendapatan Bersih − Biaya − Pajak
D. Metode Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data sekunder sehingga metode pengumpulan data yang digunakan adalah non participant observation dan studi pustaka (library research). Langkah-langkah yang dilakukan adalah mencatat dan menghitung seluruh data yang diperlukan untuk penelitian ini sebagaimana tercantum pada laporan keuangan publikasi tahunan pada perusahaan otomotif yang dapat diperoleh melalui situs Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id).
E. Jenis Data Menurut cara memperolehnya penelitian ini menggunakan jenis data Sekunder yaitu data yang diperoleh dari pihak lain dalam bentuk yang sudah jadi berupa publikasi. Data Sekunder yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah Laporan Keuangan tahun 2008 – 2013. Sedangkan menurut waktu pengumpulannya termasuk jenis Data Time Series
yaitu data yang dikumpulkan dari
waktu ke waktu untuk
menggambarkan perkembangan suatu kegiatan dari waktu ke waktu.
40
F. Populasi dan Sampel Populasi adalah kumpulan seluruh elemen atau objek penelitian yang dipelajari untuk diambil kesimpulan dari objek tersebut. Populasi dalam penelitian ini adalah Perusahaan Otomotif dan Komponen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebanyak 12 perusahaan. Teknik pengambilan sample yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode purposive sampling. Purposive sampling adalah pemilihan sample yang mempunyai tujuan atau target tertentu dalam memilih sample secara tidak acak. Jumlah sample dalam penelitian ini adalah 10 perusahaan yang termasuk dalam kategori perusahaan otomotif pada tahun 2008-2013. Dengan metode ini, sample yang dipilih berdasarkan kesesuaian karakteristik sample, dengan kriteria sampel adalah sebagai berikut : 1. Perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan yang termasuk kategori industri otomotif dan komponen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 2. Perusahaan memiliki laporan keuangan yang lengkap dan memiliki laba bersih tahun 2008 – 2013. Berdasarkan kriteria penelitian sampel dalam penelitian ini terdapat 10 sampel perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2008–2013. Dan terdapat 2 perusahaan otomotif yang tidak memenuhi kriteria yaitu tidak menghasilkan laba sehingga tidak dapat dijadikan sampel penelitian. Adapun nama dan kode perusahaan otomotif yang menjadi sampel dalam penelitian ini dapat dilihat dalam pada tabel 3.2
41
. Tabel 3.2 Populasi dan Sampel Populasi
12 Perusahaan
Perusahaan yang tidak memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel
(2 Perusahaan )
Sampel
10 Perusahaan
Sumber : Bursa Efek Indonesia 2014. Data yang diolah
Tabel 3.3 Daftar Populasi dan Sampel Perusahaan Otomotif dan Komponen tahun 2008 – 2013 Kode No Nama Perusahaan Populasi Sampel Efek 1
ASII
Astra International
2
AUTO
Astra Otoparts
3
BRAM
Indo Kordsa
4
GDYR
Goodyear
5
GJTL
Gajah Tunggal
6
IMAS
Indomobil Sukses International
7
INDS
Indospring
8
LPIN
Multi Prima Sejahtera
9
MASA
Multistrada Arah Sarana
10
NIPS
Nipress
11
PRAS
Prima Alloy Steel Universal
12
SMSM
Selamat Sempurna
×
×
Sumber : Bursa Efek Indonesia 2014. Data yang diolah
42
G. Metode Analisis Data Data dalam penelitian ini dianalisis dengan menggunakan teknik – teknik sebagai berikut : 1. Statistik Deskriptif Statistik
Deskriptif
adalah
statistik
yang
berfungsi
untuk
mendeskriptifkan atau memberi gambaran terhadap keseluruhan data perusahaan yang dilihat mulai dari nilai minimum, nilai maksimum, ratarata (mean) dan standar deviasi yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.
2. Uji Asumsi Dasar a. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas data populasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov, yang biasa disebut dengan uji K-S. Dengan menggunakan uji K-S ini, penilaian apakah data berdistribusi normal atau tidak, dapat diketahui dengan cara membandingkan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) dengan tingkat alpha (α = 0,05). Data dikatakan berdistribusi normal apabila Asymp. Sig. (2-tailed) variabel dependen lebih besar dari tingkat alpha (α = 0,05 atau 5%).
43
b. Uji Linearitas Uji linieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variable mempunyai hubungan yang linier atau tidak secara signifikan. Uji ini biasanya digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi atau regresi linier. Pengujian pada SPSS dengan menggunakan Test for Linearity pada taraf signifikansi 0,05. Dua variable dikatakan mempunyai hubungan yang linier bila signifikansi (Linearity) kurang dari 0,05.
c. Uji Homogenitas Uji homogenitas digunakan untuk mengetahui apakah beberapa varian populasi data adalah sama atau tidak. Uji ini dilakukan sebagai prasyarat dalam analisis Independent Sample T Test dan One Way ANOVA. Asumsi yang mendasari dalam analisis varian (ANOVA) adalah bahwa varian dari populasi adalah sama. Sebagai criteria pengujian, jika nilai signifikansi lebih dari 0,05 maka dapat dikatakan bahwa varian dari dua atau lebih kelompok data adalah sama.
3. Uji Asumsi Klasik Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik yang meliputi uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.
44
a. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi ditemukan adanya hubungan linier antar variabel bebas dalam model regresi. Multikolinearitas akan menyebabkan koefisien regresi bernilai kecil dan standart error regresi bernilai besar sehingga pengujian variabel bebas secara individu akan menjadi tidak signifikan. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Cara mendeteksinya yaitu melihat variance inflation factor (VIF) dan toleransinya pada table coefficient. Jika VIF lebih besar dari sepuluh, maka variabel tersebut memiliki persoalan multikolinearitas yang serius dengan variabel bebas lainnya dan sebaliknya.
b. Uji Autokorelasi Uji ini dalam suatu model dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel pengganggu (e1) pada periode tertentu dengan variabel pengganggu sebelumnya (e21). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan ter Durbin Watson, jika nilai Durbin-Watson berkisar di antara nilai batas du dan 4-du maka diperkirakan tidak terjadi pelanggaran autokorelasi.
45
c. Uji Heteroskedasitisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan tetap, maka disebut hokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, salah satunya adalah uji Spearman’s rho yaitu dengan mengkorelasikan nilai residual hasil regresi dengan masing-masing variabel independen. Metode pengambilan keputusan pada uji heteroskedastisitas dengan Spearman’s rho yaitu jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan residual lebih besar dari 0,05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas, tetapi jika signifikansi kurang dari 0,05 maka terjadi masalah heteroskedastisitas.
4. Uji Hipotesis Uji hipotesis dengan model regresi linier berganda digunakan dalam penelitian ini, karena jumlah variabel independen (X) lebih dari satu dan bersifat kuantitatif (metrik), sedangkan jumlah variabel dependen (Y) terdiri dari satu variabel dan juga bersifat kuantitatif (metrik). Tahapan untuk menguji hipotesis ini adalah sebagai berikut :
46
a. Uji Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui prosentase sumbangan pengaruh variabel independen (X1, X2. X3,....Xn) secara serentak terhadap variabel dependen (Y). Koefisien ini menunjukan seberapa besar prosentase variasi variabel independen yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variasi variabel dependen. Rumus untuk mencari koefisiensi determinasi dengan dua variabel independen menurut Duwi Priyatno (2010: 66) adalah :
R =
ryx
+ ryx
− 2 ryx 1 − rx x
∙ ryx
∙ rx x
Keterangan : R2
= Koefisien determinasi
ryx1 = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara X1dengan Y ryx2 = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara X2dengan Y rx1x2 = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara X1dengan X2
Untuk mengetahui besarnya kontribusi variabel independen yaitu terdiri dari perputaran piutang dan perputaran persediaan
terhadap
variabel dependennya yaitu laba bersih, maka dilakukan uji koefisien determinasi.
47
b. Uji F Uji ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh secara bersamasama (simultan) antara perputaran piutang dan perputaran persediaan dengan laba bersih. Hasil F-test ini berpengaruh secara bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen, jika nilai signifikansi F (P-value) pada kolom Sig. lebih kecil dari level of significant yang telah ditetapkan yakni sebesar 5%, atau F hitung (pada kolom F) lebih besar dari F tabel. Di mana F tabel dihitung dengan cara df1 = k – 1, dan df2 = n – k, di mana k adalah jumlah variabel dependen dan independen. Jika signifikansi dari F hitung lebih besar dari 0,05, maka model tidak dapat digunakan untuk memprediksi laba bersih.
c. Uji t Uji ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil uji ini pada output SPSS dapat dilihat pada tabel coefficients. Nilai dari uji t dapat dilihat dari P-value lebih kecil dari level of significant yang ditentukan atau t hitung (pada kolom t) lebih besar dari t tabel (dihitung dari two tailed α = 5% dengan df = n – k, di mana k merupakan jumlah variabel independen), maka dapat disimpulkan bahwa hasil yang diperoleh signifikan dan terdapat pengaruh antara masing-masing variabel independen dan dependen.
48
5. Analisis Regresi Linier Berganda Untuk menguji hipotesis dan menyatakan kejelasan tentang kekuatan hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen digunakan analisis regresi linier berganda dengan persamaan kuadrat terkecil. Formula untuk menghitungnya sebagai berikut :
Y=a +b X +b X +e
Di mana : Y
= laba bersih
a
= konstanta (intersep)
b1, b2 = koefisien regresi X1
= perputaran piutang
X2
= perputaran persediaan
e
= kesalahan pengganggu (error)
Arti koefisien b adalah jika nilai b positif (+), maka menunjukkan hubungan yang searah antara variabel bebas dengan variabel terikat. Dengan kata lain setiap peningkatan besarnya nilai variabel bebas akan diikuti oleh peningkatan besarnya nilai variabel terikat dan sebaliknya. Sedangkan jika nilai b negatif (-), maka menunjukkan hubungan yang berlawanan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Dengan kata lain setiap peningkatan besarnya nilai variabel bebas akan diikuti oleh penurunan besarnya nilai variabel terikat dan sebaliknya.
49