BAB III METODE PENELITIAN. dan terarah, dibutuhkan desain dan metodenya. 2 Dalam metode penelitian ini

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian adalah tata cara bagaimana sesuatu penelitian dilaksanakan. 1 Agar metode ilmiah ini dapat dilaksanakan dengan relatif mudah dan terarah, dibutuhkan desain dan metodenya. 2 Dalam metode penelitian ini akan mencakup beberapa hal, yakni sebagai berikut. A. Jenis Penelitian Dalam penelitian ini, penulis menggunakan pendekatan kuantitatif, dimana pendekatan ini menekankan analisisnya pada data-data numerik (angka). 3 Dengan metode kuantitatif akan diperoleh signifikansi hubungan antar variabel yang diteliti. 4 Variabel dalam penelitian ini meliputi struktur modal, struktur aktiva, ukuran perusahaan, tingkat pertumbuhan penjualan dan likuiditas pada perusahaan pertambangan yang terdaftar di Daftar Efek Syariah (DES) tahun B. Populasi dan Sampel 1. Populasi Populasi adalah keseluruhan subyek penelitian. 5 Populasi merupakan wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik persoalan secara 1 Mochamad Fauzi, Metode Penelitian Kuantitatif, (Semarang: Walisongo Press, 2009), hlm Husein Umar, Research Methods in Finance and Banking, (Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2002), hlm Mudrajat Kuncoro, Metode Riset Untuk Bisnis & Ekonomi, (Jakarta: Erlangga, 2003), hlm Saefudin Azwar. Metode Penelitian (Yogyakarta: Pustaka Pelajar,1998), hlm Suharsini dan Ari Kuncoro. Prosedur Penelitian Pendekatan Suatu Praktek, Edisi revisi V.(Jakarta: PT Rineka Cipta,2002), hlm. 108.

2 menyeluruh yang sudah ditentukan batas-batasnya secara jelas sebagian keseluruhan dari objek yang diteliti yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari perusahaan pertambangan di Daftar Efek Syariah (DES) tahun ada 110 perusahaan. 2. Sampel Pemilihan sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling, yaitu teknik pengambilan data dengan batasanbatasan dan tujuan tertentu yang diharapkan dari penelitian. 6 Adapun kriteria yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. a) Perusahaan pertambangan yang listing di Daftar Efek Syariah pada periode 2011 sampai 2014 b) Mempublikasikan laporan tahunan secara konsisten dari tahun 2011 sampai c) Perusahaan tersebut mempunyai data yang sesuai dengan kriteria dan lengkap terkait dengan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini d) Berdasarkan kriteria sampel yang telah dijelaskan di atas maka didapat 8 perusahaan yang masuk dalam kriteria. hlm Nanang Martono. Analisis Isi dan Analisis Data Sekunder (Jakarta: Rajawali Pers, 2011),

3 Tabel 3.1 Sampel Penelitian NO. KODE NAMA 1 ADRO PT Adaro Energy Tbk. 2 ANTM PT Aneka Tambang (Persero ) Tbk. 3 ARII PT Atlas Resources Tbk. 4 DEWA PT Darma Henwa Tbk. 5 ELSA PT Elnusa Tbk 6 GEMS PT Golden Energy Mines Tbk 7 HRUM PT Harum Energy Tbk. 8 INCO PT Vale Indonesia Tbk. (sumber: DES , data diolah) C. Teknik Pengumpulan Data Dalam penelitian ini metode pengumpulan data yang penulis gunakan adalah teknik dokumentasi. Teknik dokumentasi berasal dari kata dokumen yang artinya barang-barang tertulis. 7 Merupakan teknik pengumpulan data pokok secara tertulis dengan cara melihat catatan atau arsip yang ada pada perusahaan. Pengumpulan data yang dilakukan penulis dengan melihat dan mencatat data yang bersumber dari laporan keuangan tahunan yang dikeluarkan oleh perusahaan pertambangan yang terdaftar di Daftar Efek Syariah (DES) dari tahun hlm Tatang M. Arifin, Menyusun Rencana Penelitian (Jakarta: Raja Grafindo Persada, 1995),

4 D. Definisi Operasional Variabel 1. Variabel dependen Variabel terikat (dependent variable) merupakan variabel yang diakibatkan atau dipengaruhi atau dipengaruhi oleh variabel bebas. Keberadaan variabel ini dalam penelitian kuantitatif adalah sebagai variabel yang dijelaskan dalam fokus atau topik penelitian. Variabel ini biasanya disimbolkan dengan variabel Y. 8. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah struktur modal Struktur modal menunjukkan kemampuan perusahaan dalam mengembalikan biaya hutang melalui modal sendiri yang dimilikinya yang diukur melalui perbandingan antara total hutang dan total modal. Dengan varibel yang digunakan adalah total hutang dan total modal sendiri. 2. Variabel Independen Variabel bebas (independen variable) merupakan variabel yang mempengaruhi variabel lain atau menghasilkan akibat pada variabel yang lain, yang pada umumnya berada dalam urutan tata waktu yang terjadi lebih dulu. Keberadaan variabel ini dalam penelitian kuantitatif merupakan variabel yang menjelaskan terjadinya fokus atau topik 8 Nanang Martono, Metode Penelitian Kuantitatif: Analisis Isi dan Analisis Data Skunder, (Jakarta: Rajawali Press, 2011), hlm. 57.

5 penelitian. Variabel ini biasanya disimbolkan dengan variabel X. 9 Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah. a) Struktur aktiva Struktur aktiva yaitu penentuan seberapa besar jumlah alokasi untuk masing-masing komponen aktiva, baik aktiva tetap maupun aktiva lancar. Struktur aktiva diukur dengan menggunakan hasil bagi antara aktiva tetap dengan total aktiva b) Ukuran Perusahaan Ukuran perusahaan merupakan ukuran atau besarnya asset yang dimiliki perusahaan. Ukuran untuk menentukan ukuran perusahaan adalah dengan log natural dari total asset. Total asset dijadikan sebagai indikator ukuran perusahaan karena sifatnya jangka panjang dibandingkan dengan penjualan. Sedangkan logaritma natural digunakan untuk meminimalkan varian dari model penelitian. Ukuran perusahaan = log nat ( total asset.) 9 Ibid.,hlm. 57.

6 c) Tingkat Pertumbuhan Penjualan Merupakan perubahan pendapatan penjualan yang diukur berdasarkan perbandingan antara net sales periode sekarang (net sales t ) minus periode sebelumnya (net sales t-1 ) terhadap net sales periode sebelumnya (net sales t-1 ) d) Likuiditas Likuiditas dalam penelitian ini akan diproksikan dengan current ratio. Current ratio adalah rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan didalam membayar hutang jangka pendek dengan aktiva lancar. Rasio ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus.

7 Tabel 3.2 Definisi Operasional Variabel No Variabel Definisi Skala Pengukuran 1 Struktur Modal menunjukkan kemampuan perusahaan dalam mengembalikan biaya hutang melalui modal sendiri yang dimilikinya yang diukur melalui perbandingan antara total hutang dan total Rasio 2 Struktur Aktiva 3 Ukuran Perusahaan 4 Tingkat Pertumbuhan Penjualan modal penentuan seberapa besar jumlah alokasi untuk masing-masing komponen aktiva, baik aktiva tetap maupun aktiva lancar merupakan ukuran atau besarnya asset yang dimiliki perusahaan Merupakan perubahan pendapatan penjualan yang diukur berdasarkan perbandingan antara net sales periode sekarang (net sales t ) minus periode sebelumnya (net sales t-1 ) terhadap net sales periode sebelumnya ( net sales t-1 ) 5 Likuiditas diproksikan dengan current ratio. Current ratio adalah rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan didalam membayar hutang jangka pendek dengan aktiva lancar. Rasio Rasio Ukuran Perusahaan = Rasio Rasio log ( Total Asset )

8 E. Metode Analisis Data Setelah sampel memenuhi syarat-syarat purposive sampling, maka peneliti menggunakan metode analisis linier regresi berganda untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Sebelumnya, peneliti menggunakan asumsi klasik untuk mengujinya. Metode yang digunakan yaitu. 1. Uji Asumsi Klasik Dalam penelitian ini, model analisis yang digunakan adalah regresi untuk menguji hipotesis. Sebelum melakukan uji ini, yang diuji terlebih dahulu adalah asumsi klasik. Karena, secara teoritis model penelitian ini akan menghasilkan nilai parameter apabila asumsi klasik regresi terpenuhi. Pada penelitian ini, dilakukan empat pengujian asumsi klasik, yaitu normalitas, autokorelasi, heteroskedastisitas, dan multikolinieritas. 10 a. Uji Normalitas Asumsi normalitas untuk menguji apakah data berdistribusi nomal atau tidak. Data yang baik adalah yang berdistribusi normal. Pengujian ini dilakukan dengan memakai uji Kolmogorov-Smirnov. Level of significant yang dilakukan adalah 0,05. Jika nilai p-value > level of significant maka data distribusi normal dan sebaliknya 10 Imam Ghozali, Aplikasi Multivariate dengan Program SPSS (Semarang: BP.UNDIP, 2011), hlm. 85.

9 b. Uji Multikolinearitas Multikolinear diartikan sebagai adanya hubungan erat variabel-variabel penjelas. 11 Untuk mengetahui terdapatnya hubungan linier atau korelasi yang tinggi antara masing-masing variabel independen dalam model regresi. Multikolinearitas biasanya terjadi ketika sebagian besar variabel yang digunakan saling terkait dalam suatu model regresi. Oleh karena itu masalah multikolinearitas tidak terjadi pada regresi linier sederhana yang hanya melibatkan satu variabel independen Kriterianya adalah sebagai berikut. 1) Jika nilai Varlance Inflation Factor tidak lebih 10 dan tolerance tidak kurang dari 0,1 maka dikatakan terbebas dari multikolinearitas 2) Jika nilai koefisien korelasi masing-masing variabel independen lebih besar 0,7 maka model terbebas dari multikolinearitas 3) Jika nilai koefisien determinan baik dilihat dari R 2 maupun R-square diatas 0,6 namun tidak ada variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependen maka model tersebut terkena multikolinearitas. 11 Said Kelana Asnawi dan Chandra wijaya, Metodologi Penelitian Keuangan : Prosedur, Ide, dan Kontrol (Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006), hlm. 65.

10 c. Uji Auto Korelasi Uji autokorelasi merupakan pengajuan asumsi dalam regresi, dimana variabel dependent tidak berkorelasi dengan dirinya sendiri. Maksud berkorelasi dengan dirinya sendiri adalah bahwa nilai dari variabel dependent tidak berhubungan dengan nilai dari variabel itu sendiri, baik nilai periode sebelum atau nilai periode sesudahnya. 12 Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan penganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Untuk mendeteksi ada atu tidaknya autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson (DW test). Uji D-W merupakan uji yang sangat populer untuk menguji ada tidaknya masalah autokorelasi dari model empiris yang diestimasi. 13 Uji D-W ini hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya intercept dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi di antara variabel penjelas. 12 Purbayu Budi Santosa dan Ashari, Analisis Statistik dengan Microsoft Excel dsn SPSS, (Yogyakarta: Andi Offset, 2005), hlm Suliyanto, Ekonometrika Terapan: Teori dan Aplikasi dengan SPSS, (Yogyakarta: AndiOffset, 2011), hlm. 126.

11 Keputusan ada tidaknya autokorelasi dengan Uji D-W adalah sebagai berikut. 14 1) Bila nilai D-W lebih besar daripada batas atas (Upper Bond, U), maka koefisien autokorelasi sama dengan nol. Artinya tidak ada autokorelasi positif. 2) Bila nilai D-W lebih rendah daripada batas bawah (Lower Bond, L), koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol. Artinya autokorelasi positif. 3) Bila nilai D-W terletak diantara batas atas dan batas bawah, maka tidak dapat disimpulkan d. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara residualnya (SRESID) dan nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan 14 Mudrajad Kuncoro, Metode Kuantitatif: Teori dan Aplikasi untuk Bisnis dan Ekonomi, Edisi Ketiga (Yogyakarta:STIM YKPN, 2007), hlm. 91.

12 sumbu X adalah residual (Y prediksi-y sesungguhnya) yang telah di studentized. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelembung, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasi telah terjadi heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas Uji regresi berganda Analisis regresi dimana satu peubah tak bebas diterangkan oleh satu peubah bebas lainnya.analisis ini sering disebut analisis regresi berganda. 16 Untuk menguji hipotesis yang telah ditentukan, maka salah satu teknik analisis yang digunakan adalah teknik analisis regresi linear berganda. 15 Imam Ghozali. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IMB SPSS 19.Edisi 5. (Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm Yusuf Wibisono. Metode Statistik (Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 2005), hlm. 574.

13 Model persamaan regresi yang disusun untuk penelitian ini adalah sebagai berikut. Y = a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +b 3 X 3 +b 4 X 4 + e Dimana. Y = Struktur Modal a = konstanta b i = koefisien regresi ( I = 1,2,3,4 ) X 1 = struktur aktiva X 2 = ukuran perusahaan X 3 = likuiditas X 4 = tingkat pertumbuhan penjualan e = error 3. Uji Hipotesis a. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t) Uji statistik t untuk menunjukkan tingkat pengaruh satu variabel penjelas dalam persamaan regresi. 17 Uji ini untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen dengan asumsi variabel lainnya konstan. Jika p-value < level of significant 17 Said Kelana Asnawi dan Chandra wijaya, Riset Keuangan (Pengujian-Pengujian Empiris)(Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2005), hlm. 260.

14 maka hipotesis diterima tapi jika nilai p-value >level of significant maka hipotesis ditolak b. Uji Signifikansi Simultan ( Uji Statistik F) Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Jika F-hitung > F-tabel maka hipotesis anova tersebut dapat diterima bahwa semua variabel independen layak untuk dijelaskan variabel dependen yang dianalisis. c. Koefisien Determinasi Uji ini untuk menggambarkan kemampuan model menjelaskan variasi yang terjadi dalam variabel dependen. Nilia R 2 adjusted berkisar antara lebih besar sama dengan 0 dan lebih besar sama dengan 1. Jika semakin mendekati 1 maka model semakin baik karena R 2 adjusted =1 berarti variabel independen berpengaruh sempurna terhadap variabel dependen.