BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini, menjelaskan tentang langkah-langkah yang digunakan untuk membahas permasalahan yang diambil dalam penelitian. Selain itu, dibagian ini juga dijelaskan mengenai alat dan metode yang digunakan untuk melakukan kegiatan penelitian ini. A. Waktu dan Tempat Penelitian 1. Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan tidak secara langsung ke perusahaan, melainkan dengan memanfaatkan data sekunder yang dipublikasikan oleh Bursa Efek Indonesia melalui situs Sedangkan waktu penelitian adalah mulai Mei 2016 Desember Tempat Penelitian Penelitian ini menganalisis pengaruh Earning Per Share (EPS) dan Dividend Payout Ratio (DPR) terhadap harga saham. Untuk memperoleh data guna penyusunan penelitian ini, peneliti memilih lokasi atau tempat penelitian pada perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode B. Desain Penelitian Dalam penyusunan penelitian ini penulis menggunakan metode analisis kausal, Analisis kausal berguna untuk menganalisis pengaruh yang bersifat 60

2 61 sebab akibat antara satu atau lebih variabel yang mempengaruhi (independent variables) terhadap variabel dipengaruhi (dependent variabel). C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel 1. Definisi Variabel Menurut Sugiyono (2009) variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk mempelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Dalam penelitian ini menggunakan 2 (dua) variabel, yaitu sebagai berikut: a. Variabel Bebas (Variabel Independen) Variabel Independen adalah variabel yang berfungsi menerangkan atau mempengaruhi variabel lainnya. Dalam penelitian ini terdapat 2 (dua) variabel independen yang di gunakan yaitu: 1) Earning Per Share (EPS) adalah Rasio yang menunjukkan seberapa besar keuntungan (return) yang diperoleh investor atau pemegang saham per saham dengan cara membagi laba bersih setelah pajak dengan jumlah saham biasa yang beredar. Laba per lembar saham (Earning Per Share) dapat dijadikan sebagai indikator tingkat nilai perusahaan. Laba per lembar saham (Eaning Per Share) juga merupakan salah satu cara untuk mengukur keberhasilan dalam mencapai keuntungan bagi para pemilik saham dalam perusahaan.

3 62 2) Dividend Payout Ratio (DPR) adalah Persentase laba yang dibayarkan dalam bentuk dividen, atau rasio antara laba yang di bayarkan dalam bentuk dividen dengan total laba yang tersedia bagi pemegang saham. b. Variabel Terikat (Variabel Dependen) Variabel dependen adalah variabel yang diterangkan atau mendapat pengaruh dari variabel lainnya. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan variabel dependen berupa harga saham, harga saham merupakan salah satu bentuk efek atau surat berharga yang di perdagangkan dipasar modal (bursa). Pengukuran dari variabel harga saham ini yaitu harga penutupan saham (closing price) tiap perusahaan yang diperoleh dari harga saham pada periode akhir tahun. 2. Operasionalisasi Variabel Definisi operasional adalah suatu informasi ilmiah yang amat membantu penelitian lain yang ingin menggunakan variabel yang sama. Definisi operasional merupakan semacam petunjuk pelaksanaan bagaimana caranya mengukur suatu variabel sehingga dapat menentukan apakah prosedur pengukuran yang sama akan dilakukan atau diperlukan prosedur pengukuran yang baru. Adapun operasionalisasi dari masing-masing variabel terdapat pada tabel-tabel berikut:

4 63 Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel Variabel Rumus Skala Pengukuran EPS (X 1 ) Rasio (Nachrowi, 2006) DPR (X 2 ) DPS = Dividend Per Share EPS = Earning Per Share Rasio (Lukas, 2008) Harga Saham (Y) Kebijakan Pasar Rasio Sumber : Peneliti (2017) D. Populasi dan Sampel Penelitian 1. Populasi Penelitian Sugiyono (2009) menyatakan populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Dalam penelitian ini, populasi yang digunakan penulis adalah seluruh perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebanyak 51 perusahaan.

5 64 2. Sampel Penelitian Sampel adalah sekelompok atau beberapa bagian dari suatu populasi. Menurut Sugiyono (2009), sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sampel yang diambil dari populasi harus benar-benar representatif (mewakili). Dalam penelitian ini digunakan purposive sampling yaitu teknik pengambilan sampel secara sengaja. Maksudnya, peneliti menentukan sendiri sampel yang diambil karena ada pertimbangan tertentu. Jadi sampel diambil tidak secara acak, tapi ditentukan sendiri oleh peneliti untuk dijadikan sampel agar benar-benar bisa mendapatkan sampel yang sesuai dengan persyaratan atau tujuan penelitian (memperoleh data yang akurat ). Adapun jumlah sampel perusahaan yang akan dijadikan subyek penelitian adalah 10 perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di BEI. Kriteria pemilihan sampel yang akan diteliti adalah: 1. Perusahaan makanan dan minuman yang terus menerus terdaftar pada kurun waktu penelitian ( ). 2. Tersedia data laporan keuangan selama kurun waktu penelitian ( ). Berdasarkan kriteria tersebut yang menjadi sampel dalam penelitian ini yaitu berjumlah 10 perusahaan. Perusahaan yang termasuk dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3.2 sebagai berikut :

6 65 Tabel 3.2 Data Sampel Perusahaan makanan dan minuman di BEI No. Kode Perusahaan Nama perusahaan 1 SKLT Sekar Laut Tbk 2 ROTI Nippon Indosari Corporindo Tbk 3 TBLA Tunas Baru Lampung Tbk 4 MLBI Multi Bintang Indonesia Tbk 5 ADES Akasha Wira International Tbk 6 FAST Fast Food Indonesia Tbk 7 ULTJ Ultra jaya Milk Industry and Trading Company Tbk 8 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 9 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 10 MYOR Mayora Indah Tbk Sumber: E. Teknik Pengumpulan Data Dalam penelitian ini jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Menurut Sugiyono (2010) data sekunder adalah Sumber data yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data, misalnya lewat orang lain atau lewat dokumen. Untuk memperoleh data yang diperlukan untuk penelitian ini maka dilakukan studi kepustakaan yaitu teknik pengumpulan data dengan mengadakan studi penelaahan terhadap buku-buku, literaturliteratur, catatan-catatan, dan laporan-laporan yang ada hubungannya dengan masalah yang dipecahkan. Dalam penelitian ini data EPS, DPR dan Harga Saham diperoleh dari situs resmi BEI di

7 66 F. Metode Analisis 1. Penelitian Statistik Deskriptif Sugiyono (2014) Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Penelitian yang dilakukan pada populasi (tanpa diambil sampelnya) jelas akan menggunakan statistik deskriptif dalam analisisnya. Statistik deskriptif dapat digunakan bila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sampel, dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana sampel diambil. Termasuk dalam statistik deskriptif antara lain adalah penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus, median, mean (pengukuran tendensi sentral), perhitungan desil, presentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan standar deviasi, perhitungan presentase. dalam statistik deskriptif juga dapat dilakukan mencari kuatnya hubungan antara variabel melalui analisis korelasi, melakukan prediksi dengan analisis regresi, dan membuat perbandingan dengan membandingkan rata-rata data sampel atau populasi. Hanya perlu diketahui bahwa dalam analisa korelasi, regresi, atau membandingkan dua rata-rata atau lebih tidak perlu diuji signifikannya. Jadi secara teknis dapat diketahui bahwa, dalam statistik deskriptif tidak

8 67 ada uji signifikansi, tidak ada taraf kesalahan, karena peneliti tidak bermaksud membuat generalisasi, sehingga tidak ada kesalahan generalisasi. 2. Analisis kelayakan data Sebelum menganalisis data, kita harus mengetahui lebih dulu apakah data runtut waktu yang kita gunakan bersifat stasioner atau tidak. Untuk mengetahui stasioner data,digunanakan metode uji akar unit. Uji akar akar unit bertujuan untuk menganalisis data time series stasioner (tidak ada akar akar unit) atau tidak stasioner (ada akar akar unit). Umumnya regresi dengan menggunakan data time series tidak stasioner, regresi dengan menggunakan data yang tidak stasioner menyebabkan spurious regretion ditandai dengan nilai R² yang tinggi dengan t-stat, f-stat yang signifikan tetapi dw relatif kecil < 0.5 Sebuah data time series dikatakan stasioner jika rata rata, varian dan covarian dari variabel-variabel tersebut seluruhnya tidak dipengaruhi oleh waktu atau dengan kata lain konstan. Dengan persamaan : Y t = β Y t-1 + U t, dimana β = 0 Jika β=1 maka kita katakan bahwa variabel random (stokastik) Y mempunyai akar unit. Jika data time series mempunyai akar unit maka di katakan data tersebut bergerak secara random (random walk) dan data

9 68 tersebut mempunyai sifat random walk dikatakan data tidak stasioner. Oleh karena itu jika kita melakukan regresi Y t pada lag Y t-1 dan mendapatkan nilai β = 1 maka data dikatakan tdak stasioner. Ide dasar uji stsioner data dengan uji akar unit dapat di jelaskan melalui model Autoregresive (AR) berikut ini : Y t -Y t-1 = βy t-1 - Y t-1 + U t ΔY t = (β-1) Y t-1 + U t dimana ρ = (1-β) ΔY t = ρ Y t-1 + U t Kemudian di lakukan pengujian Uji akar unit Dickey-Fuller (DF). dengan hipotesis H 0 : ρ = 0 (tidak stasioner) H a : ρ 0 (stasioner) Kriteria uji yang di gunakan adalah critical value Dickey Fuller t table untuk di bandingkan dengan t hitung. Jika t hitung lebih negative dari t tabel,maka tolak H Analisis Model Regresi Data Panel Data panel adalah konstribusi dari data time series dan cross section. Data panel merupakan kumpulan data cross section yang diamati secara simultan/serentak dari waktu ke waktu (time series). Metode data panel merupakan suatu metode yang digunakan untuk melakukan analisis empirik yang tidak mungkin dilakukan jika hanya menggunakan data time series atau cross section. Data cross section adalah data yang dikumpulkan dalam satu waktu terhadap banyak

10 69 individu, sedangkan data time series merupakan data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu terhadap suatu individu. Karena mengkombinasikan data cross section dan time series maka panel data memiliki beberapa keunggulan, Baltagi dalam Gujarati (2012) membuat daftar keuntungankeuntungan dari data panel sebagai berikut: 1. Teknik estimasi data panel dapat mengatasi heterogenitas karena memberikan variabel-variabel spesifik subjek, kita menggunakan istilah subjek karena secara logika sederhana dapat mencakup unitunit mikro seperti individu, perusahaan, negara bagian, dan negara 2. Penggabungan data time series dan cross section akan menghasilkan data yang lebih informatif, bervariasi, mengurangi keterkaitan antar variabel dan mempunyai drajat kebebasan yang lebih besar serta lebih efisien. 3. Dengan mempelajari observasi cross section secara berulang-ulang, data panel lebih cocok mempelajari perubahan yang dinamis. 4. Dapat menjelaskan dan mendeteksi pengaruh-pengaruh yang tidak bisa dijelaskan oleh data time series dan cross-section saja. 5. Data panel dapat digunakan untuk mempelajari perilaku model yang lebih kompleks. 6. Data panel dapat meminimalisasi bias. Dalam estimasi model data panel terdapat tiga pilihan yang dapat dilakukan yaitu:

11 70 a. Common Effect Adalah teknik estimasi data panel yang paling sederhana yaitu dengan cara mengkombinasikan data time series dan cross section dengan metode Ordinary Least Square. Model common effect dapat ditulis sebagai berikut: Keterangan: Y it = Variabel respon pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t X it = Variabel prediktor pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t β= Koefisien slope atau koefisien arah α = Intercept model regresi ε it = Galat atau komponen error pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t b. Fixed Effect Fixed effect sudah memperhatikan keragaman atau heterogenitas individu yakni dengan mengasumsikan bahwa intersep antar kelompok individu berbeda, sedangkan slope-nya diangap sama. Pengertian fixed effect didasarkan adanya perbedaan intersep antar individu namun sama antar waktu (time invariant), sedangkan koefiseien regresi (slope) dianggap tetap baik antar kelompok individu maupun antar waktu. Dalam model fixed effect, generalisasi secara umum sering dilakukan dengan cara memberikan variable dummy. Tujuannya

12 71 adalah untuk mengizinkan terjadinya perbedaan nilai parameter yang berbeda-beda baik lintas unit cross section maupun antar waktu. Model fixed effect dapat ditulis: Yit = ai + bxit + g1σdi + eit Atau dalam bentuk covariance model dapat ditulis: Yit = a + bxit + g 2 W 2 + g 3 W g N W n1 + d 2 Z i2 + d 3 W i3 + Keterangan:... + d T Z IT + e it Wit Wit Zit Zit = I : untuk unit individu ke i,i = 2,..., N = o : lainnya = I : untuk periode waktu ke t,t = 2,..., T = o : lainnya c. Random Effect Adalah metode regresi yang mengestimasi data panel dengan menghitung eror dari model regresi dengan metode Generalized Least Square. Dalam random effect parameter-parameter yang berbeda antara daerah maupun antar waktu dimasukkan kedalam error. Diasumsikan pula bahwa error secara individu (Ui) tidak saling berkolerasi, begitu juga dengan error kombinasinya (eit). Model random effect dapat ditulis: Dimana: u i : komponen error cross section

13 72 v t : komponen error time series w it : komponen error gabungan 4. Analisis Pemilihan Model Regresi Data Panel Untuk memilih salah satu model yang dianggap paling tepat dari tiga jenis model data panel, maka perlu dilakukan serangkaian uji, yaitu: a. Uji Chow-Test Untuk mengetahui model mana yang lebih baik dalam pengujian data panel, bisa dilakukan dengan penambahan variabel dummy sehingga dapat diketahui bahwa intersepnya berbeda dapat diuji dengan uji statistik F. Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah teknik regresi data panel dengan metode Fixed Effect lebih baik dari regresi model data panel variabel dummy atau metode Common Effect. Hipotesis : Keterangan: n = Jumlah data cross section

14 73 T = Jumlah data time series K = Jumlah data varibel independen RRSS = Restricted Residual Sums of Squareyang berasal dari model koefisien tetap URSS = Unrestricted Residual Sums of Squareyang berasal dari model efek tetap jika nilai F hitung >F( n-1,nt-n-k) atau p-value < α (taraf signifikansi/alpha), maka tolak hipotesis awal (H 0 ) sehingga model yang terpilih adalah model efek tetap. b. Uji Hausman Uji ini digunakan untuk memilih model efek acak (random effect model) dengan model efek tetap (fixed effect model). Uji ini bekerja dengan menguji apakah terdapat hubungan antara galat pada model (galat komposit) dengan satu atau lebih variabel penjelas (independen) dalam model. Hipotesis awalnya adalah tidak terdapat hubungan antara galat model dengan satu atau lebih variablepenjelas. Prosedur pengujiannya sebagai berikut (Baltagi, 2008). Hipotesis:

15 74 Statistik uji yang digunakan adalah uji chi-squared berdasarkan kriteria Wald, yaitu Jika nilai W > X 2 (α,k)atau nilai p-value kurang dari taraf signifikansi yang ditentukan, maka tolak hipotesis awal (H 0 ) sehingga model yang terpilih adalah model efek tetap. Menurut Rosadi (2011) uji ini bertujuan untuk melihat apakah terdapat efek random di dalam panel data. Dalam perhitungan statistik Uji Hausman diperlukan asumsi bahwa banyaknya kategori cross section lebih besar dibandingkan jumlah variabel independen (termasuk konstanta) dalam model. Lebih lanjut, dalam estimasi statistik Uji Hausman diperlukan estimasi variansi cross section yang positif, yang tidak selalu dapat dipenuhi oleh model. Apabila kondisi-kondisi ini tidak dipenuhi maka hanya dapat digunakan model fixed effect.

16 75 5. Analisis Model Regresi Data Panel a. Koefisien Determinasi (R 2 ) Menurut Nachrowi & Usman (2006), Koefisien Determinasi (Goodness of Fit), yang dinotasikan dengan R 2, merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi, karena dapat menginformasikan baik atau tidaknya model regresi yang terestimasi. Atau dengan kata lain, angka tersebut dapat mengukur seberapa dekatkah garis regresi yang terestimasi dengan data sesungguhnya. Nilai Koefisien Determinasi (R 2 ) ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas X. Bila nilai Koefisien Determinasi sama dengan 0 (R 2 =0) artinya variasi Ytidak dapat diterangkan oleh X sama sekali. Sementara bila R 2 =1, artinya variasi Y secara keseluruhan dapat diterangkan oleh X. dengan kata lain R 2 =1,maka semua pengamatan berada tepat pada garis regresi. Dengan demikian baik atau buruknya suatu persamaan regresi ditentukan oleh R 2 --nya yang mempunyai nilai antara nol dan satu. b. Pengujian Model Regresi Data Panel (Uji F) Pengujian Model Regresi Data Panel (Uji F) pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independent yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap semua variabel dependen. Dalam uji ini kita melihat pengaruh variabel earning

17 76 per share dan dividend payout ratiobersama-sama terhadap variabel dependen harga saham. Dengan demikian, secara umum hipotesisnya dituliskan sebagai berikut. H 0 : ß1 = ß2= ß3 = 0, artinya secara bersama-sama tidak ada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. H a : ß1 ß2 ß3 0, artinya secara bersama-sama ada pengaruh variable independen terhadap variabel dependen. Statistik uji : Dengan R 2 = koefisien determinasi n = jumlah cross section T= jumlah time series K= jumlah variabel independen Kriteria pengujian : Jika f hitung f tabel maka H 0 diterima dan H a ditolak Jika f hitung f tabel maka H 0 ditolak dan H a diterima atau jika signifikansi <α, maka H 0 ditolak, jika signifikansi >α, maka H 0 diterima.

18 77 Jika H 0 diterima, berarti variable independen tidak berpengaruh nyata terhadap variable dependen. Sebaliknya, jika H 0 ditolak berarti variable independen berpengaruh nyata terhadap variable dependen. 6. Analisis Koefisien Regresi Data Panel (Uji t) Analisis koefisien regresi data panel digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi Earning Per Share dan Dividend Payout Ratiosecara parsial berpengaruh terhadap harga saham. Langkah-langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut (Gujarati, 2012): a. Merumuskan hipotesis Ho: secara parsial tidak ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Ha: secara parsial ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. b. Menentukan tingkat signifikansi (α) sebesar 0,05 c. Membandingkan t hitung dengan t tabel. Jika t hitung lebih besar dari t tabel maka Ha diterima. Statistik pengujian (Gujarati,2012) Dimana ß1 = Koefisien regresi Se(ß1) = Standar error koefisien regresi

19 78 Kriteria Pengujian jika t tabel < -t hitung dan t hitung < t tabel variable independen secara individu berpengaruh terhadap variable dependen jika t hitung < -t tabel dan t hitung > t tabel variable independen secara individu berpengaruh terhadap variable dependenatau jika signifikansi <α, maka H 0 ditolak, jika signifikansi >α, maka H 0 diterima. d. Berdasarkan probabilitas Ha akan diterima jika nilai probabilitasnya kurang dari 0,05 (α) e. Membandingkan t hitung dengan t tabel Menentukan variabel independen mana yang mempunyai pengaruh paling dominan terhadap variabel dependen. Hubungan ini dapat dilihat dari koefisien regresinya.