BAB III METODE PENELITIAN. mengenai pengaruh free cash flow, leverage, payout, undervalue, dan size terhadap

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Desain penelitian meliputi serangkaian pilihan pengambilan keputusan rasional, sehingga data yang diperlukan peneliti dapat dikumpulkan serta dianalisis untuk mencapai solusi (Sekaran dan Bougie, 2013). Penelitian ini merupakan hypothesis testing yang bertujuan untuk menguji hipotesis yang diajukan oleh peneliti mengenai pengaruh free cash flow, leverage, payout, undervalue, dan size terhadap keputusan pembelian kembali saham (share repurchase). Pengujian hipotesis harus dapat menjelaskan sifat dari hubungan tertentu, memahami perbedaan antara kelompok atau independensi dua variabel atau lebih (Sekaran, 2006) Populasi dan Sampel Populasi adalah jumlah dari keseluruhan kelompok individu, kejadiankejadian yang menarik perhatian peneliti untuk diteliti atau diselidiki (Sekaran dan Bougie, 2013). Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan nonfinancial yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode Sampel dipilih dengan menggunakan teknik purposive sampling dengan kriteria yaitu perusahaan yang melakukan pembelian kembali saham (share repurchase) pada periode

2 Peneliti tidak menyertakan perusahaan yang termasuk dalam industri keuangan sebagai sampel karena memiliki perbedaan dengan perusahaan industri non-keuangan dalam hal sistem tata kelola, ketentuan pendanaan, dan ketentuan pembelian kembali saham (Indriyani dan Ratmono, 2014; Perdana dan Harahap, 2014) Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder yaitu data yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara, dimana data telah tersedia sehingga peneliti tidak perlu mengumpulkan sendiri (Sekaran dan Bougie, 2013). Data sekunder tersebut berasal dari laporan keuangan perusahaan yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia (BEI). Data-data tersebut diperoleh dari berbagai sumber, yaitu: 1. Fact Book pada periode Laporan keuangan perusahaan non-financial yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode Laporan tahunan BAPEPAM-LK Pengukuran Variabel Sekaran dan Bougie (2013) berpendapat bahwa variabel merupakan apa pun yang dapat membedakan atau membawa variasi pada suatu nilai. Nilai ini dapat berbeda dalam berbagai waktu untuk suatu objek atau orang yang sama, atau pada 36

3 waktu yang sama untuk objek atau orang yang berbeda. Definisi dan pengukuran masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini diuraikan sebagai berikut Variabel Dependen Variabel dependen adalah variabel yang menjadi fokus utama penelitian (Sekaran, 2006). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah share repurchase. Share repurchase merupakan program pembelian kembali saham biasa yang dilakukan oleh perusahaan terhadap saham perusahaan itu sendiri. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Stephen et al. (1998), share repurchase merupakan nilai dari pembelian kembali saham. Nilai tersebut dinyatakan dalam saham treasury pada laporan perubahan ekuitas dalam laporan keuangan tahunan perusahaan Variabel Independen Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel dependen baik secara positif atau negatif (Sekaran, 2006). Variabel independen dalam penelitian ini sebagai berikut Free Cash Flow Free cash flow merupakan jumlah arus kas diskresioner perusahaan yang salah satunya dapat digunakan untuk membeli saham kembali atau hanya untuk meningkatkan likuiditas perusahaan. Semakin besar nilai free cash flow, maka akan 37

4 semakin besar pula tingkat fleksibilitas keuangan perusahaan (Kieso et al., 2011). Free cash flow yang digunakan adalah free cash flow satu tahun sebelum pelaksanaan share repurchase. Rumus yang digunakan sesuai dalam penelitian Fenn dan Liang (1997) Leverage Leverage digunakan untuk mengetahui berapa banyak dana perusahaan yang dibiayai oleh utang. Nilai leverage yang digunakan adalah satu tahun sebelum pelaksanaan share repurchase dengan rumus menurut Fenn dan Liang (1997) adalah: Payout Variabel payout diukur dari rasio dividen yang dibayarkan terhadap net income. Nilai payout yang digunakan adalah satu tahun sebelum pelaksanaan share repurchase, dengan rumus untuk menghitung payout menurut penelitian Dittmar (2000) adalah: 38

5 Undervalue Undervalue mencerminkan nilai perusahaan yang dipersepsikan terlalu rendah oleh investor, sehingga manajemen perusahaan berkepentingan untuk menjaga nilai perusahaan agar tidak dinilai terlalu rendah. Ketika saham dinilai terlalu rendah (undervalued), salah satu kemungkinan yang dapat dilakukan manajemen adalah dengan melakukan pembelian kembali saham yang beredar dengan harapan dapat menaikkan harga saham, yang kemudian dapat berdampak pada meningkatnya nilai perusahaan. Pengukuran undervalue dalam penelitian ini diproksikan dengan nilai earning to price. Nilai undervalue dihitung satu tahun sebelum pelaksanaan share repurchase. Sesuai dengan penelitian yang dilakukan Yarram (2014), formula yang digunakan untuk mengukur undervalue adalah sebagai berikut Growth Pengukuran growth dalam penelitian ini diproksikan dengan nilai market value to book value. Nilai growth dihitung satu tahun sebelum pelaksanaan share repurchase. Sesuai dengan penelitian yang dilakukan Yarram (2014), growth dihitung dengan formula: 39

6 Size Pengukuran size dalam penelitian ini diproksikan dengan nilai logaritma natural dari total aset perusahaan. Nilai size dihitung satu tahun sebelum pelaksanaan share repurchase. Sesuai dengan penelitian yang dilakukan Dittmar (2000), ukuran perusahaan dilambangkan dengan size dengan formula: 3.5. Metode Analisis Data Analisis data dalam penelitian ini meliputi uji asumsi klasik yang dilakukan sebagai prasyarat untuk melakukan pengujian hipotesis, statistik deskriptif, dan pengujian hipotesis menggunakan analisis multiple linear regression. Pengujian dilakukan dengan menggunakan bantuan software SPSS versi Statistik Deskriptif Statistik deskriptif merupakan gambaran dari suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, nilai maksimum, dan nilai minimum. Pengujian ini dilakukan untuk memberikan gambaran mengenai distribusi dan perilaku data (Ghozali, 2011) Uji Asumsi Klasik Tujuan dilakukannya uji asumsi klasik adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya pelanggaran asumsi klasik pada penelitian dengan menggunakan dua atau lebih variabel independen. Terdapat empat macam uji asumsi klasik yaitu normalitas, 40

7 multikolinieritas, autokorelasi, dan heterokedastisitas. Uji asumsi klasik yang dilakukan sebelum melakukan pengujian uji hipotesis adalah berikut ini (Ghozali, 2011) Uji Normalitas Ghozali (2011) menyatakan bahwa uji normalitas bertujuan untuk menguji dalam model regresi apakah variabel pengganggu atau residual berdistribusi normal atau tidak. Terdapat dua cara untuk mendeteksi suatu residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Analisis grafik bertujuan untuk mendeteksi normalitas, dilakukan dengan melihat penyebaran data pada sumbu diagonal dari grafik normal plot atau dengan melihat histogram dari residualnya. Model regresi dinyatakan memenuhi normalitas apabila data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal. Terdapat kelemahan dalam analisis grafik ini, yaitu hasil yang diberikan kurang akurat karena hanya secara visual saja terlihat normal namun secara statistik dapat terjadi hal yang sebaliknya, khususnya untuk sampel yang berjumlah kecil. Uji normalitas yang digunakan selanjutnya adalah uji statistik non-parametrik Kolmogrov-Smirnov. Alat uji ini digunakan untuk memberikan angka-angka yang lebih detail untuk menguatkan apakah dari data-data yang digunakan terjadi normalitas atau tidak. Kriteria yang digunakan adalah normalitas dapat terjadi apabila 41

8 hasil dari uji Kolmogrov-Smirnov lebih dari 0,05. Nilai signifikansi dari residual yang terdistribusi secara normal jika nilai Asymp. Sig (1-tailed) dalam uji One-Sample Kolmogrov-Smirnov lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa ANOVA terdapat variabel residual yang terdistribusi normal Uji Multikolinieritas Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen (Priyatno, 2011). Adanya korelasi diantara variabel independen menunjukkan terdapat masalah multikolinieritas. Cara yang dilakukan untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas dalam sebuah regresi adalah sebagai berikut (Ghozali, 2011). 1) Jika nilai tolerance-nya lebih dari 0,10 maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolineritas, dan sebaliknya jika nilai tolerance kurang dari 0,10 maka terjadi multikolinearitas. 2) Jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) kurang dari 10, maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolinieritas, dan sebaliknya jika nilai VIF lebih dari 10 maka dinyatakan terdapat multikolinieritas. 42

9 Uji Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji dalam model regresi apakah terjadi ketidaksamaan varians dari residual antara satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari satu residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka dinyatakan homokedastisitas, dan jika berbeda maka dinyatavan heterokedastisitas (Ghozali, 2011). Model regresi yang baik adalah yang dinyatakan homokedastisitas. Untuk mengetahui ada atau tidak gejala heteroskedastisitas, yaitu dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel dependen. Cara untuk mengetahuinya adalah melihat titik-titik pada grafik scatterplot antara variabel dependen dan residualnya atau antara SRESID dan ZPRED membentuk pola tertentu atau menyebar. Dimana sumbu Y merupakan nilai prediksi variabel dependen dan sumbu X merupakan residual (Y prediksi Y sesungguhnya) yang telah di-studentized (Ghozali, 2007). Berikut dasar pengujian heteroskedastisitas. 1) Apabila meunjukkan pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan terjadinya heteroskedastisitas. 2) Apabila menunjukkan pola dengan titik-titik yang menyebar diatas dan dibawah angka 0 sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji dalam model regresi linear apakah terdapat korelasi antara residual pada periode t dengan residual periode t-1. 43

10 perpustakaan.uns.ac.id Autokorelasi muncul karena observasi yang beruntun sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya masalah ini muncul karena residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Autokorelasi sering ditemukan pada pada time series karena gangguan pada seorang individu/kelompok cenderung mempengaruhi gangguan pada individu/kelompok yang sama pada periode berikutnya. Pada model regresi yang baik adalah yang tidak terdapat masalah autokorelasi Pengujian Hipotesis Uji hipotesis dilakukan menggunakan regresi linier berganda untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dengan menggunakan uji t dan uji F. Uji t digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara individual memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen, sedangkan uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Persamaan multiple linear regression untuk pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah: Dimana: SR = Share Repurchase FCF = Free Cash Flow LEV = Leverage PAYOUT= Payout UND = Undervaluation Size = Size e =error 44

11 Uji Koefisien Determinansi (adjusted ) Koefisien determinasi adalah nilai yang menunjukkan seberapa besar variabel independen dapat menjelaskan variabel dependennya. Nilai koefisien determinasi dilihat pada hasil pengujian regresi berganda untuk variabel independen dan variabel dependen. Menurut Ghozali (2006), kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi yaitu bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka pasti meningkat tidak mempedulikan apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Penelitian ini menggunakan nilai adjusted untuk menilai model regresi, karena nilai adjusted dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model. Semakin besar nialai adjusted semakin besar pula variabel independen dapat menjelaskan variabel dependennya Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji statistik F pada bertujuan untuk menunjukkan bahwa semua variabel independen yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Ghozali, 2006). Pengujian hipotesis dengan uji statistik F dilakukan dengan menggunakan signifikansi level 0,05 (α=5%). Adapun kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis sebagai berikut. 45

12 1) H0 diterima dan Ha ditolak, apabila nilai signifikansi lebih dari nilai alpha 0,05, berarti variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen atau dapat dikatakan bahwa model regresi tidak signifikan. 2) H0 ditolak dan Ha diterima, apabila nilai signifikansi kurang dari nilai alpha 0,05, berarti variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen atau dapat dikatakan bahwa model regresi signifikan Uji Regresi Parsial (Uji Statistik t) Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2006). Pengujian dilakukan dengan menggunakan signifikansi level 0,05 (α=5%). Adapun kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis adalah sebagai berikut. 1) H0 diterima dan Ha ditolak, apabila nilai signifikansi lebih dari nilai alpha 0,05 yang 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 yang berarti variabel independen secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen. 46