BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi

1 44 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dimana pendekatan ini menekankan analisisnya pada data-data numeral (angka) yang diolah dengan statistika. Dengan metode kuantitatif akan diperoleh signifikansi hubungan antar variabel yang diteliti. Desain penelitian ini termasuk desain penelitian sebab akibat antara dua variabel atau lebih, penelitian ini sering disebut dengan penelitian kausatif. Desain kausal berguna untuk mengkur hubungan antar variabel penelitian atau berguna untuk menganalisis bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lain. 1 Jadi, dalam penelitian ini menggambarkan hubungan dari masing-masing variabel independen yaitu current ratio, debt equity ratio, dan net profit margin terhadap earning per share. B. Variabel Penelitian a. Variabel Dependen Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Earnings Per Share. Earnings Per Share adalah perbandingan antara laba bersih dengan seluruh jumlah lembar saham biasa yang beredar. Variabel Earnings Per Share dinyatakan dengan lambang EPS. Variabel EPS digunakan 1 Husein Umar, Desain Penelitian Akuntansi Keperilakuan (Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada, 2008), hlm.8.

2 45 untuk menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memberikan imbalan (return) pada setiap lembar saham biasa. b. Variabel Independen Variabel indepeden yang digunakan dalam penelitian ini adalah Current Ratio, Debt Equity Ratio, dan Net Profit Margin.Berikut definisi operasional variabel independen dalam penelitian ini: 1. Current Ratio (CR) Current Ratio adalah perbandingan antara aset lancar dengan kewajiban jangka pendek. Current Ratio mendapat mengindikasikan adanya aset lancar yang menganggur yang berdampak tidak baik bagi profitabilitas. Variabel Current Ratio ini dinyatakan dengan lambang CR. Variabel ini diukur dengan rumus sebagaiberikut: 2. Debt Equity Ratio (DER) Debt Equity Ratio adalah perbandingan jumlah seluruh utang perusahaan (baik jangka pendek maupun jangka panjang) terhadap jumlah modal perusahaan. Debt Equity Ratio mengukur tingkat penggunaan utang dibanding ekuitas. Variabel independen Debt

3 46 Equity Ratio ini dinyatakan dengan lambang DER dan diukur dengan rumus sebagai berikut: 2. Net Profit Margin (NPM) Net Profit Margin adalah perbandingan antara laba bersih dengan penjualan bersih perusahaan. Variabel Net Profit Margin dilambangkan dengan NPM. NPM ini menunjukkan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba bersih dari setiap rupiah penjualan. Variabel independen ini dirumuskan dengan rumus : Tabel 3.1 Operasional Variabel: Variabel Indikator Skala Rumus Sumber data Earnings Perbandingan antara Rasio Earning Per Share = Sekunder Per Share laba bersih dengan jumlah saham Laba bersih setelah pajak Jml lembar saham yg beredar Current Ratio Perbandingan antara aset lancar dengan Rasio Current Ratio = Aktiva Lancar Sekunder kewajiban jangka Hutang Lancar pendek Debt Perbandingan antara Rasio Debt Equity Ratio = Sekunder

4 47 Equity total hutang dan total Total Hutang Ratio ekuitas Total Ekuitas Net Profit Perbandingan antara Rasio Net Profit Margin= Sekunder Margin laba bersih dengan Laba bersih setelah pajak penjualan bersih Penjualan perusahaan. C. Populasi dan Sampel Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) untuk periode waktu 2010, 2011, 2012, 2013 dan 2014 yaitu 30 perusahaan. Sampel adalah suatu porsi atau bagian dari populasi tertentu yang menjadi perhatian. Sampel yang digunakan adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII). Tabel 3.2 Populasi perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index(JII) periode No Kode Nama Perusahaan 1 AALI Astra Argo Lestari Tbk. 2 ADRO Adaro Energy Tbk. 3 AKRA AKR Corporindo Tbk. 4 ASII Astra International Tbk. 5 ASRI Alam Sutra Realty Tbk. 6 BMTR Global Mediacom Tbk. 7 BSDE Bumi Serpong Damai Tbk. 8 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk. 9 CTRA Ciputra Development

5 48 10 EXCL XL Axiata Tbk. 11 ICBP Indofood CBP Sukses makmur Tbk. 12 INCO Vale bindonesia Tbk. 13 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk. 14 INTP Indocement unggal Prakarsa Tbk. 15 ITMO Indo Tambangraya Megah Tbk. 16 JSMR Jasa Marga Tbk. 17 KLBF Kalbe Farma Tbk. 18 LPKR Lippo Karawaci Tbk. 19 LSIP PP London Sumatra Indonesia Tbk. 20 MNCN Media Nusantara Citra Tbk. 21 MPPA Matahari Putra Prima Tnk. 22 PGAS Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk. 23 PTBA Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) Tbk. 24 SILO PT. Siloam International Hospitals Tbk. 25 SMGR Semen Indonesio (Persero)Tbk. 26 SMRA Summarecon Agung Tbk. 27 TLKM Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk 28 UNTR United Tractors Tbk. 29 UNVR Unilever Indonesia Tbk. 30 WIKA Wijaya Karya Tbk. Pemilihan sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Purposive Sampling, yaitu pemilihan sampel secara tidak acak yang informasinya diperoleh dengan menggunakan pertimbangan tertentu dimana umumnya disesuaikan dengan tujuan atau masalah penelitian. Sampel dalam penelitian ini sebanyak 7 perusahaan dipilih berdasarkan kriteria sebagai berikut:

6 49 1. Perusahaan-perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) secara berturut-turut untuk periode Perusahaan tersebut menerbitkan laporan keuangan untuk periode yang telah diaudit. 3. Perusahaan memiliki data earning per share lengkap periode Perusahaan tersebut total asset dan total ekuitasnya selalu tumbuh untuk periode Menampilkan data dan informasi yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi Earnings Per Share pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index untuk periode Table 3.3 Sampel perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) Periode No KODE Nama Perusahaan 1 AALI Astra Agro Lestari Tbk. 2 ASII Astra International Tbk. 3 INCO Vale Indonesia Tbk. 4 INTP Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. 5 KLBF Kalbe Farma Tbk. 6 LSIP PP London Sumatra Indonesia Tbk. 7 UNTR United Tractors Tbk.

7 50 D. Jenis dan Sumber data Data yang digunakan dalm penelitian ini adalah data sekunder. Datat sekunder adalah jenis data yang diperoleh dan digali melalui hasil pengolahan pihak kedua dari hasil penelitian lapangannya. 2 Data sekunder dalam penelitian ini berupa laporan keuangan tahunan yang telah diaudit yang memenuhi kriteria sampel tersebut secara berturut-turut dari tahun 2010 hingga Semua kebutuhan sumber data tersebut diperoleh dari E. Teknik Pengumpulan Data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan metode dokumentasi yaitu dengan melakukan pengumpulan data yang sudah tersedia atau terdokumentasi, berupa laporan keuangan yang telah diaudit terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) tahun 2010, 2011, 2012, 2013 dan 2014 melalui F. Analisis Data Dalam penelitian ini analisis data yang digunakan yaitu analisis kuantitatif. analisis kuantitatif berfungsi untuk melihat pola hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. 3 Penjelasan menegenai pola hubungan tersebut dalam penelitian ini digunakan pendekatan analisis rehresi linier berganda. 2 Muhammad Teguh, Metodologi Penelitian Ekonomi: Tewoti dan Aplikasi (Jakarta:PT Raja Grafindo Persada, 2005), hlm Daru Purnomo, Statisitik Sosial dan Aplikom (Salatiga:Widya Sari Press, 2012), hlm.3.

8 51 a. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan mendiskripsikan variabel-variabel dalam penelitian. Alat analisis yang digunakan disini adalah nilai maksimum, nilai minimum, rata-rata (mean) dan standar deviasi untuk mendeskripsikan variabel penelitian. 4 b. Uji Asumsi Klasik Sebelum dilakukan analisis linier berganda, untuk menjamin kenormalan distribusi data agar hasil analisis penelitian tidak bias, maka terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik meliputi empat uji, yaitu: uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokolerasi. 5 Berikut ini penjelasan dari keempat uji tersebut: 1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menegetrahui apakah model regresi variabel dependen dan variabel independen keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. 6 Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Seperti yang diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar, maka uji 4 Muhammad, Metodologi Penelitian Ekonomi Islam: Pendekatan Kuantitatif (Jakarta: Rajawali Pers, 2013), hlm Ibid, hal:131 6 Mundrajat Kuncoro, Metode Kuantitatif: Teori dan Aplikasi Untuk Bisnis dan Ekonomi. (Yogyakarta:UPP STIM YKPN. 2007), hal.94.

9 52 stasistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. 7 Pengujiannya dapat dilakukan dengan grafik dan analisis statistik. Dalam analisis grafik, distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya 8.Uji ini dilakuakn dengna cara melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal grafik. dasr pengambilan keputusannya adalah: a) Jika data meneyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b) Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Sedangkan pada uji statistik, normalitas residual dapat diuji dengan menggunakan uji statistik non-parametrik Kolmogorov- Smornov (K-S). Jika hasil Kolmogrov-Smornov menunjukkan nilai signifikan diatas 0,05 maka data residual terdistribusi dengan normal. 7 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, Semarang:Universitas Diponegoro, Edisi 5), hlm Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang:Universitas Diponegoro, Edisi 5), hlm.160

10 53 2. Uji Multikolinieritas Uji Multikolinieritas diartikan sebagai adanya hubungan erat dari variabel-variabel penjelas. 9 Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya antar korelasi naribel independend. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen atau nilai korelasi antar sesame variabel independend = 0 yang disebut dengan variabel orthogonal. Ada tidaknya korelasi multikolinieritas dapat dideteksi dengan cara: a) Nilai R 2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi `empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabelvariabel independend banya yang tidak signifikan mempengaruhi variabel independen. b) Menganalisi matrik korelasi variabel-variabel independend. Jika antar variabel independend ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya 0,90) maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolieritas. c) Multikolinieritas dapat juga dilihat dari tolerance dan lawannya Varian Inflantion Factor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel independend yang terplih yang tidak dijelaskan oleh variabel lainnya. Nilai toleransi yang 9 Said Kelana Asnawi dan Chandra Wijaya, Riset Keuangan:Pengujian-Pengujian Empiris (Jakarta: PT. Graha Pustaka Utama, 2005), hlm.204.

11 54 rendah = nilai VIF yang tinggi (VIF = 1/tolerance) Nilai cutoff yang digunakan adalah nilai tolerance <0,10 atau VIF > Uji heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians residualnya tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Pengujian ada tidaknya gejala hereokedastisitas mem111akai metode grafik dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada scatterplot dari variabeldependen, dimana jika tidak terdapat pola tertentu maka tidak terjadi heteroskedisitas dan begitu juga sebaliknya. 10 Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel yaotu ZPRED denga residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adala Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual (Y prediksi Y yang sesungguhnya ) yang telah di-studentized. 11 Pengujian heteroskedastisitas dapat juga dengan menggunakan cara menetapkan unstandardized residual regresi yang diabsolutkan, kemudian dijadikan variabel terikat dan 10 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang:Universitas Dipo11negoro, Edisi 5), hlm ibid

12 55 selanjutnya dikorelasikan dengan masing-masing variabel bebas, di mana: a. Apabila signifikansi korelasi antara variabel bebas dengan unstandardized residual absolute 0,05, maka variabel bebas yang bersangkutan mengalami problem b. Apabila signifikansi korelasi antara variabel bebas dengan unstandardized residual absolute > 0,05, maka variabel bebas yang bersangkutan tidak mengalami problem heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedatisitas menggunakan uji glejser. Uji glejser dilakukan dengan meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolut residualnya. Sebagai pengertian dasar, residual adalah selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi dan absolut adalah nilai mutlaknya. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan absolute residual lebih dari 0.05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. 4. Uji Autokorelasi Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari

13 56 autokolerasi. autokorelasi terjadi karena ada obervasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu dengan yang lainnya. Jika lebih besar dari 0.05 maka berarti tidak ada gejala autokorelasi dalam model tersebut. Untuk mendeteksi gejala autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson (DW). DW test sebagai bagian dari statistik non parametrik dapat digunakan untuk menguji korelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lag diantara variabel independen. DW test dilakukan dengan membuat hipotesis: 12 Ho : tidak ada autokorelasi ( r = 0 ) Ha : ada autokorelasi ( r 0 ) Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah: a. Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound (du) dan (4 du) maka koefisien autokorelasi = 0, berarti tidak ada autokorelasi. b. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (dl) maka koefisien autokorelasi > 0, berarti ada autokorelasi positif. c. Bila nilai DW lebih besar dari (4-dl) maka koefisien autokorelasi < 0, berarti ada autokorelasi negatif. 12 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, h. 111.

14 57 d. Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak antara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan. c. Uji Regresi Linier Berganda Metode regresi linear berganda diterapkan untuk mengetahui arah hubungan antara dua atau lebih variabel independen dengan variabel dependen, apakah memiliki hubungan positif atau negatif. Model regresi ini adalah teknik analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara variabel dependen dengan beberapa varibel independen. 13 Sehingga model regresi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : EPS = α0 + β1 CR + β2 DER + β3 NPM + ε Keterangan: EPS CR DER NPM α β ε = Earnings Per Share = Current Ratio = Debt Equity Ratio = Net Profit Margin = Konstanta = Koefisien Regresi = Error d. Uji Hipotesis Dari analisis regresi ini, kemudian dilakukan hipotesis yang telah dibuat dengan melihat hasil output oleh data menggunakan SPSS,diantaranya: hlm Daru Purnomo, Statistik Sosial dan Aplikom (Salatiga: Widya Sari Press, 2012),

15 58 1. Uji Statistik t Untuk mengetahui atau menguji apakah ada satu variabel penjelas dalam persamaan regresi. 14 Uji t ini pada dasarnya menunjukkan sewberapa jauh pengaruh antara masing-masing variabel independen secara individual (parsial) terhadap variabel dependen. Apabila nilai signifikansi < 0,05 maka terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen. Pengambilan keputusan menggunakan angka pembanding t table dengan kriteria: Jika t hitung > t table H 0 ditolak, H 1 diterima Jika t hitung < t table H 0 diterima, H 1 ditolak. 2. Uji Statistik F Pengujian signifikansi persamaan dilakukan dengan menggunakan uji F yang bertujuan untuk mengetahui apakah varibel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependennya. Berdasarkan perhitungan dengan uji F apabila nilai F hitung > F tabel 5% dapat diterima pada kepercayaan 95%. 3. Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi digunakan sebagai alat analisis untuk menunjukkan besarnya pengaruh dari variabel independend yang terdiri dari CR,DER, dannpm, terhadap variabel dependen yaitu EPS. Koefisien determinasi berkisar antara 0 (nol) sampai dengan 1 14 Said Kelana Asnawi dan Chandra Wijaya, Riset Keuangan (Pengujian pengujian Empiris) (Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2005), hlm.260.

16 59 (satu). Apabila besarnya koefisien determinasi suatu persamaan mendekati 0 (nol) maka semakin mendekati 1 (satu) maka semakin besar pula pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.