BAB III METODOLOGI PENELITIAN. sebelumnya dengan fokus terletak pada penjelasan hubungan antar variabel. Jadi

Transkripsi

1 25 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Jenis penelitian adalah explanatory research, yaitu penelitian yang menyoroti hubungan antar variabel penelitian dan menguji hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya dengan fokus terletak pada penjelasan hubungan antar variabel. Jadi penelitian ini mencoba menjelaskan fenomena yang ada (Jogiyanto, 2004). B. Populasi dan Sampel B.1 Populasi Populasi penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sejak tahun 2009 sampai dengan 2011, yaitu sebanyak 131 perusahaan manufaktur. Perusahaan manufaktur adalah industry pengolahan barang mentah/baku menjadi barang jadi. B.2 Sampel Dari sejumlah perusahaan tersebut maka diambil teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling, pengambilan sampling dilaksanakan dengan pertimbangan tertentu. Adapun yang menjadi kriteria atau pertimbangan dalam pengambilan sampel adalah : 1) Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sejak tahun 2009 sampai dengan 2011 secara terus menerus.

2 26 2) Perusahaan tersebut memiliki laporan keuangan yang lengkap untuk dijadikan sebagai data penelitian serta mudah diakses dengan menggunakan internet, sehingga sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 12 perusahaan manufaktur, perusahaan tersebut adalah ACES, AMRT, CSAP, HERO, KOIN, LPPF, MTSM, RALS, SONA, TKGA, MAPI dan RIMO. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari berbagai sumber. Rasio keuangan diperoleh melalui laporan keuangan perusahaan yang dipublikasikan melalui Indonesian Capital Market Directory (ICMD), dan C. Hipotesis Ha1 : Working Capital to Total Assets ratio (WCTA) berpengaruh signifikan terhadap prediksi kesehatan perusahaan Ha2 : Retained Earnings to Total Assets ratio (RETA) berpengaruh signifikan terhadap prediksi kesehatan perusahaan Ha3 : Earnings Before Interest and Tax to Total Assets ratio (EBITTA) berpengaruh signifikan terhadap prediksi kesehatan perusahaan Ha4 : Market Value of Equity to Book Value of Debt ratio (MVEBVL) berpengaruh signifikan terhadap prediksi kesehatan perusahaan

3 27 Ha5 : Sales to Total Assets ratio (STA) berpengaruh signifikan terhadap prediksi kesehatan perusahaan. D. Data Penelitian Data berasal dari data sekunder yang didapat dari berbagai sumber, khususnya dengan menggunakan internet yaitu pada web Dari sumber ini kemudian dipilah perusahaan-perusahaan yang memiliki data laporan yang lengkap dan mudah diakses. D.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang dipublikasikan dan sumber data dari Pojok BEI Universitas Mercubuana dan mengakses pada web D.2 Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data perusahaan adalah dengan cara non probabilitas sampling, khususnya pada dengan teknik purposive sampling. Pengambilan sampling dilaksanakan dengan pertimbangan pada data yang mudah diakses dengan menggunakan internet dan memiliki laporan keuangan yang lengkap. Perusahaan tersebut adalah ACES, AMRT, CSAP, HERO, KOIN, LPPF, MTSM, RALS, SONA, TKGA, MAPI dan RIMO.

4 28 F. Metode Analisis Data Analisis yang digunakan untuk menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi harga saham perusahaan manufaktur adalah dengan menggunakan analisis regresi berganda. F.1 Rasio Altman Rasio yang digunakan dalam penelitian ini adalah Working capital to Total Assets, Retained Earning to Total Assets, EBIT to Total Assets, Market Value of Equity to Book Value of Total Assets, dan Sales to Total Assets. Adapun model regresi yang digunakan adalah : Y = a + b 1 WCTA + b 2 RETA + b 3 EBITTA + b 4 MVEBVL + b 5 STA Keterangan : Y A = z Score = konstanta b1,b2,b3,b4,b5 WCTA = nilai koefisien regresi =Working capital to total assets RETA = Retained earnings to total assets EBITTA = EBIT to total assets MVEBVL = Market value of equity to book value of total debts STA = Sales to total assets

5 29 F.2 Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas Uji ini dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel bebas dan variabel terikat mempunyai atau berasal dari distribusi normal atau tidak. (Gujarat,1997:66). Hasil penelitian menunjukkan bahwa data yang digunakan memiliki distribusi normal. 2. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model analisis regresi menunjukan adanya hubungan linear antara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi (Ghozali, 2008). Hasil penelitian akan menunjukkan apakah data yang digunakan ada atau tidak memiliki gejala multikolinieritas. 3. Uji gejala Autokorelasi Autokorelasi berarti terjadi korelasi antara anggota serangkaian observasi yang tersusun dalam rangkaian waktu (Time series). Untuk menguji adanya Autokorelasi digunakan metode Durbin Watson (Uji DW) dalam Gujarati (1997: ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa data yang digunakan tidak memiliki gejala autokorelasi. 4. Uji gejala Heteroskedastesitas Adalah suatu keadaan dimana masing-masing kesalahan pengganggu dari variabel bebas mempunyai varian yang berbeda. Bila terjadi heteroskedastesitas

6 30 sedangkan asumsi lain terpenuhi maka model tidak lagi efisien. Hasil penelitian menunjukkan data yang digunakan tidak memiliki gejala heterokedastisitas. F.3 Pengujian Hipotesis Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fitnya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F dan nilai statistik t. Perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana Ho ditolak). Sebaliknya disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima (Ghozali, 2005). 1. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variable dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang (crossection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi (Ghozali, 2005).

7 31 2. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statisitk F) Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersamasama terhadap variable dependen/terikat. Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau : Ho : b1 = b2 =...=bk = 0 artinya, apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (HA) tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau : HA : b1 b2... bk 0 artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen (Ghozali, 2005). Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut : 1) quick look : bila nilai F lebih besar daripada 4 maka Ho dapat ditolak pada derajat kepercayaan 5%. Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen. 2) Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Bila nilai F hitung lebih besar daripada nilai F tabel, maka Ho ditolak dan menerima HA. 3. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) Uji statisitk t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi

8 32 variabel dependen. Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (bi) sama dengan nol, atau : Ho : bi = 0 artinya apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variable dependen. Hipotesis alternatifnya (HA) parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau : HA : bi 0 artinya, variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen (Ghozali, 2005).