BAB III METODE PENELITIAN. obyek penelitian pada indeks saham Jakarta Islamic Index (JII) yang

Transkripsi

1 29 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilaksanakan di DKI Jakarta, dengan menggunakan obyek penelitian pada indeks saham Jakarta Islamic Index (JII) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang berlokasi di DKI Jakarta, pertimbangan ini dipilih karena peneliti dengan mudah memperoleh data yang bersifat sekunder maupun data primer. Data diperoleh melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia yang beralamat di Waktu penelitian dilaksanakan selama 6 bulan. B. Desain Penelitian Penelitian ini di desain untuk mengetahui dan menjawab permasalahan dari hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya. Yin (1989:29) menyimpulkan bahwa desain penelitian adalah semacam cetakbiru suatu penelitian, yang berkaitan dengan persoalan logikal yang dihadapi peneliti dalam menyusun desain penelitiannya, yaitu apa pertanyaan penelitiannya, apa data yang relevan, apa data yang dikumpulkan, dan bagaimana menganalisis hasilnya. Desain penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut:

2 30 1. Penelitian ini merupakan penelitian explanatory, yaitu penelitian yang mencari hubugan yang baru atau yang telah ada antar variabel. Menurut Umar (1999:36) penelitian eksplanatori (explanatory research) adalah penelitian yang bertujuan untuk menganalisis hubungan-hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lainnya. 2. Penelitian ini merupakan penelitian ex post facto, yang berarti penelitian ini dilakukan untuk mengetahui penyebab dari peristiwa yang telah terjadi, Menurut Eko (2012) penelitian ex post facto adalah penyelidikan empiris yang sistematis di mana ilmuan tidak mengendalikan variabel bebas secara langsung karena perwujudan variabel tersebut telah terjadi, atau karena variabel dalam penelitian tersebut tidak dapat dimanipulasi. 3. Ditinjau dari tujuan penelitian, maka penelitian ini dikategorikan sebagai studi kausal yang bertujuan untuk mencari dan menjelaskan hubungan rasio keuangan ROA, DER, PBV terhadap return saham pada Jakarta Islamic Index (JII).

3 31 C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel Dalam penelitian ini ditetapkan variabel dependen (y) adalah return saham, sedangkan variabel independen terdiri dari ROA (x1), DER (x2), dan PBV (x3). 1. Variabel Dependen a. Return Saham Variabel dependen adalah suatu variabel yang dipengaruhi oleh variabel independen. Pada penelitian ini variabel dependen adalah return saham. Return saham adalah hasil yang diperoleh dari selisih harga ketika dilakukan pembelian pada periode tertentu terhadap periode yang akan datang. Pada penelitian ini return saham yang menjadi variabel adalah yang berkaitan dengan capital gain, yaitu selisih harga saham periode yang lalu dengan periode pada saat ini. Dalam menghitung return saham maka digunakan harga saham setiap periode pada tahun tertentu untuk mendapatkan rata-rata harga saham. Untuk menghitung return saham dapat digunakan rumus sebagai berikut (Jogiyanto, 2003): Keterangan: = Ri = return saham i pada periode t. Pt Pt-1 = harga penutupan saham i pada periode t (periode terakhir). = harga penutupan saham i pada periode sebelumnya (awal).

4 32 2. Variabel Independen a. Return on Asset (ROA) Return on Asset (ROA) dalam penelitian ini merupakan variabel independen. Return on Asset (ROA) adalah rasio yang biasa digunakan untuk mengukur mengukur kemampuan manajemen dalam menghasilkan pendapatan dari pengelolaan asset perusahaannya. Return on Asset (ROA) dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut (Prihadi, 2010): = NIAT = Net Income After Tax (laba bersih sesudah pajak) b. Debt to Equity Ratio (DER) Debt to Equity Ratio (DER) dalam penelitian ini merupakan variable independen. Debt to Equity Ratio (DER) adalah perbandingan antara hutang dan modal. Bertambah besarnya Debt to Equity Ratio (DER) suatu perusahaan menunjukkan risiko distribusi laba usaha perusahaan akan semakin besar terserap untuk melunasi kewajiban perusahaan (Purwanto dan Haryanto, 2004). Debt to Equity Ratio (DER) dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut (Prihadi, 2010): =

5 33 c. Price to Book Value (PBV) Price to Book Value (PBV) dalam penelitian ini merupakan variable independen. Price to Book Value (PBV) adalah rasio yang menunjukkan sejauh mana perusahaan dapat menciptakan nilai perusahaan yang relative terhadap jumlah modal yang telah diinvestasikan. Secara matematis Price to Book Value (PBV) dapat dirumuskan sebagai berikut (Prihadi, 2010): = D. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi adalah jumlah total keseluruhan dari subjek penelitian. Pada suatu penelitian dimungkinkan untuk menjadikan sebuah populasi untuk diteliti, namun ada juga yang mengambil sebagian dari keseluruhan obyek penelitian ketika diteliti. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan yang terdaftar pada Jakarta Islamic Index (JII) di Bursa Efek Indonesia dengan tahun pengamatan dimulai pada tahun 2012 sampai Teknik pengambilan sampel dilakukan melalui teknik non-probilitas yang dimana peneliti tidak memberikan peluang atau kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi akan dipilih menjadi sampel dengan menggunakan metode purposive sampling dari keseluruhan populasi yang ada ditentukan kriteria dan kualifikasi tertentu terhadap sampel sebagai berikut:

6 34 1. Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang rutin mengumumkan laporan keuangan tahunannya selama periode Dikhususkan pada saham perusahaan (emiten) yang terdaftar pada Jakarta Islamic Index (JII) selama periode penelitian Perusahaan yang tercatat memilki ketersediaan dan kelengkapan data harga saham selama periode Dari total populasi pada Jakarta Islamic Index (JII) di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode , maka ditentukan 19 perusahaan yang memenuhi kriteria, adalah sebagai berikut: Tabel 3.1 Data Sampel Penelitian No. Kode Nama Saham 1. AALI Astra Agro Lestari Tbk. 2. ADRO Adaro Energy Tbk 3. AKR AKR Corporindo Tbk. 4. ASII Astra International Indonesia Tbk. 5. ASRI Alam Sutera Realty Tbk. 6. CPIN Charoend Pokphand Indonesia Tbk. 7. ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. 8. INCO Vale Indonesia Tbk. 9. INDF Indofood Sukses Makmur Tbk.

7 INTP Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. 11. ITMG Indo Tambang Raya Megah Tbk. 12. KLBF Kalbe Farma Tbk. 13. LPKR Lippo Karawaci Tbk. 14. LSIP London Sumatera Plantation Tbk. 15. PGAS Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk. 16. PTBA Tambang Batubara Bukit Asam Tbk. 17. SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk. 18. UNTR United Tractors Tbk. 19. UNVR Unilever Indonesia Tbk. Sumber: ICMD dan E. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data menggunakan teknik pengumpulan data arsip (dokumentasi) dan studi pustaka (library research) yang dilihat berdasarkan laporan keuangan yang dirilis oleh perusahaan melalui Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode Data rasio keuangan yang terdiri dari Return on Asset (ROA), Debt to Equity Ratio (DER), dan Price to Book Value (PBV) diperoleh dari perhitungan yang disediakan oleh data Bursa Efek Indonesia (BEI). Sedangkan data return saham diperoleh dari perhitungan menggunakan rumus return saham pada harga saham yang tersedia pada data Bursa Efek Indonesia (BEI).

8 36 F. Metode Analisis Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data kuantitatif, untuk memperkirakan secara kuantitatif pengaruh dari beberapa variabel independen secara sendiri dan secara simultan terhadap variabel dependen. Dalam setiap penelitian biasa ditemukan masalah mengenai ketersediaan data dari tiap variabel yang akan kita teliti. Model data yang digunakan dalam penelitian ini adalah model analisis regresi data panel. Pengujian yang dilakukan menggunakan time series dan cross section dengan harapan hasil pengujian akan lebih baik dibandingkan hanya menggunakan data cross-section atau data time series saja. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program komputer eviews Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap obyek yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa membuat analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku umum (Sugiyono, 2011:29). Statistik deskriptif bersifat menjelaskan data dalam ukuran-ukuran nilai angka yang dapat menggambarkan karakteristik data (Hariwijaya dan Triton, 2011:83). Analisis statistik deskriptif meliputi jumlah sampel, ratarata (mean), nilai maksimum, nilai minimum, dan standar deviasi.

9 37 2. Uji Stasioner Data Uji stasioneritas data adalah sebuah metode untuk melihat apakah data runtut waktu yang kita gunakan bersifat stasioner atau tidak. Dalam hal ini digunakan metode uji akar unit, tujuan dari uji stasioner adalah untuk menghindari terjadinya spurious regression. Metode pengujian stasioner data menggunakan metode ADF (Augmented Dickey Fuller). Kriteria pengujian stasioner adalah sebagai berikut: H0: data bersifat stasioner Ha: data bersifat tidak stasioner Nilai absolut t-statistic < nilai kritis uji pada tabel McKinnon pada berbagai tingkat kepercayaan (1%, 5%, dan 10%) atau Nilai Probability > tingkat signifikansi (0.05), maka secara statistik mampu menolak H0. 3. Analisis Regresi dengan Data Panel Menurut Winarno (2009), data panel dapat didefinisikan sebagai gabungan antara data silang (cross section) dengan data runtut waktu (time series). Nama lain dari panel adalah pool data, kombinasi data time series dan cross section, micropanel data, longitudinal data, analisis even history dan analisis cohort.

10 38 Tujuan digunakannya analisis data panel adalah untuk meningkatkan derajat kebebasan, mengurangi kolinearitas diantara variabel sehingga mampu memperoleh hasil estimasi yang efisien. (Nachrowi, 2006) Pada dasarnya penggunaan metode data panel memiliki beberapa keunggulan. Berikut adalah keunggulan metode data panel: 1. Panel data mampu memperhitungkan heterogenitas individu secara eksplisit dengan mengizinkan variabel spesifik individu. 2. Kemampuan mengontrol heterogenitas individu ini selanjutnya menjadikan data panel dapat digunakan untuk menguji dan membangun model perilaku yang lebih kompleks. 3. Data panel mendasarkan diri pada observasi cross section yang berulang-ulang (time series), sehingga metode data panel cocok untuk digunakan sebagai study of dynamic adjustment. 4. Tingginya jumlah observasi memiliki implikasi pada data yang lebih informatif, lebih variatif, kolinearitas antar variabel yang semakin berkurang, dan peningkatan derajat bebas (degrees of freedom-df), sehingga dapat diperoleh hasil estimasi yang lebih efisien. 5. Data panel dapat digunakan untuk mempelajari model-model perilaku yang kompleks. 6. Data panel dapat meminimalkan bias yang mungkin ditimbulkan oleh agregasi data individu.

11 39 Keunggulan-keunggulan tersebut memiliki implikasi pada tidak harus dilakukan pengujian asumsi klasik dalam model data panel (Ajija, dkk:2011). Persamaan regresi dengan data panel adalah sebagai berikut: Yit = β0 + β1x1it + β2x2it + β3x3it + eit Keterangan: Yit : Return saham β0 : Konstanta β1, β2, β3 : Koefisien variabel independen X1it : ROA X2it : DER X3it : PBV eit : Error Dalam analisis model data panel dikenal tiga pendekatan dalam mengestimasi regresi data panel, yaitu: a) Metode Common-Constant (Pooled OLS Method) b) Metode Fixed Effect (FEM) c) Metode Random Effect (REM)

12 40 a. Metode Common Effect Menurut Gujarati (2004) Metode common effect adalah pendekatan yang paling sederhana dalam data panel, yaitu mengasumsikan bahwa setiap unit memiliki slope dan koefisien sama, atau dengan kata lain metode ini mengasumsikan α konstan untuk setiap data, baik cross section maupun time series. Akan tetapi pada kenyataan di lapangan akan sangat sulit dalam penerapannya, dikarenakan setiap perusahaan itu memiliki karakteristik tersendiri, namun hal ini dapat diatasi dengan metode pendekatan selanjutnya apabila menggunakan data time series dan data cross section tanpa melihat perbedaan waktu dan individu, maka model persamaannya sebagai berikut : Yit = β0 + β1x1it + β2 lnx2it + β3 lnx3it + eit b. Metode Fixed Effect Seperti yang kita ketahui penggunaan pendekatan estimasi common effect sangat jauh berbeda dari keadaan sebenarnya, ini dikarenakan karakteristik antar perusahaan berbeda-beda, misalnya budaya perusahaan, gaya manajerial, sistem insentif, dan sebagainya. Salah satu cara paling sederhana mengetahui adanya perbedaan adalah dengan mengasumsikan bahwa intersep berbeda antar perusahaan sedangkan slope nya tetap sama antar perusahaan.

13 41 Model yang dimana terdapat perbedaan intersep dikenal sebagai model regresi fixed effect. Teknik model fixed effect adalah metode estimasi data panel dengan menggunakan variabel dummy untuk melihat adanya perbedaan intersep. Pengertian fixed effect ini didasarkan adanya perbedaan intersep antara perusahaan namun intersepnya sama antar waktu. Di samping itu, model ini juga mengasumsikan bahwa koefisien regresi (slope) tetap antar perusahaan dan antar waktu, maka model persamaannya sebagai berikut: Y it = β0 +β 1X 1it + β2x2it + β3x3it +β 4d 1it+ β 5d 2it+ β 6d 3it + e it c. Metode Random Effect Metode efek random menurut Winarno (2007), adalah metode yang digunakan untuk mengatasi kelemahan metode efek tetap yang menggunakan variabel contoh, sehingga model mengalami ketidakpastian. Pada model fixed effect terdapat kekurangan yaitu berkurangnya derajat kebebasan (Degree Of Freedom) sehingga akan megurangi efisiensi parameter. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dapat menggunakan pendekatan estimasi random effect. Pendekatan estimasi random effect ini menggunakan variabel gangguan (error terms). Variabel gangguan ini mungkin akan menghubungkan antar waktu dan antar perusahaan. Penempatan konstanta tidak lagi bersifat tetap tapi secara acak (random) sehingga persamaannya sebagai berikut: Yit = β0 + β1x1it + β2 X2it + β3x3it + eit

14 42 4. Pemilihan Model Data Dalam penelitian menggunakan data panel, maka harus dilakukan penentuan dari tiga model data yang ada, pemilihan model data tersebut dapat dilakukan dengan tiga metode yaitu uji chow, uji hausman, dan uji lagrange multiplier. 1. Uji Chow Uji chow adalah Chow Test adalah pengujian untuk memilih apakah model yang digunakan common effect model atau fixed effect model. Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: H0: Common Effect Model H1: Fixed Effect Model Menurut Ajija et al (2011:53), jika memperoleh hasil nilai F Hitung > F tabel maka menolak H0 yang berarti model yang digunakan adalah model fixed effect. Kriteria lain yang dapat digunakan adalah dengan likelihood test pada alat uji statistik jika nilai p-value cross-section chisquare α (taraf signifikansi 5%) atau nilai p-value cross-section F test juga α (taraf signifikansi 5%) maka model yang digunakan adalah model fixed effect. Jika sebaliknya, maka model yang digunakan adalah model common effect.

15 43 2. Uji Hausman Hausman Test adalah pengujian statistik sebagai dasar pertimbangan dalam memilih apakah menggunakan fixed effect model atau random effect model. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: H0: Random Effects Model H1: Fixed Effects Model Menurut Ajija et al (2011:54), apabila chi-square statistic chisquare tabel dan p-value signifikan maka menolak H0 yang berarti model yang digunakan adalah model fixed effect. Menurut Widarjono (2010:241), kriteria lain pengujian adalah jika nilai statistik hausman > nilai kritisnya (chi-square 5%, df) maka model yang digunakan adalah fixed effect, sedangkan jika nilai statistic hausman < nilai kritisnya (chi-square 5%, df) maka model yang tepat digunakan adalah random effect. 3. Uji Lagrange Multiplier Untuk mengetahui apakah model random effect lebih baik dari metode common effect (PLS) digunakan uji lagrange multiplier (LM). Uji signifikansi random effect ini dikembangkan oleh Breusch Pagan. Metode Bruesch Pagan untuk uji signifikansi model random effect didasarkan pada residual dari metode common effect (PLS). Uji LM didasarkan pada distribusi chi-squares dengan degree of freedom sebesar jumlah variabel independen. Jika nilai LM statistik lebih besar nilai kritis statistik chi

16 44 squares maka kita menolak hipotesis nul. Artinya, estimasi yang tepat untuk model regresi data panel adalah metode random effect daripada metode common effect (PLS). Sebaliknya jika nilai LM statistik lebih kecil dari nilai statistic chi-squares sebagai nilai kritis maka kita menerima hipotesis nul. Estimasi random effect dengan demikian tidak bisa digunakan untuk regresi data panel, tetapi digunakan metode common effect (PLS). (Widarjono,2010:239) 5. Uji Hipotesis Hasil dari fungsi regresi data panel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit. Secara ilmu statistik, dapat diukur dengan nilai statistic t (t-test), nilai statistic F (F-test), dan koefisien determinasi. Menurut Ghozali (2006) perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana H0 ditolak). Sebaliknya disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana H0 diterima. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen baik secara simultan maupun secara parsial mempengaruhi variabel dependen yang mana dilakukan dengan uji t (t-test) dan uji F (F-test) dengan tingkat signifikasi (α) 5% atau α = 0,05.

17 45 a. Uji Signifikan Secara Simultan (Uji-F) Pengujian terhadap Return on Asset, Debt to Equity Ratio, dan Price to Book Value secara bersamaan (simultan) dilakukan dengan uji F. Uji pengaruh simultan digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama atau simultan, mempengaruhi variabel dependen (Ghozali, 2011:177). Adapun hipotesis yang dilakukan dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut: α < 5% : Ha diterima. Berarti variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. α > 5% : Ha ditolak. Berarti variabel independen secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. b. Uji Signifikan Secara Parsial (Uji-t) Uji-t digunakan untuk melakukan uji koefisien regresi secara individu, yaitu menguji pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas atau terikat secara terpisah atau parsial serta melihat penerimaan atau penolakan terhadap hipotesa yang ditetapkan sebelumnya. Uji parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen (Ghozali, 2011:178). Adapun mengenai hipotesis-hipotesis yang dilakukan dalam penelitian dirumuskan sebagai berikut:

18 46 α < 5% : Ha diterima. Berarti variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. α > 5% : Ha ditolak. Berarti variabel independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Rumus hipotesis secara parsial berdasarkan perumusan hipotesis ialah sebagai berikut: H0.1: β1=0 Ha.1: β1 0 1) H 0.1: Return on Asset tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham. 2) Ha.1: Return on Asset memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham. H0.2: β2=0 Ha.2: β2 0 3) H 0.2: Debt to Equity Ratio tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham. 4) Ha.2: Debt to Equity Ratio memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham. H0.3: β3 =0 Ha.3: β3 0 5) H 0.3: Price to Book Value tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham. 6) Ha.3: Price to Book Value memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham.

19 47 c. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan variabel independen dalam menerangkan variabel dependen (Ghozali, 2011:97). Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan variabelvariabel independen dalam menielaskan variabel dependen terbatas. Sebaliknya, nilai R 2 yang mendekati satu menandakan variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan oleh variabel dependen (Ghozali, 2011: 97). Nilai koefisien determinasi (R 2 ) adalah antara nol dan satu. Jika koefisien determinasi sama dengan nol, maka variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Jika besarnya koefisien determinasi mendekati angka 1, maka variabel independen berpengaruh sempurna terhadap variabel dependen.