BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan mulai dari bulan September di Jakarta dengan menggunakan data pada perusahaan LQ45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Data yang diambil merupakan laporan keuangan 2011-2014 dengan memperoleh data dari situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx.co.id. B. Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan adalah penelitian kausal yang merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2007 : 11). Penelitian kausal ini merupakan penelitian untuk mengetahui pengaruh antara satu arah atau lebih variabel bebas (independent variable) terhadap variabel terikat (dependen variabel), yaitu untuk mengetahui pengaruh atau bentuk hubungan kausal Return On Asset (ROA), Debt to Equity Ratio (DER) dan Earning Per Share (EPS), terhadap kebijakan dividen pada perusahaan LQ45 di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode tahun 2011-2014. Selain itu data yang digunakan dalam penelitian ini juga berasal dari berbagai literature, seperti penelitian lain, buku-buku, serta sumber lain yang berhubungan dengan masalah yang akan di bahas. 48
49 C. Definisi dan Operasional Variabel Variabel adalah konsep yang mempunyai variasi nilai. Dilihat dari sudut pandang hubungannya, variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel dependen dan variabel independen 1. Variabel Dependen Variabel dependen adalah variabel yang menjadi perhatian utama peneliti. Tujuan penelitian ini adalah memahami dan membuat variabel terikat, menjelaskan variabilitasnya, atau memprediksinya. Dengan kata lain, variabel dependen merupakan variabel utama yang menjadi faktor yang berlaku dalam penelitian. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah dividend yield, rasio keuangan yang menggambarkan berapa nilai keuntungan atau tingkat pengembalian nilai investasi yang dibagikan oleh perusahaan kepada pemegang saham. Skala pengukuran yang digunakan adalah skala rasio yang dirumuskan sebagai berikut : 2. Variabel Independen Variabel Independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel terikat (dependen), apakah secara positif atau negatif (Uma Sekaran, 2009:117). Dalam penelitian ini, variabel independen terdiri dari:
50 a. Return On Asset (ROA) ROA, diperoleh dengan cara membandingkan nilai pendapatan bersih setelah pajak (Earning After Tax/EAT) terhadap total asset yang dimiliki. Skala pengukuran yang digunakan adalah skala rasio yang dirumuskan sebagai berikut : b. Debt to Equity Ratio (DER) DER merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur besarnya hutang yang ditanggung melalui modal sendiri yang dimiliki perusahaan. Skala pengukuran yang digunakan adalah skala rasio yang dirumuskan sebagai berikut : c. Earning Per Share (EPS) EPS merupakan suatu ukuran kemampuan perusahaan untuk dapat menghasilkan keuntungan per lembar saham pemilik. Makin tinggi tingkat keuntungan (EPS) suatu perusahaan maka makin tinggi pula tingkat dividen yang akan dibayarkan oleh perusahaan kepada para pemegang saham. Skala pengukuran yang digunakan adalah skala rasio yang dirumuskan sebagai berikut :
51 Berikut adalah tabel operasional variabel-variabel yang terdapat dalam penelitian ini: Jenis Variabel Dependen Tabel 3.1 Operasional Variabel Penelitian Variabel Rumus Skala Dividend Yield (y) Rasio Independen Return on Assets (X1) Debt to Equity Ratio (X2) Rasio Rasio Earning Per Share (X3) Sumber : Berbagai Buku Rasio D. Populasi dan Sampel Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2008). Dalam penelitian ini populasinya pada perusahaan LQ45 yang terdaftar di BEI pada tahun 2011-2014. Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut (Sugiyono, 2008). Sampel dalam penelitian ini dipilih dengan metode purposive sampling dengan menggunakan kriteria sebagai berikut : 1. Perusahaan LQ45 yang terdaftar di BEI berturut-turut dari tahun 2011-2014.
52 2. Perusahaan yang menerbitkan laporan keuangannya untuk periode yang berakhir 31 Desember. 3. Perusahaan yang membagikan dividen empat tahun berturut-turut dari tahun 2011-2014. 4. Memiliki data lengkap sesuai variabel penelitian. Berdasarkan data dari IDX pada perusahaan LQ45 yang terdaftar di BEI adalah 45 perusahaan. Perusahaan-perusahaan tersebut diseleksi kembali sesuai dengan kriteria purposive sampling yang telah ditetapkan sebelumnya. Seleksi sampel penelitian disajikan pada Tabel 3.2 berikut ini. Tabel 3.2 Jumlah Sampel Penelitian No Kriteria Sampel Jumlah 1. Perusahaan LQ45 yang terdaftar di BEI berturut-turut dari tahun 2011-2014 2. Jumlah Perusahaan yang tidak memiliki data lengkap terkait variabel-variabel penelitian 3 Jumlah Perusahaan yang menjadi sampel penelitian 22 (4) 18 Sumber : www.idx.co.id (yang sudah diolah) Berikut ini adalah daftar nama perusahaan LQ45 dan data dividend yiled yang menjadi sample penelitian : Tabel 3.3 Daftar Perusahaan Sampel Penelitian No Kode Nama Perusahaan 1 AALI Astra Argo Lestari Tbk. 2 ADRO Adaro Energy Tbk. 3 ASII Astra International Tbk.
53 Lanjutan Tabel 3.3 4 BBCA Bank Central Asia Tbk. 5 BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. 6 BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. 7 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk. 8 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk. 9 GGRM Gudang Garam Tbk. 10 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk. 11 INTP Indocement Tunggal Prakasa Tbk. 12 ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk. 13 KLBF Kalbe Farma Tbk. 14 LSIP PP London Sumatra Tbk. 15 PTBA Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) Tbk. 16 SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk. 17 UNTR United Tractors Tbk. 18 UNVR Unilever Indonesia Tbk. Sumber: www.idx.co.id, yang sudah diolah E. Teknik Pengumpulan Data Dalam penelitian ini penulis menggunakan teknik pengumpulan data studi pustaka yaitu dengan mengumpulkan data dan teori yang relevan terhadap permasalahan yang akan diteliti dengan melakukan studi pustaka terhadap literature dan bahan pustaka lainnya seperti artikel, jurnal, buku dan penelitian terdahulu.
54 F. Medote Analisis Dalam penelitian ini metode analisis yang digunakan adalah model analisis regresi data panel dengan bantuan software EViews versi 6, dan untuk mengetahui tingkat signifikansi dari masing-masing koefisien regresi variabel independen terhadap variabel dependen maka digunakan uji statistik diantaranya : 1. Uji Stasioneritas Uji stasioneritas data bertujuan untuk mengetahui apakah data time series bersifat stasioner atau tidak. Pengujian ini sangat penting karena akan berkaitan dengan metode estimasi yang digunakan. Jenis data yang digunakan akan menentukan estimasi yang digunakan. Menurut Nachrowi dan Haridus Usman (2006) Sekumpulan data dinyatakan stasioner jika nilai rata-rata dan varian dari data time series tersebut tidak mengalami perubahan secara sistematik sepanjang waktu, atau sebagian ahli menyatakan rata-rata variansnya konstan. Untuk mengetahui data time series bersifat stasioner atau tidak, digunakan metode uji akar unit (root test). Uji akar unit bertujuan untuk mengetahui apakah data time series stasioner (tidak memiliki akar-akar unit) atau tidak stasioner.proses uji akar unit dengan persamaan berikut : Jika =1 persamaan tersebut menjadi sebuah model random walk tanpa drift, yang mana adalah sebuah proses nonstasioner (memiliki akar unit). Disini akan mengalami masalah dimana varian tidak stasioner.
55 Dengan demikian dapat disebut mempunyai unit root atau data tidak stasioner. Bila persamaan tersebut dikurangi pada sisi sisi kanan dan kiri maka persamaannya menjadi : Kemudian dilakukan pengujian Uji akar unit Augmented Dickey Fuller (ADF) dengan hipotesis Kriteria uji yang digunakan adalah critical value Augmented Dickey Fuller (ADF) table untuk dibandingkan dengan hitung. Jika hitung lebih negatif dari tabel maka tolak atau - val < tolak 2. Analisis Data Panel Metode Analisis Data penelitian ini menggunakan analisis panel data sebagai alat pengolahan data dengan menggunakan software EViews 6. Analisis dengan menggunakan panel data adalah kombinasi dari data time series dan cross section. Dengan mengakomodasi dalam model informasi baik yang terkait variabel-variabel cross section maupun time series, data panel secara substansial mampu menurunkan masalah omitted variables, model yang mengabaikan variabel yang relevan (Wibisono dalam Ajija
56 et.,al, 2011). persamaan model dengan menggunakan data cross-section dapat ditulis sebagai berikut : dimana N adalah banyaknya data cross-section. Sedangkan persamaan model dengan time-series adalah : Mengingat data panel merupakan gabungan dari time-series dan cross-section, maka model dapat ditulis dengan : dimana : N = banyaknya observasi T = banyaknya waktu N T = banyaknya data panel Menurut Wibisono (2005), keunggulan penggunaan data panel memberikan banyak keuntungan diantaranya sebagai berikut: a. Panel data mampu memperhitungkan heterogenitas individu secara eksplisit dengan mengizinkan variabel spesifik individu. b. Kemampuan mengontrol heterogenitas ini selanjutnya menjadikan data panel dapat digunakan untuk menguji dan membangun model perilaku lebih kompleks c. Data panel mendasarkan data pada observasi cross section yang berulang-ulang (time series), sehingga metode data panel cocok digunakan sebagai study of dynamic adjustment.
57 d. Tingginya jumlah observasi memiliki implikasi pada data yang lebih informatif, lebih variatif, dan kolinierutas (multiko) antara data semakin berkurang dan derajat kebebasan (degree of freedom/df) lebih tinggi sehingga diperoleh hasil estimasi yang lebih efisien. e. Data panel dapat digunakan untuk memperlajati model-model pelaku yang kompleks f. Data panel dapat digunakan untuk meminimalkan bias yang mungkin timbul oleh agregasi data individu. Dalam Rohmana (2010:241), bahwa dalam pembahasan teknik estimasi model regresi data panel ada 3 teknik yang dapat digunakan yaitu: a. Common Effect Model Common Effect merupakan model sederhana yaitu menggabungkan seluruh data time series dengan cross section, selanjutnya dilakukan estimasi model dengan menggunakan OLS (Ordinary Least Square). Model ini menganggap bahwa intersep dan slop dari setiap variabel sama untuk setiap obyek observasi. Dengan kata lain, hasil regresi ini dianggap berlaku untuk semua perusahaan pada semua waktu. Kelemahan model ini adalah ketidaksesuaian model dengan keadaan sebenarnya. Kondisi tiap obyek dapat berbeda dan kondisi suatu obyek satu waktu dengan waktu yang lain dapat berbeda. Model Common Effect dapat diformulasikan
58 sebagai berikut : Keterangan: Y α = Kebijakan Dividen = Konstanta β1 = Return On Asset β2 = Debt to Equity Ratio β3 = Earning Per Share i t ε = Perushaan = Tahun = Error b. Fixed Effect Pendekatan efek tetap (Fixed effect). Salah satu kesulitan prosedur panel data adalah bahwa asumsi intersep dan slope yang konsisten sulit terpenuhi. Untuk mengatasi hal tersebut, yang dilakukan dalam panel data adalah dengan memasukkan variabel boneka (dummy variable) untuk mengizinkan terjadinya perbedaan nilai parameter yang berbeda-beda baik lintas unit (cross section) maupun antar waktu (time-series). Pendekatan dengan memasukkan variabel boneka ini dikenal dengan sebutan model efek tetap (fixed effect) atau Least Square Dummy Variable (LSDV).
59 dimana : D 2i = 1 dummy untuk perusahaan 2, 0 jika bukan; D 3i = 1 dummy untuk perusahaan 3, 0 jika bukan; dan seterusnya. Karena penelitian ini menggunakan 18 perusahaan maka kita menggunakan 17 dummy guna menghindari perangkap variable dummy (dummy variable trap), yaitu situasi dimana terjadi kolinearitas sempurna. c. Random Effect Random Effect (RE) digunakan untuk mengatasi kelemahan model efek tetap yang menggunakan dummy variable, sehingga model mengalami ketidakpastian. Penggunaan dummy variable akan mengurangi derajat bebas (degree of freedom) yang pada akhirnya akan mengurangi efisiensi dari parameter yang diestimasi. REM menggunakan residual yang diduga memiliki hubungan antar waktu dan antar individu. Sehingga REM mengasumsikan bahwa setiap individu memiliki perbedaan intersep yang merupakan variabel random. Model REM secara umum dituliskan sebagai berikut: dimana :
60 adalah error term gabungan terdiri atas dua komponen:, yaitu komponen error yang cross-section atau spesifik-individual, dan, yaitu komponen error gabungan time-series dan cross-section. 3. Pemilihan Model Untuk menguji permodelan regresi data panel ketiga estimasi model regresi dengan melakukan Uji Chow dan Uji Hausman yang ditujukan untuk menentukan apakah model data panel dapat diregresi dengan metode Common Effect, metode Fixed Effect, atau metode Random Effect. (Widarjono,2006). a. Uji Chow Uji Chow digunakan untuk menentukan apakah model data panel diregresi dengan metode Common Effect atau dengan metode Fixed Effect, apabila dari hasil uji tersebut ditentukan bahwa metode Common Effect yang digunakan, maka tidak perlu diuji kembali dengan Uji Hausman, namun apabila dari hasil Uji Chow tersebut ditentukan bahwa metode Fixed Effect yang digunakan, maka harus ada uji lanjutan dengan Uji Hausman. Pengujian yang dilakukan menggunakan Chow-test atau Likelihood ratio test, dengan asumsi yaitu: : model mengikuti Pool : model mengikuti Fixed.
61 Dasar penolakan terhadap hipotesis di atas adalah dengan membandingkan perhitungan F-statistik dengan F-tabel. Perbandingan dipakai apabila hasil F hitung lebih besar(>) dari F-tabel maka ditolak yang berarti model yang paling tepat digunakan adalah Fixed Effect. Begitupun sebaliknya, jika F hitung lebih kecil (<) dari F tabel maka diterima dan model yang digunakan adalah Common Effect (Widarjono, 2009). Perhitungan F statistik di dapat dari Uji Chow dengan rumus (Batagi,2005): Dimana: : Sum square Error dari model Common Effect : Sum square Error dari model Fixed Effect : Jumlah Perusahaan (cross section) : Jumlah cross section x jumlah time series : Jumlah variabel independen Sedangkan F tabel didapat dari : Dimana: } : Tingkat signifikansi yang dipakai (alfa) : Jumlah Perusahaan (cross section) : Jumlah cross section x jumlah time series : Jumlah variabel independen
62 b. Uji Hausman Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan apabila dari hasil Uji Chow tersebut ditentukan bahwa metode Fixed Effect yang digunakan, maka harus ada uji lanjutan dengan Uji Hausman untuk memilih antara metode fixed Effect atau metode random effect yang akan digunakan untuk mengestimasi regresi data panel. Model data panel dengan fixed effect diestimasi dengan OLS, sedangkan random effect diestimasi dengan GLS (generalized least square). Untuk melihat apakah model mengikuti fixed effect atau random effect digunakan uji hausman : : model mengikuti Random Effect : model mengikuti Fixed Effect Statistik uji : Dimana : : koefisien random effect : koefisien fixed effect Pengujian ini untuk mengetahui apakah model regresi yang digunakan layak untuk melakukan pengujian hipotesis dalam penelitian ini. Pengujian in dilakukan dengan menggunakan program EViews versi 6. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut:
63 a. diterima dan ditolak apabila value > 0,05 atau bila nilai signifikansi lebih dari nilai alpha 0,05 berarti model regresi dalam penelitian ini tidak layak untuk digunakan dalam penelitian. b. ditolak dan diterima apabila value < 0,05 atau bila nilai signifikansi kurang dari nilai alpha 0,05 berarti model regresi dalam penelitian ini layak untuk digunakan dalam penelitian. 4. Uji Statistik F Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah model regresi sudah benar yaitu bahwa Kebijakan Dividen dipengaruhi oleh Return On Asset, Debt to Equity Ratio dan Earning Per Share. Dimana tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5% atau 0,05. Untuk mengetahui tingkat signifikansi, menggunakan koefisien determinasi (R 2 ). Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai (R 2 ) yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel 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 silang (cross section) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi tinggi. (Ghozali, 2009:87)
64 5. Uji Statistik t (Uji Parsial) Uji t digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel X secara parsial mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap variabel Y. Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2012:98. Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikansi 0,05 dengan derajat bebas (n-k),dimana n : jumlah pengamatan k : jumlah variabel Dengan nilai hitung : Keterangan : (Sugiyono, 2006:222) t hitung b : t hasil perhitungan : koefisien regresi Hipotesis: Ho : βi = 0 Ha : Kriteria pengujiannya adalah seperti berikut ini: a. H0 diterima dan Ha ditolak jika nilai signifikansi > 0,05 b. H0 ditolak dan Ha diterima jika nilai signifikansi < 0,05