BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pikir Harga saham dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, baik yang dapat dihitung (faktor fundamental) ataupun yang tidak dapat dihitung (contoh: gosip atau isu). Atas dasar inilah, maka faktor fundamental memiliki peranan penting bagi para investor untuk melakukan analisa terhadap suatu saham. Berdasarkan faktor-faktor fundamentalnya, kita dapat menghitung nilai intrinsik (nilai wajar) dari suatu saham. Faktor-faktor fundamental tersebut dapat berasal dari internal perusahaan (emiten) sendiri, sektor industri emiten, dan keadaan ekonomi makro secara keseluruhan. Setelah diketahui nilai intrinsiknya, investor dapat membandingkannya dengan harga saham yang beredar di bursa. Apabila nilai intrinsiknya lebih kecil daripada harga di bursa, maka saham tersebut overvalued. Sebaliknya, apabila saham tersebut memiliki nilai intrinsik yang lebih besar daripada harga di bursa, maka saham tersebut overvalued. Hasil perbandingan ini dapat digunakan oleh investor sebagai dasar dalam mengambil keputusan untuk membeli suatu saham atau tidak. 35
36 Dalam tesis ini, penulis berusaha untuk melakukan penelitian mengenai hubungan dan pengaruh ROE, EPS, PER terhadap risiko dan imbal hasil saham serta memberikan gambaran dari keseluruhan hasil yang diperoleh. Secara grafik, kerangka pikir yang akan penulis gunakan di dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut: ROE EPS PER Risiko dan Imbal Hasil Saham Perusahaan Pembiayaan Gambar Gambar 3. 1 Kerangka 3.1 Kerangka Pikir Penelitian Pikir Penelitian 3.2 Desain Penelitian Penelitian ini dimulai dari perumusan masalah serta pembatasanpembatasan ruang lingkup masalah yang diperlukan agar penelitian ini dapat lebih terfokus. Agar tujuan penelitian dapat tercapai, maka langkah selanjutnya adalah menentukan model serta metode analisis yang paling tepat dalam menyelesaikan perumusan masalah yang ada.
37 Data-data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan per kwartal serta pergerakan harga saham harian dalam periode Januari 2001 Juni 2007. Dari laporan keuangan yang ada, dilakukan perhitungan agar dapat diperoleh rasio ROE, EPS, dan PER, yang merupakan variabel bebas dari penelitian ini. Sedangkan, dari pergerakan saham harian yang ada, dilakukan perhitungan imbal hasil maupun risikonya yang dikalkulasikan per kwartal, yang merupakan variabel terikat dari penelitian ini. Variabel-variabel yang telah kita dapatkan tersebut, untuk selanjutnya akan diukur melalui perhitungan statistik untuk dapat menganalisis hubungan maupun pengaruh dari ketiga rasio tersebut terhadap imbal hasil serta risiko saham dari perusahaan pembiayaan konsumen. Penelitian ini menggunakan pengukuran secara deskriptif dan analitik. Model deskriptif merupakan model penelitian dengan menyajikan permasalahan melalui diagram maupun grafik yang lengkap dengan penjelasannya. Sedangkan model analitik dilakukan melalui uji statistik dengan menggunakan metode korelasi pearson maupun regresi berganda. Metode korelasi pearson dilakukan untuk mengetahui seberapa kuat hubungan antar variabel-variabel tersebut, sedangkan regresi berganda digunakan untuk menentukan pengaruh antara variabel terikat dengan variabel bebasnya.
38 Metode penelitian secara deskriptif dapat digambarkan melalui gambar 3.1. sedangkan metode analitik melalui uji korelasi dapat digambarkan melalui gambar 3.2, dan uji regresi berganda dapat digambarkan melalui gambar 3.3.
39 Start Perumusan Masalah & Pembatasan Ruang Lingkup Penentuan Metode Analisis Pengumpulan Data Neraca & Laporan Rugi Laba Pergerakan harga saham & IHSG Analisa Rasio Keuangan (ROE, EPS, PER) Analisa Imbal Hasil & Risiko Analisis Statistik Analisis Hubungan ROE, EPS, dan PER terhadap Imbal Hasil & Risiko Saham Analisis Pengaruh ROE, EPS, dan PER terhadap Imbal Hasil & Risiko Saham Metode Statistik Korelasi Metode Statistik Regresi Berganda Pengujian Hipotesis. Apakah ada hubungan/pengaruh? N Y Tolak H 0 Terima H 0 Penarikan Kesimpulan Finish Gambar 3. 2 Desain Penelitian
40 Start Penentuan Variabel Penelitian Variabel Terikat: Imbal Hasil Saham Risiko Saham Variabel Bebas: Return on Equity (ROE) Earning per Share (EPS) Price to Earning Ratio (PER) Menghitung Nilai Koefisien Korelasi:, Uji Signifikansi dengan α = 0.05 p value > 0.05 N Y Tidak ada Hubungan/Korelasi (Terima H 0 ) Terdapat Hubungan/Korelasi(Tolak H 0 ) Finish Gambar 3. 3 Tahap Analisa Statistik Korelasi
41 Start Penentuan Variabel Penelitian Variabel Terikat: Imbal Hasil Saham Risiko Saham Variabel Bebas: Return on Equity (ROE) Earning per Share (EPS) Price to Earning Ratio (PER) Analisa Regresi Linier Berganda Uji signifikansi melalui F test dengan α = 0.05 p value > 0.05 N Y Terdapat Pengaruh/Regresi (Tolak H 0 ) Uji Penyimpangan Regresi Tidak ada Pengaruh/Regresi (Terima H 0 ) Terdapat Penyimpangan? N Y Analisa Regresi Linier Berganda dengan metode Stepwise Menyimpulkan model Y persamaan regresi Finish Gambar 3. 4 Tahap Analisa Statistik Regresi Berganda
42 3.3 Variabel Penelitian Dalam penelitian ini, variabel yang akan digunakan terdiri dari variabel bebas dan variabel terikat. Variabel bebas/independent, biasa dilambangkan dengan variabel X, disebut juga variabel stimulus / prediktor. Variabel bebas ini merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel terikat (dependent). Variabel bebas dalam penelitian ini terdiri dari: Return on Equity (ROE) Rasio ini digunakan untuk mengukur berapa banyak pendapatan yang diperoleh melalui investasi yang dilakukan oleh para pemegang saham. Earning Per Share (EPS) Rasio ini digunakan untuk mengukur pendapatan bersih per lembar saham. Price to Earning Ratio (PER) Rasio ini digunakan untuk mengukur harga pasar untuk setiap 1 rupiah pendapatan. Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Variabel terikat pada penelitian ini terdiri dari:
43 Risiko Saham (Standar Deviasi) Risiko merupakan penyimpangan antara tingkat imbal hasil yang diperoleh terhadap imbal hasil yang diharapkan. Imbal Hasil Saham (realized return) Imbal hasil dihitung berdasarkan data historis, sebagai salah satu faktor penting yang digunakan dalam pengukuran kinerja dari suatu perusahaan dan digunakan sebagai dasar penentuan tingkat keuntungan yang diharapkan (expected return). 3.4 Hipotesis Penelitian Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Hipotesis untuk menguji apakah terdapat hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat (Risiko Saham) o H 0 11 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE dan risiko saham. H 1 11: Ada hubungan yang signifikan antara ROE dan risiko saham. o H 0 12 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara EPS dan risiko saham. H 1 12 : Ada hubungan yang signifikan antara EPS dan risiko saham.
44 o H 0 13 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio dan risiko saham. H 1 13 : Ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio dan risiko saham. Hipotesis untuk menguji apakah terdapat hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat (Imbal Hasil Saham) o H 0 21 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE dan imbal hasil saham. H 1 21: Ada hubungan yang signifikan antara ROE dan imbal hasil saham. o H 0 22 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara EPS dan imbal hasil saham. H 1 22 : Ada hubungan yang signifikan antara EPS dan imbal hasil saham. o H 0 23 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio dan imbal hasil saham. H 1 23 : Ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio dan imbal hasil saham. Hipotesis untuk menguji apakah terdapat pengaruh dari keseluruhan variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat (Risiko
45 Saham) dengan menggunakan uji regresi berganda antara variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. o H 0 3 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE, EPS, Price to Earning Ratio secara bersama-sama terhadap risiko saham. H 1 3: Ada hubungan yang signifikan antara ROE, EPS, Price to Earning Ratio secara bersama-sama terhadap risiko saham. Hipotesis untuk menguji apakah terdapat pengaruh dari keseluruhan variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat (Imbal Hasil Saham) dengan menggunakan uji regresi berganda antara variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. o H 0 4 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE, EPS, Price to Earning Ratio secara bersama-sama terhadap imbal hasil saham. H 1 4: Ada hubungan yang signifikan antara ROE, EPS, Price to Earning Ratio secara bersama-sama terhadap imbal hasil saham. 3.5 Populasi dan Sampel Penelitian Populasi Penelitian adalah industri pembiayaan konsumen yang Go Public di Bursa Efek Indonesia. Sedangkan untuk pemilihan sampel dilakukan berdasarkan beberapa kriteria di bawah ini:
46 Sampel merupakan perusahaan publik yang bergerak di sektor pembiayaan konsumen yang telah terdaftar pada Bursa Efek Indonesia sejak Januari 2001 atau sebelumnya. Sampel telah menerbitkan laporan keuangan sejak Januari 2001 lengkap dengan data rasio keuangan yang menjadi variabel terikat penelitian ini. Sampel mempunyai laporan keuangan per kwartal yang berakhir pada tanggal 31 Maret, 30 Juni, 30 September, dan 31 Desember. Hal ini dilakukan untuk menghindari adanya pengaruh perbedaan waktu dalam pengukuran variabel. Berikut ini merupakan daftar perusahaan publik yang sesuai dengan kriteria penelitian di atas, yaitu: Tabel 3.1 Daftar Perusahaan Pembiayaan yang akan diteliti No. Nama Perusahaan Establish Public Offering (1) BFI Finance Indonesia, Tbk. 07 April 1982 1990 (2) Buana Finance, Tbk. 07 Juni 1982 19 Maret 1990 (3) Clipan Finance Indonesia, Tbk. 15 Januari 1982 26 Juni 1989 (4) Indocitra Finance, Tbk. 23 Febuari 1982 03 November 1989
47 3.6 Teknik Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data-data sekunder yang diperoleh dari: Dokumentasi Dokumentasi yang berupa laporan keuangan serta harga-harga saham harian perusahaan pembiayaan yang diteliti, diperoleh melalui Bursa Efek Indonesia dan Yahoo! Finance. Studi Kepustakaan (library research) Studi kepustakaan diperoleh melalui bahan-bahan yang telah tersedia, seperti: buku literature, karya ilmiah, artikel dan jurnal, surat kabar, dan sumber-sumber lain yang berkaitan dengan penelitian. 3.7 Teknik Analisis Data 3.7.1 Normality Test Pengujian normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu variabel normal (mempunyai distribusi data yang normal) atau tidak. Normal atau tidaknya berdasar patokan distribusi normal dari data dengan mean dan standar deviasi yang sama. Jadi uji normalitas pada dasarnya melakukan perbandingan antara data yang akan diuji
48 dengan data berdistribusi normal yang memiliki mean dan standar deviasi yang sama. Untuk dapat mengetahui apakah suatu variabel memiliki distribusi normal atau tidak, salah satunya dengan melakukan pengujian dengan model analisis Kolmogorov-Smirnov (K-S). Dalam pengujian ini digunakan tingkat signifikansi sebesar 5%, sehingga apabila nilai p-value dari hasil uji lebih besar dari 5%, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel tersebut memiliki distribusi normal, begitu juga sebaliknya. 3.7.2 Korelasi Linier Sederhana (Simple Linear Correlation) Pengujian korelasi digunakan untuk mengukur derajat hubungan, meliputi kekuatan hubungan dan bentuk/arah hubungan antara suatu variabel bebas (variabel X) dengan variabel terikat (variabel Y). Hubungan Linier antara dua variabel tersebut ditunjukkan melalui koefisien korelasi yang dinotasikan dengan lambang r, dimana: Jika r = 0, menunjukkan tidak adanya korelasi antara dua variabel acak.
49 Jika r = 1, menunjukkan adanya korelasi positif sempurna antara dua variabel acak. Hubungan korelasi positif yang ditunjukkan adalah berbanding lurus, dimana kenaikan satu variabel, akan diikuti oleh kenaikkan variabel lainnya. Demikian pula sebaliknya, penurunan satu variabel akan diikuti oleh penurunan variabel lainnya. Jika r = -1, menunjukkan adanya korelasi negatif sempurna antara dua variabel acak. Hubungan korelasi negatif yang ditunjukkan adalah berbanding terbalik, dimana kenaikan satu variabel, akan menyebabkan penurunan variabel yang lain, dan penurunan satu variabel, akan menyebabkan kenaikan variabel yang lain. Angka koefisien korelasi menunjukkan kuat lemahnya korelasi antara dua variabel, dimana angka 0 berarti tidak ada korelasi dan angka 1 merupakan korelasi sempurna. Tabel 3.2 berikut ini menunjukkan interpretasi nilai r yang diperoleh dari pengujian data. Tabel 3.2 Interpretasi Nilai Koefisien Korelasi r Interpretasi 0 Tidak ada Korelasi 0.01-0.20 Korelasi sangat rendah 0.21 0.40 Korelasi rendah 0.41 0.60 Korelasi agak rendah 0.61 0.80 Korelasi cukup kuat 0.81 0.99 Korelasi kuat 1 Korelasi sangat kuat
50 Koefisien Korelasi ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus:, atau 3.7.3 Regresi Linier Berganda (Multiple Regression) Analisis regresi berganda digunakan untuk memprediksikan nilai suatu variabel terikat berdasarkan nilai dari variabel bebas yang diketahui bila dua atau lebih variabel bebas tersebut sebagai faktor prediktor dimanipulasi (dinaik atau turunkan nilainya). Jadi, analisis linier berganda dapat dilakukan bila jumlah variabel bebasnya minimal dua. Rumus Persamaan untuk regresi berganda adalah: x x x x Sehingga dapat dibuat persamaan regresi berganda untuk perhitungan risiko dan imbal hasilnya: Risiko Saham: x x x Dimana: o Y 1 : Risiko tiap saham
51 o X 1 : variabel ROE o X 2 : variabel EPS o X 3 : variabel PER o b 0 : intercept o b 1 : slope / konstanta untuk perhitungan ROE o b 2 : slope / konstanta untuk perhitungan EPS o b 3 : slope / konstanta untuk perhitungan PER Imbal Hasil Saham: x x x Dimana: o Y 2 : Imbal Hasil tiap saham o X 1 : variabel ROE o X 2 : variabel EPS o X 3 : variabel PER o b 0 : intercept o b 1 : slope / konstanta untuk perhitungan ROE o b 2 : slope / konstanta untuk perhitungan EPS o b 3 : slope / konstanta untuk perhitungan PER
52 3.7.4 Pengujian Hipotesis Hipotesis adalah sebuah asumsi tentang sebuah parameter populasi. Sedangkan pengujian hipotesis adalah suatu prosedur yang akan menghasilkan suatu keputusan, yaitu keputusan menerima atau menolak hipotesis awal. Langkah-langkah (prosedur) yang akan dilakukan dalam pengujian hipotesis ini adalah: 1. Tentukan Hipotesis nol (H 0 ) dan Hipotesis alternatif (H 1 ) 2. Tentukan taraf kesalahan / level of significance (α) Taraf kesalahan menggambarkan nilai yang tidak diinginkan dari sampel statistik jika hipotesis nol benar. Selain itu, juga menggambarkan daerah penolakan dari distribusi sampel. Taraf kesalahan biasanya dilambangkan dengan α, dan nilai yang sering digunakan adalah 0.01, 0.05, atau 0.10. Suatu hipotesis dengan taraf kesalahan 0.01 (1%) berarti jika penelitian dilakukan pada 100 sampel yang diambil dari populasi yang sama, akan terdapat 1 buah kesimpulan yang salah yang diberlakukan bagi populasi. Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan tingkat signifikansi sebesar 0,05 (5%).
53 3. Tentukan jumlah sampel yang akan diuji, n Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan data 3 buah rasio keuangan (ROE, EPS, dan PER) per kwartal dan harga saham harian selama 30 kwartal dari 4 buah perusahaan pembiayaan konsumen. 4. Melakukan uji statistik Uji statistik yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji regresi linier (uji korelasi, uji R Square, dan uji t) dan jika ternyata ada variabel yang mempunyai hubungan signifikan maka dilakukan uji regresi berganda. 5. Membuat kesimpulan Setelah memperoleh hasil dari uji statistik, maka dapat diambil keputusan dalam hal menerima atau menolak hipotesis awal/nol sesuai dengan kriteria pengujian. Dari hasil keputusan tersebut, selanjutnya dapat diinterpretasikan ke dalam bahasa yang mudah dimengerti.
54 3.7.5 Uji F (F-Test) F statistik adalah rasio di antara estimasi varian dan di dalam estimasi varian. Uji F digunakan untuk melakukan pengujian hipotesis bagi lebih dari dua variabel. Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah persamaan regresi yang diperoleh berdasarkan penelitian memiliki arti bila digunakan dalam penarikan kesimpulan mengenai hubungan sejumlah variabel yang dipelajari. Rumus untuk uji F ini adalah: Dimana: R 2 : Koefisien korelasi regresi k : jumlah variabel bebas pada masing-masing model n : jumlah sampel Kriteria pengujian: Dengan membandingkan statistik hitung dengan statistik tabel:
55 o Jika F hitung > F tabel yang diperoleh dari tabel distribusi F dengan taraf signifikansi 5% maka H 0 ditolak. o Jika F hitung < F tabel yang diperoleh dari tabel distribusi F dengan taraf signifikansi 5% maka H 0 diterima. Berdasarkan probabilitas: o Jika probabilitas > 0.05 maka H 0 diterima. o Jika probabilitas < 0.05 maka H 0 ditolak. 3.7.6 Multicollinearity Pengujian multicollinearity, juga dikenal sebagai collinearity, bertujuan untuk mengetahui apakah variabel independen yang diteliti memiliki tingkat korelasi yang tinggi satu sama lainnya. Hal ini berarti variabel yang berkorelasi memberikan informasi yang tidak perlu kepada model regresi berganda. Memasukkan dua buah variabel yang memiliki korelasi yang kuat dapat berakibat buruk pada hasil regresi, dimana: Tidak memberikan informasi yang baru.
56 Dapat menghasilkan koefisien yang tidak stabil (standar eror yang besar dan nilai t yang kecil). Tanda koefisien mungkin tidak cocok dengan harapan sebelumnya. Beberapa tanda dari collinearity yang kuat adalah: Tanda yang salah dari koefisien Perubahan yang besar pada nilai dari koefisien sebelumnya ketika sebuah variabel yang baru ditambahkan ke dalam model. Sebuah variabel yang sebelumnya signifikan menjadi tidak signifikan ketika sebuah variabel bebas baru ditambahkan. Estimasi standar deviasi dari model meningkat ketika sebuah variabel ditambahkan ke dalam model. Model regresi yang diteliti ini dikatakan memiliki masalah multikolinearitas jika variabel-variabel rasio keuangan memiliki nilai Variance Inflationary Factor (VIF) lebih besar dari 5 dan nilai Tolerance yang mendekati 0. VIF dapat dihitung dengan menggunakan rumus:,
57 dimana R 2 j adalah koefisien determinasi dari variabel X j dengan semua variabel X lainnya. Sedangkan untuk nilai Tolerance diperoleh melalui: 3.7.7 Autocorrelation Salah satu asumsi dasar ketika melakukan regresi berganda adalah independence of errors. Asumsi ini sering dilanggar ketika residual pada satu satuan waktu berhubungan dengan residual pada waktu lainnya. Pola residual seperti ini dikenal dengan Autocorrelation. Autocorrelation merupakan korelasi dari kesalahankesalahan (residual) dalam beberapa waktu. Ketika autocorrelation muncul di dalam data, maka validitas dari regresi menjadi sangat diragukan. Salah satu cara untuk menguji autocorrelation adalah dengan menggunakan Statistik Durbin-Watson. Hipotesis yang digunakan adalah: H 0 : residual-residual tidak berhubungan H 1 : terdapat autocorrelation
58 Dan rumusnya adalah: Dimana: e i : nilai residual pada periode i e i-1 : nilai residual pada periode sebelum i Jangkauan yang mungkin adalah 0 D 4, dimana D harus mendekati 2 jika H 0 benar. Nilai D yang kurang dari 2 menandakan adanya autocorrelation yang positif, sedangkan nilai D yang lebih besar dari 2 menandakan adanya autocorrelation yang negatif. Pada penelitian ini terdapat 30 buah sampel (n) dan 3 buah variabel bebas yang akan diuji, sehingga berdasarkan tabel Durbin- Watson, batas bawah (d L ) adalah 1.21, dan batas atas (d U ) adalah 1.65. Nilai D yang kurang dari 1.21 menunjukkan adanya autokorelasi yang positif, sedangkan nilai D yang lebih besar dari 1.65 menunjukkan adanya autokorelasi yang negatif.
59 3.7.8 Heteroscedasticity Suatu keadaan dikatakan heteroscedasticity apabila terdapat perbedaan pada varian residual dari satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Model regresi yang baik adalah yang memiliki keadaan homoscedasticity, dimana probabilitas distribusi dari eror memiliki varian yang konstan/sama. Masalah heteroscedasticity pada regresi dapat dilihat dengan menggunakan scatterplot, yakni dengan melihat pola residual yang digambar pada grafik. Jika tidak terdapat pola yang jelas dan teratur serta titik-titik berada menyebar di atas dan di bawah sumbu X maka terjadi homoscedasticity atau tidak terjadi heteroscedasticity. Akan tetapi jika titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (missal: gelombang, melebar, kemudian menyempit), maka telah terjadi heteroscedasticity.