BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Desain Penelitian Jenis Penelitian ini termasuk penelitian kausal, yang bertujuan menguji hipotesis tentang pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain. Penelitian kausal dimana penulis melakukan pengamatan terhadap konsekuensi yang timbul dan menelusuri kembali fakta yang logis sebagai faktor-faktor penyebabnya. Metode penelitian yang digunakan adalah termasuk dalam jenis penelitian kuantitatif yaitu penelitian yang menggunakan pengumpulan data, penafsiran terhadap data sampai dengan penampilan hasil penelitian. Menurut (Sugiyono, 2010:8) metode penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang berlandaskan pada sample filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitan, analisis data bersifat kuantitatif, dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditentukan. 4.2. Variabel Penelitian Variabel adalah sesuatu yang dapat membedakan atau mengubah nilai (Kuncoro, 2003:41). Penelitian ini akan menggunakan 5 variabel yaitu 4 variabel independen (Perubahan Uang Beredar, Perubahan BI Rate, Perubahan Kurs Rupiah, dan Perubahan Harga Minyak Mentah Indonesia) dan 1 variabel dependen (Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan). 41
42 1) Definisi Konsep Definisi konseptual memberikan penjelasan tentang konsep dari variabel yang diteliti berdasarkan rerangka teori yang digunakan. (1) Perubahan Uang Beredar Definisi Uang Beredar dalam arti sempit (M1) dan dalam arti luas (M2) adalah M1 meliputi uang kartal yang dipegang masyarakat dan uang giral (giro berdenominasi Rupiah); M2 meliputi M1, uang kuasi (mencakup tabungan, simpanan berjangka dalam Rupiah dan valas, serta giro dalam valuta asing), dan surat berharga yang diterbitkan oleh sistem moneter yang dimiliki sektor swasta domestik dengan sisa jangka waktu sampai dengan satu tahun. Dalam penelitian ini yang dimaksud Perubahan Uang Beredar adalah Perubahan Uang Beredar Luas (M2) dalam waktu bulanan. (2) Perubahan BI Rate Definisi BI Rate adalah Suku Bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. Dalam penelitian ini yang dimaksud BI Rate adalah Perubahan Suku Bunga Acuan Bank Indonesia dalam waktu bulanan. (3) Perubahan Kurs Rupiah Definisi Kurs Rupiah terhadap United States Dollar (USD) adalah rasio perbandingan antara mata uang Rupiah (IDR) terhadap USD. Dalam penelitian ini yang dimaksud Perubahan Kurs Rupiah adalah Perubahan nilai USD yang diukur dalam Rupiah menurut kurs tengah Bank Indonesia dalam waktu bulanan.
43 (4) Perubahan Harga Minyak Mentah Indonesia Definisi Harga Minyak Mentah Indonesia adalah harga rata-rata minyak mentah Indonesia di pasar internasional yang dipakai sebagai indikator perhitungan bagi hasil minyak. Dalam penelitian ini yang dimaksud Perubahan Harga Minyak Mentah Indonesia adalah Indonesian Crude oil Price (ICP) dalam waktu bulanan. (5) Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan Definisi Indeks Harga Saham Gabungan adalah nilai indeks gabungan seluruh saham yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) atau indikator pasar modal di Indonesia yang terdapat di BEI. Indeks Harga Saham Gabungan diukur dengan nilai pasar dibagi nilai dasar. Dalam penelitian ini yang dimaksud Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan adalah Jakarta Composite Index (IHSG) dalam waktu bulanan. 2) Definisi Operasional Definisi operasional merupakan penjabaran konsep atau variabel penelitian dalam rincian yang terukur (indikator penelitian). Dalam penelitian ini menggunakan 2 (dua) variabel yang berbeda. Variabel-variabel dalam penelitian ini adalah variabel bebas dan variabel terikat. (1) Variabel Bebas / Independen (X) Variabel bebas atau independen (X) adalah variabel yang biasanya dianggap sebagai variabel prediktor (penyebab) karena memprediksi atau menyebabkan variabel dependen. Berikut ini adalah variabel-variabel bebas adalah:
44 Perubahan Uang Beredar (X1) sebagai variabel bebas kesatu. Uang Beredar yang digunakan adalah Uang Beredar Luas (M2) dari Bank Indonesia, menggunakan data perubahan M2 yang berasal dari data sekunder M2 tahun 2008-2014. Apabila nilai selisih M2 jika positif maka pergerakan M2 menguat dan jika negatif maka pergerakan M2 melemah. ( ) = ( ) Keterangan: t = tanggal tertentu; M2 t = data sekunder M2 tanggal tertentu (bulan dan tahun pada periode t ); M2 t -1 = Data sekunder M2 tanggal sebelumnya (bulan dan tahun pada periode t-1 ). Perubahan BI Rate (X2) sebagai variabel bebas kedua. BI Rate yang digunakan adalah suku bunga acuan dari Bank Indonesia, menggunakan data Perubahan BI Rate yang berasal dari data sekunder BI Rate tahun 2008-2014. Apabila nilai selisih BI Rate jika positif maka pergerakan BI Rate menguat dan jika negatif maka pergerakan BI Rate melemah. ( ) = ( ) Keterangan: t = tanggal tertentu; BIRATE t = data sekunder BI Rate tanggal tertentu (bulan dan tahun pada periode t ); BIRATE t-1 = data sekunder BI Rate tanggal sebelumnya (bulan dan tahun pada periode t-1 ). Perubahan Kurs Rupiah (X3) sebagai variabel bebas ketiga. Kurs Rupiah yang digunakan adalah kurs tengah mata uang Rupiah (IDR) terhadap United States Dollar (USD) yang ditetapkan Bank Indonesia, menggunakan
45 data perubahan Kurs Rupiah yang berasal dari data sekunder Kurs Rupiah tahun 2008-2014. Apabila nilai selisih Kurs Rupiah jika positif maka pergerakan Uang Beredar melemah dan jika negatif maka pergerakan Kurs Rupiah menguat. ( ) ( ) Keterangan: t = tanggal tertentu; KURS t = data sekunder Kurs Rupiah tanggal tertentu (bulan dan tahun pada periode t); KURS t-1 = data sekunder Kurs Rupiah tanggal sebelumnya (bulan dan tahun pada periode t-1 ). Perubahan Harga Minyak Mentah Indonesia (X4) sebagai variabel bebas keempat. Harga Minyak Mentah Indonesia yang digunakan adalah Indonesian Crude oil Price (ICP) yaitu harga rata-rata minyak mentah Indonesia di pasar internasional yang dipakai sebagai indikator perhitungan bagi hasil minyak; dari Kementerian Energi Dan Sumber Daya Mineral, menggunakan data perubahan ICP yang berasal dari data sekunder ICP tahun 2008-2014. Apabila nilai selisih ICP jika positif maka pergerakan ICP menguat dan jika negatif maka pergerakan ICP melemah. ( ) ( ) Keterangan: t = tanggal tertentu; ICP t = data sekunder ICP tanggal tertentu (bulan dan tahun pada periode t ); ICP t-1 = data sekunder ICP tanggal sebelumnya (bulan dan tahun pada periode t-1 ).
46 (2) Variabel Terikat / Dependen (Y) Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan (Y) sebagai variabel terikat. Variabel terikat atau variabel dependen (Y) adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel-variabel independen (X). Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Jakarta Composite Index (IHSG) dari Bursa Efek Indonesia, menggunakan data perubahan IHSG yang berasal dari data sekunder IHSG tahun 2008-2014. Apabila nilai selisih IHSG jika positif maka pergerakan IHSG menguat dan jika negatif maka pergerakan IHSG melemah. ( ) = ( ) Keterangan: t = tanggal tertentu; IHSG t = data sekunder IHSG tanggal tertentu (bulan dan tahun pada periode t); IHSG t-1 = data sekunder IHSG tanggal sebelumnya (bulan dan tahun pada periode t-1 ) 3) Pengukuran Variabel Dalam penelitian ini pengukuran variabel adalah pengukuran Uang Beredar yaitu data sekunder menggunakan satuan miliar Rp dan data perubahan menggunakan satuan persen (%); pengukuran BI Rate yaitu data sekunder menggunakan satuan persen (%) dan data perubahan menggunakan satuan persen (%); pengukuran Kurs Rupiah yaitu data sekunder menggunakan satuan IDR/USD dan data perubahan menggunakan satuan persen (%); pengukuran Harga Minyak Mentah Indonesia yaitu data sekunder menggunakan satuan US$/Barrels dan data perubahan menggunakan satuan persen (%); pengukuran Indeks Harga Saham Gabungan yaitu data sekunder menggunakan satuan basis poin (bps) dan data perubahan menggunakan satuan persen (%). Skala pengukuran adalah skala rasio.
47 4.3. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh penulis untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Irawan, 2012:46). Populasi pada penelitian ini adalah seluruh data Perubahan Uang Beredar, BI Rate, Kurs Rupiah, Harga Minyak Mentah Indonesia dan Indeks Harga Saham Gabungan. Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut atau dengan kata lain sampel adalah bagian dari populasi yang diharapkan dapat mewakili populasi penelitian (Irawan, 2012:46). Sampel pada penelitian ini adalah data Perubahan Bulanan Uang Beredar, BI Rate, Kurs Rupiah, Harga Minyak Mentah Indonesia dan Indeks Harga Saham Gabungan pada setiap bulan pengamatan (84 Bulan) periode Januari 2008 - Desember 2014. 4.4. Jenis dan Sumber Data Jenis data dalam penelitian ini merupakan data sekunder, diperoleh dari hasil dokumentasi yaitu data yang telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data serta dipublikasikan kepada pengguna data. Data sekunder adalah data yang diperoleh lewat pihak lain dan tidak langsung. Data yang digunakan adalah data sekunder (data perubahan) runtut waktu bulanan tahun 2008-2014, jumlah n=84. Sumber data adalah: data Perubahan Uang Beredar, BI Rate, dan Kurs Rupiah dari Bank Indonesia www.bi.go.id dan Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia (SEKI); data Perubahan Harga Minyak Mentah Indonesia dari Kementerian Energi Dan Sumber Daya Mineral www.esdm.go.id; data Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan dari Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id dan Indonesia Stock Exchange - IDX Monthly Statistics.
48 4.5. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data merupakan suatu cara untuk memperoleh bahan-bahan atau kenyataan yang benar-benar mengungkapkan data-data yang diperlukan dalam suatu penelitian, baik untuk data yang pokok maupun data penunjang. Teknik pengumpulan data dilakukan penulis untuk melengkapi data yang dibutuhkan dalam penelitian adalah dokumentasi yaitu pengumpulan data sekunder yang berupa data-data tertulis dan berhubungan dengan masalah penelitian baik dari sumber dokumen, buku, koran, laporan-laporan, dan internet. 4.6. Teknik Analisis Data Secara umum analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan satu variabel terikat (dependen) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen), dengan tujuan untuk mengestimasi dan memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel terikat berdasarkan nilai variabel bebas yang diketahui (Gujarati, 2006:35). Penelitian ini harus memenuhi asumsi-asumsi dasar yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskesdatisitas. Penelitian ini menguji hipotesis dengan analisis koefisien determinasi, uji F, dan uji t. Semua pengujian dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan software IBM SPSS Statistics Version 22. SPSS adalah software yang digunakan untuk menganalisis statistik. SPSS memiliki singkatan Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) (Wahana Komputer, 2014:2).
49 1) Statistik Deskriptif Analisis deskriptif data kuantitatif dapat digunakan untuk membandingkan variabel dengan data skala (interval/rasio) terdistribusi normal (Setiawan, 2015:29). Descriptive ini digunakan untuk data kontinu, yang biasa disebut data tipe interval dan skala. Prosedur ini memberikan opsi untuk menghitung pengukuran deskriptif, seperti mean, variansi, standar deviasi, dan sebagainya (Wahana Komputer, 2014:56). Statistik deskriptif: ukuran sampel, rata-rata, deviasi standar variabel tergantung dan kovariat untuk masing-masing tingkatan yang berbeda pada faktor-faktor yang ada (Sarwono, 2014:127). 2) Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi adalah metode analisis yang dapat digunakan untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu atau lebih variabel bebas (predictors/independent) dengan satu variabel terikat (response/dependent). (Setiawan, 2015:71). Teknik analisis data yang digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat adalah model regresi linier berganda (Saputra, 2012). Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan alat analisis regresi linier berganda. Persamaan regresi linier berganda untuk menjelaskan pengaruh Perubahan Uang Beredar, BI Rate, Kurs Rupiah, dan Harga Minyak Mentah Indonesia secara simultan maupun secara parsial terhadap Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan yang bertujuan untuk menguji hipotesis yang diajukan penulis. Seberapa besar variabel independen mempengaruhi variabel dependen dihitung dengan persamaan garis regresi linier berganda: Y' = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4
50 Keterangan: Y' : Nilai prediksi variabel terikat (Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan) a : Konstanta, adalah nilai Y' jika X1, X2, X3, dan X4 = 0 b : b1, b2, b3, b4 adalah koefisien regresi; yaitu nilai peningkatan atau penurunan variabel Y' yang didasarkan variabel X1, X2, X3, dan X4 X1: Variabel bebas (Perubahan Uang Beredar) X2: Variabel bebas (Perubahan BI Rate) X3: Variabel bebas (Perubahan Kurs Rupiah) X4: Variabel bebas (Perubahan Harga Minyak Mentah Indonesia) 3) Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui kondisi data yang digunakan dalam penelitian. Persyaratan uji analisis untuk regresi berganda yang juga sering disebut dengan istilah uji asumsi klasik. Agar model regresi tidak bias atau agar model regresi BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) maka perlu dilakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu. Penelitian ini dengan menggunakan data sekunder maka untuk menentukan ketepatan model perlu di lakukan pengujian atas beberapa asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. Suatu model regresi yang menghasilkan estimator tidak bias, data yang terdistribusi harus normal serta, harus memenuhi asumsi klasik diantaranya adalah tidak terjadi: multikolinieritas, autokorelasi, dan heterokedastisitas. Perhitungan statistik uji asumsi klasik menggunakan alat bantu komputer dengan software IBM SPSS Statistics Version 22.
51 (1) Uji Normalitas Uji normalitas merupakan salah satu bagian dari uji persyaratan analisis data atau uji asumsi klasik, artinya sebelum melakukan analisis yang sesungguhnya, data penelitian tersebut harus di uji kernormalan distribusinya. Uji normalitas residual digunakan untuk menguji apakah nilai residual yang dihasilkan dari regresi terdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki nilai residual yang terdistribusi secara normal. Metode yang digunakan adalah metode grafik, yaitu dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal P-P Plot of Regression Standardized. Dasar pengambilan keputusannya, jika titik-titik menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal, maka nilai residual tersebut telah normal (Priyatno, 2014:163). (2) Uji Multikolinearitas Pada analisis regresi linier berganda dilakukan uji multikolinieritas karena variabel independennya lebih dari satu dalam satu model regresi. Multikolinieritas artinya antar variabel independen yang terdapat dalam model regresi memiliki hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna (koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi sempurna atau mendekati sempurna di antara variabel bebasnya (Priyatno, 2014:164). Cara untuk mengetahui ada atau tidaknya gejala multikolinieritas antara lain dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance, apabila nilai VIF kurang dari 10 dan Tolerance lebih dari 0,1 maka dinyatakan tidak terjadi multikolinieritas (Priyatno, 2014:165).
52 (3) Uji Autokorelasi Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut waktu dan tempat. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi autokorelasi (Priyatno, 2014:165). Uji autokorelasi dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier terdapat hubungan yang kuat baik positif maupun negatif antar data yang ada pada variabel-variabel penelitian (Umar, 2008:182). Untuk menguji keberadaan autokorelasi dalam penelitian ini digunakan statistik d dari Durbin Watson (DW test) dimana angka-angka yang diperlukan dalam metode tersebut adalah dl (angka yang diperoleh dari tabel DW batas bawah), du (angka yang diperoleh dari tabel DW batas atas), 4-dL dan 4-dU. Dasar analisis yang digunakan untuk mendeteksi gejala autokorelasi adalah jika nilainya mendekati 2 maka tidak tejadi autokorelasi. (4) Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah varian residual yang tidak sama pada semua pengamatan di dalam model regresi. Regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas (Priyatno, 2014:166). Menurut Saputra (2012) uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah dimana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas. Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode Scatterplot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya).
53 Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebaliknya melebar kemudian menyempit. Uji heteroskedastisitas dengan metode grafik, yaitu dengan melihat pola titik-titik pada grafik regresi. Dasar kriterianya dalam pengambilan keputusan adalah jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Priyatno, 2014:166). 4) Uji Hipotesis Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan pada bab sebelumnya. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh Perubahan Uang Beredar, BI Rate, Kurs Rupiah, dan Harga Minyak Mentah Indonesia terhadap Indeks Harga Saham Indonesia di Bursa Efek Indonesia tahun 2008-2014. (1) Koefisien Determinasi (R 2 ) Menurut Saputra (2012:48) untuk menguji ketepatan model, dengan mencari koefisien determinasi yang menyatakan berapa proporsi atau persentase variasi dalam variabel tidak bebas mampu dijelaskan oleh variabel bebas yang dimasukkan dalam model. Jika R 2 yang diperhitungkan mendekati 1, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas semakin kuat dalam menjelaskan variabel terikat.
54 Koefisien determinasi (R 2 ) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menerangkan variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel independen. Kelemahan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen maka R pasti akan meningkat walaupun belum tentu variabel yang ditambahkan berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, digunakan nilai Adjusted R Square, karena nilai Adjusted R Square dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model. (2) Uji Simultan (Uji F) Menurut Saputra (2012:46) pengujian ini dilakukan untuk menguji pengaruh dari seluruh variabel bebas secara simultan terhadap variabel terikat. Menurut Priyatno (2014:157) ANOVA atau analisis varian, yaitu uji koefisien regresi secara bersama-sama (uji F) untuk menguji signifikansi pengaruh beberapa variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian menggunakan tingkat signifikansi 0,05. Uji simultan (uji F) dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi dalam penelitian ini dapat digunakan untuk mengestimasi. Uji signifikansi ini dimaksudkan untuk membuktikan secara statistik bahwa seluruh
55 variabel independen yaitu Perubahan Uang Beredar (X1), BI Rate (X2), Kurs Rupiah (X3), dan Harga Minyak Mentah Indonesia (X4) berpengaruh secara simultan (bersama-sama) terhadap variabel dependen yaitu Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan (Y) di Bursa Efek Indonesia tahun 2008-2014. Hal ini dilihat dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel pada level of significance 5% atau 0,05. (3) Uji Parsial (Uji t) Menurut Saputra (2012:47) pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari tiap-tiap variabel bebas terhadap variabel terikat. Uji parsial (uji t) adalah pengujian yang digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen secara sendiri-sendiri mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen dapat menjelaskan perubahan yang terjadi pada variabel dependen secara nyata. Uji t yang dimaksud dalam penelitian ini adalah uji parsial yang digunakan dalam pengujian hipotesis penelitian yang menggunakan analisis regresi linear berganda. Dalam analisis regresi linear berganda, uji t digunakan untuk uji parsial dalam arti menguji pengaruh masingmasing variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y). Untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara Perubahan Uang Beredar (X1), BI Rate (X2), Kurs Rupiah (X3), dan Harga Minyak Mentah Indonesia (X4) terhadap Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan (Y) di Bursa Efek Indonesia (BEI), dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel pada tingkat signifikansi (α)=5%. Tabel output SPSS (uji t) adalah tabel coefficients.