BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian untuk skripsi ini berlangsung pada Maret 2016 s.d selesai yang dilakukan pada perusahaan manufaktur pada sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di bursa efek Indonesia(BEI) / Indonesia Stock Exchange (IDX), pada periode tahun 2011-2014. Objek penelitian yang diambil adalah Aset takberwujud (intangible assets). arus kas operasi, pertumbuhan perusahaan dan Financial distress. B. Desain Penelitian Desain penelitian kausal digunakan untuk membuktikan hubungan antara sebab dan akibat dari beberapa variabel. Penelitian kausal umumnya menggunakan metode eksperimen dengan mengendalikan independen variabel yang akan mempengaruhi dependen variabel pada situasi yang telah direncanakan. Penelitian ini dirancang untuk mengetahui dan menguji hipotesis dari beberapa variabel untuk memprediksi financial distress yang terjadi diperusahaanperusahaan dari manufaktur yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BEI). Menggunakan panel design, yang berarti penarikan informasi dilakukan beberapa periode pada beberapa responden. 31
32 C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel 1. Variabel Dependen a. Financial Distress Variabel dependen merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebas. Variabel dependen atau variabel yang dipengaruhi dalam penelitian ini yaitu financial distress. Financial distress bisa digambarkan diantara dua titik ekstrem yaitu kesulitan likuiditas jangka pendek (yang paling ringan) sampai insolvable (yang paling parah) (Hanafi dan Halim, 2014). Financial distress suatu perusahaan dapat dihitung dengan menggunakan metode Altman Z-Score. Menurut Darsono, dkk 2004) dalam Viggo (2014), persamaan diskriminan Z-Score (Altman) diformulasikan sebagai berikut: Z-Score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,999X5 Keterangan: Z-Score = Tingkat kesehatan keuangan X1 = Net Working Capital / Total Assets X2 = Retained Earnings / Total Assets X3 = Earnings Before Interest and Taxes / Total Assets X4 = Market Value of Equity / Total Liabilities X5 = Sales / Total Assets Interpretasi:
33 Z-Score > 3,00 = berdasarkan laporan keuangan, perusahaan dianggap aman dan dapat dikatakan sehat secara finansial. 2,70 <= Z-Score < 2,99 = kategori ini diklasifikasikan sebagai perusahaan pada grey area atau daerah kelabu. Pada kategori ini juga terdapat kondisi keuangan di suatu bagian yang membutuhkan perhatian khusus. 1,80 <= Z-Score < 2,70 = kategori ini juga merupakan grey area, tetapi bedanya pada kategori ini terdapat kemungkinan perusahaan akan mengalami kebangkrutan dalam 2 tahun ke depan. Z-Score < 1,80 = pada kategori ini, perusahaan berpotensi kuat akan mengalami kebangkrutan. Hasilnya untuk menentukan perusahaan yang mengalami financial distress dan non financial distress digunakan variabel dummy dengan pengukuran: 1 (satu) = Financial Distress 0 (nol) = NonFinancial Distress 2. Variabel Independen Variabel independen atau variabel bebas adalah salah satu yang mempengaruhi variabel dependen baik secara positif atau negatif (Sekaran & Bougie, 2010). Dalam penelitian ini variabel independen yang digunakan terdiri dari Aset takberwujud (intangible assets), Arus kas operasi dan Pertumbuhan perusahaan. a. Aset Takberwujud (Intangible Assets) Dalam penelitian ini, intangible assets ditentukan dengan variabel dummy, dimana 1 untuk perusahaan yang tidak memiliki intangible assets dalam neraca
34 akhir tahun dan 0 untuk perusahaan yang memiliki intangible assets dalam neraca akhir tahunnya. b. Arus kas operasi Arus kas adalah laporan penerimaan dan pengeluaran kas dalam periode waktu tertentu (Astuti, 2014). Data arus kas diambil dari laporan keuangan perusahaan. Variabel ini diukur dengan menggunakan rasio dengan perhitungan: Cash Flow to Sales = Cash Flow From Operation Sales c. Pertumbuhan perusahaan Rasio sales growth adalah rasio yang mengukur pertumbuhan penjualan perusahaan dengan mengukur perbedaan nilai penjualan pada suatu periode. Secara matematis sales growth dapat dirumuskan sebagai berikut (Viggo, 2014): Sales Growth = Net Sales (t) Net Sales (t-1) Net Sales (t-1)
35 TABEL 3.1 RINGKASAN OPERASIONALISASI VARIABEL No Variabel Dimensi Indikator Pengukuran Skala Variabel Dummy. Dependen 1 untuk (Y) perusahaan Status Nilai Altman Z 1 FD (Y) mengalami Nominal perusahaan Score financial distress, financial 0 untuk non distress financial distress 2 3 4 Independen (X) Intangible Assets Arus kas operasi Pertumbuhan perusahaan Pengungkapan intangible assets dalam laporan keuangan Rasio yang menunjukkan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan arus kas di masa depan Rasio Pertumbuhan tingkat penjualan Sumber : data diolah oleh penulis, 2016 Intangible (X1) CASH (X2) GROWTH (X3) Variabel Dummy, Nilai 1 untuk perusahaan tidak memiliki intangible assets, dan 0 untuk perusahaan yang memiliki intangible assets Cash Flow to Sales = Arus kas operasi Penjualan Sales Growth = Salest Salest-1 Salest-1 Nominal Rasio Rasio
36 D. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi yang akan diamati dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur dari sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di BEI selama tahun pengamatan yaitu dari tahun 2011 sampai 2014. Penarikan sampel menggunakan metode nonprobabilitas, dimana tidak semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama. Dengan teknik purposive sampling, yaitu pemilihan sampel didasarkan atas kriteria tertentu. Kriteria yang harus dipenuhi adalah menurut (Ni Wayan dan Ni Kt Lely, 2014): 1. Perusahaan manufaktur sektor industri dasar dan kimia yang masih terdaftar di Bursa Efek Indonesia sejak tahun 2011 sampai 2014. 2. Perusahaan manufaktur sektor industri dasar dan kimia yang yang secara konsisten mempublikasikan laporan keuangan selama tahun penelitian. 3. Perusahaan manufaktur sektor industri dasar dan kimia yang menerbitkan laporan keuangan dengan satuan mata uang rupiah selama tahun penelitian.
37 TABEL 3.2 KRITERIA PEMILIHAN SAMPEL No Keterangan Jumlah 1 Perusahaan manufaktur sektor industri dasar dan kimia sampai dengan tahun 2015 65 2 Perusahaan manufaktur sektor industri dan kima yang tidak konsisten mempublikasikan laporan keuangannya selama tahun (7) penelitian 3 Perusahaan manufaktur sektor industri dasar dan kimia yang tidak konsisten menerbitkan laporan keuangan menggunakan mata uang rupiah selama tahun penelitian (13) Total perusahaan yang dijadikan sampel 45 Total data sampel selama 4 tahun (2011-2014) 180 Sumber : data diolah oleh penulis, 2016 E. Tehnik Pengumpulan Data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan metode dokumentasi, yaitu dengan cara mengkaji jurnal, buku, majalah, maupun publikasi lain yang berkaitan dengan penelitian. Pengumpulan data ini bertujuan untuk memperoleh data mengenai aset takberwujud (intangible assets), arus kas operasi perusahaan, pertumbuhan perusahaan, financial distress dan data lainnya yang diperlukan dalam penelitian ini. F. Metode Analisis Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif menggunakan angka-angka,
38 perhitungan statistik untuk menganalisis hipotesis, dan beberapa alat analisis lainnya. Penelitian ini menggunakan alat analisa regresi logistik, karena memiliki variabel satu non-metrik dua kategori dan satu atau lebih metrik dan non-metric. Variabel bebas (independen) yang memiliki kombinasi antara metrik dan nominal (non-metric), maka asumsi normalitas multivariat tidak akan dapat dipenuhi, sehingga tidak perlu asumsi normalitas data pada variabel bebasnya. Selain itu logistic regression juga tidak mensyaratkan jumlah sampel untuk kategori variabel terikat (dependen) (Ghozali, 2013). Tahapan analisis data pada penelitian ini dijabarkan sebagai berikut: 1. Statistik Deskriptif Statistik desktiptif merupakan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihar dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minumum, sum, range, kurtosis dan skewness (kemencengan distribusi). (Ghozali, 2013). 2. Uji Regresi Logistik a. Menilai Model Fit Menuru Ghozali (2013) langkah pertama adalah menilai overall fit model terhadap data. Hipotesis untuk menilai model fit adalah: H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data. HA : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data.
39 Statistik yang digunakan bersasarkan pada fungsi Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, L di transformasikan menjadi -2LogL. b. Cox dan Snell s R Square Cox dan Snell s R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R 2 pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimum kurang dari 1 (satu) sehingga sulit diinterprestasikan. Nagelkerke s R square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell s R 2 dengan nilai maksimumnya. (Ghazali, 2013). c. Uji Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model (tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit). Jika nilai Hosmer and Lemeshow Goodness of fit test statistics sama dengan atau kurang dari 0,05 maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai obeservasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow Goodness of fit lebih besar dari 0,05 maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan
40 berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya. d. Uji Klasifikasi 2x2 Tabel klasifikasi 2x2 menghitung nilai estimasi yang benar (correct) dan salah (incorrect). Pada kolom merupakan dua nilai prediksi dari variabel dependen terjadi financial distress (1) dan tidak terjadinya financial distress (0), sedangkan pada baris menunjukkan menunjukkan nilai observasi sesungguhnya dari variabel dependen. Pada model yang sempurna, maka semua kasus akan berada pada diagonal dengan ketepatan peramalan 100%. (Ghozali, 2013). 3. Uji Hipotesis Model regresi logistic yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah: Y = L p = b0 - b1intangible - b2 CASH - b3growth + ε 1 p Keterangan: Y = Ln p 1 p = Status financial distress perusahaan (variable dummy, 1 jika mengalami financial distrees, 0 jika nonfinancial distress) b0 = Konstanta b1, b2, b3 = Koefisien regresi
41 Intangible = Intangible assets (variable dummy, nilai 1 untuk perusahaan tidak memiliki intangible assets, dan 0 untuk sebaliknya) CASH = Arus Kas Operasi GROWTH = Pertumbuhan Perusahaan (Pertumbuhan Penjualan) ε = Error