BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada tahun 2016 dari bulan September hingga bulan Desember yaitu dengan mengambil data laporan laporan keuangan perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2011-2015 melalui website www.idx.co.id. B. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif yang berbentuk asosiatif dengan rumusan masalah yang menyatakan hubungan kausal, yaitu pengaruh ukuran perusahaan, return on asset, struktur aktiva dan growth opportunity terhadap struktur modal pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2012-2015. Variabel independen pada penelitian ini adalah ukuran perusahaan, return on asset, struktur aktiva dan growth opportunity. Sedangkan variabel dependen pada penelitian adalah struktur modal yang diproksikan dengan debt to equity ratio. 33
34 C. Definisi dan Operasional Variabel 1. Definisi Variabel Variabel-variabel penelitian yang diperlukan dalam penelitian ini terdiri dari: a) Variabel Independen Variabel independen, yaitu variabel yang bebas dan tidak terpengaruh oleh variabel lain. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel independen antara lain: 1) Ukuran Perusahaan Ukuran Perusahaan (Size) adalah tingkat penjualan, jumlah tenaga yang terlibat dan total asset atau menggambarkan besar kecilnya suatu perusahaan (Mai, 2006). Dalam penelitian ini ukuran perusahaan diproksikan dengan nilai logaritma natural dari total asset mengacu pada penelitian Salim (2015), difomulasikan sebagai berikut: 2) Profitabilitas Profitabilitas suatu perusahaan menunjukan kemampuan suatu perusahaan dalam menghasilkan laba selama pereode tertentu pada tingkat penjualan, asset dan modal saham tertentu (Hidayat, 2012). Dalam
35 penelitian ini, tingkat profitabilitas perusahaan diukur menggunakan rasio Return on Asset/ROA (Joni dan Lina, 2010). Rasio ini digunakan untuk mengukur efektivitas suatu perusahaan didalam menghasilkan keuntungan atau laba dengan memanfaatkan asset yang dimiliki. Skala variabel yang digunakan adalah variabel rasio yang merupakan variabel perbandingan yaitu (Yusrianti, 2013): 3) Struktur Aktiva Zare, dkk. (2013) menggunakan rasio persediaan terhadap total asset sebagai proksi untuk mengukur struktur aktiva. Proksi pengukuran aktiva adalah hasil bagi persediaan dengan total aktiva. Aktiva yang dimaksud adalah aktiva yang berhubungan dengan struktur modal perusahaan, terutama aktiva tetap (Hidayat, 2012). Skala yang digunakan adalah rasio yang diubah menjadi desimal, dan dirumuskan (Zare, dkk., 2013): 4) Growth Opportunity Growth opportunity yaitu perusahaan yang memiliki kesempatan/peluang untuk mencapai tingkat pertumbuhan yang tinggi.
36 Perusahaan dengan tingkat pertumbuhan yang tinggi lebih banyak membutuhkan dana di masa depan, terutama dana eksternal untuk memenuhi kebutuhan investasinya atau untuk memenuhi kebutuhan untuk membiayai pertumbuhannya (Indrajaya, dkk., 2011). Cara pengukurannya adalah dengan menggunakan hasil bagi antara selisih nilai total aset tahun ke-t dan total aset tahun ke-t-1 dengan total aset tahun ke-t-1 (Nugroho, 2006). Tingkat pertumbuhan aset dapat dirumuskan sebagai berikut (Yusrianti, 2013): b) Variabel Dependen Variabel dependen, yaitu variabel yang dipengaruhi atau tergantung dengan variabel lain. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel dependen yaitu struktur modal. 1) Struktur Modal Struktur modal adalah perimbangan atau perbandingan antara jumlah hutang jangka pendek yang bersifat permanen utang jangka panjang, saham preferen, dan saham biasa. Struktur modal dalam penelitian diproksikan dalam Debt to Equity Ratio (DER). Debt to Equity Ratio (DER) merupakan rasio mengukur kemampuan perusahaan dalam
37 mengembalikan biaya hutang melalui modal sendiri yang dimilikinya yang diukur melalui hutang dan total modal (equity). Rasio hutang dirumuskan sebagai berikut (Yusrianti, 2013): 2. Operasionalisasi Variabel Ringkasan variabel penelitian dan definisi operasi dalam penelitian ini, sebagaimana terlihat pada tabel berikut: Tabel 3.1 Definisi dan Operasionalisasi Variabel No Variabel Definisi Operasional Pengukuran Skala 1 Struktur Modal Debt to Equity Ratio (DER) adalah perbandingan jumlah Hutang terhadap ekuitas. (Yusrianti, 2013) Rasio 2 Ukuran Perusahaan Ukuran perusahaan yaitu besarnya aset yang dimiliki perusahaan yang diproksiikan dengan nilai logaritma natural dari total aset (Salim, 2015) Rasio 3 Profitabilitas Return On Asset (ROA) merupakan rasio yang membagi laba setelah pajak dengan asset/aktiva perusahaan (Yusrianti, 2013) Rasio
38 4 Struktur Aktiva Struktur aktiva adalah rasio antara aset tetap terhadap total aset (Zare, dkk, 2013) Rasio 5 Growth Opportunity Pertumbuhan aktiva adalah rasio total aktiva pada tahun ke t dikurangi dengan total aktiva pada tahun ke t-1 dengan total aktiva pada tahun ke t-1 (Yusrianti, 2013) Rasio D. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi merupakan gabungan dari seluruh elemen yang berbentuk peristiwa, hal atau orang yang memiliki karakteristik yang serupa yang menjadi pusat perhatian seorang peneliti karena itu dipandang sebagai semesta penelitian (Ferdinand, 2006). Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI periode 2012-2015. Pemilihan populasi perusahaan perbankan dikarenakan perusahaan perbankan adalah perusahaan yang sebagian besar aktivitas operasionalnya dibiayai oleh hutang. Sampel merupakan subset dari populasi, terdiri dari beberapa anggota populasi (Ferdinand, 2006). Metode pengambilan sampel yang dilakukan adalah metode purposive sampling dimana hal ini dilakukan berdasarkan pertimbangan-pertimbangan tertentu dengan membuat kriteria yang harus dipenuhi. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai emiten selama periode tahun 2011 hingga akhir tahun 2015.
39 2. Perusahaan perbankan yang mempublikasikan laporan keuangan tahunan selama periode pengamatan dari tahun 2011 hingga tahun 2015 dengan lengkap. 3. Perusahaan perbankan yang memiliki nilai ROA positif selama periode pengamatan dari tahun 2011 hingga tahun 2015 Tabel 3.2 Proses Pemilihan Sampel NO 1 2 3 KRITERIA SAMPEL Perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI selama periode 2011-2015 Perusahaaan perbankan yang tidak mempublikasikan laporan keuangan tahunan selama periode 2011-2015 Perusahaan perbankan yang memiliki nilai ROA negatif periode 2011-2015 JUMLAH PERUSAHAAN 30 (0) (5) 4 Perusahaan perbankan yang terkena outlier (4) Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2016 JUMLAH 21 Berdasarkan proses pemilihan sampel diatas, perusahaan perbankan yang memiliki data outlier yaitu Bank Bumi Arta (BNBA), Bank Tabungan Pensiunan Nasional (BTPN), Bank Mega (MEGA) dan Bank Woori Saudara Indonesia (SDRA). Setelah mengalami outlier sebanyak 4 perusahaan, diperoleh perusahaan yang memenuhi kriteria dalam penelitian ini yaitu sebanyak 21 perusahaan. Perusahaan
40 perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini ditunjukkan pada tabel 3.3 berikut: Tabel 3.3 Daftar Perusahaan Sampel No Kode Nama 1 AGRO Bank Rakyat Indonesia Agroniaga 2 BACA Bank Capital Indonesia 3 BBCA Bank Central Asia 4 BBKP Bank Bukopin 5 BBNI Bank Negara Indonesia 6 BBNP Bank Nusantara Parahyangan 7 BBRI Bank Rakyat Indonesia 8 BBTN Bank Tabungan Negara 9 BDMN Bank Danamon Indonesia 10 BJBR Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat 11 BMRI Bank Mandiri 12 BNGA Bank CIMB Niaga 13 BNII Bank Maybank Indonesia 14 BNLI Bank Permata 15 BSIM Bank Sinarmas Tbk 16 BVIC Bank Victoria International 17 INPC Bank Artha Graha Internasional 18 MAYA Bank Mayapada Internasional 19 MCOR Bank Windu Kentjana International 20 NISP Bank OCBC NISP 21 PNBN Bank Pan Indonesia Sumber: Data yang diolah, 2016 E. Teknik Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode:
41 1. Metode studi pustaka, yaitu dengan melakukan telaah pustaka, eksplorasi dan mengkaji berbagai literature pustaka seperti buku, jurnal, dan sumber-sumber lain yang berkaitan dengan penelitian. 2. Dokumentasi terhadap data-data sekunder yaitu dengan mengumpulkan, mencatat, dan mengkaji dokumen-dokumen tentang data keuangan perusahaan perbankan selama periode penelitian dari tahun 2011-2015 di Bursa Efek Indonesia F. Metode Analisis Data Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah bentuk analisa yang menggunakan angkaangka dan dengan perhitungan statistik untuk menganalisis suatu hipotesis menggunakan alat analisis, alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah SPSS 21. Teknik analisis statistika yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistik deskriptif dan regresi linier berganda, tetapi sebelum melakukan analisis regresi berganda, terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik agar memenuhi sifat estimasi regresi bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator).
42 1. Uji Statistik Deskriptif Statistik deskripstif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standard deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (Ghozali, 2011:19). Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan mendeskripsikan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Analisis deskriptif dilakukan dengan menggunakan statistik deskriptif yang menghasilkan nilai rata-rata, maksimum, minimum, dan standar deviasi untuk mendeskripsikan variabel penelitian sehingga secara kontekstual mudah dimengerti. 2. Uji Asumsi Klasik Untuk mengetahui apakah model yang digunakan dalam regresi menunjukkan hubungan yang signifikan dan representatif maka model yang digunakan tersebut harus memenuhi uji asumsi klasik regresi. Uji asumsi klasik yang dilakukan adalah uji normalitas, multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas. a) Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2005). Model regresi yang baik adalah apabila memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil (Ghozali, 2011:160).
43 Uji yang dipakai adalah Kolmogorov-Smirnov dan grafik normal probability plot. Uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan dengan membandingkan probabilitas yang diperoleh dengan taraf signifikansi α=0,05. Apabila Sig hitung > α, maka data terdistribusi normal. Jika sebaliknya, maka data tidak terdistribusi normal. Untuk grafik normal probability plot, data dikatakan normal jika ada penyebaran titik-titik di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Sebaliknya, apabila data menyebar jauh dari garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b) Uji Multikolinearitas Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Uji multikolonieritas dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflantion Factor (VIF) (Ghozali, 2011: 95). Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas di dalam model regresi, dapat dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang tinggi sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF=1/Tolerance). Nilai cut off yang umum dipakai
44 untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10 dengan tingkat kolonieritas 0.95 (Ghozali, 2009: 96). c) Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahanperiode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari satu observasi lainnya (Ghozali, 2005). Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin Watson (DW). Dalam upaya mendeteksi adanya autokorelasi dalam model regresi yang digunakan bisa dilakukan dengan melihat nilai DW (Durbin Watson) dari output SPSS. Nilai DW dari model regresi berganda terpenuhi jika nilai du < DWhitung < 4 du. Dasar pengambilan keputusan uji autokorelasi ditampilkan pada tabel berikut:
45 Tabel 3.4 Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi Kriteria Hipotesis Keputusan 0<d<dl Ditolak Ada autokorelasi positif d1<d<du Tidak ada keputusan Tidak ada keputusan 4-d1<d<4 Ditolak Ada autokorelasi negatif 4-du<d<4-d1 Tidak ada keputusan Tidak ada keputusan du<d<4-du Diterima Tidak ada autokorelasi d) Uji Heteroskedastisitas Menurut Ghozali (2011:139), uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi terjadinya heteroskedastisitas dilakukan analisis dengan menggunakan uji Glejser yang mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen (Ghozali, 2005) dengan ketentuan jika koefisien korelasi semua variabel terhadap residual > 0,05 dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas
46 Gejala hetereokedasitas juga dapat dideteksi dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot di sekitar nilai residual dan variabel dependen suatu penelitian. Jika terdapat pola tertentu maka telah terjadi gejala heterokedasitas. 3. Uji Kesesuaian Model a) Uji Koefisien Determinasi (Adjusted R Square) Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi antara 0 dan 1. Saat nilai koefisien mendekati satu, berarti kemampuan variabel-variabel indpenden menunjukkan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Koefisien determinasi yang digunakan di penelitian ini adalah R 2 yang telah disesuaikan (Adjusted R Square). Penelitian ini menggunakan Adjusted R Square, karena nilainya lebih fleksibel dapat naik dan turun apabila suatu variabel independen ditambahkan kedalam model. Semakin tinggi nilai Adjusted R Square, maka semakin tinggi variabel independen dapat menjelaskan variasivariabel dependen (Ghozali, 2005).
47 b) Uji F (Simultan) Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat (Ghozali, 2009: 88). Kriteria pengambilan keputusannya, yaitu: 1) Bila F hitung > F tabel atau probabilitas < nilai signifikan (Sig 0,05), maka hipotesis nol (H0) ditolak dan Ha diterima, ini berarti bahwa secarasimultan variabel independen mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. 2) Bila F hitung < F tabel atau probabilitas > nilai signifikan (Sig 0,05), maka hipotesis alternatif (Ha) ditolak dan hipotesis nol diterima, ini berarti bahwa secara simultan variabel independen tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. 4. Uji Hipotesis a) Uji t (Parsial) Menurut Ghozali (2009: 88), uji stastistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen. Tingkat signifikansi yang digunakan sebesar 5%, dengan derajat kebebasan df = (n-k-1), dimana (n) adalah jumlah
48 observasi dan (k) adalah jumlah variabel. Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria sebagai berikut: 1) Jika nilai signifikan > 0,05 maka hipotesis nol diterima (koefisien regresi tidak signifikan). Hal ini berarti bahwa secara parsial variabel independen tersebut tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. 2) Jika nilai signifikan < 0,05 maka hipotesis nol ditolak (koefisien regresi signifikan). Hal ini berarti secara parsial variabel independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. b) Analisis Regresi Linier Berganda Untuk menguji hipotesis yang sebelumnya,, maka penulis menggunakan teknik analisis regresi berganda (Multiple Regression). Analisis regresi ini merupakan teknik statistik yang digunakan untuk mencari persamaan regresi dan menguji ada tidaknya pengaruh variabel X terhadap variabel Y, yang dapat digunakan untuk memperkirakan variabel dependen (Y) di masa yang akan datang karena pengaruh variabel independen (X). Persamaan regresi berganda (Multiple Regression) dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
49 Keterangan: DER : Debt to Equity Ratio SIZE : Ukuran Perusahaan ROA : Return On Asset SA : Struktur Aktiva GO : Growth Opportunity α : Konstanta β1-β4 : Koefisien Regresi Variabel Independen