BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian adalah metode atau teknik yang digunakan untuk memperoleh data dengan tujuan tertentu (Sekaran, 2011). Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengujian hipotesis yang menjelaskan pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen (Sekaran, 2011). Penelitian ini bertujuan menguji hipotesis yang menjelaskan pengaruh world airline awards, debt to total equity ratio, dan debt to total asset ratio terhadap return on asset (ROA). Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan masing-masing perusahaan. Penelitian ini menggunakan program SPSS 16.0 dan juga Microsoft Excel sebagai alat pengolah data. 3.2 Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data mengenai world airline awards, debt to total equity ratio, dan debt to total asset ratio bersumber dari laporan keuangan perusahaan pada tahun 2013 dan 2014 yang diperoleh dari website masing-masing perusahaan maskapai penerbangan. Data world airline awards adalah data yang bersumber dari laporan keuangan berisi informasi star (bintang) yang diperoleh masing-masing perusahaan maskapai penerbangan pada tahun 2013. Variabel independen 29
lainnya yaitu DER dan DAR diuji pengaruhnya dengan menggunakan data pada tahun 2013. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu profitabilitas (ROA) masing-masing maskapai penerbangan pada tahun 2014. 3.3 Jenis dan Teknik Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data dan informasi yang diperoleh dari laporan keuangan tahunan masing-masing perusahaan maskapai penerbangan. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi dokumentasi karena menggunakan data sekunder yang tidak langsung ditujukan pada objek penelitian namun menggunakan dokumen berupa data laporan keuangan tahunan. 3.4 Populasi, Sampel, dan Teknik Sampling Populasi adalah sekumpulan objek yang diteliti baik itu kelompok orang, peristiwa, dan minat (Atmaja, 2009). Populasi dalam penelitian ini adalah 100 perusahaan maskapai penerbangan terbaik versi Skytrax tahun 2013. Sekaran (2011) menyatakan bahwa bagian dari populasi adalah sampel. Pengertian sampel menurut Atmaja (2009) yaitu proses utama dalam statistika induktif yang menentukan sejumlah objek dari populasi yang dianggap dapat mewakili populasi secara keseluruhan. Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling dengan kriteria sebagai berikut: 1) perusahaan maskapai penerbangan dunia yang terdaftar dalam 100 maskapai penerbangan dunia versi Skytrax pada tahun 2013; 30
2) tersedianya data mengenai penilaian star yang diperoleh maskapai penerbangan dan data annual report yang dibutuhkan dalam penelitian; 3) Tersedianya data di yahoo finance untuk mengubah mata uang ke mata uang US Dollar. Berdasarkan penjelasan terkait populasi dan sampel di atas terdapat 62 maskapai penerbangan yang masuk perhitungan 100 maskapai penerbangan terbaik versi Skytrax pada tahun 2013. Daftar perusahaan maskapai penerbangan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini disajikan dalam lampiran 1. 3.5 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Definisi operasional yaitu definisi yang diberikan kepada suatu variabel dengan cara memberikan arti untuk mengukur variabel tersebut (Sekaran, 2011). Pengertian variabel menurut Sekaran (2011) yaitu sesuatu yang membuat perbedaan dan variasi pada nilai. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel dependen, variabel independen, dan variabel kontrol. 3.5.1 Variabel Dependen (Y) Variabel dependen adalah variabel utama yang menjadi fokus dalam sebuah penelitian (Sekaran, 2011). Variabel dependen diinvestigasi untuk menentukan pengaruh yang disebabkan oleh variabel independen (Sekaran, 2011). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah return on asset (ROA). Keramidou et al. (2013) menyatakan bahwa ROA menunjukkan profitabilitas 31
perusahaan yang menggambarkan kinerja keuangan perusahaaan pada periode tertentu. ROA dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: Return on asset (ROA) t+1 = Total laba (t+1) Total Aset (t+1) Sumber: Keramidou et al. (2013) 3.5.2 Variabel Independen (X) Variabel independen adalah variabel yang memberikan pengaruh positif atau negatif terhadap variabel dependen (Sekaran, 2011). Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah world airline awards dan debt to total equity ratio. 3.5.2.1 World Airline Awards Menurut website resmi Skytrax (www.airlinequality.com) perusahaan maskapai penerbangan dinilai dengan 41 indikator yang berbeda oleh Skytrax dan diberikan sejumlah star. Star yang diperoleh dari masing-masing maskapai penerbangan yaitu bintang 5, bintang 4, bintang 3, bintang 2, bintang 1, dan tidak memperoleh bintang (0). World Airline Awards WAA = jumlah bintang yang diperoleh 3.5.2.2 Debt to Total Equity Ratio Debt to total equity ratio adalah salah satu perhitungan yang digunakan dalam menentukan leverage perusahaan (Falope dan Olubanjo, 2009). Rasio leverage menggambarkan seberapa besar perusahaan menggunakan pinjaman 32
dari luar perusahaan untuk membiayai kegiatan operasional perusahaan (Falope dan Olubanjo, 2009). Semakin besar leverage semakin besar hutang yang dimiliki perusahaan (Muradoglu dan Sheeja, 2013). Rasio leverage yang diproksikan dengan debt to total equity ratio (DER) dihitung dengan rumus sebagai berikut: Debt to Total Equity Ratio = Sumber: Falope dan Olubanjo (2009) Total Kewajiban Total Ekuitas 3.5.2.3 Debt to Total Asset Ratio (DAR) Debt to total asset ratio adalah salah satu perhitungan yang digunakan dalam menentukan leverage perusahaan (Yahya, 2011). Semakin besar debt to total asset ratio semakin besar hutang yang dimiliki perusahaan (Yahya, 2011). Rasio leverage yang diproksikan dengan debt to total asset ratio (DAR) dihitung dengan rumus sebagai berikut: Debt to total asset ratio = Total Kewajiban Total Aset Sumber: Samiloglu dan Demirgunes (2008) 3.5.3 Variabel Kontrol Variabel kontrol adalah variabel yang dianggap konstan sehingga hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti (Ghozali, 2011). Variabel kontrol yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 33
3.5.3.1 Firm Size Firm size adalah variabel yang diprediksi berpengaruh terhadap return on asset (ROA) perusahaan. Mocnik dan Karin (2015) menyatakan bahwa perusahaan dengan skala besar akan berpengaruh terhadap perolehan laba yang diterima. Dalam penelitian ini ukuran perusahaan akan diukur dengan total aset yang dimiliki perusahaan seperti yang dilakukan dalam penelitian Hariyanto dan Juniarti (2014). Rumus perhitungannya adalah sebagai berikut: Firm Size = Log Total Aset Sumber: Hariyanto dan Juniarti (2014) 3.6 Analisis Data dan Interpretasi 3.6.1 Pengujian Statistik Deskriptif Pengujian statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran atau deskripsi mengenai variabel dependen dan independen (Sekaran, 2011). Variabel dependen dan independen dideskripsikan secara ringkas melalui pengujian ini. Atmaja (2009) menyatakan bahwa alat analisis yang digunakan dalam pengujian statistik deskriptif antara lain adalah nilai maksimum, minimum, rata-rata (mean), dan standar deviasi. Pengujian statistik deskriptif menghasilkan ukuran-ukuran numerik yang penting bagi data sampel. Ukuran numerik menunjukkan deskripsi data secara ringkas (Sekaran, 2011). 34
3.7 Pengujian Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik digunakan untuk menganalisis apakah model estimasi sudah sesuai dengan kriteria dan tidak terjadi penyimpangan yang cukup serius (Santoso, 2015). Pengujian asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 3.7.1 Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk menganalisis apakah data variabel independen, dependen, atau keduanya memiliki distribusi normal (Santoso, 2015). Menurut Yahya (2011) hasil distribusi normal menunjukkan regresi tergolong baik. Ada dua cara untuk menguji apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik dengan uji Kolmogorov-Smirnov Ghozali, 2011). Analisis grafik dapat diamati dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot. Menurut Ghozali (2011) distribusi yang normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan mengikuti garis diagonalnya. Uji selanjutnya adalah uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov. Menurut Atmaja (2009) di dalam uji Kolomogorov-Smirnov apabila menunjukkan nilai signifikansi hasil perhitungan lebih besar dari signifikansi yang digunakan dalam penelitian yaitu 0,05 maka dapat dikatakan distribusi data normal. Sebaliknya, distribusi data dikatakan tidak normal apabila nilai signifikansi hasil perhitungan lebih kecil dari signifikanasi yang digunakan. 35
3.7.2 Uji Multikolonieritas Uji multikolonieritas digunakan untuk menganalisis apakah di dalam model regresi terjadi keterkaitan hubungan yang kuat antara variabel-variabel independen (Santoso, 2015). Syarat yang harus dipenuhi dalam regresi adalah tidak terjadi multikolonieritas (Atmaja, 2009). Hal ini membuktikan tidak adanya keterkaitan antara variabel independen apabila tidak terjadi multikolonieritas. Multikolonieritas diperiksa dengan Variance Inflation Factor (VIF) dan nilai tolerance untuk masing-masing variabel independen. Santoso (2015) menyatakan bahwa apabila variabel independen mempunyai nilai VIF > 10 dan nilai tolerance < 0,10 maka terjadi multikkkolonieritas antar variabel independen. Sebaliknya apabila variabel independen mempunyai nilai VIF < 10 dan nilai tolerance > 0,10 maka tidak terjadi multikolonieritas. 3.7.3 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menganalisis apakah terjadi ketidaksamaaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain (Santoso, 2015). Salah satu syarat yang harus dipenuhi dalam model regresi adalah tidak terjadinya heteroskedastisitas (Atmaja, 2009). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dianalisis dengan melihat grafik scatterplot dan uji Gletser. Menurut Ghozali (2011) data bebas dari heteroskedastisitas dengan melihat grafik scatterplot apakah titik-titik menyebar di bawah angka nol pada sumbu Y atau tidak. Untuk lebih meyakinkan, uji statistik diperlukan yaitu dengan uji Gletser. Ghozali (2011) menyatakan bahwa 36
uji Gletser dengan meregresikan variabel independen dengan nilai absolutnya. Jika hasil uji Gletser menunjukkan nilai signifikansi lebih besar dari nilai signifikansi yang digunakan dalam penelitian yaitu 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sebaliknya jika nilai signifikansi hasil perhitungan lebih kecil dari 0,05 maka terjadi gejala heteroskedastisitas. 3.7.4 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk menganalisis apakah terjadi atau tidak penyimpangan asumsi klasik autokorelasi yaitu korelasi kuat antar variabelvariabel penelitian (Santoso, 2015). Salah satu syarat yang harus dipenuhi dalam model regresi yaitu terbebas dari autokorelasi (Atmaja, 2009). Salah satu cara untuk menguji adanya autokorelasi ataupun tidak adalah dengan melakukan uji runs test (Ghozali, 2011). Uji autokorelasi membuktikan apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan periode t sebelumnya (Ghozali, 2011). Data yang terbebas dari autokorelasi menunjukkan assymp sig pada output runs test > 5% dan sebaliknya jika assymp sig menunjukkan hasil dibawah 5% maka data mengalami masalah autokorelasi. Model regresi yang baik adalah yang terbebas dari masalah autokorelasi (Ghozali, 2011). 3.8 Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis adalah penelitian yang menguji apakah ada atau tidak korelasi antar masing-masing variabel dependen dan variabel independen 37
(Atmaja, 2009). Pengujian hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 3.8.1 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Atmaja (2009) menyatakan bahwa uji statistik F digunakan untuk menganalisis seberapa besar pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Ketentuan uji statistik F adalah sebagai berikut (Santoso, 2015): 1) Apabila tingkat signifkansi F menunjukkan hasil angka lebih kecil dari nilai signifikansinya yaitu sebesar 0,05 maka semua variabel independen secara bersamaan berpengaruh terhadap variabel dependen. 2) Apabila tingkat signifikansi F menunjukkan hasil angka lebih besar dari nilai signifikansinya yaitu sebesar 0,05 maka semua variabel independen secara bersamaan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. 3.8.2 Uji Parameter Individual (Uji Statistik t) Atmaja (2009) menyatakan bahwa uji statistik t digunanakan untuk menganalisis seberapa besar pengaruh variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Menurut Santoso (2015) ketentuan uji statistik t adalah sebagai berikut: 1) Apabila tingkat signifikansi t menunjukkan hasil yang lebih besar dari nilai signifikansinya yaitu 0,05 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa 38
semua variabel independen secara individual tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. 2) Apabila tingkat signifikansi t menunjukkan hasil yang lebih kecil dari nilai signifikansinya yaitu 0,05 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa semua variabel independen secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen. 3.8.3 Uji Koefisien Determinasi (Adjusted R 2 ) Ghozali (2011) menjelaskan bahwa pengujian koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh model dalam menerangkan variabel dependen. Hasil nilai tersebut diantara 0 sampai dengan 1. Ghozali (2011) menyatakan bahwa pengaruh model terhadap variabel dependen terbatas jika nilai R 2 menunjukkan angka yang kecil. Jika nilai mendekati angka 1 maka dapat disimpulkan bahwa pengaruh model terhadap variabel dependen besar. 3.8.4 Analisis Regresi Pengujian hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda. Analisis dengan bantuan progam SPSS 16.0 ini digunakan untuk menganalisis tingkat hubungan antara satu variabel dependen dengan lebih dari satu variabel independen (Atmaja, 2009). Persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini adalah: ROA (t+1) = α + β 1 WAA (t) + β 2 DER (t) + β 3 DAR (t) + β 4 SIZE (t) + ɛ 39
Keterangan: ROA (t+1) α WAA DER SIZE DAR β 1, β 2, β 3, β 4 ɛ = Return on Asset pada tahun berikutnya = Konstanta = World Airline Awards (jumlah star maskapai penerbangan) = Debt to Total Equity Ratio = Ukuran Perusahaan = Debt to Total Asset Ratio = Koefisien Regresi = Variabel Pengganggu Hipotesis pertama (H 1 ) diterima secara teori apabila koefisien β 1 bernilai positif dan secara statistik diterima apabila tingkat signifikansi (α) pada variabel world airline awards kurang dari 5%. Hipotesis kedua (H 2 ) diterima apabila koefisien β 2 bernilai negatif dan secara statistik tingkat signifikansi debt total equity ratio kurang dari 5%. Hipotesis ketiga (H 3 ) diterima apabila koefisien β 3 bernilai negatif dan secara statisitik tingkat signifikansi kurang dari 5%. 40