BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Data dan riset dalam penelitian ini diambil dari Pojok Bursa Efek Indonesia dan Valbury Asia Securities yang berada di Gedung A lantai 2 Universitas Mercu Buana yang berlokasi di Jln. Meruya Selatan Kembangan Jakarta Barat 11650, dan data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dengan cara mengunduh dari situs www.idx.co.id. B. Metode Penelitian Dalam penelitian ini metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian kausal (Causal Research). Penelitian kausal adalah penelitian yang dilakukan untuk mengetahui pengaruh satu atau lebih variabel (independent variable) terhadap variabel tertentu (dependent variable). Variable independent dalam penelitian ini adalah Debt to Equity Ratio (DER) dan Price Earning Ratio (PER), sedangkan variable dependent adalah Harga Saham pada perusahaan makanan dan minuman. Penelitian ini menggunakan analisis statistik deskriptif, uji asumsi klasik yaitu uji normalitas data, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi, analisis koefisien determinasi, uji hipotesis yaitu uji signifikan simultan (F-test), uji statistik T (T-test), dan analisis regresi linier berganda. 34

35 C. Hipotesis Hipotesis merupakan pernyataan (jawaban) sementara dari suatu permasalahan yang sedang diteliti, dimana harus diuji secara empiris untuk mengetahui kebenarannya. Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah hipotesis tentang pengaruh. Hipotesis pengaruh yaitu hipotesis yang akan menguji pengaruh antara DER dan PER, terhadap Harga Saham perusahaan makanan dan minuman di Bursa Efek Indonesia. Dengan mengacu pada rumusan masalah, tinjauan teoritis dan beberapa penelitian terdahulu yang telah diuraikan maka hipotesis yang diajukan adalah : Ha 1 : Terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan antara DER dan PER, terhadap Harga Saham pada Perusahaan Makanan dan Minuman. Ha 2 : Terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara DER dan PER, terhadap Harga Saham pada Perusahaan Makanan dan Minuman. D. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di BEI periode 2005-2009 dan berjumlah 13 perusahaan. Dalam penelitian ini sampel diambil secara purposive sampling yaitu pengambilan sampel yang berdasarkan kriteria tertentu sesuai dengan keperluan penelitian dimana kriteria tersebut harus dipenuhi oleh sampel.

36 Adapun kriteria yang digunakan untuk memilih sampel adalah sebagai berikut : 1. Perusahaan makanan dan minuman yang masih terdaftar di BEI pada periode penelitian yaitu dari tahun 2005 sampai 2009 (selama 5 tahun tidak mengalami delisting) dan menerbitkan laporan keuangan per 31 Desember 2005 sampai 2009, dengan alasan laporan tersebut telah diaudit sehingga informasi yang dilaporkan lebih dapat dipercaya serta konsisten. 2. Perusahaan tidak mengalami kerugian pada tahun 2005 sampai 2009, dengan alasan perusahaan yang memiliki nilai laba bersih dalam dengan kegiatan usahanya memungkinkan kelanjutan penelitian dalam mengumpulkan dan menganalisis data, dan adanya kegiatan dalam perdagangan (harga saham). Tabel 3.1 Sampel Penelitian No Kriteria Sampel Jumlah Perusahaan 1 Total perusahaan makanan dan minuman pada 13 tahun 2005 sampai 2009 2 Perusahaan diantara tahun 2005 sampai 2009 tidak memiliki laba bersih atau mengalami ( 6) kerugian, dan tidak ada kegiatan dalam perdagangan (harga saham). Total sampel yang diteliti 7 Sumber : Bursa Efek Indonesia periode 2005 sampai 2009

37 Berdasarkan kriteria tersebut terdapat 7 perusahaan yang memenuhi syarat dijadikan sampel, yaitu : Tabel 3.2 Daftar Perusahaan yang Menjadi Sampel Penelitian No Kode Nama Perusahaan 1 CEKA Cahaya Kalbar Tbk 2 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 3 MYOR Mayora Indah Tbk 4 SKLT Sekar Laut Tbk 5 STTP Siantar Top Tbk 6 AISA Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk 7 ULTJ Ultra Jaya Milk Ind. Tbk Sumber : Bursa Efek Indonesia Setelah diteliti menggunakan kriteria di atas didapatkan sampel 7 perusahaan. Sedangkan perusahaan yang tidak termasuk dalam sampel penelitian adalah PT. AQUA GOLDEN MISSISSIPPI Tbk, PT. AKASHA WIRA INTERNASIONAL Tbk, PT. DELTA DJAKARTA Tbk, PT. MULTI BINTANG INDONESIA Tbk, PT. PRASIDHA ANEKA NIAGA Tbk, dan PT. DAVOMAS ABADI Tbk.

38 E. Variabel dan Pengukurannya Variabel merupakan sebuah konsep yang mempunyai variasi nilai. Nilai variabel dapat berupa angka atau berupa atribut yang menggunakan ukuran atau skala dalam suatu kisaran nilai. Dalam penelitian ini penulis menggunakan dua variabel, yaitu : a. Variabel Bebas/Independent Variable (X) Variabel bebas adalah tipe variabel yang menjelaskan atau mempengaruhi variabel lain (variabel terikat). Variabel bebas dinotasikan sebagai variabel X. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel bebas yaitu X 1 yang diukur dengan Debt to Equity Ratio (DER) dan X 2 yang diukur dengan Price Earning Ratio (PER). b. Variabel Terikat/Dependent Variable (Y) Variabel terikat (dependent variable) adalah tipe variabel yang dijelaskan atau dipengaruhi oleh independent variable, dalam hal ini adalah harga saham penutupan (Y). Harga saham yang digunakan adalah harga saham penutup (closing price) pada saat laporan keuangan dipublikasikan pada perusahaan makanan dan minuman di Bursa Efek Indonesia tahun 2006-2010.

39 F. Definisi Operasional Variabel Definisi operasional variabel yang diteliti serta alasan menggunakan variabel-variabel tersebut yaitu sebagai berikut : 1) Debt to Equity Ratio (DER) Rasio ini untuk memilih investasi yang aman pada saham, investor memerlukan teknik untuk menilai harga saham yang akan dibeli ataupun kemampuan saham tersebut dan juga mengurangi risiko bagi investor dalam berinvestasi. DER = Total Kewajiban Modal Sendiri 2) Price Earning Ratio (PER) Menggambarkan apresiasi pasar terhadap kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba. Merupakan rasio antara harga pasar saham (stock market price) dan Laba per Saham (EPS). PER = ୟ ୟୟୱୟ ୟ୦ୟ୫ ୟୠୟ ୱ୧୦ ୟ୦ୟ୫ ሺ ሻ 3) Harga Saham Harga saham ini dilihat dari harga saham penutup yaitu harga yang diminta oleh penjual atau pembeli pada akhir hari bursa, saat laporan keuangan dipublikasikan atau diumumkan oleh perusahaan pada tahun 2006, 2007, 2008, 2009, dan 2010.

40 G. Jenis Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang bersifat kuantitatif, yaitu data yang dinyatakan dalam angka-angka yang menunjukkan nilai terhadap besaran atau variabel yang diwakilinya. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, karena data yang digunakan merupakan data yang telah diolah dan kemudian telah disajikan kembali dalam penelitian ini. Menurut Sugiyono (2008:193) sumber sekunder adalah sumber data yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data, misalnya lewat orang lain atau lewat dokumen. Data yang diperoleh adalah data polled yaitu data dalam bentuk gabungan dari data times series dan data cross section. Data times series merupakan data yang berdasarkan dalam interval waktu (interval waktu dalam penelitian ini mulai dari tahun 2005 sampai 2009), sedangkan data cross section merupakan data yang dikumpulkan dengan mengamati banyak subyek (seperti individu, perusahaan atau negara / wilayah) pada titik waktu yang sama, atau tanpa memperhatikan perbedaan waktu (subyek yang diteliti adalah laporan keuangan sektor perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di BEI). H. Teknik Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Penelitian kepustakaan (library research) yaitu Kegiatan pengumpulan data

41 dan informasi yang diperlukan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan masalah yang diteliti, diperoleh melalui buku-buku, literature, laporan-laporan penelitian pihak lain dan sumber-sumber lain yang berkaitan dengan skripsi ini. Adapun data yang dipergunakan oleh penulis dalam penelitian ini merupakan data sekunder yaitu data yang tidak penulis peroleh sendiri tetapi penulis hanya mengambil data-data yang tersedia di lembaga-lembaga atau sumber-suumber yang cukup competent. Peneliti mengumpulkan data melalui media internet dengan cara mengunduh dari situs Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id, untuk memperoleh laporan keuangan tahunan perusahaan yang menjadi populasi atau sampel penelitian. I. Metode Analisis Data Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan analisis statistik regresi berganda. Bentuk-bentuk pengujian data yang digunakan adalah sebagai berikut : 1. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana, adanya tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum. Dalam

42 penggunaan statistik deskriptif ini penulis memberikan gambaran tentang data yang digunakan. 2. Uji Normalitas Data Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen dan independen keduanya mempunyai distribusi yang normal. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data yang normal atau mendekati normal. Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, maka digunakan statistik parametrik, dan jika data tidak normal, maka digunakan statistik nonparametrik atau lakukan treatment agar data normal. Menurut Ghozali (2005:110), cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak ada dua, yaitu analisis grafik dan analisis statistik. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dan grafik dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusannya adalah : 1) Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan data berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

43 Dalam penelitian ini Peneliti menggunakan uji Kolmogorov Smirnov (K-S) untuk menguji normalitas data. Uji K-S dibuat dengan membuat hipotesis : Ho : data residual berdistribusi normal, Ha : data residual tidak berdistribusi normal. Bila signifikansi > 0,05 dengan α = 5% berarti distribusi data normal dan Ho diterima, sebaliknya bila nilai signifikan < 0,05 berarti distribusi data tidak normal dan Ha diterima. Data yang tidak terdistribusi secara tidak normal dapat ditransformasi agar menjadi normal. Jika data tidak normal ada beberapa cara mengubah model regresi menjadi normal menurut Jogiyanto (2004:172), yaitu : 1) Dengan melakukan transformasi data ke bentuk lain, yaitu Logaritma Natural, akar kuadrat, Logaritma lo, 2) Lakukan trimming, yaitu mengubah observasi yang bersifat outlier, 3) Lakukan winsorizing, yaitu mengubah nilai-nilai data outlier menjadi nilai-nilai minimum atau maksimum yang diizinkan supaya distribusinya menjadi normal. 3. Uji Asumsi Klasik Analisis regresi bukanlah analisis yang selalu mulus digunakan. Ada beberapa masalah serius yang dihadapi dalam analisis regresi. Dalam penelitian penulis melakukan pengujian klasik multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas.

44 a. Uji Multikolinearitas Menurut Duwi Priyatno (2009), uji multikolinearitas adalah keadaan dimana antara dua variabel independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah multikolinearitas. Menurut Damodar N. Gujarati (2006:184) multikolinearitas berarti Adanya hubungan linear yang kuat antar variabel bebas yang satu dengan yang lain dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah yang tidak terdapat korelasi linear / atau hubungan yang kuat antar variabel bebasnya. Jika dalam model regresi terdapat gejala multikolinearitas, maka model tersebut tidak dapat menaksir secara tepat sehingga dapat diperoleh kesimpulan yang salah tentang variabel yang diteliti. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dengan melihat nilai Tolerance dan Variance inflation Factor (VIF). Semakin kecil nilai Tolerance dan semakin besar VIF maka semakin mendekati terjadinya masalah multikolinearitas. Jika Tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Multikolinearitas menunjukkan adanya hubungan yang sempurna antar variabel bebas yang terdapat dalam regresi. Untuk mengetahui ada atau tidaknya gejala multikolinearitas dengan melihat harga VIF (Variance inflation Factor) melalui SPSS. Untuk mengetahui adanya multikolinearitas menurut Santoso (2003:200) dapat dilihat dari :

45 1. Besarnya VIF (Variance inflation Factor) dan Tolerance. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah mempunyai nilai VIF disekitar angka 1 dan mempunyai angka Tolerance mendekati 1 (tolerance = 1 / VIF atau VIF = 1 / tolerance). 2. Besaran korelasi antar variabel independent. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah koefisien korelasi antar variabel independent haruslah lemah (dibawah 0,5). Jika korelasi kuat, maka terjadi problem multikolinearitas. b. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain sama maka disebut homokedaskisitas dan jika varian berbeda disebut heteroskedaskisitas. Model regresi yang baik adalah jika tidak terjadi heteroskedastisitas. Agar di dalam model regresi didapat penaksir yang efisien baik dalam sampel besar maupun kecil maka dilakukan uji heteroskedastisitas. Melalui SPSS dapat dilihat pola yang dihasilkan dari scater plot. Apabila scater plot menunjukkan pola tertentu maka model regresi dinyatakan memiliki gejala heteroskedastisitas.

46 Analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan model regresi linear berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika : 1) Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau disekitar angka 0, 2) Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja, 3) Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, 4) Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola. c. Uji Autokorelasi Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data time series. Pada data cross-section, masalah autokorelasi relative tidak terjadi. Uji yang digunakan dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah menggunakan uji Durbin Watson dengan ketentuan sebagai berikut ; 1) Bila nilai DW (Durbin-Watson) terletak antara batas atas (DU) dan 4-DU, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol artinya tidak terjadi autokorelasi, 2) Bila nilai DW < DL (batas bawah) maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol artinya ada autokorelasi positif,

47 3) Bila nilai DW > 4-DL, maka koefisien autokorelasi lebih kecil dari nol artinya ada autokorelasi negatif, 4) Bila nilai DW terletak antara DU dengan DL atau DW terletak diantara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak dapat diputuskan ada autokorelasi atau tidak. 4. Analisis Koefisien Determinasi (R 2 ) Ketepatan model (R 2 ) dilakukan untuk mendeteksi ketepatan yang paling baik dari garis regresi. Uji ini dilakukan dengan melihat besarnya nilai koefisien determinasi R 2 merupakan besaran non negatif dan besarnya koefisien determinasi adalah antara angka nol sampai dengan angka satu (0 R 2 1). Koefisien determinasi bernilai nol berarti tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Sebaliknya nilai koefisien determinasi 1 berarti suatu kecocokan sempurna dari ketepatan model. 5. Uji Hipotesis a. Uji signifikan simultan (Uji F) Uji F dilakukan untuk menilai pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen. Ho : tidak semua variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Ha : semua variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen.

48 Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi F-hitung dengan F-tabel dengan ketentuan : 1) Jika F hitung > F tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima untuk α = 5%. 2) Jika F hitung < F tabel, maka Ha ditolak dan Ho diterima untuk α = 5%. b. Uji Parsial (t-test) Uji-t dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut. Ho : tidak semua variabel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen, Ha : semua variabel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan t-hitung dengan t-tabel dengan ketentuan sebagai berikut : 1) Jika t-hitung > t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima untuk α = 5%. 2) Jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak untuk α = 5%.

49 6. Analisis regresi linear berganda Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan alat regresi berganda. Analisis regresi berganda bertujuan untuk menguji hubungan pengaruh antara satu variabel terhadap variabel lain. Variabel yang dipengaruhi disebut variabel dependen, yang dinotasikan sebagai variabel Y, sedangkan variabel yang mempengaruhi disebut variabel independen, yang dinotasikan sebagai variabel X. Persamaan regresi bertujuan untuk memprediksi seberapa besar variabel independen mempengaruhi variabel dependen, yang dihitung dengan menggunakan persamaan regresi berganda. Persamaan regresi berganda : Y = α + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e Keterangan : Y α b 1 b 2 : Harga Saham : Konstanta : angka arah atau koefisien regresi yang menunjukkan angka peningkatan/penurunan dependen variabel yang didasarkan pada independen variabel. x 1 x 2 e : DER (Debt to Equity Ratio) : PER (Price Earning Ratio) : Tingkat kesalahan (Error)