BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian yang digunakan untuk pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis dilakukan untuk menjelaskan sifat dari hubungan tertentu, menentukan perbedaan antar kelompok, atau independensi dari dua variabel atau lebih (Sekaran dan Bougie, 2010). Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh penilaian kinerja keuangan melalui Debt to Equity ratio, Earnings Per share, Return On Equity, Operating Cash Flow, dan Time Interest Earned ratio terhadap return saham. 3.2 Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel Populasi diartikan sebagai keseluruhan kelompok orang, kejadian, atau hal minat yang ingin diinvestigasi oleh peneliti (Sekaran dan Bougie, 2010). Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur subsektor tekstil dan garmen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama tahun 2010-2015. Sampel adalah sebagian dari populasi yang diharapkan dapat mewakili populasi penelitian (Sekaran dan Bougie, 2010). Dalam pengambilan sampel, penelitian ini menggunakan metode purposive sampling, yaitu 26
27 mengambil sampel sesuai dengan kriteria yang ditentukan (Sekaran dan Bougie, 2010). Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah. 1. Perusahaan manufaktur subsektor tekstil dan garmen yang terdaftar di BEI selama tahun 2010-2015. 2. Perusahaan manufaktur subsektor tekstil dan garmen yang menerbitkan annual report (laporan tahunan) atau laporan keuangan secara bertutut-turut selama tahun 2010-2015. 3. Menyajikan data dan informasi yang lengkap terkait variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian. Dalam penelitian ini, populasi yang digunakan untuk penelitian yaitu data laporan perusahaan manufaktur subsektor tekstil dan garmen yang berjumlah 17 perusahaan. Dengan metode yang digunakan yaitu metode purposive sampling hanya 13 perusahaan yang memenuhi syarat menjadi sampel dalam penelitian ini. 3.3 Data dan Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data yang dikumpulkan dari sumber yang telah ada dan tersedia, sehingga peneliti tidak perlu mengumpulkan sendiri (Sekaran dan Bougie, 2010). Data sekunder penelitian ini berupa annual report atau laporan keuangan perusahaan tekstil dan garmen yang terdaftar di BEI selama tahun 2010-2015. Data tersebut diperoleh melalui situs resmi BEI yaitu www.idx.co.id atau situs dari masing-masing perusahaan sampel.
28 3.4 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Penelitian ini menggunakan satu dependent variable (Variabel terikat) dan lima independent variable (variabel bebas). Berikut ini akan dijelaskan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini. 3.4.1. Variabel Terikat (Dependent Variable) Variabel terikat yang digunakan dalam penelitian ini adalah return saham. Return merupakan hasil yang diperoleh dari investasi. Jadi return saham diperoleh dari hasil investasi saham. Return saham diperoleh dari selisih kenaikan atau selisih penurunan selama periode tertentu (Jogiyanto, 2008). Secara umum tingkat keuntungan (return) investasi dalam sekuritas di pasar modal dapat dituliskan dalam persamaan matematis sebagai berikut. Dimana: Pt = Harga saham pada awal periode t Pt-1 = Harga saham pada akhir periode t-1 3.4.2. Variabel Bebas (Independent Variable) Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Debt to Equity ratio, Earnings Per Share, Return On Equity, Operating Cash Flow, dan Time Interest Earned ratio. Berikut ini definisi dari masing-masing variabel tersebut.
29 3.4.2.1. Debt to Equity Ratio Debt to Equity Ratio (DER) adalah rasio yang menunjukkan hubungan antara jumlah pinjaman jangka panjang dengan jumlah modal sendiri yang diberikan pemilik perusahaan. Apabila kinerja perusahaan mengalami penurunan, hal ini terjadi karena perusahaan sulit memenuhi kewajibannya. Raiso ini berguna untuk mengetahui jumlah dana yang disediakan peminjam (kreditor) dengan pemilik saham. Debt to Equity dapat dirumuskan sebagai berikut. 3.4.2.2. Earnings Per Share Earnings per Share (EPS) merupakan perbandingan antara pendapatan yang dihasilkan (laba bersih) dan jumlah saham yang beredar. Earnings Per Share menggambarkan profitabilitas perusahaan yang tergambar dalam setiap lembar sahamnya. EPS merupakan salah satu cara untuk mengukur keberhasilan perusahaan dalam mencapai keuntungan bagi para pemilik saham. Earnings Per Share dihitung dengan rumus berikut.
30 3.4.2.3. Return On Equity Return On Equity (ROE) merupakan rasio yang banyak digunnakan untuk mengukur kinerja perusahaan, khususnya menyangkut profitabilitas perusahaan. Return On Equity (ROE) untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba atas modalnya sendiri. Semakin tinggi nilai Return On Equity, berarti kinerja perusahaan dalam pencapaian laba semakin baik. Return On Equity dapat dirumuskan sebagai berikut. 3.4.2.4. Operating Cash Flow Arus kas (cash flow) adalah suatu proses yang terjadi antara kas masuk dan kas keluar akibat adanya operasi perusahaan. Arus kas operasi adalah selisih bersih antara penerimaan dan pengeluaran kas dan setara kas yang berasal dari aktivitas operasi selama satu ahun buku, sebagaimana tercantum dalam Laporan Arus Kas. Oleh karena itu, arus kas tersebut berasal dari transaksi yang mempengaruhi penetapan laba perusahaan. Operating Cash Flow dapat dirumuskan sebagai berikut.
31 3.4.2.5. Time Interest Earned Ratio Time interest earned ratio adalah salah satu rasio dalam aspek solvabilitas. Time interest earned ratio merupakan perbandingan antara laba bersih sebelum bunga pajak dan beban bunga. Time interest earned ratio ini merupakan rasio yang mencerminkan besarnya jaminan keuangan untuk membayar atau memenuhi bunga utang jangka panjang. Time Interest Earned ratio dapat dihitung dengan rumus. 3.5 Teknik Analisis Data Analisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan analisis kuantitatif yang dinyatakan dengan angka-angka dan perhitungannya menggunakan metode standart yang dibantu dengan program SPSS (Statistical Product and Service Solutions). Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi, untuk mengetahui pengaruh kinerja keuangan yang diproksikan dengan variabel Debt to Equity Ratio (DER), Earnings Per Share (EPS), Return On Equity (ROE), Operating Cash Flow (OCF), dan Time Interest Earned Ratio (TIER) terhadap return saham sektor manufaktur subsektor tekstil dan garmen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini, antara lain.
32 3.5.1 Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik ini dilakukan agar memperoleh model regresi yang dipertanggungjawabkan. Uji asumsi klasik dalam penelitian ini menggunakan uji normalitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. 3.5.1.1. Uji Normalitas Pengujian normalitas penelitian memiliki tujuan untuk menguji apakah dalam metode regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik (Ghozali, 2011:160). 3.5.1.2. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen) (Ghozali, 2011:105). Pada model regresi yang baik seharusnya antar variabel independen tidak terjadi korelasi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi dapat dilihat dari (1)
33 Nilai R 2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabelvariabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen; (2) Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90) maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas; (3) Multikolinieritas juga dapat dilihat dari tolerance value I atau 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 rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi. Nilai cutoff yang umum dipakai adalah. a) Jika nilai tolerance > 10 persen dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. b) Jika nilai tolerance < 10 persen dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
34 3.5.1.3 Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainya. Model regresi yang baik adalah yang bebas autokorelasi. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi, yaitu dengan (Ghozali, 2011:110). 1. Uji Durbin Watson (DW test) Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu (first order autocorrelation) dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi antara variabel independen. Hipotesis yang akan diuji adalah. H0 : tidak ada autokorelasi (r = 0) HA : ada Autokorelasi (r 0)
35 Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi. Tabel 3.1 Uji Autokorelasi Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0<d<dl Tidak ada autokorelasi positif No decision dl d du Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4-dl<d<4 Tidak ada autokorelasi negatif No decision 4-du d 4-dl Tidak ada autokorelasi, positif Tidak ditolak du<d<4-du atau negatif Sumber: Ghozali, 2011:111 3.5.1.4. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang terjadi homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat Grafik Scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID, dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual (Y prediksi dan Y sesungguhnya). Dasar analisis ada atau tidaknya
36 heteroskedastisitas dapat dilakukan sebagai berikut (Ghozali, 2011:139). a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur, maka didefinisikan telah terjadi heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 3.5.2 Analisis Regresi Berganda Teknik analisis yang akan dipakai dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi linier berganda. Analisis regtrsi berganda digunakan untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai hubungan antara variabel satu dengan variabel lain. Variabel dependen yang digunakan adalah Return Saham dan variabel independennya yaitu DER (Debt to Equity Ratio), EPS (Earnings Per Share), ROE (Return On Equity), OCF (Operating Cash Flow), dan TIER (Time Interest Earned Ratio). Untuk mengetahui apakah ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen maka digunakan model regresi linier berganda (multiple linier regression method), yang dirumuskan sebagai berikut (Ghozali, 2011:96): Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + e
37 Dimana: Y a = Return Saham = konstanta b1 b5 = koefisien regresi, merupakan besarnya perubahan variabel terikat akibat perubahan tiap-tiap unit variabel bebas b1 b2 b3 b4 b5 X1 X2 X3 X4 X5 e = koefisien regresi berganda antara X1 dan y = koefisien regresi berganda antara X2 dan y = koefisien regresi berganda antara X3 dan y = koefisien regresi berganda antara X4 dan y = koefisien regresi berganda antara X5 dan y = DER (Debt to Equity Ratio) = EPS (Earnings Per Share) = ROE (Return On Equity) = OCF (Operating Cash Flow) = TIER (Time Interest Earned Ratio) = perkiraan kesalahan pengganggu 3.5.3 Uji Signifikansi 3.5.3.1 Uji Signifikansi Uji t Pengujian statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen, apakah variabel X1, X2, X3, X4, dan X5
38 berpengaruh terhadap variabel Y. Langkah-langkah yang ditempuh dalam pengujian adalah. 1. Menentukan Hipotesis Ho: Tidak ada pengaruh positif antara variabel independen dengan variabel dependen. Ha: Ada pengaruh positif antara variabel independen dengan variabel dependen. 2. Menentukan tingkat signifikansi Pengujian menggunkan uji dua sisi dengan tingkat signifikansi α = 5%. Tingkat signifikansi dalam hal ini berarti mengambil resiko salah dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesa yang benar sebanyakbanyaknya 5% (signifikansi 5% atau 0,05 dalam ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian). 3. Menentukan t hitung Rumus mencari t hitung adalah: Dimana: r n = koefisien korelasi sederhana = jumlah data atau kasus
39 4. Menentukan t tabel Tabel distribusi t dicari pada α = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi) dengan derajat kebebasan (df) n-k. k yang dimaksud adalah variabel dependen maupun variabel independen. 5. Kriteria pengujian Ho diterima jika t tabel t hitung t tabel Ho ditolak jika t hitung < -t tabel atau t hitung > t tabel Berdasarkan probabilitas: Ho diterima jika P value > 0,05 Ho ditolak jika P value < 0,05 6. Membandingkan t hitung dengan t tabel dengan probabilitas Selain itu uji signifikansi dapat juga dilihat dari nilai probabilitas signifikansinya, pada output SPSS, dilihat pada kolom Sig., baris X1, X2, X3, X4, atau X5 tabel Coefficients(α). Apabila nilai probabilitas signifikansinya berada dibawah nilai 0,05, maka secara signifikan variabel bebas (X) mempengaruhi variabel terikat (Y) (Ghozali, 2011:98) 3.5.3.2 Uji Signifikansi Uji F Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh
40 secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Ghozali, 2011:98). Melalui uji F dapat diketahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Nilai F hitung dapat dicari dengan rumus sebagai berikut. Dimana: R 2 = koefisien determinasi k = jumlah variabel independen n = jumlah data Tahap tahap untuk melakukan uji F adalah sebagai berikut: 1. Merumuskan Hipotesis Ho: Tidak ada pengaruh positif antara variabel independen dengan variabel dependen. Ha: Ada pengaruh positif antara variabel independen dengan variabel dependen. 2. Menentukan tingkat signifikansi Tingkat signifikansi (α) = 5% (signifikansi 5% atau 0,05 adalah ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian). 3. Menentukan F hitung Berdasarkan tabel perolehan F hitung.
41 4. Menentukan F tabel Dengan menggunakan tingkat keyakinan 95%, α = 5%, sementara nilai F tabel yang disesuaikan dengan nilai df1=k 1 dan nilai df 2 = n k. k yang dimaksud adalah variabel dependen dan independen. 5. Kriteria Pengujian Ho diterima apabila F hitung < F tabel Ho ditolak apabila F hitung > F table 6. Membandingkan F hitung dengan F tabel Selain itu uji signifikansi dapat juga dilihat dari nilai probabilitas signifikansinya, pada output SPSS, dilihat pada kolom Sig., tabel ANOVA(b). Apabila nilai probabilitas signifikansinya berada dibawah nilai 0,05, maka secara signifikan variabel bebas (X1, X2, X3, X4, dan X5) mempengaruhi variabel terikat (Y).