BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV
METODOLOGI PENELITIAN
IV.1 Model Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah ingin mengetahui efektifitas dari biaya iklan
(promosi) terhadap dua perusahaan (Indosat dan Telkomsel) di industri
telekomunikasi seluler dengan beberapa variabel kontrol antara lain, usia
perusahaan, aktiva tetap dan biaya gaji. Efektivitas akan dilihat menggunakan
profitabilitas sebagai proksi dari kinerja perusahaan karena profitabilitas
merupakan ukuran dari kinerja operasional perusahaan seperti Rev/aset, Profit,
ROE, ROA, NPM. Berdasarkan tujuan penelitian di atas, maka model operasional
yang dibangun dalam penelitian ini adalah :
COMP (Rev/aset, Profit, ROE, ROA, NPM) = α + β1 dumISAT
+ β2 dumTLKM + β3 advert + β4 advISAT + β5 advTLKM + β6 salary + β7
fixaset + β8 usia + ε
(3.1)
Beberapa variabel pengukur efektivitas (COMP):
Rev-aset
= rasio antara pendapatan dengan asset yang dimiliki perusahaan
Profit
= keuntungan yang dimiliki perusahaan
ROE
= rasio antara laba bersih dengan ekuitas perusahaan
ROA
= rasio antara laba bersih dengan asset perusahaan
NPM
= rasio antara laba bersih dengan pendapatan perusahaan
Penjelasan variabel independen:
dumISAT
= nilai dummy untuk perusahaan Indosat
dumTLKM
= nilai dummy untuk perusahaan Telkomsel
advert
= biaya iklan (promosi) perusahaan
advISAT
= nilai perkalian antara biaya iklan dengan dummy perusahaan
Indosat
advTLKM
= nilai perkalian antara biaya iklan dengan dummy perusahaan
Telkomsel
30
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
31
salary
= biaya gaji perusahaan
fixaset
= nilai asset tetap perusahaan
usia
= nilai usia (dihitung dari tahun data dikurangi tahun lahir)
perusahaan
Untuk mengetahui ada tidaknya penurunan kinerja pada usia perusahaan maka
dilakukan pengolahan akhir pada variabel terbaik dengan mengkuadratkan nilai
variabel usia itu sendiri.
Dari variabel yang diatas, model ini adalah model regresi linear berganda,
dimana terdapat lebih dari satu variabel independen. Dengan banyaknya variabel
dependen maka pada saat pengujian, akan menggunakan variabel independen
yang sama dengan satu persatu variabel dependen. Model penelitian ini akan diuji
dengan metode Pool Least Square, atau metode regresi dengan data panel.
Hubungan yang akan diuji adalah hubungan satu arah, yaitu bagaimana pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependen. Walaupun dengan banyaknya
variabel dependen maka hasil yang pengujian yang didapat akan memiliki banyak
interpretasi masing-masing sesuai variabel dependennya.
IV.2 Operasionalisasi Variabel
Setelah menentukan model yang akan digunakan, maka pada bagian ini akan
dijelaskan variabel-variabel yang membentuk model tersebut. Salah satu variabel
dependen dalam penelitian ini adalah ROA. ROA adalah rasio profitabilitas yang
merupakan bagian dari penilaian terhadap kinerja operasional perusahaan. Rasio
ini didapat dengan membagi laba bersih terhadap total aktiva perusahaan.
Laba Bersih
Return on Asset =
Total Aktiva
Variabel dependen lain adalah ROE. ROE adalah rasio profitabilitas yang
menggambarkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan keuntungan melalui
pengelolaan investasi ekuitas yang ditanamkan pemegang saham dalam
perusahaan. ROE diperoleh dengan membagi laba bersih dengan ekuitas
perusahaan.
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
32
Laba Bersih
Return on Equity =
Total Ekuitas
Yang lainnya adalah NPM, net profit margin adalah rasio yang menunjukkan
berapa persentase keuntungan bersih dari setiap penjualan/pendapatan yang
berhasil diperoleh perusahaan. NPM (yang disebut juga return on sales, ROS)
didapat dengan membandingkan antara laba bersih dengan penjualan/pendapatan
perusahaan.
Laba Bersih
Net Profit Margin =
Total Penjualan
Variabel yang paling utama yang digunakan menjadi dependen variabel adalah
profit atau keuntungan bersih yang didapat perusahaan, lalu ada juga Revenue
dibagi asset atau nilai penjualan (pendapatan) dibagi dengan total aset suatu
perusahaan. Rasio ini digunakan untuk menunjukkan seberapa besar persentase
dari total penjualan (pendapatan) terhadap total aset perusahaan. Sehingga dapat
diketahui seberapa besar perubahan pada aset perusahaan yang menghasilkan
pendapatan perusahaan.
Sementara, variabel independen utama yang hendak diujikan pengaruhnya
terhadap kinerja (profitabilitas) perusahaan adalah biaya iklan (advertising).
Dijadikan variabel independen utama karena yang ingin diketahui adalah
efektivitasnya di industri telekomunikasi seluler terutama di dua perusahaan
(Indosat dan Telkomsel).
Pada model ini digunakan juga variabel dummy, variabel yang hanya akan
menjelaskan suatu bagian yang diberi dummy (tanda). Terdapat 2 variabel dummy
pada model ini yakni dummy untuk perusahaan Indosat dan Telkomsel. Variabel
dummy lainnya adalah variabel perkalian dummy dengan variabel biaya iklan
(advertising), sehingga terdapat juga variabel perkalian dummy Indosat dan
Telkomsel. Penjelasan pada variabel ini cukup berbeda dengan analisa variabel
biasa sehingga perlu analisa yang berbeda pula (variabel dummy dan interaksi
variabel dummy).
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
33
Dalam penelitian ini penulis juga memasukkan beberapa variabel kendali
yang memiliki potensi untuk mempengaruhi kinerja perusahaan (profitabilitas).
Penggunaan
variabel
kendali
berfungsi
untuk
melihat
apakah
dengan
dimasukkannya variabel kendali ini ke dalam persamaan regresi, variabel biaya
iklan
(advertising)
akan
tetap
dapat
menjelaskan
kinerja
perusahaan
(profitabilitas). Variabel kendali yang digunakan adalah aktiva tetap perusahaan,
biaya gaji dan usia (umur) perusahaan.
Pada variabel aktiva tetap dan biaya gaji digunakan bentuk logaritma
natural untuk mengurangi perbedaan signifikan antara perusahaan yang terlalu
besar dengan perusahaan yang kecil/sedang. Konversi ke bentuk logaritma natural
ini bertujuan untuk membuat data aktiva tetap dan biaya gaji terdistribusi normal.
Namun pada usia perusahaan tetap dipergunakan nilai sebenarnya karena pada
model ini memang ingin diketahui apakah ada pengaruhnya kinerja perusahaan
terhadap usia perusahaan.
IV.3 Hipotesis Penelitian
Berdasarkan kajian teori yang telah dijabarkan dalam bab dua dan penelitianpenelitian sebelumnya di atas, maka pada bagian berikut akan diuraikan hipotesishipotesis yang diajukan dalam penelitian ini.
IV.3.1 Hubungan kinerja perusahaan (ROE, ROA, NPM, Profit, Rev/Aset)
dengan biaya iklan
Pendekatan yang digunakan oleh penulis untuk mendapatkan data pergerakan
iklan suatu perusahaan adalah menggunakan biaya iklan. Biaya iklan atau
advertising
expense
adalah
biaya
yang
dikeluarkan
perusahaan
untuk
mengiklankan atau mempromosikan barang atau jasa dengan tujuan agar
konsumen dapat memiliki pengetahuan tentang barang dan jasa. Seperti penelitian
sebelumnya, hipotesis awal dari hubungan antara kinerja perusahaan dengan biaya
iklan adalah positif. Tabel dibawah ini akan memperlihatkan hubungan antar
variabel dependen dengan lebih spesifik.
Tabel 4.1. Tabel Hipotesa Awal Variabel Advert (Biaya Iklan)
Variabel
Biaya Iklan
(Adv)
H1 (hipotesa)
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
34
ROE
+
ROA
+
NPM
+
Profit
+
Rev/Aset
+
Adv berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap ROE
Adv berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap ROA
Adv berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap NPM
Adv berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap Profit
Adv berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap Rev/Aset
IV.3.2 Hubungan kinerja perusahaan (ROE, ROA, NPM, Profit, Rev/Aset)
dengan variabel dummy Indosat dan Telkomsel
Variabel dummy adalah variabel yang menarik, karena dari variabel ini kita
tidaklah langsung dapat menjelaskan sesuatu, tetapi variabel ini sangat membantu
untuk menjelaskan suatu bagian yang ingin diketahui dibandingkan dengan yang
lainnya. Sehingga variabel ini tidaklah lepas dari variabel intercept yang
menjelaskan kinerja perusahaan, nilai variabel dummy Indosat dan Telkomsel ini
hanya menjelaskan kinerja dari perusahaan mereka masing-masing sehingga nilai
dari dummy ini yang sebenarnya adalah ketika nilainya positif akan menambah
intercept untuk menjelaskan kinerja perusahaannya dan sebaliknya berkurang jika
negatif.
COMPtlkm = (α + β2 dumTLKM) + (β3 + β5) advTLKM + β6 salary + β7 fixaset
+ β8 usia + ε
COMPisat = (α + β1) dumISAT + (β3 + β4) advISAT + β6 salary + β7 fixaset +
β8 usia + ε
Sehingga jika dijabarkan di dalam tabel maka hubungannya adalah sebagai
berikut:
Tabel 4.2. Tabel Hipotesa Awal Variabel dummy Indosat dan Telkomsel
Variabel
Dummy
Dummy
Indosat
Telkomsel
H1 (hipotesa)
Dummy dapat berpengaruh positif atau
ROE
+/-
+/-
negatif dan signifikan secara statistik
terhadap ROE
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
35
Dummy dapat berpengaruh positif atau
ROA
+/-
+/-
negatif dan signifikan secara statistik
terhadap ROA
Dummy dapat berpengaruh positif atau
NPM
+/-
+/-
negatif dan signifikan secara statistik
terhadap NPM
Dummy dapat berpengaruh positif atau
Profit
+/-
+/-
negatif dan signifikan secara statistik
terhadap Profit
Dummy dapat berpengaruh positif atau
Rev/Aset
+/-
+/-
negatif dan signifikan secara statistik
terhadap Rev/Aset
IV.3.3 Hubungan kinerja perusahaan (ROE, ROA, NPM, Profit, Rev/Aset)
dengan variabel dummy iklan Indosat dan Telkomsel
Variabel dummy iklan adalah variabel yang terbentuk dari variabel biaya iklan
dengan variabel dummy antara Indosat (dimana pada variabel ini nilai perusahaan
Indosat “1” sedang perusahaan lain “0”) dan variabel dummy Telkomsel (dimana
pada variabel ini nilai perusahaan Telkomsel “1” sedang perusahaan lain “0”).
Jika melihat dari variabel pembentuk dari variabel dummy iklan, maka seharusnya
variabel ini seharusnya memiliki kecenderungan nilai yang sama dengan variabel
biaya iklan. Walaupun melihat perbedaan yang jelas antara variabel biasa dengan
variabel dummy sehingga kecenderungan nilai yang berbedapun dimungkinkan
karena seperti yang sudah dijelaskan diatas maka nilai dummy ini hanya
membantu untuk mengetahui nilai periklanan (Advert) Indosat dan Telkomsel
apakah bertambah (positif) atau berkurang (negatif) dari nilai variabel Advert
sendiri. Sehingga hipotesa pada kedua variabel ini jika dihubungkan dengan
kinerja perusahaan adalah positif atau negatif.
Tabel 4.3. Tabel Hipotesa Awal Variabel dummy perkalian dengan Adv
(biaya iklan) Indosat dan Telkomsel
Variabel
ROE
Dummy Advert
Dummy Advert
Indosat
Telkomsel
+/-
+/-
H1 (hipotesa)
Dummy Advert berpengaruh positif atau negatif
dan signifikan secara statistik terhadap ROE
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
36
ROA
+/-
+/-
NPM
+/-
+/-
Profit
+/-
+/-
Rev/Aset
+/-
+/-
Dummy Advert berpengaruh positif atau negatif
dan signifikan secara statistik terhadap ROA
Dummy Advert berpengaruh positif atau negatif
dan signifikan secara statistik terhadap NPM
Dummy Advert berpengaruh positif atau negatif
dan signifikan secara statistik terhadap Profit
Dummy Advert berpengaruh positif atau negatif
dan signifikan secara statistik terhadap Rev/Aset
IV.3.4 Hubungan kinerja perusahaan (ROE, ROA, NPM, Profit, Rev/Aset)
dengan aktiva tetap
Pemilihan penggunaan variabel aktiva tetap dibandingkan dengan penggunaan
total aktiva adalah variabel ini akan lebih menggambarkan jumlah aset perusahaan
yang tidak mudah berubah sehingga secara nyata dapat menggambarkan
bagaimana perusahaan melaukan atau berstrategi dlihat dari nilai perubahan
aktiva tetap perusahaan per tahun. Variabel ini dipilih sebagai salah satu variabel
kontrol dari penggunaan variabel biaya iklan. Jika menggunakan penelitian
sebelumnya maka hipotesis hubungan antara aktiva tetap dengan kinerja
perusahaan adalah positif.
Tabel 4.4. Tabel Hipotesa Awal Variabel Aktiva Tetap
Variabel
Aktiva Tetap
(FixAset)
ROE
+
ROA
+
NPM
+
Profit
+
Rev/Aset
+
H1 (hipotesa)
FixAset berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap ROE
FixAset berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap ROA
FixAset berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap NPM
FixAset berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap Profit
FixAset berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap Rev/Aset
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
37
IV.3.5 Hubungan kinerja perusahaan (ROE, ROA, NPM, Profit, Rev/Aset)
dengan biaya gaji
Biaya gaji dijadikan variabel untuk memperlihatkan kinerja dari para pekerjanya,
digunakannya variabel ini karena dipercaya dapat dijadikan pendorong dan
penguat kinerja perusahaan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesa biaya
gaji terhadap kinerja perusahaan adalah positif.
Tabel 4.5. Tabel Hipotesa Awal Variabel Salary (Biaya Gaji)
Variabel
Biaya gaji
(Salary)
ROE
+
ROA
+
NPM
+
Profit
+
Rev/Aset
+
H1 (hipotesa)
Salary berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap ROE
Salary berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap ROA
Salary berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap NPM
Salary berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap Profit
Salary berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap Rev/Aset
IV.3.6 Hubungan kinerja perusahaan (ROE, ROA, NPM, Profit, Rev/Aset)
dengan usia perusahaan
Perusahaan yang usianya lebih mapan memiliki kesempatan untuk membangun
perusahaannya dan akhirnya memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan
dengan perusahaan baru atau usianya lebih muda. Karena perhitungan usia pada
variabel ini adalah usia perusahaan sejak dibentuk (lahir) bukan berdasarkan tahun
dilistingkan di BEI. Sehingga dapat dikatakan bahwa usia pada variabel ini benarbenar perhitungan kesempatan perusahaan berkarya. Jika demikian maka
hubungan antara kinerja dengan usia dikatakan berhubungan positif.
Tabel 4.6. Tabel Hipotesa Awal Variabel Usia Perusahaan
Variabel
ROE
Usia
Perusahaan
+
H1 (hipotesa)
Usia berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap ROE
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
38
ROA
+
NPM
+
Profit
+
Rev/Aset
+
Usia berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap ROA
Usia berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap NPM
Usia berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap Profit
Usia berpengaruh positif dan signifikan
secara statistik terhadap Rev/Aset
IV.4 Sampel, Sumber Data dan Cara Pengumpulan Data
Untuk memenuhi uji validitas hipotesis awal penulis mengenai efektivitas
promosi dalam dua perusahaan (Indosat dan Telkomsel) pada industri
telekomunikasi seluler, dibutuhkan data-data utama dalam bentuk panel. Data
panel adalah data yang menggunakan beberapa periode waktu dengan beberapa
variabel independen yang diuji.
Data biaya iklan yang digunakan didapat dari data laporan keuangan
perusahaan dari tahun 2000-2005, sejumlah 192 perusahaan sehingga jumlahnya
adalah 1152. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
dikumpulkan dari beberapa sumber, yaitu:
1. Data kinerja perusahaan ROE, ROA, NPM, Profit dan Revenue/Asset didapat
dari data laporan keuangan yang sudah diringkas dalam ICMD (Indonesia
Capital Market Directory) dari tahun 2000-2005, seluruh perusahaan yang
disarikan hanya menjadi perusahaan yang menggunakan data biaya iklan di
dalam laporan keuangan tahunannya.
2. Data biaya iklan didapat dari data laporan keuangan tahunan tiap perusahaan
yang terdaftar (listing) di BEI dari tahun 2000-2005
3. Data biaya gaji, aktiva tetap didapat juga dari laporan keuangan tahunan tiap
perusahaan yang terdaftar (listing) di BEI dari tahun 2000-2005
4. Data usia perusahaan adalah data yang dihitung dari tahun data dikurangi
tahun lahir, tahun lahir perusahaan didapat dari data perusahaan di website
BEI (www.idx.co.id)
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
39
Seperti yang telah disebutkan pada halaman terdahulu, beberapa data nantinya
akan diubah ke dalam bentuk logaritma natural pada pengolahan data kedua.
Selain karena mengikuti penelitian-penelitian sebelumnya, alasan penggunaan
logaritma natural bagi kedua variabel ini adalah untuk mengurangi perbedaan
signifikan antara observasi yang bernilai besar dengan observasi yang bernilai
kecil sehingga distribusi data menjadi normal.
IV.5 Pengolahan Data
Pada penelitian ini pengolahan data digunakan program STATA, Sedangkan
metode pengolahan data yang digunakan adalah metode data panel. Dengan
demikian pada bab berikutnya akan dibahas mengenai metode data panel.
Data Panel
Seperti telah disinggung di atas, data panel (pooled data) adalah sebuah set data
yang berisi data sampel individu (propinsi) pada sebuah periode waktu tertentu.
Dengan kata lain, data panel merupakan gabungan antara data deret waktu (timeseries) dengan data kerat lintang (cross-section). Simbol yang digunakan adalah t
untuk periode observasi, sedangkan n adalah unit cross-section yang diobservasi.
Proses pembentukan data panel adalah dengan cara mengkombinasikan unit-unit
deret waktu dengan kerat-lintang sehingga terbentuklah suatu kumpulan data.
Proses itu sendiri disebut pooling. Data panel dapat diolah jika memiliki kriteria t
> 1 dan n > 1. Jika t = 1dan n ≥ 1 maka disebut deret-waktu murni, sedangkan jika
t ≥ 1 dan n = 1 disebut kerat-lintang murni. Jika jumlah periode observasi sama
banyaknya untuk tiap-tiap unit cross section maka dinamakan balanced panel.
Sebaliknya jika jumlah periode observasi tidak sama untuk tiap-tiap unit cross
section maka disebut unbalanced panel.
Terdapat beberapa keuntungan yang didapat jika menggunakan data panel
ini, pertama dapat mendalami efek-efek ekonomi yang tidak dapat diperoleh jika
menggunakan data deret waktu ataupun data kerat lintang saja. Kedua, karena
jumlah data dan observasi yang meningkat, menghasilkan kenaikan pada derajat
kebebasan (degree of freedom) sehingga variasi koefisien menjadi efisien dan
koefisien nilai menjadi lebih stabil (Hsiao, 1986). Ketiga, dengan mengakomodasi
semua informasi yang terkait dengan variabel-variabel kerat-lintang maupun
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
40
deret-waktu, data panel secara substansial mampu menurunkan masalah omittedvariables; jika menghilangkan variabel yang relevan.
Bersamaan dengan itu, masalah kesalahan spesifikasipun dapat dieliminir.
Beberapa hal di atas sesuai dengan apa yang dikemukakan oleh Baltagi (2001).
Baltagi menyatakan beberapa manfaat yang didapat ketika menggunakan data
panel, diantaranya adalah:
1. Mampu mengontrol heterogenitas individu.
2. Memberikan lebih banyak informasi & lebih bervariasi daripada hanya
data deret waktu atau kerat lintang. Data panel juga mengurangi
kolinearitas antar variabel, meningkatkan degree of freedom, dan
meningkatkan efisiensi.
3. Sangat baik untuk digunakan dalam studi perubahan yang dinamik (study
of dynamics adjustment).
4. Dapat mendeteksi dan mengukur efek dengan lebih baik dibandingkan
data deret-waktu murni dan kerat-lintang murni.
5. Memungkinkan untuk mempelajari model perilaku (behavioral model)
yang lebih kompleks.
Terdapat tiga cara dalam mengestimasi data panel, pertama Pooled (Ordinary least
square, OLS). Kedua, fixed effect (dummy variable model, DMV). Ketiga,
random effect (error component model, ECM). Tetapi karena pada pembahasan
penelitian ini hanya menggunakan Pooled Least Square, maka hanya bagian ini
yang akan dibahas pada bab ini.
Pooled (Ordinary Least Square, OLS)
Proses estimasi dilakukan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil biasa
(OLS) yaitu:
Yit = α + β Xit + εit.....(1)
(3.2)
Untuk I = 1, 2, …, N dan t = 1, 2, …, T
N
: jumlah unit kerat-lintang
T
: jumlah periode deret-waktu
Metode ini merupakan metode yang paling sederhana, namun hasilnya tidak
memadai dikarenakan setiap observasi diperlakukan seperti observasi yang berdiri
sendiri. Proses estimasi yang dapat dilakukan untuk setiap unit kerat-lintang
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
41
dikarenakan terdapatnya asumsi yang menyatakan bahwa komponen error pada
data panel ini sama dengan komponen error dalam pengolahan kuadrat terkecil
biasa (OLS).
Untuk periode t =1, akan diperoleh persamaan regresi kerat-lintang sebagai
berikut:
Yi1 = α + βX
i1 + εi1.......(2)
(3.3)
Persamaan di atas akan berimplikasi diperolehnya persamaan sebanyak T
persamaan yang sama. Begitu juga sebaliknya, kita dapat memperoleh persamaan
deret waktu sebanyak N persamaan untuk setiap T observasi. Namun, untuk
mendapatkan parameter α dan β yang konstan dan efisien, akan dapat diperoleh
dalam bentuk regresi yang lebih besar dengan melibatkan sebanyak NT observasi.
Metode ini tidak memperhatikan perbedaan-perbedaan yang mungkin timbul
akibat dimensi ruang dan waktu. Model ini mengasumsikan bahwa intercept dan
slope koefisien dari dua variabel adalah identik untuk semua unit kerat-lintang.
Karena terdapat kemungkinan atas “ketidakbenaran” asumsi ini maka model ini
mungkin akan mendistorsi deskripsi dari hubungan Y dan X yang sebenarnya.
IV.6 Pengujian Model
Upaya menguji model dapat dilakukan dengan melihat beberapa kriteria. Kriteriakriteria tersebut diantaranya adalah kriteria ekonomi, statistik dan ekonometrika.
Pada penjelasan analisis di bab berikutnya secara eksplisit hanya mencakup
kriteria statistik dan ekonometrika, sementara kriteria ekonomi dimasukkan pada
analisis hasil estimasi.
IV.6.1 Kriteria Ekonomi
Pengujian hasil estimasi dengan menggunakan pendekatan ekonomi yang
menitikberatkan pada bagaimana perubahan variabel dependen sebagai akibat dari
perubahan variabel-variabel independennya. Kriteria ini berupaya menguji suatu
model mengenai hubungan logis antara kedua variabel tersebut. Hubungan antar
variabel dikatakan logis ketika didasarkan pada hukum ekonomi yang ada atau
berdasar teori-teori atau penelitian-penelitian sebelumnya. Jika terdapat perbedaan
hasil, katakan berkaitan dengan tanda besaran koefisien, apakah positif atau
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
42
negatif, maka perlu dicarikan jawaban berupa alasan atau argumentasi atas
penemuan tersebut.
IV.6.2 Kriteria Statistik
a. Pengujian R Squared ( R2 )
Pengujian ini dilakukan untuk mengukur tingkat keberhasilan model regresi yang
digunakan dalam memprediksi nilai variabel dependen. Nilai ini merupakan fraksi
dari variasi yang mampu dijelaskan dengan baik oleh model. Nilai R2 berkisar
antara nol dan satu.
b. Pengujian Adjusted R Squared ( Adj R2 )
Salah satu permasalahan jika kita menggunakan ukuran R2 untuk menilai
baik buruknya suatu model adalah kita akan selalu mendapatkan nilai yang terus
naik seiring dengan penambahan variabel bebas ke dalam model. Adjusted R2
secara umum memberikan penalti atau hukuman terhadap penambahan variabel
bebas yang tidak mampu menambah daya prediksi suatu model. Nilai Adj R2 tidak
akan pernah melebihi R2, bahkan dapat turun jika kita memasukkan suatu
variabel yang tidak perlu ke dalam model. Pada model yang memiliki
kecocokan yang rendah (goodness of fit), nilai Adj R2-nya dapat memiliki
nilai negatif.
c. Uji signifikansi untuk masing-masing variabel bebas
Dilakukan dengan menggunakan uji t-statistik pada tingkat kepercayaan 1%, 5%
dan 10%. Uji ini dilakukan untuk melihat apakah nilai koefisien yang dihasilkan
berbeda signifikan dengan nol.
d. Pengujian Keabsahan Koefisien Regresi secara Keseluruhan
Pengujian jenis ini dilakukan dengan menggunakan distribusi F. Nilai F akan
mengikuti distribusi F dengan degree of freedom. Nilai F statistik yang besar
lebih baik dibandingkan dengan nilai F statistik yang rendah. Sedangkan nilai
probabilitas F merupakan tingkat signifikansi marginal dari F statistik. Pengujian
dengan menggunakan F-statistik disebut pula dengan tes keseluruhan (overall
test).
IV.6.3 Kriteria Ekonometrik
Setiap estimasi ekonometri harus dibersihkan dari penyimpangan terhadap asumsi
dasar yang diharapkan. (Gujarati, 2003) Ada tiga masalah utama yang seringkali
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
43
muncul yang dapat mengakibatkan tidak terpenuhinya asumsi dasar yaitu
heteroscedasticity, autocorelation dan multicolinearity. Dalam studi ini, hanya dua
dari masalah tersebut yang akan dideteksi dalam persamaan yang digunakan.
Dalam melakukan estimasi persamaan linear
maka asumsi-asumsi harus dipenuhi, jika asumsi tidak terpenuhi maka tidak
menghasilkan nilai parameter yang BLUE (Best Linear Unbiased Estimator).
a. Uji Multicollinearity
Multicolinearity terjadi ketika variabel bebas memiliki interdependensi yang
signifikan. Hal ini dapat menghasilkan suatu koefisien estimasi yang tidak stabil
secara numerik.
Uji multicolinearity dilakukan dengan beberapa cara yaitu, pertama, dengan
melihat apakah F statistik signifikansi namun t statistik tidak ada yang signifikan.
Kedua, apabila R² relatif besar tapi statistik t tidak ada yang signifikan.
Multicolinearity dapat ditentukan dengan melihat matriks korelasi dari variabel
bebas. Jika terjadi korelasi lebih dari 0,8 atau 0,9 antar variabel bebas maka terdapat
masalah yang serius dengan colinearity. Namun matriks korelasi tidak
mengungkapkan tingkatan yang lebih tinggi dari colinearity. Ada cara lain yang
dapat mengungkapkan hal tersebut, yaitu variance inflation factors (VIF). VIF
merupakan suatu ukuran multicolinearity dalam suatu regresi (variabel bebas). VIF
adalah versi skala dari koefisien korelasi berganda antara variabel j dengan variabel
independen yang lainnya.
VIF =
1
(1 − R 2 )
(3.4)
Di mana Rj adalah koefisien korelasi berganda. Jika Rj sama dengan nol
(tidak ada korelasi antara Xj dengan variabel bebas yang lainnya), maka VIFj sama
dengan 1. Ini adalah nilai terkecil. Neter, Wasserman dan Kutner (1990)
merekomendasikan untuk melihat pada nilai VIF yang terbesar. Jika nilainya lebih
besar dari 10 maka terdapat masalah multicolinearity.
b. Uji Heteroscedasticity
Dilakukan dengan menggunakan Heteroscedasticity no cross term option. Di mana
Ho adalah homoscedsticity, dan jika probabilita dari R-squared statistic lebih kecil
dari alpha (α = 0,05), maka kita tolak H0 yang berarti bahwa ada masalah
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009
44
heteroscedasticity. Cara mengatasinya ialah dengan men-treatment model tersebut
dengan menggunakan metode Robust.
Berbagai metode pengolahan data di atas dilakukan agar hasil estimasi model,
paling tidak, memenuhi berbagai persyaratan (BLUE) sehingga interpretasi atas hasil
estimasi dapat dipercaya. Bab selanjutnya akan memperlihatkan hasil pengolahan
data berdasarkan urutan langkah yang sudah dijelaskan sebelumnya dan interpretasi
atas hasil temuan empiris tersebut.
Universitas Indonesia
Efektivitas promosi..., Grace Tania, FE UI, 2009