BAB III

BAB III
DESAIN PENELITIAN
III.1 Jenis dan Sumber Data
Data-data yang akan digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder
yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia periode 2007-2009. Data yang diambil adalah
data perusahaan consumer goods yang masuk dalam Corporate Governance Perception
Index (CGPI) tahun 2007-2009 dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).
III.2 Populasi dan Penentuan Sampel
Populasi penelitian ini adalah perusahaan consumer goods yang terdaftar dalam
Bursa Efek Indonesia untuk tahun 2007-2009. Periode pengamatan penelitian dilakukan
dari tahun 2007-2009 dengan menggunakan metode purposive sampling. Sampel yang
digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan consumer goods yang sudah
menerapkan corporate governance dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 20072009.
Perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini dipilih berdasarkan
kriteria-kriteria tertentu, yaitu:
(1) Perusahaan yang listing di Bursa Efek Indonesia selama periode tahun 2007-2009.
(2) Perusahaan consumer goods terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan menerbitkan
laporan keuangan untuk periode yang berakhir pada 31 Desember selama periode
2007-2009.
29
(3) Perusahaan yang memiliki kelengkapan data mengenai kepemilikan manajerial,
kepemilikan institusional, dewan komisaris, dan komite audit.
III.3 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi
kepustakaan, yaitu data diperoleh dari beberapa literatur yang berkaitan dengan masalah
yang sedang diteliti, penelusuran data ini dilakukan dengan cara:
1. Penelusuran secara manual untuk data dalam format kertas hasil cetakan. Data yang
disajikan dalam format kertas hasil cetakan antara lain berupa jurnal, buku, skripsi dan
tesis.
2. Penelusuran dengan menggunakan komputer untuk data dalam format elektronik. Data
yang disajikan dalam format elektronik ini antara lain berupa laporan keuangan, datadata perusahaan dan jurnal
III.4 Metode Analisis
III.4.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang memberikan gambaran atau deskripsi
suatu data yang dilihat dari rata-rata, standar deviasi, variance, maksimum, minimum,
kurtosis, skewnes (kemencengan distribusi) (Ghozali, 2005). Statistik deskriptif
mendeskripsikan data menjadi sebuah informasi yang lebih jelas dan mudah dipahami.
Statistik deskriptif digunakan untuk mengembangkan profil perusahaan yang menjadi
sampel statistik deskriptif berhubungan dengan pengumpulan dan peningkatan data,
serta penyajian hasil peningkatan tersebut (Ghozali, 2005).
30
III.4.2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian regresi linier berganda dapat dilakukan setelah model dari penelitian
ini memenuhi syarat-syarat yaitu lolos dari uji asumsi klasik. Syarat-syarat yang harus di
penuhi adalah data tersebut harus terdistribusikan secara normal, tidak mengandung
multikoloniaritas, dan heteroskedastisitas. Untuk itu sebelum melakukan pengujian
regresi linier berganda perlu dilakukan lebih dahulu pengujian asumsi klasik, yang
terdiri dari :
III.4.2.1. Uji Normalitas
Pengujian normalitas memiliki tujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui
bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal.
Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel
kecil. Untuk menguji normalitas data, penelitian ini menggunakan analisis grafik.
Pengujian normalitas melalui analisis grafik adalah dengan cara menganalisis grafik
normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi
normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data
residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Data dapat dikatakan normal jika
data atau titik-titik terbesar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti garis
diagonal.
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data
(titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya.
Dasar pengambilan keputusan :
-
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi
31
memenuhi asumsi normalitas.
-
Jika data menyebar lebih jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka
model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas (Ghozali, 2005).
Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji
statistik non-parametrik Kolmogrov-Smirnov (K-S). Jika hasil Kolmogrov-Smirnov
menunjukkan nilai signifikan di atas 0,05 maka data residual terdistribusi dengan
normal. Sedangkan jika hasil Kolmogrov-Smirnov menunjukkan nilai signifikan di
bawah 0,05 maka data residual terdistribusi tidak normal (Ghozali, 2005).
III.4.2.2. Uji Multikoliniearitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model analisis regresi
ditemukan adanya pengaruh antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada
tidaknya multikolinieritas di dalam regresi dapat dilihat dari: (1) tolerance value, (2)
nilai variance inflation factor (VIF). Model regresi yang bebas multikolinieritas adalah
yang mempunyai nilai toleransi di atas 0,1 atau VIF di bawah 10 (Ghozali, 2005).
Apabila tolerance variance di bawah 0,1 atau VIF di atas 10, maka terjadi
multikolinieritas.
III.4.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas (Ghozali, 2005).
32
Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah
dengan menggunakan grafik Scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen)
yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Apabila nilai probabilitas signifikansinya di
atas tingkat kepercayaan 5 persen dan grafik Scatterplot, titik-titik menyebar di atas
maupun di bawah angka nol pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan model regresi tidak
mengandung adanya heteroskedastisitas (Ghozali, 2005). Selain dapat dideteksi dengan
menggunakan uji glejser. Uji glejser dilakukan dengan meregresi nilai absolut residual
terhadap variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel
dependen maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
III.4.2.4. Uji Autokorelasi
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier
ada korelasi antara kesalahan pengguna pada periode t dengan kesalahan pada periode t1 (Ghozali, 2005). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang
waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari satu
observasi ke observasi lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari
autokorelasi. Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson
(DW), dimana hasil pengujian ditentukan berdasarkan nilai Durbin-Watson (DW). Dasar
pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dengan menggunakan Durbin-Watson
adalah sebagai berikut (Ghozali, 2007):
Run test digunakan sebagai bagian dari statistik non-parametrik dapat pula
digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika antar
residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak
atau random.
33
III.4.3 Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui
pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain. Dalam analisis regresi, variabel yang
mempengaruhi disebut independent variable (variabel bebas) dan variabel yang
dipengaruhi disebut dependent variable (variabel terikat). Jika dalam persamaan regresi
hanya terdapat satu variabel bebas dan satu variabel terikat, maka disebut sebagai
persamaan regresi sederhana, sedangkan jika variabel bebasnya lebih dari satu, maka
disebut sebagai persamaan regresi berganda.(http://ssantoso.blogspot.com).
Model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut:
-
Model regresi:
Qit = α0 α1 KepManit α2 KepInsit α3 KomIndit α4 KAit + α5 Levit + e
KepMan
= Kepemilikan Manajerial
KepIns
= Kepemilikan Institusional
KomInd
= Dewan Komisaris Independen
KA
= Komite Audit
Q
= Nilai Perusahaan
Lev
= Leverage
Analisis terhadap hasil regresi dilakukan melalui langkah-langkah sebagai berikut:
a. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) untuk menentukan kemampuan variabel independen
dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah
antara 0 (nol) dan 1 (satu). Nilai (R2) yang kecil berarti kemampuan variabel
independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang
34
mendekati 1 (satu) berarti variabel independen memberikan hampir semua informasi
yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2005).
b. Hipotesis
Terdapat empat hipotesis yang akan diuji dalam model regresi berganda, yaitu:
H1 : Kepemilikan manajerial berpengaruh terhadap nilai perusahaan
H2 :. Kepemilikan institusional berpengaruh terhadap nilai perusahaan
H3 : Proporsi Dewan Komisaris berpengaruh terhadap nilai perusahaan.
H4 : Keberadaan komite audit berpengaruh terhadap nilai perusahaan.
III.4.4 Uji Hipotesis
III.4.4.1 Uji Hipotesis Secara Parsial (Uji t)
Uji t dilakukan untuk menguji tingkat signifikansi pengaruh variabel independen
terhadap variabel dependen secara parsial. Pengujian ini dilakukan uji dua arah dengan
hipotesis:
Ho : Xi = 0, artinya tidak ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen
terhadap variabel dependen.
Ho : Xi # 0, artinya ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen terhadap
variabel dependen.
Kriteria pengujian ditetapkan sebagai berikut:
1. Jika nilai -thitung > -ttabel atau thitung < ttabel, maka Ho diterima.
2. Jika nilai thitung atau ttabel atau –thitung < -ttabel, maka Ho ditolak.
3. Tingkat signifikansi yang digunakan sebesar 5 persen, dengan kata lain jika P
(probabilitas) > 0,05 maka dinyatakan tidak signifikan.
35
III.5 Operasionalisasi Variabel
III.5.1 Pengukuran Variabel
1. Nilai Perusahaan
Dalam penelitian ini nilai perusahaan dihitung dengan menggunakan Tobin’s Q
Model dengan formula sebagai berikut:
Q = (MVE + D) / (BVE + D)
Di mana:
Q
= Nilai perusahaan
EMV = Nilai pasar ekuitas
EBV
= Nilai buku total aktiva
D
= Nilai buku total hutang
III.5.2 Definisi Operasionalisasi Variabel
Di bawah ini adalah variablel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini:
1. Variabel Dependen (variable terikat)
-
Nilai Perusahaan (Y2)
Nilai Perusahaan merupakan persepsi investor terhadap perusahaan, yang sering
dikaitkan dengan harga saham. Harga saham yang tinggi membuat nilai
perusahaan juga tinggi. Harga saham merupakan harga yang terjadi pada saat
saham diperdagangkan di pasar.
2. Variabel Independen (variable bebas)
a. Kepemilikan Manajerial (X1)
Kepemilikan manajerial merupakan proporsi saham biasa yang dimiliki oleh para
manajemen ( direksi dan komisaris ).
36
b. Kepemilikan Institusional (X2)
Kepemilikan institusional merupakan proporsi saham biasa yang dimiliki oleh
para institusi.
c. Dewan Komisaris (X3)
Dewan komisaris sebagai puncak dari sistem pengelolaan internal perusahaan,
memiliki peranan terhadap aktivitas pengawasan.
d. Komite Audit (X4)
Komite audit adalah komite yang dibentuk oleh dewan komisaris dalam rangka
membantu melaksanakan tugas dan fungsinya dalam melakukan pengawasan.
Hubungan variabel di atas dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar III.1
Operasionalisasi Variabel
X1
X2
Y1
X3
X4
Keterangan:
Y1 = Nilai Perusahaan
X1 = Kepemilikan Manajerial
X2 = Kepemilikan Institusional
X3 = Proporsi Dewan Komisaris
X4 = Komite Audit
37