BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ditinjau

perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Ditinjau dari jenis datanya pendekatan penelitian yang digunakan dalam
penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Yang dimaksud dengan penelitian
kuantitatif menurut Arikunto (2006) adalah pendekatan penelitian yang banyak
dituntut menggunakan angka, mulai dari pengumpulan data, penafsiran terhadap
data tersebut, serta penampilan hasilnya.
Penelitian ini memiliki tujuh variable, enam variable dependen dan satu
variable dependen. Variabel dependen penelitian ini adalah harga saham real
estate yang masuk dalam daftar LQ45 2015 – 2016, sedangkan variable
independen dalam penelitian ini adalah nilai tukar, inflasi, suku bunga, Return
On Asset (ROA), Return On Equitty (ROE), Dept Equity Rasio (DER).
B.
Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan
yang termasuk dalam sektor real estate. Sedangkan sampel yang digunakan dalam
penelitian ini adalah perusahaan real estate yang masuk dalam perhitungan indeks
LQ 45 2015 Januari di Bursa Efek Indonesia (BEI), dengan kriteria:
1. Perusahaan sub sektor real estate yang masuk dalam perhitungan indeks LQ
45 periode Agustus 2015
commit to user
41
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
2. Tersedia data laporan keuangan selama kurun waktu penelitian (Tahun 20082015).
3. Tidak de-listing dalam kurun waktu 2008-2015
Jumnah sampel industri real estate yang memenuhi kriteria sebanyak
lima perusahaan yang termasuk dalam perhitungan indeks LQ 45 periode
Agustus 2015. Sampel dalam penelitian dapat dilihat pada table berikut:
No.
1
2
3
4
5
Daftar Prusahaan
PT Alam Sutra Realty tbk (ASRI)
PT Bumi Serpong Damai Tbk (BSDE)
PT Lippo Karawaci (LPKR)
PT Pakuwon Jati Tbk (PWON)
PT Summarecon Agung (SMRA)
C. Jenis dan Sumber Data
Data yang dipergunakan adalah data sekunder yang berupa poling data
untuk semua variable yaitu nilai tukar, inflasi, suku bunga, Return On Asset
(ROA), Return On Equitty (ROE), Dept Equity Rasio (DER). Industry real estate
yang masuk dalam perhitungan indeks LQ 45 2015 Januari. Data sekunder ini
diperoleh dengan metode pengamatan (periode triwulan) dari tahun 2008-2015,
yang diperoleh melalui hasil publikasi pihak lain yang mendukung penelitian ini,
seperti annual report perusahaan yang bersangkutan yang dipublikasi dan diolah
sesuai dengan kebutuhan penelitian, serta artikel berbagai literatur-literatur yang
berhubungan.
Data Inflasi, Nilai Tukar, dan Suku Bunga yang digunakan dalam
commit Ekonomi
to user dan Keuangan yang diterbitkan
penelitian ini diperoleh dari Statistic
42
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
Bank Indonesia sedangkan Return On Asset (ROA), Return On Equity (ROE), dan
Debt Equity Ratio (DER) diperoleh dari ICMD (Indonesian Capital Market
Directory) dan hasil olah data yang diperoleh dari annual report yang dipublikasi
melalui IDX dengan periode waktu triwulan periode 2008-2015.
D. Definisi Oprasional Variabel
Mengacu pada permasalahan yang ada dalam penelitian ini, maka
variabel-variabel yang akan diteliti adalah :
1. Variabel terikat/Variabel Dependen (Y)
Variabel terikat pada penelitian ini adalah harga saham. Harga saham yang
digunakan dalam penelitian ini adalah harga saham perusahaan sampel
penelitian yang tercatat dalam laporan keuangan per quartal.
2. Variabel bebas/Variabel Independen (X)
Variabel bebas dalam penelitian ini adalah :
a. Inflasi
Inflasi adalah indikator untuk melihat tingkat perubahan, dan di anggap
terjadi proses kenaikan harga terjadi terus meenerus saling mempengaruhi.
b. Kurs
Nilai tukar USD/Rupiah merupakan jumlah uang domestik yang
dibutuhkan, yaitu banyaknya rupah yang dibutuhkan untuk memperoleh
satu unit mata uang asing
c. Suku Bunga
commit to user
43
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
Suku bunga Bank Indonesia (BI Rate) adalah BI Rate adalah suku bunga
kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang
ditetapkan oleh bank Indonesia dan diumumkan kepada publik.
d. Return On Asset (ROA)
Return On Asset (ROA) adalah rasio laba setelah pajak dengan total
aset.
e. Return On Equity (ROE)
Return On Equity (ROE) adalah rasio laba setelah pajak dengan
equity.
f. Debt to Equity Ratio (DER)
Debt to Equity Ratio (DER) adalah Rasio antara total debt dengan total
equity.
E. Metode Analisis Data
Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh nilai tukar, suku bunga
SBI, inflasi,Return On Asset (ROA), Return On Equity (ROE), dan Debt
Equity Ratio (DER) terhadap variable dependen yaitu harga saham
perusahaan real estate maka dilakukan pendekatananalisis panel data
sebagai alat pengolahan data. Analisis dengan menggunakan panel data
adalah kombinasi antara deret waktu (time series) dan deret lintang (cross
section). Gujarati (2003) menyatakan bahwa untuk menggambarkan data
panel secara singkat, misalkan pada data cross section, nilai dari satu
variabel atau lebih dikumpulkan untuk beberapa unit sampel pada
commit to user
44
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
beberapa waktu. Dalam data panel, unit cross section yang sama disurvey
dalam beberapa waktu. Dalam model panel data, persamaan model
dengan data cross section dapat ditulis sebagai berikut :
Yi = β0 + β1 Xi + µi ; I = 1 , 2 , ….., N……………………...(3.1)
Dimana N adalah banyaknya data cross section sedangkan persamaan
model dengan time series adalah :
Yt = β0 + β1 Xt + µt; t = 1, 2, ……., T………………………(3.2)
Dimana T adalah banyaknya data time series mengingat data panel
merupakan gabungan dari time series dan cross section, maka model
dapat ditulis dengan :
Yit = β0 + β1 Xit + µit ………………………………………….. (3.3)
i = 1, 2, ….., N
t = 1, 2, ….., T
dimana :
N = banyaknya observasi
T = banyaknya waktu
N X T = banyaknya data panel
Dalam menganalisis pengaruh variabel nilai tukar, suku bunga SBI,
inflasi,Return On Asset (ROA), Return On Equity (ROE), dan Debt Equity
Ratio (DER) terhadap variable dependen yaitu harga saham lima
perusahaan real estate yaitu ASRI, BSDE, LPKR,PWON, SMRA
commit to user
45
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
Model regresinya adalah sebagai berikut :
Yit = β0 + β1it Xit + β2it X2it + β3it X3it + β3it X4it + βXit + ei
………..(3.4)
Keterangan :
Y
= Harga Saham
X1
= ROA
X2
= ROE
X3
= Inflasi
X4
= Kurs
Β0
= Konstanta
β1.,…β9 = Koefisien Regresi
i
= daerah penelitian ke i
t
= waktu/tahun
Keunggulan yang dimiliki oleh data panel dibandingkan data time
series dan cross section (Gujarati, 2003) yaitu pertama dengan OLS
biasa, apabila dilakukan terpisah, diasumsikan bahwa parameter regresi
tidak berubah antar waktu (temporal stability) dan tidak berbeda antara
unit-unit individualnya (cross sectional unit). Kedua dengan OLS biasa,
akan terjadi asumsi yang sempit tentang asumsi klasik; homoscedasticity
dan autocorrelation (pasti homokesdastis dan tidak berkorelasi pada
variabel kesalahan)
Dalam analisis model panel data dikenal tiga macam pendekatan
commit to user
yang terdiri dari pendekatan kuadrat terkecil (pooled least square),
46
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
pendekatan efek tetap (fixed effect), dan pendekatan acak (random effect).
Ketiga pendekatan yang dilakukan dalam analisis panel data dapat
dijelaskan sebagai berikut :
a.
Pendekatan kuadrat terkecil (Pooled OLS)
Metode kuadrat terkecil biasa yang diterapkan dalam data yang
berbentuk pool merupakan pendekatan yang paling sederhana dalam
pengolahan data panel. Teknik ini hanya mengkombinasikan data
time series dan cross section dengan menggunakan metode OLS
dikenal dengan estimasi common effect. Diasumsikan bahwa perilaku
data antar variabel sama dalam berbagai kurun waktu.
Yit = α + β1X1it + β2X2it + eit…………………………(3.5)
Untuk i = 1,2 … N dan t = 1,2 …. T
Dimana i adalah cross section identifier dan t adalah time series
identifier.
b.
Pendekatan efek tetap (fixed effect)
Salah satu kesulitan pada proses panel data adalah bahwa asumsi
intersep dan slope yang konsisten sulit terpenuhi. Untuk mengatasi
hal tersebut, yang dilakukan dalam panel data adalah dengan
memasukkan variabel boneka (dummy variable) untuk mengizinkan
terjadinya perbedaan nilai parameter yang berbeda-beda baik lintas
unit (cross section) maupun antar waktu (time series). Pendekatan
dengan memasukkan variabel boneka dikenal dengan sebutan model
commit to user
efek tetap (fixed effect) atau Least SquareDummy Variable. Kita
47
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
dapat menuliskan pendekatan tersebut dalam persamaan sebagai
berikut :
Yit = αi + βt X1it + β2 X2it + eit ……………….………(3.6)
Untuk mengestimasi model fixed effect dimana intersep berbeda
antar individu digunakan metode teknik variabel dummy untuk
menjelaskan perbedaan intersep tersebut. Model estimasinya sebagai
berikut :
Yit = αi + α2D2i + α3D3i + α4D4i + β2X2it + β3X3it + µu .(3.7)
Dimana :
D2i = 1 untuk variabel 1
= 0 untuk variabel lainnya
c.
Pendekatan Efek Acak (Random Effect)
Keputusan untuk memasukkan variabel boneka dalam model
efek tetap (fixed effect) tak dapat dipungkiri akan dapat menimbulkan
konsekuensi (trade off). Penambahan variabel boneka ini akan dapat
mengurangi banyaknya derajat kebebasan (degree of freedom) yang
pada akhirnya akan mengurangi efisiensi dari parameter yang
diestimasi. Model panel data yang di dalamnya melibatkan korelasi
antar error term karena berubahnya waktu karena berbedanya
observasi dapat diatasi dengan pendekatan model komponen (error
component model) atau disebut juga model efek acak (random effect).
Di dalam menjelaskan random effect diasumsikan setiap variabel
mempunyai
perbedaan
commit tointernsep.
user
Namun
demikian,
kita
48
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
mengasumsikan bahwa intersep adalah variabel random atau stokastik.
Model ini sangat berguna jika individual variabel yang kita ambil
sebagai sampel adalah dipilih secara random dan merupakan wakil
dari populasi. Untuk menjelaskan model random effect dapat ditulis
sebagai berikut :
Yit = β1
+ β2X2 it + β3X3it +µit…….………………..(3.8)
Dengan asumsi bahwa variabel random dengan β1 (tidak ada
subscript i). Nilai intersep tiap individu adalah :
β1i = β1 +
i…………………………………………....(3.9)
dimana i = 1,2,…….N dan
i adalah random error term dengan
nilai rata-rata nol
Dengan mensubstitusikan persamaan (3.9) ke dalam (3.8)
didapatkan :
Yit = β1i + β2X2it + β3X3it +
i + µit
= β1 + β2X2it +
β3x3IT + ωit………………………(3.10)
Dimana:
Ωit = εi +µi…………………………………..…………(3.11)
Error ωit terdiri dari dua komponen error yaitu εi yang merupakan
error variasi unit dan µit adalah error dari kombinasi runtun waktu
lintas sector.
d. Pemilihan Model Regresi
Untuk memilih model yang terbaik akan dilakukan beberapa pengujian
yaitu :
commit to user
49
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
Gambar 3.1
Uji pemilihan Model terbaik
Pooled OLS
LM test
Uji CHOW
Fixed Effect
Random Effect
1.
Hausman test
Uji Likehood Ratio / Uji CHOW, pengujian ini dilakukan untuk memilih
model antara pooled OLS dan fixed effect. Uji hipotesisnya adalah :
H0 = pooled OLS
Hi = fixed effect
Sebagai dasar penolakan hipotesis nol yaitu jika cross-section F lebih
kecil dari 5% (0.05) maka H0 ditolak dan menerima Hi.
2. Hausman Test, pengujian ini dilakukan untuk memilih model antara fixed
effect dan random effect. Uji hipotesisnya adalah :
H0 = Random effect model
HI = Fixed effect model
Sebagai dasar penolakan hipotesis nol yaitu jika statistic hausman > chi
square table atau dapat juga dengan menggunakan nilai probabilitas (pvalue). Jika p-value < a, maka H0 ditolak dan menerima Hi.
commit to user
50
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
e. Uji Statistik Analisis Regresi
1. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel ROA, ROE, DER,
Inflasi, BI Rate, Kurs secara bersama-sama berpengaruh terhadap
kemiskinan. Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian ini adalah
:
H0 : β1 = β2 = β3 = 0 (tidak ada pengaruh antar variabel independen
terhadap variabel dependen secara bersama-sama).
Hi : β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ 0 (ada pengaruh antara variabel independen
terhadap variabel dependen secara bersama-sama).
a.
Menentukan criteria pengujian
Dengan menggunakan derajat kepercayaan 95% (α = 0.5) dan
derajat kebebasan (k-1) dan (n-k), Uji F dilakukan dengan
membandingkan nilai F statistic (F hitung) dengan F table.
Pengambilan kesimpulan yang dilakukan adalah :
Jika F hitung ≥ F table, maka H0 ditolak dan Hi diterima, berarti
variabel bebas tersebut secara bersama-sama berpengaruh terhadap
variabel tergantung. Sedangkan apabila F hitung ≤ F table, maka H0
diterima dan Hi ditolak, berarti variabel bebas tersebut secara
bersama-sama tidak signifikan mempengaruhi variabel tergantung.
b.
Kesimpulan
commit to user
51
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
Melalui bantuan eviews Uji F dilakukan dengan melihat nilai
signifikan F hitung. Apabila nilai signifikan F hitung lebih kecil atau
sama dengan α (0.05) maka berarti variabel bebas secara bersamasama berpengaruh signifikan terhadap variabel tergantung dan
demikian sebaliknya.
2. Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh masingmasing variabel independen terhadap variabel dependen. Cara menguji
koefisien regresi secara parsial dengan menggunakan uji t atau t-test
dengan tahapan sebagai berikut (Gujarati, 2003) :
a. Membuat formulasi hipotesis
H0 : βi = 0
H0 : βi ≠ 0
b. Tingkat kesalahan atau α = 5%
c. Mencari t hitung dengan rumus
Dimana :
bi : koefisien regresi masing-masing variabel
Sbi : standar error koefisien regresi masing-masing variable
: t(a/2,n-k)
d. Kesimpulan
commit to user
52
perpustakaan.uns.ac.id
digilib.uns.ac.id
Apabila
atau
signifikan
lebih
dari
0,05maka H0 diterima yang berarti variabel independen tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen pada derajat
keyakinan tertentu.
Apabila
atau signifikan kurang dari 0,05 maka
H0 ditolak yang berarti variabel independen berpengaruh secara
signifikan terhadap variabel dependen pada derajat keyakinan
tertentu.
3. Koefisien Determinasi (R²)
Koefisien determinasi (R²) menunjukkan kemampuan model regresi
dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai R² berkisar antara nol
dan satu (0 <R²< 1). Nilai R² yang kecil atau mendekati nol berarti
kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel
dependen amat terbatas. Sebaliknya, jika nilai R² mendekati satu berarti
variabel independen memberikan hamper semua informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Gujarati, 2003).
Koefisien determinasi dapat dirumuskan sebagai berikut :
²
Dimana :
N = Jumlah observasi
K = Jumlah variabel bebas
R² = Koefisien determinasi
commit to user
53