BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1
Kerangka Pikir
Harga saham dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, baik yang dapat
dihitung (faktor fundamental) ataupun yang tidak dapat dihitung (contoh:
gosip atau isu). Atas dasar inilah, maka faktor fundamental memiliki peranan
penting bagi para investor untuk melakukan analisa terhadap suatu saham.
Berdasarkan faktor-faktor fundamentalnya, kita dapat menghitung
nilai intrinsik (nilai wajar) dari suatu saham. Faktor-faktor fundamental
tersebut dapat berasal dari internal perusahaan (emiten) sendiri, sektor
industri emiten, dan keadaan ekonomi makro secara keseluruhan. Setelah
diketahui nilai intrinsiknya, investor dapat membandingkannya dengan harga
saham yang beredar di bursa. Apabila nilai intrinsiknya lebih kecil daripada
harga di bursa, maka saham tersebut overvalued. Sebaliknya, apabila saham
tersebut memiliki nilai intrinsik yang lebih besar daripada harga di bursa,
maka saham tersebut overvalued. Hasil perbandingan ini dapat digunakan
oleh investor sebagai dasar dalam mengambil keputusan untuk membeli suatu
saham atau tidak.
35 36 Dalam tesis ini, penulis berusaha untuk melakukan penelitian
mengenai hubungan dan pengaruh ROE, EPS, PER terhadap risiko dan imbal
hasil saham serta memberikan gambaran dari keseluruhan hasil yang
diperoleh. Secara grafik, kerangka pikir yang akan penulis gunakan di dalam
penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut:
ROE EPS
PER Risiko dan Imbal Hasil Saham Perusahaan Pembiayaan Gambar 3. 1
Gambar 3.1 Kerangka Pikir Penelitian
Kerangka Pikir Penelitian
3.2
Desain Penelitian
Penelitian ini dimulai dari perumusan masalah serta pembatasanpembatasan ruang lingkup masalah yang diperlukan agar penelitian ini dapat
lebih terfokus. Agar tujuan penelitian dapat tercapai, maka langkah
selanjutnya adalah menentukan model serta metode analisis yang paling tepat
dalam menyelesaikan perumusan masalah yang ada.
37 Data-data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah laporan
keuangan per kwartal serta pergerakan harga saham harian dalam periode
Januari 2001 – Juni 2007. Dari laporan keuangan yang ada, dilakukan
perhitungan agar dapat diperoleh rasio ROE, EPS, dan PER, yang merupakan
variabel bebas dari penelitian ini. Sedangkan, dari pergerakan saham harian
yang ada, dilakukan perhitungan imbal hasil maupun risikonya yang
dikalkulasikan per kwartal, yang merupakan variabel terikat dari penelitian
ini.
Variabel-variabel yang telah kita dapatkan tersebut, untuk selanjutnya
akan diukur melalui perhitungan statistik untuk dapat menganalisis hubungan
maupun pengaruh dari ketiga rasio tersebut terhadap imbal hasil serta risiko
saham dari perusahaan pembiayaan konsumen.
Penelitian ini menggunakan pengukuran secara deskriptif dan analitik.
Model
deskriptif
merupakan
model
penelitian
dengan
menyajikan
permasalahan melalui diagram maupun grafik yang lengkap dengan
penjelasannya. Sedangkan model analitik dilakukan melalui uji statistik
dengan menggunakan metode korelasi pearson maupun regresi berganda.
Metode korelasi pearson dilakukan untuk mengetahui seberapa kuat
hubungan antar variabel-variabel tersebut, sedangkan regresi berganda
digunakan untuk menentukan pengaruh antara variabel terikat dengan
variabel bebasnya.
38 Metode penelitian secara deskriptif dapat digambarkan melalui
gambar 3.1. sedangkan metode analitik melalui uji korelasi dapat
digambarkan melalui gambar 3.2, dan uji regresi berganda dapat digambarkan
melalui gambar 3.3.
39 Start Perumusan Masalah & Pembatasan Ruang Lingkup Penentuan Metode Analisis Pengumpulan Data Neraca & Laporan Rugi Laba Pergerakan harga saham & IHSG Analisa Rasio Keuangan (ROE, EPS, PER)
Analisa Imbal Hasil & Risiko Analisis Statistik Analisis Hubungan ROE, EPS, dan PER terhadap Imbal Hasil & Risiko Saham Analisis Pengaruh ROE, EPS, dan PER terhadap Imbal Hasil & Risiko Saham Metode Statistik Korelasi
Metode Statistik Regresi Berganda
Pengujian Hipotesis. Apakah ada hubungan/pengaruh?
N Y
Tolak H0 Terima H0 Penarikan Kesimpulan
Finish Gambar 3. 2 Desain Penelitian
40 Start Penentuan Variabel Penelitian
•
•
Variabel Terikat: Imbal Hasil Saham Risiko Saham Variabel Bebas: • Return on Equity (ROE) • Earning per Share (EPS) • Price to Earning Ratio (PER) Menghitung Nilai Koefisien Korelasi: ,
Uji Signifikansi dengan α = 0.05 p‐value > 0.05 N
Y
Tidak ada Hubungan/Korelasi (Terima H0) Terdapat Hubungan/Korelasi(Tolak H0) Finish Gambar 3. 3 Tahap Analisa Statistik Korelasi 41 Start Penentuan Variabel Penelitian •
•
Variabel Bebas: • Return on Equity (ROE) • Earning per Share (EPS) • Price to Earning Ratio (PER) Variabel Terikat: Imbal Hasil Saham Risiko Saham Analisa Regresi Linier Berganda Uji signifikansi melalui F‐test dengan α = 0.05 p‐value > 0.05 Y
N
Terdapat Pengaruh/Regresi (Tolak H0) Uji Penyimpangan Regresi Terdapat Penyimpangan? Tidak ada Pengaruh/Regresi (Terima H0) Y Analisa Regresi Linier Berganda dengan metode Stepwise Y Menyimpulkan model persamaan regresi Finish Gambar 3. 4 Tahap Analisa Statistik Regresi Berganda N
42 3.3
Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini, variabel yang akan digunakan terdiri dari
variabel bebas dan variabel terikat. Variabel bebas/independent, biasa
dilambangkan dengan variabel X, disebut juga variabel stimulus / prediktor.
Variabel bebas ini merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang
menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel terikat (dependent).
Variabel bebas dalam penelitian ini terdiri dari:
•
Return on Equity (ROE)
Rasio ini digunakan untuk mengukur berapa banyak pendapatan yang
diperoleh melalui investasi yang dilakukan oleh para pemegang
saham.
•
Earning Per Share (EPS)
Rasio ini digunakan untuk mengukur pendapatan bersih per lembar
saham.
•
Price to Earning Ratio (PER)
Rasio ini digunakan untuk mengukur harga pasar untuk setiap 1
rupiah pendapatan.
Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang
menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Variabel terikat pada penelitian
ini terdiri dari:
43 •
Risiko Saham (Standar Deviasi)
Risiko merupakan penyimpangan antara tingkat imbal hasil yang
diperoleh terhadap imbal hasil yang diharapkan.
•
Imbal Hasil Saham (realized return)
Imbal hasil dihitung berdasarkan data historis, sebagai salah satu
faktor penting yang digunakan dalam pengukuran kinerja dari suatu
perusahaan
dan
digunakan
sebagai
dasar
penentuan
tingkat
keuntungan yang diharapkan (expected return).
3.4
Hipotesis Penelitian
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
•
Hipotesis untuk menguji apakah terdapat hubungan antara variabel bebas
dan variabel terikat (Risiko Saham)
o H011 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE dan risiko
saham.
H111: Ada hubungan yang signifikan antara ROE dan risiko saham.
o H012 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara EPS dan risiko
saham.
H112 : Ada hubungan yang signifikan antara EPS dan risiko saham.
44 o H013 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning
Ratio dan risiko saham.
H113 : Ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio
dan risiko saham.
•
Hipotesis untuk menguji apakah terdapat hubungan antara variabel bebas
dan variabel terikat (Imbal Hasil Saham)
o H021 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE dan imbal
hasil saham.
H121: Ada hubungan yang signifikan antara ROE dan imbal hasil
saham.
o H022 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara EPS dan imbal hasil
saham.
H122 : Ada hubungan yang signifikan antara EPS dan imbal hasil
saham.
o H023 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning
Ratio dan imbal hasil saham.
H123 : Ada hubungan yang signifikan antara Price to Earning Ratio
dan imbal hasil saham.
•
Hipotesis untuk menguji apakah terdapat pengaruh dari keseluruhan
variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat (Risiko
45 Saham) dengan menggunakan uji regresi berganda antara variabel bebas
secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
o H03 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE, EPS, Price to
Earning Ratio secara bersama-sama terhadap risiko saham.
H13: Ada hubungan yang signifikan antara ROE, EPS, Price to
Earning Ratio secara bersama-sama terhadap risiko saham.
•
Hipotesis untuk menguji apakah terdapat pengaruh dari keseluruhan
variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat (Imbal
Hasil Saham) dengan menggunakan uji regresi berganda antara variabel
bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
o H04 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara ROE, EPS, Price to
Earning Ratio secara bersama-sama terhadap imbal hasil saham.
H14: Ada hubungan yang signifikan antara ROE, EPS, Price to
Earning Ratio secara bersama-sama terhadap imbal hasil saham.
3.5
Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi Penelitian adalah industri pembiayaan konsumen yang Go
Public di Bursa Efek Indonesia. Sedangkan untuk pemilihan sampel
dilakukan berdasarkan beberapa kriteria di bawah ini:
46 •
Sampel merupakan perusahaan publik yang bergerak di sektor
pembiayaan konsumen yang telah terdaftar pada Bursa Efek Indonesia
sejak Januari 2001 atau sebelumnya.
•
Sampel telah menerbitkan laporan keuangan sejak Januari 2001 lengkap
dengan data rasio keuangan yang menjadi variabel terikat penelitian ini.
•
Sampel mempunyai laporan keuangan per kwartal yang berakhir pada
tanggal 31 Maret, 30 Juni, 30 September, dan 31 Desember. Hal ini
dilakukan untuk menghindari adanya pengaruh perbedaan waktu dalam
pengukuran variabel.
Berikut ini merupakan daftar perusahaan publik yang sesuai dengan
kriteria penelitian di atas, yaitu:
Tabel 3.1 Daftar Perusahaan Pembiayaan yang akan diteliti
No.
Nama Perusahaan
Establish
Public Offering
(1)
BFI Finance Indonesia, Tbk.
07 April 1982
1990
(2)
Buana Finance, Tbk.
07 Juni 1982
19 Maret 1990
(3)
Clipan Finance Indonesia, Tbk.
15 Januari 1982
26 Juni 1989
(4)
Indocitra Finance, Tbk.
23 Febuari 1982
03 November 1989
47 3.6
Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data-data sekunder yang diperoleh dari:
•
Dokumentasi
Dokumentasi yang berupa laporan keuangan serta harga-harga saham
harian perusahaan pembiayaan yang diteliti, diperoleh melalui Bursa Efek
Indonesia dan Yahoo! Finance.
•
Studi Kepustakaan (library research)
Studi kepustakaan diperoleh melalui bahan-bahan yang telah tersedia,
seperti: buku literature, karya ilmiah, artikel dan jurnal, surat kabar, dan
sumber-sumber lain yang berkaitan dengan penelitian.
3.7
Teknik Analisis Data
3.7.1 Normality Test
Pengujian normalitas digunakan untuk mengetahui apakah
suatu variabel normal (mempunyai distribusi data yang normal) atau
tidak. Normal atau tidaknya berdasar patokan distribusi normal dari
data dengan mean dan standar deviasi yang sama. Jadi uji normalitas
pada dasarnya melakukan perbandingan antara data yang akan diuji
48 dengan data berdistribusi normal yang memiliki mean dan standar
deviasi yang sama.
Untuk dapat mengetahui apakah suatu variabel memiliki
distribusi normal atau tidak, salah satunya dengan melakukan
pengujian dengan model analisis Kolmogorov-Smirnov (K-S). Dalam
pengujian ini digunakan tingkat signifikansi sebesar 5%, sehingga
apabila nilai p-value dari hasil uji lebih besar dari 5%, maka dapat
ditarik kesimpulan bahwa variabel tersebut memiliki distribusi
normal, begitu juga sebaliknya.
3.7.2 Korelasi Linier Sederhana (Simple Linear Correlation)
Pengujian korelasi digunakan untuk mengukur derajat
hubungan, meliputi kekuatan hubungan dan bentuk/arah hubungan
antara suatu variabel bebas (variabel X) dengan variabel terikat
(variabel Y). Hubungan Linier antara dua variabel tersebut
ditunjukkan melalui koefisien korelasi yang dinotasikan dengan
lambang r, dimana:
•
Jika r = 0, menunjukkan tidak adanya korelasi antara dua variabel
acak.
49 •
Jika r = 1, menunjukkan adanya korelasi positif sempurna antara
dua variabel acak. Hubungan korelasi positif yang ditunjukkan
adalah berbanding lurus, dimana kenaikan satu variabel, akan
diikuti
oleh
kenaikkan
variabel
lainnya.
Demikian
pula
sebaliknya, penurunan satu variabel akan diikuti oleh penurunan
variabel lainnya.
•
Jika r = -1, menunjukkan adanya korelasi negatif sempurna antara
dua variabel acak. Hubungan korelasi negatif yang ditunjukkan
adalah berbanding terbalik, dimana kenaikan satu variabel, akan
menyebabkan penurunan variabel yang lain, dan penurunan satu
variabel, akan menyebabkan kenaikan variabel yang lain.
Angka koefisien korelasi menunjukkan kuat lemahnya korelasi
antara dua variabel, dimana angka 0 berarti tidak ada korelasi dan
angka 1 merupakan korelasi sempurna. Tabel 3.2 berikut ini
menunjukkan interpretasi nilai r yang diperoleh dari pengujian data.
Tabel 3.2 Interpretasi Nilai Koefisien Korelasi
r
0
0.01 - 0.20
0.21 – 0.40
0.41 – 0.60
0.61 – 0.80
0.81 – 0.99
1
Interpretasi
Tidak ada Korelasi
Korelasi sangat rendah
Korelasi rendah
Korelasi agak rendah
Korelasi cukup kuat
Korelasi kuat
Korelasi sangat kuat
50 Koefisien Korelasi ini dapat dihitung dengan menggunakan
rumus:
,
∑
atau
∑
∑
3.7.3 Regresi Linier Berganda (Multiple Regression)
Analisis regresi berganda digunakan untuk memprediksikan
nilai suatu variabel terikat berdasarkan nilai dari variabel bebas yang
diketahui bila dua atau lebih variabel bebas tersebut sebagai faktor
prediktor dimanipulasi (dinaik atau turunkan nilainya). Jadi, analisis
linier berganda dapat dilakukan bila jumlah variabel bebasnya
minimal dua.
Rumus Persamaan untuk regresi berganda adalah:
x
x
…
x
x
Sehingga dapat dibuat persamaan regresi berganda untuk perhitungan
risiko dan imbal hasilnya:
•
Risiko Saham:
x
Dimana:
o Y1 : Risiko tiap saham
x
x
51 o X1 : variabel ROE
o X2 : variabel EPS
o X3 : variabel PER
o b0 : intercept
o b1 : slope / konstanta untuk perhitungan ROE
o b2 : slope / konstanta untuk perhitungan EPS
o b3 : slope / konstanta untuk perhitungan PER
•
Imbal Hasil Saham:
x
x
x
Dimana:
o Y2 : Imbal Hasil tiap saham
o X1 : variabel ROE
o X2 : variabel EPS
o X3 : variabel PER
o b0 : intercept
o b1 : slope / konstanta untuk perhitungan ROE
o b2 : slope / konstanta untuk perhitungan EPS
o b3 : slope / konstanta untuk perhitungan PER
52 3.7.4 Pengujian Hipotesis
Hipotesis adalah sebuah asumsi tentang sebuah parameter
populasi. Sedangkan pengujian hipotesis adalah suatu prosedur yang
akan menghasilkan suatu keputusan, yaitu keputusan menerima atau
menolak hipotesis awal.
Langkah-langkah (prosedur) yang akan dilakukan dalam
pengujian hipotesis ini adalah:
1. Tentukan Hipotesis nol (H0) dan Hipotesis alternatif (H1)
2. Tentukan taraf kesalahan / level of significance (α)
Taraf kesalahan menggambarkan nilai yang tidak diinginkan dari
sampel statistik jika hipotesis nol benar. Selain itu, juga
menggambarkan daerah penolakan dari distribusi sampel. Taraf
kesalahan biasanya dilambangkan dengan α, dan nilai yang sering
digunakan adalah 0.01, 0.05, atau 0.10. Suatu hipotesis dengan
taraf kesalahan 0.01 (1%) berarti jika penelitian dilakukan pada
100 sampel yang diambil dari populasi yang sama, akan terdapat 1
buah kesimpulan yang salah yang diberlakukan bagi populasi.
Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan tingkat
signifikansi sebesar 0,05 (5%).
53 3. Tentukan jumlah sampel yang akan diuji, n
Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan data 3 buah rasio
keuangan (ROE, EPS, dan PER) per kwartal dan harga saham
harian selama 30 kwartal dari 4 buah perusahaan pembiayaan
konsumen.
4. Melakukan uji statistik
Uji statistik yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji regresi
linier (uji korelasi, uji R Square, dan uji t) dan jika ternyata ada
variabel yang mempunyai hubungan signifikan maka dilakukan uji
regresi berganda.
5. Membuat kesimpulan
Setelah memperoleh hasil dari uji statistik, maka dapat diambil
keputusan dalam hal menerima atau menolak hipotesis awal/nol
sesuai dengan kriteria pengujian. Dari hasil keputusan tersebut,
selanjutnya dapat diinterpretasikan ke dalam bahasa yang mudah
dimengerti.
54 3.7.5 Uji F (F-Test)
F statistik adalah rasio di antara estimasi varian dan di dalam
estimasi varian. Uji F digunakan untuk melakukan pengujian hipotesis
bagi lebih dari dua variabel. Pengujian ini dimaksudkan untuk
mengetahui apakah persamaan regresi yang diperoleh berdasarkan
penelitian memiliki arti bila digunakan dalam penarikan kesimpulan
mengenai hubungan sejumlah variabel yang dipelajari.
Rumus untuk uji F ini adalah:
Dimana:
•
R2 : Koefisien korelasi regresi
•
k
:
jumlah variabel bebas pada masing-masing
model
•
n
: jumlah sampel
Kriteria pengujian:
•
Dengan membandingkan statistik hitung dengan
statistik tabel:
55 o Jika F hitung > F tabel yang diperoleh dari
tabel distribusi F dengan taraf signifikansi 5%
maka H0 ditolak.
o Jika F hitung < F tabel yang diperoleh dari
tabel distribusi F dengan taraf signifikansi 5%
maka H0 diterima.
•
Berdasarkan probabilitas:
o Jika probabilitas > 0.05 maka H0 diterima.
o Jika probabilitas < 0.05 maka H0 ditolak.
3.7.6 Multicollinearity
Pengujian multicollinearity, juga dikenal sebagai collinearity,
bertujuan untuk mengetahui apakah variabel independen yang diteliti
memiliki tingkat korelasi yang tinggi satu sama lainnya. Hal ini
berarti variabel yang berkorelasi memberikan informasi yang tidak
perlu kepada model regresi berganda. Memasukkan dua buah variabel
yang memiliki korelasi yang kuat dapat berakibat buruk pada hasil
regresi, dimana:
•
Tidak memberikan informasi yang baru.
56 •
Dapat menghasilkan koefisien yang tidak stabil (standar eror yang
besar dan nilai t yang kecil).
•
Tanda
koefisien
mungkin
tidak
cocok
dengan
harapan
sebelumnya.
Beberapa tanda dari collinearity yang kuat adalah:
•
Tanda yang salah dari koefisien
•
Perubahan yang besar pada nilai dari koefisien sebelumnya ketika
sebuah variabel yang baru ditambahkan ke dalam model.
•
Sebuah variabel yang sebelumnya signifikan menjadi tidak
signifikan ketika sebuah variabel bebas baru ditambahkan.
•
Estimasi standar deviasi dari model meningkat ketika sebuah
variabel ditambahkan ke dalam model.
Model regresi yang diteliti ini dikatakan memiliki masalah
multikolinearitas jika variabel-variabel rasio keuangan memiliki nilai
Variance Inflationary Factor (VIF) lebih besar dari 5 dan nilai
Tolerance yang mendekati 0.
VIF dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
,
57 dimana R2j adalah koefisien determinasi dari variabel Xj dengan
semua variabel X lainnya.
Sedangkan untuk nilai Tolerance diperoleh melalui:
3.7.7 Autocorrelation
Salah satu asumsi dasar ketika melakukan regresi berganda
adalah independence of errors. Asumsi ini sering dilanggar ketika
residual pada satu satuan waktu berhubungan dengan residual pada
waktu
lainnya.
Pola
residual
seperti
ini
dikenal
dengan
Autocorrelation. Autocorrelation merupakan korelasi dari kesalahankesalahan (residual) dalam beberapa waktu. Ketika autocorrelation
muncul di dalam data, maka validitas dari regresi menjadi sangat
diragukan.
Salah satu cara untuk menguji autocorrelation adalah dengan
menggunakan Statistik Durbin-Watson. Hipotesis yang digunakan
adalah:
H0: residual-residual tidak berhubungan
H1: terdapat autocorrelation
58 Dan rumusnya adalah:
∑
∑
Dimana:
•
ei
: nilai residual pada periode i
•
ei-1
: nilai residual pada periode sebelum i
Jangkauan yang mungkin adalah 0 ≤ D ≤ 4, dimana D harus
mendekati 2 jika H0 benar. Nilai D yang kurang dari 2 menandakan
adanya autocorrelation yang positif, sedangkan nilai D yang lebih
besar dari 2 menandakan adanya autocorrelation yang negatif.
Pada penelitian ini terdapat 30 buah sampel (n) dan 3 buah
variabel bebas yang akan diuji, sehingga berdasarkan tabel DurbinWatson, batas bawah (dL) adalah 1.21, dan batas atas (dU) adalah
1.65. Nilai D yang kurang dari 1.21 menunjukkan adanya autokorelasi
yang positif, sedangkan nilai D yang lebih besar dari 1.65
menunjukkan adanya autokorelasi yang negatif.
59 3.7.8 Heteroscedasticity
Suatu keadaan dikatakan heteroscedasticity apabila terdapat
perbedaan pada varian residual dari satu pengamatan ke pengamatan
lainnya. Model regresi yang baik adalah yang memiliki keadaan
homoscedasticity, dimana probabilitas distribusi dari eror memiliki
varian yang konstan/sama.
Masalah heteroscedasticity pada regresi dapat dilihat dengan
menggunakan scatterplot, yakni dengan melihat pola residual yang
digambar pada grafik. Jika tidak terdapat pola yang jelas dan teratur
serta titik-titik berada menyebar di atas dan di bawah sumbu X maka
terjadi homoscedasticity atau tidak terjadi heteroscedasticity. Akan
tetapi jika titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur
(missal: gelombang, melebar, kemudian menyempit), maka telah
terjadi heteroscedasticity.