BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Jenis/Desain Penelitian Desain

48
BAB IV
METODE PENELITIAN
4.1.
Jenis/Desain Penelitian
Desain penelitian ini adalah desain konklusif adalah berupa desain
deskriptif dan desain kausal (sebab akibat). Desain penelitian kausalitas adalah
penelitian sebab akibat dimana perubahan dalam satu variabel menyebabkan suatu
perubahan dalam variabel lain dalam suatu arah tertentu.
4.2.
Variabel Penelitian
Dalam penelitian terdiri dari dua variabel yaitu variabel independen dan
variabel dependen. Adapun variabel independen dalam penelitian adalah
inflasi/X1, nilai tukar/X2, tingkat suku bunga/X3, profitabilitas/X4 dan leverage/X5.
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah harga saham (Y).
4.3.
Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Definisi operasional variabel dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Inflasi (X1) adalah meningkatnya harga – harga pada barang secara umum dan
terus menerus.
2. Nilai Tukar (X2) adalah perbandingan nilai dua mata uang yang berbeda atau
dikenal dengan sebutan kurs.
3. Tingkat Suku Bunga (X3) adalah rasio dari bunga terhadap jumlah pinjaman.
49
4. Profitabilitas (X4) adalah rasio yang digunakan untuk mengukur seberapa besar
keuntungan yang dimiliki.
5. Leverage (X5) adalah rasio yang menunjukkan kemampuan perusahaan untuk
memenuhi kewajiban jangka panjang dan jangka pendek.
6. Harga Saham (Y) adalah nilai terkini dari suatu surat berharga jangka panjang
yang bersifat kepemilikan.
Pengukuran variabel dalam penelitian ini dapat disajikan pada Tabel 4.1.
dibawah ini :
Tabel 4.1. Pengukuran Variabel Penelitian
No.
1.
2.
3.
4.
6.
7.
Variabel
Inflasi (X1)
Nilai Tukar (X2)
Tingkat Suku
Bunga (X3)
Profitabilitas (X4)
Leverage (X5)
Harga Saham (Y)
Indikator
Laju Inflasi
Kurs Rupiah Terhadap Dollar AS
BI rate
Return on Equity
Debt to Equity Ratio
Closing Price perbulan (per 31
Desember)
Satuan
Persen
Rupiah
Persen
Persen
Persen
Rupiah
4.4. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan pembiayaan yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang berjumlah 15 perusahaan selama periode
tahun 2009 sampai dengan periode tahun 2013, sedangkan sampel penelitian
ditentukan melalui teknik sampling purposive yakni pertimbangan penulis
menentukan bahwa sampel penelitian adalah perusahaan yang secara terus
menerus aktif dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode tahun 2009
sampai dengan periode tahun 2013 yang terdiri dari dari 10 perusahaan (terlampir).
50
4.5.
Jenis dan Sumber Data
Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian adalah Data
Sekunder yakni data yang dikumpulkan dari studi-studi terdahulu, literaturliteratur atau data-data lain yang relevan dengan penelitian yakni dengan sumber
data Indonesian Capital Market Directory dari Bursa Efek Indonesia.
4.6.
Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengambilan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
dokumentasi yaitu berupa dokumen-dokumen serta catatan selama lima tahun
yaitu dari tahun 2009 sampai dengan 2013 yang berupa Laporan keuangan
perusahaan lembaga pembiayaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
4.7.
Metode Analisis Data
Metode analisis data dalam penelitian ini meliputi :
1. Analisis Statistik Deskriptif
Data-data statistik yang bisa diperoleh dari hasil survey atau pengamatan
lainnya yang diringkas melalui tabel dan grafik serta ukuran statistik berupa
skor rata-rata, skor minimum dan maximum data penelitian.
2. Analisis Inferensial
Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan jawaban/kesimpulan atas hipotesis
yang telah diajukan di bagian terdahulu. Sesuai dengan desain penelitian yaitu
penelitian kausalitas, maka akan digunakan model regresi. Sebelum melakukan
pengujian persamaan Regresi perlu dibuktikan bahwa data memenuhi asumsi
51
klasik. Oleh karena itu dilakukan uji Asumsi Klasik. Jika asumsi klasik telah
dipenuhi, maka dilanjutkan dengan pengujian persamaan regresi yang diawali
dengan pengujian model  R-square dan uji F dan terakhir pengujian
pengaruh masing2 var bebas  uji t.
a. Uji Normalitas Non Parametrik
Uji normalitas menurut Nugroho (2005 : 18) bertujuan untuk mengetahui
distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian, data
yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki
distribusi normal.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi menurut Ghozali (2005 : 95) bertujuan menguji apakah
dalam model regresi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan
kesalahan penganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Pengambilan
keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut :
Tabel 4.2. Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis Nol
Tidak ada autokorelasi
positif
Tidak ada autokorelasi
positif
Tidak ada korelasi
negative
Tidak ada korelasi
negative
Tidak ada autokorelasi
positif atau negative
Sumber : Ghozali (2005 : 96)
Keputusan
Tolak
Jika
0 < d < dl
Tidak Ada
Keputusan
Tolak
dl  d  du
Tidak Ada
Keputusan
Tidak Ditolak
4 – dl < d < 4
4 – du  d  4 - dl
du < d < 4 - du
52
c. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas menurut Ghozali (2009 : 25) bertujuan untuk menguji
apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau
sempurna antara variabel independen. Uji multikolinearitas menurut
Nugroho (2005 : 58), diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel
independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain
dalam satu model. Kemiripan antarvariabel independen dalam satu model
akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu
variabel independen dengan variabel independen yang lain. Selain itu,
deteksi terhadap multikolinearitas juga bertujuan untuk menghindari
kebiasaan dalam proses pengambilan kesimpulan mengenai pengaruh pada
uji parsial masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Deteksi multikolinearitas pada suatu model dapat dilihat dari beberapa hal,
antara lain jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) tidak lebih dari 10
dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1, maka model dapat dikatakan
terbebas dari multikolineritas VIF = 1 / Tolerance, jika VIF = 10 maka
Tolerance = 1 / 10 = 0,1. Semakin tinggi VIF maka semakin rendah
Tolerance.
d. Uji Heterokedastisitas
Masalah heteroskedastisitas menurut Ghozali (2009 : 36) umumnya terjadi
pada data silang (crossection) daripada data runtut waktu (time series).
Pada data silang waktu (crossection), biasanya berhubungan dengan
anggota populasi pada satu waktu tertentu seperti konsumen individual,
53
perusahaan, industri atau subdivisi seperti negara, kota dan lain-lain.
Anggota populasi itu memiliki perbedaaan dalam ukuran, seperti
perusahaan kecil, menengah atau besar, income rendah, medium dan tinggi.
Sementara itu pada data runtut waktu variabel cenderung urutan besaran
yang sama oleh karena data dikumpulkan pada entitas yang sama selama
periode waktu tertentu. Ada dua cara mendeteksi ada tidaknya
heteroskedastisitas, yaitu metode grafik dan metode statistik. Pertama,
metode grafik dapat dilakukan dengan dasar analisis : (a) jika ada pola
tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur
(bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas. (b) jika tidak ada pola yang jelas serta
titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y secara
acak, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Analisis Model Regresi
Model regresi akan dikembangkan sebuah estimating equation (persamaan
regresi) yaitu suatu formula yang mencari nilai variabel dependen dari nilai
independen yang diketahui. Analisis Regresi digunakan terutama untuk tujuan
peramalan, di mana dalam model tersebut ada sebuah variabel dependen
(tergantung) dan variabel independen (bebas). Dalam praktik, regresi sering
dibedakan antara regresi sederhana dan regresi berganda. Di sebut regresi
sederhana (simple regression) jika hanya ada satu variabel independen,
54
sedangkan disebut regresi berganda (multiple regression) jika ada lebih dari
satu variabel independen.
Penelitian ini menggunakan analisis regresi linear berganda dengan
persamaan sebagai berikut :
Y
= f (X)
Y
= f (X1, X2, X3, X4, X5)
Y
= β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5 +  ................... (4.1)
Dimana :
X1
= Inflasi
X2
= Nilai Tukar
X3
= Tingkat Suku Bunga
X4
= Profitabilitas
X5
= Leverage
Y
= Harga Saham
β0
= Konstanta
β1
= Koefisien Regresi Inflasi
β2
= Koefisien Regresi Nilai Tukar
β3
= Koefisien Regresi Tingkat Suku Bunga
β4
= Koefisien Regresi Profitabilitas
β5
= Koefisien Regresi Leverage

= Variabel Residu
55
a. Analisis Determinasi
Koefisien determinasi (R2) atau Koefisien Penentu (KP) digunakan untuk
mengetahui berapa besarnya kontribusi X terhadap nilai Y, atau untuk
mengukur seberapa besar variabel-variabel independen dapat menjelaskan
variabel dependen. Koefisien determinasi (R2) bermanfaat untuk mengukur
seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
terikat. (Kuncoro, 2004 : 84). Nilai R2 dapat diperoleh dengan :
KD = R2 x 100 %
Dimana :
KD
= R2 = Koefisien Determinasi
.................................. (4.2)
Koefisien Determinasi yang disesuaikan atau R² yang disesuaikan
(adjusted R²) dengan rumus sbb :
  eˆ  /(n  k )
 (Y  Y ) /(n  1)
2
R2  1
i
2
......................................................... (4.3)
Dimana
k = jumlah parameter , termasuk intersep
n = jumlah observasi
b. Analisis Pengujian Model Penelitian (Persamaan Regresi) dengan Uji F
Analisa ini berguna untuk mengetahui hubungan antara semua variabel
bebas terhadap variabel terikat, yaitu dengan melakukan perbandingan
antara F hitung dari hasil perhitungan terhadap F dari tabel. Jika dihasilkan
 < 0,05 atau F (hitung) > F (tabel), maka dapat disimpulkan bahwa semua
variabel bebas memang berhubungan signifikan terhadap variabel terikat.
56
Perhitungan dengan uji Anova ini menggunakan toleransi tingkat kesalahan
sebesar 5%, dengan kata lain bahwa tingkat kebenarannya sebesar 95%.
Rumus F hitung sebagai berikut :
R2/ ( k-1)
F=
.......................................................... (4.4)
2
(1 – R) / (n – k)
dimana :
R = Koefisien korelasi ganda
k = Jumlah variabel dependen
n = Jumlah sampel
c. Analisis Pengujian Hipotesis dengan Uji t
Adapun uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh
satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variabel
terikat. (Kuncoro, 2004 : 81). Uji koefisien regresi menggunakan uji t
dengan menggunakan rumus t hitung sebagai berikut :
bi
t =
...................................................................... (4.5)
S
Dimana :
bi = Parameter
S = Deviasi standar
Mencari t Tabel adalah dengan derajat kebebasan : (n – k) pada derajat
kepercayaan 95 % (2 tailed).
57
Jika dihasilkan  < 0,05 atau t (hitung) > t (tabel), maka dapat disimpulkan
bahwa variabel bebas secara parsial memang berpengaruh signifikan
terhadap variabel terikat.