commit to user 22
3. Lingkungan setting Penelitian
Penelitian terhadap suatu fenomena dapat dilakukan pada lingkungan yang natural dan lingkungan yang artificial buatan. Lingkungan setting
penelitian ini adalah lingkungan yang natural, yaitu dengan mengambil subyek penelitian faktor-faktor makroekonomi pada beberapa perusahaan yang terdapat di
BEI.
4. Unit Analisis
Unit analisis merupakan tingkat agregasi data yang dianalisis dalam penelitian dan merupakan elemen penting dalam desain penelitian karena
mempengaruhi proses pemilihan, pengumpulan, dan analisis data. Unit analisis penelitian ini adalah faktor-faktor makroekonomi, yaitu data yang dianalisis
berasal dari data yang terdapat di BEI.
5. Horison Waktu
Data penelitian dapat dikumpulkan sekaligus pada waktu tertentu satu titik waktu atau dikumpulkan secara bertahap dalam beberapa waktu yang
relatif lebih lama tergantung pada karakteristik masalah yang akan dijawab. Penelitian ini merupakan studi satu tahap one shot study, yaitu penelitian yang
datanya dikumpulkan sekaligus pada periode tertentu dalam penelitian ini yaitu tahun 2005-2009.
B. Instrumen Penelitian
Variable dalam penelitian ini meliputi variable kebijakan deviden, variable kurs, variable suku bunga SBI dan variable IHSG.
commit to user 23
1. Variabel Dependen
IHSG adalah merupakan idikator dari perubahan harga saham bulanan.
2. Variabel Independen
a. Inflasi adalah perubahan harga secara agregat.
b. Kurs adalah nilai tukar Rupiah terhadap dollar amerika.
c. Suku bunga SBI adalah suku bunga bulanan.
C. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder. Sumber data sekunder adalah sumber data atau informasi yang dikumpulkan
orang atau pihak lain yang digunakan peneliti untuk penelitiannya Sekaran, 2000 ; 255. Data tersebut diperoleh dari Pusat Referensi Pasar Modal Indonesia
di BEI untuk IHSG bulanan pada periode tahun 2005-2009, begitu pula periode yang sama untuk data suku bunga SBI dan kurs yang berasal dari Bank Indonesia.
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data inflasi, kurs, suku bunga SBI, dan IHSG yang merupakan data bulanan selama periode 2005-2009.
D. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini menngunakan cara observasi, yaitu mengamati langsung objek yang diteliti. Data yang diperoleh dari observasi
berupa data-data sekunder yang mendukung penelitian ini.
commit to user 24
E. Metode Analisis Data
1. Regresi
Ordinary Least Square
OLS
Dipilih karena arah kausalitas sifatnya hanya satu arah yaitu dari tiga variable yang terpilih terhadap IHSG. Sedangkan arah kebalikannya
diasumsikan tidak terjadi. Maka hubungan kausalitasnya secara matematis dapat dituliskan sebagai berikut :
IHSG = +
INF + KURS +
iSBI + e
Dimana : IHSG
: Indeks Harga Saham Gabungan INF
: Inflasi KURS
: Nilai tukar mata uang iSBI
: Suku Bunga SBI e
: Mempresentasikan vaiabel-variabel lain yang mempengaruhi IHSG tetapi tidak secara eksplisit
terpilih dalam model : Parameter dari model yang besarnya akan
diestimasi 2.
Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Normalitas data merupakan suatu asumsi terpenting dalam statistika parametric, sehingga pengujian terhadap normalitas data harus
dialkukan agar asumsi dalam statistika parametric dapat terpenuhi.
commit to user 25
Pengujian normalitas data dapat dilakukan dengan melihat output chart yang dihasilkan yaitu berupa Normal P-P Plot of Regression
Standardized Residual. Persyaratn normalitas bias dipenuhi jika nilai-nilai sebaran data terletak di sekitar garis diagonal tidak terpencar jauh dari
garis diagonal. Cara lain yang digunakan adalah Kolmogrof-Smirnov Sujianto,
2007. Dari table One-Sample Kolmogrof-Smirnov Test diperoleh angka probabilitas atau Asymp. Sig. 2-tailed. Nilai ini dibandingkan dengan
0,05 untuk pengambilan nkeputusan dengan pedoman :
a. Nilai Sig. atau signifikansi atau nilai probabilitas 0,05, distribusi data adalah tidak normal
b. Nilai Sig. Atau signifikansi atau nilai probabilitas 0,05,
distribusi data adalah normal. b.
Uji Autokolerasi
Uji autokolerasi ini dimaksudkan untuk menguji apakah dalam model regresi ada kolerasi antar pengganggu pada periode
t
dengan kesalahan pada periode
sebelumnya, yang sebagian kasus ditemukan pada regresi yang datanya adalah
time series
. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan Uji Durbin-Watson.
Uji Heteroskedastisitas dapat dilihat melalui residual atau error mempunyai
varian yang
tidak konstan
atau berubah-ubah.
Heteroskedstisitas sangat berdampak terhadap hasil uji hipotesis baik uji
t
maupun uji
F
yang tidak akurat dan akhirnya akan membawa dampak pula
commit to user 26
pada keakuratan
kesimpulan. Salah
satu teknik
mendeteksi Heteroskedstisitas adalah melalui pola gambar Scatterplot model tersebut.
Jika penyebatan titik-titik data tidak berpola, maka dapat dikatakan model lolos dari Heteroskedstisitas Nachrowi, 2006.
c. Uji Multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas ditujukan untuk melihat ada tidaknya kolerasi antara variable independen dengan variable independen lainnya.
Bila dalam
satu persamaan
regresi berganda
muncul gejala
multikolinieritas dapat menyebabkan nilai yang diprediksi akan menjadi bias. Namun demikian jika nilai
besar mendekati angka 1 biasanya gejala multikolinieritas diabaikan, karena nilai biasanya dianggap tidak
begitu besar. Sedangkan untuk nilai yang kecil, gejala multikolinieritas
sangat dipermasalahkan karena niali yang diprediksi semakin besar biasnya.
Cara lain untuk mendeteksi adanya multikolinieritas adalah melalui nilai Variabel Inflation Factor VIF dari masing-masing variable. Dikutip
dari buku Aplikasi Statistika dengan SPSS Sujianto, 2007, Nugroho menyatakan jika nilai VIF tidak lebih dari 10 maka model terbebas dari
multikolinieritas. Sebaliknya jika nilai VIF lebih besar dari 10, maka terdapat gejala multikolinieritas. VIF adalah suatu estimasi berapa besar
multikolinieritas mengingatkan varian pada suatu koefisien estimasi sebuah variable penjelasan. VIF yang tinggi menunjukkan bahwa
commit to user 27
multikolinieritas telah menaikan sedikit varian pada koefisien estimasi, akibatnya menurunkan nilai
t
. untuk itu gejala multikolinieritas harus dihilangkan.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas dapat dilihat melalui residual atau error mempunyai
varian yang
tidak konstan
atau berubah-ubah.
Heteroskedstisitas sangat berdampak terhadap hasil uji hipotesis baik uji
t
maupun uji
F
yang tidak akurat dan akhirnya akan membawa dampak pula pada
keakuratan kesimpulan.
Salah satu
teknik mendeteksi
Heteroskedstisitas adalah melalui pola gambar Scatterplot model tersebut. Jika penyebatan titik-titik data tidak berpola, maka dapat dikatakan model
lolos dari Heteroskedstisitas Nachrowi, 2006. 3.
Uji Hipotesis Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel
independen baik secara simultan maupun secara parsial mempengaruhi variabel dependen yang mana dilakukan dengan uji statistik t t-test dan
uji statistik F-test dengan tingka t signifikansi α 5 atau α =0.05.
4. Uji F
Uji statistik F bertujuan untuk menguji semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara
bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Hipotesis nol
H
commit to user 28
yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau:
..... :
2 1
= =
= =
k
b b
b H
Artinya, semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya
Ha
tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau: .....
:
2 1
¹ ¹
¹ ¹
k a
b b
b H
Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Untuk menguji hipotesis ini, digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut Ghozali, 2005 : 84:
a. Apabila nilai F lebih besar dari 4 maka
H
dapat ditolak pada derajat kepercayaan 5, sehingga
Ha
yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara
simultan mempengaruhi variabel dependen dapat diterima. b.
Membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel. Apabila nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel, maka
H
ditolak dan
Ha
diterima.. 5.
Uji Koefisien Determinasi Koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel
dependen yang menunjukkan seberapa besar sumbangan variabel
commit to user 29
independen terhadap perubahan variabel dependen. Dalam model regresi linier berganda digunakan R-
Square
karena disesuaikan dengan banyaknya variabel independen yang digunakan dan sebagai indikator untuk
mengetahui pengaruhnya di antara variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R-
Square
dikatakan baik bila nilainya di atas 0,5 karena nilai dari R-Square berkisar antara 0 sampai 1 Nugroho, 2005:51. Bila
nilai R-
Square
mendekati 1 maka sebagian besar variabel independen menjelaskan variabel dependen sedangkan jika koefisien determinasi
adalah 0 berarti variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
6. Uji Koefisien Regresi Partial
t-test
Pengujian parsial melalui t-Test dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen secara parsial terhadap
variabel dependen. Hasil pengujian ini dilihat pada tabel Coeffisienta dengan melihat nilai p-value dari masing-masing variabel independen.
Pengujian hipotesis uji t-Test dilakukan dengan menggunakan langkah sebagai berikut:
commit to user 30
a. Menentukan hipotesis
H
o
: α
2
= 0, berarti variabel independen secara secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap terhadap variabel
dependen. H
o
: α
2
≠ 0, berarti variabel independen secara secara parsial berpengaruh signifikan terhadap terhadap variabel dependen.
b. Mene
ntukan tingkat signifikasi α = 5 dan derajat kebebasan df = n-k-1.
c. Menghitung nilai t
sa a
= t
Keterangan: α
1
= koefisien regresi σα
1
= standard error koefisien regresi d.
Membandingkan hasil pengujian dengan kriteria berikut: H
o
diterima bila –t tabel ≤ t- hitung ≤ t-tabel, berarti variabel
independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap terhadap variabel dependen.
H
o
ditolak bila –t tabel t- hitung t-tabel, berarti variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap terhadap
variabel dependen.
commit to user 31
BAB IV ANALISIS DATA
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh inflasi, kurs dan suku bunga SBI sertifikat bank Indonesia terhadap index harga saham gabungan
IHSG pada Bursa Efek Indonesia. Periode penelitian yang diamati adalah dari tahun 2005 sampai 2009.
Dalam bab ini disajikan analisis terhadap data penelitian dan pengujian hipotesis yang telah dikemukakan pada bab III dengan menggunakan teknik-
teknik analisis yang telah ditentukan. Hipotesis yang akan diuji adalah tentang pengaruh inflasi, kurs dan suku bunga SBI terhadap index harga saham gabungan
IHSG pada Bursa Efek Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari situs Bank Indonesia dan
Yahoo Finance
. Data inflasi, suku bunga SBI dan kurs diperoleh dari situs Bank Indonesia, sedangkan IHSG diperoleh dari yahoo finance.
A. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan merupakan data time series, dimana periode penelitian adalah antara tahun 2005-2009. Data tersebut merupakan data bulanan
yang diperoleh dari situs Bank Indonesia dan
Yahoo Finance
. Setiap tahunnya diperoleh data sebanyak 12 sehingga selama periode 2005-2009 akan diperoleh
data sebanyak 60. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program
Microsoft Excel 2007
, sedangkan uji normalitas data, uji-t, uji-F, dan analisis
31
Kategori