C. Prosedur Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data kuantitatif yang merupakan data sekunder yang informasinya diperoleh secara tidak langsung dari perusahaan.
Data sekunder diperoleh dalam bentuk dokumentasi yaitu data yang diterbitkan oleh pihak yang kompeten melalui data laporan keuangan tahunan perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia melalui internet berupa neraca dan laporan laba rugi pada tahun 2007 – 2008. Data yang dibutuhkan dalam
laporan keuangan tersebut adalah: a. Informasi mengenai total utang, total aktiva, total ekuitas dan total aktiva tetap
perusahaan diperoleh dari neraca perusahaan tahun 2007 – 2008. b. Informasi mengenai penjualan diperoleh dari laporan laba rugi yang disajikan
oleh perusahaan tahun 2007 – 2008.
D. Variabel Penelitian
Adapun variabel penelitian ini adalah variabel independent terdiri dari kebijakan hutang dan struktur modal; sedangkan yang menjadi variabel dependent
adalah aktivitas investasi.
E. Definisi Operasional
Definisi operasional variabel merupakan penjelasan mengenai variabel yang akan diteliti adalah:
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.2 Variabel Penelitian
Variabel Defenisi operasional
Indikator Variabel bebas:
1. Kebijakan utang X
1
2. Struktur modal X
2
Mengukur seberapa besar aktiva perusahaan
dibiayai oleh utang
Mengukur sumber pendanaan yang
digunakan perusahaan dalam melaksanakan
operasionalnya asset
Total debt
Total ratio
Debt =
equity Total
debt Total
E D
=
Variabel terikat: Aktivitas investasi Y
Mengukur kemampuan perusahan untuk
mengelola seluruh aktiva untuk menghasilkan
penjualan. asset
Fixed Sales
FAT =
F. Analisis Data
Teknik analisis data oleh penulis adalah analisis regresi linear berganda yang berguna untuk mengetahui pengaruh kebijakan utang dan struktur modal
terhadap aktivitas investasi Supranto 2001 : 236, dengan rumus:
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Y = β
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ εi
Keterangan : X
1
= Kebijakan hutang DAR X
2
= Struktur modal DE Y = Aktivitas investasi FAT
εi = Tingkat kesalahan estimasi βi = Koefisien regresi
β = Nilai konstanta
Selanjutnya, digunakan korelasi untuk mengetahui keeratan hubungan antara kebijakan utang dan struktur modal terhadap aktivitas investasi, dengan
rumus Supranto, 2001 : 251:
2 12
12 2
1 2
2 2
1 2
12
1 2
r r
r r
r r
r
y y
y y
y
− −
+ =
Keterangan : r
2 y12
= Koefisien korelasi antara variabel r
12
= Korelasi antara variabel bebas dengan variabel terikat
r
y1
= Koefisien korelasi sederhana antara kebijakan utang dengan aktivitas investasi r
y1
= Koefisien korelasi sederhana antara struktur modal dengan aktivitas investasi
Untuk mengetahui sejauh mana aktivitas investasi dapat dijelaskan oleh kebijakan hutang dan struktur modal, ditentukan dari koefisien determinasi
dengan rumus: D = r
2
Selanjutnya penulis melakukan uji F dan t, untuk membuktikan apakah H
ditolak atau diterima dengan prosedur pengujian sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
a. Uji F untuk mengetahui pengaruh secara simultan menyeluruh. 1. H
: βi = 0 , artiny a kebijakan utang dan kebijakan modal tidak berpengaruh signifikan secara simultan terhadap aktivitas investasi pada
Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia. H
3
: βi ≠ 0, artinya kebijakan utang dan kebijakan modal berpengaruh signifikan secara simultan terhadap aktivitas investasi pada
Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia. 2. Jumlah sampel = 30 perusahaan tahun 2007 – 2008
Level of signification 5 3. Statistik uji F Supranto, 2001:262:
1 1
2 2
− −
− =
k n
R k
R F
Dimana: F = F-hitung k = Jumlah variabel bebas
n = Jumlah sampel R
2
= Koefisien determinan. 4. Kesimpulan:
H diterima apabila F
hitung
≤ F
α2
: dk H
ditolak apabila F
hitung
F
α2
: dk b. Uji t untuk mengetahui pengaruh secara parsial satu per satu.
Pembuktian apakah hipotesis diterima atau ditolak menggunakan prosedur pengujian sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
1. H :
β
1
= 0, artinya kebijakan utang tidak berpengaruh signifikan terhadap aktivitas investasi pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek
Indonesia. H
1
: β
1
≠ 0, artinya kebijakan utang berpengaruh signifikan terhadap aktivitas investasi pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia.
H :
β
2
= 0, artinya struktur modal tidak berpengaruh signifikan terhadap aktivitas investasi pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek
Indonesia. H
2
: β
2
≠ 0, artinya struktur modal berpengaruh signifikan terhadap aktivitas investasi pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia.
2. Sampel = n = 30 perusahaan dengan tingkat signifikan ∝ =5
3. Statistik uji t Supranto, 2001:194:
β
β
e
S i
t =
Dimana: t = t
hitung
, βi = Koefisien regresi, S
e β
= Standar error koefisien regresi 4. Nilai tabel: t
2 ;
2
− n
α
H diterima jika
2 ;
2 ;
2 2
− ≤
≤ −
− n
t t
n t
hitung
α α
H
1
diterima jika t
hitung
2 ;
2
− −
n t
α
atau
2 ;
2
− n
t t
hitung
α
Asumsi yang mendasari model regresi adalah asumsi klasik, yaitu: 1. Normalitas
Sarwoko 2005:263, menyatakan bahwa “uji normalitas menguji apakah serangkaian data mendekati distribusi normal”, dengan menggunakan rumus
Jargue Bera JB:
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
24 3
][ 6
[
2 2
− +
= K
S N
JB Keterangan: JB = Jargue Bera, N = Jumlah sampel, K = kurtosis dan S =
Skewness. Statistik Jargue Bera JB mengikuti distribusi chi square dengan derajat kebebasan 2. Apabila statistik JB lebih besar daripada nilai kritis chi
square, maka kita menolak hipotesis nol yang menyatakan distribusi normal. 2. Autokorelasi
Uji autokorelasi terjadi akibat kondisi munculnya satu data yang dipengaruhi data sebelumnya. Masalah ini mengakibatkan hasil pengujian menjadi bias.
Menurut Supranto 2001:269, untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dilakukan statistik Durbin-Watson, dengan rumus:
∑ ∑
= =
−
− =
n i
i n
i i
i
e e
e d
1 2
2 2
1
Berdasarkan d hitung, kemudian membandingkan d dengan d
l
. Apabila ada korelasi serial positif yaitu kalau 0
ρ 1, d akan cenderung mempunyai nilai kecil. Dengan demikian, kalau d d
l
, maka tolak H dan menyimpulkan
bahwa ada korelasi serial otokorelasi. Jika d d
u
, tak dapat mengambil kesimpulan dan diperlukan observasi lebih lanjut agar dapat menentukan,
apakah ada autokorelasi atau tidak. Untuk menguji apakah ada autokorelasi negatif atau tidak, digunakan 4 – d sebagai pengganti d. Apabila 4 – d d
l
; H
ditolak yang menyatakan bahwa tak ada autokorelasi negatif. Apabila 4 – d d
u
, H ditolak. Oleh karena itu tak ada autokorelasi negatif. Selanjutnya,
apabila d
l
4 – d du, hasil pengujian tak dapat disimpulkan.
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
3. Multikolinieritas Menurut Sarwoko 2005 : 107, “multikolinieritas sempurna adalah suatu
pelonggaran terhadap asumsi bahwa tidak ada hubungan sempurna antar variabel independen dalam sebuah persamaan regresi”. Multikolinieritas tidak
sempurna dapat didefinisikan sebagai sebuah hubungan fungsional yang bersifat linear antara dua atau lebih variabel independen yang begitu kuat
sehingga secara signifikan berpengaruh terhadap koefisien-koefisien hasil estimasi, koefisien-koefisien regresi dari variabel-variabel independent itu.
Salah satu cara mengukur multikolinieritas yang mudah cara menghitungnya adalah variance inflating factor. Variance inflating factor merupakan suatu
cara mendeteksi multikolinieritas dengan melihat sejauh mana sebuah variabel penjelas dapat diterangkan oleh semua variabel penjelas lainnya di dalam
persamaan regresi. Menghitung variance inflation factor untuk koefisien b
1
:
1 1
2 i
R bi
VIF −
= dimana R
ij
adalah koefisien determinasi pada auxiliary regression pada langkah pertama di atas. Jika VIF 10, maka terjadi multikolinieritas yang
serius, sebaliknya jika VIF 10 maka multikolinieritas tidak serius. TOL tolerance dihitung dengan rumus:
TOL
j
= 1 – R
2 j
atau 1VIF
j
Tolerance TOL sebagai pengganti VIF untuk mendeteksi multikolinieritas. 4. Heteroskedastisitas
Menurut Supranto 2001 : 273 “heteroskedastisitas adalah kesalahan pengganggu variabel bebas, akan tetapi dengan varians dan untuk setiap nilai
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
X nilai konstan yang berbeda, di mana X merupakan variabel bebas”. Cara alternatif untuk memperoleh angka penduga β, dapat dilakukan secara
langsung terhadap data hasil transformasi. Untuk menguji hipotesis bahwa β
1
= 0 dengan alternatif β
1
≠ 0, dimana α = 0,05, caranya sebagai berikut:
1 1
Sb b
t =
Adanya heteroskedastisitas dapat dilihat dari tingkat signifikansi, jika tingkat signifikansi berada di atas 5 berarti tidak adanya heteroskedastisitas, apabila
di bawah 5 berarti mengalami heteroskedastisitas. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan program SPSS
Statistical Program for Social Sciences versi 12,0.
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
Kategori