33
BAB III METODE PENELITIAN
3. 1. Metode Penelitian
Populasi penelitian ini adalah sebanyak 547 perusahaan yang go public dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Sampel penelitian ini diperoleh dengan
metode purposive sampling, dengan kriteria perusahaan manufaktur yang membagikan dividen kas dan periode penelitian adalah selama 4 tahun, yaitu tahun
2006 – 2009 dengan menggunakan data laporan keuangan, sehingga jumlah anggota sampel penelitian selama tahun 2006 - 2009 adalah sebanyak 184 perusahaan, tetapi
terdapat 54 perusahaan dengan data outlier, sehingga jumlah anggota sampel penelitian selama tahun 2006 - 2009 menjadi sebanyak 130 perusahaan. Alasan
mengapa perusahaan manufaktur dipilih sebagai sampel dalam penelitian ini adalah karena industri-industri dengan regulasi yang tinggi seperti public utilities atau bank
akan mempunyai debt equity ratio tinggi yang se-ekuivalen dengan tingginya risiko yang melekat pada industri yang bersangkutan daripada non regulated firms Jensen
dan Meckling, 1976.
3. 2. Cara Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa data laporan keuangan yang diperoleh dari berbagai macam literatur atau
referensi lain agar diperoleh landasan teori yang cukup dalam penelitian ini.
34
3. 3. Teknik Pengujian 3. 3. 1. Uji Data
Beberapa pengujian data dalam penelitian ini adalah pengujian terhadap empat asumsi klasik, yaitu: multikolinieritas, autokorelasi, heteroskedastisitas, dan
normalitas. Semua pengujian akan diolah dengan menggunakan komputer program Statistical Package for Social Science SPSS.
a. Uji Multikolinieritas Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Cara untuk mendeteksi adanya multikolinieritas adalah dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance
Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen mana yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai
tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai cut off yang umum dipakai
untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Multikolinieritas juga dapat dideteksi dengan
menganalisis matriks korelasi variabel independen. Apabila antar variabel independen terdapat korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 0,90, maka hal
ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas Ghozali, 2005. b. Uji Autokorelasi
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya t-1.
35 Cara untuk mendeteksi adanya autokorelasi adalah dengan menggunakan uji
Lagrange Multiplier LM test yang akan menghasilkan statistik Breusch- Godfrey. Uji LM digunakan untuk sampel besar di atas 100 observasi dan lebih
tepat digunakan dibandingkan uji Durbin-Watson Ghozali, 2005. c. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Cara
untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatterplot. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan
melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah
residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-studentized. Dasar analisis grafik scatterplot adalah jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk
pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas
dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas juga dapat dideteksi dengan
menggunakan uji Park Ghozali, 2005. d. Uji Normalitas
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah variabel pengganggu atau residual dalam model regresi memiliki distribusi normal. Cara untuk mendeteksi
apakah residual berdistribusi normal atau tidak adalah dengan menggunakan
36 analisis grafik dan uji statistik. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat grafik
histogram dari residualnya atau dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik normal plot. Dasar analisis grafik histogram dan
grafik normal plot adalah jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal pada grafik normal plot atau grafik histogramnya
menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah
garis diagonal pada grafik normal plot atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Normalitas juga dapat dideteksi dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov Ghozali, 2005.
3. 3. 2. Uji Hipotesis
Kategori