31
2. Variabel Terikat Dependent Variable
Variabel terikat pada penelitian ini adalah perubahan harga saham. Harga saham yang digunakan pada penelitian ini adalah harga saham
pada saat penutupan. Harga saham tersebut dilihat pada akhir tahun setiap periode dari 2010-2013 dan dihitung menggunakan formula:
∆HS Y = HS
p
− HS
p−1
HS
p−1
Keterangan: ΔHS Y = Perubahan harga saham
HS
p
= Harga saham penutupan periode n HS
p-1
= Harga saham penutupan periode n-1
F. Teknik Analisis Data
Untuk menguji hipotesis yang telah dikemukakan sebelumnya pada Bab 2, maka teknik analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda.
Sebelum melakukan teknik analisis regresi berganda maka dilakukan langkah- langkah sebagai berikut:
1. Statistik Deskriptif
Langkah pertama sebelum melakukan pengujian adalah data disajikan dalam bentuk statistik deskriptif agar lebih mudah untuk
dipahami dan dibaca. Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran mengenai jumlah, nilai minimum, nilai maksimun, nilai rata-
rata serta standar deviasi data yang digunakan sebagai dasar analisis data.
32
2. Menghilangkan Data Outlier
Data outlier merupakan data yang jauh di atas atau di bawah rata- ratanya atau dapat dikatakan memiliki nilai yang ekstrem Santoso, 2010:
41. Jika data yang digunakan mengandung nilai yang ekstrem dan dilakukan uji normalitas maka data tidak terdistribusi secara normal. Uji
yang digunakan dalam menghilangkan data yang outlier menggunakan nilai z standarisasi nilai. Cara mencari standarisasi nilai dengan rumus
nilai z adalah: z =
x − X̄ σ
Keterangan: x
= nilai data X̄
= nilai rata-rata σ
= standar deviasi 3.
Uji Normalitas Setelah melakukan penghitungan masing-masing variabel yang
digunakan, membuat statistik deskriptif pada data penelitian dan menghilangkan data yang memiliki nilai ekstrem, maka langkah
selanjutnya adalah melakukan uji normalitas data. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data pada X1, X2, X3, X4 dan X5
yang digunakan dalam penelitian terdistribusi secara normal atau tidak. Untuk membuktikan hal tersebut digunakan uji One-Sample Kolmogorov
Smirnov-Z dengan hipotesis pengujian: Ho= data terdistribusi secara normal
33
Ha= data tidak terdistribusi secara normal. Suatu data dapat dikatakan terdistribusi normal jika nilai
probabilitas p uji One-Sample Kolmogorov Smirnov-Z 0,05 dan sebaliknya jika nilai probabilitas p uji One-Sample Kolmogorov Smirnov-
Z 0,05 maka data tersebut tidak terdistribusi secara normal. Setelah data sudah melewati uji normalitas dan dikatakan
terdistribusi normal, maka data tersebut dapat dianalisis lebih lanjut menggunakan perhitungan statistik parametrik Santoso, 2010. Ciri dari
statistik parametrik adalah jenis data yang digunakan berupa interval atau rasio dan distribusi data adalah normal atau mendekati normal. Metode
statistik parametrik yang digunakan pada penelitian ini adalah regresi linier berganda.
4. Uji Asumsi Klasik
Setelah melakukan uji normalitas, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji asumsi klasik. Untuk mendapatkan model regresi
yang baik atau cocok maka dilakukan pengujian mengenai ada tidaknya penyimpangan terhadap asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang digunakan
dalam penelitian
ini terdiri
dari uji
multikolinearitas, uji
heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. a.
Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada
tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model. Kemiripan
34
antarvariabel independen dalam suatu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu variabel
independen dengan variabel independen yang lain. Dalam penelitian ini, uji multikolinearitas yang digunakan
adalah faktor inflasi varians Variance Inflation Factor-VIF. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari
0,1 maka model yang digunakan dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas. Jika nilai VIF lebih dari 10 dan nilai tolerance
melebihi angka 0,1, maka dapat dikatakan bahwa model yang digunakan mengandung multikolinearitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas berarti nilai varians berbeda dari satu observasi ke observasi lainnya. Uji ini bertujuan untuk menguji
apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya.
Uji heteroskedastisitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji glejser Ghozali, 2007, karena pengujian ini hasilnya
lebih akurat. Tingkat signifikan ditentukan sebesar 5 sehingga jika nilai signifikansinya di atas 0,05 maka tidak terjadi
heteroskedastisitas. Setelah dilakukan uji dan ditemukan bahwa model yang digunakan mengandung heteroskedastisitas, maka
dapat dilakukan dengan cara membagi model regresi dengan salah
35
satu variabel independen yang digunakan dalam model tersebut Ghozali, 2007.
c. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan di mana pada model regresi terdapat korelasi antara residual pada periode t dengan residual
pada periode sebelumnya t-1 Priyatno,2010. Model regresi yang baik adalah model yang terbebas dari masalah autokorelasi. Dalam
penelitian ini, uji autokorelasi menggunakan uji statistik Durbin- Watson D-W Stat. Ketentuan dalam uji D-W Stat sebagai berikut:
1 DUDW4-DU= tidak terjadi autokorelasi
2 DWDL atau DW4-DL= terjadi autokorelasi
3 DLDWDU atau 4-DUDW4-DL= tidak dapat
disimpulkan Setelah menarik kesimpulan dan didapat bahwa model regresi
linier terjadi autokorelasi, maka langkah selanjutnya yang dapat diambil adalah dengan uji run test.
5. Uji Hipotesis
a. Mengukur Koefisien Persamaan Regresi
Hipotesis merupakan suatu pernyataan mengenai sesuatu hal yang harus diuji kebenarannya. Hipotesis statistik yang akan diuji adalah
hipotesis nol Ho. Ho menunjukkan hipotesis yang tidak memiliki pengaruh. Uji hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji F,
uji parameter koefisien determinasi Adjusted R
2
dan uji beda t.
36
Sebelum melakukan uji hipotesis, terlebih dahulu menganalisis persamaan regresi berganda. Regresi berganda dipilih dalam penelitian
ini karena terdapat satu variabel dependen dan empat variabel independen lebih dari satu. Model regresi yang digunakan disusun
dengan rumus sebagai berikut: Y
it
= + X
it
+ X
it
+ X
it
+ X
it
+ e
it
Keterangan: Y
it
= Perubahan harga saham α
= Konstanta β1, β2, β3, β4, β5 = Koefisien regresi variabel independen
X1
it
= Perubahan Current Ratio X2
it
= Perubahan Net Profit Margin X3
it
= Perubahan Debt Ratio X4
it
= Perubahan Total Assets Turnover i
= Entitas t
= Periode e
it
= Variabel standar eror gangguan Setelah menganalisis persamaan regresi berganda, maka langkah
selanjutnya adalah menguji hipotesis yang telah dibuat menggunakan uji F, uji parameter koefisien determinasi Adjusted R
2
dan uji beda t. b.
Uji F Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah secara bersama-sama
variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen Priyatno, 2010. Variabel independen yang digunakan lebih dari satu
37
regresi berganda. Langkah pengujian hipotesis sebagai berikut Widarjono, 2013: 66-67:
1 Menentukan formulasi Ho dan Ha sebagai berikut :
Ho: β1= β2= β3= β4= 0 Artinya perubahan current ratio, perubahan net profit margin,
perubahan debt ratio dan perubahan total assets turnover tidak berpengaruh terhadap perubahan harga saham.
Ha: β1, β2, β3, β4≠ 0 Artinya perubahan current ratio, perubahan net profit margin,
perubahan debt ratio dan perubahan total assets turnover berpengaruh terhadap perubahan harga saham.
2 Menentukan tingkat signifikansi sebesar 5 dengan tingkat
kepercayaan sebesar 95 dengan derajat kebebasan df1= k-1 dan df2= n-k-1. n adalah jumlah sampel penelitian dan k adalah
jumlah variabel independen. 3
Mencari nilai F
hitung
yang diperoleh dengan hasil olahan dari SPSS 20.0 for windows dan nilai F
tabel
dari tabel distribusi F.
38
4 Menentukan kriteria pengujian sebagai berikut:
Ho diterima jika F
hitung
≤ F
tabel
Ho ditolak jika F
hitung
F
tabel
5 Setelah menentukan kriteria pengujian, langkah selanjutnya
adalah membandingkan nilai F
hitung
masing-masing variabel perubahan current ratio, perubahan net profit margin, perubahan
debt ratio dan perubahan total assets turnover dengan F
tabel
untuk periode baik sebelum maupun sesudah implementasi IFRS. Maka
dapat diambil kesimpulan apakah Ho diterima atau ditolak. c.
Uji Parameter Koefisien Determinasi Adjusted R
2
Uji parameter koefisien determinasi digunakan untuk menguji kesamaan koefisien dari dua kelompok atau lebih. Nilai adjusted R
2
biasanya untuk mengukur variasi pengaruh jika dalam regresi menggunakan lebih dari dua variabel independen Priyatno, 2012:
135. Hasil uji parameter koefisien determinasi dapat dilihat pada hasil analisis uji F.
d. Uji Beda t
Penelitian ini menggunakan pemisahan sampel menjadi dua kelompok, yaitu sebelum implementasi IFRS dan sesudah
implementasi IFRS. Dengan adanya pemisahan sampel tersebut, maka digunakan uji beda t. Uji beda t yang digunakan dalam penelitian ini
adalah Paired Sample t Test.
39
Paired Sample t Test atau uji sampel berpasangan digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata dari dua kelompok atau data sampel yang
berpasangan Priyatno, 2010: 102. Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah ada perbedaan pengaruh informasi akuntansi
terhadap perubahan harga saham antara sebelum melakukan implementasi IFRS dengan sesudah implementasi IFRS. Langkah
pengujian hipotesis sebagai berikut: 1
Menentukan Ho dan Ha sebagai berikut: Ho: Tidak ada perbedaan pengaruh informasi akuntansi terhadap
perubahan harga saham antara sebelum implementasi IFRS dengan sesudah implementasi IFRS.
Ha: Ada perbedaan pengaruh informasi akuntansi terhadap perubahan harga saham antara sebelum implementasi IFRS
dengan sesudah implementasi IFRS. 2
Menentukan tingkat signifikansi 0,05:2= 0,025 uji dua sisi dengan derajat kebebasan df= n-1 atau 50-1= 49.
3 Mencari nilai t
hitung
yang diperoleh dengan hasil olahan dari SPSS 20.0 for windows dan nilai t
tabel
dari tabel distribusi t. 4
Menentukan kriteria pengujian sebagai berikut: Ho diterima jika t
hitung
≤ t
tabel
Ho ditolak jika t
hitung
t
tabel
5 Setelah menentukan kriteria pengujian, langkah selanjutnya adalah
membandingkan nilai t
hitung
dengan t
tabel
antara sebelum melakukan
40
implementasi IFRS dengan sesudah implementasi IFRS. Maka dapat diambil kesimpulan apakah Ho diterima atau ditolak.
41
BAB IV GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN
