di Bursa Efek Indonesia periode 2011 hingga tahun 2013, Indonesian Capital Market Directory ICMD dan laporan peringkat obligasi yang dikeluarkan oleh
PT. PEFINDO yang diperoleh dari www.pefindo.co.id
. 3.5.
Metode Analisis Data
Analisis data merupakan kegiatan mengolah data yang telah terkumpul kemudian dapat memberikan interprestasi pada hasil-hasil tersebut. Kegiatan
dalam analisis data meliputi pengelompokan data tiap variabel yang diteliti dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang diajukan. Adapun analisis
yang digunakan adalah sebagai berikut :
3.5.1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis deskriptif
digunakan untuk
menggambarkan atau
mendeskripsikan data terkait penelitian yang telah dikumpulkan dilihat dari nilai rata-rata, standar deviasi, maksimum, dan minimum Ghozali, 2013:19. Dengan
demikian, analisis ini berguna untuk memberi gambaran tentang peringkat obligasi, likuiditas, produktivitas, pertumbuhan perusahaan, umur obligasi,
jaminan, reputasi auditor, dan kepemilikan manajerial dilihat dari nilai rata-rata, standar deviasi, maksimum, dan minimum.
3.5.2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali,
2013:160. Pengujian normalitas yang digunakan dalam model regeresi ini adalah uji statistik dengan non-parametrik kolmogorof-smirnov K-S. Nilai signifikansi
dari residual yang berdistribusi secara normal adalah jika nilai asymp. Sig 2- tailed dalam pengujian one-sample kolmogorof-smirnov test
lebih dari α = 0,05.
Uji ini dilakukan dengan membuat hipotesis terlebih dahulu sebagai berikut:
H0: data residual berdistribusi normal
HA: data residual tidak berdistribusi normal b.
Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas Ghozali, 2013:105. Dalam
penelitian ini nilai tolerance dan VIF digunakan untuk mendeteksi adanya masalah multikolinieritas. Kedua ukuran tersebut menunjukan setiap variabel
independen manakah yang dijelaskan variabel independen lainnya. Nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi VIF = 1tolerance. Apabila suatu
model regresi memiliki nilai tol erance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥
10.maka telah terjadi multikolinieritas. Sebaliknya, apabila suatu model regresi memiliki nilai tolerance ≥ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≤ 10 maka tidak
terjadi multikolinieritas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada tahun periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2013:110. Untuk mendeteksi autokorelasi dapat dilakukan uji statistik melalui uji run test. Run test
digunakan sebagai bagian dari statistik non-parametrik dan dapat pula digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi Ghozali,
2013:120. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Model regresi dikatakan tidak terjadi
autokorelasi jika nilai signifikansi lebih dari 0,05. d.
Uji Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain Ghozali, 2013:139. Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan uji Glejser. Jika varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau
tidak terjadi heteroskedastisitas.
Cara mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan Uji
Glejser, yaitu mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dengan meregresi nilai absolut residual
terhadap variabel
independen. Pengambilan
keputusan mengenai
heteroskedastisitas adalah jika nilai signifikansi lebih dari 0,05 probability value 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi terbebas dari gejala heteroskedastisitas.
3.5.3. Uji Hipotesis
a. Uji Statistik Regresi Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Dalam penelitian ini
variabel dependen yang digunakan adalah peringkat obligasi. Sementara variabel independen yang digunakan adalah likuiditas, produktivitas, pertumbuhan
perusahaan, umur obligasi, jaminan, reputasi auditor, dan kepemilikan manajerial.
Dengan demikian, persamaan regresi berganda dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut:
Keterangan: RATING
: Peringkat Obligasi βo
: Konstanta : Koefisien regresi masing-masing variabel independen
X
1
: Likuiditas X
2
: Produktivitas X
3
: Pertumbuhan Perusahaan X
4
: Umur Obligasi X
5 :
Jaminan X
6 :
Reputasi Auditor X
7 :
Kepemilikan Manajerial e
: Error b.
Uji Signifikansi Parameter Individual Uji Statistik t
Uji statistik t digunakan untuk menunjukkan pengaruh variabel independen secara individual terhadap variabel dependen Ghozali, 2013:98. Uji statistik t
dapat dilakukan dengan melihat probability value. Apabila probability value 0,05, maka Ho ditolak atau Ha diterima terdapat pengaruh secara parsial dan
apabila probability value 0,05, maka Ho diterima atau Ha ditolak tidak terdapat pengaruh secara parsial.
c. Uji Koefisien Determinasi R
