xlii Data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dikelompokkan seperti
berikut: a. Jumlah perusahaan yang melakukan ESOP tahun 2004-2008.
b. Laporan keuangan tahunan dan kuartalan perusahaan yang melakukan ESOP tahun 2004-2008.
c. Tanggal pengambilan keputusan untuk melakukan ESOP. d. Jumlah opsi yang diputuskan untuk dihibahkan
. e. Jumlah modal saham perusahaan pada periode menjelang keputusan
dan pengumuman opsi saham. f. Harga saham penutupan harian tahun 2004-2008.
g. IHSG harian tahun 2004-2008.
C. Metode Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan suatu alat yang digunakan untuk mendapatkan data yang diperlukan dalam penelitian. Dalam penelitian ini
metode pengumpulan data yang digunakan berasal dari; 1 Penelitian kepustakaan Library Research
Penelitian ini dimaksudkan untuk mendapatkan data kepustakaan mengenai teori-teori yang berkaitan dengan masalah yang akan di
bahas. Data-data tersebut diperoleh dari buku-buku, jurnal-jurnal ekonomi dan dengan mencari melalui situs-situs di internet.
2 Data Sekunder Data sekunder yang di ambil dari PT. Bursa Efek Indonesia, Bapepam
dan media yang dipublikasikan oleh Bursa Efek Indonesia JSX
xliii Monthly Statistic
, Fact Book dan sumber-sumber lain yang mendukung penelitian ini.
D. Teknik Analisis
Langkah dalam melakukan teknik analisis sebagai berikut: Model Penelitian Hipotesis 1
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini memiliki beberapa tahapan dalam menganalisis data:
1. Return Saham Data harga saham penutupan pada setiap perdagangan digunakan untuk
menghitung return harian untuk masing-masing saham dengan rumus: P
jt
– Pjt-
1
R
it
= P
jt-1
Keterangan : R
jt
: Return saham ke-j pada hari ke t Pjt
: Harga saham ke-j pada hari ke t Pjt-
1
: Harga saham ke-j pada hari ke t-1
2. Return market Data penutupan indeks harga saham, dapat digunakan untuk menghitung
return market harian dengan rumus:
P
it
– Pit-
1
R
mt
=
xliv P
it-1
Keterangan : R
mt
: Return pasar pada hari ke t Pit
: Indeks Harga Saham Gabungan pada hari ke t Pit-
1
: Indeks Harga Saham Gabungan hari ke t-1
3. Menghitung expected return Expected return
adalah pendapatan yang diharapkan dari suatu saham di masa datang yang sesuai dengan tingkat resiko dari saham tersebut. Salah
satu model yang dapat digunakan untuk mengestimasi expected return adalah market adjusted model, pada model ini yang menjadi expected return adalah
return ekspektasi pasar:
E R = E Rm Berdasarkan model tersebut akan diperoleh keuntungan aktual saham
yang menunjukkan adanya pengaruh informasi baru. Sebelum pengujian hipotesis dilakukan, data abnormal return di sekitar tanggal pengumuman
ESOP akan di uji normalitasnya dengan kolmogrov-smirnov goodness of fit test
. Pengujian yang terkait dengan reaksi pasar digunakan dengan event study
untuk mendeteksi abnormal return AR. Abnormal return
yang ada merupakan akibat reaksi pasar terhadap suatu peristiwa tertentu, untuk menghitung abnormal return dengan formula
sebagai berikut: AR
it
= R
it
- R
mt
di mana :
xlv AR
it
: Abnormal return saham ke-i pada hari ke t R
it
: Retrun saham ke-i pada hari ke t R
mt
: Return pasar pada hari ke t
4. Analisis Estimasi Abnormal return
a. Mengukur Cumulative Abnormal Return CAR Untuk menjumlahkan abnormal return selama periode dari masing-
masing saham yang digunakan dalam penelitian dengan menggunakan rumus Jogiyanto 2000 sebagai berikut:
di mana: CAR
it
: Cumulative abnormal return ssham i pada hari t AR
it
: Abnormal return saham i pada hari t
b. Mengukur Average Abnormal Return AAR Setelah menghitung abnormal return kemudian dijumlahkan dan di bagi
dengan jumlah saham pada t dengan menggunakan rumus:
di mana :
xlvi AARi
,t : Average Abnormal Return saham pada waktu t ARi
,t : Abnormal Return i pada waktu t n : Jumlah saham
Model Penelitian Hipotesis 2:
Pengujian yang terkait dengan Perilaku oportunistik para eksekutif perusahaan menggunakan model analisis regresi sederhana. Pemilihan model
tersebut didasarkan pada pertimbangan bahwa penelitian ini menganalisis ketergantungan suatu variabel dependen melalui prediksi nilai rata-rata
variabel dependen dalam hubungannya dengan nilai rata-rata variabel independen yang telah diketahui. Spesifikasi model yang digunakan untuk
menguji hubungan antarvariabel tersebut adalah sebagai berikut:
Hasil perhitungan AD
id
dalam pengujian hipotesis 2 dikalikan dengan - 1 sehingga menggambarkan semakin besar manajemen laba yang dilakukan
dengan cara menurunkan laba yang dilaporkan ditunjukkan dengan semakin besarnya akrual diskresioner. Hipotesis akan terdukung bila positif dan
secara statistis signifikan. Dari persamaan regresi yang didapatkan, akan dilakukan pengujian
apakah nilai konstanta dan koefisien memberikan pengaruh yang signifikan atau tidak terhadap nilai Y. Pengujian ini bisa dilakukan dengan dua metode,
xlvii yang pertama dengan uji t yaitu membandingkan nilai t
hitung
dengan t
tabel
dan yang kedua dengan uji signifikansi. Berikut adalah pengujiannya :
1. Menguji signifikansi konstanta a pada model regresi Berikut adalah hipotesis yang diajukan:
H : a = 0 konstanta a tidak signifikan
H
1
: a 0 konstanta a signifikan Pengambilan keputusan didasarkan atas dua metode:
Berdasarkan perbandingan nilai t
hitung
dengan t
tabel
di mana µ
1
=µ
2
Jika |t
hitung
| t
tabel
, maka H ditolak
Jika |t
hitung
| t
tabel
, maka H
1
diterima
2. Menguji signifikansi koefisien b POS pada model regresi Berikut adalah hipotesis yang diajukan :
H : b = 0 koefisien b POS tidak signifikan
H
1
: b 0 koefisien b POS signifikan Pengambilan keputusan didasarkan atas dua metode:
Berdasarkan perbandingan nilai t
hitung
dengan t
tabel
di mana µ
1
=µ
2
Jika |t
hitung
| t
tabel
, maka H ditolak
Jika |t
hitung
| t
tabel
, maka H
1
diterima Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif dalam penelitian pada dasarnya merupakan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami
xlviii dan diintepretasikan ukuran statistik deskriptif yang digunakan adalah
minimum, maksimum, mean dan standar deviasi Indriantoro dan Supomo, 2002:170.
Uji analisis :
Uji t yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan one sample t-test.
Uji one sample t-test digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata sampel dengan suatu nilai hipotesis dengan menggunakan nilai
probabilitas value p-value signifikansi 2-tailed dengan peringkat signifikansi = 5 Trihendradi, 2007:73.
Jadi, dapat disimpulkan bahwa: Jika t hitung t Tabel, maka Ho diterima
Jika t hitung t Tabel, maka Ho ditolak Atau
Jika prob sig 0,05, maka Ho diterima Jika prob sig 0,05, maka Ho ditolak
Uji regresi :
1. Uji Asumsi Klasik Pengujian yang dilakukan dalam uji asumsi klasik adalah sebagai
berikut: a. Uji Linearitas
xlix Uji linearitas dilakukan untuk melihat kesesuaian spesifikasi model yang
digunakan dalam penelitian dari sisi apakah benar hubungan variabel yang diujikan berbentuk linier. Uji linearitas ini menggunakan uji Scatter Plot. Uji
linearitas ini bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan Bambang Ruswandi,
2009:46 b. Uji Normalitas
Menurut Singgih Santoso 2002:212, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen, variabel
dependen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
Deteksi normalitas dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Dasar pengambilan keputusan, yaitu jika data menyebar
di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi mengikuti asumsi normalitas, sedangkan jika data menyebar jauh dari
garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak mengikuti asumsi normalitas. Pengujian dengan uji normalitas
untuk model yang digunakan menunjukkan hasil bahwa residual berdistribusi normal. Pernyataan ini didasarkan pada hasil uji normalitas Kolmogorov-
smirnof yang menghasilkan nilai signifikansi untuk Standardized Residual di atas 0,1 tidak signifikan.
c. Uji Heteroskedastisitas
l Pengujian asumsi heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah
dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pengujian untuk semua kelompok
sampel dalam model regresi menunjukkan hasil bebas dari masalah heteroskedastisitas. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka di sebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik tidak terjadi heteroskedastisitas Ghazali, 2001:69. Dasar pengambilan
keputusan yaitu jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian
menyempit, maka terjadi heteroskedastisitas. Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada
sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Santoso, 2002:210.
d. Uji Autokorelasi Menurut Bambang Ruswandi 2009:48 Uji autokorelasi bertujuan
menguji apakah dalam model regresi linier ada kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika
terjadi korelasi maka dinamakan ada masalah autokorelasi. Untuk mengukur ada atau tidaknya autokorelasi digunakan uji Durbin Watson. Aturan
pengujiannya adalah: 1. 1.65 DW 2.35
: tidak terjadi autokorelasi 2. 1.21 DW 1.65 atau 2.35 DW 2.79 : tidak dapat disimpulkan
3. DW 1.21 atau DW 2.79 : terjadi autokorelasi
li 2. Uji Goodness of Fit
a. Uji Adjusted R
2
Koefisien Determinasi Untuk menentukan seberapa besar variabel independen dapat
menjelaskan variabel dependen, maka perlu diketahui nilai koefisien determinasi R-Square. Jika R-Square adalah sebesar 1
berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor lain yang
menyebabkan fluktuasi variabel dependen. Nilai R-Square berkisar hampir 1, berarti semakin kuat kemampuan variabel independen
dapat menjelaskan variabel dependen. Sebaliknya, jika nilai R- Square
semakin mendekati angka 0 berarti semakin lemah kemampuan variabel independen dapat menjelaskan fluktuasi
variabel dependen Ghazali, 2001:45.
b. Uji statistik F Uji statistik F dilakukan untuk mengetahui hubungan variabel-
variabel independen secara bersama-sama simultan terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui apakah variabel-variabel
independen secara
bersama-sama mempengaruhi
variabel dependen, maka digunakan tingkat signifikansi sebesar 0,05. Jika
nilai probability F lebih kecil dari 0,05 maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau dengan kata
lain variabel independen secara bersama-sama berpengaruh
lii terhadap variabel dependen. Sebaliknya jika nilai probability F
lebih besar dari 0,05 maka model regresi tidak dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau dengan kata lain
variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen Ghazali, 2001:47.
c. Uji Statistik t Uji statistik t digunakan untuk mengetahui hubungan masing-
masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-
masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen digunakan tingkat signifikansi 0,05. Jika nilai probability
t lebih besar dari 0,05 maka tidak ada pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen koefisien regresi tidak
signifikan, sedangkan jika nilai probability t lebih kecil dari 0,05 maka terdapat pengaruh dari variabel independen terhadap variabel
dependen.
liii
E. Operasional Variabel Penelitian
1. Variabel independen :
Variabel bebas atau independen variable merupakan variabel yang dapat mempengaruhi variabel terikat dependen variable. Adapun yang merupakan
variabel bebas independen adalah Reaksi Pasar dan Perilaku Oportunistik. Definisi operasional masing-masing variabel bebas adalah sebagai berikut:
A. Reaksi Pasar
Reaksi pelaku pasar modal terhadap informasi yang dipublikasikan di pasar modal dapat diproaksikan dengan variabel abnormal return. Perubahan
harga saham akan dapat menggambarkan bentuk efisiensi pasar modal. Semakin efisien pasar, maka semakin cepat informasi tersebut terefleksi
dalam harga saham. Jika pasar bereaksi dengan cepat dan akurat untuk mencapai harga keseimbangan baru yang sepenuhnya mencerminkan
informasi yang ada maka kondisi pasar yang seperti ini dikatakan sebagai pasar efisien efficient market. Suatu pasar dikatakan efisien jika tidak
liv seorangpun baik investor individu maupun investor maupun investor institusi
akan mampu memperoleh abnormal return dalam waktu yang lama.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini memiliki beberapa tahapan dalam menganalisis data:
1. Return Saham Data harga saham penutupan pada setiap perdagangan digunakan untuk
menghitung return harian untuk masing-masing saham dengan rumus: P
jt
– Pjt-
1
R
it
= P
jt-1
Keterangan : R
jt
: Return saham ke-j pada hari ke t Pjt
: Harga saham ke-j pada hari ke t Pjt-
1
: Harga saham ke-j pada hari ke t-1
2. Return market Data penutupan indeks harga saham, dapat digunakan untuk
menghitung return market harian dengan rumus: P
it
– Pit-
1
R
mt
= P
it-1
lv Keterangan :
R
mt
: Return pasar pada hari ke t Pit
: Indeks Harga Saham Gabungan pada hari ke t Pit-
1
: Indeks Harga Saham Gabungan hari ke t-1
3. Menghitung expected return Expected return adalah pendapatan yang diharapkan dari suatu saham
di masa datang yang sesuai dengan tingkat resiko dari saham tersebut. Salah satu model yang dapat digunakan untuk mengestimasi expected return adalah
market adjusted model, pada model ini yang menjadi expected return adalah return
ekspektasi pasar: E R = E Rm
Berdasarkan model tersebut akan diperoleh keuntungan aktual saham yang menunjukkan adanya pengaruh informasi baru. Sebelum pengujian
hipotesis dilakukan, data abnormal return di sekitar tanggal pengumuman ESOP akan di uji normalitasnya dengan kolmogrov-smirnov goodness of fit
test . Pengujian yang terkait dengan reaksi pasar digunakan dengan event
study untuk mendeteksi abnormal return AR. Abnormal return yang ada
merupakan akibat reaksi pasar terhadap suatu peristiwa tertentu, untuk menghitung abnormal return dengan formula sebagai berikut:
AR
it
= R
it
- R
mt
di mana : AR
it
: Abnormal return saham ke-i pada hari ke t R
it
: Retrun saham ke-i pada hari ke t
lvi R
mt
: Return pasar pada hari ke t
a. Mengukur Cumulative Abnormal Return CAR Untuk menjumlahkan abnormal return selama periode dari masing-
masing saham yang digunakan dalam penelitian dengan menggunakan rumus Jogiyanto 2000 sebagai berikut:
di mana: CAR
it
: Cumulative abnormal return ssham i pada hari t AR
it
: Abnormal return saham i pada hari t
b. Mengukur Average Abnormal Return AAR Setelah menghitung abnormal return kemudian dijumlahkan dan di bagi
dengan jumlah saham pada t dengan menggunakan rumus:
di mana: AARi
,t : Average Abnormal Return saham pada waktu t ARi
,t : Abnormal Return i pada waktu t n : Jumlah saham
lvii
B. Perilaku Oportunistik Eksekutif yang Berkaitan dengan Program
