Tabel 3.3 Populasi dan Seleksi Sampel
Kriteria Jumlah
Emisi Obligasi Syariah periode 2008-2014 yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan
49 Emisi yang perusahaan penerbitnya sebelumnya sudah
menerbitkan saham dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia 32
Emisi obligasi syariah dengan data yang tersedia dengan lengkap
31
Jumlah Sampel 31
Berdasarkan kriteria tersebut, peneliti menetapkan sebanyak 19
perusahaan dengan total penerbitan sebanyak 31 sampel emisi obligasi syariah yang menjadi objek penelitian Lampiran 1.
3.7 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk kuantitatif yaitu data yang diukur berdasarkan skala numerik seperti nilai
rasio. Data sekunder biasanya telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpulan data dan dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data Sugiyono, 2007:309.
Skala pengukuran yang diterapkan pada penelitian ini adalah skala rasio. Menurut Sekaran 2009:243, skala rasio adalah skala yang memiliki permulaan
nol absolute dan karena itu menunjukkan tidak hanya besaran, tetapi juga proporsi perbedaan.
Data yang digunakan berupa data perusahaan yang menerbitkan obligasi syariah pada periode tahun 2008-2014 yang terdaftar di OJK dan Bursa Efek
Indonesia yang mencakup tentang nilai penerbitan dan return saham perusahaan.
3.8 Metode Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data dikumpulkan dengan metode dokumentasi, yaitu suatu teknik pengumpulan data
dengan mempelajari dan menggunakan informasi nilai, rating penerbitan obligasi syariah dan return saham dari perusahaan-perusahaan yang menerbitkan obligasi
syariah sukuk pada periode tahun 2008-2014 dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia melalui situs www.idx.co.id, data harga saham, finance.yahoo.com,
data pendukung literatur, jurnal, dan buku-buku referensi untuk memperoleh gambaran masalah yang akan diteliti.
3.9 Teknik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi berganda. Untuk menjamin keakuratan data, maka sebelum dilakukan analisis regresi untuk
menguji hipotesis dalam penelitian ini dilakukan terlebih dahulu analisis statistik deskriptif. Selain itu, metode ini juga melakukan uji asumsi klasik guna
mendapatkan hasil yang baik dengan tahap sebagai berikut:
3.9.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi masing-masing variabel yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian,
maksimum, minimum, sum, range, kurtois, dan skewness Ghozali, 2011. Standar deviasi, varian, maksimum, dan minimum menunjukkan hasil analisis terhadap
dispersi variabel. Sedangkan skewness dan kurtosis menunjukkan bagaimana variabel terdistribusi. Varian dan standar deviasi menunjukkan penyimpangan
variabel terhadap nilai rata-rata Ghozali, 2011.
3.9.2 Analisis Regresi Linier Berganda
Dalam penelitian ini, hipotesis diuji dengan analisis regresi berganda dengan model sebagai berikut:
Y = a + bX1+ bX2 + e Keterangan:
Y = Return Saham
a = Konstanta
b = Koefisien Regresi
X1 = Nilai Penerbitan Obligasi Syariah
X2 = Rating Penerbitan Obligasi Syariah
e = error
Untuk mengetahui apakah model regresi berganda tersebut baik atau tidak maka dapat terlebih dahulu diuji menggunakan Uji Asumsi Klasik. Asumsi klasik
adalah asumsi yang mendasari analisis regresi dengan tujuan mengukur asosiasi atau keterikatan antar variabel bebas. Suatu model dikatakan baik apabila
mempunya sifat-sifat tidak bias sebagai suatu penafsir. Selain itu, model yang baik dan layak dipakai untuk memprediksi apabila sudah lolos dari serangkaian
uji asumsi klasik yang melandasinya. Uji Asumsi Klasik dilakukan dengan Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, Uji Heterokedastisitas, dan Uji Autokorelasi
sebagai berikut ini:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui keberadaan variabel pengganggu atau residual di dalam model regresi. Jika data normal, maka
statistik yang digunakan adalah statistik parametrik. Jika sebaliknya, maka statistik non-parametriklah yang digunakan atau peneliti dapat melakukan
treatment agar data normal. Dalam menguji normalitas data, peneliti menggunakan uji
Kolmogrov-Smirnov KS. Konsep dasar dari uji tersebut adalah dengan membandingkan distribusi data yang akan diuji normalitasnya dengan
distribusi normal baku. Distribusi normal baku adalah data yang telah ditransformasikan dalam bentuk Z-score dan diasumsikan normal. Jadi uji
Kolmogrov-Smirnov adalah uji beda antara data yang diuji normalitasnya dengan data normal baku. Apabila nilai signifikansi dari uji KS 0,05
maka data distribusi normal Ghozali, 2011:165.
2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah suatu model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini
tidak ortogonal Ghozali, 2006:91 Model regresi yang baik seharusnya tidak mengandung
multikolinearitas di dalamnya. Pengujian ini menggunakan nilai VIF Variance Inflation Factors sebagai acuan adanya multikolinearitas. Jika
nilai VIF 2 maka telah terjadi multikolinearitas antar variabel independen. Di samping itu, sebuah model regresi dikatakan mengandung
multikolinearitas apabila korelasi antar variabel independennya lebih besar dari 0,9.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika cariance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas Ghozali, 2006:105.
Terdapat beberapa
cara dalam
mengidentifikasi Heteroskedastisitas. Wulandari 2012:47 mengungkapkan salah satu cara
mengidenetifikasi heteroskedastisitas dalam model regresi adalah metode Chart Diagram Scatterplot yaitu:
1. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola beraturan gelombang, melebar kemudian menyempit maka model regresi
mengalami Heteroskedastisitas. 2. Jika ada pola yang jelas serta titik-titik yang menyebar ke atas dan
bawah 0 pada sumbu Y maka model tidak mengalami Heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan periode t-1 sebelumnya.
Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Alat analisis yang digunakan adalah uji Durbin-Watson. Untuk mengetahui terjadi atau
tidaknya autokorelasi dapat dilakukan dengan membandingkan nilai statistik hitung Durbin-Watson pada perhitungan regresi dengan statistik
tabel Durbin-Watson. Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi dapat
ditentukan dengan melihat tabel berikut :
Tabel 3.4 Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi
DW Kesimpulan
1,08 Ada Autokorelasi
1,08 – 1,66
Tanpa Autokorelasi 1,66
– 2,34 Tidak ada Autokorelasi
2,34 – 2,92
Tanpa Kesimpulan Lebih dari 2,92
Ada Autokorelasi
Sumber : Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS, 2005
Jika nilai Durbin-Watson tidak dapat memberikan kesimpulan apakah data yang digunakan terbebas dari autokorelasi atau tidak, maka
perlu dilakukan Run Test. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah random atau acak
Ghozali, 2005. Apabila tingkat signifikansi hasil uji Run Test dibawah α 0,05 maka didalam model terdapat autokorelasi. Tetapi apabila tidak
signifikan pada α 0,05 maka tidak terdapat autokorelasi. Hipotesis yang diajukan dalam uji Run Test.
H0 : residual random acak H1 : residual tidak random
3.9.3 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan alat statistik Statistical Package For The Social Science SPSS. SPSS adalah salah satu
program komputer yang khusus dibuat untuk mengolah data dengan metode statistik tertentu Santoso, 2010:11. Pengujian hipotesis dilakukan dengan Uji F,
Uji t, dan Koefisien Determinasi.
1. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dalam
uji regresi linier berganda dianalisis pula besarnya koefisien regresi keseluruhan.
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model regresi dalam menerangkan variasi variabel dependen atau variabel terikat
Ghozali, 2011:97. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel
independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel independen.
Selain , untuk menguji determinasi variabel-variabel independen
terhadap variabel dependen akan dilakukan dengan melihat pada koefisien korelasi parsial
dengan nilai variabel yang paling tinggi akan
menunjukkan tingkat hubungan dan pengaruh yang dominan terhadap varial dependen.
2. Uji F Simultan
Uji F dilakukan untuk mengatahui apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel terikat Ghozali, 2006:84. Hipotesis:
Ho: tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel-
variabel independen secara simultan terhadap variabel dependennya.
Ha: terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel-variabel
independen secara simultan terhadap variabel dependennya. Kriteria pengambilan keputusannya adalah:
1. Jika F hitung F tabel dengan tingkat signifikansi α 5, maka
Ho ditolak. 2. Jika F hitung F tabel dengan tingkat signifika
nsi α 5, maka Ho diterima.
3. Uji t Parsial
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual menerangkan variasi variabel terikat
Ghozali, 2006:84. Pengujian parsial regresi dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara individual mempunyai pengaruh
terhadap variabel terikat dengan asumsi variabel yang lain itu konstan. 1. Ho :Kedua variabel independen tidak berpengaruh siginifikan secara
parsial terhadap variabel dependen. 2. Ha : Kedua variabel independen berpengaruh signifikan secara parsial
terhadap variabel dependen. Uji ini memiliki ketentuan sebagai berikut:
1. Jika t-hitung t-tabel, maka H0 ditolak. 2. Jika t-hitung t-tabel, maka H0 tidak dapat ditolak.
BAB IV HASIL PENELITIAN
4.1 Sejarah Singkat Perusahaan
Secara historis, pasar modal telah hadir jauh sebelum Indonesia merdeka. Pasar modal atau bursa efek telah hadir sejak jaman kolonial Belanda dan
tepatnya pada tahun 1912 di Batavia. Pasar modal ketika itu didirikan oleh pemerintah Hindia Belanda untuk kepentingan pemerintah kolonial atau VOC.
Meskipun pasar modal telah ada sejak tahun 1912, perkembangan dan pertumbuhan pasar modal tidak berjalan seperti yang diharapkan, bahkan pada
beberapa periode kegiatan pasar modal mengalami kevakuman. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa faktor seperti perang dunia ke I dan II, perpindahan
kekuasaan dari pemerintah kolonial kepada pemerintah Republik Indonesia, dan berbagai kondisi yang menyebabkan operasi bursa efek tidak dapat berjalan
sebagimana mestinya. Pemerintah Republik Indonesia mengaktifkan kembali pasar modal pada
tahun 1977, dan beberapa tahun kemudian pasar modal mengalami pertumbuhan seiring dengan berbagai insentif dan regulasi yang dikeluarkan pemerintah.
Dalam penelitian ini, sampel yang digunakan adalah perusahaan- perusahaan penerbit obligasi syariah yang juga terdaftar pada BEI. Jumlah
sampel dalam penelitian ini adalah sebanyak 19 perusahaan yang mana telah menerbitkan obligasi syariah periode 2008 sampai dengan 2014. Pemilihan
sampel dilakukan dengan beberapa kriteria yang telah ditentukan. Daftar perusahaan sampel penelitian akan dijelaskan pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Daftar Perusahaan Sampel Penelitian
No Kode
Nama Perusahaan Tgl
Efektif Sektor
1 ISAT 1
PT Indosat Tbk 27 Mar 08
Telekomunikasi 2
MYOR1 PT Mayora Indah Tbk 28 Mei 08
Manufaktur 3
SMRA1 PT Summarecon Agung Tbk 13 Jun 08
Properti 4
MTDL PT Metrodata Electronics Tbk
26 Jun 08 Elektronika
5 MPPA
PT Matahari Putra Prima Tbk 1 Mar 09
Ritel 6
BLTA PT Berlian Laju Tanker Tbk
15 Mei 09 Pelayaran
7 ELTY
PT Bakrieland Developement Tbk
29 Jun 09 Properti
8 ISAT 2
PT Indosat Tbk 30 Nop 09
Telekomunikasi 9
MAPI PT Mitra Adiperkasa Tbk
8 Des 09 Ritel
10 FPNI
PT Titan Petrokimia Nusantara 2 Jun 10
Manufaktur 11
ADHI PT Adhi Karya Tbk
27 Jun 12 Properti
12 ISAT 3
PT Indosat Tbk 19 Jun 12
Telekomunikasi 13
MYOR2 PT Mayora Indah Tbk 1 Mei 12
Manufaktur 14
SMRA2 PT Summarecon Agung Tbk 3 Des 13
Properti 15
AISA PT Tiga Pilar Sejahtera Food
Tbk 28 Mar 13
Manufaktur 16
ADMF PT Adira Dinamika Multi
Finance Tbk 21 Feb 13
Keuangan 17
ISAT 4 PT Indosat Tbk
4 Des 14 Telekomunikasi
18 SMRA3 PT Summarecon Agung Tbk
30 Jun 13 Properti
19 BNII
PT Bank
Internasional Indonesia Tbk
30 Jun 14 Keuangan
4.2 Hasil Penelitian