BAB III METODOLOGI PENELITIAN
III.1. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada Bursa Efek Indonesia yang beralamat di Jalan Jendral Suderman Kav. 52 – 53, Jakarta Selatan dan Website Bursa Efek Indonesia
di www.idx.co.id. Waktu pelaksanaan penelitian dimulai dari bulan Januari 2010 sampai dengan Mei 2010.
III.2. Metode Penelitian
Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah populasi sasaran. Menurut Eriyanto 2007 bahwa “Populasi sasaran merupakan populasi yang sudah
didefinisikan secara jelas dan spesifik bisa diukur dan bisa dihitung”. Jenis penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif. Menurut Kuncoro 2003
bahwa “penelitian deskriptif kuantitatif meliputi pengumpulan data untuk menguji hipotesis atau menjawab pertanyaan mengenai status terakhir dari subjek penelitian”.
Di samping itu berdasarkan sifat atau karakteristiknya, penelitian ini dapat dikategorikan sebagai penelitian terapan applied research. Di mana, penelitian
terapan bertujuan untuk memecahkan masalah dan implementasinya, di samping itu juga memberikan kontribusi terhadap pemahaman fenomena dari masalah yang
diteliti, dengan demikian akan memberikan sumbangan terhadap fenomena yang terjadi di Bursa Efek Indonesia. Menurut Senjaya 2008 penelitian terapan
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
merupakan penyelidikan yang hati-hati, sistematik dan terus-menerus terhadap suatu masalah dengan tujuan dapat digunakan dengan segera untuk keperluan tertentu.
Adapun lima langkah dalam melaksanakan penelitian terapan menurut Whitney dalam Nazir 1998, adalah sebagai berikut:
a. Sesuatu yang sedang diperlukan, dipelajari, diukur dan diperiksa kelemahannya.
b. Satu dari kelemahan-kelemahan yang diperoleh, dipilih untuk penelitian.
c. Biasanya dilakukan
pemecahan masalah, baik di lapangan maupun di laboratorium.
d. Kemudian dilakukan modifikasi sehingga penyelesaian dapat dilakukan untuk
diterapkan. e.
Pemecahannya dipertahankan dan menempatkannya dalam suatu kesatuan sehingga ia menjadi bagian yang permanen dari suatu sistem.
III.3. Populasi
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan atau emiten yang yang melakukan penawaran saham perdana dari tahun 2000 hingga 2008 yang terdiri
dari 32 sektor perdagangan, jasa, dan investasi, serta 31 sektor finansial sehingga keseluruhannya berjumlah 63 emiten. Menurut Arikunto 2002, “jika jumlah
subjeknya kurang dari 100 maka lebih baik semua subjeknya diteliti, sehingga penelitiannya merupakan penelitian populasi, karena subjeknya meliputi semua yang
terdapat dalam populasi”. Maka populasi yang teridentifikasi secara jelas dan spesifik ini dikategorikan sebagai populasi sasaran.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
III.4. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah studi dokumentasi. Studi dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan dan mempelajari
dokumen-dokumen yang diperoleh dari Pusat Referensi Pasar Modal Bursa Efek Indonesia berupa 63 prospektus emiten yang telah melakukan penawaran umum dan
dari Devisi Pengawasan Moneter Bank Indonesia Jakarta berupa Laporan Suku Bunga Antarbank atau Jakarta Inter Bank Offering Rate dari tahun 2000 hingga
2008.
III.5. Jenis dan Sumber Data
Adapun jenis dan sumber data dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari studi dokumentasi berupa 63 prospektus emiten yang akan melakukan
penawaran umum dan Laporan Suku Bunga Antarbank atau Jakarta Inter Bank Offering Rate dari tahun 2000 hingga 2008.
III.6. Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel III.6.1. Identifikasi Variabel
Berdasarkan perumusan masalah dan hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini, maka variabel-variabel dalam penelitian ini terdiri dari: variabel bebas X terdiri
dari: Aset X
1
, Hutang X
2
, Tenor X
3
, Implied Volalitas X
4
, Jakarta Inter Bank Offering Rate JIBOR X
5
dan Publik X
6
, sedangkan variabel terikatnya adalah Undervalue Y=0 dan Overvalue Y=1.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
III.6.2. Definisi Operasional Variabel
Definisi operasional dari masing-masing variabel adalah sebagai berikut: 1.
Aset X
1
Aset merupakan kekayaan yang dimiliki oleh perusahaan yang listing di bursa. 2.
Hutang X
2
Hutang merupakan sejumlah uang atau sesuatu yang dapat dinilai dengan uang yang diterima dari pihak lain berdasarkan persetujuan dengan kewajiban
mengembalikan atau melunasi. 3.
Tenor X
3
Tenor merupakan jangka waktu jatuh temponya suatu kewajiban perusahaan bisnis.
4. Implied Volalitas X
4
Implied Volalitas merupakan prediksi naik atau turun berfluktuasi harga saham dengan cepat dalam rentang waktu yang pendek di masa pra listing.
5. Jakarta Inter Bank Offering RateJIBOR X
5
Jakarta Inter Bank Offering Rate JIBOR merupakan suku bunga rata-rata pinjaman antarbank yang ditetapkan berdasarkan suku bunga yang ditawarkan
oleh beberapa bank terkemuka di Jakarta yang dapat dijadikan indikasi pada transaksi di pasar uang.
6. Publik X
6
Publik merupakan jumlah saham yang telah beredar atau dipegang oleh publik.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
7. Undervalue Y=0
Undervalue adalah harga saham perdana setelah IPO akan turun
.
8. Overvalue Y=1
Overvalue adalah harga saham perdana setelah IPO akan naik. Definisi operasional dan indikator dari masing-masing variabel penelitian
dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel III.1. Definisi Operasional dan Indikator Variabel
Variabel Definisi Operasional
Indikator Pengukuran
1. Undervalue Y = 0 2. Overvalue Y=1
1. Undervalue Y=0 adalah
harga saham perdana setelah IPO akan turun, dan
2. Overvalue Y=1 adalah harga
saham perdana setelah IPO akan naik.
1. Y=0 jika harga aktual
dikurang harga IPO Real Option lebih besar dari nol.
2. Y=1 jika harga aktual
dikurang harga IPO Real Option lebih kecil dari nol.
Skala Nominal
Aset X
1
Kekayaan yang dimiliki oleh perusahaan yang listing di bursa.
Nilai buku aset yang terdiri dari aset lancar ditambah aset kurang
lancar dan aset tetap Skala Rasio
Hutang X
2
Sejumlah uang atau sesuatu yang dapat dinilai dengan uang yang
diterima dari pihak lain berdasarkan persetujuan dengan
kewajiban mengembalikan atau melunasi.
Nilai buku hutang yang terdiri dari total kewajiban yang
dimiliki perusahaan Skala Rasio
Tenor X
3
Jangka waktu jatuh temponya suatu kewajiban perusahaan
bisnis. Rata-rata jangka waktu jatuh
tempo hutang Skala Rasio
Implied VolalitasX
4
Prediksi naik atau turun berfluktuasi harga saham
dengan cepat dalam rentang waktu yang pendek di masa pra
listing. Melalui mekanisme Online
Implied Volatility Calculator Skala Rasio
Jakarta Inter Bank Offering Rate JIBOR X
5
Suku bunga rata-rata pinjaman antar bank yang ditetapkan
berdasarkan suku bunga yang ditawarkan oleh beberapa bank
terkemuka di Jakarta yang dapat dijadikan indikasi pada transaksi
di pasar uang. Rata-rata dari total suku bunga
antar bank berbasis over night selama masa penawaran umum
dari masing-masing emiten Skala Rasio
Publik X
6
Jumlah saham yang ditawarkan ke masyarakat.
Persentase jumlah saham yang ditawarkan ke masyarakat dari
total saham dalam portofolio perusahaan
Skala Rasio
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
III.7. Model Analisis Data
Model analisis yang digunakan untuk menjawab hipotesis adalah dengan model analisis regresi logistik. Di mana, hal ini sesuai dengan penjelasan Hair et al.
1998 yang menjelaskan bahwa “regression logistic is a special form of regression in which the dependent variable is a nonmetric, dichotomous binary variable”;
regresi logistik merupakan salah satu bentuk regresi yang khusus di mana bentuk variabel dependennya adalah nonparametrik – variabel dikotomus biner. Adapun
alat bantu yang digunakan adalah Program SPSS 15 dan Microsoft Excel 2007. Di mana, formulasi model dapat dilihat sebagai berikut:
i
X X
X X
X X
Pi Pi
n Li
6 6
5 5
4 4
3 3
2 2
1 1
1 1
Di mana; L
i
= Logit
Pi Pi
n 1
1
= odds ratio atau log natural dari rasio antara kemungkinan akan terjadinya suatu peristiwa
Overvalue dengan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa undervalue.
X
1
= Aset X
2
= Hutang X
3
= Tenor X
4
= Jakarta Inter Bank Offering Rate JIBOR X
5
= Implied volalitas X
6
= Publik
1
= koefisien regresi
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
i
= error term
Penggunaan lambang L
i
atau logit pada model regresi logistik dikarenakan variabel terikat pada model analisis regresi logistik adalah dalam bentuk model
probabilistik. Di mana, menurut Arief 1992 bahwa penggunaan lambang L
i
atau logit pada regresi logistik dikarenakan dependent variable ialah logaritma dari
probabilitas suatu situasi atau atribut akan berlaku yakni dalam bentuk nominal atau ordinal dengan syarat atau kondisi adanya variabel-variabel bebas tertentu. Oleh
sebab itu, model pada penelitian ini memiliki lambang L
i
untuk variabel terikat model sebagai singkatan dari logit atau logaritma dari probabilitas suatu situasi Y=0
Undervalue dan Y=1 Overvalue. Adapun langkah-langkah di dalam penentuan variabel terikat yakni Y=0 atau
Y=1 adalah sebagai berikut ini: 1.
Penentuan nilai tenor, di mana hal ini sesuai dengan indikator variabel yakni dengan merata-ratakan jangka waktu jatuh tempo hutang tenor melalui
mekanisme periode waktu fraksional dari masing-masing emiten untuk memperoleh total hari waktu jatuh tempo hutang. Adapun persamaan periode
waktu fraksional menurut Bodie et al. 2001 adalah sebagai berikut:
SisaHari x
n JumlahBula
TenorX JumlahHari
365 12
Setelah Jumlah Hari Tenor X diperoleh maka selanjutnya Jumlah Hari Tenor X dibagi 365 sehingga akan diperoleh nilai tenor per tahun dalam skala rasio.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
Kemudian, perataan jangka waktu jatuh tempo hutang tenor dapat dilakukan dari masing-masing tenor yang telah diperoleh.
2. Kemudian, penentuan nilai Jakarta Inter Bank Offering Rate JIBOR, di mana
hal ini didasarkan pada indikator variabel penelitian yakni rata-rata tertimbang dari dari jumlah suku bunga antarbank berbasis over night selama masa
penawaran umum saham yakni yang terdiri dari 18 bank baik nasional maupun asing yakni Bank Panin, Bank Lippo, Bank Niaga, Bank Internasional Indonesia,
Bank Danamon, Bank Permata, Bank Central Asia, City Bank, Bank JP Morgan, HSBC, Bank Standard Chartered, Bank of America National Association, The
Bank of Tokyo, Bank ABN AMRO, Bank Mandiri, Bank Negara Indonesia, Bank Tabungan Negara, dan Bank Rakyat Indonesia.
3. Selanjutnya pengkalkulasian nilai Implied volality. Di mana, implied volalitas ini
digunakan untuk variabel volalitas yang nilainya didapat dari hasil perhitungan dengan menggunakan itterasi dari Newton-Rhapson. Metode ini sudah digunakan
oleh Manester dan Koehler 1982, Cuthberson dan Nitsche 2001 serta Hakiman 2005 di mana harga awal dari standar deviasi adalah sebagai berikut:
2 1
2 1
1
T T
r D
V n
ABS
f
Hasil perhitungan standar deviasi awal tersebut di atas kemudian dilanjutkan dengan proses itterasi di dalam memperoleh variabel implied volalitas dengan
persamaan sebagai berikut:
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
T V
e C
C
d i
2 2
2 1
1 1
1
Pekerjaan ini dengan mudah dapat diselesaikan dengan menggunakan mekanisme Goal Seek dari software Excell 2007. Di mana, Bodie, Kane dan Marcus 2001
menjelaskan bahwa “mekanisme implied volalitas dapat dicari melalui mekanisme Goal Seek yang tersedia di Microsoft Excel”. Akan tetapi, penelitian
ini akan menggunakan Online Implied Volality Calculator yang telah disediakan oleh situs www.option-price.comimplied-volatility.php. Online Implied Volality
Calculator ini memiliki prinsip yang sama dengan mekanisme Goal Seek pada Excel namun lebih efisien dibandingkan mekanisme Goal Seek dengan asumsi
Dividend Yield dan Market Price adalah sama dengan nol jika pada opsi saham pertama kali ditawarkan Kelly, 2005.
Alasan menggunakan implied volalitas adalah karena: a.
Tidak adanya data volalitas historis, karena penelitian dilakukan terhadap emiten yang melakukan penawaran saham perdana pertama kalinya di Bursa
Efek Indonesia, sehingga data historis tentang pergerakan sahamnya belum ada.
b. Implied volalitas lebih akurat, untuk menghitung pergerakan saham dalam
jangka waktu pendek 30 hari dan implied volalitas lebih unggul dari pada volalitas historis Effendi, 2003.
c. Untuk menghitung nilai implied volalitas digunakan prosedur itterasi
Newton-Raphson sebagaimana telah digunakan oleh Manaster dan Koehler
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
1982, dalam menentukan harga implied volalitas yang selanjutnya digunakan untuk menghitung nilai call suatu opsi.
4. Setelah diperoleh nilai implied volalitas maka selanjutnya dilakukan kalkulasian
nilai equitas perusahaan dengan persamaan sebagai berikut:
Nilai dari equity = VNd
1
– De
-Rf T
Nd
2
Di mana: d
1
=
t t
r D
V d
2 2
ln
1
t d
d
1 2
V = Nilai aset,
D = Nilai hutang,
2
= Implied Volalitas T = Rata-rata jangka waktu jatuh tempo hutang
Rf = Rata-rata nilai Jakarta Inter Bank Offering Rate Over Night JIBOR,
Nx = Daerah di bawah standardized normal distribusi, dan e
= 2.71828, dasar dari fungsi logaritma alamiah log natural 5.
Selanjutnya adalah pengkalkulasian harga saham perdana Real Option, di mana hal ini dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Harga Saham
IPO Real Option
=
rusahaan propetelpe
Totalsaham y
Nilaiequit
6. Kemudian penentuan variabel dependen Y dari masing-masing emiten apakah
akan undervalue atau overvalue. Maka, jika harga saham perdana emiten
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
undervalue maka Y = 0, di mana harga undervalue tersebut adalah jika Harga
aktual
– Harga
IPO RO
0. Lebih lanjut, jika harga saham perdana emiten overvalue maka Y = 1, harga overvalue tersebut adalah jika Harga
aktual
– Harga
IPO RO
0. Sedangkan, jika harga saham perdana penelitian tidak mengalami perubahan atau memiliki kecenderungan ke arah overvalue atau undervalue maka
Y = nihil, atau Harga
aktual
– Harga
IPO RO
= 0 maka akan dikeluarkan dari data yang akan diteliti.
Sebagai contoh ilustrasi di dalam memperoleh nilai dependen Y=0 atau Y=1 maka dalam hal ini akan dicontohkan nilai dependen Y yang diperoleh dari PT
Multi Indocitra Tbk dengan kode MICE. Di mana, MICE memiliki nilai aset sebesar Rp.49,948,193,581.00; nilai hutang sebesar Rp.72,301,000,000.00; nilai tenor dari
hasil kalkulasi diperoleh sebesar 2.83 tahun atau 1034.7385 hari; nilai JIBOR dari kalkulasi diperoleh sebesar 8.824074074 persen; nilai implied volality dari hasil
kalkulasi sebesar 0.95 persen yang diperoleh dari online implied volality calculator yang dapat dilihat sebagai berikut:
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
Setelah diperoleh nilai aset, hutang, tenor, JIBOR, dan implied volatility maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai equity perusahaan dengan
menggunakan formulasi Black dan Scholes yang telah dikonfersikan menjadi formulasi Real Option. Adapun kalkulasi dengan formulasi Black dan Scholes yang
telah dikonfersikan menjadi formulasi Real Option dapat dilihat sebagai berikut:
21 .
16 83
. 2
95 .
83 .
2 2
95 .
82 .
8 00
. 000
, 000
, 301
, 72
00 .
581 ,
193 ,
948 ,
49 1
1
n d
83 .
2
1 2
d
d
=14.61
Implied Volatility Calculator http:www.option-price.comimplied-volatility.php
.
ShareThis Documentation Contact
Implied Volatility Underlying Price Dikonversikan ke nilai Aset
Exercise Price Dikonversikan ke nilai Hutang Days Until Expiration Dikonversikan ke nilai Tenor
Interest Rate Dikonversikan ke nilai JIBOR Dividend Yield
Market Price
Implied Volatility = 0.95
Option Calculator Custom Portfolio
Implied Volatility Option Combination
49948193581 72301000000
1034.7385 8.824074074
Calculate
Employee Stock Options Get smarter about taxes planning
options and restricted stock tools www.mystockoptions.com
Quantigic Risk Model Multi-factor risk model for traders
Quant Trading, Stat Arb, Risk Mgmt www.quantigic.com
Calculate your MBA ROI with this elaborate tool offered By
the Vlerick MBA programme www.whatsmymbaroi.com
Sumber: Hasil Penelitian Emiten Mice dengan bantuan www.option-price.comimplied-volatility.php
2010
Gambar III.1. Online Implied Volality Calculator
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
00 .
1 21
. 16
1
N
d N
00 .
1 61
. 14
2
N
d N
nilai dari equitas MICE = 49,948,193,581.00 x 1.00 – 72,301,000,000.00 x e 8.82 x 2.83 x 1.00
= Rp. 49,948,193,580.01 Oleh sebab itu, dari hasil kalkulasi dengan formulasi real option diperoleh
nilai equity PT Multi Indocitra Tbk dengan kode MICE adalah sebesar Rp.49,948,193,580.01. Proses selanjutnya adalah membagi nilai equity yang
diperoleh dengan total saham dalam propetel perusahaan, di mana total saham dalam propetel PT Multi Indocitra Tbk dengan kode MICE adalah sebesar 1,400,000,000
lembar saham. Sehingga diperoleh harga saham perdana berdasarkan mekanisme Real Option IPO RO sebesar Rp.35.68 per lembar saham. Kemudian, nilai harga
saham perdana real option ini dibandingkan dengan harga aktual yang dikeluarkan oleh perusahaan pada saat penawaran perdana yakni sebesar Rp.100.00 per lembar
saham sehingga sesuai dengan langkah ke 6 penentuan nilai dependen Y maka akan diperoleh nilai sebesar 64.32 Harga
aktual
– Harga
IPO RO
. Dikarenakan nilai yang diperoleh Y 0, sesuai langkah ke 6 maka dapat disimpulkan bahwa nilai dependen
Y PT Multi Indocitra Tbk dengan kode MICE setelah pencatatan di bursa adalah undervalue atau Y=0. Di mana hasil kalkulasi nilai Y dapat dilihat sebagai berikut:
Harga Saham IPO Real Option MICE =
m lembarsaha
Rp 000
, 000
, 400
, 1
01 .
580 ,
163 ,
948 ,
49 .
= Rp. 35,68
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
Y = 100,00 – Rp. 35,68 = Rp. 64.32 “0” Undervalue Pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat pada hipotesis akan diuji
dengan tingkat kepercayaan confidence interval 95 atau =5. Kriteria
pengujian hipotesis untuk uji secara serempak simultan adalah sebagai berikut: Di mana, H
: ,
, ,
, ,
6 5
4 3
2 1
Aset, Hutang, Tenor, Implied Volalitas,
Jakarta Inter Bank Offering Rate, dan Publik secara serempak tidak berpengaruh terhadap peluang kecenderungan undervalue atau overvalue Harga Saham Perdana
dengan metode Real Option di Bursa Efek Indonesia. Lebih lanjut, H
1
: ,
, ,
, ,
6 5
4 3
2 1
dan atau sekurang-kurangnya
terdapat satu
j
Aset, Hutang, Tenor, Implied Volalitas, Jakarta Inter Bank
Offering Rate, dan Publik secara serempak berpengaruh terhadap peluang kecenderungan undervalue atau overvalue Harga Saham Perdana dengan metode Real
Option di Bursa Efek Indonesia. Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak
digunakan statistik G G test. Di mana, statistik ini berdistribusi Chi Square dengan derajat bebas p = 62 atau G
2 p
. Jika G
; ,
05 .
2 ;
,
p
tingkat signifikansi 95, maka H
ditolak dan jika G ;
, 05
.
2 ;
,
p
tingkat signifikansi, maka H diterima.
Adapun rumus yang digunakan untuk statistic G G test Nachrowi dan Usman 2002 adalah sebagai berikut:
ModelA likelihood
ModelB likelihood
G ln
2
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
Di mana: Model B = model yang hanya terdiri dari konstanta saja
Model A = model yang terdiri dari seluruh variabel Kriteria pengujian hipotesis secara parsial adalah sebagai berikut:
Di mana, H :
j
; j = 0, 1, …, p : Aset, Hutang, Tenor, Implied Volalitas,
Jakarta Inter Bank Offering Rate, dan Publik secara parsial tidak berpengaruh terhadap peluang kecenderungan undervalue atau overvalue Harga Saham Perdana
dengan metode Real Option di Bursa Efek Indonesia. Lebih lanjut, H
1
:
j
; j = 0, 1, …,p : Aset, Hutang, Tenor, Implied Volalitas,
Jakarta Inter Bank Offering Rate, dan Publik secara parsial berpengaruh terhadap peluang kecenderungan undervalue atau overvalue Harga Saham Perdana dengan
metode Real Option di Bursa Efek Indonesia. Untuk menguji hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak digunakan
statistik Wald Wald test. Di mana, statistik ini berdistribusi Chi Square dengan derajat bebas p = 62 atau secara simbolis ditulis
j
W
2 1
. Jika W
j
; ,
05 .
2 ;
,
p
maka H ditolak dan jika W
j
; ,
05 .
2 ;
,
p
, maka H diterima. Adapun rumus
yang digunakan untuk statistik Wald Wald test menurut Nachrowi dan Usman 2002 adalah sebagai berikut:
2
j j
j
SE W
; j = 0,1,2, …, P
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
Adanya uji G dan uji Wald maka akan dapat diketahui apa saja yang signifikan dan tingkat signifikansi keseluruhan model. Dari tahap tersebut maka akan
terbentuk model logit untuk penyelesaian masalah. Pada tahap selanjutnya, akan dilakukan penilaian terhadap tingkat variabelitas
model. Di mana, pada tahap ini akan menilai proporsi keterhubungan variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Di dalam SPSS 15, tingkat
variabelitas dapat dilihat melalui Nagelkerke’s R
2
yang merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell. Semakin tinggi persentase nilai Nagelkerke’s maka semakin
tinggi tingkat penjelasan variabilitas variabel independen terhadap variabel dependen. Kemudian, dari masing-masing uji parsial variabel independen terhadap
variabel dependen akan diketahui nilai bersarnya proporsi atau probabilitas. Hal ini akan diketahui melalui persamaan probabilitas. Di mana, menurut Nachrowi dan
Usman 2002 bentuk persamaan probabilitas adalah sebagai berikut:
i i
i
e e
p e
p P
p P
Ln
i
1
1 1
Di mana: Ln = Log natural p = Probabilitas
i
= Koefisien Regresi Logistik e
âi
= Exponen Koefisien Regresi Logistik.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
III.8. Odds Ratio
Setelah dilakukan pengujian model regresi logistik secara serentak maupun parsial maka langkah selanjutnya adalah melihat prediktor atau variabel-variabel
independen yang dominan di dalam memprediksi peluang kecenderung overvalue atau undervalue harga saham perdana dengan metode real option di Bursa Efek
Indonesia. Dalam hal ini, menurut Hariyanto dan Wahyuddin 2006 bahwa didalm
melihat prediktor atau variabel-variabel yang dominan dalam model regresi logistik adalah melalui nilai odds ratio dari uji Exponent B yang dilaporkan pada output
SPSS. Adapun, menurut Hosmer dan Lemeshow 2000 bahwa formulasi Exponent B
1
e dapat diturunkan sebagai berikut:
Odds Ratio =
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
e
e e
e
e e
e e
e e
Pengambilan keputusan dalam hal ini adalah jika satu atau beberapa variabel independen yang memiliki nilai Exponent Beta
1
e yang besar maka dapat
diindikasikan satu atau beberapa variabel tersebut memiliki tingkat pengaruh secara dominan terhadap variabel dependen Hosmer dan Lemeshow 2000.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
III.9. Uji Statistik Omnibus
Terindentifikasinya nilai model regresi logistik secara serentak maupun parsial dengan diketahuinya variabel mana saja yang dominan maka selanjutnya
dilakukan uji model untuk mengetahui apakah tanpa variabel bebas observasi model model kosong yakni hanya variabel konstanta apakah dapat dikatakan sebagai
model terbaik dengan degree of freedom r ; r = p
x
, di mana p
x
adalah parameter penelitian. Sebaliknya, jika model dengan seluruh variabel bebas observasi model
penuh apakah dapat dikatakan sebagai model terbaik dengan degree of freedom r; r = p
x
– 1, di mana p
x
adalah parameter penelitian. Pengujian ini dapat dilihat melalui uji Omnibus, yang terdapat pada SPSS 15,
di mana menurut Hosmer dan Lemeshow 2000 bahwa jika tingkat signifikansi diatas 0.001 maka model dengan seluruh variabel bebas observasi dapat dikatakan
sebagai model yang tidak dapat dipercaya. Akan tetapi, jika tingkat signifikansi di bawah 0.001 maka model dengan seluruh variabel bebas observasi dapat
dikatakan sebagai model yang dapat dipercaya. Adapun, persamaan uji Omnibus menurut Hosmer dan Lemeshow 2000 adalah sebagai berikut:
Model Kosong
2 2
S
Model Kosong
2 2
S
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
III.10. Pengklasifikasian Data dengan Cut-off 0.5
Analisis regresi logistik diakhiri dengan penilaian akan pengklasifikasian data variabel terikat dengan variabel bebas. Di mana, hal ini menunjukkan nilai kualitas
persamaan yang
diperoleh berdasarkan
parameter diskriminan.
Tabel pengklasifikasian ini dihasilkan dari pengklasifikasian silang variabel terikat Y Y
berbentuk dokotomus atau biner di mana nilainya berasal dari estimasi probabilitas logistik. Penggunaan cut-off 0,5 pada model regresi logistik merupakan suatu hal
yang umum dikarenakan bentuk variabel terikat nya adalah dalam bentuk biner atau dikotomus Hosmer dan Lemeshow, 2000.
Lebih lanjut, untuk mempertegas interpretasi secara statistik posisi kualitas pengklasifikasian data model regresi logistik yang dihasilkan secara tepat maka
menurut Hosmer dan Lemeshow 2000 bahwa posisi nilai klasifikasi data model regresi logistik dapat dilihat melalui metode Receiver Operating Characteristic
ROC atau nilai dibawah kurva Receiver Operating Characteristic ROC. Nilai posisi kualitas pengklasifikasian data dapat dilihat melalui tabel nilai area di bawah
kurva Receiver Operating Characteristic ROC atau Area Under The ROC Curve AU-ROC-C Hosmer dan Lemeshow di bawah ini:
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
Tabel III.2. Interpretasi Nilai AU-ROC-C Hosmer dan Lemeshow Nilai AU-ROC-C
Interpretasi
50 - 60 Sangat lemah
60 - 70 Lemah
70 - 80 Sedang Cukup
80 - 90 Kuat
90 - 100 Sangat Kuat
Sumber: Hosmer dan Lemeshow 2000
III.11. Uji Ketepatan Model
Uji ketepatan model regresi digunakan untuk menilai ketepatan model regresi logistik sebelum dilakukan pengujian hipotesis secara serempak maupun parsial,
di mana akan diukur melalui nilai Chi Square dengan uji Hosmer dan Lemeshow. Pengujian ini akan melihat nilai goodness of fit test yang diukur dengan nilai Khi
Kuadrat pada tingkat signifikansi 5. Adapun keputusan di dalam menilai ketepatan model pada penelitian ini
adalah jika nilai Hosmer and Lemeshow’s goodness of fit test statistik sama dengan atau kurang dari level signifikansi 0.05, maka dapat diartikan bahwa ada perbedaan
signifikan antara model dengan observasinya, yang goodness fit model tidak baik, karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Sedangkan, jika nilai
statistik Hosmer and Lemeshow’s goodness of fit lebih besar dari level signifikansi
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
0.05, maka dapat diartikan bahwa model mampu memprediksikan nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat ditemui karena cocok dengan observasinya Hair,
Anderson, Tatham, dan Black, 1998.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Kategori