3. Mempunyai data yang lengkap dan yang dibutuhkan dalam
penelitian.
E. Jenis Data dan Teknik Pengumpulan Data
1. Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yang berarti bahwa data diperoleh dengan tidak melakukan observasi
langsung pada objek penelitian. 2.
Sumber Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian diperoleh dari situs resmi
Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id dan
Indonesian Capital Market Directory
ICMD. 3.
Pengumpulan Data a.
Studi Dokumentasi Studi Dokumentasi merupakan teknik pengumpulan data yang tidak
langsung ditujukan kepada obyek penelitian. Dokumen dapat dibedakan menjadi dokumen primer dan dokumen sekunder. Ketika peneliti
menggunakan metode ini maka peneliti bisa menggunakan data yang ada dengan hanya membuat salinan atau menggandakannya.
b. Penelitian Kepustakaan
Metode ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data-data yang sesuai objek yang akan diteliti. Metode ini dapat dilakukan dengan cara
mempelajari atau menelaah berbagai sumber yang berhubungan dengan penelitian melalui buku, jurnal dan berbagai sumber tertulis lainnya
maupun di internet. F.
Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda. Model analisis linier berganda digunakan untuk menjelaskan hubungan dan
seberapa besar pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Uji asumsi klasik perlu dilakukan untuk dapat melakukan analisis
regresi linier berganda. Langkah-langkah uji asumsi klasik pada penelitian ini sebagai berikut :
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya
mempunyai distribusi normal atau tidak Ghozali, 2011. Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan
Kolmogorov-Smirnov Test
untuk masing-masing variabel. Hipotesis yang digunakan adalah: H
: data residual tidak berdistribusi normal Ha : data residual berdistribusi normal
Jika data memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 atau 5, maka dapat disimpulkan bahwa H
diterima, sehingga data dikatakan berdistribusi normal Ghozali, 2011.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas atau independen Ghozali, 2009. Uji multikolinearitas
dilakukan dengan melihat nilai
tolerance
dan
variance inflation factor
VIF dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS. Apabila
tolerance value
lebih tinggi daripada 0,10 atau VIF lebih kecil daripada 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2011. Salah satu uji formal yang paling populer untuk mendeteksi
autokorelasi adalah uji
Durbin-Watson,
dasar pengambilan keputusan ada tidaknya gejala autokorelasi adalah:
Tabel 1 Pengambilan Keputusan Hipotesis nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokorelasi positif
No desicison
dl ≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif
Tolak 4
– dl d 4 Tidak ada korelasi negatif
No decision
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Tidak ditolak du d 4
– du Sumber : Ghozali,2011
Jika regresi kita memiliki autokorelasi, maka ada beberapa opsi penyelesaiannya antara lain Ghozali, 2011:
1 Menentukan apakah autokorelasi yang terjadi merupakan
pure autocorrelation
dan bukan karena kesalahan spesifikasi model regresi. Pola residual dapat terjadi karena adanya kesalahan
spesifikasi model yaitu ada variabel penting yang tidak dimasukkan ke dalam model atau dapat juga karena bentuk fungsi persamaan
regresi tidak benar. 2
Jika yang terjadi adalah
pure autocorrelation,
maka solusi autokorelasi adalah dengan mentransformasi model awal menjadi
model
difference.
d. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah variabel pengganggu dimana memiliki varian yang berbeda dari satu observasi ke observasi lainnya atau
varian antar variabel independen tidak sama, hal ini melanggar asumsi
Kategori