25 Berdasarkan teknik pengambilan sampel tersebut, maka sampel yang diambil
dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 3.3 Perusahaan yang Menjadi Sampel Penelitian
No Kode
Sampel penelitian Keterangan
1 AKRA
PT. AKR Corporindo Tbk. ESOP
2 INDF
PT. Indofood Sukses Makmur Tbk. ESOP
3 MTDL
PT. Metrodata Electronic Tbk. ESOP
4 SOBI
PT. Sorini Agro Asia Corporindo tbk. ESOP
5 TIRA
PT. Tira Austenite Tbk. ESOP
6 UNTR
PT. United Tractor Tbk. ESOP
7 ULTJ
PT. Ultra Jaya Milk Tbk. NON ESOP
8 INTP
PT. Indocement Tunggal Perkasa Tbk. NON ESOP
9 UNIC
PT. Unggul Indah Cahaya Tbk. NON ESOP
10 GJTL
PT. Gajah Tunggal Tbk. NON ESOP
11 GGRM PT. Gudang Garam Tbk.
NON ESOP 12
FASW PT. Fajar Surya Wisesa Tbk.
NON ESOP Sumber : Tabel 3.2
3.5 Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan teknik dokumentasi yaitu pengumpulan data-data dengan cara mengumpulkan, mengklasifikasi, dan menganalisis data yang
berhubungan dengan masalah penelitian yang diperoleh dengan cara mengunduh dari Bursa Efek Indonesia. Data yang diambil berupa laporan keuangan tahunan
tahun 2009, 2010 dan 2011. Untuk mengetahui apakah perusahaan tersebut mengadopsi ESOP atau tidak, keterangan tersebut dapat dilihat pada Catatan Atas
Laporan Keuangan perusahaan-perusahaan yang akan diteliti.
26
3.6 Metode Analisis Data
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan uji beda dua rata-rata independent sample t-test karena penelitian ini merupakan peneltian
perbandingan dari dua grup populasi, yakni perusahaan yang mengadakan ESOP dan tidak mengadakan ESOP. Pada pengujian jenis ini uji asumsi klasik yang
diperlukan hanyalah uji normalitas untuk memastikan distribusi data telah normal. Pada penelitian ini hanya uji homogenitas dilakukan dengan menggunakan
Lavene’s Test. Uji ini dimaksudkan hanya untuk melihat kesamaan varians, jika ternyata variansnya berbeda antara kedua kelompok populasi maka akan
digunakan asumsi varians yang berbeda equal variance not assumed pada uji hipotesis.
Asumsi dasar pada independent sample t-test menurut Field 2009 adalah: 1.
Both the independent sample t-test and the dependent t-test are parametric test based on the normal distribution
2. Data are measured at least at the interval level
3. Variance in the populations are roughly equal
4. Scores are independent
3.6.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal atau tidak Ghozali, 2005.
Pengujian ini diperlukan karena pengujian dengan menggunakan independent sample t-test mensyaratkan bahwa nilai residual memiliki distribusi normal.
“Jika sumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi, maka uji statistik menjadi tidak valid untuk sampel kecil” Erlina, 2008. Pengujian normalitas ini dapat
27 dilakukan melalui dua cara yaitu analisis grafik dan analisis statistik Ghozali,
2005. 1
Analisis Grafik Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah
melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih
handal adalah dengan melihat normal probability plot
2 Analisis Statistik
yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi
normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan plotnya data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data
residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan skewness dari residual. Uji statistik lain yang dapat
digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S. Pedoman pengambilan
keputusan tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat dari nilai
Sig. atau signifikan. Apabila nilai Sig. atau signifikan 0,05, maka data residual berdistribusi normal. Uji K-S dilakukan dengan hipotesis:
H
a
: data residual berdistribusi normal H
: data residual tidak berdistribusi normal
28 Jika data tidak normal ada beberapa cara mengubah model regresi
menjadi normal menurut Jogiyanto 2004, yaitu: 1 dengan melakukan transformasi data ke bentuk lain, yaitu
logaritma natural, akar kuadrat, 2 lakukan trimming, yaitu mengubah observasi yang bersifat
outlier, 3 lakukan winsorizing, yaitu mengubah nilai-nilai data outlier
menjadi nilai-nilai minimum atau maksimum yang diizinkan supaya distribusinya menjadi normal.
Grafik histogram digunakan untuk menentukan teknis transformasi data yang sesuai. Berikut ini bentuk transformasi yang dapat dilakukan
sesuai dengan grafik histogram Ghozali, 2005.
Tabel 3.4 Bentuk Transformasi Data
Bentuk Grafik Histogram Bentuk Transformasi
Moderate positive skewness SQRTx atau akar kuadrat
Substantial positive skewness LG 10x atau log 10 atau log
natural Sever positive skewness dengan
bentuk L Ix atau inverse
Moderate negative skewness SQRT k – x
Subtantial negative skewness LG 10k – x
Sever negative skewness dengan bentuk J
Ik –x
Pada penelitian ini, uji normalitas dilakukan menggunakan grafik histogram dan uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S.
29
3.6.2 Uji Homogenitas
Uji homogenitas dilakukan untuk melihat adanya kesamaan varians atau tidak dalam dua grup atau populasi. Uji ini diperlukan untuk menentukan
alat statistik yang dilakukan dengan asumsi populasi yang sama atau berbeda pada uji hipotesis. Proses uji homogenitas data dilakukan dengan
menggunakan uji Lavene’s Test. Data dikatakan homogen jika memenuhi kriteria sebagai berikut:
a Jika F
hitung
F
tabel
b Jika F
hitung
F
tabel
, pada α = 5 dan nilai probabilitas level of significant sebesar 0,05, maka dikatakan kedua populasi memiliki
varians yang sama, dan untuk uji hipotesis juga akan digunakan asumsi varians populasi yang sama equal variance assumed.
, pada α = 5 dan nilai probabilitas level of significant sebesar 0,05 maka dikatakan kedua populasi memiliki
varians yang berbeda, dan untuk uji hipotesis akan digunakan asumsi varians populasi yang berbeda equal variance not assumed.
3.6.3 Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji beda t-test. Uji ini digunakan untuk menentukan apakah dua sampel yang tidak berhubungan memiliki nilai
rata-rata yang berbeda. Tujuan uji beda t-test adalah membandingkan rata-rata mean,
disimbolkan dengan µ yang sama atau tidak sama secara signifikan.
30 Hipotesis statistik yang diajukan adalah :
H
a
: µ
1
≠ µ
2
: ada perbedaan. Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis
adalah : a
H
a
diterima atau H ditolak apabila –t
tabel
t
hitung
+t
tabel
, pada α = 5 dan nilai probabilitas level of significant sebesar 0,05.
b H
a
ditolak atau H diterima apabila –t
tabel
t
hitung
+t
tabel
, pada α = 5 dan nilai probabilitas level of significant sebesar 0,05.
Dengan H
a
: ada perbedaan signifikan H
: tidak ada perbedaan signifikan
31
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Satistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran data yang akan dianalisis dalam penelitian ini. Data cross section yang digunakan berjumlah
12 perusahaan dengan time series selama 3 tahun pengamatan, sehingga diperoleh sampel sebanyak 36. Adapun statistik deskriptif penelitian ini dapat dilihat dalam
tabel berikut.
Tabel 4.1 Hasil Perhitungan Statistik Deskriptif
Group Statistic
Prinsip N
Minimum Maximum Mean
Std. Deviation
Std. Error
Mean Sales
Growth ESOP
18 -48,96
42,92 -7,1383 21,00987 4,95207 NON
ESOP 18
-62,24 119,55
5,3822 36,17305 8,52607 EPS
ESOP 18
5,00 1555,00
437,89 642,427 151,421
NON ESOP
18 21,00
2659,00 599,50
793,109 186,938 PER
ESOP 18
3,59 46,45 17,9922 10,52615 2,48104
NON ESOP
18 1,64
41,30 18,1311 8,89950
2,09763 Sumber: Output SPSS diolah Penulis, 2013
32 Penjelasan atas tabel tersebut adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan tabel 4.1 dapat dilihat bahwa perusahaan yang mengadakan ESOP memiliki nilai minimum -48,96 dan nilai maksimum 42,92. Perusahaan
ESOP mengalami penurunan penjualan terendah sebesar 48,96, angka ini masih lebih tinggi dibanding perusahaan non-ESOP yang mengalami
penurunan penjualan sampai 62,24 yang ditunjukkan dengan nilai minimum -62,24. Namun, perusahaan non-ESOP memiliki nilai maksimum
119,55 yang berarti mengalami peningkatan penjualan tertinggi sebesar 119,55, lebih tinggi dibanding perusahaan ESOP yang hanya mampu
mengalami peningkatan penjualan tertinggi sebesar 42,92. Rata-rata mean Sales Growth perusahaan yang mengadakan ESOP adalah sebesar -7,1383.
Nilai ini lebih kecil dibandingkan mean Sales Growth perusahaan yang tidak mengadakan ESOP sebesar 5,3822. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan
yang tidak mengadakan ESOP mengalami rata-rata pertumbuhan penjualan yang terus meningkat selama periode 2009-2011 dibandingkan perusahaan
yang mengadakan ESOP yang justru mengalami penurunan. Variabel Sales Growth memiliki nilai rata-rata yang lebih kecil dari standar deviasinya yang
berarti bahwa penyimpangan datanya besar dan tersebar. 2. Pada tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai minimum dan maksimum
perusahaan ESOP sebesat 5,00 dan 1555,00, angka ini lebih rendah jika dibandingkan perusahaan non-ESOP yang memiliki nilai minimum dan
maksimum sebesar 21,00 dan 2659,00. Perusahaan non-ESOP memiliki laba atas saham yang lebih tinggi dibandingkan perusahaan ESOP. Pada tabel
33 tersebut juga terlihat bahwa rata-rata mean EPS perusahaan yang
mengadakan ESOP sebesar 437,89, lebih rendah 161,61 bila dibandingkan perusahaan yang tidak mengadakan ESOP sebesar 599,50. Nilai rata-rata
variabel EPS lebih besar daripada standar deviasinya yang berarti bahwa penyimpangan data kecil sehingga data tidak tersebar.
3. Berdasarkan tabel 4.1 tersebut dapat dilihat bahwa nilai minimum dan maksimum yang dimiliki oleh perusahaan ESOP sebesar 3,59 dan 46, 45,
lebih tinggi bila dibandingkan perusahaan non-ESOP yang memiliki nilai minimum dan maksimum sebesar 1,64 dan 41,30. Rata-rata mean
perusahaan yang mengadakan ESOP lebih kecil sebesar 17,9922 dibandingkan perusahaan yang tidak mengadakan ESOP sebesar 18,1311,
namun perbedaan ini tidak terpaut jauh. Variabel PER memiliki rata-rata yang lebih besar daripada standar deviasinya yang berarti bahwa penyimpangan
data kecil sehingga data tersebar.
4.2 Uji Normalitas
