penelitian ini berjumlah 23 perusahaan. Adapun sampel yang dipilih dalam penelitian ini dengan kriteria-kriteria sebagai berikut:
1. Seluruh perusahaan non keuangan yang termasuk perusahaan LQ 45
secara berturut-turut masuk pada tahun 2013-2015. 2.
Perusahaan menyediakan kepada publik laporan keuangan auditan secara konsisten dan lengkap dari tahun 2013-2015.
3. Periode laporan keuangan perusahaan berakhir setiap 31 Desember.
E. Jenis dan Teknik Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini termasuk ke dalam jenis data sekunder. Jenis data sekunder adalah jenis data penelitian yang diperoleh
peneliti secara tidak langsung melalui media perantara diperoleh dan dicatat melalui pihak lain. Data sekunder pada umumnya berupa bukti, catatan atau
laporan historis yang telah tersusun dalam arsip yang telah dipublikasikan. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang terdapat
di dalam laporan keuangan tahunan perusahaan sampel yang diperoleh dari: 1. Indonesian Capital Market Directory ICMD, untuk mendapatkan data
laporan keuangan tahunan perusahaan dari tahun 2013-2015. 2. Website BEI www.idx.co.id, untuk mendapatkan data laporan keuangan
tahunan perusahaan sampel dari tahun 2013-2015. Data ini diperoleh dari website Bursa Efek Indonesia, untuk mendapatkan laporan keuangan dan
annual report.
F. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda. Model analisis regresi linear berganda digunakan untuk
menjelaskan hubungan dan seberapa besar pengaruh variabel-variabel bebas independen terhadap variabel terikat dependen. Analisis regresi
linear berganda dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui pengaruh Blockholder Ownership, Ukuran Perusahaan, Risiko Bisnis dan
Non Debt Tax Shield terhadap Kebijakan Hutang Perusahaan. Melakukan analisis regresi linear berganda diperlukan uji asumsi klasik. Langkah
langkah untuk melakukan analisis pada penelitian ini sebagai berikut: 1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu atau rsidual terdistribusi normal Ghozali 2011. Model regresi yang baik adalah memiliki residual
yang berdistribusi normal. Penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, distribusi data dinyatakan normal apabila
hasil signifikansi taraf signifikansi yang ditetapkan α=0,05 dan tidak normal apabila hasil signifikansi taraf signifikansi yang
ditetapkan α=0,05. b. Uji Multikolinieritas
Menurut Ghozali 2011 Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi
antar variabel bebas independen. Jika ada korelasi yang tinggi antar variabel independen tersebut, maka hubungan antara variabel
dependen dan independen menjadi terganggu. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi multikolinieritas. Multikolinieritas
dapat dilihat dari nilai tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Untuk terbebas dari masalah multikolinieritas, nilai
tolerence harus ≤ 10 Ghozali, 2011.
c. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui korelasi antara
kesalahan pengganggu
pada kurun
waktu time
series. Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi
yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian ini menggunakan
tes Durbin Watson D-W. Hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini adalah: Ho tidak adanya autokorelasi, r = 0 dan Ha
ada autokorelasi, r≠0.
Tabel 1. Tabel pengambilan keputusan Uji autokorelasi: Nilai Statisitik d
Hasil 0ddl
Ada autokorelasi dlddu
Tidak ada keputusam dud4-du
Tidak ada autokorelasi 4-dud4-dl
Tidak ada keputusan 4-dld4
Ada autokorelasi Sumber: Ghozali, 2011
d. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamanan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2011. Pengujian ini dilakukan
dengan menggunakan uji Glejser yaitu dengan meregresi variabel independen terhadap absolute residual. Jika variabel independen
signifikan secara statistik memengaruhi dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Kriteria yang biasa digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak diantara data pengamatan
dapat dijelaskan dengan menggunakan koefisien signifikansi. Koefisien
signifikansi harus
dibandingkan dengan
tingkat signifikansi
yang ditetapkan
sebelumnya ߙ=5. Apabila
koefisien signifikansi nilai probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan tidak terjadi
heteroskedastisitas.
