9 MREI Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk.
15 Desember 1989 10
PNLF Panin Financial Tbk.
14 Juni 1983
Perusahaan lain-lain No.
Kode Nama Emiten
Tanggal Listing
1 ARTA
Arthavest Tbk. 06 Juli 2001
2 BCAP MNC
Kapital Indonesia Tbk. 13 Desember 2004
3 GSMF Equity Development
Investment 28 Mei 1998 4 APIC
Pacific Strategic Financial Tbk.
27Agustus 1990 5 RODA
Pikko Land
Development Tbk. 05 Nopember 2002
6 SMMA
Sinar Mas Multiartha Tbk. 08 Juni 2001
Sumber: diolah dari www.idx.com 3.6 Jenis dan Sumber Data
Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu jenis data yang didapat melalui perantara atau dengan kata lain
tidak langsung didapat dari sumbernya. Data sekunder diperoleh dari laporan keuangan perusahaan pada industri keuangan yang terdaftar di BEI Bursa Efek
Indonesia pada tahun 2011-2013. Laporan keuangan perusahaan perbankan go public
ini diperoleh dari www.idx.com
3.7 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode dokumentasi. Metode ini merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan
menggunakan dan mempelajari jurnal-jurnal, buku-buku, serta melihat dan mengambil data-data serta dokumen perusahaan sesuai dengan data yang
diperluhkan, diperoleh dari laporan keuangan yang disampaikan BEI yang diperoleh dari www.idx.co.id
Data perusahaan yang dikumpulkan dan memenuhi kriteria selama periode pengamatan akan digabungkan dan dijadikan sample penelitian. Dengan metode
ini kemungkinan akan didapat sampel yang lebih besar yang diharapkan akan meningkatkan power of test dari penelitian.
Universitas Sumatera Utara
3.8 Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan adalah metode analisis deskriptif dan metode analisis statistik sebagai berikut:
3.8.1 Metode Analisis Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data sehingga menjadikan sebuah informasi yang lebih jelas dan mudah untuk
dipahami, yang dilihat dari nilai rata-rata mean, median, modus, standar deviasi, nilai maksimum, dan nilai minimum Ghozali, 2007. Uji statistik deskriptif
tersebut dilakukan dengan program SPSS 16
3.8.2 Metode Analisis Statistik
Analisis regresi dilakukan untuk menguji seberapa besar hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen serta untuk mengetahui arah
hubungan tersebut. Persamaan regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
VAIC™ = β
+ β
1
ROA + β
2
ROE + β
3
Size + β
2
INS + e
Keterangan : VAIC
: Value Added Intellectual Capital Coefficient β
: Konstanta ROA
: Retun on Asset
ROE : Return on Equity
Size : Ukuran Perusahaan
INS : Kepemilikan institusional
e :
error
Universitas Sumatera Utara
3.8.3 Uji Asumsi klasik
Pengujian asumsi klasik yang digunakan adalah Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, Uji Heteroskedastisitas, dan Uji autokorelasi. Tujuannya agar
model regresi yang diperoleh memberikan hasil regresi yang baik BLUE = Best Linear Unbiased Estimator.
Model dikatakan BLUE apabila memenuhi keempat asumsi di atas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel-variabelnya memiliki distribusi normal atau tidak. Model Regresi yang
baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal, hal ini akan memperkecil terjadinya bias data. Pengujian normalitas dilakukan dengan uji
statistik One Sample Kolmogorov Smirnov. Dasar pengambilan keputusan dari uji normalitas adalah:
1 Jika hasil One Sample Kolmogorov Smirnov di atas tingkat kepercayaan 0,05 menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas. 2 Jika hasil One Sample Kolmogorov Smirnov di bawah tingkat signifikansi 0,05
tidak menunjukkan pula distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2007.
2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen, maka itu uji jenis ini
hanya diperuntukkan untuk penelitian yang memiliki variabel independen lebih dari satu. Model regresi yaang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel
Universitas Sumatera Utara
independent. Suatu model regresi menunjukkan adanya Multikolinearitas jika: 1 Tingkat korelasi 95, 2 Nilai Tolerance 0,10, atau 3 Nilai VIF 10
Ghozali, 2007.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedasitas dan jika berbeda
disebut heteroskedasitas. Model regresi yang baik adalah model yang berjenis homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2007.
Uji statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji Scatter Plot untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas. Suatu model dikatakan bebas
dari heteroskedastisitas apabila dalam grafik Scatter Plot tidak ada pola yang jelas dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y Ghozali,
2007. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu,maka mengidentifikasi telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada
pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelas bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode saat ini t dengan kesalahan
pada periode sebelumnya t-1. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dan autokorelasi Ghozali, 2007.
Universitas Sumatera Utara
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Uji autokorelasi ini dideteksi dengan menggunakan
Runs Tests. Uji ini dapat digunakan untuk melihat apakah observasi sampel diambil secara random. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka
dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Pengambilan keputusannya adalah; tidak menolak hipotesis nol jika taksiran R berada pada jarak interval; dan
menolak hipotesisi nol jika taksiran R diluar batas interval.
3.8.4 Uji Hipotesis
Model regresi yang sudah memenuhi asumsi-asumsi klasik tersebut akan digunakan untuk menganalisis, suatu perhitungan statistik disebut signifikan
secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana
ditolak. Sebaliknya, disebut tidak signifikan bila uji statistiknya berada dalam daerah dimana
diterima. Model pengujian yang dilakukan adalah uji F dan uji t.
1. Uji Simultan Uji Statistik F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel terikat. Dasar pengambilan keputusan yang digunakan dalam uji F ini adalah dengan cara quick look, yaitu dengan melihat nilai F. Pengujian
dilakukan dengan menggunakan significance level 0,05 α=5. Ketentuan peneriman atau penolakan hipotesis adalah sebagai berikut :
1. Jika nilai signifikansi f 0,05 maka hipotesis diterima koefisien regresi tidak signifikan. Ini berarti bahwa secara simultan keempat variabel independen
tersebut tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
2. Jika nilai signifikansi f ≤ 0,05 maka hipotesis ditolak koefisien regresi signifikan. Ini berarti secara simultan keempat variabel independen tersebut
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
2. Uji Parameter Individual Uji Statistik t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secar individul dalam menerangkan variasi variabel terikat. Uji t
digunakan untuk menguji suatu hipotesis mengenai sikap koefisiensi regresi parsial individual terhadap variabel dependennya. Pengujian dilakukan dengan
menggunakan significance level 0,05 α=5. Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria sebagai berikut :
1. Jika nilai signifikansi t 0,05 maka hipotesis ditolak koefisien regresi tidak signifikan. Ini berarti bahwa secara parsial variabel independen tersebut tidak
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. 2. Jika nilai signifikansi t ≤ 0,05 maka hipotesis diterima koefisien regresi
signifikan. Ini berarti secara parsial variabel independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
Penerimaan atau penolakan hipotesis dapat juga dilakukan dengan menggunakan t-tabel dimana :
H
1
; b
i
=0 Artinya : ROA, ROE, SIZE, INS secara parsial berpengaruh tidak signifikan
terhadap intellectual capital VAIC industri keuangan di BEI H
i
; b
i
≠0 Artinya : ROA, ROE, SIZE, INS secara parsial berpengaruh signifikan terhadap
intellectual capital VAIC industri keuangan di BEI
Universitas Sumatera Utara
Adapun krteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut 1. Jika t
hitung
t
tabel
df, α2 maka H
ditolak atau H
1
diterima 2. Jika t
hitung
t
tabe
l df, α2 maka H
diterima atau H
1
ditolak
3. Koefisien Determinasi R2
Koefisien determinasi R2 mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dari sini akan diketahui seberapa
besar variabel dependen. Dari sini akan diketahui seberapa besar variabel dependen mampu dijelaskan oleh variabel independen, sedangkan sisanya
dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen hampir memberikan semua informasi yang
dibutuhan untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali, 2007.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
