Metode Pengumpulan Data Metode Analisis

utilities dan bank akan mempunyai debt equity ratio yang tinggi yang se- ekuivalen dengan tingginya risiko yang melekat pada industri yang bersangkutan daripada non-regulated firms. 3. Laporan keuangan perusahaan tidak menunjukkan adanya saldo total ekuitas negatif dan atau mengalami kerugian selama tahun 3 tahun berturut-turut 2004, 2005, dan 2006. Hal ini dikarenakan saldo ekuitas dan laba yang negatif sebagai penyebut menjadi tidak bermakna. Imam Subekti, 2000 dalam Untung W. dan Hartini, 2006. 4. Perusahaan membagikan dividen tunai selama 3 tahun berturut-turut pada periode observasi tahun 2004, 2005, dan 2006. 5. Perusahaan memiliki data kepemilikan saham manajerial, institusi, dan publik selama 3 tahun berturut- turut pada periode observasi tahun 2004, 2005, dan 2006.

C. Metode Pengumpulan Data

Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu berupa laporan keuangan perusahaan go public yang terdaftar di BEI periode tahun 2006. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan data sekunder atau studi kepustakaan dengan cara : 1. Field Research Untuk memperoleh data, penulis mengadakan penelitian langsung ke Bursa Efek Indonesia untuk memperoleh data-data yang diperlukan melalui pusat layanan informasi pada pusat referensi pasar modal. 2. Library Research Penelitian ini dimaksudkan untuk mendapatkan literatur teori-teori yang berkaitan dengan masalah yang diteliti sebagai data penunjang. Sumber-sumber ini digunakan sebagai tinjauan pustaka untuk menganalisis dan membahas permasalahan penelitian ini.

D. Metode Analisis

Metode analisis yang digunakan untuk menguji pengaruh strktur kepemilikan dan tiga keputusan keuangan adalah model persamaan struktural dengan program LISREL 8.54. Penelitian ini menggunakan lebih dari satu indikator untuk mewakili satu variabel dan memiliki hubungan yang kompleks antara variabel-variabelnya sehingga peneliti menggunakan model persamaan struktural. Selain itu, alasan peneliti menggunakan program LISREL 8.54 adalah untuk menguji konsistensi hasil penelitian Untung W. Hartini 2006 yang menggunakan program SPSS. Tahapan peneliti dalam menganalisis pengaruh struktur kepemilikan dan keputusan keuangan terhadap nilai perusahaan adalah sebagai berikut : 1 Identifikasi Variabel Penelitian ini menggunakan tiga variabel di antaranya adalah sebagai berikut : a. Variabel Endogen Variabel endogen endogenous variable yaitu variabel yang dipengaruhi oleh variabel eksogen dan merupakan variabel antara artinya variabel endogen juga dapat mempengaruhi variabel endogen lain dalam suatu model. Adapun variabel endogen dalam penelitian ini adalah keputusan investasi Y 1 , kebijakan dividen Y 2 , kebijakan hutang Y 3 , dan nilai perusahaan Y 4 . b. Variabel Eksogen Variabel eksogen adalah variabel yang secara bebas berpengaruh terhadap variabel endogen dalam suatu model. Adapun variabel yang menjadi variabel eksogen adalah struktur kepemilikan X . c. Variabel Manifest Variabel Observed Indikator Variabel manifest variable observed indikator adalah variabel yang dapat diukur secara langsung. Variabel manifest dalam penelitian ini meliputi struktur kepemilikan manajerial X 1 , institusional X 2 , publik X 3 , PPE BVA Y 1 , MVE BVE Y 2 , MVA BVA Y 3 , DPR Y 4 , DY Y 5 , DR Y 6 , DER Y 7 , PER Y 8 , dan Tobin’s Q Y 9 . 2 Structural Equation Modelling Model persamaan struktural Structural Equation Modelling adalah generasi kedua teknik analisis multivariate Bagozzi dan Fornell, 1982 dalam Malla Bahagia, 2007 yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model. Selain itu, menurut Bollen 1989 dalam Malla Bahagia 2007 SEM juga dapat menguji secara bersama- sama : • Model struktural, yaitu hubungan nilai loading antara variabel laten, baik variabel laten endogen maupun variabel eksogen. • Model measurement, yaitu hubungan nilai loading antara indikator dengan variabel latennya. Adanya pengujian model struktural dan pengukuran memungkinkan peneliti untuk menguji kesalahan pengukuran measurement error sebagai bagian yang tidak terpisahkan dari SEM dan melakukan analisis faktor bersamaan dengan pengujian hipotesis. Proses Structural Equation Modelling mencakup beberapa langkah yang harus dilakukan diantaranya adalah : a Konseptualisasi Model Tahap ini berhubungan dengan pengembangan hipotesis berdasarkan teori sebagai dasar dalam menghubungkan variabel laten dengan variabel laten lainnya, dan juga dengan indikator-indikatornya. Teori dalam konseptualisasi model bukan hanya berasal dari para akademisi, tetapi juga dapat berasal dari pengalaman dan praktek yang diperoleh dari para praktisi. Selain itu konseptualisasi model juga harus merefleksikan pengukuran variabel laten melalui beberapa indikator yang dapat diukur. b Penyusunan Diagram Jalur Tahap ini akan memudahkan kita dalam memvisualisasikan hipotesis yang telah diajukan dalam konseptualisasi model. Path diagram merupakan representasi grafis mengenai bagaimana beberapa variabel pada suatu model berhubungan satu sama lain, yang memberikan suatu pandangan menyeluruh mengenai struktur model. c Spesifikasi Model Tahap ketiga ini memungkinkan kita untuk menggambarkan sifat dan jumlah parameter yang diestimasi. d Identifikasi Model Informasi yang diperoleh dari data yang diuji untuk menentukan apakah cukup untuk mengestimasi parameter dalam model. Disini kita adapat memperoleh nilai yang unik untuk seluruh parameter dari data yang telah kita peroleh. Untuk menentukan apakah model kita mengandungtidak masalah identifikasi, maka harus dipenuhi keadaan berikut : t ≤ s2 dimana : t = jumlah parameter yang diestimasi s = jumlah varians dan kovarians antara variabel manifest observed manifest; yang merupakan p+qp+q+1 p = jumlah variabel y indikator variabel endogen q = jumlah variabel x indikator variabel eksogen • Jika t ≥ 2, maka model tersebut adalah unidentified. Masalah ini dapat terjadi pada SEM, dimana informasi yang terdapat pada data empiris varians dan kovarians variabel manifest tidak cukup untuk menghasilkan solusi yang unik untuk memperoleh parameter model. Masalah unidentified tersebut dapat diatasi dengan mengkonstraint model dengan cara menambah indikator variabel manifest ke dalam model, menentukan fix parameter tambahan menjadi 0 dan mengasumsikan bahwa parameter yang satu dengan parameter yang lain memiliki nilai yang sama. • Jika t = s2, maka model disebut just- identified, sehingga solusi yang unik, tunggal dapat diestimasi untuk mengestimasi parameter. Model yang just- identified , seluruh informasi yang tersedia telah digunakan untuk mengestimasi parameter, sehingga tidak ada informasi yang tersisa untuk menguji model derajat kepercayaan adalah 0. • Jika t s2, maka model tersebut adalah over-identified. Dalam hal ini lebih dari satu estimasi masing- masing parameter dapat diperoleh karena jumlah persamaan yang tersedia melebihi parameter yang diestimasi. e Estimasi Parameter Pada tahap ini, kita melakukan pengujian signifikansi yaitu menentukan apakah parameter yang dihasilkan secara signifikan bebeda dari nol. Estimasi parameter dalam LISREL mempunyai tiga informasi yang berguna, yaitu koefisien regresi, standar error, dan nilai t. Standar error digunakan untuk mengukur ketepatan dari setiap estimasi parameter. Untuk mengetahui signifikan tidaknya hubungan antara variabel laten maupun antara variabel laten dengan indikatornya maka nilai t harus lebih besar dari nilai t- tabel pada level tertentu yang yang tergantung dari ukuran sampel dan level signifikan tersebut. f Penilaian Model Fit Salah satu tujuan dari SEM adalah menentukan apakah model plausible masuk akal atau fit. Suatu model penelitian dikatakan baik, apabila memiliki model fit yang baik pula. Tingkat kesesuaian model secara keseluruhan terdiri dari : 1 Absolute Fit Measures Absolute fit measures digunakan untuk menilai kesesuaian model secara keseluruhan baik model pengukuran maupun model struktural, tanpa menyesuaikan kepada degree of freedomnya. Indikator-indikator dalam absolute fit diantaranya adalah sebagai berikut : • Chi-Square dan Probabilitas Chi-square merupakan ukuran mengenai buruknya fit suatu model. Nilai Chi-square sebesar nol menunjukkan bahwa model memiliki fit yang sempurna perfect fit. Nilai Chi-square yang signifikan kurang dari 0.05 menunjukkan bahwa data empiris yang diperoleh memiliki perbedaan dengan teori yang telah dibangun berdasarkan SEM. Sedangkan probabilitas adalah untuk memperoleh penyimpangan deviasi besar yang ditunjukkan oleh nilai Chi-square. Nilai probabilitas yang tidak signifikan p ≥ 0 adalah yang diharapkan, yang menunjukkan bahwa data empiris sesuai dengan model. Nilai probabilitas chi-square memiliki permasalahan yang fundamental dalam validitasnya. Menurut Cochran 1952 dalam Imam Gozali 2005 probabilitas ini sangat sensitif dimana ketidaksesuaian antara data dengan model teori sangat dipengaruhi oleh besarnya ukuran sampel. Jika ukuran sampel kecil, maka chi-square ini akan menunjukkan data secara signifikan tidak berbeda dengan model dan teori yang mendasarinya. Sedangkan jika ukuran sampel besar, maka uji chi-square akan menunjukkan bahwa data secara signifikan berbeda dengan teori meskipun perbedaan tersebut adalah sangat kecil. • Goodness of Fit Indices GFI GFI merupakan suatu ukuran mengenai ketepatan model dalam menghasilkan observed matriks kovarians. Nilai GFI ini harus berkisar antara 0 sampai 1. menurut Diamantopaulus dan Sigauw 2000 dalam Imam Ghozali 2005, nilai GFI yang lebih besar dari 0.9 menunjukkan suatu model fit yang baik. • Adjusted Goodness of Fit Index AGFI AGFI adalah sama seperti GFI, tetapi telah menyesuiakan pengaruh degree of freedom pada suatu model. Model yang fit adalah memiliki nilai AGFI 0.9 Diamantopaulus dan Sigauw, 2000 dalam Imam Ghozali, 2005. Ukuran yang hampir sama dengan GFI dan AGFI adalah Parsimony goodness of fit PGFI yang diperkenalkan oleh Mulaik et.al 1989, yang juga telah menyesuiakan adanya dampak dari degree of freedom dan kompleksitas model. Model yang baik apabila memiliki nilai PGFI jauh lebih besar daripada 0.6 Byrne, 1998 dalam Imam Ghozali, 2005. • Root Mean Square Errors of Approximation RMSEA Ukuran model fit telah lama diperkenalkan oleh Steiger dan Lind pada tahun 1980. nilai RMSEA yang kurang dari 0.05 mengindikasikan adanya model fit, dan nilai RMSEA yang berkisar antara 0.08 menyatakan bahwa model memiliki perkiraan permasalahan yang reasonable Byrne, 1998 dalam Imam Ghozali, 2005. Sedangkan menurut MacCallum et.al 1996 dalam Imam Ghozali 2005 menyatakan bahwa model memiliki nilai yang cukup fit jika RMSEA berkisar 0.08 sampai dengan 0.1 dan jika RMSEA lebih besar dari 0.1 mengindikasikan model memiliki nilai fit yang jelek. P-value for test of close juga merupakan indikator yang menilai fit atau tidaknya suatu model yang dapat dilihat dari kedekatannya terhadap model fit. Joreskog 1996 dalam Imam Ghozali 2005 menganjurkan bahwa P-value for test of close RMSEA 0.05 haruslah lebih besar daripada 0.05 sehingga mengindikasikan bahwa model adalah fit. • Normed Chi- Square X 2 df Normed Chi- Square X 2 df merupakan indikator goodness of fit adalah rasio perbandingan antara nilai chi-square dengan degrees of freedom. Menurut Wheaton 1977 dalam Imam Ghozali 2005 cut-off model fit sebesar 5 dan sedikit lebih tinggi daripada yang dianjurkan oleh Carmines dan Melver 1981 dalam Imam Ghozali 2005 yaitu sebesar 2. 2 Comparative Fit Measures Comparative fit measures berkaitan dengan pertanyaan seberapa baikkah kesesuaian model yang dibuat dibandingkan dengan beberapa model alternatif. Indikator-indikator dari comparative fit measures diantaranya adalah : • Normed Fit Index NFI NFI yang ditemukan oleh Bentler dan Bonetts 1980, merupakan salah satu alternatif untuk menentukan model fit. Namun, karena NFI memeiliki tendensi untuk merendahkan fit dalam sampel yang kecil, sehingga merevisi index ini dengan nama Comparative Fit Index CFI. Nilai NFI dan CFI berkisar antara 0 sampai 1. tetapi suatu model dikatakan fit apabila memiliki nilai NFI dan CFI lebih besar dari 0.9 Bentler, 1992. • Non-Normed Fit Index NNFI NNFI digunakan untuk mengatasi permasalahan yang timbul akibat kompleksitas model. Menurut Kelloway 1998 dalam Didi Achjari 2003 menyatakan bahwa model fit jika nilai NNFI 0.90. • Relative Fit Index RFI RFI digunakan untuk mengukur fit dimana nilainya 0 sampai 1, nilai yang lebih besar menunjukkan adanya superior fit. Menurut Kelloway 1998 dalam Didi Achjari 2003 menyatakan bahwa model fit jika nilai NNFI 0.90. • Comparative Fit Index CFI Suatu model dikatakan fit apabila memiliki nilai CFI lebih besar dari 0.90 Bentler, 1992 dalam Imam Ghozali, 2005. 3 Parsimonious Fit Measures • Parsimony Goodness of Fit Index PGFI PGFI yang diperkenalkan oleh Mulaik et. Al 1998 dalam Imam Ghozali 2005. PGFI telah menyesuaikan adanya dampak dari degree of freedom dan kompleksitas model. Model yang baik apabila memiliki nilai PGFI jauh lebih besar daripada 0.6 Byrne, 1998 dalam Imam Ghozali, 2005. Lain halnya menurut Kelloway 1998 dalam Didi Achjari 2003 nilai PGFI berkisar antara 0 sampai 1, dimana lebih besar nilai tersebut lebih baik. • Parsimony Normed Fit Index PNFI Menurut Kelloway 1998 dalam Didi Achjari 2003 nilai PNFI berkisar antara 0 sampai 1, dimana lebih besar nilai tersebut lebih baik. g Respesifikasi Peneliti seringkali dihadapkan pada hasil uji kesesuaian yang kurang memuaskan, maka dalam kasus ini SEM memberikan alternatif solusi yang dinamakan respesifikasi yang diharapkan mampu meningkatkan kesesuaian model yang sedang diuji. Ada dua pendekatan dalam respesifikasi model, yaitu pertama, ’theory trimming’ Pedhazur, 1982 dalam Untung W. dan Hartini, 2006 yang berusaha menjawab pertanyaan tentang parameter mana yang bisa dihilangkan agar meningkatkan kesesuaian model. Kedua, ’theory building’ Kelloway, 1998 dalam Malla Bahagia, 2007 yang digunakan untuk menjawab pertanyaan mengenai parameter mana yang bisa ditambahkan dalam model untuk meningkatkan kesesuaian. Cara-cara di atas disebut sebagai Lagrange Multiplier Test yang di LISREL dikenal sebagai ’modifications indices’. Dengan kemampuan respesifikasi, maka SEM berbasis kovarians ini memerlukan landasan teori yang kuat confirmatory sehingga ketika harus menambah atau mengurangi parameter akan bisa dijelaskan secara masuk akal dan bisa ditopang dengan teori yang memadai. Holmes-Smith 2000 menjelaskan beberapa alternatif untuk melakukan respesifikasi : • Critical Ratio nilai t Semua parameter dalam suatu model diharapkan agar signifikan. Parameter yang tidak signifikan bisa dihapus secara teknis dilakukan dengan menetapkan parameter tersebut menjadi nol tidak diestimasi lagi. • Standardized Residuals Adanya nilai standardized residual yang besar menandakan adanya mis- spesifikasi dan tingkat kesesuaian yang belum baik. Dengan memperhatikan sumber standardized residual, maka untuk memperbaiki kesesuaian model variabel yang menyebabkannya bisa dihapus atau juga dengan mengestimasi parameter tambahan, perlu didukung oleh teori dan harus masuk akal. Holmes- Smith, 2000 dalam Malla Bahagia, 2007. • Modification Indices Salah satu cara untuk mengetahui adanya mis-spesifikasi adalah melihat besaran modification indices. Menurut Holmes-Smith 2000 dalam Imam Ghozali 2005, nilai modifikasi index yang lebih besar dari 3.84 menunjukkan bahwa chi-square model tersebut akan berkurang drastis semakin kecil kalau parameter yang bersangkutan diestimasi. Modifications indices dalam LISREL merupakan salah satu alternatif terbaik untuk memodifikasi model dan meningkatkan kesesuaian model. Namun harus diperhatikan juga bahwa segala modifikasi walaupun sangat sedikit, harus berdasarkan teori yang mendukung. Beberapa modifikasi model dapat dilakukan dengan cara : • Mengkorelasikan antara dua indikator • Menambah hubungan path antara indikator dan variabel laten • Mengubah indikator dari suatu variabel Setelah melakukan modifikasi tersebut, maka yang seharusnya kita lakukan adalah mempertimbangkan dan mencari justifikasi teori yang kuat terhadap dilakukannya modifikasi tersebut. h Validasi Silang Model Validasi silang model merupakan tahap akhir dari analisis SEM, yaitu menguji fit atau tidaknya model terhadap suatu data baru atau validasi sub- sampel yang diperoleh melalui pemecahan sampel. Validasi silang ini penting apabila terdapat modifikasi yang substansial yang dilakukan terhadap model asli yang dilakukan pada tahap sebelumnya. 2 Uji Kesesuaian Model Uji kesesuaian model bertujuan untuk mengukur dan mengetahui derajat kesesuaian antara model yang dihipotesiskan dengan data yang disajikan berdasarkan pada kriteria seperti pada tabel berikut : Tabel 3.1 Kriteria Uji Kesesuaian Model Indikator Fit Nilai yang Direkomendasikan Evaluasi Model Absolute Fit Probabilitas P 0.05 Tidak Signifikan Normed chi-square X 2 df 2 2 X 2 df 5 Over Fitting Good Fit RMSEA 0.10 0.05 0.01 Good Fit Very Good Fit Outstanding Fit P-value for test of close fit 0.05 Good Fit GFI 0.90 Good Fit AGFI 0.90 Good Fit Comparative Fit NFI 0.9 Good Fit NNFI or Tucker Lewis Index TLI 0.9 Good Fit CFI 0.9 Good Fit RFI 0.9 Good Fit Parsimonious Fit PNFI 0-1 Lebih besar lebih baik PGFI 0-1 Lebih besar lebih baik Sumber : Imam Ghozali Fuad 2005 3 Uji Signifikan Uji signifikan dapat dilakukan dengan cara melihat jalur-jalur pada model pengukuran dan model struktural yang signifikan. Pada model pengukuran, jalur- jalur pengaruh yang dapat dilihat adalah jalur-jalur pengaruh yang menghubungkan antara variabel laten dengan indikatornya variabel manifest, apakah mempunyai tingkat yang signifikan terhadap variabel latennya atau tidak. Uji signifikan pada model pengukuran bertujuan untuk menentukan kemampuan suatu indikator dalam mengukur variabel latennya. Pada model struktural jalur- jalur pengaruh dapat dilihat dari jalur-jalur pengaruh yang menghubungkan antara variabel eksogen dengan variabel endogen dan antara variabel endogen dengan variabel endogen. Untuk mengetahui jalur-jalur hubungan pengaruh dapat dilihat uji koefisien secara parsial. Uji secara parsial terhadap koefisian path pada setiap jalur model pengukuran maupun struktural dapat ditunjukkan dari t- values nilai t sebagai berikut : a. H : Koefisien jalur tidak signifikan b. H 1 : Koefisien jalur signifikan • Jika t hitung t tabel atau t-hitung t-tabel, maka H ditolak dan H 1 diterima. • Jika t hitung t tabel atau t-hitung t-tabel, maka H diterima dan H 1 ditolak.

E. Operasional Variabel Penelitian