56
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah laporan tahunan perusahaan manufaktur yang menjadi sampel penelitian.Laporan tahunan
perusahaan diperoleh dari website Bursa Efek Indonesia.
3.6 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini yaitu metode dokumentasi. Metode dokumentasi adalah metode pengumpulan data yang dilakukan
dengan mengumpulkan data sekunder serta informasi-informasi yang digunakan dalam penelitian yang berasal dari dokumen.Pengumpulan data
yang dilakukan dengan mendownload dariwww.idx.co.id untuk memperoleh data mengenai laporan tahunan perusahaan manufaktur sesuai dengan periode
pengamatan.
3.7 Metode Analisis Data
Data penelitian ini dianalisis dan diuji dengan uji statistik yaitu statistik desktiptif, uji asumsi klasik, dan analisis regresi untuk pengujian hipotesis
penelitian.
3.7.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui tingkat kepemilikan manajerial, investment opportunity set, profitabilitas dan nilai
perusahaan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Pengukuran statistik deskriptif ini meliputi jumlah sampel, nilai
minimum, nilai maksimum,mean, dan standar deviasi. Minimum digunakan untuk mengetahui jumlah terkecil yang bersangkutan
Universitas Sumatera Utara
57
bervariasi dari rata-rata. Maksimum digunakan untuk mengetahui jumlah terbesar data yang bersangkutan. Standar deviasi digunakan
untuk mengetahui seberapa besar data bersangkutan bervariasi dari rata- rata.
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik ini bertujuan untuk mengetahui dan menguji kelayakan atas model regresi yang digunakan dalam ini.Pengujian ini
juga dimaksudkan untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan berdistribusi normal dan di dalam model regresi yang digunakan tidak
terdapat multikolinearitas.Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas dan uji autokolerasi.
3.7.2.1 Uji Normalitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresivariabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi
normal atautidak, nilai residualnya mempunyai distribusi normal atau tidak.Data yang baik adalah data yang berdistribusi normal.
Uji normalitas dilakukan dengan tiga pendekatan yaitu pendekatan histogram, pendekatan grafik, dan pendekatan
Kolmogorov-Smirnov. Pendekatan histogram menguji normalitas dengan kurva normal yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri khusus,
salah satunya yaitu memiliki mean, median, dan modus yang sama.
Universitas Sumatera Utara
58
Data yang normal akan terlihat pada grafik histogram yang berbentuk lonceng Situmorangdan Lufti, 2012. Pendekatan
grafik yaitu dengan melihat scatter plot terlihat titik mengikuti data disepanjang garis diagonal yang berarti data tersebur
berdistribusi normal.Pendekatan Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk menilai apakah data yang disepanjang garis diagonal
berdistribusi normal. Jika nilai signifikansi 0,05 maka data berdistribusi normal.
3.7.2.2 Uji Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam modelregresi ditemukan adanya korelasi antara variabel
bebas.Untuk mendeteksiada tidaknya multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat toleransi variabel dan variance
inflation factorVIF. Ketentuan suatu model regresi tidak terdapat gejala multikolinearitas adalah jika nilai Variance
Inflation Factor VIF 10 dan Tolerance 0,1.
3.7.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu
pengamatan ke pengamatan lain Ghozali, 2013. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi
Universitas Sumatera Utara
59
heterokedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas yaitu dengan melihat grafik plot antara nilai
prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya pola tertentu pada
grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y
prediksi – Y sesungguhnya yang telah di – studentized. Dasar analisis : a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada
membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi
heterokedastisitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak
terjadi heterokedastisitas.
3.7.2.4 Uji Autokorelasi
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam modelregresi linier ditemukan adanya korelasi antar kesalahan
penggangu pada periode t dengan kesalahan penggangu pada periode t-1.
Autokorelasi terjadi karena penelitian yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya Ghozali,2013.
Metode untuk mendeteksi autokorelasi ada empat yaitu, metode grafik, metode Runs Test, percobaan d dari Durbin-Watson, dan The
Breusch-Golfrey. Model regresi dikatakan bebas dari autokorelasi
Universitas Sumatera Utara
60 jika nilai hitung berada diantara nilai tabel dan 4 – nilai tabel du
dw 4 – du.
3.7.3Analisis Regresi
Data yang telah dikumpulkan kemudian dianalisis dengan menggunakan alat analisis statistik yakni:
1. Analisis regresi linier berganda
Penelitian ini memiliki satu variabel dependen yaitu nilai perusahaan dan variabel independen terdiri dari kepemilikan manajerial, ,kebijakan
deviden,investment opportunity set, likuiditas, solvabilitas dan profitabilitas. Maka dapat dibuat persamaan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+b
4
X
4
+b
5
X
5
+b
6
X
6
+e
keterangan : Y
: Nilai perusahaan a
: Harga Konstan e
: disturbance erorr b
1
, b
2
, b
3
: Koefisien regresi X
1
: Kepemilikan Manajerial X
2
: Kebijakan Deviden X
3
: Investment Opportunity Set X
4
: Likuiditas X
5
: Solvabilitas
Universitas Sumatera Utara
61
X
6
: Profitabilitas
3.7.4 Pengujian Hipotesis 3.7.4.1 Uji Simultan Uji F
Uji F digunakan untuk menguji signifikansi koefisien regresi secara keseluruhan dan pengaruh variabel bebas secara bersama
– sama. Ketentuan yang digunakan dalam Uji F yaitu : a. Apabila F hitung F tabel maka Ha diterima dan H
ditolak artinya tidak ada pengaruh antara variabel bebas secara simultan terhadap variabel terikat.
b. Apabila F hitung F tabel maka Ha diterima dan H ditolak artinya ada pengaruh antara variabel bebas secara
simultan terhadap variabel terikat. Jika signifikansi F lebih kecil dari α 0,05 maka dapat diakatakan bahwa ada pengaruh yang
signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat secara simultan.
3.7.4.2 Uji Parsial Uji t
Uji statistik t dalam penelitian ini digunakan untuk menguji signifikansi koefisien variabel bebas dalam memprediksi
variabel terikat. Tingkat signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 0,05. Ketentuan yang digunakan dalam uji t
yaitu :
Universitas Sumatera Utara
62
1. Jika t
hitung
t
tabel
atau probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi Sig. 0,05, maka variabel independen
secara parsial berpengaruh sigifikan terhadap variabel dependen. 2.
Jika t
hitung
t
tabel
atau probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi Sig. 0,05, maka variabel independen
secara parsial tidak berpengaruh sigifikan terhadap variabel dependen.
3.7.4.3 Uji R
2
atauKoefisien Determinasi
Menurut Ghozali 20011:87 Koefisien determinasi R2 pada intinyamengukur seberapa jauh kemampuan model dalam
menerangkan variasi variabeldependen. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independendalam
menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekatisatu berarti varibel-variebel indenpenden memberikan
hampir semua informasiyang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Secara umumkoefisien determinasi
untuk data silang crsoss section relatif rendah karenaadanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan,
sedangkan untukdata runtut waktu time siries biasanya memiliki nilai koefisien determinasi yangtinggi.Menurut
Ghozali 20011:87 kelemahan koefisien determinasi adalah
Universitas Sumatera Utara
63
biasterhadap jumlah variabel independen yang dimaksudkan ke dalam model. Olehkarena itu dianjurkan untuk menggunakan
nilai Adjusted R2 pada saatmengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R2 nilai Adjusted R2dapat naik dan turun
apabila satu variabel independen ditambah kedalam model.
Universitas Sumatera Utara
64
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskriptif Penelitian
