Teknik Pengumpulan Data Teknik Analisis dan Uji Hipotesis

39

3.3. Teknik Pengumpulan Data

3.3.1. Jenis Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang diambil untuk memperoleh bahan atau keterangan data dengan cara mempelajari serta mencatat dari data dokumen dan laporan keuangan dari masing–masing perusahaan yang diserahkan dari BEI. Adapun data sekunder yang diambil, meliputi: 1. Data perkembangan kebijakan hutang perusahaan Property dan Real Estate yang diteliti yaitu periode 2005 – 2008. 2. Laporan keuangan perusahaan Property dan Real Estate yang diteliti per 31 Desember selama periode 2005 – 2008.

3.3.2. Sumber Data

Dalam penelitian ini data sekunder tersebut berupa laporan keuangan Property dan Real Estate Tahun 2005-2008 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, selama 4 tahun ICMD Indonesia Capital Market Directory.

3.3.3. Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang pergunakan dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi. Teknik pengumpulan data secara dokumentasi adalah pengambilan data yang diperoleh melalui dokumen – dokumen dengan cara mencari dan mengumpulkan data dengan mengambil data – 40 data yang sudah dipublikasikan oleh pemerintah, industri atau sumber – sumber individual. Data ini diambil atau digunakan sebagian dari data yang telah di catat atau dilaporkan.

3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis

3.4.1. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak, untuk mengetahuinya dapat dilakukan dengan metode Komolgorov Smirnov Sumarsono 2004:40. Pedoman dalam mengambil keputusan adalah: a. Nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5, maka distribusi adalah tidak normal. b. Nilai signifikan nilai probabilitas lebih dari 5, maka distribusi adalah normal.Sumarsono, 2004:43.

3.4.2. Uji Asumsi Klasik

Persamaan regresi linier berganda harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t tidak boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE, maka harus di penuhi diantaranya tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier berganda, yaitu : a. Tidak boleh ada autokorelasi. b. Tidak boleh ada multikolinieritas 41 c. Tidak boleh ada heterokedastisitas. Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bias. 1. Multikolinieritas Tujuan uji multikolinieritas adalah menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. karena dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi apakah terjadi multikolinieritas atau tidak, dapat digunakan uji multikolinieritas. Ghozali, 2006: 91. Menurut Ghozali 2006: 91, deteksi adanya multikolinieritas adalah multikolinieritas dapat dilihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen terikat dan diregres terhadap variabel independen lainnya.tolerance mengukur nilai variabilitas variabel inpenden yang dipilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama nilainya dengan VIF tinggi karena VIF = 1 Tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adannya multikolinieritas adalah nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. 42 2. Heterokedastisitas Tujuan uji ini heterokedastisitas adalah menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Diantara cara untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas adalah menggunakan Uji Glejser Ghozali, 2006: 108. Menurut Ghozali 2006: 108, deteksi adanya heterokedastisitas adalah : - Nilai probabilitas 5 tidak mengandung adanya heterokedastisitas. Nilai probabilitas 5 mengandung adanya heterokedastisitas 3. Autokorelasi Tujuan uji autokorelasi ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara korelasi penganggu pada tahun ini dengan periode tahun sebelumnya. Untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin Watson. Ghozali, 2006: 95. 43 Untuk mendiagnosa adanya autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watson uji DW dengan ketentuan sebagai berikut : Tabel 3.1 : Kriteria Uji Durbin Watson Nilai d Kesimpulan 0 d d Ada autokorelasi positif L d L ≤ d ≤ d Tidak ada kesimpulan U d U d 4-d Tidak ada autolorelasi U 4-d U ≤ d ≤ 4-d Tidak ada kesimpulan L 4-d L Ada autokorelasi negatif d 4 Gambar 3.1 : Kurva Uji Autolorelasi

3.4.3. Teknik Analisis

Teknik analisa yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda. Dikarenakan dalam analisis pemilihan regresi linier berganda dapat menerangkan ketergantungan satu variabel terikat Y yaitu Kebijakan Hutang dengan satu atau lebih variabel bebas X, yang meliputi empat variabel bebas yaitu DPR, AS, Profitability dan Free Cash Flow. Ada autokorelasi positif Daerah keragu- raguan Daerah keragu- raguan Ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada autokorelasi negatif dL dU 4-dU 4-dL 4 44 Sesuai dengan tujuan dan hipotesis yang diajukan peneliti, maka kaitan antara variabel penelitian dapat digunakan kedalam model sebagai berikut : Y = β + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + e i Keterangan : Y : Kebijakan Hutang X 1 : Dividend Payout X 2 : Asset Structure X 3 : Profitabilitas X 4 : Free Cash Flow β : Konstanta β 1 , β 2 , : Koefisien Regresi e i

3.4.4. Uji Hipotesis

: Variabel Pengganggu

a. Uji kecocokan model