45
C. Metode Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data yang diperlukan untuk melakukan penelitian ini, peneliti menggunakan dua jenis sumber data yaitu data
sekunder, dan data tersier. Dimana data sekunder didapatkan melalui laporan keuangan tahunan Emiten Syariah yang listing di JII Jakarta
Islamic Index Periode 2009 sampai dengan 2013.
Selain itu, data sekunder didapatkan dari sumber yang sudah menjadi sebuah sumber yang dipercaya. Sesuai dengan jenis data yang
diperlukan yaitu data sekunder, maka metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode studi kepustakaan.
Metode studi kepustakaan yaitu suatu cara yang dilakukan dimana dalam memperoleh data dengan menggunakan cara membaca dan
mempelajari buku-buku serta jurnal – jurnal yang berhubungan dengan
masalah yang dibahas dalam lingkup penelitian ini.
D. Metode Analisis Data
Bedasarkan latar belakang dan tinjauan literature diatas, maka penelitian ini menggunakan beberapa analisis untuk membuktikan hasil
dari literature-literatur sebelumnya, analisis tersebut diantara nya :
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif kuantitatif merupakan analisis data yang dilakukan untuk mengetahui dan menjelaskan variabel yang diteliti
berupa angka-angka sebagai dasar untuk berbagai pengambilan
46
keputusan, dimana dalam penelitian ini terdiri dari rata-rata, stamdar deviasi, minimum dan maksimum
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen
secara bersama-sama simultan ataupun secara parsial.untuk
mengetahui variabel independen yang mempengaruhi secara signifikan terhadap Debt To Equity Ratio pada emiten syariah di Bursa Efek
Indonesia yaitu profitabilitas ROA, struktur aktiva, ukuran perusahaan size, sales growth, dan likuditas digunakan persamaan
umum regresi linear berganda atas empat variabel bebas terhadap sebuah variabel tidak bebas model umum regresi berganda, yaitu :
Keterangan :
LEV : Tingkat Hutang Debt to Equity Ratio
α : Konstanta
β
1
PROF : Profitabilitas ROA
β
2
STR : Struktur Aktiva
β
3
SIZE : Firm Size Ukuran Perusahaan
β
4
SG : Sales Growth
β
5
LIQ : Likuiditas
ε : Variabel Residual Tingkat Kesalahan
47
2.1 Uji Asumsi Klasik
Penggunaan uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui dan menguji kelayakan atas model regresi yang digunakan pada penelitian
ini. Tujuan lainnya untuk memastikan bahwa di dalam model regresi yang digunakan mempunyai data yang terdistribusikan secara normal,
bebas dari autokorelasi, multikolinieritas serta heterokedastisitas.
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi
normal. Untuk melihat normalitas residual menggunakan grafik histrogram yang membandingkan antara data observasi dengan
distribusi yang mendekati distribusi normal. Jika data menyebar sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal dan
mengikuti arah garis diagonal atau garis histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memiliki
asumsi normalitas Ghozali, 2011. Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji ini adalah
sebagai berikut : 1.
Normal Probability Plot Normal P-P Plot Menurut Ghozali 2011, metode yang lebih handal adalah
dengan melihat Normal Probability Plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal
akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data
48
residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi
data residual
normal, maka
garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
2. Kolmogorov-Smirnov
Uji normalitas menggunakan uji statistik non parametric Kolmogorov-Smirnov merupakan uji normalitas menggunakan
fungsi distribusi kumulatif. Nilai residual terstandarisasi berdistribusi normal jika nilai sig.2 tailed 0,05 Ghozali,
2011.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada kolerasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari
autokolerasi Ghozali, 2011. Untuk menguji ada tidaknya gejala autokorelasi maka dapat
dideteksi dengan uji Durbin-Waston DW test. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi maka berikut ini adalah tabel
autokorelasi Durbin-Waston
49
Tabel 3.3 Posisi Angka Durbin Watson
Hipotesis Nol Keputusan
Jika Tidak ada
autokorelasi positif
Tolak 0 dw dl
Tidak ada autokorelasi
positif Tidak ada
kesimpulan dl dw du
Tidak ada korelasi negative
Tolak 4-dl dw
4 Tidak ada korelasi
negative Tidak ada
kesimpulan 4-du dw
4-dl Tidak ada
autokorelasi, positif atau
negative Tidak terjadi
autokorelasi du dw 4-
du
c. Uji Multikolinieritas
Uji mulitikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi antar
variabel independen Ghozali, 2011
Deteksi ada tidaknya multikolinieritas dalam model regresi adalah dilihat dari besaran VIF Variance Inflation Factor dan
tolerance. Regresi bebas dari masalah mutikolinieritas jika nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0.1 Ghozali, 2011.
50
d. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik
adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedatisitas.
Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat dari ada atau tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot. Jika ada
pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka
mengidentifikasikan bahwa telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan
dibawah angka 0 nol pada sumbu Y, maka terjadi tidak terjadi heteroskedastisitas. Ghozali, 2011.
Salah satu kelemahan pengujian secara grafik adalah tidak jarang kita ragu terhadap pola yang ditunjukkan grafik. Keputusan
secara subkjektif tentunya dapat mengakibatkan perbedaan keputusan antara satu orang dengan lainnya. Oleh karena itu,
dibutuhkan uji formal untuk memutuskannya. Uji formal yang digunakan menggunakan uji glejser. Menurut Ghozali 2011, uji
glejser melihat
apakah model
regresi terjadi
masalah heterokedastisitas dengan cara melihat nilai sig. dengan kriteria
pengambilan keputusan sebagai berikut :
51
1. Tidak terjadi heterokedastisitas, jika nilai sig alpha 0,05
2. Terjadi heterokedastisitas, jika nilai sig alpha 0,05
3. Uji Hipotesis
Kategori