74 series Nachrowi dan Usman, 2006
, dengan menggunakan laporan keuangan periode 2009-2013.
Data panel terdiri dari 2 dua yaitu balance panel dan unbalance panel. Balance panel terjadi jika panjang waktu untuk setiap unit cross section sama
sedangkan unbalance panel terjadi jika panjang waktu untuk setiap unit cross section berbeda. Dalam analisis model penelitian data panel ada beberapa
pendekatan yaitu pendekatan kuadrat terkecil pooled least square, pendekatan efek tetap fixed effect, serta pendekatan efek acak random
effect. Dari ketiga pendekatan ini dilakukan uji untuk mancari pendekatan mana yang lebih baik untuk regresi yang digunakan. Penelitian ini
menggunakan pendekatan ilmu akuntansi, statistika dan ilmu ekonomi dimana pendekatan ilmu ini dilakukan untuk mendapatkan hasil data
penelitian yang baik.
D. Metode Pengumpulan Data
1. Data Sekunder
Data Sekunder adalah data yang didapat dan disimpan oleh orang lain yang biasanya merupakan data masa laluhistorical. Data sekunder
didapat dari observasi tidak langsung, yaitu dilakukan dengan membuka website
dari objek
yang diteliti
yaitu www.idx.com
dan www.finance.yahoo.co.id, sehingga dapat diperoleh laporan keuangan,
gambaran umum perusahaan dan harga saham perusahaan serta
75 perkembangannya yang kemudian digunakan untuk penelitian. Pemilihan
dalam pengambilan
data menggunakan
www.idx.com dan
www.finance.yahoo.co.id dikarena lebih mudah dalam mencari data perusahaan karena sudah tersedia dalam kurun waktu yang diperlukan dan
lebih up to date sehingga memudahkan peneliti.
2. Studi Dokumentasi
Studi dokumentasi merupakan suatu teknik pengumpulan data dengan menghimpun dan menganalisi dokumen-dokumen, baik dokumen tertulis,
gambar, maupun elektronik. Studi dokumentasi tidak sekedar mengumpulkan dan menuliskan ataumelaporkan dalam bentuk kutipan
tentang sejumlah dokumen, namun yang dilaporkan adalah hasil analisis terhadap dokumen - dokumen tersebut.
E. Metode Analisis Data
1. Teknik Analisis Data
Analisis ini dilakukan secara kuantitatif dengan bantuan statistik dan ekonometrika, dalam penelitian ini teknik analisis data yang digunakan
adalah analisis data panel yang merupakan gabungan dari data cross section dan time series,
ada dua buah teknik yang biasanya digunakan untuk membuat model dari data panel yaitu Metode Efek Tetap The
Fixed Effect dan Model Efek Random The Random Effect Nachrowi dan Usman, 2006
. Teknik analisis tersebut sesuai untuk menggambarkan
76 atau mendeskripsikan keterkaitan antara beberapa variabel dan dapat
melihat fluktuasi keuntungan satu perusahaan pada periode waktu tertentu dan perbedaan keuntungan beberapa perusahaan pada suatu waktu.
Uji regresi data panel ini digunakan untuk menganalisis pengaruh antara ukuran perusahaan, book to market, beta, dan earning terhadap
kondisi financial distress serta bersama-sama mempengaruhi return saham perusahaan pada perusahaan sektor manufaktur yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia periode 2009-2013. Untuk membantu penelitian, peneliti akan menggunakan software pengolah data keuangan, Software
Eviews version 7.1 untuk menjelaskan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen melalui data panel. Software Microsoft
Excel juga dipakai untuk mempermudah pengelolaan data seperti pembuatan grafik, tabel, perhitungan beta dan lain-lain.
Penggunaan data panel dalam sebuah observasi mempunyai beberapa keuntungan yang diperoleh. Pertama, data panel yang merupakan
gabungan dua data time series dan cross section mampu menyediakan data yang lebih banyak sehingga akan lebih menghasilkan degree of
freedom yang lebih besar. Kedua, menggabungkan informasi dari data time series dan cross section dapat mengatasi masalah yang timbul ketika
ada masalah penghilangan variabel omitted-variabel. Menurut Baltagi 2005 beberapa keuntungan menggunakan data
panel adalah sebagai berikut:
77 a.
Analisis data panel memiliki kontrol terhadap heterogenitas data individual dalam suatu periode waktu.
b. Analisis data panel menyajikan data yang lebih informatif, bervariasi,
memiliki kolinearitas antar variabel yang kecil, memiliki derajat kebebasan yang lebih besar, dan lebih efisien.
c. Analisis data panel lebih tepat dalam mempelajari dinamika
penyesuaian dynamics of change. d.
Analisis data panel lebih baik mengidentifikasikan dan mengukur pengaruh-pengaruh yang secara sederhana tidak dapat terdeteksi
dalam data time series dan cross section saja. e.
Model analisis data panel digunakan untuk membuat dan menguji model perilaku yang lebih komplek dibanding analisis data time
series murni atau cross section murni. f.
Data panel mikro yang dikumpulkan pada skala individu, perusahaan, dan rumahtangga dapat lebih akurat diukur dari pada variabel yang
sama yang diukur padatingkat makro. g.
Analisis data panel dalam level makro memiliki time series yang lebih panjang tidak seperti masalah jenis distribusi yang tidak standar
dari unit root test dalamanlisis data time series. Model Regresi Data Panel dalam penelitian ini adalah:
Y
it
= α + β
1
X
1it
+ β
2
X
2it
+ β
3
X
3it
+ …… + e
it
Dimana:
78 Y
it
= Variabel dependen ke-i dan waktu ke t α
= Konstanta X
1 … dst
= Variabel independen β
1...5
= Koefisien regresi masing-masing variabel independen e
= Error tern it
= Perusahaan x Waktu Sesuai dengan tujuan penelitian yang telah diuraikan sebelumnya
maka dalam penelitian ini dipergunakan 2 dua model. Model pertama melihat pengaruh size, book to market BtM, beta, dan earning terhadap
financial distress. Sedangkan pada model kedua akan melihat pengaruh size, book to market, beta, earning, dan financial distress terhadap return
saham perusahaan. Untuk pengelolahan data, digunakan regresi. Untuk melihat pengaruh
log Ukuran Perusahaan , book to market BM ,beta,dan earning terhadap financial distress digunakan regresi sebagai berikut:
ZScore
it
= α + β
1
log SIZE
it
+ β
2
BtM
it
+ β
3
beta
it
+ β
4
earning
it
+ e
Dimana: Zscore
it
= Variabel dependen bankruptcy risk ke-i dan waktu ke t α
= Konstanta Log SIZE
= Variabel independen 1 Log Ukuran Perusahaan BtM
= Variabel independen 2 Book to Market Beta
= Variabel independen 3 beta saham Earning
= Variabel independen 4 Earning per Share β
1...5
= Koefisien regresi masing-masing variabel independen
79 e
= Error term t
= Waktu i
= Perusahaan Sedangkan return saham diregresikan terhadap perhitungan
bankrupty risk ZScore, log Ukuran Perusahaan SIZE, book to market BtM, beta, dan earning perusahaan tersebut. Persamaan regresi yang
dipergunakan sebagai berikut:
Ret
it
= α + β
1
log SIZE
it
+ β
2
BtM
it
+ β
3
beta
it
+ β
4
earning
it
+ β
5
Z-score + e
Dimana: Ret
it
= Variabel dependen Return saham ke-i dan waktu ke t α
= Konstanta Log SIZE
= Variabel independen 1 Log Ukuran Perusahaan BtM
= Variabel independen 2 Book to Market Beta
= Variabel independen 3 beta saham Earning
= Variabel independen 4 Earning per Share Z-score
= Variabel independen 5 bankruptcy risk β
1...5
= Koefisien regresi masing-masing variabel independen e
= Error term t
= Waktu i
= Perusahaan
80 Untuk mengestimasi parameter model dengan data panel, terdapat
beberapa teknik yang ditawarkan Nachrowi dan Usman, 2006 , yaitu
sebagai berikut: 1
Model Common Effect Ordinary Least Square Model ini merupakan model yang paling sederhana. Dalam
estimasinya diasumsikan bahwa setiap unit individu memiliki intersep dan slope yang sama tidak ada perbedaan pada dimensi
kerat waktu. Dengan kata lain, regresi panel data yang dihasilkan akan berlaku untuk setiap individu Bambang, Juanda dan Junaidi,
2012 . Secara sistematis Model Common dinyatakan sebagai berikut:
Y
it
= α + βX
it
+ ε
it
; i = 1, 2, ….., N; t = 1, 2, ….., T Dimana:
Y
it
= variabel terikat untuk individu ke-i dan waktu ke t α
= Konstanta β
= Koefisien regresi masing-masing variabel independen X
it
= variabel bebas untuk individu ke-i dan waktu ke t N
= banyaknya observasi T
= banyaknya waktu ε
it
= galat unit cross-sectional ke-i dan unit waktu ke-t
2 Model Efek Tetap The Fixed Effect Model
Model Efek Tetap The Fixed Effect Model adalah model regresi pada data panel yang didapatkan dengan asumsi bahwa unit cross
81 section dan time series yang digunakan dalam model sudah diketahui
terlebih dahulu. MET dalam penelitian ini memiliki konstanta yang bervariasi pada unit cross section dan koefisien konstanta yang
mengasumsikan bahwa perbedaan pengaruh dari unit cross section dan time series tercermin dari konstanta yang berbeda-beda.
Secara matematis model MET dinyatakan sebagai berikut Nachrowi dan Usman, 2006
: Y
it
= α + βX
it
+ βW
2t
+
3
W
3t
+...... +
n
W
nt
+
2
Z
i2
+
3
Z
i3
+...... +
T
Z
iT
+
it
Dimana: Y
it
= variabel terikat untuk individu ke-i dan waktu ke t X
it
= variabel bebas untuk individu ke-i dan Waktu ke-t
W
it
dan Z
it
variabel dummy yang didefinisakan sebagai berikut: 1 ; untuk individu i; i = 1, 2, ..., N
0 ; lainnya. 1 ; untuk individu i; i = 1, 2, ..., T
0 ; lainnya. Dari model di atas terlihat bahwa model Fixed effect adalah sama
dengan regresi yang menggunakan dummy variabel sebanyak variabel bebas, sehingga dapat diestimasi dengan Ordinary Least Square
W
it
=
Z
it
=
82 OLS. Dengan menggunakan OLS maka akan diperoleh estimator
yang tidak bias dan konsisten. Model diatas telah ditambahkan sebanyak N-1 + T-1 variabel
boneka dan menghilangkan dua sisanya untuk menghindari kolinearitas sempurna antar variabel penjelas. Dengan menggunakan
model ini, maka akan diperoleh derajat kebebasan sebesar NT-2 – N-
1 – T-1 atau NT-N-T. Penambahan variabel boneka pada fixed
effect dapat mempengaruhi keefisienan dari parameter yang diestimasi.
3 Model Efek Random The Random Effect Model
Model ini disebut juga model komponen eror Error Component Model. Sama seperti model efek tetap, model ini juga
memungkinkan terjadi perbedaan nilai parameter intersep dan koefisien berbeda anta daerah dan antar waktu, namun diekspresikan
dalam eror. Pada model ini gangguan diasumsikan bersifat acak untuk seluruh populasi.
Secara matematis model MER dinyatakan sebagai berikut Nachrowi dan Usman,2006
: Y
it
= α + βX
it
+
it
;
ε
it
= u
i
+ v
t
+ w
it
Dimana : u
i
= komponen error cross-section v
t
= komponene error time series
83 w
it
= komponen error gabungan Adapun asumsi yang digunakan untuk komponen error adalah
u
i
~ N 0,σ
u 2
; v
t
~ N 0,σ
v 2
; w
it
~ N 0,σ
w 2
Dalam model efek acak, efek rata-rata dari data cross section dan time series diintreprestasikan dalam intercept. Sedangkan deviasi
efek secara random untuk data time series diprestasikan dalam vt dan deviasi untuk data cross section dinyatakan dalam ut.
Model ini juga mengasumsikan bahwa error secara individu tidak saling berkolerasi, begitu juga dengan error kombinasinya.
Dengan menggunakan model ini maka kita dapat menghemat pemakaian derajat kebebasan dan tidak mengurangi jumlah seperti
pada fixed effect model. Hal ini berimplikasi pada parameter hasil estimasi akan menjadi efisien.
2. Tahap Analisis Data
