5. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung yang dipublikasikan oleh Bursa Efek
Indonesia melalui situs www.idx.co.id, laporan keuangan, buku-buku, jurnal referensi, surat kabar dan literatur ilmiah lainnya yang berkaitan dengan topik
penelitian.
6. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui studi pustaka berupa literatur, jurnal, penelitian terdahulu, dan laporan-laporan yang
dipublikasikan untuk mendapatkan gambaran masalah yang akan diteliti serta melalui data sekunder berupa laporan-laporan yang dipublikasikan oleh Bursa
Efek Indonesia.
7. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif adalah metode analisis dimana data-data yang dikumpulkan, diklasifikasikan, dianalisis dan diinterpretasikan secara objektif
sehingga memberikan informasi dan gambaran mengenai topik yang dibahas.
b. Regresi Linear Berganda
Regresi linear berganda dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen, yaitu Capital Adequacy Ratio X
1
, Loan to Deposit Ratio X
2
, Return on Equity X
3
, Non Performing Loans X
4
dan Firm Size X
5
terhadap
Universitas Sumatera Utara
variabel dependen yaitu Eksposur Fluktuasi Nilai Tukar perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, dengan rumus:
= α +
+ +
+ +
+ e Dimana:
= Eksposur fluktuasi nilai tukar α
= konstanta = Capital Adequacy Ratio
= Loan to Deposit Ratio = Return on Equity
= Non Performing Loans = Firm Size
b
1,2,3,4,5
= Koefisien regresi variable independen e
= error term atau variable yang tidak diteliti. Sebelum melakukan analisis regresi agar didapat perkiraan yang tidak bias
dan efisien maka dilakukan pengujian asumsi klasik.
c. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk memenuhi syarat agar persamaan yang diperoleh dalam penelitian ini dapat diterima secara ekonometrik. Uji asumsi
klasik ini dilaksanakan melalui uji normalitas data, uji multikolonieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Kalau nilai residual
tidak mengikuti distribusi normal, uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali, 2005:110. Menurut Ghozali 2005:110, ”cara untuk
Universitas Sumatera Utara
mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak ada dua, yaitu analisis grafik dan analisis statistik. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat
penyebaran data titik pada sumbu diagonal dan grafik dengan melihat histogram dari residualnya”. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
1 Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2 Jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogram tidak menunjukkan data berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
”Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S”, yang dijelaskan oleh Ghozali
2005:115. Uji K-S dibuat dengan membuat hipotesis: Ho : Data residual berdistribusi normal
Ha : Data residual tidak berdistribusi normal Bila signifikansi 0,05 dengan
α = 5 berarti distribusi data normal dan Ho diterima, sebaliknya bila nilai signifikan 0,05 berarti distribusi data tidak
normal dan Ha diterima.
2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemuka n adanya korelasi antara variabel independen Ghozali, 2005:91.
Hubungan linear antarvariabel inilah yang disebut dengan multikolinearitas Nachrowi, 2006:95. Model regresi yang baik seharusnya tidak ada korelasi antar
Universitas Sumatera Utara
variabel independen. Multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF, serta dengan menganalisis matrik
korelasi variabel-variabel independen. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama
dengan nilai VIF 5.
3. Uji Autokorelasi
Kategori