Metode Analisis Data METODOLOGI PENELITIAN

sama dalam berbagai kurun waktu. Dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu sehingga perilaku data antar perusahaan diasumsikan sama dalam berbagai kurun waktu. Pada dasarnya model common effect sama seperti OLS dengan meminimumkan jumlah kuadrat, tetapi data yang digunakan bukan data time series atau data cross section saja melainkan data panel yang diterapkan dalam bentuk pooled. Bentuk untuk model ordinary least square adalah: b. Metode Fixed Effect Model FEM Model Fixed Effect adalah teknik mengestimasi data panel dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep. Pengertian Fixed Effect ini didasarkan adanya perbedaan intersep antara perusahaan namun intersepnya sama antar waktu time in variant. Disamping itu, model ini juga mengasumsikan bahwa koefisien regresi slope tetap antar perusahaan dan antar waktu. Salah satu cara paling sederhana untuk mengetahui perbedaan adalah dengan mengasusmsikan bahwa intersep adalah berbeda antar perusahaan sedangkan slopenya tetap sama antar perusahaan. Pendekatan dengan variabel dummy ini dikenal dengan sebutan fixed Y it = β + β 1 X 1it + β 2 X 2it + Ɛ it Effect Model atau least square dummy LSDV atau disebut juga covariance model. Persamaan dengan menggunakan Fixed Effect Model dapat ditulis dalam bentuk sebagai berikut: c. Metode Random Effect Model REM Random effect model merupakan metode estimasi model regresi data panel dengan asumsi koefisien slope dan intercept berbeda antar individu dan antar waktu random effect. Terdapatnya variabel dummy di dalam fixed effect model bertujuan untuk mewakili ketidaktahuan tentang model yang sebenarnya. Namun, ini juga membawa konsekuensi berkurangnya derajat kebebasan degree of freedom yang pada akhirnya mengurangi efisiensi parameter. Masalah ini bisa diatasi dengan menggunakan variabel gangguan error term yang dikenal dengan metode Random Effect.. Model ini akan mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Model yang tepat digunakan untuk mengestimasi Random Effect adalah Generalized Least Square GLS sebagai estimatornya, karena dapat meningkatkan efisiensi dari least square. Y it = β + β 1 X 1it + β 2 X 2it + β 3 X 3it + β 4 D 1i + β 5 D 2i +…..+ Ɛi t Persamaan dengan menggunakan Random Effect Model dapat ditulis dalam bentuk sebagai berikut: Dimana : ui~ N 0, σu2 = komponen cross section error vt~ N 0, σv2 = komponen time series error wit~ N 0, σw2 = komponen error kombinasi 2. Pemilihan Model Data Panel Untuk memilih model mana yang paling tepat digunakan untuk pengolahan data panel, maka terdapat beberapa pengujian yang dapat dilakukan, antara lain: 14 a. Uji Chow Uji Chow adalah pengujian untuk memilih apakah model digunakan pooled least square model atau fixed effect model. Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: H = Pooled Least Square Model PLS Common Effect Ha = Fixed Effect Model FEM 14 Ibid, hlm. 362. Y it = α1 + bjXj it + Ɛit dengan Ɛit = ui + vt + wit Dasar penolakan terhadap hipotesis di atas adalah dengan membandingkan perhitungan F statistic dengan F tabel. Perbandingan dipakai apabila hasil F hitung dari F tabel, maka H0 ditolak yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect model. Sebaliknya, jika F hitung dari F tabel, maka Ho diterima dan model yang lebih tepat digunakan adalah common effect model. 15 Perhitungan F statistic untuk Uji Chow dapat dilakukan dengan rumus: Dimana: RRSS = Restricted residual sums of square error dari model common effect URSS = Unrestricted residual sums of squares dari model fixed effect N = Jumlah individual cross section T = Jumlah series waktu time series K = Jumlah variabel independen dan dependen 15 Gujarati, N Damoda r dan Dawn C Porter, “ Basic Econometrics”, Fifth Edition, Mc Graw Hill International edition, Singapore, 2009, hlm. 278. F = − N − �. − � − � Sedangkan F tabel didapat dari: b. Uji Hausman Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model fixed effect atau random effect lebih tepat digunakan dalam regresi data panel. Uji ini dikembangkan oleh Hausman dengan didasarkan pada ide bahwa LSDV di dalam model fixed effect dan GLS adalah efisien sedangkan model OLS adalah tidak efisien, di lain pihak alternatifnya metode OLS efisien dan GLS tidak efisien. Karena itu uji hipotesis nolnya adalah hasil estimasi keduanya tidak berbeda sehingga uji hausman bisa dilakukan berdasarkan perbedaan estimasi tersebut. Pengujian dilakukan dengan hipotesis berikut: 16 H : Random Effect Model H a : Fixed Effect Model Jika chi-square hitung chi-square tabel berarti H ditolak, artinya model yang digunakan adalah fixed effect model. Jika chi- 16 Agus Widarjono, “Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya: Disertai Panduan Eviews”, Edisi Keempat, Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2013, hlm. 364. F-tabel = α : df n-1, nt-n-k square hitung chi square tabel berarti H 1 ditolak, artinya model yang digunakan adalah fixed effect model. 17 3. Uji Statistik a. Uji R 2 Koefisien Determinasi Koefisien determinasi adalah salah satu nilai statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui ada hubungan pengaruh antara dua variabel. Nilai koefisien determinasi menunjukkan persentase variasi nilai variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang dihasilkan. Nilai R 2 pada suatu persamaan regresi menunjukkan hubungan pengaruh variabel Y sebagai variabel dependen dan variabel X sebagai variabel independen dari hasil perhitungan tertentu. 18 Besarnya koefisien determinasi adalah 0 sampai dengan 1. Semakin mendekati nol besarnya koefisien determinasi R 2 suatu persamaan regresi, semakin kecil pula pengaruh semua variabel independen terhadap nilai variabel dependen, dengan kata lain semakin kecil kemampuan model dalam menjelaskan perubahan nilai variabel dependen. Sebaliknya semakin mendekati satu besarnya koefisien 17 Gujarati, N Damodar dan Dawn C Porter, “ Basic Econometrics”, Fifth Edition, Mc Graw Hill International edition, Singapore 2009, hlm. 605. 18 Algifari, “Analisis Regresi Teori, Kasus, dan “olusi edisi 2 , Yogyakarta : BPFE-Yogyakarta, 2013, hlm. 45 determinasi R 2 suatu persamaan regresi, semakin besar pula pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen, dengan kata lain semakin besar kemampuan model yang dihasilkan dalam menjelaskan perubahan nilai variabel dependen. 19 Hal ini juga berlaku pada Adjusted R 2 di mana semakin mendekati angka 1 maka akan semakin baik. Adapun yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai Adjusted R 2 pada saat mengevaluasi model regresi terbaik. Tidak seperti R 2 , nilai Adjusted R 2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model. Koefisien determinasi R 2 memiliki kesalahan, yaitu bias terhadap jumlah varaibel bebas yang dimasukkan dalam model regresi dimana setiap penambahan satu variabel bebas dan jumlah pengamatan dalam model akan meningkatkan nilai R 2 meskipun variabel yang dimasukkan tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel tergantungnya. Untuk mengurangi kesalahan kelemahan tersebut maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, adjusted R 2 . Koefisien determinasi yang telah disesuaikan berarti bahwa koefisien tersebut telah dikoreksi dengan memasukan jumlah variabel dan ukuran sampel yang digunakan. Dengan mengunakan koefisien determinasi yang disesuaikan maka nilai koefisien 19 Ibid, hlm. 68 determinasi yang disesuaikan itu dapat naik atau turun oleh adanya penambahan variabel baru dalam model. b. Uji Signifikansi secara Simultan Uji F Untuk menyimpulkan apakah model masuk dalam kategori cocok fit atau tidak, kita harus membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel dengan derajat bebas: df: α, k-1, n, k, dimana k adalah jumlah variabel independen dan dependen dan n adalah jumlah pengamatan ukuran sampel. Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai F hitung F tabel, maka H ditolak dan H 1 diterima yang berarti bahwa variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, tetapi jika F hitung F tabel, maka H diterima dan H 1 ditolak yang berarti bahwa variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. 20 Uji statistik F pada dasarnya menunjukan apakah variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh yang secara bersama-sama terhadap variabel dependenterikat. 20 Suliyanto, “Ekonometrika Terapan Teori dengan SPSS” , Yogyakarta: CV Andi Offset ,2011, hlm. 61- 62. Langkah —langkah yang harus dilakukan pada uji-F yaitu dengan pengujian hipotesis : 1 H : βi = 0, artinya variabel bebas independen tidak terdapat pengaruh signifikan terhadap variabel terikat dependen 2 H a : βi ≠ 0, artinya variabel bebas independen terdapat pengaruh signifikan terhadap variabel terikat dependen. Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria bila nilai F hitung daripada F tabel atau tingkat signifikansinya lebih kecil dari 5 α : 5 = 0.05 maka hal ini menunjukkan bahwa Hₒ ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa variabel independen mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen secara simultan. c. Uji Parsial Uji Statistik t Uji t digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial pada tingkat signifikansi 0.05 5. Langkah —langkah yang harus dilakukan dengan uji-t yaitu dengan pengujian hipotesis : 1 H 0 : βi = 0, artinya variabel bebas independen tidak terdapat pengaruh signifikan terhadap variabel terikat dependen 2 H a : β i ≠ 0, artinya variabel bebas independen terdapat pengaruh signifikan terhadap variabel terikat dependen. Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria bila t hitung t tabel atau signifikan t α : 5 0.05 maka Hₒ ditolak dan Hₐ diterima, yang berarti terdapat pengaruh signifikan secara parsial variabel independen terhadap variabel dependen. 69

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian

1. Jakarta Islamic Index

Jakarta Islamic Index JII merupakan indeks terakhir yang dikembangkan oleh BEJ yang bekerjasama dengan Dana Reksa Investment Management untuk merespon kebutuhan informasi yang berkaitan dengan investasi syariah. JII merupakan subset dari Indeks Harga Saham Gabungan IHSG yang diluncurkan pada tanggal 3 Juli 2000. Berdasarkan fatwa Dewan Syariah Nasional DSN BEJ memilih emiten yang unit usahanya sesuai dengan syariah. Perbedaan mendasar antara indeks konvensional dengan indeks Islam adalah indeks saham konvensional memasukkan seluruh saham yang tercatat di bursa dengan mengabaikan aspek halal haram, yang penting saham emiten yang terdaftar listing sudah sesuai aturan yang berlaku. Adapun syarat suatu saham dikeluarkan oleh perusahaan dapat dikatakan syariah adalah jenis usaha, produk barang, jasa yang diberikan dan akad serta cara pengolahan perusahaan yang mengeluarkan saham atau menerbitkan saham tidak boleh bertentangan dengan prinsip-prinsip syariah. 1 Jakarta Islamic Index merupakan indeks yang terdiri 30 saham mengakomodasi syariat investasi dalam Islam atau Indeks yang berdasarkan syariah Islam. Dengan kata lain, dalam Indeks ini dimasukkan saham – saham yang memenuhi kriteria investasi dalam syariat Islam. Saham-saham yang masuk dalam Indeks Syariah adalah emiten yang kegiatan usahanya tidak bertentangan dengan syariah: 2 1. Usaha perjudian dan permainan yang tergolong judi atau perdagangan yang dilarang 2. Usaha lembaga keuangan konvensional ribawi termasuk perbankan dan asuransi konvensional 3. Usaha yang memproduksi, mendistribusi serta memperdagangkan makanan dan minuman yang tergolong haram 4. Usaha yang memproduksi, mendistribusi, danatau menyediakan barang-barang ataupun jasa yang merusak moral dan bersifat mudarat. 1 Abdul Hamid, “Pasar Modal Syariah”, Jakarta : Lembaga Penelitian UIN Jakarta, 2009, Cet. I, hlm. 52 2 Martalena dan Maya Malinda, “Pengantar Pasar Modal”, Yogyakarta : ANDI, 2011, Hlm 100 Untuk menetapkan perusahaan-perusahaan yang masuk dalam Jakarta Islamic Index JII, sebelumnya dilakukan pemilihan kriteria saham sebagai berikut : a. Saham-saham yang dipilih berdasarkan Daftar Efek Syariah DES yang dikeluarkan oleh Bapepam-LK. b. Memilih 60 saham dari Daftar Efek Syariah DES tersebut berdasarkan kapitalisasi pasar terbesar selama 1 tahun terakhir. c. Dari 60 saham tersebut, dipilih 30 saham berdasarkan tingkat likuiditas yaitu nilai transaksi di pasar reguler selama 1 tahun terakhir. d. Pengkajian ulang akan dilakukan 6 enam bulan sekali dengan penentuan komponen indeks pada bulan Januari dan Juli setiap tahunnya. Sedangkan perubahan pada jenis usaha utama emiten akan dimonitor secara terus menerus berdasarkan data public yang tersedia.

B. Hasil Analisis

1. Statistik Deskriptif

Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software Ms. Excel 2013 dan Eviews 7 untuk mempercepat perolehan data hasil yang dapat menjelaskan variabel-variabel yang diteliti yaitu Islamic Social Reporting ISR, profitabilitas ROA, dan leverage DAR sebagai variabel independen serta Earning Response Coefficient ERC sebagai