29

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Metode Penelitian

1. Jenis Penelitian

Penelitian yang digunakan adalah penelitian asosiatif, asosiatif

merupakan dugaan tentang hubungan antara variabel dalam populasi yang

akan diuji melalui hubungan antar variabel dalam sampel yang diambil

dalam populasi tersebut ( Sugiyono, 2011: 224). Dilakukan pada populasi

besar namun data yang diambil berasal dari sampel dari populasi tersebut,

data penelitian ini adalah laporan keuangan berupa ikhtisar keuangan pada

lembaga perbankan konvensional yang tercatat pada Bursa Efek

Indonesia.

2. Populasi dan Teknik Penentuan Sampel

Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan

kovensional yang terdapat di BEI tahun 2014-2016.Metode dalam

pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive

sampling.Purposive sampling adalah sampel yang memiliki kebebasan

memilih siapa yang peneliti temukan, sampel ini tidak memiliki kontrol

presisinya (Indrawan & Yaniawati 2014: 105). Adapun kriteria-kriteria

30

penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut :

a. Perusahaan harus terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sektor

perbankan konvensional periode 2014-2016.

b. Perusahaan tersebut mempunyai laporan keuangan tahun 2014-2016.

c. Perusahaan memiliki data terkait dengan variabel-variabel yang

digunakan dalam penelitian ini.

d. Perusahaan menggunakan nilai mata uang Rupiah.

e. Perusahaan selama periode 2014-2016 tidak mengalami kerugian.

3. Definisi Operasional Variabel

Untuk mengetahui pengaruh risiko kredit, kecukupan modal, likuiditas

dan efektifitas operasional terhadap profitabilitas pada lembaga

perbankan konvensional yang tercatat di Bursa Efek Indonesia, maka

terdapat empat operasional variabel disini yaitu :

Y = Kecukupan modal, yaitu kemampuan perusahaan dalam memenuhi

segala aktifitasnya yang dananya berasal dari modal sehingga

penting bagi lembaga bank dalam menjaga kecukupan modalnya

(Sudirman 2013: 97), variabel ini berskala rasio dan satuan %,

indikatornya berupa CAR, dengan rumus sebagai berikut:

31

CAR = Modal bank

ATMR X 100%

X1= Likuiditas, yaitu kemampuan perusahaan dalam membayar

kewajiban jangka pendeknya (Kasmir 2012: 351), indikatornya

berupa LDR, satuan %, dan skalanya berupa rasio, dengan rumus

sebagai berikut:

LDR = Kredit yang Diberikan

Total Dana Pihak Ketiga x 100%

X2 = Profitabilitas yaitu kemampuan perusahaan dalam mendapatkan

laba (Kuncoro 2002: 551), indikatornya berupa ROA, satuan %,

skalanya berupa rasio, dengan rumus sebagai berikut:

ROA = Laba Sebelum Pajak

Total Aset X 100%

X3= Efisiensi operasional, yaitu kemampuan perusahaan dalam

mengatur prosedur operasional yang ada didalam perusahaan

sehingga baik (Sudirman, 2013: 97), indikatornya berupa BOPO,

satuan %, dan skalanya adalah rasio, dengan rumus sebagai berikut:

BOPO = Biaya Operasional

Pendapatan Operasional x 100%

4. Jenis Data dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data

sekunder dimana peneliti akan mengumpulkan data secara tidak langsung

32

yaitu data yang sudah ada di Bursa Efek Indonesia data yang diambil

berupa data ikhtisar keuangan.

5. Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data dilakukan dengan dengan cara dokumentasi,

dokumentasi adalah teknik yang digunakan untuk memperoleh data-data

yang sudah jadi, dokumentasi dilakukan dengan mencatat ulang atau

fotocopy data, peneliti akan mengambil data dari Bursa Efek Indonesia

yaitu diambil dari idx.comdata-data yang dikumpulkan berupa data

laporan keuangan tahunan yaitu ikhtisar keuangan.

6. Teknik Analisis Data

Sesuai dengan tujuan penelitian dan hipotesis, maka penelitian ini

bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel

terikat. Teknik analisis data menggunakan analisis regresi linier berganda,

asumsi klasik dan pengujian hipotesis dengan alat bantu berupa SPSS,

untuk memperkuat pengujian regresi berganda tersebut dilakukan uji

normalitas serta uji penyimpangan asumsi klasik (multikolinearitas,

heteroskedastisitas dan autokorelasi). Pengujian hipotesis menggunakan

uji simultan (Uji F) dan uji parsial (Uji t) untuk menguji hipotesis ketiga

atau uji dominan menggunakan nilai t hitung.

a. Uji Normalitas Data

Untuk mengetahui normalitas populasi suatu data dapat dilakukan

33

dengan menggunakan uji Normalitas data, mengapa uji ini dilakukan

karena hasil dari uji statistik (uji t atau uji F) akan diinterpretasikan

kedalam parameter dalam populasi (Indrawati, 2015: 189), maka dari

itu dalam penguian uji t dan uji F diasumsikan bahwa nilai residual

mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar atau tidak

dipenuhi maka uji statistik.

menjadi tidak valid, untuk melakukan uji normalitas data maka

dapat digunakan uji grafik sebagai berikut:

1) Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah

agonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi

normal, maka model regresi tersebut memenuhi asumsi normalitas.

2) Jika data meneyebar menjauh dari garis diagonal dan atau tidak

mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya tidak

menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tersebut

tidak memenuhi asumsi normalitas.

b. Analisis Regresi Linier Berganda

Dalam penelitian ini, teknik yang digunakan adalah teknik analisis

regresi linier berganda, karena variabel bebas dalam penelitian ini

lebih dari satu.menurut Sanusi (2013: 134) regresi linier berganda

merupakan perluasan dari regresi linier sederhana yaitu menambah

variabel yang awalnya satu menjadi dua atau lebih. Teknik analisis

regresi linier berganda merupakan teknik uji yang digunakan untuk

34

mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen,

dengan persamaan sebagai berikut:

Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + e

Keterangan :

Y = Kecukupan Modal

a = Konstanta

b = Koefisien Regresi

X1 = Likuiditas

X2 = Profitabilitas

X3 = Efisiensi Operasional

e = Residual

a. Pengujian Hipotesis

Ketepatan fungsi regresi dalam mengestimasi nilai aktual dapat

diukur dari Goodness of Fit-nya. Secara statistik dapat diukur dari nilai

statistik t, nilai statistik F dan koefisien determinasinya, suatu

perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji

yang dikehendaki statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah

dimana Ho ditolak) Ho yang menyatakan bahwa variabel independen

tidak berpengaruh secara parsial maupun simultan terhadap variabel

dependen, sebaliknya disebut tidak signifikan apabila nilai uji

statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima.

35

1) Uji F Statistik

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua

variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai

pengaruh secara simultan terhadap variabel terikat, Penentuan

besarnya F hitung menurut Sugiyanto (2004: 196) menggunakan

rumus :

Fhitung = 𝐽𝐾𝑅𝑒𝑔/𝑘

𝐽𝐾𝑠𝑖𝑠𝑎/(𝑛−𝑘−1)

Keterangan :

JK = Jumlah kuadrat

n = Ukuran sampel

k = Banyaknya variabel bebas

Pernyataan dalam penelitian ini, hipotesisi sebagai berikut:

a) Ho : b1, b2, b3 = 0, artinya tidak ada pengaruh secara signifikan

dari variabel bebas secara bersama-sama.

b) Ha :b1, b2, b3≠ 0, artinya ada pengaruh secara signifikan dari

variabel bebas secara bersama-sama.

Kriteria pengujian yang digunakan sebaagai berikut :

a) Ho diterima dan Ha ditolak apabila F hitung < F tabel. Artinya

variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh secara

signifikan terhadap variabel terikat.

36

b) Ho ditolak dan Ha diterima apabila F hitung > F tabel. Artinya

variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh secara

signifikan terhadap variabel terikat.

Gambar 3.1

Kriteria pengujian uji F

2) Uji t

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui secara parsial

variabel bebas berpengaruh secara signifikan atau tidak terhadap

variabel terikat.Untuk menilai t hitung menurut Sugiyanto (2011:

198) digunakan rumus :

thitung= 𝑏1

𝑆𝑏

Keterangan:

b1 = koefisien regresi

Sb =Simpangan baku regresi

Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji 2 arah

dengan hipotesis sebagai berikut:

37

a) Ho : b1, b2, b3 = 0, artinya tidak ada pengaruh secara signifikan

dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

b) Ha :b1, b2, b3≠ 0, artinya ada pengaruh secara signifikan dari

variabel bebas terhadap variabel terikat.

Kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut :

a) Ho diterima dan Ha ditolak apabila-t tabel < t hitung < t tabel.

Artinya variabel bebas secara parsial tidak berpengaruh secara

signifikan terhadap variabel terikat.

b) Ho ditolak dan Ha diterima apabila t hitung > -t tabel atau t

hitung < t tabel. Artinya variabel bebas secara parsial

berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.

Gambar 3.2

Kriteria pengujian uji t

3) Variabel yang paling Berpengaruh (Uji Dominan)

Teknik ini digunakan untuk mencari variabel bebas yang paling

mempengaruhi variabel terikat dan membuktikan hipotesis, adapun

kriteria pengujian sebagai berikut:

38

a) Jika nilai t hitung ROA (X2) > dari nilai t hitung NPL (X1) dan

BOPO (X3) maka hipotesis diterima.

b) Jika nilai t hitung ROA (X2) < dari nilai t hitung NPL (X1) dan

BOPO (X3) maka hipotesis ditolak.

b. Uji Asumsi Klasik

Pengujian asumsi klasik yang berguna untuk mengetahui apakah

data yang digunakan telah memenuhi ketentuan dalam model regresi.

Pengujian ini meliputi:

1) Uji Multikolonearitas

Model multiple regresi yang baik seharusnya tidak terjadi

korelasi yang tinggi diantara variabel-variabel independen karena

menyebabkan nilai koefisien regresi mengalami fluktuasi yang

tinggi sehingga mengurangi keyakinan akan hasil pengujian

(Indrawati, 2015: 190). Uji ini bertujuan untuk menguji apakah

dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel

independen.

Cara mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam model

regresi, dapat dilihat dari tolerance value dan variance inflation

factor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel independen

yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen

lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF

yang tinggi (karena VIF = 1/tolerance). Nilai cut off yang umum

39

dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai

tolerance> 0,10 atau sama dengan nilai VIF < 10.

2) Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam

model regresi ini terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu

pengamatan ke pengamatan lain (Indrawati, 2015: 191). Model

regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas, untuk

mendeteksi adanya heterokedastisitas dari tingkat signifikan dapat

digunakan grafik scatterplot, dengan ketentuan sebagai berikut:

a) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk

pola tertentu yang teratur, maka terjadi heterokedastisitas.

b) Jika tidak ada pola yang jelas atau titik-titik menyebar bebas

diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi

heterokedastisitas.

3) Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah terdapat

korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan

kesalahan pengganggu pada periode (t-1) dalam model regresi

(Indrawati, 2015: 191). Pengambilan keputusan bahwa ada atau

tidaknya autokorelasi dalam sebuat regresi adalah dengan cara

melihat besaran Durbin-Watson (D-W) sebagai berikut:

a) Angka D-W dibawa -2, berarti ada autokorelasi positif,

40

b) Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada

autokorelasi,

c) Angka D-W di atas +2, berarti ada autokorelasi negatif.