BAB III

BAB III
METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Obyek Penelitian
Obyek penelitian ini adalah PT. Telkom.Tbk . Periode data yang digunakan dalam penelitian ini mulai tahun 2007 sampai tahun 2009
3.2 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Dalam penelitian ini, data laporan keuangan yang akan digunakan untuk menghitung rasio keuangan dan perubahan laba diambil dari situs http/www.idx.co.id . Periodisasi data penelitian mencakup data tahun, 2007, 2008 dan 2009. Data yang dipakai merupakan data runtut waktu dan silang tempat (pooled time series) dengan menggunakan prosedur timelag I tahun yaitu data rasio keuangan tahun 2007 digunakan untuk memprediksi perubahan laba tahun 2007/2008, rasio keuangan tahun 2008 digunakan untuk memprediksi perubahan laba tahun 2008/2009 dan rasio keuangan tahun 2009 digunakan untuk memprediksi perubahan laba tahun 2009/2010.
5.3 Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variable dependen dan variabel independen.
1. Variabel dependen
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Perubahan laba. Dasar perhitungan perubahan laba adalah laba bersih setelah pajak. Untuk menghitung perubahan laba digunakan data tahun 2007 sampai tahun 2009. Dimana perubahan laba tahun 2007/2008 dijadikan dasar untuk memprediksi perubahan laba satu tahun yang akan datang.
Rumus perhitungan perubahan laba relatif:
ΔYit = ( Yit – Yit-n)
----------------
Yit - n

Notasi : Yit = perubahan relatif laba pada periode tertentu
Yit = Laba perusahaan pada periode tertentu
Y it-n = Laba perusahaan pada periode sebelumnya
2. Variabel Independen
Variabel independen atau penjelas dalam penelitian ini adalah rasio keuangan. Penghitungan rasio-rasio keuangan yang digunakan dihitung dengan menggunakan data laporan keuangan perusahaan yang dijadikan sampel tahun, 2007, 2008 dan 2009
Adapun rasio-rasio yang akan digunakan sebanyak 8 rasio keuangan :
 Rasio Likuiditas (Liquidity Ratios)
Current ratio (CR)

Rasio ini disebut juga rasio lancar. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi hutang jangka pendeknya dengan menggunakan aktiva lancarnya. Rasio yang rendah menunjukkan resiko likuiditas yang tinggi dan mempunyai pengaruh yang baik terhadap profitabilitas perusahaan. Perhitungan dari rasio ini adalah:


Current Ratio (CR) = Hutangr lancar
---------------------
Aktiva lancar

2. Gross profit Margin (GPM)
Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba
kotor pada tingkat penjualan tertentu dengan mengukur efisiensi produksi
dan penentuan harga jual. Perhitungan dari rasio ini adalah:

Gross profit Margin (GPM) = Laba Kotor
----------------
Penjualan
 Rasio Profitabilitas (Profitability Ratios)
2. Operating Profit Margin
Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba operasi pada tingkat penjualan tertentu. Nilai rasio yang rendah akan mempunyai pengaruh yang baik terhadap efisiensi perusahaan.perhitungan rasio ini adalah :
Operating Profit Margin (OPM) = Laba Operasi
Penjualan
4. Net Income to Sales
Rasio ini menghitung sejauh mana kemampuan perusahaan menghasilkan laba bersih pada tingkat penjualan tertentu. Rasio ini juga bisa diinterpretasikan juga sebagai kemampuan perusahaan menekan biaya-biaya (ukuran efisiensi) di perusahaan pada periode tertentu. Perhitungan dari rasio ini adalah:



Net Income to Sales = Laba Bersih
Penjualan
5. Return on Equity (ROE)
Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba berdasarkan modal saham tertentu. Rasio ini merupakan ukuran profitabilitas dari sudut pandang pemegang saham. Perhitungan dari rasio ini adalah:

Return on Equity (ROE) = Laba Bersih
Modal Sendiri
 Rasio aktivitas (Aktivity Ratios)
Rasio Aktivitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

Inventory Turnover (ITO)
Rasio perputaran persediaan mengukur berapa kali persediaan perusahaan telah dijual selama periode tertentu. Rasio ini merupakan indikator keberhasilan manajemen dalam mengelola persediaan barang. Perhitungan dari rasio ini adalah:

Inventory Turnover (ITO) = HPP
Persediaan
7 . Total Asset Turnover (TATO)
Rasio ini mengukur sejauh mana kemampuan perusahaan menghasilkan penjualan berdasarkan total aktiva yang dimiliki perusahaan. Rasio ini juga mengukur seberapa efisien aktiva tersebut telahdimanfaatkan untuk memperoleh penghasilan. Perhitungan dari rasio ini adalah:


Total Asset Turnover (TATO) = Penjualan
Total Aktiva
8. Sales to Current liabilities (SCL)
Rasio ini digunakan untuk mengetahui jumlah perputaran utang dagang selama periode tertentu. Perhitungan dari rasio ini adalah:

Sales to Current Liabilities (SCL) = Penjualan
Hutang Lancar

3.4 Perumusan Model
Model yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah model umum persamaan regresi linier berganda (Multipple Regression Analysis) dan pengolahannya menggunakan alat bantu statistik microsoft EXCEL 2000.
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui apakah hipotesis penelitian terbukti atau tidak. Analisis ini untuk menguji kemampuan variabel rasio keuangan dalam memprediksi perubahan laba di masa yang akan datang. Model dalam penelitian ini adalah
ΔYt = α + β1 CRt + β2 GPMt + β3 OPMt + β4 NISt + β5 ROEt + β6 ITOt + β7 TATOt + β8 SCLt + e
Keterangan:
ΔY = Perubahan Laba
Α = Intercept persamaan regresi
β1 - β1 = Koefisien regresi variable independent
t = Periode Amatan
e = Koefisien error
CR = Current Ratio
GPM = Gross Profit Margin
OPM = Operating Profit Margin
NIS = Net Income to Sales
ROE = Return On Asset
ITO = Inventory Turn Over
TATO = Total Asset Turn Over
SCL = Sales to Current Liabilities
Dalam melakukan analisa regresi dengan menggunakan data keuangan sering dijumpai adanya outliers berupa data yang nilainya ekstrim. Keberadaan outliers dalam penelitian ini ditandai dengan adanya nilai skewness yang tinggi lebih dari 3 (Djarwanto, Ps., 1996). Adanya nilai ekstrim pada data dapat menimbulkan terjadinya kebiasan dan mengganggu validitas data, untuk menghindarinya maka data yang mempunyai nilai ekstrim akan dikeluarkan pada penelitian ini.
3.5 Uji Normalitas Data
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen, variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi datanya normal atau mendekati normal. Dalam penelitian ini normalitas data ditunjukkan dengan besarnya nilai skewness dan kurtosis yang dijelaskan dalam deskriptif statistik.
3.6 Uji Asumsi Klasik
Model regresi di atas secara teoritis akan menghasilkan nilai parameter model penduga yang akurat bila memenuhi asumsi klasik regresi. Asumsi klasik yang harus dipenuhi tersebut diantaranya adalah uji autokorelasi dan uji multikolinieritas.
1. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Autokorelasi merupakan masalah khusus dalam penggunaan sample runtun waktu, karena sample yang digunakan pooled time series cross-section dengan jumlah perusahaan lebih besar dibandingkan dengan jumlah periode sampel, maka permasalahan autokorelasi tidak menyebabkan terjadinya bias dalam estimasi
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas dapat dilakukan dengan cara meregresikan model analisis dan melakukan uji korelasi antar variabel independen dengan menggunakan tolerance value atau variance inflation factor (VIF).
3.7 Uji Hipotesa
Pengujian hipotesa tentang kemampuan variabel independen dalam memprediksi variabel dependen masa mendatang dapat menggunakan alat analisa statistik berupa uji F dan uji t.Uji F Dasar pengambilan keputusan adalah: Ho akan ditolak atau Ha diterima jika nilai signifikansi F atau p value < 5 %. Dan uji T adalah : Ho ditolak atau Ha diterima jika nilai signifikan t atau p value < 5%.