Metode Penelitian Keuangan

 

Panduan Menulis Skripsi 

Manajemen Keuangan

dengan tepat dan mudah

1. Data

Untuk setiap penelitian, diperlukan data.  Data memiliki 4 skala data, dari terendah ke tertinggi yakni Nominal, Ordinal, Interval dan Rasio, disingkat NOIR.

Nominal hanya sebagai pembeda, atau koding, misal 0 dan 1, untuk jenis kelamin (Lelaki dan perempuan); ya dan tidak.  Data  nominal biasanya tidak dapat diperoleh statistika deskriptifnya, tetapi cukup/hanya persentase.

Ordinal, juga pembeda namun terstruktur (meningkat, atau menurun), namun  antar katagori tidak bisa didefinisikan sama jaraknya.  misal pilihan 1, 2, 3 untuk pendidikan slta, sarjana, dan pascasarjana.  Atau pada kuesioner dengan pilihan 1 s.d. 5 yang menunjukkan 1= sangat tidak suka hingga 5=sangat suka.  Jarak  (1-2) dan (3-4) secara angka sama, namun tidak sama dalam makna

Interval, lebih tinggi dari ordinal, dimana jaraknya 1-2 dan 3-4, setara dalam angka dan makna.  Hanya saja tidak ada ‘titik nol’ sehingga tidak dapat diperbandingkan.  Misal jam.  Jarak jam  3 ke 6; dan jam 7 ke 10 adalah sama 3 jam.  Namun tak dapat dikatakan bahwa jam 10 adalah 3.3 kali jam 3

Rasio, data tertinggi, memiliki jarak sama, makna tepat dan dapat diperbandingkan (karena memiliki titik nol).  Data-data tentang laporan keuangan, ekonomi, dan lain-lain pada umumnya adalah data rasio.  PT A dan B memiliki Aset Rp10000 M dan Rp15000M; itu berarti PT B assetnya 1.5x PT A.  Data rasio dapat dimanfaatkan statistika deskriptifnya

 Data skala Interval dan rasio, dapat diubah menjadi skala nominal dan ordinal.  Namun tidak sebaliknya.  Untuk mengubah skala data ini, tentu harus berdasarkan pertimbangan yang diperlukan.  Hal lainnya, adalah jika data diubah menjadi skala yang lebih rendah, maka ada potensi kehilangan informasi yang penting.  

2. Validitas dan Reabilitas

 

Validitas menunjukkan alat ukur yang dipakai tepat, sedangkan reabilitas adalah alat ukur tersebut akurat/tidak rusak.  Misal kita akan mengukur berat badan (kg) maka alat yang tepat adalah timbangan yang masih berfungsi baik.  mengukur berat badan,  dengan cara lain (selain timbangan) misal melalui tinggi badan, BMI, adalah tidak valid dan tidak realibel

contoh: 

2.1. Dividen

Bagaimana jika mahasiswa ingin melakukan penelitian berkenaan dengan dividen perusahaan (laba yang dibagikan).  Mahasiswa dapat menggunakan DPS (devidend per share) atau DPR (devidend payout rasio).  Mari kita bahas contoh sederhana demikian

PT ABC mendapatkan laba sebesar Rp1000, dengan lembar saham beredar 100 lembar.  PT ABC berencana akan membagikan dividen sebesar Rp600?

Dari contoh di atas maka diketahui

DPS =1000/100 = Rp10/lembar

DPR = 600/1000 = 60%

 

PT ABC mempertimbangkan untuk melakukan stock split 1:2, dengan demikian lembar saham beredar berubah dari 100 menjadi 200 lembar; atau setiap satu saham, sekarang dihitung/ekuivalen menjadi dua saham.  Dari situasi ini maka diketahui

DPS =  1000/200 = Rp5/lembar. 

DPR = 600/1000 = 60%

 

Dengan DPS, terjadi perubahan/turun nilai (signifikan), namun sebenarnya kekayaan investor tidak berubah (tetap rp10/lembar)

Dengan pengukuran DPR perhitungan tetap sama, yakni sebesar 60%

 : karena itu ukuran untuk dividen yang valid dan realibel adalah DPR [kecuali ada pertimbangan lainnya]

 

2.2. Harga vs return

Investor dalam berinvestasi untuk mendapatkn return, bukan harga.  Karena itu, ukuran kinerja investasi yang tepat adalah return. Misal saja.  Nona Sari memiliki uang Rp1,000,000. Dan memiliki alternatif 2 pilihan investasi  (membeli saham) sebagai berikut

Saham A saat ini harga Rp1000

Saham B saat ini harga Rp100

 

Jika Nona Sari membeli saham A maka akan mendapatkan 1000 lembar; sedangkan jika membeli saham B akan mendapatkan 10,000 lembar. Jika harga saham A naik dari Rp1000 à 1100; maka harga naik +100 atau 10%, dan besaran nilai kekayaan adalah Rp1,100,000 atau naik sebesar Rp100,000 atau 10%.  Jika harga saham B naik dari Rp100 à 120; maka harga naik +20 atau 20%, dan besaran nilai kekayaan adalah Rp1,200,000 atau naik sebesar Rp200,000 atau 20%

 

: perhatikan, kenaikan harga A lebih besar, tetapi sebenarnya returnnya kecil [tidak konsisten]. 

NB: mahasiswa boleh mencoba sebaliknya (jika harganya turun), maka turun dengan return, akan konsisten

Dengan menggunakan return, maka akan lebih tepat

Pesan (ilmiah) lainnya, dari contoh ini ada istilah size anomaly, yakni perusahaan dengan skala kecil, secara return akan lebih besar

Tabik pun. 

3.  Satuan Data

mahasiswa sering lupa (salah), abai, yakni tidak memperhatikan satuan yang dipakai.  padahal ini kesalahan fatal (pertama) untuk sebuah tabel.  setiap variabel mesti ada cara membaca (menyebutnya) dan itu adalah satuan.  lebih lanjut nanti, dapat terjadi kesalahan intrepretasi.  coba kita ikuti ilustrasi berikut ini:

jika kita datang ke bank, melihat suku bunga, maka tulisannya, misal 2% (dibaca dua persen), bukan 0,02.  dengan demikian satuan untuk return/kinerja investasi adalah persen.  sewaktu menuliskan  data untuk pengolahan, misal kinerja investasi sebesar 13%, maka ditulisnya adalah 13; ingat bukan 0,13. 

karena itu itu setiap variabel yang dipakai, wajib mengetahui satuan datanya

harga aqua adalah Rp 5 ribu satuannya ribu [ditulis 5]

harga handphone Rp 5 juta, satuannya juta  [ditulis 5]

harga mobil Rp245 juta satuannya juta [ditulis 245]

Current Ratio 2 satuannya kali (x)

Current Ratio 200 satuannya (%)

Debt Equity Ratio 0.45 satuannya (x)

Debt Equity Ratio 45 satuannya (%)

dan lain sebagainya

bagaimana mengintrepretasikannya?.  jika data yang dimaksudkan sudah ditulis dengan benar, maka intrepretasi hasil, dapat dilakukan dengan mudah dan sesuai.  misal persamaan sebagai berikut

Y = a + b DER

Y = kinerja/return (%)

sedangkan DER dapat digunakan dengan satuan (x) maupun (%)

DER --> misal satuan X

Y = a + 0.1DER

jika DER berubah (naik) 1 satuan maka Y akan meningkat 0.1%

DER --> misal satuan %

Y = a + 0.001DER

jika DER berubah (naik) 1 % maka Y akan meningkat 0.001%

4. Logaritma Assets

ukuran perusahaan (size) seringkali sangat besar yakni RPTrilyun, sementara mungkin variabel lainnya bisa sangat kecil, misal return (%).  sebenarnya hal itu tidak ada masalah sama sekali, jika misal Asset ditulis dengan satuan Rp Trilyun [misal asset sebesar Rp150,000,000,000,000; cukup ditulis  Rp 150 T. 

seringkali mahasiswa, lalu melakukan transformasi dengan melogaritmakan ukuran tersebut, namun kurang memahami konsep dasarnya.  yang perlu digarisbawahi, jika melakukan logaritma, maka datanya harus penuh (tidak boleh pakai satuan)  dan intrepretasi (satuan) hasil regresinya berubah menjadi persentase (lihat gujarati)

jadi yang benar adalah

=log(150,000,000,000,000) = 14,76 

yang salah

log (150000000000) satuan ribu = 11,176

log (150000000) satuan juta = 8,176

log (150000) satuan milyar = 5,176

bagaimana intrepretasinya?.  misal 

Y = a+b LogSize

Y = ROE

Y = a + 0.2LogSize

--> jika Size meningkat 1% maka ROE akan meningkat 0.2%

tabik pun 

5.  Data dengan Nilai Negatif

Jika variabel memiliki nilai negatif, maka peneliti perlu waspada.  Dengan kata lain, peneliti sebelum melakukan olah data, harus memerhatikan datanya. Hal ini karena data negatif dapat mengubah kesimpulan/makna.  Coba ikuti contoh berikut ini:

Contoh (1)

awal = -100

akhir = 50

berapakah pertumbuhannya?. 

Jika mengikuti rumus pertumbuhan yakni (akhir-awal)/awal; maka diperoleh -150%; padahal jelas situasinya telah meningkat dari -100 menjadi 50. 

 

Contoh (2)

Laba = -100

Modal = -20

Perusahaan rugi bahkan dalam keadaaan finansial distress, yakni ekuitas sudah negatif, tetapi ROE (laba/modal) diperoleh 500%.  aneh bukan?

 

6. hipotesis

 

Hipotesis adalah dugaan sementara.  Sebaiknya, seharusnya hipotesis berdasarkan konsep teoritis, bukan berdasarkan hasil penelitian.  Hasil penelitian yang ada hanyalah membuktikan atau tidak membuktikan berkenaan dengan hipotesis

Hipotesis dituliskan dalam satu arah (positip atau negatif), bukan dua arah. Hal ini disebabkan, secara teoritis biasanya ditunjukkan sebagai satu arah.  Coba ikuti contoh-contoh berikut:

Promosi meningkatkan penjualan à hipotesisnya adalah promosi berpengaruh positip terhadap penjualan; bukan hipotesis berpengaruh terhadap penjualan [tanda prediksi positip]

Harga barang yang tinggi menurunkan permintaan à hipotesisnya harga barang berpengaruh negatif terhadap permintaan; bukan harga barang berpengaruh terhadap permintaan; [tanda prediksi negatif]

Dan lain-lain

Penulisan hipotesisnya adalah

Ho: promosi tidak berpengaruh terhadap penjualan

H1: promosi berpengatuh positip terhadap penjualan

 

Hipotesis itu dugaan, yang coba dibuktikan ditolak (rejected) dan jika tidak berhasil maka dinyatakan: tidak dapat ditolak (not rejected).  Jadi tidak boleh menyatakan hipotesis diterima

 

Jika kita menganalisis hasil print out software (spss, eview) maka seharusnya yang diperhatikan pertama kali adalah tanda koefisien dibandingkan tanda prediksi (lihat hipotesis).  Jika tandanya sama maka terbukti.  Jadi sebaiknya melihat hasil adalah  terbukti atau tidak terbukti lebih dahulu barulah signifikan atau tidak signifikan.  

berlanjut...... doakan

#skripsi #manajemen #keuangan #akuntansi