ANALISIS PENGARUH FAKTOR-FAKTOR PENENTU KEBIJAKAN STRUKTUR MODAL TERHADAP LEVERAGE HIPOTESIS PECKING ORDER DAN TRADE OFF TEORI SKRIPSI

ANALISIS PENGARUH FAKTOR-FAKTOR PENENTU KEBIJAKAN STRUKTUR MODAL TERHADAP LEVERAGE HIPOTESIS PECKING ORDER DAN TRADE OFF TEORI

SKRIPSI

Oleh:

FADLI 104081002571

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN ILMU SOSIAL UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1430 H / 2010

ANALISIS PENGARUH FAKTOR-FAKTOR PENENTU KEBIJAKAN STRUKTUR MODAL TERHADAP LEVERAGE HIPOTESIS PECKING ORDER DAN TRADE OFF TEORI

Skripsi Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Memperoleh Gelar Sarjanan Ekonomi

Oleh : Fadli NIM : 104081002571

Dibawah Bimbingan

Prof. Dr. Ahmad Rodoni, MM NIP. 19602032001121003

Indo Yama Nasarudin, SE, MAB NIP. 197411272001121002

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1431 H/2010M

ANALISIS PENGARUH FAKTOR-FAKTOR PENENTU KEBIJAKAN STRUKTUR MODAL TERHADAP LEVERAGE HIPOTESIS PECKING ORDER DAN TRADE OFF TEORI Skripsi Oleh : Fadli NIM : 104081002571 Dibawah Bimbingan Pembimbing I

Pembimbing II

Prof. Dr. Ahmad Rodoni, MM NIP : 196902032001121003

Indoyama Nasarudin, SE. MAB NIP : 19741127 200112 1002

Penguji Ahli I

Penguji Ahli II

Prof.Dr.H.Abdul Hamid NIP : 195706171985031002

Titi Dewi Waminda,SE.M.Si NIP : 197312212005012002

Penguji proposal

Amalia.M.S.M NIP : 197408212009012005 JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1431 H/2010 M

Hari ini Kamis Tanggal Sepuluh Bulan Mei Tahun Dua Ribu Sepuluh telah dilakukan Ujian Komprehensif atas nama Fadli NIM: 104081002571 dengan judul Skripsi “ANALISIS PENGARUH FAKTOR-FAKTOR PENENTU KEBIJAKAN STRUKTUR MODAL TERHADAP LEVERAGE HIPOTESIS PECKING ORDER DAN TRADE OFF TEORI”. Memperhatikan penampilan mahasiswa tersebut selama ujian berlangsung, maka skripsi ini sudah dapat diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Jakarta, 10 Mei 2010

Tim Penguji Ujian Komprehensif

Indoyama Nasarudin, SE, MAB Ketua

Hemmy Fauzan, MM Sekretaris

Prof. Dr. Ahmad Rodoni, MM Penguji Ahli

ABSTRACT This research is to examine influence of the determinants of capital structure policy includes: asset tangibility, firm size, growth, profitability, and earnings volatility on the level of leverage. The data used are historical and financial data in the form of financial statements of go public companies in Indonesia Stock Exchange. The sample consists of companies registered on the Indonesia Stock Exchange for an observation period of 2005-2008. From those population with purposive sampling, found 97 sample. In this research, researcher use less one indicator to represent one variable and have complex correlation between the variable, there for researcher used structural equation modeling (SEM) with program LISREL 8.80. The result that asset tangibility, size, growth and profitability are significant influences to the level of leverage while earning volatility not significant influence to the level leverage policy. And the most of influential variable, shows that companies in the IDX using POT theory to determine their capital structure policy. Key words : asset tangibility, size, growth, profitability, earning volatility, level of leverage

ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk memberikan bukti empiris mengenai pengaruh faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal yang meliputi: asset tangibility, size, growth, profitability, dan earning volatility terhadap tingkat leverage. Data-data yang digunakan adalah data historis dan data-data keuangan berupa laporan keuangan perusahaan go public di Bursa Efek Indonesia (BEI). Penelitian ini menggunakan populasi seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2005 sampai dengan tahun 2008. Dari populasi tersebut didapat sampel sebanyak 97 perusahaan dengan menggunakan metode purposive sampling. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan lebih dari satu indikator untuk mewakili satu variabel dan memiliki hubungan yang kompleks antara variabelvariabelnya sehingga peneliti menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) dengan program LISREL 8.80. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa asset tangibility, size, serta growth berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat leverage perusahaan sedangkan profitability dan earning volatility tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat leverage.dan dari keseluruhan variable yang berpengaruh, menunjukan bahwa perusahaan di BEI menggunakan teori POT untuk menentukan kebijakan struktur modalnya. Kata kunci: asset tangibility, size, growth, profitability, earning volatility, leverage.

CURRICULUM VITAE

FADLI Hp : 02193539893 [email protected]

Identitas Nama

: Fadli

Tempat & Tgl Lahir : Jakarta 13 Juni 1987 Jenis Kelamin

: Laki-Laki

Agama

: Islam

Alamat

: Jl. Ismail No. 27 Rt 006/08 Kebon Jeruk, Jakarta barat

Pendidikan Formal ƒ

1992-1998 : Sekolah Dasar Negeri (SDN) 04 Jakarta

ƒ

1998-2001 : Sekolah Menengah Pertama Negeri (SMPN) 189 Jakarta

ƒ

2001-2004 : Sekolah Menengah Atas Negeri (SMAN) 16 Jakarta

ƒ

2004-2010 : Jurusan Manajemen Keuangan Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Pengalaman Organisasi ƒ

Koperasi Mahasiswa (KOPMA) UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

ƒ

Lembaga Dakwah Kampus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Warahmatullahi Wabarakatuh. Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, Tuhan semesta alam, yang Maha Berkehendak atas segala sesuatu, karena atas rahmat dan karunia-Nya penulis akhirnya dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Analisis Pengaruh FaktorFaktor Penentu Kebijakan Struktur Modal Terhadap Leverage, Hipotesis Pecking Order Atau Tradeoff Teori ini. Shalawat serta salam semoga tetap dan akan terus tercurahkan untuk Nabi Muhammad SAW, manusia pilihan yang pribadinya adalah tauladan bagi kita semua, kepada keluarganya, sahabatnya, sampai kepada para pengikutnya. Dalam skripsi ini peneliti menganalisis pengaruh Faktor-Faktor Penentu Kebijakan Struktur Modal terhadap Leverage, pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode tahun 2005 hingga 2008. Penyelesaian skripsi ini tidak terlepas dari kontribusi beberapa pihak, karenanya penulis dengan sepenuh hati mengucapkan terimakasih kepada semua pihak baik secara langsung maupun tidak langsung yang membantu, mendorong serta memberikan inspirasi sehingga skripsi ini bisa selesai sesuai dengan target. Secara khusus penulis ucapkan terima kasih kepada: 1. Kepada Almarhum Ayahku serta Ibuku tersayang yang tak lelah, mendidik dan membesarkan. Terimakasih atas perhatian, kesabaran, nasihat, semangat, serta do’a yang tiada henti mengalir kepada penulis. 2. Kakak-kakak serta adikku, Febri, Rizki, Vira dan Nurul serta sanak saudaraku sekalian yang selalu memberikan do’a dan semangat kepada penulis. 3. Orang yang selalu setia menemaniku , saat aku jatuh terpuruk dan yang selalu membangkitkan semangatku Monica. Semoga selalu senantiasa sehat dan berbahagia. Makasih buat perhatian, do’a, semangat, dan senyumnya.

4. Prof. Dr. Abdul Hamid, MS. Selaku dekan Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 5. Kepada dosen pembimbing skripsi Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni, MM dan Bapak Indo Yama Nasarudin SE, MAB yang telah meluangkan waktunya untuk membimbing, mengarahkan dan mengoreksi penulisan skripsi ini. 6. Kepada para dosen penguji kompre Bapak Indoyama Nasarudin, SE, MAB selaku ketua penguji, Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni, MM selaku penguji ahli, Bapak Hemmy Fauzan, MM, selaku Sekretaris penguji. 7. Kepada para dosen Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial atas segenap ilmu, budi pekerti, dan nilai-nilai kehidupan yang telah kalian ajarkan kepada kami semasa perkuliahan lalu. 8. Sahabatku Yunus, Wildan, Oji, Didi dan seluruh awak kelas manajemen e angkatan 2004 yang telah menjadi teman dan sahabat seperjuangan dalam mengarungi masa-masa perkuliahan yang penuh dengan tantangan dan kenangan. 9. Dan semua orang dan pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu Akhirnya, Penulis menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan kritik, saran dan masukan konstruktif dari berbagai pihak agar dapat lebih memberikan manfaat dikemudian hari. Jakarta, 14 Juli 2010

FADLI

DAFTAR ISI

DAFTAR RIWAYAT HIDUP ...................................................................

i

ABSTRACT ................................................................................................

ii

ABSTRAK ...................................................................................................

iii

KATA PENGANTAR ................................................................................

iv

DAFTAR ISI ................................................................................................

vi

DAFTAR TABEL .......................................................................................

viii

DAFTAR GAMBAR ..................................................................................

ix

DAFTAR LAMPIRAN ..............................................................................

x

BAB I : PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian......................................................................

1

B. Perumusan Masalah ...............................................................................

11

C. Tujuan dan Manfaat Penelitian ..............................................................

11

BAB II : TINJAUAN PUSTAKA A. Landasan Teori .....................................................................................

13

1. Struktur Modal ................................................................................

13

2. Trade Off Theory ............................................................................

15

3. Pecking Order Theory .....................................................................

17

4. Leverage ..........................................................................................

19

5. Faktor-Faktor Penentu Kebijakan Struktur Modal ..........................

21

a. Tangibility ...................................................................................

21

b. Firm Size .....................................................................................

23

c. Growth .........................................................................................

24

d. Profitability .................................................................................

25

e. Earning Volatility .......................................................................

26

6. Hubugan antara faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal dengan leverage ...........................................................................................

27

a. Tangibility Asset dan Leverage ...................................................

27

b. Size dan Tingkat Leverage Perusahaan ......................................

27

c. Growth dan Tingkat Leverage Perusahaan .................................

28

d. Profitability dan Tingkat Leverage .............................................

28

e. Earning Volatility dan Tingkat Leverage ...................................

29

B. Penelitian Sebelumnya...........................................................................

30

C. Kerangka Pemikiran ..............................................................................

32

D. Hipotesis ................................................................................................

35

BAB III : METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian .....................................................................

36

B. Metode Penentuan Sampel ....................................................................

36

C. Metode Pengumpulan Data....................................................................

38

D. Metode Analisis.....................................................................................

38

E. Operasional Variabel .............................................................................

52

a. Tangibility .......................................................................................

52

b. Size ..................................................................................................

52

c. Growth ............................................................................................

53

d. Profitability .....................................................................................

53

e. Earning Volatility ............................................................................

54

f. Leverage ..........................................................................................

54

BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskriptif Analis.......................................................................................

55

B. Outlier dan Uji Normalitas ......................................................................

55

C. Deskriptif Analisis Data ...........................................................................

58

D. Pengujian dan Pembahasan Hipotesis .....................................................

79

1. Pengujian Model ................................................................................

79

2. Analisis Structural Equation Model (SEM) .......................................

80

3. Pembahasan Hipotesis ........................................................................

84

BAB V : KESIMPULAN DAN IMPLIKASI A. Kesimpulan ...............................................................................................

86

B. Implikasi ...................................................................................................

87

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

DAFTAR GAMBAR

No.

Keterangan

Halaman

4.1

Sampel Data Penelitian

56

4.2

DFA/TA

59

4.3

DlnSal, DLnMv

62

4.4

DLnMBR, Ddta, dDSAL

66

4.5

DEBIT/S dan DROE

70

4.6

DLnSDNI, DLnSDEBIT

73

4.7

DLT-CAB dan DST-CAB

76

4.8

Regression Weight

82

DAFTAR GAMBAR

No.

Keterangan

Halaman

2.1

Konseptualisasi Model

33

4.1

Path Diagram Hasil Pengujian, Coefisien Regresi,

80

4.2

Path Diagram Hasil Pengujian Besaran Signifikan (T Value) 81

DAFTAR LAMPIRAN

No.

Keterangan

Halaman

1.

Lampiran I [Data Normal]

1

2.

Lampiran II [Hasil Output]

11

3.

Path Diagram dengan α = 5%

16

4.

Path Diagram dengan α = 10%

17

5.

Path Diagram dengan α = 20%

18

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian Perusahaan dalam menjalankan usahanya sering dihadapkan pada kebutuhan dana, baik untuk keperluan modal usaha maupun untuk perluasan usahanya. Dalam memilih dana yang akan ditarik, perusahaan selain harus memperhatikan jangka waktu penggunaan dana, juga harus memperhatikan aspek biaya yang harus dikeluarkan untuk menarik dana tersebut. Oleh karena itu, pembentukan struktur modal perusahaan menjadi salah satu aspek penting didalam perusahaan, khususnya didalam pendanaan jangka panjang perusahaan Ada berbagai sumber bagi perusahaan untuk memperoleh dana yang dapat digunakan untuk memperluas usahanya. Sebuah perusahaan dapat memperoleh dana dari sumber intern dan ekstern perusahaan, proporsi penggunaan dari kedua alternatif dana tersebut ditentukan oleh teori apa yang digunakan perusahaan, apakah lebih berdasar pada hierarki dari pendanaan yang bersumber pada laba, hutang, sampai pada saham yang dimulai dengan biaya termurah sesuai dengan Pecking Order Theory, ataukah didasarkan pada cost dan benefitnya antara biaya modal dan keuntungan penggunaan hutang sesuai dengan Trade Off Theory. Kedua jenis modal ini memiliki karakteristik yang berbeda satu dengan lainnya, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Penerbitan utang mempunyai dua keuntungan yaitu penghematan pajak

dan pendapatan tetap bagi pemegang utang.

Adapun kelemahan utang diantaranya semakin tingginya resiko perusahaan, sehingga suku bunganya akan lebih tinggi. Dan apabila sebuah perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan laba operasi tidak mencukupi untuk menutup beban bunga, maka pemegang sahamnya harus menutup kekurangan itu, dan perusahaan akan bangkrut jika mereka tidak sanggup. Begitu pula terlalu banyak utang juga dapat menghambat perkembangan perusahaan yang pada gilirannya dapat membuat keengganan pemegang saham untuk tetap menanamkan modalnya. Namun demikian dalam penarikan utang harus diusahakan agar beban bunga yang harus dibayar (cost of debt) lebih rendah daripada tingkat pengembaliannya (rate of return), hal ini dilakukan agar dapat menguntungkan bagi pemegang saham. Begitu pula apabila dalam pemenuhan kebutuhan dana tersebut perusahaan lebih mengutamakan pada utang saja maka ketergantungan perusahaan pada pihak luar akan makin besar dan resiko finansialnya akan makin besar pula. Sebaliknya apabila perusahaan hanya mendasarkan pada modal sendiri (saham) saja, maka biayanya akan sangat mahal (Pecking Order Theory,Myers dan Majluf:1984) dalam Hadri Kusuma (2006). Oleh karena itu, manajer harus mampu menghimpun dana secara efisien, yang berarti keputusan pendanaan tersebut merupakan keputusan yang mampu meminimalkan biaya modal yang harus ditanggung perusahaan. Keputusan pendanaan yang diambil oleh manajer akan memberikan konsekuensi langsung berupa biaya modal, misalnya ketika manajer menggunakan hutang, biaya modal yang timbul sebesar biaya bunga yang dibebankan oleh kreditur, dan ketika manajer menggunakan dana internal maka akan timbul opportunity cost dari dana internal yang digunakan. Selain menimbulkan biaya modal, penarikan dana akan

mengakibatkan berubahnya tingkat leverage perusahaan yaitu pembelanjaan permanent yang mencerminkan perimbangan hutang jangka panjang dengan total aktivanya. Kesejahteraan pemegang saham serta nilai perusahaan sangat dipengaruhi oleh bagaimana kebijakan tingkat leverage yang diambil oleh manajer keuangan perusahaan. Oleh sebab itu, manajer dalam mengambil keputusan mengenai tingkat leverage harus dilakukan dengan hati-hati dan perlu mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Dari banyaknya penelitian yang dilakukan untuk mengetahui faktorfaktor yang mempengaruhi tingkat leverage, ditemukan beberapa faktor yang sering muncul sebagai variabel penentu, antara lain resiko bisnis, pertumbuhan potensial, volatilitas pendapatan, ukuran perusahaan, profitabilitas dan securable asset. Beberapa teori struktur modal muncul untuk menentukan struktur modal optimal maupun untuk melihat perilaku pembelanjaan dalam struktur modal. (Magginson:1997 dan Myers:1989) dalam R.Heru Kristanto (2002) mengungkapkan tiga teori

yang

menjelaskan mengenai tingkat leverage/struktur modal yaitu Agency Cost/Trade-off balanced theory , pecking order hypothesis, dan Signaling model of financial structure, sedangkan (Wald:1999) masih dalam R.Heru Kristanto (2002) menyatakan terdapat 7 teori yang menjelaskan tingkat leverage struktur modal, yaitu: cost financial distress, moral hazard, non debt tax shield, jansen freecash flow, pecking order hypothesis, myer’s under-investment dan unchecked manajemen decreases risk. Namun jika diteliti lebih lanjut, ketujuh teori yang diungkapkan oleh (Wald : 1999) akan sama dengan tiga yang dikemukakan oleh (Magginson:1997) dan (Myers:1989). Menurut Magginson dan Myers Agency Cost/Trade-off balanced theory dipecah menjadi cost financial distress,

moral hazard, non debt tax shield dan unchecked manajemen decreases risk. Sedangkan teori under-investment yang dikemukakan Myer dalam teori Magginson dan Myer dimasukan menjadi bagian dari pecking order hypothesis, demikian pula dengan teori Jansen freecash flow yang dinyatakan Wald, dalam teori Magginson dan Myer hal itu merupakan awal dari signaling theory. Dengan demikian secara garis besar hanya ada dua teori struktur modal dalam manajemen keuangan, diantaranya teori struktur modal Static Trade Off (STO) yang merupakan pengembangan dari teori struktur modal modern pertama yang diperkenalkan oleh Modigliani & Miller pada tahun 1958. Menurut trade-off teory yang diungkapkan oleh Miller “Perusahaan akan berhutang sampai pada tingkat hutang tertentu, dimana penghematan pajak dari tambahan hutang sama dengan biaya kesulitan keuangan financial distress. Biaya kesulitan keuangan (Financial distress) yang dimaksud adalah biaya kebangkrutan (bankruptcy costs) atau reorganization, dan biaya keagenan (agency costs) yang meningkat akibat dari turunnya kredibilitas suatu perusahaan. Dalam menentukan struktur modal yang optimal, trade-off theory memasukkan beberapa faktor antara lain pajak, biaya keagenan (agency costs) dan biaya kesulitan keuangan

(financial

distress),Biaya

keagenan

timbul

akibat

ketidakselarasan

kepentingan antara pemegang saham dan manager serta antara pemegang saham dengan kreditur, Handono (2006:6). Sedangkan menurut Ross dkk (2007:6) dalam bukunya yang berjudul Corporate Finance Fundamentals dia mengatakan bahwa “In principle, a company becomes insolvent when the value of assetnya equivalent to the value of its debt, when this

happens the value of equity is zero and the shareholders of the company transferring control to bondholder. Tingkat hutang yang optimal tercapai ketika penghematan pajak mencapai jumlah yang maksimal terhadap biaya kesulitan keuangan. Trade-off theory mempunyai pengertian bahwa manajer akan berpikir untuk tujuan menyeimbangkan antara penghematan pajak dan biaya kesulitan keuangan dalam penentuan struktur modal. Tingkat profitabilitas yang tinggi membuat perusahaan berusaha mengurangi pajaknya dengan cara meningkatkan rasio hutangnya, sehingga tambahan hutang tersebut akan mengurangi pajak. Namun pada kenyataannya, sangat sedikit manajer keuangan yang berpikir seperti itu. Pada kenyataannya justru perusahaan-perusahaan dengan tingkat profitabilitas yang tinggi cenderung rasio hutangnya rendah. Hal ini berlawanan dengan pendapat trade-off theory. Trade-off theory tidak dapat menjelaskan korelasi negatif antara tingkat profitabilitas dan rasio hutang. Menurut (Megginson:1997) dalam Muhammad Edi Wijaya (2001) Model tradeoff theory mengasumsikan bahwa struktur modal perusahaan merupakan hasil tradeoff dari keuntungan pajak dengan menggunakan hutang dengan biaya agensi yang akan terjadi dengan penggunaan hutang tersebut. Model ini merupakan pengembangan dari teori Modigliani Miller mengenai irrelevance capital structure hypothesis. Modigliani Miller berpendapat bahwa dalam keadaan pasar sempurna maka nilai perusahaan dengan menggunakan hutang akan sama dengan perusahaan yang tidak menggunakan hutang (Modigliani dan Miller:1958) dalam Winarno(2001). Tetapi mereka merevisi kembali hasil temuan mereka dengan mengatakan bahwa dengan

adanya pajak maka hutang akan menjadi relevan. Hal ini disebabkan bunga hutang yang dibayarkan akan mengurangi tingkat penghasilan yang terkena pajak, sehingga perusahaan akan mampu meningkatkan nilainya dengan menggunakan hutang. Suatu fakta yang berlawanan dengan temuan tersebut di atas, dalam kenyataannya tidak ada satu perusahaan pun yang akan menggunakan dana yang seluruhnya berasal dari hutang ataupun dalam jumlah yang relatif besar. Model tersebut mengabaikan faktor biaya kebangkrutan dan biaya keagenan yang timbul. Sehingga suatu struktur modal yang optimal akan dapat ditemukan dengan menyeimbangkan antara keuntungan dari penggunaan hutang dan biaya kebangkrutan dan biaya keagenan, hal ini disebut tradeoff theory (Myers 1984; Jensen & Meckling:1976) dalam Sekar Mayangsari,(2000). Penggunaan hutang yang berbeban bunga memiliki keuntungan dan kelemahan bagi perusahaan (Brigham:1999) dalam Dede Setyabudi (2007). Keuntungan penggunaan hutang adalah biaya bunga mengurangi penghasilan kena pajak sehingga biaya utang efektif menjadi lebih rendah, kreditor hanya mendapat biaya bunga yang relatif bersifat tetap. Dengan demikian, kelebihan keuntungan merupakan klaim bagi pemilik perusahaan; bondholder tidak memiliki suara sehingga pemilik bisa mengendalikan perusahaan dengan dana kecil. Adapun kelemahan penggunaan hutang terjadi karena semakin tingginya penggunaan hutang akan meningkatkan tingkat kemungkinan kepailitan, sehingga apabila bisnis perusahaan tidak dalam keadaan yang baik, pendapatan operasi menjadi rendah dan tidak cukup untuk menutupi biaya bunga sehingga kekayaan pemilik berkurang. Pada suatu kondisi yang sangat ekstrim,

perusahaan akan terancam kebangkrutan. Implikasi tradeoff theory menurut Brigham et al., (1999) adalah perusahaan dengan resiko bisnis yang lebih tinggi baik menggunakan hutang dalam jumlah yang sedikit dan perusahaan yang terkena tingkat pajak lebih tinggi memperoleh penghematan pajak lebih tinggi bila menggunakan hutang. Trade off theory menjelaskan bahwa tingkat leverage perusahaan merupakan hasil trade off perusahaan antara manfaat pajak atas penggunaan hutang dengan meningkatnya biaya keagenan dan financial distress yang muncul akibat peningkatan penggunaan hutang, teori ini memiliki dasar pemikiran untuk menghindari keputusan ekstrim,(penggunaan hutang 100%, atau penggunaan modal sendiri 100 %). Hal ini didasarkan pada asumsi bahwa dengan meminjam, perusahaan akan dapat melindungi pendapatannya dari pajak sedangkan apabila meminjam terlalu banyak, maka akan menyebabkan timbulnya biaya kebangkrutan. Perusahaan tidak perlu untuk membayar sebagian pajak yang semestinya dibayar karena perusahaan memiliki hutang. Hal ini disebabkan hutang memiliki sifat “tax deductible” yang berarti hutang mampu mengurangi jumlah pajak yang harus dibayar. Ini merupakan manfaat pajak yang diperoleh perusahaan. Lain halnya dengan Static Trade Off yang menggunakan pertimbangan cost dan benefit dari penggunaan hutang, teori Pecking Order melakukan keputusan pendanaan yang bersumber pada laba, hutang, sampai pada saham. Hal tersebut mengacu pada pendapat (Myers : 1984) yang menyatakan bahwa “Perusahaan dengan tingkat profitabilitas yang tinggi justru tingkat hutangnya rendah, dikarenakan perusahaan yang profitabilitasnya tinggi memiliki sumber dana internal yang berlimpah.” Dalam pecking order theory ini tidak terdapat

struktur modal yang optimal. Secara spesifik perusahaan mempunyai urut-urutan preferensi (hierarki) dalam penggunaan dana. (Myers : 1984) dalam Elyana (2007) berpendapat bahwa keputusan pendanaan berdasarkan pecking order theory akan mengikuti urutan pendanaan sebagai berikut: 1. perusahaan akan lebih menyukai pendanaan dari sumber internal. 2. perusahaan akan menyesuaikan target pembayaran dividen terhadap peluang investasi. 3. kebijakan deviden bersifat sticky, fluktuasi profitabilitas dan peluang investasi berdampak pada aliran kas internal bisa lebih besar atau lebih kecil dari pengeluaran investasi. 4. bila dana eksternal dibutuhkan, perusahaan akan berusaha memilih sumber dana dari hutang karena dipandang lebih aman dan penerbitan ekuitas baru sebagai pilihan terakhir untuk memenuhi kebutuhan sumber dana. Pecking order theory menjelaskan urut-urutan pendanaan. Pada manajer keuangan tidak memperhitungkan tingkat hutang yang optimal. Kebutuhan dana ditentukan oleh kebutuhan investasi. Pecking order theory ini dapat menjelaskan mengapa perusahaan yang mempunyai tingkat keuntungan yang tinggi justru mempunyai tingkat hutang yang kecil. Pada kenyataan yang terjadi, terdapat perusahaan-perusahaan yang dalam menggunakan dana untuk kebutuhan investasinya tidak sesuai seperti skenario urutan (hierarki) yang disebutkan dalam pecking order theory. Penelitian yang dilakukan oleh Singh dan Hamid (1992) dan Singh (1995) menyatakan bahwa “Perusahaan-perusahaan

di negara berkembang lebih memilih untuk menerbitkan ekuitas daripada berhutang dalam membiayai perusahaannya.” Hal ini berlawanan dengan pecking order theory yang menyatakan bahwa perusahaan akan memilih untuk menerbitkan hutang terlebih dahulu daripada menerbitkan saham pada saat membutuhkan pendanaan eksternal. Pecking order theory mengacu pada teori perusahaan yang bertujuan memaksimumkan

kemakmuran

pemilik

perusahaan..

Pecking

order

theory

membedakan ekuitas yang diperoleh dari laba diahan dan penerbitan saham baru karena prioritas sumber pendanaan menempatkan posisi yang paling atas sedangkan penerbitan saham baru pada posisi yang paling bawah. Tradeoff theory tidak membedakan urutan pemilihan sumber pendanaan. Oleh karena itu, ekuitas tidak dibedakan apakah diperoleh dari laba ditahan atau dari penerbitan saham baru, melainkan merupakan kombinasi dari keduanya. Sejauh ini, penelitian mengenai struktur modal memiliki tujuan untuk menentukan model atau teori struktur modal yang dapat menjelaskan perilaku keputusan pendanaan perusahaan. Namun kenyataannya, sulit bagi perusahaan untuk menentukan suatu struktur modal yang terbaik dalam suatu komposisi pembelanjaan yang tepat. Lebih mudah apabila perusahaan mencoba menaksir dalam suatu “range berapa tingkat leverage yang tepat bagi perusahaan” (Hartono, 1990:3) dalam Elyana (2007). Sehubungan dengan uraian tersebut di atas, maka penulis tertarik melakukan penelitian tentang “Analisis Pengaruh Faktor-faktor Penentu Kebijakan struktur modal Terhadap leverage: hipotesis Static Trade Off atau Pecking Order Theory”. Untuk lebih

memfokuskan arah penelitian ini, maka variabel-variabel yang dijadikan objek penelitian terdiri dari asset tangibility, size, growth, profitability,dan earning volatility. Penelitian ini merupakan lanjutan dan pengembangan dari penelitian Ari Christianti (2006) yang berjudul, ” penentuan perilaku kebijakan struktur modal pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Jakarta: hipotesis Static Trade Off atau Pecking Order Theory” Adapun yang membedakan dan kelebihan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah sebagai berikut : 1.

Penelitian sebelumnya hanya menggunakan populasi perusahaan industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta dengan purposive sampling yang menghasilkan 76 perusahaan, sedangkan kali ini penulis akan menggunakan populasi yaitu seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tentunya dengan menggunakan purposive sampling.

2.

Perbedaan periode yang digunakan pada penelitian ini adalah mengambil sampel dari tahun 2005-2008, sedangkan peneliti sebelumnya mengambil sampel dari tahun 2000-2008

B. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang pemikiran yang dikemukakan sebelumnya, maka dirumuskan permasalahan dalam penelitian ini sebagai berikut: 1. Apakah faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal seperti asset tangibility, size, growth, profitability dan earning volatility berpengaruh terhadap leverage.

2. Apakah perusahaan yang listing di BEI menggunakan pecking order theory atau static trade off theory dalam menentukan perilaku kebijakan struktur modalnya.

C. Tujuan dan Manfaat Penelitian Berdasarkan perumusan masalah diatas maka tujuan dan manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan sebagai berikut: a. Untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal seperti asset tangibility, size, growth, profitability dan earning volatility terhadap tingkat leverage? b. Untuk menganalisis perilaku kebijakan struktur modal di BEJ berdasar pada teori struktur modal dalam manajemen keuangan yaitu Static Trade-off Theory atau Pecking Order Theory ?

2. Manfaat Penelitian Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi: a. Bagi investor dan masyarakat, dengan adanya penelitian ini diharapkan investor serta masyarakat dapat memberikan masukan dalam membuat kebijakan yang berhubungan dengan pembentukan struktur modal untuk menghasilkan struktur modal yang optimal.

b. Dunia penelitian dan Akademis, dapat menambah literatur mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat leverage perusahaan pada perusahaan-perusahaan yang go public di Indonesia. Selain itu, penelitian ini diharapkan dapat memacu penelitian yang lebih baik mengenai pengaruh faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal terhadap tingkat leverage perusahaan pada masa yang akan datang c. Bagi

peneliti,

diharapkan

dapat

memberikan

kontribusi

konseptual

bagi

pengembangan literatur dan menambah referensi tentang kebijakan struktur modal perusahaan dan faktor yang mempengaruhi, sehingga dapat dijadikan rujukan dalam pengembangan penelitian yang sejenis.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. Landasan Teori 1. Struktur Modal

Weston dan Copeland (1996) dalam Irham Fahmi dan Yovie Lavianti Hadi (2010) mengatakan bahwa “ Capital structure or capitalization of the firm is permanent financing represented by long term debt, prefered stock, and shareholders equity. The book value of shareholders equity includes common stock, paid capital or capital surplus and the accumulated amount of retained earnings". Dari pendapat Weston dan Copeland di atas mengenai struktur modal, mereka menitikberatkan pada struktur modal dengan pendanaan yang menggunakan hutang jangka panjang, saham preferen dan laba ditahan. Berdasarkan penitikberatan tersebut, terlihat bahwa Weston dan Copeland cenderung berkiblat pada Static Trade Off yang lebih mendahulukan hutang dalam pemilihan pendanaannya, sedangkan menurut Myers dalam buku “Fundamental of Corporate Finance” mengartikan Capital structure is the combined long-term debt financing and equity. Pengertian struktur modal tersebut hampir seerupa dengan apa yang dikemukakan oleh Keown dalam bukunya yang berjudul “Financial Management: Principles and application” yang menyebutkan bahwa Capital structure is a guideline or a combination of long-term funding sources used by the company. Adapun bapak prof. Ahmad Rodoni dalam bukunya yang berjudul manajemen keuangan menyatakan struktur modal adalah proporsi dalam menentukan pemenuhan kebutuhan belanja perusahaan dimana dana yang diperoleh menggunakan kombinasi atau panduan sumber yang berasal dari dana jangka panjang yang terdiri dari dua sumber utama, yakni yang berasal dari dalam dan luar perusahaan pengertian tersebut lebih sesuai dengan pengertian struktur modal secara umum yang lebih relevan diartikan sebagai bauran dari segenap sumber pendanaan jangka panjang yang digunakan perusahaan dan rumusan

proporsi struktur modal yang dilakukan oleh perusahaan yang akan mempengaruhi nilai perusahaan tersebut. Struktur modal tersebut terkait erat dengan pemilihan sumber dana, baik yang berasal dari dalam perusahaan (internal) maupun dari luar perusahaan (external). Adapun dalam melakukan pengambilan keputasan pendanaan, para manajer keuangan perlu mempertimbangkan manfaat dan biaya dari sumber dana yang dipilihnya. Hal ini disebabkan karena karakteristik financial dari sumber dana yang berbeda-beda akan memunculkan konsekuensi yang berbeda pula. Perusahaan dapat memperoleh sumber dana yang berasal dari dalam seperti retained earning dan depresiasi sedangkan sumber dana eksternal dapat dibedakan dalam dua kategori, yaitu pembelanjaan dengan hutang (debt financing) dan pembelanjaan sendiri (penyertaan modal). Pembelanjaan dengan hutang diartikan sebagai suatu pemenuhan kebutuhan dana dalam bentuk hutang yang berasal dari kreditor sedangkan sumber dana pembelanjaan sendiri berasal dari pemilik atau peserta yang ikut mengambil bagian dalam perusahaan. Hasil penelitian empiris telah menemukan berbagai faktor yang akan mempengaruhi masalah struktur modal. 2. Trade off theory Teori trade off merupakan hasil pengembangan dari teori struktur modal modern pertama yang diperkenalkan oleh Modigliani dan Miller pada tahun 1958. Teori ini mengasumsikan bahwa struktur modal perusahaan adalah hasil trade off dari biaya keagenan dan biaya kesulitan keuangan dimana sebagai imbangan dari manfaat penggunaan hutang. Dari model ini dapat dinyatakan bahwa perusahaan yang tidak

menggunakan pinjaman sama sekali dan perusahaan yang menggunakan pembiayaan investasinya dengan pinjaman seluruhnya adalah buruk. Keputusan terbaik adalah keputusan yang moderat dengan mempertimbangkan kedua instrument pembiayaan. Trade off theory merupakan model yang didasarkan pada trade-off antara keuntungan dengan kerugian penggunaan hutang. Trade-off tersebut dipengaruhi oleh beberapa variabel. Umumnya oleh keuntungan pajak dari penggunaan hutang, risiko biaya kesulitan keuangan dan penggunaan biaya agensi. Berdasarkan realita yang berasal dari hutang dalam jumlah besar, penggunaan modal sendiri mempunyai manfaat dan kerugian bagi perusahaan. Menurut (Brigham :2001) dalam Hasa (2008), hutang mempunyai keuntungan pada: a. Biaya bunga yang mempengaruhi penghasilan kena pajak, sehingga hutang menjadi lebih rendah. b. Kreditur hanya mendapatkan biaya bunga yang bersifat relatif tetap, kelebihan keuntungan akan menjadi klaimbagi pemilik perusahaan. Dalam static trade off theory, terdapat dua implikasi penting yaitu perusahaan dengan risiko bisnis tinggi lebih baik menggunakan sedikit hutang. Hal ini akan memperbesar biaya bunga serta menurunkan laba, sehingga perusahaan mengalami biaya kesulitan keuangan. Menurut Erwin Prasetya dalam bukunya yang berjudul “hutang menjadi untung”, dia mengungkapkan bahwa “hutang akan baik2 saja apabila pengunaaanya baik, konseptual, dan berkomitmen" agar tidak terjebak kedalam keputusan berhutang yang keliru, ada minimal 3 pertanyaan kunci yang perlu diajukan sebelum memutuskan

berhutang, untuk apa hutang tersebut digunakan, 2. berapa besar hutang yang ingin dan mampu anda ambil, 3. bagaimana hutang itu bisa dilunasi dalam keadaan darurat. Static trade off theory mengemukakan bahwa hutang mempunyai dua sisi. Sisi positif dari hutang adalah bahwa pembayaran bunga akan mengurangi pembayaran kena pajak. Penghematan pajak ini akan meningkatkan nilai pasar perusahaaan. Hutang menguntungkan perusahaan karena adanya perbedaan perlakuan pajak terhadap bunga dan dividen serta pembayaran bunga diperhitungkan sebagai biaya dan mengurangi penghasilan kena pajak, sehingga jumlah pajak yang dibayar perusahaan berkurang. Sebaliknya, pembagian dividen kepada pemegang saham tidak mengurangi pembayaran pembayaran pajak perusahaan. Jadi, dari sisi pajak akan lebih menguntungkan jika perusahaan membiayai investasi dengan hutang karena adanya penghematan pajak. Menurut teori ini, semakin besar laba (EBIT) yang dihasilkan oleh perusahaan, semakin besar pula tingkat hutangnya agar pajak yang dibayar berkurang. Namun demikian, besarnya hutang ini dibatasi oleh besarnya biaya-biaya kepailitan dan biaya tekanan keuangan yang timbul menjelang perusahaan bangkrut (cost of financial distress).

3. Pecking Order Theory Pecking order theory ini merupakan pengembangan dari signaling theory. Teori tersebut adalah teori struktur pendanaan yang menawarkan alternatif lain dalam pengambilan keputusan pendanaan. Pemilihan pendanaan berdasarkan risiko merupakan konsep pecking order theory yang diperkenalkan oleh Myers (1984) dan Myers dan Majluf (1984). Perilaku manajemen yang tidak mengikuti urutan pendanaan menurut

pecking order theory merupakan suatu sinyal yang buruk mengenai prospek perusahaan dimasa yang akan datang. Pecking order theory mengacu pada teori perusahaan yang bertujuan memaksimumkan kemakmuran pemilik perusahaan. Konsep ini berbeda dengan agency theory walaupun memiliki asumsi yang sama dalam hal asimetri informasi. Pecking order theory membedakan ekuitas yang diperoleh dari laba diahan dan penerbitan saham baru karena prioritas sumber pendanaan menempatkan posisi yang paling atas sedangkan penerbitan saham baru pada posisi yang paling bawah. Tradeoff theory tidak membedakan urutan pemilihan sumber pendanaan. Oleh karena itu, ekuitas tidak dibedakan apakah diperoleh dari laba ditahan atau dari penerbitan saham baru melainkan merupakan kombinasi dari keduanya. Adapun tiga sumber pendanaan perusahaan, yaitu retained earning, hutang, dan ekuitas. Retained earning tidak memiliki permasalahan atau resiko sama sekali. Ekuitas mempunyai tingkat risiko yang sangat besar, sedangkan hutang mempunyai risiko yang relatif kecil. Keduanya mempunyai risiko, tetapi dari sudut pandang investor, ekuitas mempunyai risiko yang lebih besar dari hutang. Hal ini mengakibatkan investor akan mengharapkan tingkat pengembalian yang lebih tinggi dari penggunaan ekuitas dibandingkan dengan penggunaan hutang. Dari sudut pandang perusahaan, retained earning merupakan sumber pendanaan yang lebih baik dibandingkan hutang, dan hutang merupakan sumber pendanaan yang lebih baik dibandingkan ekuitas. Sejalan dengan hal tersebut, perusahaan akan membiayai semua kegiatan investasinya dengan

menggunakan retained earning. Jika jumlah retained earning tidak mencukupi maka pendanaan dengan hutang atau ekuitas yang akan digunakan. (Myers:1984) dalam Muhamad Edi Wijaya (2001) berpendapat bahwa keputusan pendanaan berdasarkan pecking order theory akan mengikuti urutan pendanaan sebagai berikut: 1. Perusahaan akan lebih menyukai pendanaan dari sumber internal. 2. Perusahaan akan menyesuaikan target pembayaran dividen terhadap peluang investasi. 3. Kebijakan deviden bersifat sticky, fluktuasi profitabilitas dan peluang investasi berdampak pada aliran kas internal bisa lebih besar atau lebih kecil dari pengeluaran investasi. 4. Bila dana eksternal dibutuhkan, perusahaan akan berusaha memilih sumber dana dari hutang karena dipandang lebih aman dan penerbitan ekuitas baru sebagai pilihan terakhir untuk memenuhi kebutuhan sumber dana. 4. Leverage Leverage menunjuk pada hutang yang dimiliki perusahaan. Dalam arti harafiah, leverage berarti pengungkit/tuas. Sumber dana perusahaan dapat dibedakan menjadi dua yaitu sumber dana intern dan sumber dana ekstern. Sumber dana intern berasal dari laba yang ditahan, pemilik perusahaan yang tercermin pada lembar saham atau prosentasi kepemilikan yang tertuang dalam neraca. Sementara sumber dana ekstern merupakan sumber dana perusahaan yang berasal dari luar perusahaan, misalnya hutang. Kedua sumber dana ini tertuang dalam neraca pada sisi kewajiban. Menurut Brigham dan

Houston dalam bukunya Fundamentals Of Financial Management, Brigham menulis bahwa “Financial leverage is the extent to which fixed-income securities (debt and preferred stock) are used in a firm’s capital structure”. Selain itu, leverage juga dapat diartikan sebagai penggunaan aktiva atau dana dimana untuk penggunaan tersebut, perusahaan harus menutup biaya tetap atau membayar beban tetap. Jika pada “operating leverage” penggunaan aktiva dengan biaya tetap adalah dengan harapan bahwa revenue yang dihasilkan oleh penggunaan aktiva itu akan cukup untuk menutup biaya tetap dan biaya variabel, maka pada “financial leverage” penggunaan dana dengan beban tetap itu adalah dengan harapan untuk memperbesar pendapatan per lebar saham biasa. (EPS = Earning Per Share). Perusahaan menggunakan dana dengan beban tetap sehingga menimbulkan masalah financial leverage. Seperti halnya masalah operating leverage baru timbul setelah perusahaan dalam operasinya mempunyai biaya tetap. Perusahaan yang menggunakan dana dengan beban tetap dikatakan menghasilkan leverage yang menguntungkan atau efek yang positif bila pendapatan yang diterima dari penggunaan dana tersebut lebih besar daripada beban tetap dari penggunaan dana itu. Apabila perusahaan dalam menggunakan dana dengan beban tetap itu menghasilkan efek yang menguntungkan dana bagi pemegang saham biasa (pemilik modal sendiri) yaitu dalam bentuknya memperbesar EPS-nya, maka dikatakan perusahaan itu menjalankan “trading on the equity”. Penggunaan dana yang disertai dengan beban tetap dimana dalam penggunannya dapat menghasilkan pendapatan yang lebih besar daripada beban tetap tersebut

merupakan pengertian dari trading on the equity. Perusahaan tidak dapat memperoleh pendapatan dari penggunaan dana tersebut sebanyak beban tetap yang yang harus dibayar jika Financial leverage itu merugikan. Salah satu tujuan dalam pemilihan berbagai alternatif metode pembelanjaan adalah untuk memperbesar pendapatan bagi pemilik modal sendiri atau pemegang saham biasa. Kebutuhan dana suatu perusahaan dapat sepenuhnya dipenuhi dengan saham biasa, atau sebagian dengan saham biasa dan sebagian lain dengan saham preferen atau obligasi, dimana dua sumber dana yang terakhir adalah disertai dengan beban tetap (dividen saham preferen dan bunga). Perlu diketahui tingkat EBIT (Earning Before Interest & Tax) untuk menentukan “income effect” dari berbagai pembayaran (mix) atau berbagai alternatif metode pembelanjaan terhadap pendapatan pemegang saham biasa (pemilik modal sendiri) yang dapat menghasilkan EPS (Earning Per Share) yang sama besarnya antara berbagai pertimbangan atau alternatif dalam pemenuhan dana tersebut. Tingkat EBIT yang dapat menghasilkan EPS yang sama besarnya pada berbagai perimbangan pembelanjaan dinamakan “Break-event point” (dalam financial leverage).

5. Faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal Keputusan struktur modal tercermin dari perubahan keputusan pendanaan , maka penelitian ini menggunakan perubahan leverage untuk mengukur keputusan pendanaan perusahaan. Penelitian ini menggunakan atribut untuk menentukan struktur modal pada industri manufaktur di BEJ berdasarkan hipotesis STO atau POT. Berikut adalah

penjelasan mengenai masing-masing atribut yang digunakan dalam penelitian ini, antara lain: a. Tangibility Salah satu syarat yang harus dipenuhi untuk mendapatkan sumber dana eksternal adalah adanya aset yang berwujud dalam jumlah yang memadai untuk digunakan sebagai jaminan. Struktur aktiva dapat mempengaruhi sumber-sumber pembiayaan yang pada gilirannya akan berpengaruh terhadap penentuan struktur modal perusahaan. Struktur aktiva yang diukur oleh proporsi aktiva tetap terhadap total aktiva, memiliki hubungan yang positif terhadap struktur modal. Artinya apabila struktur aktiva mengalami peningkatan maka semakin tinggi pula jumlah utang dan semakin tinggi pula struktur modal perusahaan (Titman dan Wessels:1988) dalam R. Agus Sartono(2001). Banyaknya penggunaan utang hipotik jangka panjang, ketika perusahaan mempunyai aktiva tetap jangka panjang yang tinggi, terutama jika permintaan akan produk mereka cukup meyakinkan (misalnya perusahaan umum). Perusahaan yang sebagian aktivanya berupa piutang dan persediaan barang yang nilainya sangat tergantung pada kelanggengan tingkat profitabilitas masing-masing perusahaan, tidak begitu tergantung pada pembiayaan utang jangka panjang dan lebih tergantung pada pembiayaan jangka pendek. Perusahaan yang memiliki aktiva tetap dalam jumlah yang besar dapat menggunakan utang dalam jumlah yang lebih besar pula. Hal ini disebabkan karena perusahaan yang mempunyai aktiva tetap yang besar dapat digunakan sebagai

jaminan atau collateral utang perusahaan. Dengan demikian antara struktur aktiva dengan struktur modal memiliki hubungan yang positif. Semakin banyak assets tangibility suatu perusahaan berarti semakin banyak collateral assets untuk bisa mendapatkan sumber dana eksternal berupa hutang. Hal ini dikarenakan pihak kreditur akan meminta collateral assets untuk memback-up hutang. Berdasarkan pada teori STO, assets tangibility berpengaruh positif terhadap leverage. (Harris and Raviv: 1991) dalam Ari Christianti (2006) menyatakan bahwa perusahaan dengan level fixed assets yang rendah mempunyai lebih banyak masalah asymetric information dibandingkan perusahaan dengan level fixed assets yang tinggi. Ini terjadi karena perusahaan dengan level fixed assets yang tinggi umumnya adalah perusahaan yang besar, yang dapat menerbitkan saham dengan harga yang fair sehingga tidak menggunakan hutang untuk mendanai investasi. Dengan demikian berdasar pada teori POT tangibility assets berpengaruh negatif terhadap leverage. b. Firm Size Firm size mempunyai pengertian bahwa besarnya ukuran perusahaan yang dapat dilihat dari kemampuan perusahaan dalam menghasilkan pendapatan perusahaan yang berasal dari nilai penjualan. Adapun ukuran perusahaan juga merupakan variabel yang menggambarkan besar kecilnya suatu perusahaan yang ditunjukkan dari besar kecilnya aktiva, jumlah penjualan, rata-rata tingkat penjualan, dan rata-rata total aktiva. Maka dari itu, dapat dikatakan bahwa firm size merupakan ukuran besar kecilnya perusahaan yang dapat dilihat dari kemampuan perusahaan dalam menghasilkan pendapatan perusahaan, sehingga dapat dilihat dari besarnya jumlah perusahaan. Ukuran perusahaan

dapat diukur dengan tiga cara, yaitu logaritma natural dari penjualan, logaritma natural dari total asset, dan logaritma natural total asset dikurangi nilai buku ekuitas ditambah nilai pasar ekuitas. (Chen dan Jiang : 2001) dalam Putra Krisnanda (2009), menyatakan bahwa perusahaan besar cenderung melakukan diversifikasi usaha lebih banyak daripada perusahaan kecil. Oleh karena itu, kemungkinan kegagalan dalam menjalankan usaha atau kebangkrutan akan lebih kecil. Ukuran perusahaan sering dijadikan indikator bagi kemungkinan terjadinya kebangkrutan bagi perusahaan, dimana perusahaan dengan ukuran lebih besar dipandang lebih mampu menghadapi krisis dalam menjalankan usahanya. Hal ini akan mempermudah perusahaan dengan ukuran lebih besar untuk memperoleh pinjaman atau dana eksternal. Hal ini menunjukkan adanya hubungan positif antara ukuran perusahaan dengan leverage. Kemudahan memperoleh pinjaman dari pihak ketiga disebabkan karena kemampuannya mengakses pihak lain atau jaminan yang dimiliki berupa asset bernilai lebih besar dibanding perusahaan kecil. Ukuran perusahaan berpengaruh terhadap struktur modal didasarkan pada kenyataan bahwa semakin besar suatu perusahaan, kecenderungan untuk menggunakan hutang menjadi semakin besar. Pertumbuhan perusahaan berbanding lurus dengan ukuran perusahaan, sehingga semakin cepat pertumbuhan perusahaan maka semakin besar pula ukuran perusahaan, sehingga ukuran perusahaan berpengaruh terhadap struktur modal karena perusahaan yang lebih besar akan mudah memperoleh pinjaman dibandingkan perusahaan kecil. Ukuran perusahaan menggambarkan besar kecilnya suatu perusahaan yang ditunjukkan

oleh total aktiva, total penjualan, rata-rata tingkat penjualan, dan rata-rata total aktiva (Feri dan Jones : 1998) dalam Kusuma (2006). Ukuran perusahaan juga menjadi faktor yang perlu diperhatikan dalam menentukan struktur modal. Perusahaan besar dapat mengakses pasar modal dan dengan kemudahan tersebut maka dapat disimpulkan bahwa perusahaan memiliki fleksibilitas dan kemampuan untuk mendapatkan dana atau permodalan. c. Growth Pertumbuhan perusahaan sering diartikan sebagai peningkatan yang terjadi di perusahaan. Pada tingkat pertumbuhan ini dicerminkan oleh kenaikan atau peningkatan dalam penjualan perusahaan. Kartadinata (1985) dalam Muhamad Edi Wijaya (2001) mengemukakan bahwa tingkat pertumbuhan adalah peningkatan atau penambahan suatu variabel dalam suatu tahun yang dinyatakan sebagai persentase nilai tahun sebelumnya.

Menurut Rusdi lubis (1996 : 30) dalam Susilawati (2005 : 17), perusahaan dengan tingkat pertumbuhan yang tinggi dan cepat memerlukan tambahan dana yang besar untuk mengantisipasi peningkatan disemua bidang kegiatan, misalnya peningkatan penjualan, kapasitas produksi, skala usaha, dan sebagainya. Keperluan dana yang besar dari sumber internal (laba ditahan) tidak akan cukup memenuhinya. Oleh karena itu, biasanya didanai dengan sumber dana eksternal berupa utang atau pinjaman. Perusahaan dengan tingkat pertumbuhan tinggi cenderung lebih banyak menggunakan utang dibanding dengan perusahaan yang lambat pertumbuhannya Seperti

yang diungkapkan oleh Weston dan brigham (1990) dalam Putu Anom

yang

berpendapat bahwa perusahaan dengan tingkat pertumbuhan yang cepat lebih banyak mengandalkan pada sumber eksternal. d. Profitability Dalam mengelola kekayaan perusahaan yang ditunjukkan oleh laba yang dihasilkan, profitabitas menjadi suatu indikator kinerja yang dilakukan oleh manajemen. Secara garis besar, laba yang dihasilkan perusahaan berasal dari penjualan dan investasi yang dilakukan oleh perusahaan. Sujoko (2007 : 44) mendefinisikan profitabilitas adalah kemampuan perusahaan untuk menghasilkan profit atau laba selama satu tahun yang dinyatakan dalam rasio laba operasi dengan penjualan dari data laporon laba rugi akhir tahun. Adapun untuk mengetahui profitabilitas yaitu dengan memperbandingkan antara laba yang diperoleh dalam suatu periode dengan jumlah aktiva atau jumlah modal pada perusahaan tersebut. e. Earning Volatility Putu Anom Mahadwarta (2002) menyatakan earning volatility merupakan tingkat volatilitas (perubahan yang cepat) dari earning, maka dari itu earning volatility sering di kaitkan dengan kondisi ketidakstabilan, atau sering pula diartikan sebagai tingkat resiko bisnis dan kebangkrutan perusahaan yang timbul dari ketidakpastian atas proyeksi pendapatan dimasa yang akan datang jika perusahaan tidak didanai dengan hutang. Menurut (Junaidi:2006) dalam Putu Anom Mahadwarta (2002) hubungan antara resiko dan hutang adalah berlawanan arah, yang berarti bahwa perusahaan dengan resiko yang tinggi cenderung memiliki utang yang rendah.

Menurut Saidi (2004) resiko bisnis merupakan ketidakpastian yang dihadapi perusahaan dalam menjalanken kegiatan bisnisnya. Resiko bisnis timbul dari adanya kemampuan perusahaan dalam menutup biaya operasionalnya. Dalam buku Gitman “Principle Of Managerial Finance” dibahas dua faktor yang mempengaruhi resiko bisnis yaitu stabilitas pendapatan dan stabilitas biaya. stabilitas pendapatan merupakan variabilitas atau perubahan relatif atas pendapatan penjualan perusahaan, dan pendapatan penjualan yang sangat menentukan resiko bisnis timbul dari volume permintaan serta tangkat harga, artinya volume permintaan yang stabil dan tingkat harga yang stabil akan memberikan efek pendapatan penjualan yang stabil, sehingga berpengaruh pada tingkat resiko bisnis yang akan stabil pula.

6. Hubungan antara faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal dengan Leverage a. Tangibility Asset dan Leverage Tangibility asset diprediksi berpengaruh terhadap tingkat leverage perusahaan. Prediksi diperkuat dengan semakin banyak assets tangibility suatu perusahaan berarti semakin banyak collateral assets untuk bisa mendapatkan sumber dana eksternal berupa hutang. Ini terjadi karena pihak kreditur akan meminta collateral assets untuk memback-up hutang. Assets tangibility berpengaruh positif terhadap leverage, hal tersebut sesuai berdasarkan pada teori STO. Harris and Raviv: 1991) dalam Ari Christianti (2006) menyatakan perusahaan dengan level fixed assets yang rendah mempunyai lebih banyak masalah asymetric information dibandingkan perusahaan

dengan level fixed assets yang tinggi. Umumnya, perusahaan dengan level fixed assets yang tinggi adalah perusahaan yang besar, yang dapat menerbitkan saham dengan harga yang fair jadi tidak perlu menggunakan hutang untuk mendanai investasi. Oleh sebab itu, berdasarkan pada teori POT, maka tangibility assets berpengaruh negatif terhadap leverage. b. Size dan tingkat Leverage perusahaan Size diprediksi berpengaruh terhadap tingkat leverage perusahaan. Berdasarkan pada STO, size berpengaruh positif terhadap leverage karena perusahaan dengan ukuran yang lebih besar dan kompleks tidak mempunyai kendala untuk mendapatkan dana eksternal (hutang). Hal ini disebabkan perusahaan dengan ukuran besar mempunyai risiko kebangkrutan yang kecil dibandingkan dengan perusahaan level yang lebih kecil. Berdasarkan teori POT, Frank & Goyal (2003) dalam hubungannya dengan ukuran perusahaan, size mempunyai pengaruh negatif terhadap ukuran perusahaan. Perusahaan dengan level yang lebih kecil mempunyai asymetric information yang tinggi dan sedikit untuk mendapatkan sumber dana eksternal (hutang). c. Growth dan tingkat leverage perusahaan Growth diprediksi berpengaruh terhadap tingkat leverage perusahaan, Hipotesis POT mempunyai dua sinyal yaitu, perusahaan dengan tingkat pertumbuhan yang tinggi akan cenderung untuk menjaga dan mempertahankan rasio hutang pada level yang rendah (sinyal negatif) atau perusahaan dengan tingkat pertumbuhan yang tinggi akan melakukan ekspansi dengan cara menggunakan dana eksternal berupa hutang (sinyal positif). (Fama dan French : 2002) dalam Hasa (2008) menganggap kedua sinyal

tersebut sebagai kompleksitas dari POT. Akan tetapi, penelitian ini menganggap bahwa atribut pertumbuhan (growth) terhadap leverage berpengaruh secara negatif terhadap leverage perusahaan (sinyal negatif). Hipotesis STO mengestimasi terdapat pengaruh negatif antara pertumbuhan (growth) dan leverage. d. Profitability dan tingkat leverage Profitability diprediksi mempengaruhi tingkat leverage perusahaan, Myers & Majluf (1984) dalam Ari Christianty (2006) menyatakan bahwa terdapat hubungan negatif antara profitability dengan leverage sedangkan Jensen (1986) menyatakan terdapat hubungan positif antara leverage dengan profitability jika pasar dalam mengontrol perusahaan efektif. Sebaliknya, jika pasar dalam mengontrol perusahaan tidak efektif, terdapat hubungan negatif antara profitability dengan leverage perusahaan. Berdasar pada STO, tingkat profitabilitas berpengaruh negatif terhadap leverage yang berarti, perusahaan dengan tingkat profitabilitas yang rendah mempunyai tingkat leverage yang tinggi. Sebaliknya, penelitian ini mengganggap bahwa terdapat pengaruh negatif antara profitability dengan leverage untuk POT. e. Earning Volatility dan tingkat leverage Earning volatility diprediksi memiliki pengaruh terhadap tingkat leverage. Earning volatility perusahaan yang tinggi dianggap oleh pasar sebagai hasil kinerja manajemen yang buruk, oleh karenanya perusahaan yang seperti ini sulit untuk mendapatkan dana eksternal. Berdasar pada hipotesis STO dan POT, Chen & Jiang (2001) dalam Ari christianti (2006) menyatakan terdapat pengaruh yang negatif antara earning volatility dan tingkat leverage perusahaan Menurut Cools (1993) yang dikutip

dari Chen, et al (1998) dalam hubungannya dengan Agency theory, hubungan yang terjadi antara earning volatility dan tingkat leverage perusahaan adalah positif. Hal ini dikarenakan masalah investasi menurun ketika volatilitas return perusahaan meningkat.

B. Penelitian Sebelumnya Hubungan antara faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal dengan tingkat leverage perusahaan telah banyak di teliti oleh peneliti sebelumnya. No 1

Tahun 2006

Peneliti

Ari Christianti 2

2001

Judul Penentuan perilaku kebijakan struktur modal pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEJ, hipotesis static trade off atau pecking order theory Pengujian Empiris Prediksi Pecking Order Theory dan Trade Off Theory Mengenai Leverage

Muhamad Edi Wijaya

Hasil Penelitian Penelitian tersebut menemukan asset tangibility, growth, profitability, memiliki pengaruh terhadap leverage perusahaan hasil tersebut mendukung hipotesis POT menemukan bahwa proksi profitabilitas yang mewakili variabel pecking order theory, menunjukan hasil yang sesuai dan signifikan,sedangkan earning volatilitas menunjukan pengaruh yang ambigus terhadap leverage dan dijelaskan bahwa lebih baik menggunakan pecking order dalam menjelaskan kebijakan struktur modal

3

2007

4

2002

Analisis pendanaan perusahaan berdasarkan pecking order model pada perusahaan perusahaan manufaktur di Bursa Efek Jakarta

Feby Indarto Pengujian kebijakan struktur modal a target adjustment trade off theory atau pecking order theory pada perusahaan yang listing di Bursa Efek Jakarta

R. Heru Kristanto HC 5

2007

Dudi Rudianto,Fir daus dan Erna Garnia

Pengaruh Struktur Aktiva dan Ukuran Perusahaan Terhadap Struktur Modal Serta Dampaknya Terhadap Harga Saham Perusahaan Pada Industri Tekstil Dan

Ia menemukan bahwa pembayaran deviden bersama tiga variabel lainnya, yakni kesempatan investasi, profitabilitas, ukuran perusahaan mempunyai pengaruh yang negatif signifikan terhadap keputusan leverage 1) Dengan analisis cross sectional (per tahun) memperlihatkan model prediksi a target adjustment trade off theory memiliki kemampuan yang lebih baik dalam menjelaskan kebijakan stuktur modal dibandingkan model prediksi pecking order theory. 2) Dengan analisis pooled data terlihat model pecking order justru memiliki kemampuan yang lebih baik. Dengan memasukan variabel ukuran perusahaan kedalam model prediksi terlihat bahwa variabel ukuran perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kebijakan struktur modal perusahaan. Menemukan bahwa Dengan asumsi ukuran perusahaan adalah konstan, maka secara individu variabel struktur aktiva memiliki arah pengaruh yang positif terhadap struktur

modal perusahaan dan dibanding dengan variabel ukuran perusahaan variabel struktur aktiva dianggap lebih dominan berpengaruh terhadap struktur modal perusahaan Faktor – Faktor Yang Ukuran perusahaan, Mempengaruhi Risiko bisnis, Struktur Modal Pada Pertumbuhan aktiva, Perusahaan Profitabikitas dan Manufaktur Go Public Struktur kepemilikan Di Bursa Efek Jakarta secara Simultan (BEJ) Tahun 2003-2005. berpengaruh terhadap struktur modal. Secara parsial yang berpengaruh ukuran perusahaan, pertumbuhan aktiva dan profitabilitas dipengaruhi faktor lain sehingga menejer harus mempertimbangkan ketiga faktor tersebut dalam mengambil keputusan. bahwa asset tangibility Pengaruh asset tangibility, size, growth, berpengaruh negatif profitability dan earning signifikan terhadap Leverage. Growth volatility terhadap berpengaruh positif leverage pada signifikan terhadap perusahaan manufaktur leverage dan profitability di BEJ: dengan berpengaruh negatif pengujian Pecking Order theory atau Static signifikan terhadap leverage. Maka trade off theory dibuktikan bahwa asset tangibility, growth, profitability dan Earning Volatility cenderung mengikuti Pecking order theory yang mendanai perusahaannya dari Produk Tekstil Lainnya

6

2007

Dedy Setyo Adi Wibowo 7

2007

Anisa’u Sa’diyah

internal

C. Kerangka Pemikiran Penelitian ini akan menguji apakah variabel faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal seperti asset tangibility, size, growth, profitability dan earning volatility berpengaruh terhadap tingkat leverage perusahaan dan apakah teori pecking order atau teori trade off yang mampu menjelaskan secara lebih baik perilaku leverage perusahaan yang listing di BEI. Berdasarkan perumusan masalah dan tujuan penelitian yang disesuaikan dengan teori, konsep jalur, dan hasil penelitian terdahulu maka skematis dapat dibuat kerangka pemikiran yang dapat dilihat pada path diagram berikut:

Gambar 2.1 Konseptualisasi Model

Dari gambar di atas juga dapat menunjukkan keterangan-keterangan sebagai berikut, yaitu: •

γ (gamma) yaitu koefisien jalur yang menjelaskan pengaruh dari variabel indipenden ke variabel dipenden. Seperti dari X1 ke Y1, X1 ke Y2, X2 ke Y1, X2 ke Y2 dan seterusnya.

•

β (beta) yaitu koefisien jalur yang menjelaskan pengaruh dari variabel dipenden yang satu ke variabel dipenden lainnya. Namun dalam penelitian ini tidak terdapat pengaruh diantara kedua variabel dipenden tersebut.

•

ε (residual variable) yang berkaitan dengan variabel dipenden.

Paradigma penelitian yang dinyatakan dalam bentuk persamaan struktural adalah sebagai berikut: Y1 = γ1 X1 + γ3 X2 + γ5 X3 + γ7 X4 + γ9 X5 + γ11 X6 + γ13 X7 + γ15 X8 + γ17 X9 + γ19 X10 + γ21 X11 + γ23 X12 + ε …...............................................................................................

Persamaan 1

Y2 = γ2 X1 + γ4 X2 + γ6 X3 + γ8 X4 + γ10 X5 + γ12 X6 + γ14 X7 + γ16 X8 + γ18 X9 + γ20 X10 + γ22 X11 + γ24 X12 + ε ……………………..........……….……... Persamaan 2

Pada persamaan struktural pertama, X1, X2, X3,…X12 merupakan variabel independen, Y1 sebagai variabel dipenden, ε merupakan residual variable yang berkaitan dengan variabel dipenden dan, γ1, γ3, γ5, γ7, γ9, γ11, γ13, γ15, γ17, γ19, γ21, γ23 adalah koefisien jalur yang menjelaskan pengaruh dari variabel independen X1, X2, X3,…X12, ke variabel dipenden Y1. Pada persamaan struktural kedua, X1, X2, X3,…X12 merupakan variabel independen, Y2 sebagai variabel dipenden, ε merupakan residual variable yang berkaitan dengan variabel dipenden, γ2, γ4, γ6, γ8, γ10, γ12, γ14, γ16, γ18, γ20, γ22, γ24 adalah koefisien jalur yang menjelaskan pengaruh dari variabel independen X1, X2, X3,…X12 ke variabel dipenden Y2, dan β1 yaitu koefisien jalur yang menjelaskan pengaruh dari variabel dipenden Y1 ke variabel dipenden Y2. Penelitian ini diawali dengan mengamati perusahaan-perusahaan yang terdaftar berturut-turut di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2004, 2005, 2006, dan 2007. Selanjutnya dari perusahaan-perusahaan tersebut, peneliti mengambil data laporan keuangan yang diperlukan dalam penelitian ini. Selanjutnya data tersebut diolah untuk mendapatkan variabel-variabel yang diperlukan.

D. Hipotesis Berdasarkan landasan teori, penelitian terdahulu, dan kerangka pemikiran diatas maka dapat di susum hipotesis sebagai berikut: H1 : Perusahaan yang listing Di BEI menggunakan teori POT dalam menentukan kebijakan struktur modal.

H2 : Perusahaan yang listing Di BEI menggunakan teori STO dalam menentukan kebijakan struktur modal.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini dilakukan untuk dapat mengetahui apakah perubahan leverage sebagai variabel indipenden disebabkan oleh perubahan berbagai faktor penentu perilaku struktur modal perusahaan seperti (tangibility asset, growth, profitability dan earning volatility) dengan metode Structural Equation Modeling (SEM). Penelitian ini menggunakan data laporan keuangan perusahaan go public yang listing di BEI tahun 2004 sampai 2007. Penghitungan dan pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan alat bantu software statistik yaitu LISREL (Linear Structural Relationship) 8.54.

B. Metode Penentuan Sampel Populasi dalam penelitian ini, yaitu seluruh perusahaan go public yang terdaftar di BEI dengan periode observasi tahun 2005 hingga 2008. Sampel dalam penelitian ini dipilih dengan metode purposive sampling dengan menggunakan kriteria sebagai berikut: 1. Perusahaan go public yang terdaftar secara berturut-turut di BEI pada periode tahun 2005 sampai 2008 dan tidak pernah mengalami delisting. 2. Perusahaan memiliki hutang jangka panjang selama periode penelitian. 3. Bukan perusahaan perbankan dan lembaga keuangan lainnya. Alasan ini mengacu pada pernyataan Jensen dan Meckling (1976) dalam Untung W. dan Hartini (2006) bahwa industri dengan regulasi yang tinggi seperti public utilities dan bank akan mempunyai debt equity ratio yang tinggi yang seekuivalen dengan tingginya risiko yang melekat pada industri yang bersangkutan daripada non-regulated firms. 4. Laporan keuangan perusahaan tidak menunjukkan adanya saldo total ekuitas yang negatif dan atau mengalami kerugian selama periode tahun penelitian (2005, 2006, 2007 dan 2008). Hal ini dikarenakan saldo ekuitas dan laba yang negatif sebagai penyebut menjadi tidak bermakna. (Imam Subekti, 2000 dalam Untung W. dan Hartini, 2006). Selanjutnya dari keseluruhan periode penelitian yakni tahun 2005, 2006, 2007, dan 2008 ditentukan berturut-turut sebagai tahun ke 1, 2, 3, dan, 4 seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini: Gambar 31.

Periode data yang estimasi 2005

2006

Realize information

2007

periode estimasi

2008

expected information

Berdasarkan pada gambar di atas, penelitian ini menggunakan data perubahan (delta) selama 2 tahun untuk masing-masing variabel yang diestimasi. Pengukuran leverage dalam penelitian ini menggunakan data perubahan leverage (LT dan ST) dari tahun 2006-2007 sebagai periode yang diestimasi. Hal yang sama juga berlaku untuk perhitungan atribut tangibility dan flexibility. Atribut size dan profitability menggunakan data perubahan untuk tahun 2005-2006 sebagai realize information. Selanjutnya, atribut growth diukur dengan menghitung perubahan growth untuk tahun 2007-2008 sebagai expected information. Atribut earning volatility diukur dengan menggunakan data untuk semua tahun yakni tahun ke-1, 2, 3, dan, 4 dengan tujuan agar didapat estimasi yang lebih baik.

C. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder bersifat kuantitatif, berupa rasio-rasio laporan keuangan dari laporan keuangan yang terbit setiap akhir periode laporan keuangan. Seluruh data diperoleh dari Pusat Referensi Pasar Modal (PRPM) di Bursa Efek Indonesia (BEI) dapat dilihat dengan menggunakan Capital Electronic Document Service, Indonesian Capital Market Directory, Prospektus

serta Fact Book Acrually dari seluruh perusahaan yang go public selama periode tahun penelitian. Selain itu, sebagai acuan teori yang berhubungan dengan variabel yang akan diteliti, sumber data juga diperoleh dari penelusuran pustaka (Library Research) dengan membaca dan mempelajari serta menganalisis literatur yang bersumber dari buku, artikel dan jurnal-jurnal penelitian-penelitian sebelumnya yang relevan dengan penelitian ini.

D. Metode Analisis Metode analisis yang digunakan untuk menguji pengaruh perubahan berbagai faktor penentu perilaku struktur modal perusahaan terhadap leverage adalah model persamaan struktural dengan program LISREL 8.54. Penelitian ini menggunakan lebih dari satu indikator untuk mewakili satu variabel dan memiliki hubungan yang kompleks antara variabel-variabelnya sehingga peneliti menggunakan model persamaan struktural. Tahapan peneliti dalam menganalisis pengaruh faktor-faktor penentu kebijakan struktur modal terhadap kebijakan leverage adalah sebagai berikut: 1. Identifikasi Variabel Penelitian ini menggunakan tiga variabel diantaranya adalah sebagai berikut: a. Variabel Eksogen Variabel eksogen (exogenous variable) adalah variabel yang secara bebas berpengaruh terhadap variabel endogen dalam suatu model. Adapun variabel yang menjadi

variabel

eksogen

adalah

asset

tangibility

(dFA/TA),

size

(dLnSAL,dLnMV), growth (dTA,dSAL,dLnMBR), profitability (dEBIT/S,dROE) dan earning volatility (LnSdNI,LnSdEBIT). b. Variabel Endogen Variabel endogen (endogenous variable) yaitu variabel yang dipengaruhi oleh variabel eksogen dan merupakan variabel antara artinya variabel endogen juga dapat mempengaruhi variabel endogen lain dalam suatu model. Adapun variabel endogen dalam penelitian ini adalah leverage(DLT-CAB, DSTCAB). 2. Model persamaan struktural Model persamaan struktural (Structural Equation Modelling) adalah generasi kedua teknik analisis multivariate (Bagozzi dan Fornell, 1982 dalam Malla Bahagia, 2007) yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model. Selain itu menurut Bollen (1989) dalam Malla Bahagia (2007) SEM juga dapat menguji secara bersama-sama: a. Model struktural, yaitu hubungan (nilai loading) antara variabel laten, baik variabel laten endogen maupun variabel eksogen. b. Model measurement, yaitu hubungan (nilai loading) antara indikator dengan variabel latennya. Adanya pengujian model struktural dan pengukuran memungkinkan peneliti untuk menguji kesalahan pengukuran (measurement error) sebagai bagian yang tidak terpisahkan dari SEM dan melakukan analisis faktor bersamaan dengan

pengujian hipotesis. Proses Struktural Equation Modelling mencakup beberapa langkah yang harus dilakukan diantaranya adalah: 1. Konseptualisasi model Tahap ini berhubungan dengan pengembangan hipotesis berdasarkan teori sebagai dasar dalam menghubungkan variabel laten dengan variabel laten lainnya, dan juga dengan indikator-indikatornya. Teori dalam konseptualisasi model bukan hanya berasal dari para akademisi, tetapi juga dapat berasal dari pengalaman dan praktek yang diperoleh dari para praktisi. Selain itu konseptualisasi model juga harus merefleksikan pengukuran variabel laten melalui beberapa indikator yang dapat diukur.

2. Penyusunan Diagram jalur Tahap ini akan memudahkan kita dalam memvisualisasikan hipotesis yang telah diajukan dalam konseptualisasi model. Path Diagram merupakan representasi grafis mengenai bagaimana beberapa variabel pada suatu model berhubungan satu sama lain, yang memberikan suatu pandangan menyeluruh mengenai struktur model. 3. Spesifikasi model Tahap ketiga ini memungkinkan kita untuk menggambarkan sifat dan jumlah parameter yang diestimasi. 4. Identifikasi Model

Informasi yang diperoleh dari data yang diuji untuk menentukan apakah cukup untuk mengestimasi parameter dalam model. Disini kita dapat memperoleh nilai yang unik untuk seluruh parameter dari data yang telah kita peroleh. Untuk menentukan apakah model kita mengandung/tidak masalah identifikasi, maka harus dipenuhi keadaan berikut: t ≤ s/2 dimana: t = jumlah parameter yang diestimasi s = jumlah varians dan kovarians antara variabel manifest (observed/manifest); yang merupakan (p+q)(p+q+1) p = jumlah variabel y (indikator variabel endogen) q = jumlah variabel x (indikator variabel eksogen) •

Jika t ≥ 2, maka model tersebut adalah unidentified. Masalah ini dapat terjadi pada SEM, dimana informasi yang terdapat pada data empiris (varians dan kovarians variabel manifest) tidak cukup untuk menghasilkan solusi yang unik untuk memperoleh parameter model. Masalah unidentified tersebut dapat diatasi dengan mengkonstraint model dengan cara menambah indikator (variabel manifest) ke dalam model, menentukan (fix) parameter tambahan menjadi 0 dan mengasumsikan bahwa parameter yang satu dengan parameter yang lain memiliki nilai yang sama.

•

Jika t = s/2, maka model disebut just-identified, sehingga solusi yang unik tunggal dapat diestimasi untuk mengestimasi parameter. Model yang just-

identified, seluruh informasi yang tersedia telah digunakan untuk mengestimasi parameter, sehingga tidak ada informasi yang tersisa untuk menguji model (derajat kepercayaan adalah 0). •

Jika t < s/2, maka model tersebut adalah over-identified. Dalam hal ini lebih dari satu estimasi masing-masing parameter dapat diperoleh (karena jumlah persamaan yang tersedia melebihi parameter yang diestimasi).

5. Estimasi Parameter Pada tahap ini, kita melakukan pengujian signifikansi yaitu menentukan apakah parameter yang dihasilkan secara signifikan berbeda dari nol. Estimasi parameter dalam LISREL mempunyai tiga informasi yang berguna, yaitu koefisien regresi, standar error, dan nilai t. Standar error digunakan untuk mengukur ketepatan dari setiap estimasi parameter. Untuk mengetahui signifikan tidaknya hubungan antar variabel laten maupun antara variabel laten dengan indikatornya maka nilai t harus lebih besar dari nilai t-tabel pada level tertentu yang tergantung dari ukuran sampel dan level signifikan tersebut. 6. Penilaian Model Fit Salah satu tujuan SEM adalah menentukan apakah model plausible (masuk akal) atau fit. Suatu model penelitian dikatakan baik, apabila memiliki model fit yang baik pula. Tingkat kesesuaian model secara keseluruhan terdiri dari: a. Absolute Fit Measures

Absolute Fit Measures digunakan untuk menilai kesesuaian model secara keseluruhan

(baik

model

pengukuran

maupun

model

struktural),

tanpa

menyesuaikan kepada degree of freedomnya. Indikator-indikator dalam absolute fit diantaranya adalah sebagai berikut: •

Chi-Square dan Probabilitas Chi-square merupakan ukuran mengenai buruknya fit suatu model. Nilai Chi-

square sebesar nol menunjukkan bahwa model memiliki fit yang sempurna (perfect fit). Nilai Chi-square yang signifikan (kurang dari 0.05) menunjukkan bahwa data empiris yang diperoleh memiliki perbedaan dengan teori yang telah dibangun berdasarkan SEM. Sedangkan probabilitas adalah untuk memperoleh penyimpangan (deviasi) besar yang ditunjukkan oleh nilai Chi-square. Nilai probabilitas yang tidak signifikan (p ≥ 0) adalah yang diharapkan, yang menunjukkan bahwa data empiris sesuai dengan model. Nilai probabilitas chi-square memiliki permasalahan yang fundamental dalam validitasnya. Menurut Cochran (1952) dalam Imam Ghozali (2005) probabilitas ini sangat sensitif dimana ketidaksesuaian antara data dengan model (teori) sangat dipengaruhi oleh besarnya ukuran sampel. Jika ukuran sampel kecil, maka chisquare ini akan menunjukkan data secara signifikan tidak berbeda dengan model dan teori yang mendasarinya. Sedangkan jika ukuran sampel besar, maka uji chi-square akan menunjukkan bahwa data secara signifikan berbeda dengan teori meskipun perbedaan tersebut adalah sangat kecil. •

Goodness of Fit Indices (GFI)

GFI merupakan suatu ukuran mengenai ketepatan model dalam menghasilkan observed matriks kovarians. Nilai GFI ini harus berkisar antara 0 sampai 1. menurut Diamantopaulus dan Sigauw (2000) dalam Imam Ghozali (2005), nilai GFI yang lebih besar dari 0.9 menunjukkan suatu model fit yang baik. •

Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) AGFI adalah sama seperti GFI, tetapi telah menyesuaikan pengaruh degree of

freedom pada suatu model. Model yang fit adalah memiliki nilai AGFI 0.9 (Diamantopaulus dan Sigaw, 2000 dalam Imam Ghozali, 2005). Ukuran yang hampir sama dengan GFI dan AGFI adalah parsimony goodness of fit (PGFI) yang diperkenalkan oleh Mulaik et.al (1989), yang juga telah menyesuaikan adanya dampak dari degree of freedom dan kompleksitas model. Model yang baik apabila memiliki nilai PGFI jauh lebih besar daripada 0.6 (Byrne, 1998 dalam Imam Ghozali, 2005). •

Root Mean Square Errors of Approximation (RMSEA) Ukuran model fit telah lama diperkenalkan oleh Steiger dan Lind tahun 1980.

nilai RMSEA yang kurang dari 0.05 mengindikasikan adanya model fit, dan nilai RMSEA yang berkisar antara 0.08 menyatakan bahwa model memiliki perkiraan permasalahan yang reasonable (Byrne, 1998 dalam Imam Ghozali, 2005). Sedangkan menurut MacCallum et.al (1996) dalam Imam Ghozali (2005) menyatakan bahwa model memiliki nilai yang cukup fit jika RMSEA berkisar antara 0.08 sampai dengan 0.1 dan jika RMSEA lebih besar dari 0.1 mengindikasikan model memiliki nilai fit yang buruk.

P-value test of close juga merupakan indikator yang menilai fit atau tidaknya suatu model yang dapat dilihat dari kedekatannya terhadap model fit. Joreskog (1996) dalam Imam Ghozali (2005) menganjurkan bahwa P-value for test of close (RMSEA < 0.05) haruslah lebih besar daripada 0.05 sehingga mengindikasikan bahwa model adalah fit. •

Normed Chi-Square (X²/df) Normed Chi-Square (X²/df) merupakan indikator goodness of fit adalah rasio

perbandingan antara nilai chi-square dengan degrees of freedom. Menurut Wheaton (1977) dalam Imam Ghozali (2005) cut-off model fit sebesar 5 dan sedikit lebih tinggi dari pada yang dianjurkan oleh Carmines dan Melver (1981) dalam Imam Ghozali (2005) yaitu sebesar 2.

b) Comparative Fit Measures Comparative Fit Measures berkaitan dengan pertanyaan seberapa baikkah kesesuaian model yang dibuat dibandingkan dengan beberapa model alternatif. Indikator-indikator dari comparative fit measures diantaranya adalah : •

Normed Fit Index (NFI) NFI yang ditemukan oleh Bentler dan Bonets (1980), merupakan salah satu

alternatif untuk menentukan model fit. Namun, karena NFI memiliki tendensi untuk merendahkan fit dalam sampel yang kecil, sehingga merevisi index ini dengan nama Comparative Fit Index (CFI). Nilai NFI dan CFI berkisar antara 0 sampai 1. Tetapi

suatu model dikatakan fit apabila memiliki nilai NFI dan CFI lebih besar dari 0,9 (Bentler, 1992). •

Non- Normed Fit Indeks (NNFI) NNFI

digunakan

untuk

mengatasi

permasalahan

yang

timbul

akibat

kompleksitas model. Menurut Kelloway (1998)dalam Didi Achjari (2003) menyatakan bahwa model fit jika nilai NNFI 0.90. •

Relative Fit Index (RFI) RFI digunakan untuk mengukur fit dimana nilainya 0 sampai 1, nilai yang lebih

besar menunjukkan adanya superior fit. Menurut Kelloway (1998) dalam Didi Achjari (2003) menyatakan bahwa model fit jika nilai RFI 0.90. •

Comparative Fit Index (CFI) Suatu model dikatakan fit apabila memiliki nilai CFI lebih besar dari 0.90

(Bentler, 1992 dalam Imam Ghozali, 2005). c) Parsimonious Fit Measures •

Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) PGFI yang diperkenalkan oleh Mulaik et.al (1998) dalam Imam Ghozali (2005).

PGFI telah menyesuaikan adanya dampak dari degree of freedom dan kompleksitas model. Model yang baik apabila memiliki nilai PGFI jauh lebih besar daripada 0.6 (Byrne, 1998 dalam Imam Ghozali, 2005). Lain halnya menurut Kelloway (1998) dalam Didi Achjari (2003) nilai PGFI berkisar antara 0 sampai 1, dimana lebih besar nilai tersebut lebih baik. •

Parsimony Normed Fit Index (PNFI)

Menurut Kelloway (1998) dalam Didi Achjari (2003) nilai PNFI berkisar antara 0 sampai 1, dimana lebih besar nilai tersebut lebih baik. 7. Respesifikasi Peneliti seringkali dihadapkan pada hasil uji kesesuaian yang kurang memuaskan, maka dalam kasus ini SEM memberikan alternatif solusi yang dinamakan respesifikasi yang diharapkan mampu meningkatkan kesesuaian model yang sedang di uji. Ada dua pendekatan dalam respesifikasi model, yaitu pertama theory trimming (Pedhazur, 1982 dalam untung W. dan Hartini, 2006) yang berusaha menjawab pertanyaan tentang parameter mana yang bisa dihilangkan agar meningkatkan kesesuaian model. Kedua, theory building (Kelloway, 1998 dalam Malla Bahagia, 2007) yang digunakan untuk menjawab pertanyaan mengenai parameter mana yang bisa ditambahkan dalam model untuk meningkatkan kesesuaian. Cara-cara diatas disebut sebagai Lagrange Multiplier Test yang di LISREL dikenal sebagai modification indices. Dengan kemampuan respesifikasi, maka SEM berbasis kovarians ini memerlukan landasan teori yang kuat (confirmatory) sehingga ketika harus menambah atau mengurangi parameter akan bisa dijelaskan secara masuk akal dan bisa ditopang dengan teori yang memadai. Holmes-Smith (2000) menjelaskan beberapa alternatif untuk melakukan respesifikasi: •

Critical Ratio (nilai t)

Semua parameter dalam suatu model diharapkan agar signifikan. Parameter yang tidak signifikan bisa dihapus secara teknis dilakukan dengan menetapkan parameter tersebut menjadi nol (tidak diestimasi lagi). •

Standardized Residuals Adanya nilai standardized residual yang besar menandakan adanya mis-

spesifikasi dan tingkat kesesuaian yang belum baik. Dengan memperhatikan sumber standardized residual, maka untuk memperbaiki kesesuaian model variabel yang menyebabkannya bisa dihapus atau juga dengan mengestimasi parameter tambahan, perlu didukung oleh teori dan harus masuk akal. (Holmes-Smith, 2000 dalam Malla Bahagia, 2007). •

Modification Indices Salah satu cara untuk mengetahui adanya mis-spesifikasi adalah melihat besaran

modification indices. Menurut Holmes-Smith (2000 dalam Imam Ghozali (2005, nilai modifikasi index yang lebih besar dari 3.84 menunjukkan bahwa chi-square model tersebut akan berkurang drastis (semakin kecil) kalau parameter yang bersangkutan diestimasi. Modification indices dalam LISREL merupakan salah satu alternatif terbaik untuk memodifikasi model dan meningkatkan kesesuaian model. Namun harus diperhatikan juga bahwa segala modifikasi (walaupun sangat sedikit), harus berdasarkan teori yang mendukung. Beberapa modifikasi model dapat dilakukan dengan cara: a. Mengkorelasikan antara dua indikator

b. Menambah hubungan path antara indikator dan variabel laten c. Mengubah indikator dari suatu variabel Setelah melakukan modifikasi tersebut, maka seharusnya kita lakukan adalah mempertimbangkan dan mencari justifikasi teori yang kuat terhadap dilakukannya modifikasi tersebut. 8. Validasi Silang Model Validasi silang model merupakan tahap akhir dari analisis SEM, yaitu menguji fit atau tidaknya model terhadap suatu data baru (atau validasi sub-sampel yang diperoleh melalui pemecahan sampel). Validasi silang ini penting apabila modifikasi yang substansial yang dilakukan terhadap model asli yang dilakukan pada tahap sebelumnya.

1. Uji Kesesuaian Model Uji kesesuaian model bertujuan untuk mengukur dan mengetahui derajat kesesuaian antara model yang dihipotesiskan dengan data yang disajikan berdasarkan kriteria seperti pada tabel berikut:

Tabel 3.1 Kriteria Uji Kesesuaian Model Indikator Fit

Nilai yang Direkomendasikan

Evaluasi Model

Absolute Fit Probabilitas

P > 0.05

Tidak Signifikan

Normed chi-square

<2

Over Fitting

(X²/df)

2 < X²/df < 5

Good Fit

< 0.10

Good Fit

< 0.05

Very Good Fit

< 0.01

Outstanding Fit

> 0.05

Good Fit

GFI

> 0.90

Good Fit

AGFI

> 0.90

Good Fit

NFI

0.9

Good Fit

NNFI or Tucker

0.9

Good Fit

CFI

0.9

Good Fit

RFI

0.9

Good Fit

PNFI

0-1

Lebih besar lebih baik

PGFI

0-1

Lebih besar lebih baik

RMSEA P-value for test of close fit

Comparative Fit

Lewis Index (TLI)

Parsimonius Fit

Sumber: Imam Ghozali & Fuad (2005)

2. Uji Signifikan Uji signifikan dapat dilakukan dengan cara melihat jalur-jalur pada model pengukuran dan model struktural yang signifikan. Pada model pengukuran, jalurjalur

(pengaruh)

yang

dapat

dilihat

adalah

jalur-jalur

(pengaruh)

yang

menghubungkan antara variabel laten dengan indikatornya (variabel manifest), apakah mempunyai tingkat yang signifikan terhadap variabel latennya atau tidak. Uji signifikan pada model pengukuran bertujuan untuk menentukan kemampuan suatu indikator dalam mengukur variabel latennya. Pada model struktural jalur-jalur (pengaruh) dapat dilihat dari jalur-jalur (pengaruh) yang menghubungkan antara variabel eksogen dengan variabel endogen dan antara variabel endogen dengan variabel endogen. Untuk mengetahui jalur-jalur hubungan (pengaruh) dapat dilihat uji koefisien secara parsial. Uji secara parsial terhadap koefisien path pada setiap jalur model pengukuran maupun model struktural dapat ditunjukkan dari t-values (nilai t) sebagai berikut: a. H0 : Koefisien jalur tidak signifikan b. H1 : Koefisien jalur signifikan •

Jika t hitung > t tabel atau t hitung < t tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima.

•

Jika t hitung < t tabel atau t hitung > t tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak.

E. Operasional Variabel Variabel Penelitian dan Pengukuran: 1. Tangibility Variabel ini merupakan variabel eksogen yang diberi simbol X1. Variabel ini menunjukkan besarnya komposisi/proporsi aktiva tetap dari total aktiva keseluruhan

yang dimiliki perusahaan. Variabel tangibility ini menurut Ari Cristianty dapat diukur dengan rumus sebagai berikut:

Fixed Asset a.

dFA/TA

=

---------------------------Total Assets

2. Size Variabel ini merupakan variabel eksogen, variabel ini dapat menjadi indikator perusahaan dalam mengambil peluang bisnis yang ada. Ukuran perusahaan menurut Ari Cristianty dapat diukur dengan 2 cara antara lain:

a.

DLnS

= Ln (Sales)

b.

DLnMV

= log natural (Outstanding stocks values x Close Price)

3. Growth Variabel ini merupakan variabel eksogen yang menggambarkan tingkat pertumbuhan perusahaan. Tingkat pertumbuhan ini dicerminkan oleh kenaikan atau

peningkatan dalam penjualan perusahaan. Growth menurut Ari Cristianty dapat di hitung dengan tiga cara antara lain: Ln (Outstanding stocks values x Close Price) a.

DLnMBR =

------------------------------------------------------Total Equity

Total assets market valuet b.

DdTA

=

---------------------------------------------Total market valuet-1

c.

DdSales

=

Salest - Salest-1

4. Profitability Variabel ini merupakan variabel eksogen vairiabel ini merupakan suatu indikator kinerja yang dilakukan manajemen dalam mengelola kekayaan perusahaan yang ditunjukkan oleh laba yang dihasilkan. Profitabilitas menurut Ari Cristianty dapat di hitung dengan tiga cara antara lain: EBIT a.

D EBIT-S =

--------------------------Sales

EBIT b.

DROE =

---------------------------

Equity

5. Earning Volatility Variabel ini merupakan variabel indipenden yang menggambarkan tingkat resiko bisnis dan kebangkrutan perusahaan yaitu adanya ketidakpastian atas proyeksi pendapatan dimasa yang akan datang jika perusahaan tidak didanai dengan utang. Earning volatility menurut Ari Cristianty dapat di hitung dengan dua cara antara lain:

a. DLnSDNI

=

b. DLnSDEBIT =

Ln (Standard deviation of Net Income)

Ln (Standard deviation of EBIT )

6. Leverage Leverage dalam penelitian ini merupakan variabel dependen, leverage merupakan perimbangan hutang jangka panjang dengan total aktivanya. Leverage menurut Ari Cristianty dapat di hitung dengan dua cara antara lain:

a. DLT-CAB

=

Book value of long term debt --------------------------------------Book value of capital assets

b. DST-CAB

=

Book value of long term debt --------------------------------------Book value of capital assets

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Deskriptif Analisis 1. Deskriptif Data Sampel Berdasarkan pengambilan sampel secara purposive sampling maka dapat diperoleh populasi sebagai berikut: a. Perusahaan go public yang terdaftar secara berturut-turut di BEI pada periode tahun 2005, 2006, 2007, dan 2008 berjumlah 246 perusahaan. b. Perusahaan keuangan (Lembaga Keuangan Perbankan dan Lembaga Keuangan Non Perbankan ) yang berjumlah 60 perusahaan. c. Perusahaan yang memiliki laporan keuangan per 31 Desember menunjukkan adanya saldo total ekuitas negatif dan atau mengalami kerugian pada salah satu tahun periode penelitian berjumlah 75 perusahaan. Berdasarkan keterangan-keterangan tersebut, maka dapat diperoleh sampel penelitian sebanyak 102 perusahaan dengan nama-nama perusahaan sebagai berikut: B. Outlier dan Uji Normalitas Untuk memperoleh data yang layak maka dalam penelitian ini penulis melakukan outlier dengan membuang sejumlah data yang dianggap ekstrim dan dapat mengganggu hasil dari data olahan.jumlah sample dalam penelitian ini berkurang sebanyak 5 perusahaan dan menyisakan 97 perusahaan. Asumsi data terdistribusi normal didasarkan pada teori central limit theorem (McClave-Sincich, 2003:275) dalam Ari christianti (2006:10), yang mengatakan bahwa

Tabel 4.1 Sampel Data Penelitian NO KODE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

AALI UNSP LISP MBAI ANTM TINS CNKO INTP SMGR ARNA IKAI TOTO BTON CTBN JPRS LION LMSH PICO BUDI UNIC IGAR TRST CPIN FASW ASII AUTO NIPS SMSM BATA SCCO

EMITEN Astra Argo Lestari Tbk Bakrie Sumatra Plantations Tbk PP London Sumatra Tbk Multibreeder Adirama Ind Tbk Aneka Tambang (persero) Tbk Timah Tbk Central Korporindo International Tbk Indocement Tunggal Perkasa Tbk Semen Gresik (persero) Tbk Arwana Citra Mulia Tbk Intikeramik Alamasari Industri Tbk Surya Toto Indonesia Tbk Betonjaya Manunggal Tbk Citra Tubindo Tbk Jaya Pari Steel Tbk Lion Metal Work Tbk Lionmesh Prima Tbk Pelangi Indah Canindo Tbk Budi Acid Jaya Tbk Unggul Indah Cahaya Tbk Kageo Igar Jaya Tbk Trias Sentosa Tbk Charoen Pokphand Indonesia Tbk Fajar Surya Wisesa Tbk Astra International Tbk Astra Otoparts Tbk Nipress Tbk Selamat Sempurna Tbk Sepatu Bata Tbk Sucaco Tbk

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73

IKBI VOKS AQUA DLTA INDF MYOR MLBI SKLT STTP ULTJ RMBA GGRM HMSP DVLA INAF KAEF MERK TSPC TCID MRAT UNVR LMPI CTRS DART GMTD JRPT LPCK LPKR SMRA PGAS ISAT TLKM BLTA TMAS SMDR AIMS AKRA HEXA INTA LTLS SDPC TGKA TURI

Sumi Indo Kabel Tbk Voksel Electric Tbk Aqua Golden Mississippi Tbk Delta Djakarta Tbk Indofood Sukses Makmur Tbk Mayora Indah Tbk Multi Bintang Indonesia Tbk Sekar Laut Tbk Siantar Top Tbk Ultra Jaya Milk Tbk Bentoel International Investama Tbk Gudang Garam Tbk HM Sampoerna Tbk Darya-Varya Laboratoria Tbk Indofarma Tbk Kimia Farma Tbk Merck Indonesia Tbk Tempo Scan Pasific Tbk Mandom Indonesia Tbk Mustika Ratu Tbk Unilever Indonesia Tbk Langgeng Makmur Industri Tbk Ciputra Surya Tbk Duta Anggada Realty Tbk Gowa Makassar Tourism Develop Tbk Jaya Real Property Tbk Lippo Cikarang Tbk Lippo Karawaci Tbk Summarecon Agung Tbk Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk Indosat Tbk Telekomunikasi Indonesia Tbk Berlian Laju Tanker Tbk Pelayaran Tempuran Emas Tbk Samudera Indonesia Tbk Akbar Indo Makmur Stimec Tbk AKR Corporindo Tbk Hexindo Adiperkasa Tbk Intraco Penta Tbk Lautan Luas Tbk Milennium Pharmacon Int'l Tbk Tigaraksa Satria Tbk Tunas Ridean Tbk

74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97

UNTR ALFA HERO MPPA RALS SONA ANTA BAYU FAST PANR PJAA SCMA ASGR MTDL BUMI SOBI AISA DUTI PNSE PUDP FORU DOID SQBI LAMI

United Tractors Tbk Alfa Retailino Tbk Hero Supermarket Tbk Matahari Putra Prima Tbk Ramayana Lestari Sentosa Tbk Sona Topas Tourism Industry Tbk Anta Express Tour & Travel Service Tbk Bayu Buana Tbk Fast Food Indonesia Tbk Panorama Sentrawisata Tbk Pembangunan Jaya Ancol Tbk Surya Citra Media Tbk Astra Graphia Tbk Metrodata Electronic Tbk Bumi Resources Tbk Sorini Agro Asia Corporindo Tbk Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk Duta Pertiwi Tbk Pudjiadi & Sons Estate Tbk Pudjiadi Prestige Limited Tbk Fortune Indonesia Tbk Delta Dunia Petroindo Tbk Bristol_myers Squibb Indonesia Tbk Lamicitra Nusantara Tbk

Sumber :IDX.GO.ID

C. Deskriptif Analisis Data Data-data yang diperoleh dari variabel observed/indikator yang diteliti diantaranya adalah: a. Tangibility Asset tangibility menunjukkan suatu kekayaan yang biasanya dapat dijadikan jaminan. Tangibility atau struktur aktiva diukur oleh proporsi aktiva tetap terhadap total aktiva, berikut akan tersaji proporsi aktiva tetap terhadap total aktiva untuk tahun

penelitian yang diuji, yaitu tahun 2006 dan tahun 2007 yang dianggap sebagai periode estimasi : Tabel 4.2 DFA/TA no

KODE

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

AALI UNSP LISP MBAI ANTM TINS CNKO INTP SMGR ARNA IKAI TOTO BTON CTBN JPRS LION LMSH PICO BUDI UNIC IGAR TRST CPIN FASW ASII AUTO NIPS SMSM BATA SCCO IKBI VOKS AQUA DLTA

FA/TA 2006 FA/TA 2007 0.4417 0.1909 0.2957 0.5838 0.4590 0.1386 0.2730 0.8000 0.4219 0.7266 0.4462 0.4949 0.3788 0.1714 0.1156 0.0880 0.2570 0.0025 0.6770 0.3529 0.2604 0.7040 0.3161 0.8081 0.2249 0.2375 0.5358 0.3614 0.2513 0.2286 0.2475 0.2239 0.3265 0.2100

0.3280 0.1719 0.2814 0.5664 0.2511 0.0943 0.2565 0.7565 0.3643 0.7389 0.4977 0.4759 0.2314 0.2723 0.0716 0.0794 0.1596 0.0019 0.5362 0.3687 0.2120 0.6493 0.2946 0.7221 0.2224 0.1937 0.3889 0.3839 0.1995 0.1296 0.2177 0.1581 0.3390 0.2249

35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77

INDF MYOR MLBI SKLT STTP ULTJ RMBA GGRM HMSP DVLA INAF KAEF MERK TSPC TCID MRAT UNVR LMPI CTRS DART GMTD JRPT LPCK LPKR SMRA PGAS ISAT TLKM BLTA TMAS SMDR AIMS AKRA HEXA INTA LTLS SDPC TGKA TURI UNTR ALFA HERO MPPA

0.4012 0.4752 0.5958 0.9809 0.5119 0.6326 0.2386 0.3148 0.1889 0.1867 0.1303 0.3202 0.1637 0.2482 0.4509 0.1792 0.3728 0.3107 0.1169 0.1024 0.0143 0.0678 0.0164 0.1146 0.3926 0.8618 0.7280 0.7351 0.7195 0.7771 0.4474 0.0062 0.4218 0.2930 0.0591 0.2724 0.0385 0.0799 0.1776 0.4616 0.4407 0.3425 0.3311

0.2736 0.4090 0.5835 0.4954 0.5840 0.5619 0.1596 0.2679 0.2246 0.2147 0.0812 0.2851 0.1415 0.2265 0.4316 0.1685 0.4125 0.3238 0.1259 0.0676 0.0122 0.0614 0.0138 0.1332 0.4277 0.8082 0.6748 0.7454 0.7650 0.7520 0.4238 0.0050 0.3786 0.2162 0.0664 0.3001 0.0379 0.0674 0.1889 0.4251 0.4414 0.3200 0.2019

78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97

RALS SONA ANTA BAYU FAST PANR PJAA SCMA ASGR MTDL BUMI SOBI AISA DUTI PNSE PUDP FORU DOID SQBI LAMI Rata-rata

0.2387 0.6385 0.0941 0.0865 0.2320 0.3978 0.3571 0.1643 0.2348 0.0424 0.2793 0.3751 0.4870 0.0507 0.6496 0.3446 0.0635 0.5930 0.2706 0.1541 0.3374

0.2346 0.5880 0.0733 0.0456 0.2225 0.3985 0.2896 0.1255 0.2266 0.0387 0.2474 0.3028 0.5345 0.0536 0.6379 0.3524 0.0570 0.4061 0.2905 0.1182 0.3050

Sumber :Data diolah

Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa sebagian besar perusahaan dari tahun ke tahun memiliki nilai aset tetap yang lebih kecil dapat dilihat dari rata-rata proporsi fixed asset terhadap total aset yaitu hanya 0,3374 atau 34% untuk tahun 2006, dan 0,3050 atau 30% untuk 2007, dan dapat dilihat pula dari jumlah tersebut bahwa ada penurunan rata-rata proporsi dari tahun 2006 ke tahun 2007. angka tertinggi proporsi fixed asset pada tahun 2006 di miliki oleh PT Sekar Laut Tbk dengan angka proporsi sebesar 0,9809 atau sebesar 98,09% dari total asset yang dimilikinya, dan proporsi angka terendah dimiliki oleh PT Pelangi Indah Canindo yang hanya 0,0025 atau setara dengan 0,25% dari keseluruhan total asset yang dimilikinya. Sedangkan pada tahun 2007 angka proporsi fixed aset tertinggi dimiliki oleh PT Gas Negara yang mencapai angka 0,8082 atau sebesar 81% dari keseluruhan total aset, dan angka terendah proporsi

fixed asset pada tahun 2007 dimiliki oleh PT Pelangi Indah Canindo yang juga memiliki fixed asset terendah pada tahun sebelumnya. Dari uraian diatas dapat disimpulkan bahwa, hanya ada beberapa perusahaan yang memiliki proporsi fixed asset diatas 50%, hal tersebut dapat dilihat dari rata-rata yang dimiliki dari tahun ke tahun, dan juga jika dilihat angka penurunan jelas terlihat dari tahun 2006 yang memiliki rata-rata sebesar 33,74% mengalami penurunan sebesar 3,24% menjadi 30,50%, hal ini menunjukan bahwa nilai struktur aktiva yang dapat dijadikan sebagai collateral untuk menjamin hutang bagi perusahaan mengalami penurunan. b. Firm Size Ukuran perusahaan dalam penelitian ini menggunakan dua proksi antara lain Delta Logaritma Natural dari penjualan atau (dLnSal), serta Delta logaritma Natural dari hasil perkalian anara jumlah saham beredar dengan harga penutupan saham atau (dLnMV). Tahun penelitian yang digunakan untuk kedua proksi tersebut yaitu tahun perubahan antara 2005 dan tahun 2006, berikut tabel yang memperlihatkan hasil untuk kedua proksi tersebut:

Tabel 4.3 dLnSal, dLnMv no

KODE

dLnSal dLnMv

1 2 3 4 5 6

AALI UNSP LISP MBAI ANTM TINS

0.0038 0.0105 0.0056 0.0067 0.0187 0.0063

0.0098 0.0501 0.0188 0.0910 0.0237 0.0406

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

CNKO INTP SMGR ARNA IKAI TOTO BTON CTBN JPRS LION LMSH PICO BUDI UNIC IGAR TRST CPIN FASW ASII AUTO NIPS SMSM BATA SCCO IKBI VOKS AQUA DLTA INDF MYOR MLBI SKLT STTP ULTJ RMBA GGRM HMSP DVLA INAF KAEF MERK

0.0581 0.0042 0.0050 0.0041 -0.0032 0.0054 0.0021 0.0259 -0.0039 0.0057 -0.0107 0.0026 0.0017 -0.0003 -0.0024 0.0040 0.0048 0.0042 -0.0031 -0.0046 0.0066 0.0008 -0.0005 0.0031 0.0106 0.0063 0.0023 -0.0244 0.0051 0.0051 0.0016 0.0057 -0.0053 0.0059 0.0113 0.0019 0.0059 0.0024 0.0149 0.0066 0.0087

0.1684 0.0040 0.0896 0.1241 -0.0284 -0.0624 0.0240 0.1560 0.0423 -0.0904 0.0920 0.0186 0.0693 0.1291 -0.0384 -0.0516 0.0589 0.0437 0.0194 -0.0189 0.0580 -0.0254 0.0224 0.0277 0.0676 0.1120 0.0003 -0.0655 0.0124 0.0543 -0.0285 0.0635 -0.0808 0.0560 0.0355 -0.0148 -0.1764 0.1328 -0.0440 -0.0091 0.0326

48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88

TSPC TCID MRAT UNVR LMPI CTRS DART GMTD JRPT LPCK LPKR SMRA PGAS ISAT TLKM BLTA TMAS SMDR AIMS AKRA HEXA INTA LTLS SDPC TGKA TURI UNTR ALFA HERO MPPA RALS SONA ANTA BAYU FAST PANR PJAA SCMA ASGR MTDL BUMI

0.1139 0.0018 0.0032 0.0042 0.0012 0.0058 0.0080 0.0055 0.0068 -0.0060 -0.0018 0.0069 0.0068 0.0117 0.0520 0.0056 0.0070 -0.0015 0.0095 0.0118 -0.0007 -0.0096 0.0038 0.0088 0.0046 -0.0066 0.0011 0.0026 0.0042 0.0069 0.0014 -0.0077 0.0032 0.0027 0.0078 0.0067 0.0042 0.0049 0.0047 0.0030 0.0016

0.0522 0.0323 -0.0011 0.0116 -0.0181 0.0478 0.1215 0.0374 0.0135 -0.0606 0.0417 -0.0002 0.0159 0.0176 0.0161 0.0337 -0.0060 -0.0152 -0.0798 0.0256 0.0485 -0.0368 -0.0696 -0.1072 -0.0971 -0.0335 0.0039 0.1796 -0.2288 -0.0247 0.0142 0.0907 -0.1267 0.0358 0.0186 0.0035 0.0679 -0.0993 -0.0197 -0.0387 0.0051

89 90 91 92 93 94 95 96 97

SOBI 0.0046 -0.0276 AISA 0.0142 -0.1151 DUTI 0.0077 -0.0605 PNSE -0.0036 0.0727 PUDP -0.0108 -0.0064 FORU 0.0032 -0.0480 DOID 0.0061 -0.0997 SQBI 0.0147 -0.0295 LAMI -0.0114 0.1125 rata-rata 0.0059 0.0080

Sumber :Data diolah

Tabel 4.3 tersebut diatas dapat terlihat bahwa rata-rata perubahan yang terjadi pada proksi dLnSal, atau perubahan penjualan dari tahun 2005 ke tahun 2006 sangat kecil yaitu hanya 0,59% namun tetap ada kecenderungan naik hal ini dapat dilihat dari nilai minus yang sangat sedikit dan adanya dominasi nilai plus yang berarti kenaikan memiliki kecenderungan positif. Perubahan kenaikan prosentase penjualan tertinggi dimiliki oleh PT Tempo Scan Pasifik yang memiliki nilai 0.1139 atau 11,39%, dan nilai perubahan terendah penjualan dimiliki PT.Lamicitra Nusantantara yaitu dengan nilai 0.0114 atau minus 1,14%. Nilai yang ditunjukan oleh Proksi dLnMv yang ada ditabel 4.3 merupakan hasil dari delta atau perubahan logaritma natural dari hasil kali antara jumlah saham yang beredar dengan harga penutupan saham, data yang digunakan adalah data tahun 2005 dan tahun 2006, dari data tersebut dapat dilihat rata-rata perubahan nilai logaritma tahun 2005 dan 2006 sangat kecil yaitu hanya 0,0080 atau 0,80%. Angka delta tertinggi dicapai oleh PT Darya Varya Laboratoria yaitu sebesar 0,1328 atau sebesar 13,28% dan data perubahan terendah dimiliki oleh PT Hero Supermarket yaitu mengalami penurunan sebesar 0,2288 atau setara dengan 22,88%, hal ini mengindikasikan adanya

penurunan jumlah saham beredar yang dimiliki, atau penurunan harga penutupan dari saham tersebut.

c. Growth Growth atau tingkat pertumbuhan perusahaan dalam penelitian ini menggunakan 3 proksi antara lain, DLnMBR, DdTA, dan DdSales, proksi DLnMBR yaitu merupakan delta logaritma natural dari hasil bagi antara hasil perkalian Outstanding stocks values x Close Price dengan total equity, data yang digunakan yaitu data tahun 2007 dan data tahun 2008. untuk proksi DdTA merupakan hasil dari delta pertumbuhan total asset market value, maka data yang digunakan bukan hanya data total asset market value tahun 2007 dan tahun 2008, melainkan juga menggunakan data total asset market value tahun 2006, yaitu untuk melihat pertumbuhan yang terjadi ditahun 2007. sedangkan Untuk proksi DdSales, dengan menggunakan cara perhitungan yang hampir sama dengan DdTA, yaitu menggunakan 3 tahun penelitian yaitu tahun 2006, 2007, serta tahun 2008, yaitu untuk melihat pertumbuhan penjualan selama dua tahun, yaitu pertumbuhan dari tahun 2006 menuju tahun 2007, dan tahun 2007 menuju ke tahun 2008. berikut ini adalah tabel yang menunjukan hasil perhitungan masing-masing proksi, yaitu DLnMBR, DdTA, dan DdSales. Tabel 4.4 dLnMBR, dDTA, DdSal no

KODE

dLnMBR

dDTA

DdSal

1 2

AALI UNSP

-0.6540 -0.7229

1.2783 -0.7206

-0.0012 0.2785

3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

LISP MBAI ANTM TINS CNKO INTP SMGR ARNA IKAI TOTO BTON CTBN JPRS LION LMSH PICO BUDI UNIC IGAR TRST CPIN FASW ASII AUTO NIPS SMSM BATA SCCO IKBI VOKS AQUA DLTA INDF MYOR MLBI SKLT STTP ULTJ RMBA GGRM HMSP

-0.7981 0.7177 -0.5839 -0.9096 -1.4195 3.0082 -0.3069 1.1100 -0.2341 0.2205 -0.2287 0.4475 -0.4851 -0.2789 -0.0942 0.8536 -1.1323 -0.0045 -6.9885 0.3540 -0.5507 1.8665 -1.6248 0.0841 1.0917 -0.9018 0.3629 -0.3740 0.2987 -11.4346 -0.0291 -0.2487 -1.2484 0.6892 -0.1018 -0.0594 -0.5598 -0.4845 -2.2618 0.1872 0.2535

0.3689 -0.0403 -1.0962 0.2116 -0.8857 2.8167 1.4525 0.1393 -1.0115 3.0000 0.7273 -2.4505 5.1905 -0.5000 0.4167 1.5116 -0.3188 -4.8261 -1.1373 5.3333 0.3205 -0.5943 0.4834 0.3105 -0.3721 0.7805 2.5172 -0.8613 -2.1765 2.1902 0.4878 2.0455 3.4221 1.3464 7.8750 -0.6533 2.5952 2.7222 0.4862 9.8070 -0.6206

0.2564 1.2226 -1.3788 -0.8856 2.0262 1.4610 1.9888 -0.1355 -2.2092 2.4142 -0.0131 3.1771 2.2387 0.3786 0.2160 2.0428 -0.2729 7.8188 -0.9946 0.0860 0.9763 -0.6144 0.8318 0.3589 -0.4869 0.5827 -0.2926 -1.1937 -1.1694 1.0697 0.3240 4.4293 0.8492 0.2594 2.9619 0.7642 -0.4666 -0.1913 -0.1477 0.1507 19.1644

44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84

DVLA INAF KAEF MERK TSPC TCID MRAT UNVR LMPI CTRS DART GMTD JRPT LPCK LPKR SMRA PGAS ISAT TLKM BLTA TMAS SMDR AIMS AKRA HEXA INTA LTLS SDPC TGKA TURI UNTR ALFA HERO MPPA RALS SONA ANTA BAYU FAST PANR PJAA

0.4146 -8.8023 16.4348 -0.5522 3.2145 0.4662 1.1187 -0.7306 0.0513 -6.6820 2.4285 0.0771 0.5167 1.7282 -1.1311 -10.1004 -0.6474 -0.6354 -0.4242 -2.7926 0.0398 1.5635 1.0346 0.7386 -1.0620 0.0996 0.5594 2.8970 -0.3928 -4.0031 -1.0025 -1.4528 -0.8042 -0.1097 3.8169 -1.6586 -2.3408 0.4943 0.4967 -2.0247 2.6285

0.4722 -0.5677 0.0642 -0.0213 -0.3203 2.2419 0.0000 1.0711 -0.8519 -13.0606 -0.5793 -0.2308 0.8808 0.4673 0.3605 0.1714 -0.7191 -0.0121 0.0955 1.8156 7.3667 3.2852 -0.9167 2.2313 2.8276 1.9844 2.1055 0.6667 -0.3719 0.3095 5.0616 -2.2955 3.2778 0.2340 0.8741 1.3478 1.0606 0.0000 0.4068 -0.8868 -0.4038

-2.0138 -0.1666 0.9275 0.5074 0.2909 2.3198 1.1635 1.5072 -0.2915 -3.7443 -3.7745 -0.9782 0.0174 2.0990 1.4833 2.8695 0.8398 -0.4892 -0.8466 4.9228 3.3095 -5.2890 -2.0051 0.8591 1.2521 3.1804 4.8326 0.8246 0.1028 1.1017 1.1902 2.3584 1.1162 0.7254 0.5289 0.4270 0.4563 1.0910 0.3824 0.5181 0.3051

85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97

SCMA ASGR MTDL BUMI SOBI AISA DUTI PNSE PUDP FORU DOID SQBI LAMI rata-rata

-0.7806 -1.6406 -1.4393 -0.6573 0.4301 -0.7388 0.5072 0.5656 1.8201 0.3244 -1.2697 0.4060 0.3541 -0.3281

-1.1568 2.6250 1.0323 5.6569 3.0708 4.0729 -1.9407 0.3000 -0.8030 -1.1765 -6.8224 0.0714 -1.1016 0.6685

2.8825 1.8360 -0.3413 2.3758 0.9110 -1.0643 -2.2254 0.0751 -1.7537 -0.6893 -0.9849 4.9914 -0.6023 0.7958

Sumber :Data diolah

Tabel 4.4 diatas menunjukan bahwa rata-rata dLnMBR menunjukan angka negatif artinya kebanyakan perusahaaan mengalami penurunan, baik itu dalam outstanding stock valuenya, harga penutupan, ataupun dikarenakan oleh kenaikan total equity yang di dalam kasus ini bertindak sebagai nilai pembagi. Pada proksi dDTA angka rata-rata menunjukan angka positif yang artinya perubahan pertumbuhan total asset market value lebih dari setengah jumlah sampel penelitian mengalami kenaikan, walaupun tetap terlihat masih banyak dari sampel tersebut mengalami perubahan pertumbuhan yang negatif. Pada proksi dDSAL angka rata-rata menunjukan angka yang positif ini memberi signal baik, karena memiliki arti bahwa perubahan pertumbuhan mengalami kenaikan, terlihat pula dari jumlah data yang bernilai positif yaitu hampir berjumlah 70%dari keseluruhan data sampel. d. Profitability

Profitability dalam penelitian ini menggunakan 2 proksi yang antara lain, DEBIT/S dan DROE, proksi DEBIT/S yaitu mencoba menghitung perubahan hasil bagi antara EBIT dengan penjualan. Sedangkan proksi yang kedua yaitu DROE, mencoba menghitung perubahan atau delta dari hasil bagi antara EBIT dengan Equity. data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data perubahan dari tahun 2005 dan 2006, yang diasumsikan sebagai tahun realize information ketika kita menarik garis lurus, dari tahun 2005 hingga tahun 2008 dan membaginya menjadi 3 bagian. Berikut tabel 4.5 yang menyajikan hasil perhitungan untuk kedua proksi dari profitability yaitu DEBIT/S dan DROE: Tabel 4.5 DEBIT/S dan DROE no

KODE

dEBIT/S

dROE

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

AALI UNSP LISP MBAI ANTM TINS CNKO INTP SMGR ARNA IKAI TOTO BTON CTBN JPRS LION LMSH PICO BUDI UNIC IGAR

-0.0994 0.1631 -0.0191 0.7240 0.0778 0.4148 2.3930 -0.2927 0.0846 -0.2878 1.3562 0.0855 -0.5731 0.4567 -0.1404 -0.0847 -0.1177 0.1845 17.1955 -0.9528 -0.3536

-0.0420 0.1874 -0.0390 -0.7880 0.3061 0.5538 12.0052 -0.2535 0.0208 -0.2802 0.0760 -0.0316 -0.5650 1.3163 -0.2896 -0.0503 -0.3935 0.2259 15.4923 -0.9539 -0.4168

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62

TRST CPIN FASW ASII AUTO NIPS SMSM BATA SCCO IKBI VOKS AQUA DLTA INDF MYOR MLBI SKLT STTP ULTJ RMBA GGRM HMSP DVLA INAF KAEF MERK TSPC TCID MRAT UNVR LMPI CTRS DART GMTD JRPT LPCK LPKR SMRA PGAS ISAT TLKM

0.0183 2.4017 9.6547 -0.2114 0.0306 1.1949 0.0091 -0.1453 -0.1411 0.3282 13.7367 -0.1803 0.4982 1.4611 0.8151 -0.1735 -0.9555 0.6120 3.5750 0.2370 -0.4419 0.1977 -0.2632 0.6643 -0.3199 0.1674 -0.9517 0.0093 0.1083 0.0525 -0.6958 0.1861 -0.3321 0.0501 0.1015 -0.9410 -0.0874 -0.0863 0.5898 -0.3928 -0.7154

0.1170 2.5393 9.9369 -0.3469 -0.2084 1.3800 -0.1523 -0.2188 -0.1756 0.6188 14.6512 -0.2085 -0.2878 1.5144 0.9363 -0.0081 -0.9621 0.3360 4.3666 0.5933 -0.4105 0.1531 -0.2552 1.3622 -0.2050 0.1282 -0.1662 -0.1974 0.1661 0.0956 -0.7114 0.2018 -0.4223 0.1189 0.2376 -0.9498 -0.2118 -0.0517 0.4610 -0.1904 0.1237

63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97

BLTA TMAS SMDR AIMS AKRA HEXA INTA LTLS SDPC TGKA TURI UNTR ALFA HERO MPPA RALS SONA ANTA BAYU FAST PANR PJAA SCMA ASGR MTDL BUMI SOBI AISA DUTI PNSE PUDP FORU DOID SQBI LAMI rata-rata

0.5830 -0.8085 -0.7265 -0.6700 -0.2643 -0.5830 -0.4158 -0.3210 0.0051 0.2146 -0.8417 -0.1641 5.6174 0.2536 -0.3740 -0.0189 -0.1423 0.0913 -0.5689 0.3361 7.4851 -0.1139 -0.0021 0.3143 -0.0457 0.0911 -0.3409 -0.0941 0.0905 0.6844 -0.8346 -0.5122 -0.1309 1.8454 0.2076 0.6157

0.1925 -0.7585 -0.7247 -0.5813 -0.0314 -0.5920 -0.5501 -0.2592 0.0969 0.2942 -0.8686 -0.2284 5.3756 0.2572 -0.2667 -0.0743 -0.3424 0.0929 -0.5462 0.3130 8.9754 -0.1123 0.1742 0.4358 -0.0107 -0.2517 -0.2879 0.3118 0.2874 0.3145 -0.8751 -0.4909 0.0191 2.2237 -0.0945 0.7340

Sumber :Data diolah

Dari tabel 4.5 diatas terlihat bahwa proksi DEBIT/S menunjukan nilai rata-rata yang positif, walaupun 50% dari keseluruhan jumlah data menunjukan delta yang

bernilai negatif, namun terbukti penurunan yang terjadi tidak sebesar kenaikan dari sampel yang lain. Pada proksi DROE, rata-rata memiliki nilai yang positif, walaupun didalamnya hampir 50% jumlah sampel bernilai negatif.penurunan nilai DROE, bisa dikarenakan oleh penurunan jumlah EBIT, atau bertambahnya nilai equity yang pada kasus ini bertindak sebagai nilai pembagi.

e. Earning Volatility Earning Volatility dalam penelitian ini menggunakan dua proksi yaitu dLnSDNI dan dLNSDEBIT, proksi dLnSDNI merupakan nilai logaritma natural dari standar deviasi net income atau pendapatan bersih. Sedangkan untuk proksi dLNSDEBIT, menggunakan nilai logaritma natural dari standar deviasi EBIT. Data yang digunakan adalah 4 tahun, yaitu 2005,2006,2007,dan 2008. berikut data perhitungan dLnSDNI dan dLNSDEBIT : Tabel 4.6 DLnSDNI, DLnSDEBIT

no

KODE

DLnSDNI

DLnSDEBIT

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

AALI UNSP LISP MBAI ANTM TINS CNKO INTP SMGR ARNA IKAI

27.5412 24.3541 26.3699 24.2189 28.3052 27.4476 20.4196 26.9630 27.2122 23.1367 22.1978

27.9549 25.0532 26.8122 24.0104 28.6577 27.8438 20.8357 27.1978 27.5562 23.4810 23.2153

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

TOTO BTON CTBN JPRS LION LMSH PICO BUDI UNIC IGAR TRST CPIN FASW ASII AUTO NIPS SMSM BATA SCCO IKBI VOKS AQUA DLTA INDF MYOR MLBI SKLT STTP ULTJ RMBA GGRM HMSP DVLA INAF KAEF MERK TSPC TCID MRAT UNVR LMPI

23.0204 22.9459 24.9853 22.9878 22.8655 21.7656 22.4221 23.6503 23.5009 22.0200 23.6913 25.2087 24.7206 28.4613 25.6670 21.8140 23.3704 24.9091 23.8715 24.2219 23.7244 23.3397 23.6258 26.7583 24.8903 24.9798 24.4929 22.3030 25.6930 24.9381 26.7640 27.2279 23.1735 22.1614 22.3203 23.5962 23.7986 23.0371 22.5880 26.7385 24.8547

23.4252 23.3111 25.4075 23.4264 23.3114 22.1634 22.9814 24.0853 24.1499 22.7897 21.3249 25.5906 25.1326 29.0319 25.4395 22.0704 23.7217 25.2667 23.9718 24.5642 24.2880 23.4958 23.9668 27.5845 25.2098 25.2835 24.5000 22.8935 25.5401 25.0693 26.9636 27.5376 23.4957 23.2902 23.1769 23.9520 24.1532 23.4721 22.9651 27.0985 22.7374

53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93

CTRS DART GMTD JRPT LPCK LPKR SMRA PGAS ISAT TLKM BLTA TMAS SMDR AIMS AKRA HEXA INTA LTLS SDPC TGKA TURI UNTR ALFA HERO MPPA RALS SONA ANTA BAYU FAST PANR PJAA SCMA ASGR MTDL BUMI SOBI AISA DUTI PNSE PUDP

23.9127 24.5534 20.2705 24.2812 22.4129 23.6948 24.2350 27.1046 26.3530 28.3263 26.7647 24.9265 25.5076 20.0527 24.5348 25.3276 22.7227 24.6415 20.9100 24.4496 25.2759 27.3945 23.4505 23.6079 25.2490 24.7930 22.8142 21.4180 21.3016 24.3329 21.8211 22.7239 24.9114 23.4472 22.5884 28.7417 24.7099 23.3501 23.3317 22.7375 21.7078

24.2408 23.8749 21.1076 24.6900 23.2183 24.1882 24.0219 27.2941 26.6603 28.9875 26.7663 24.9635 25.8989 20.1878 25.3793 25.7039 23.4841 25.1448 21.4200 24.6400 25.6349 27.7588 23.2356 24.3194 25.1192 24.8310 23.1221 22.1480 21.6513 24.6195 22.7502 23.1021 25.3911 23.5673 24.5051 29.1754 25.2519 23.9210 23.6130 23.1881 22.3688

94 95 96 97

FORU DOID SQBI LAMI Rata-rata

21.6159 21.0506 23.9588 22.0589 24.1097

22.0222 21.7262 24.6506 22.9157 24.4631

Sumber :Data diolah

Tabel 4.6 DLnSDNI menunjukan hasil perhitungan logaritma natural standar deviasi dari net income, hasil tidak menunjukan satupun bernilai negatif,dan menghasilkan rata-rata sebesar 24.1097, data terlihat terdistribusi normal, nilai tertinggi dimiliki oleh PT Bumi Resource Tbk dengan nilai sebesar 28.7417, sedangkan nilai terendah dimiliki oleh PT Gowa Makasar Tourism Development Tbk yaitu sebesar 21.1076. sedangkan pada data DLnSDEBIT memiliki rata rata sebesar 24.4631, pada data ini juga terlihat terdistribusi normal, dapat dilihat dari nilai perusahan tertinggi yaitu PT Astra Internasional TBK dengan nilai 29.0319 dan nilai terendah yang dimiliki oleh PT Akbar Indo Makmur Stimec yaitu sebesar 20.1878 yang tidak terlalu jauh dari nilai rata-rata. f. Leverage Leverage dalam penelitian ini menggunakan 2 proksi yatu DLT-CAB untuk hutang jangka panjang, dan DST-CAB untuk hutang jangka pendek, DLTCAB dilihat dengan menghitung perubahan hasil bagi antara book value of long term debt dengan book value of capital asset, sedangkan untuk DST-CAB dilihat dengan menghitung perubahan hasil bagi antara book value of short term debt dengan book value of capital asset, berikut ini tabel yang menunjukan nilai DLT-CAB dan DST-CAB : Tabel 4.7 DLT-CAB dan DST-CAB

no

KODE

DLT-CAB

DST-CAB

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

AALI UNSP LISP MBAI ANTM TINS CNKO INTP SMGR ARNA IKAI TOTO BTON CTBN JPRS LION LMSH PICO BUDI UNIC IGAR TRST CPIN FASW ASII AUTO NIPS SMSM BATA SCCO IKBI VOKS AQUA DLTA INDF MYOR MLBI SKLT STTP ULTJ

0.3781 -0.2881 -0.1092 -0.2129 -0.1086 -0.1758 -0.1764 -0.1502 3.0227 0.2137 -0.3878 -0.0594 0.3444 -0.2161 0.1990 -0.0313 -0.3056 -0.8556 -0.3206 -0.7159 0.3262 0.0216 -0.2475 0.0341 -0.1793 0.1264 -0.0342 -0.0110 -0.1355 0.4584 0.3743 0.0229 -0.0504 -0.0852 0.1112 0.1395 0.0369 -0.0196 -0.1873 2.9747

0.6048 0.0916 -0.2887 0.4163 0.6884 -0.0829 0.2406 -0.0522 0.0098 -0.1169 -0.2511 0.0135 0.8402 -0.4485 8.9214 0.2711 -0.4589 0.3821 0.5579 0.5162 0.3947 0.2330 0.3487 0.5707 -0.0192 0.0926 0.7883 0.0879 0.7683 1.4166 -0.2351 1.0071 -0.0680 -0.1436 0.6162 0.6666 0.0314 0.4898 0.1117 -0.3252

41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81

RMBA GGRM HMSP DVLA INAF KAEF MERK TSPC TCID MRAT UNVR LMPI CTRS DART GMTD JRPT LPCK LPKR SMRA PGAS ISAT TLKM BLTA TMAS SMDR AIMS AKRA HEXA INTA LTLS SDPC TGKA TURI UNTR ALFA HERO MPPA RALS SONA ANTA BAYU

11.9646 0.3150 -0.2451 -0.6573 0.2711 0.2168 0.1989 0.1551 0.1641 0.3328 -0.1374 -0.2544 0.0716 0.0038 -0.0244 -0.1598 -0.0723 -0.4019 -0.4269 -0.6607 0.1392 -0.0977 0.1980 0.0544 0.0764 0.0986 0.9780 -0.1403 -0.3366 -0.7766 0.6142 0.0295 -0.0585 -0.2790 -0.7161 -0.3643 0.6060 -0.1054 -0.0503 0.0740 -0.2246

-0.2725 0.2121 -0.2487 -0.2445 0.9743 0.2545 0.0433 0.2385 -0.4603 0.2982 -0.0747 0.3583 -0.0123 -0.0009 0.2310 0.0417 0.3255 -0.1483 -0.1148 -0.4072 0.3968 -0.0909 0.5090 0.1633 0.0304 -0.1385 0.2370 0.4954 0.2384 0.1159 0.0763 0.2669 -0.1009 0.2185 0.4110 0.2163 0.5340 0.2150 0.3476 0.3892 0.4304

82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97

FAST PANR PJAA SCMA ASGR MTDL BUMI SOBI AISA DUTI PNSE PUDP FORU DOID SQBI LAMI rata-rata

0.0819 -0.1015 1.5327 0.2380 -0.9182 -0.4340 -0.5736 0.2167 -0.4037 -0.2039 -0.6749 -0.2593 0.1617 0.7001 -0.1751 0.2582

0.0186 0.0073 0.3845 1.8747 0.9010 0.3227 0.0651 0.3600 0.2296 -0.0304 1.5159 -0.0979 0.3463 2.3530 -0.2581 0.5323

0.1396

0.3419

Tabel 4.7 menunjukan data DLT-CAB dan DST-CAB, rata-rata dari kedua proksi leverage tersebut diatas memiliki nilai positif, dalam DLT-CAB, perusahaan yang memiliki rasio hutang jangka panjang paling tinggi yaitu PT Multi Bintang Indonesia yang rasio hutang jangka panjangnya mengalami pertumbuhan sebesar 11,96% sedangkan rasio terendah ada pada PT Astra Graphia dengan penurunan jumlah hutang jangka panjang sebesar 9,18%. Penurunan jumlah hutang tidak bisa dinilai secara cepat tentang masalah baik atau buruknya, karena kenaikan serta penurunan jumlah hutang dapat di akibatkan oleh banyak faktor, serta teori apa yang lebih dipakai oleh suatu perusahaan tersebut, apakah POT atau STO.

D. Pengujian dan Pembahasan Hipotesis 1. Pengujian Model

Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan program statistic LISREL 8.80 didapatkan hasil model yang sangat Fit secara keseluruhan, hasil tersebut dapat dilihat dari output lisrel berikut ini: Goodness of Fit Statistics

Degrees of Freedom = 0 Minimum Fit Function Chi-Square = 0.00 (P = 1.0000) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 0.00 (P = 1.0000

The Model is Saturated, the Fit is Perfect !

2. Analisis Structural Equation Model (SEM) Berdasarkan proses pengolahan data dengan program statistic LISREL 8.8, dapat dilihat gambar hasil model SEM dalam path diagram untuk Koefisien Regresi dan path diagram yang menunjukan besaran Signifikan sebagai berikut:

Gambar 4.1

Besaran Koefisien Regresi

Gambar 4.2 Besaran Signifikan

Dari gambar diatas dapat dilihat hanya ada beberpa variabel eksogen yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel endogen yang dalam hal ini leverage. Hal ini dijabarkan pada tabel perhitungan LISREL yaitu regression weights yang dapat dilihat pada tabel 4.8 di bawah ini:

Tabel 4.8 Regression Weights No

Path

Coefision Regresi

Arah Hubungan

Signifikan

1

DFA/TA -----DLT-CAB

-3.0563

Negatif

-3.8920**

2

DFA/TA----DST-CAB

-3.2409

Negatif

-5.9230**

3

DLNS----DST-CAB

-14.2281

Negatif

-1.7750*

4

DDSAL----DST-CAB

0.06288

Positif

1.7101*

Sumber : Data diolah ** sig pada α = 5%, *

sig pada α =10%,

Berdasarkan pada tabel Regression weight diatas, hanya ada beberapa variabel yang secara signifikan berpengaruh terhadap leverage, yakni variabel tangibility yang di proksikan dengan dFA/TA, variabel size yang di proksikan dengan DLnSAL, variabel growth yang di proksikan dengan dDSaL. a. Asset Tangibility (Struktur Aktiva) Koefisien regresi untuk dFA/TA sebesar -3.0563 yang signifikan pada alpha 5% dalam hubungannya dengan Leverage DLT-CAB, dan sebesar -3.2409 dalam hubungannya dengan leverage yang diprksikan dengan DST-CAB signifikan pada alpha 10%, hal ini memberi sinyal bahwa terdapat pengaruh negatif antara assets tangibility dengan tingkat leverage. Hasil ini mendukung hipotesis POT yang menjelaskan bahwa semakin tinggi assets tangibility perusahaan, maka perusahaan akan lebih memilih untuk mendanai perusahaan dengan menggunakan modal internal yang berasal dari earning yang diperolehnya. Dengan demikian hipotesis POT (Myers dan Maijluf, 1984) untuk atribut assets tangibility terbukti atau dalam hal ini berlaku hipotesis POT. Hasil

b. Size Koefisien regresi untuk DLnSAL sebesar -14.2281 dengan arah hubungan yang negatif dan signifkan pada Alpha 10% dalam hubungannya dengan leverage yang diproksikan dengan DST-CAB hal ini memberi sinyal bahwa terdapat pengaruh negatif antara assets tangibility dengan tingkat leverage, hasil ini menunjukan bahwa hubungan negatif tersebut mendukung mendukung teori Pecking Order yang bisa didasarkan pada teori (Frank &Goyal : 2003) dalam Ari Christianti (2006) ukuran perusahaan berpengaruh negatif terhadap leverage. Hasil penelitian ini juga sesuai dengan penelitian yang dilakukan Prima Nur Happyani (2009) menurutnya semakin besar ukuran perusahaan maka akan semakin kompleks kondisi perusahaan sehingga peluang terjadinya assymetric information semakin besar sehingga mengurangi keinginan manajer menggunakan hutang. Selain itu dengan semakin besarnya perusahaan maka akan semakin mewaspadai terjadinya financial distress karena penggunaan hutang. c. Growth Koefisien regresi untuk dDSAL sebesar 0.06288 yang signifikan pada alpha 10% menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif antara tingkat pertumbuhan perusahaan dengan tingkat penggunaan leverage. Hal tersebut membenarkan teori Pecking Order tentang kompleksitas hubungan antara growth dengan tingkat leverage yang di kemukakan oleh (Fama dan French : 2002) yang terdapat dalam penelitian Ari christianti (2006).

3. Pembahasan Hipotesis Pembahasan hipotesis dalam penelitian ini berkaitan dengan Struktural Equation Model , yang mencoba mencari hubungan antara variabel eksogen dan endogen, dan dari kesemua atribut yang digunakan, terdapat 4 atribut yang menunjukan hasil signifikan.dan dari ke empat hasil yang signifikan tersebut, kesemuanya mendukung Hipotesis 1, Perusahaan yang listing Di BEI menggunakan teori POT dalam menentukan kebijakan struktur modal. Berdasarkan hasil analisa yang didapat dari pengolahan path diagram dengan menggunakan LISREL, atribut tangibility berpengaruh negatif terhadap leverage baik DST maupun DLT, variabel size berpengaruh negatif terhadap DST dan variabel growth berpengaruh positif terhadap DST. Hasil yang menunjukan hubungan negatif antara tangibility dengan leverage menggambarkan bahwa perusahaan yang memiliki fixed asset yang tinggi umumnya adalah perusahaan yang besar dan mampu menjual sahamnya dengan harga yang sesuai dan dianggap mampu untuk menutupi atau mencukupi kebutuhan dananya tanpa harus berhutang, dengan demikian berdasarkan pecking order theory, tagibility asset berpengaruh negatif terhadap leverage hasil tersebut sesuai dengan hasil penlitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ari Christianti dan banyak peneliti sebelumnya yang kebanyakan menemukan hubungan negatif antara Tangibility dengan tingkat Leverage. Hasil positif dari hubungan antara growth dan leverage menunjukan bahwa, perusahaan dengan tingkat pertumbuhan yang besar membutuhkan dana eksternal berupa hutang untuk melakukan ekspansi. Atau terus bertumbuh secara sustainable hasil

tersebut sesuai dengan hasil yang di utarakan oleh Anisa U Sa’dyah dalam penelitiannya yang menemukan hubungan yang positif antara growth dengan leverage. Dari analisa yang dilakukan size memberi pengaruh negatif pada tingkat leverage, hasil tersebut sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Rossje v Syahputra menurutnya pengaruh negatif terhadap leverage tersebut memiliki arti bahwa perusahaan dengan tingkat penjualan yang tinggi akan memilih untuk menggunakan laba ditahan dibanding berhutang dan pengaruh negatif tersebut juga

dikarenakan

semakin besar ukuran perusahaan maka akan semakin kompleks kondisi perusahaan sehingga peluang terjadinya assymetric information semakin besar sehingga mengurangi keinginan manajer menggunakan hutang. Selain itu dengan semakin besarnya perusahaan maka akan semakin mewaspadai terjadinya financial distress karena penggunaan hutang. .

BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI

A. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya, maka penelitian ini dapat diambil kesimpulan yang merupakan jawaban dari perumusan masalah yaitu sebagai berikut: 1. Beberapa faktor penentu kebijakan struktur modal antara lain asset tangibility, firm size, dan growth berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat leverage pada periode penelitian tahun 2005 sampai dengan tahun 2008.sedangkan dua variable lainnya yaitu profitability dan earning volatility tidak berpengaruh terhadap tingkat leverage perusahaan. 2. Empat buah proksi yang menunjukan hasil signifikan, yaitu assets tangibility dengan proksi DFA/TA yang berpengaruh negative terhadap 2 proksi leverage yaitu DST-CAB dan DLT-CAB, 1 proksi dari size yaitu dLNSAL berpengaruh negatif terhadap DST-CAB, dan 1 proksi dari growth yaitu dDSAL berpengaruh positif terhadap DST-CAB , kesemuanya mendukung teori pecking order, dan tidak satupun proksi yang mendukung theory static trade off. Hal ini berarti bahwa Perusahaan yang listing di BEI selama periode penelitian lebih cenderung mengikuti Pecking order theory dalam menetapkan keputusan pendanaan perusahaannya. Hasil ini masih sesuai dengan penelitian-penelitian yang dilakukan sebelumnya yang menyatakan bahwa

perusahaan-perusahaan di Indonesia masih berkiblat pada teory pecking order dalam menentukan kebijakan struktur modalnya. B. Implikasi Berdasarkan kesimpulan yang telah diuraikan, maka penulis mengemukakan implikasi yang mungkin bermanfaat sebagai berikut 1. Bagi perusahaan, adanya pengaruh-pengaruh yang terjadi antara beberapa variabel eksogen seperti tangibility asset, size, growth, profitability terhadap tingkat leverage, diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu perusahaan dalam melihat kecenderungan yang terjadi di BEI dalam hal penentuan kebijakan struktur modalnya, agar perusahaan bisa menjadikan informasi yang didapat ini untuk mengambil keputusan pengambilan dana baik ekstern maupun intern, karena keputusan keuangan yang diambil akan berpengaruh terhadap keputusan keuangan lainnya dan akan berpengaruh terhadap kemajuan dan kelangsungan hidup perusahaan di masa yang akan datang. 2. Bagi investor, penelitian ini diharapkan dapat menjadi pertimbangan dalam menentukan dan memutuskan investasi yang akan dilakukan, karena tentunya setiap investor menginginkan prospek yang baik bagi perusahaannya 3. Bagi akademisi, penelitian ini memiliki beberapa kelemahan yang dapat dijadikan bahan pertimbangan bagi penelitian selanjutnya. Seperti misalnya variabel eksogen yang masih terbatas, sehingga pada penelitian selanjutnya dapat menambah variabel eksogen, selain itu penelitian berikutnya dapat lebih memperbanyak jumlah sample atau menambah periode penelitian agar didapat hasil yang lebih akurat.

DAFTAR PUSTAKA

Achmad, Noor. 2008, “Teori Manajemen Keuangan” Kesatuan Press Bogor, Jawa Barat Andriyanti, Elyana N. 2007, Pengaruh Struktur Aktiva, Ukuran Perusahaan dan Operatting Leverage terhadap Struktur Modal pada Perusahaan Makanan dan Minuman di BEJ,: Universitas Negeri Semarang, Semarang Astuti, Dewi. 2004 “Manajemen Keuangan Perusahaan. Ghalia Indonesia : Jakarta. Bearley, Myers, Marcus. 2007 “Fundamental of Corporate Finance”. Mc Graw Hill: New York.. Brigham, Eugene F. and Joel F. Houston, 2001. Fundamentals Of Financial Management, Tenth Edition. Cristianty, Ari . 2006 Penentuan Perilaku Kebijakan Struktur Modal Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar Di BEJ: Hipotesis Static Trade Off atau Pecking Order Theory, SNA IX Padang, IAI. Darsono P, 2010 Manajemen Keuangan, Pendekatan Praktis, Kajian Pengambilan Keputusan Bisnis Berbasis Analisis Keuangan: Nusantara Consulting Jakarta Edi, Muhamad W. 2001 Pengujian Empiris Prediksi Pecking Order Theory dan Trade Off Theory Mengenai Leverage: Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Fahmi, Irham. Lavianti, Yovi H. 2010. Pengantar Manajemen Perkreditan. Jakarta: Alfabeta. Ghozali, Imam, dan Fuad, 2005. ‘Structural Equation Modelling : Teori, Konsep, & Aplikasi dengan Program LISREL 8.54’, Badan Penerbit Undip, Gitman, Lawrence J. (1997). Principle Of Managerial Finance. 8th edition, Addison Wesley, on http://www.findtoyou.com/ebook/gitman.html Happyani, Prima Nur. 2009. Pengujian Teori Static Trade Off dan Pecking Order Pada Sector Manufaktur, Pertambangan dan Properti di BEI 2000-2007 Universitas Indonesia, Jakarta Hari, Setyo W. 2008 Structural Equation Modeling, Dengan Lisrel 8.8:konsep dan Tutorial Graha Ilmu, Yogyakarta

Husnan, Suad 1994. Dasar-Dasar Teori Portfolio dan Analisis Sekuritas. Edisi 2. AMP YKPM, Yogyakarta Indarto, Feby 2002 Analisis Pendanaan Perusahaan Berdasarkan Pecking Order Model Pada Perusahaan-Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Jakarta: Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta Jensen, M & W. Meckling. 1976. Theory of The Firm: Managerial Behavior Agency Costs and capital Structure, Journal of Financial Economics (On-line), Available

Keown Arthur J., John. D. Martin, J William Petty, David F. Schott. 2005. “Financial Management: Principles and application” 10th edition. Pearson education. New Jersey. Krisnanda, Putra, 2009. faktor-faktor yang mempengaruhi struktur modal perusahaan, khususnya pengaruh firm size, growth opportunity, tangible asset, profitability dan business risk pada struktur modal perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. Kristanto, Heru HC 2002 “Pengujian Kebijakan Struktur Modal A Target Adjustment Trade Off Theory Pada Perusahaan yang Listing Di Bursa Efek Jakarta” Kusuma, Hadri, 2006. “Efek Informasi Asimetri terhadap Kebijakan Deviden”. Universitas Islam Indonesia Yogyakarta. Manurung, Aldler Haymans. 2004. ”Teori Struktur Modal : Sebuah Survei”. Usahawan No. 04, TH XXXIII, April, 2004. Mardiyanto, Handono. 2009 “Inti sari Manajemen Keuangan”, Grasindo :Jakarta.. Mayangsari, Sekar. 2000. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Pendanaan: Pengujian Pecking Order Hypotesis. Media Riset Akuntansi, Auditing dan Informasi, Vol l, No 3, hal 1-26

Miskhin, Fredric S. “Ekonomi Uang, Perbankan, dan Pasar Keuangan”, Edisi 8 Salemba Empat, Jakarta, 2008. Nanga, Muana. “Teori, Masalah, dan Kebijakan”, Rajawali Grafindo, Jakarta, 2005. Napa, I.A dan Mulyadi P.S “dasar-dasar keputusan pendanaan perusahaan (teori dan aplikasi hasil pengujian empirik)”, edisi dua Liberty Jogjakarta 1996

Nurrohim, Hasa 2008, Pengaruh Profitabilitas, Fixed Asset Ratio, Kontrol Kepemilikan dan Struktur Aktiva terhadap Struktur Modal pada Perusahaan manufaktur di Indonesia, UPN Veteran, Yogyakarta Prasetya, Erwin.2010 Utang Menjadi Untung, Jangan Takut Ambil Kredit. Katabuku, Edisi 1 Jakarta Rodoni, Ahmad dan Herni Ali 2010 “Manajemen Keuangan”. Mitra wacana media:Jakarta. Ross, Westerfield, Jordan 2008 “Corporate Finance Fundamentals” second edition.. Mc Graw Hill: New York.. Rudianto, Dudi. Firdaus. Garnia Erna 2007. Pengaruh Struktur Aktiva dan Ukuran Perusahaan Terhadap Struktur Modal Serta Dampaknya Terhadap Harga Saham Perusahaan Pada Industri Tekstil Dan Produk Tekstil Lainnya. Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi V Sa’diyah, Anisa. 2007 Pengaruh asset tangibility, size, growth, profitability dan earning volatility terhadap leverage pada perusahaan manufaktur di BEJ: dengan pengujian Pecking Order theory atau Static trade off theory: Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta Sartono Agus, 2001, Manajemen Keuangan (Teori dan Aplikasi), Edisi Keempat, Cetakan Ketujuh, Yogyakarta : BPFE, Yogyakarta. Setia Lukas Atmaja. 2008 “Teori Praktek Manajemen Keuangan” Andi:Yogyakarta. Setyabudi, Dede. 2007 analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Struktur Modal Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Jakarta. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta Sitinjak JR, Tumpal. Sugiarto, 2006. Lisrel ,Edisi 1 Graha Ilmu, Yogyakarta Sjahrial, Dermawan 2007 “Manajemen Keuangan Lanjutan” Mitra Wacana Media: jakarta. Sugiono, Arief, 2009 Grasindo:Jakarta.

“Manajemen

Keuangan

untuk

Praktisi

Keuangan”

Sujoko Dan Ugy Soebiantoro. 2007. Pengaruh Struktur Kepemilikan Saham, Leverage, Faktor Intern dan Faktor Ekstern Terhadap Nilai Perusahaan. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan, Vol 9, No. 1, 41-48.

Wijayanto, Setyo Hari. 2008. “Structural Equation Modeling (SEM) dengan LISREL 8.80”. Statistik Aplication, Graha Ilmu Wetson, J.F and E.F Brighman. “Dasar-dasar Manajemen Keuangan”. Erlangga Jakarta 1990.

DATE: 07/13/2010 TIME: 12:54

Lampiran I Data Normal

P R E L I S

2.80 (STUDENT) BY

Karl G. Jöreskog and Dag Sörbom

This program is published exclusively by Scientific Software International, Inc. 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100 Lincolnwood, IL 60712, U.S.A. Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140 Copyright by Scientific Software International, Inc., 1981-2006 Use of this program is subject to the terms specified in the Universal Copyright Convention. Website: www.ssicentral.com

The following lines were read from file

G:\skripsi\Analisis\data.PR2:

SY='G:$$skripsi$$Analisis$$data.PSF' NS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 OU MA=CM RA=E:$$NORMAL.PSF WP XT

1

Univariate Summary Statistics for Continuous Variables Variable Mean St. Dev. T-Value Skewness Kurtosis Minimum Freq. Maximum Freq. ----------- -------------- -------- -------- ------- ----- ------- ----DFATA -0.099 0.172 -5.644 0.000 -0.030 -0.553 1 0.356 1 DLNS 0.006 0.015 3.761 0.000 -0.030 -0.034 1 0.045 1 DLNMV 0.009 0.071 1.270 0.000 -0.030 -0.178 1 0.196 1 DLNMBR -0.328 2.907 -1.112 0.000 -0.030 -8.015 1 7.358 1 DDTA 0.668 2.736 2.406 0.000 -0.030 -6.567 1 7.904 1 DDSAL 0.796 2.661 2.945 0.000 -0.030 -6.241 1 7.833 1 DEBITS 0.616 2.655 2.284 0.000 -0.030 -6.405 1 7.637 1 DROE 0.734 2.899 2.494 0.000 -0.030 -6.932 1 8.400 1 DLNSDNI 24.110 1.951 121.727 0.000 -0.030 18.952 1 29.268 1 DLNSDEBI 24.463 1.919 125.540 0.000 -0.030 19.388 1 29.538 1 DLTCAB 0.140 1.340 1.026 0.000 -0.030 -3.404 1 3.684 1 DSTCAB 0.342 0.994 3.390 0.000 -0.030 -2.285 1 2.969 1

Test of Univariate Normality for Continuous Variables Variable DFATA DLNS DLNMV DLNMBR DDTA DDSAL DEBITS DROE DLNSDNI DLNSDEBI DLTCAB DSTCAB

Z-Score 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Skewness P-Value 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000

Z-Score 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123

Kurtosis P-Value 0.902 0.902 0.902 0.902 0.902 0.902 0.902 0.902 0.902 0.902 0.902 0.902

Skewness and Kurtosis Chi-Square P-Value 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993 0.015 0.993

2

Histograms for Continuous Variables variable: DFATA FREQUENCY 2 3 9 15 20 19 15 9 3 2

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 20.6 19.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 20.6 19.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT

-0.553 -0.462 -0.371 -0.281 -0.190 -0.099 -0.008 0.083 0.174 0.265

variable: DLNS FREQUENCY 2 3 9 15 20 19 15 9 3 2

-0.034 -0.026 -0.018 -0.010 -0.002 0.006 0.014 0.021 0.029 0.037

3

variable: DLNMV FREQUENCY 2 3 9 15 19 20 15 9 3 2

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 19.6 20.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT -0.178 -0.140 -0.103 -0.066 -0.028 0.009 0.046 0.084 0.121 0.159

variable: DLNMBR FREQUENCY 2 3 9 15 20 19 15 9 3 2

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 20.6 19.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT -8.015 -6.477 -4.940 -3.403 -1.865 -0.328 1.209 2.747 4.284 5.821

4

variable: DDTA FREQUENCY 2 3 9 15 20 19 15 9 3 2

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 20.6 19.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 20.6 19.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT

-6.567 -5.120 -3.673 -2.226 -0.779 0.668 2.116 3.563 5.010 6.457

variable: DDSAL FREQUENCY 2 3 9 15 20 19 15 9 3 2

-6.241 -4.834 -3.426 -2.019 -0.612 0.796 2.203 3.611 5.018 6.426

5

variable: DEBITS FREQUENCY 2 3 9 15 19 20 15 9 3 2

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 19.6 20.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 20.6 19.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT

-6.405 -5.001 -3.597 -2.193 -0.788 0.616 2.020 3.424 4.828 6.232

variable: DROE FREQUENCY 2 3 9 15 20 19 15 9 3 2

-6.932 -5.399 -3.865 -2.332 -0.799 0.734 2.267 3.800 5.333 6.867

6

variable: DLNSDNI FREQUENCY 2 3 9 15 20 19 15 9 3 2

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 20.6 19.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT 18.952 19.983 21.015 22.046 23.078 24.110 25.141 26.173 27.205 28.236

variable: DLNSDEBI FREQUENCY 2 3 9 15 19 20 15 9 3 2

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 19.6 20.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT 19.388 20.403 21.418 22.433 23.448 24.463 25.478 26.493 27.508 28.523

7

variable: DLTCAB FREQUENCY 2 3 9 15 20 19 15 9 3 2

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 20.6 19.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT

PERCENTAG E 2.1 3.1 9.3 15.5 19.6 20.6 15.5 9.3 3.1 2.1

LOWER CLASS LIMIT

-3.404 -2.696 -1.987 -1.278 -0.569 0.140 0.848 1.557 2.266 2.975

variable: DSTCAB FREQUENCY 2 3 9 15 19 20 15 9 3 2

-2.285 -1.760 -1.234 -0.709 -0.184 0.342 0.867 1.393 1.918 2.444

8

Covariance Matrix DFATA DLNS DLNMV DLNMBR DDTA DDSAL DEBITS DROE DLNSDNI DLNSDEBI DLTCAB DSTCAB

DFATA 0.030 0.000 -0.002 0.013 -0.003 0.120 0.044 0.030 0.019 0.018 -0.097 -0.086

DLNS

DLNMV

DLNMBR

DDTA

DDSAL

DEBITS

DROE

DLNSDNI

DLNSDEBI

0.000 0.000 0.001 -0.009 -0.003 0.006 0.018 0.003 0.003 0.004 -0.001

0.005 0.007 -0.043 -0.011 0.030 0.023 0.011 0.007 -0.003 0.000

8.450 0.177 -0.603 -2.118 -2.213 -0.798 -0.943 0.350 -0.323

7.487 2.036 -0.593 -0.875 1.631 1.562 -0.029 -0.056

7.082 0.305 -0.291 0.955 0.973 -0.762 -0.063

7.050 6.766 -0.040 0.057 -0.321 0.022

8.404 0.176 0.315 -0.061 0.099

3.805 3.579 -0.029 -0.256

3.683 -0.054 -0.244

DLNMBR -0.328

DDTA 0.668

DDSAL 0.796

DEBITS 0.616

DROE 0.734

DLNSDNI 24.110

DLNSDEBI 24.463

Covariance Matrix (continued) DLTCAB DSTCAB

DLTCAB 1.796 0.148

DSTCAB

DLNS 0.006

DLNMV 0.009

0.987

Means DFATA -0.099

Means (continued) DLTCAB 0.140

DSTCAB 0.342

9

Standard Deviations DFATA 0.172

DLNS 0.015

DLNMV 0.071

DLNMBR 2.907

DDTA 2.736

DDSAL 2.661

DEBITS 2.655

DROE 2.899

DLNSDNI 1.951

DLNSDEBI 1.919

Standard Deviations (continued) DLTCAB 1.340

DSTCAB 0.994

The Problem used

18672 Bytes (= 0.0% of available workspace)

10

Lampiran II Hasil Output Analisis DATE: 7/13/2010 TIME: 13:28

LISREL 8.80 (STUDENT EDITION) BY Karl G. Jöreskog and Dag Sörbom

This program is published exclusively by Scientific Software International, Inc. 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100 Lincolnwood, IL 60712, U.S.A. Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140 Copyright by Scientific Software International, Inc., 1981-2006 Use of this program is subject to the terms specified in the Universal Copyright Convention. Website: www.ssicentral.com

The following lines were read from file

G:\skripsi\Analisis\SEM.SPJ:

11

Relationships DLTCAB = DFATA DLNS DLNMV DLNMBR DDTA DDSAL DEBITS DROE DLNSDNI DLTCAB = DLNSDEBI DSTCAB = DFATA DLNS DLNMV DLNMBR DDTA DDSAL DEBITS DROE DLNSDNI DSTCAB = DLNSDEBI Set the Error Covariance of DSTCAB and DLTCAB Free Path Diagram Wide Print Print Residuals Number of Decimals = 4 End of Problem Sample Size =

97

Covariance Matrix

DLTCAB DSTCAB DFATA DLNS DLNMV DLNMBR DDTA DDSAL DEBITS DROE DLNSDNI DLNSDEBI

DLTCAB -------1.7963 0.1482 -0.0973 0.0040 -0.0029 0.3501 -0.0289 -0.7623 -0.3211 -0.0610 -0.0286 -0.0543

DSTCAB --------

DFATA --------

DLNS --------

DLNMV --------

DLNMBR --------

DDTA --------

DDSAL --------

DEBITS --------

DROE --------

0.9871 -0.0864 -0.0009 0.0003 -0.3232 -0.0561 -0.0626 0.0219 0.0986 -0.2559 -0.2441

0.0296 -0.0002 -0.0015 0.0135 -0.0027 0.1198 0.0439 0.0298 0.0187 0.0182

0.0002 0.0001 0.0007 -0.0093 -0.0028 0.0059 0.0181 0.0029 0.0028

0.0050 0.0070 -0.0427 -0.0114 0.0295 0.0231 0.0115 0.0066

8.4499 0.1771 -0.6027 -2.1176 -2.2133 -0.7984 -0.9425

7.4869 2.0365 -0.5930 -0.8750 1.6313 1.5617

7.0824 0.3047 -0.2909 0.9548 0.9729

7.0497 6.7665 -0.0404 0.0567

8.4042 0.1758 0.3149

12

Covariance Matrix

DLNSDNI DLNSDEBI

DLNSDNI -------3.8053 3.5787

DLNSDEBI --------

Number of Iterations =

3.6832 8

LISREL Estimates (Maximum Likelihood) Structural Equations DLTCAB = TS -

- 3.0563*DFATA + 16.9520*DLNS - 1.8034*DLNMV + 0.03757*DLNMBR + 0.01462*DDTA - 0.05535*DDSAL - 0.001280*DEBITS (0.7853) (11.5041) (1.9313) (0.04702) (0.05448) (0.05278) (0.1198) -3.8920 1.4736 -0.9338 0.7989 0.2684 -1.0488 -0.01069 - 0.01668*DROE + 0.07679*DLNSDNI - 0.06456*DLNSDEBI, Errorvar.= 1.3688 , Rý = 0.2380 (0.1194) (0.2256) (0.2280) (0.2087) -0.1397 0.3404 -0.2832 6.5574

DSTCAB = S +

- 3.2409*DFATA - 14.2281*DLNS - 0.7312*DLNMV - 0.02346*DLNMBR - 0.02745*DDTA + 0.06288*DDSAL - 0.09918*DEBITS (0.5472) (8.0157) (1.3457) (0.03276) (0.03796) (0.03677) (0.08345) -5.9230 -1.7750 -0.5434 -0.7160 -0.7230 1.7101 -1.1885 + 0.1313*DROE + 0.01231*DLNSDNI - 0.07065*DLNSDEBI, Errorvar.= 0.6646 , Rý = 0.3267 (0.08322) (0.1572) (0.1588) (0.1013) 1.5782 0.07829 -0.4448 6.5574

Error Covariance for DSTCAB and DLTCAB = -0.0849 (0.1033) -0.8224

13

Covariance Matrix of Independent Variables

DFATA DLNS DLNMV DLNMBR DDTA DDSAL DEBITS DROE DLNSDNI DLNSDEBI

DFATA -------0.0296 (0.0045) 6.5574 -0.0002 (0.0003) -0.6662 -0.0015 (0.0013) -1.1416 0.0135 (0.0539) 0.2499 -0.0027 (0.0508) -0.0523 0.1198 (0.0510) 2.3482 0.0439 (0.0495) 0.8882 0.0298 (0.0539) 0.5541 0.0187 (0.0362) 0.5169 0.0182 (0.0357) 0.5107

DLNS --------

DLNMV --------

DLNMBR --------

DDTA --------

DDSAL --------

DEBITS --------

DROE --------

DLNSDNI --------

DLNSDEBI --------

0.0002 (0.0000) 6.5574 0.0001 (0.0001) 0.5992 0.0007 (0.0047) 0.1441 -0.0093 (0.0045) -2.0627 -0.0028 (0.0043) -0.6439 0.0059 (0.0043) 1.3741 0.0181 (0.0050) 3.5972 0.0029 (0.0031) 0.9381 0.0028 (0.0031) 0.9150

0.0050 (0.0008) 6.5574 0.0070 (0.0222) 0.3171 -0.0427 (0.0214) -2.0003 -0.0114 (0.0203) -0.5589 0.0295 (0.0205) 1.4412 0.0231 (0.0222) 1.0383 0.0115 (0.0149) 0.7676 0.0066 (0.0146) 0.4481

8.4499 (1.2886) 6.5574 0.1771 (0.8579) 0.2064 -0.6027 (0.8367) -0.7203 -2.1176 (0.8630) -2.4537 -2.2133 (0.9395) -2.3557 -0.7984 (0.6175) -1.2930 -0.9425 (0.6101) -1.5449

7.4869 (1.1417) 6.5574 2.0365 (0.8154) 2.4976 -0.5930 (0.7860) -0.7544 -0.8750 (0.8606) -1.0167 1.6313 (0.6018) 2.7105 1.5617 (0.5908) 2.6435

7.0824 (1.0801) 6.5574 0.3047 (0.7627) 0.3995 -0.2909 (0.8325) -0.3494 0.9548 (0.5692) 1.6775 0.9729 (0.5607) 1.7353

7.0497 (1.0751) 6.5574 6.7665 (1.1051) 6.1228 -0.0404 (0.5585) -0.0723 0.0567 (0.5495) 0.1031

8.4042 (1.2816) 6.5574 0.1758 (0.6101) 0.2882 0.3149 (0.6009) 0.5241

3.8053 (0.5803) 6.5574 3.5787 (0.5585) 6.4080

3.6832 (0.5617) 6.5574

14

Covariance Matrix of Latent Variables

DLTCAB DSTCAB DFATA DLNS DLNMV DLNMBR DDTA DDSAL DEBITS DROE DLNSDNI DLNSDEBI

DLTCAB -------1.7963 0.1482 -0.0973 0.0040 -0.0029 0.3501 -0.0289 -0.7623 -0.3211 -0.0610 -0.0286 -0.0543

DSTCAB --------

DFATA --------

DLNS --------

DLNMV --------

DLNMBR --------

DDTA --------

DDSAL --------

DEBITS --------

DROE --------

0.9871 -0.0864 -0.0009 0.0003 -0.3232 -0.0561 -0.0626 0.0219 0.0986 -0.2559 -0.2441

0.0296 -0.0002 -0.0015 0.0135 -0.0027 0.1198 0.0439 0.0298 0.0187 0.0182

0.0002 0.0001 0.0007 -0.0093 -0.0028 0.0059 0.0181 0.0029 0.0028

0.0050 0.0070 -0.0427 -0.0114 0.0295 0.0231 0.0115 0.0066

8.4499 0.1771 -0.6027 -2.1176 -2.2133 -0.7984 -0.9425

7.4869 2.0365 -0.5930 -0.8750 1.6313 1.5617

7.0824 0.3047 -0.2909 0.9548 0.9729

7.0497 6.7665 -0.0404 0.0567

8.4042 0.1758 0.3149

Covariance Matrix of Latent Variables

DLNSDNI DLNSDEBI

DLNSDNI -------3.8053 3.5787

DLNSDEBI -------3.6832 Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 0 Minimum Fit Function Chi-Square = 0.00 (P = 1.0000) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 0.00 (P = 1.0000) The Model is Saturated, the Fit is Perfect ! Time used:

0.078 Seconds

15

Gambar I Signifikan α = 5%

16

Gambar II Signifikan α = 10%

17