JURNAL GICI Vol.4. No.2 Tahun 2014

1

JURNAL GICI Vol.4. No.2 Tahun 2014 TEMA Kajian Bisnis dalam Perspektif Ekonometrika

1. Analisa Struktur Dan Keseimbangan Jangka Pendek Pada M1 Dan Pdb Di Indonesia Oleh Teguh Sugiarto,SE.M.Ak 2. Analisa Ratio Keuangan, Komparatif Studi Pada Pt “Ccc” Dan Pt “Vvv” Oleh : Taufik Hidayat 3. Incorporating Seasonal Auto Regretion (Ar) Pada Produk Domestik Bruto Indonesia Oleh : Dr. Ahmad Subagyo 4. Analisis Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Audit Delay Pada Perusahaan Consumer Goods Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2013 Oleh : Armanto Witjaksono, SE.Ak.MM.CFA dan Mega Sylvia 5. Effect Of Professionalism And Organizational Commitment. Quality Reporting On Financial Performance With Internal Auditor As An Intervening Variable Oleh : Dr. Nurseto, SE.Ak.M.Ak 6. How can NPD processes be designed to improve business performance? Oleh : Ir. Muhammad Masyhuri, MBA.

Diterbitkan oleh

GICI PRESS ISSN 2088 – 1312

2

JURNAL GICI Vol. 4, No.1 Tahun 2014 ISSN 2088 – 1312 SUSUNAN PENGURUS REDAKSI Pimpinan Umum Pimpinan Redaksi Wakil Pimpinan Redaksi Redaktur Pelaksana

: Dr. Ahmad Subagyo,SE.MM. : Dr. Akhmad Sodikin, SE , M M , M.Si. : Sugiharto , S. H, M M : Widodo Aryanto , S E, M.Comm.

Redaktur Ahli : Prof.Dr.Arifin P. Soerja Atmadja, SH. (STIE GICI Depok) Prof. Dr. H.M. Amin Aziz, M.Si. (Universitas Muhammadiyah Malang) Dr. M.Muflih, M.A. (Politeknik Negeri Bandung) Dr. Oneng Nurul Badariah, MA. (Universitas Muhammadiyah Jakarta) H.Armanto Wicaksono,SE.Akt.MM. (Universitas Bina Nusantara) Nurdin Rifai, S. E, M.Sc Redaktur Pelaksana: Sriyatin, SE Martino Wibowo,SE. Christina Ekawati,SE.MM. Huakanala Hubudi,SE.SH.Ak.BKN. Sekretaris Redaksi : Nuryani Susana , S .Pd , SH , M. H. Desain Grafis : Andhika Septiawang Putra A.md Tata Usaha dan Sirkulasi : Angeline Lianadi, S. E Diterbitkan oleh GICI PRESS 2014 JURNAL GICI adalah jurnal bisnis dan industri yang diterbitkan oleh Badan Penerbit STIE GICI Depok , tiga kali dalam setahun. Alamat Redaksi : S T I E G IC I D EP OK , Jl. Margonda Raya N o . 2 24 Kota Depok, Jawa Barat. T e lp . 021-7760806 , facs . 021-776807. www.gicibusinessschool.ac.id . e-mail : bgy2000@ yahoo.com

3

KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Allah SWT. Atas ijin-NYA, Jurnal GICI yang direncakan terbit tiap empat bulan sekali ini Alhamdulillah di awal bulan September 2014 ini akhirnya dapat diterbitkan. Edisi Vol. 4 No.2 ini bertema ―Kajian Bisnis dan Akuntansi dalam Perspektif Ekonometrika”. Pada terbitan sebelumnya yaitu Vol.IV No.1 , Redaksi telah mengangkat tema yang hampir serupa namun kali ini diperluas untuk kajian akuntansi. Redaksi ingin memberikan wacana kepada seluruh sivitas akademika GICI Business School khususnya dan sivitas akademika tentang berbagai kemungkinan pengembangan pendekatan yang dapat dilakukan dalam mendalami berbagai disiplin ilmu pengetahuan, terutama Akuntansi. Kita berharap mudah-mudahan budaya menulis ilmiah menjadi tradisi di perguruan tinggi kita ini, dan mampu memberikan manfaat bagi masyarakat akademis dalam mendorong terbentuknya masyarakat yang well educated, yang dimulai dari dunia kampus. Tidak ada gading yang tak Retak. Kami ucapkan terima kasih atas bantuan, partisipasi dan kontribusinya semua pihak atas penerbitan ini. Semoga mendapatkan balasan yang berlimpah, amin. Depok, Awal September 2014 Redaksi

4

JURNAL GICI Vol.4. No.1 Tahun 2014 ISSN 2088 – 1312 TEMA Kajian Bisnis dalam Perspektif Ekonometrika DAFTAR ISI 1. ANALISA STRUKTUR DAN KESEIMBANGAN JANGKA PENDEK PADA M1 DAN PDB DI INDONESIA Oleh Teguh Sugiarto,SE.M.Ak…………………………………………………….. 6 2. ANALISA RATIO KEUANGAN, KOMPARATIF STUDI PADA PT ―CCC‖ DAN PT ―VVV‖ Oleh : Taufik Hidayat ………………………………………………………………24 3. INCORPORATING SEASONAL AUTO REGRETION (AR) PADA PRODUK DOMESTIK BRUTO INDONESIA Oleh : Dr. Ahmad Subagyo…………………………………………………………41 4. Analisis Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Audit Delay Pada Perusahaan Consumer Goods Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2013 Oleh : Armanto Witjaksono, SE.Ak.MM.CFA dan Mega Sylvia …………………53 5. Effect Of Professionalism And Organizational Commitment. Quality Reporting On Financial Performance With Internal Auditor As An Intervening Variable Oleh : Dr. Nurseto, SE.Ak.M.Ak …………………………………………………..64 6. How can NPD processes be designed to improve business performance? Oleh : Ir. Muhammad Masyhuri, MBA…………………………………………….85

5

Teguh Sugiarto

ANALISA STRUKTUR DAN KESEIMBANGAN JANGKA PENDEK PADA M1 DAN PDBDI INDONESIA

ABSTRACT Keynesian model estimation models developed into a large -scale simultaneous, with the hundreds of variables in some cases. Critics of Keynesian program on the basis of theoretical as well as empirical began in the 1970's era. In this study tries to discuss an approach called Vector autoregressive structure (SVAR) and Vector Autoregressive (VAR) models, which are often considered as an alternative approach for simultaneous equations approach. As we shall see, the model structure and the balance will be providing input and discussion is quite good in the mengenalisa one or more variables in the macro economy, in particular the form of open economies or so-called open economy. In an evaluation of a policy, usually will discuss the theoretical challenges posed by the rational expectations approach. This study will show how a model of structure and balance short-term svar VAR approach can be used for policy evaluation in a rational expectations approach, especially on MI variable and GDP in Indonesia. Keywords : SVAR, VAR, M1 and GDP ABSTRAK Estimasi model Keynesian berkembang menjadi model simultan skala yang besar,dengan ratusan variabel dalam beberapa kasus. Kritik terhadap program Keynesian pada teoritis maupun empiris dasar dimulai pada eratahun 1970-an. Pada penelitian ini mencoba membahas pendekatan yang disebut Struktur Vector autoregressive (SVAR) dan Vector Autoregressive (VAR) model, yang sering dianggap sebagai pendekatan alternatif untuk pendekatan persamaan simultan. Sebagaimana akan kita lihat, model struktur dan keseimbangan ini nantinya bisa memberikan masukan dan pembahasan yang cukup baik di dalam mengenalisa sebuah atau beberapa variabel didalam makro ekonomi, khususnya bentuk perekonomian terbuka atau yang biasa disebut open economy.Dalam suatu evaluasi kebijakan, biasanya akan membahas tantangan teoritis yang ditimbulkan oleh pendekatan ekspektasi rasional. Penelitian ini akan menunjukkan bagaimana sebuah model struktur SVAR dan keseimbangan jangka pendek VAR pendekatan dapat digunakan untuk evaluasi kebijakan dalam pendekatan ekspektasi rasional terutama pada variabel MI dan Produk Domestik Bruto di Indonesia. Kata kunci : SVAR, VAR, M1 dan PDB

6

PENDAHULUAN Kebijakan moneter merupakan tolak ukur sebuah pengelolaan ekonomi makro di negara berkembang khususnya Indonesia. Oleh karena itu dimengerti bahwa mekanisme transmisi kebijakan moneter menghasilkan banyak minat. Namun, untuk sebagian besar, penelitian moneter telah berkonsentrasi pada ekonomi agregat dan telah mengabaikan perbedaan penting yang dapat terjadi pada tingkat yang berbeda beda. Meskipun tujuan utama dari kebijakan moneter pada negara negara berkembang pada umumnya adalah untuk mencapai tingkat inflasi yang rendah selama jangka menengah, tujuan sekunder namun tetaplah penting adalah untuk menjaga output mendekati level 'alami' mungkin. Meskipun netralitas moneter menyiratkan bahwa variabel moneter tidak berdampak pada variabel riil dalam jangka panjang (Lewis dan Mizen, 2000, p.18), pendapat tersebut diterima secara luas bahwa perubahan variabel moneter dapat mempengaruhi ekonomi riil dalam jangka pendek. Ada beberapa komponen jalur suku bunga, jalur nilai tukar, efek arus kas, efek kekayaan dan efek penjatahan kredit (Bernanke dan Gertler, 1995). Namun ada sedikit bukti empiris mengenai pentingnya masing-masing variabel ini, terutama bagi negara negara yang sedang berkembang dan negara negara yang sudah maju lebih sedikit dari pada Indonesia seperti contoh Singapore, Jepang dan Australia. Fakta bahwa mekanisme transmisi kebijakan moneter tetap menjadi wilayah abu-abu dalam literatur yang agak mengejutkan dan bermasalah mengingat bahwa kebijakan moneter saat ini instrumen kebijakan utama yang digunakan untuk mempengaruhi hasil makroekonomi di Australia.Sebuah analisis sektoral dampak kebijakan moneter dapat membantu menjelaskan mekanisme transmisi agregat, seperti (dan diamati) karakteristik industri tertentu akan menghasilkan respon output yang tidak rata untuk perubahan yang diberikan dalam kebijakan moneter. Variasi dalam respon dari output di seluruh industri akan dipengaruhi oleh permintaan dan faktor sisi penawaran, ini lebih tepatnya menggunakan model struktur VAR.

7

Faktor-faktor penting yang disarankan oleh teori ekonomi meliputi sensitivitas tingkat bunga barang dan permintaan jasa, intensitas modal produksi, tingkat leverage, tingkat keterbukaan perdagangan dan eksposur ke pasar keuangan melalui tingkat pendanaan eksternal, antara lain. Namun perbedaan-perbedaan dalam respon terhadap kebijakan moneter, yang memiliki implikasi untuk efektivitas kebijakan, sebagian besar menyamar pada tingkat agregat membuat data sektoral terpilah lebih informatif daripada data agregat untuk keperluan menganalisis mekanisme transmisi (Dedola dan Lippi, 2005). Grenville dalam penelitiannnya di tahun (1995) memberikan ada lima variabel di dalam mengelola kebijakan moneter kunci: jalur suku bunga, efek arus kas, efek kekayaan, efek kredit dan nilai tukar. Namun, jika beberapa variabel ini dianggap dalam konteks karakteristik industri, mungkin menarik kesimpulan tentang sektor-sektor mana yang lebih sensitif terhadap M1 dan PDB Misalnya. Variabel M1 bisa mengubah suatu proses di mana perubahan dalam sikap kebijakan moneter mengubah pola konsumsi dan pengeluaran inter-temporal perusahaan, individu serta rumah tangga. Kehadiran kekakuan nominal, terutama di harga, berarti bahwa perubahan dalam tingkat bunga nominal diterjemahkan ke dalam perubahan suku bunga riil. Bagi konsumen, suku bunga riil mencerminkan biaya kesempatan konsumsi dan sehingga pengetatan moneter dapat menyebabkan jumlah uang yang beredar atau dan M1 bisa berubah. Prospek pengeluaran konsumen yang lebih rendah juga dapat mengurangi insentif bagi perusahaan untuk berinvestasi. Lebih langsung, variabel ini akan meningkatkan biaya modal bagi perusahaan, yang juga akan menghalangi investasi. Sejauh mana terjadi efek ini sulit untuk mengamati, terutama karena proyek-proyek investasi yang berbeda memiliki horizon waktu yang berbeda, dan berbagai tingkat suku bunga mempengaruhi inter-temporal keputusan penghematan konsumsi. The FED memberikan kredit penjatahan kebijakan moneter baru-baru ini menerima tumbuh perhatian dalam literatur empiris kebijakan moneter dan berkaitan dengan dampak kebijakan moneter terhadap intermediasi keuangan (Bernanke dan Gertler, 1995, Hubbard, 1995).

Dalam perekonomian terbuka kecil seperti negara Australia contohnya, variabelM1 merupakan salah satu pengaruh di dalam penerapan kebijakan moneter, yang pada akhirnya bisa mempengaruhi variabel variabel lainnya dalam makro ekonomi. Semua hal lain dianggap sama, peningkatan diferensial atas permintaan M1 dalam dan luar negeri bisa menyebabkan terjadinya apresiasi serta atau depresiasi misalnya terhadap nilai tukar nominal. Jika kekakuan nominal yang ada, perubahan kurs nominal akan menghasilkan pergerakan nilai tukar riil, mengubah harga relatif antara barang domestik dan asing. Apresiasi bisa mendorong akan permintaan uang pengeluaran beralih dari barang domestik untuk barang asing. Penelitian ini dapat memberikan perhatian khusus terhadap makro perekonomian Indonesia yang penuh dengan kejutan kebijakan. Dari penelitian ini nantinya akan dapat mengatakan bahwa M1 dan komponen variabel makroekonomi lainnya seperti PDB merupakan variabel penentu dalam perekonomian makro ekonomi di Indonesia. LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESA Model VAR Model VAR adalah sistem multi-persamaan di mana semua variabel diperlakukan sebagai endogen. Ada demikian satu persamaan untuk setiap variabel sebagai variabel dependen. Setiap persamaan telah tertinggal nilai dari seluruh variabel yang dimasukkan sebagai variabel dependen, termasuk variabel dependen itu sendiri. Karena tidak ada variabel kontemporer termasuk sebagai penjelas, variabel sisi kanan, model adalah bentuk tereduksi. Jadi, semua persamaan memiliki bentuk yang sama karena mereka berbagi variabel sisi yang samakanan. Katakanlah, kita memiliki duavariabel: GDP, y, dan jumlah uang beredar, m, model VAR akan:

8

Kedua variabel endogen y dan m juga variabel penjelas dalam bentuk tertinggal . Berapa banyak lags untuk dimasukkan ke dalam adalah suatu hal yang empiris , yang diputuskan pada tahap estimasi . Sebuah model VAR memiliki properti berikut : • Sebuah model VAR adalah bentuk berkurang. Tidak ada variabel kontemporer yang disertakan pada sisi kanan . • Semua variabel termasuk diperlakukan sebagai endogen. Setiap variabel tergantung pada semua yang lain . • Sebuah model VAR adalah model atheoretical. Sebuah bentuk tereduksi tidak menunjukkan interaksi timbal balik dalam periode tersebut. • Guncangan - e ini - terdiri dari guncangan struktural tidak teramati. Mereka mengandung guncangan struktural dari semua persamaan struktural. Ketika VAR diperkirakan dengan data real , kita mendapatkan perkiraan shock gabungan, di sini disebut e untuk membedakan mereka dari guncangan struktural dinotasikan . Analisis impulse response bisa dilakukan dengan guncangan diamati, tetapi tidak memiliki interpretasi ekonomi . • Sebuah VAR dapat digunakan untuk peramalan, tetapi tidak untuk analisis struktural dan evaluasi kebijakan . Ini melengkapi deskripsi model VAR seperti itu,Akan mendapatkan pemahaman lebih lanjut dari titik-titik ini ketika kita pada giliran disebut vars struktural. Struktural VAR model struktural dengan VAR sebagai bentuk berkurang. ModelKoreksi Kesalahan(VEC) Ketika variabel mengandung trenstokastik, mereka harus dibedakan menjadi stasioner. Meskipun dimungkinkan untuk memperkirakan VAR ditingkat ketika variabel mengikuti trenstokastik, adalah lebih baik untuk memperkirakan VAR dalam perbedaan pertama, (lebih lanjut tentang motivasi) seperti: y1t =  + y2t-1 + y1t-1+ t  y2t =  + y1t-1+y2t-1 + t

Dengan pengetahuan dari nilai awal y1 dan y2, kita dapat menghitung tingkat berturutturut dengan menambahkan perubahan pada nilai awal. Jelas, sistem tersebut mengandung interaksi dalam jangka pendek antara variabel : perubahan y tergantung pada perubahan x pada periode sebelumnya dan sebaliknya. Seperti yang kita sebelumnya, sistem ini menyiratkan bahwa tidak ada jangka panjang hubungan antara y1 dan y2. Alasannya adalah bahwa kedua variabel akan dikenakan efek permanen yang berbeda dari guncangan. Meskipun kedua guncangan akan mempengaruhi kedua variabel berdasarkan bahwa mereka mempengaruhi satu sama lain, efek permanen tidak perlu sama. Jika salah satu perubahan variabel secara permanen sebesar 5 persen dalam menanggapi kejutan yang diberikan dan variabel lainnya sebesar 2 persen, mereka secara permanen bergerak terpisah oleh 3 persen. Seiring waktu efek permanen guncangan tambahan akan diakumulasikan dan kesenjangan antara dua variabel akan cenderung meningkat . Untuk memastikan bahwa kedua variabel bergerak bersama-sama juga dalam jangka panjang, persamaan harus dimodifikasi untuk menyertakan istilah koreksi kesalahan untuk memastikan bahwa dua variabel yang berkointegrasi. Jika hanya ada satu kointegrasi relasi, kita akan memiliki : y1t =  + y2t-1 + y1t-1 - (y1 t-1-y2 t-1) + et y2t =  + y1t-1 +y2t-1 + (y1 t-1-y2 t-1) + et

Ini adalah VectorError Correction(VEC) model. Kecepatan penyesuaian tergantung pada kekuatan dari dua kecepatan-of-penyesuaian koefisien (dan).

Structural VARs Di sini kita akan melihat kasus yang paling sederhana : sistem persamaan two-variable/two. Dengan menggunakan contoh konkret dari interaksi antara uang, m, dan PDB, y, sesuai dengan contoh dua persamaan di atas. Ini masalah aplikasi tertentu sebenarnya telah memotivasi banyak pembahasan VAR struktural meskipun bukan satu-satunya aplikasi.

9

Model SVAR akan menunjukkan tiga VAR struktural yang berbeda bahwa semua menimbulkan VAR yang sama, yaitu semua memiliki variabel yang sama dan koefisien yang sama. Kedua model struktural berasal menggunakan asumsi waktu yang berbeda tentang interaksi antara uang dan PDB. Asumsi waktu bukan satu-satunya asumsi yang digunakan untuk perumusan VAR struktural, tetapi yang paling umum karena Model SVAR adalah yang paling mudah untuk diterapkan. Bentuk struktural mendalilkan bagaimana interaksi terjadi dalam periode tersebut. Bentuk struktural dapat berupa simultan, yaitu ada interaksi timbal balik dalam periode, atau model rekursif : satu variabel mempengaruhi orang lain dalam jangka waktu, dengan interaksi kembali dari yang lain terjadi pada periode berikutnya. Berikut ini kami sajikan model rekursif berdasarkan penilaian pada timing pola antara GDP dan M1. Dengan demikian, menganggap bahwa model yang benar adalah seperti yang satu variabel mempengaruhi lain dalam periode, tetapi tidak sebaliknya, yaitu model yang rekursif.Dengan dua variabel, itu kemudian memungkinkan untuk membangun dua model struktural dari yang diberikan berkurang dari VAR. Sebuah VAR struktural ketiga diperoleh dengan asumsi bahwa tidak ada interaksi sama sekali dalam jangka waktu. Mengobati jumlah uang beredar sebagai variabel endogen menyiratkan bahwa komponen M1 tersebut bereaksi terhadap PDB. Alasan untuk memodelkan uang beredar sebagai endogen adalah bahwa kebijakan moneter tidak terbuat dari biru. Para pembuat kebijakan bereaksi terhadap keadaan ekonomi dalam rangka untuk menstabilkan perekonomian. Kebijakan ini sistematis dalam beberapa cara. Para ekonom mengatakan bahwa kebijakan dibuat sesuai dengan aturan kebijakan. Kadang-kadang aturan lebih atau kurang eksplisit dinyatakan oleh bank sentral, tetapi bahkan jika tidak, perilaku bank sentral dapat digambarkan sebagai berikut aturan. Ini berarti bahwa tindakan kebijakan tidak benar-benar eksogen, tetapi instrumen kebijakan adalah variabel endogen. Jadi ada saling interaksi antara instrumen kebijakan, di sini jumlah uang beredar, dan ekonomi : Tindakan kebijakan mempengaruhi perekonomian, dan pembuat kebijakan bereaksi terhadap keadaan ekonomi melalui aturan kebijakan. Oleh karena itu uang dan GDP adalah variabel endogen.

Struktural mY-VAR 1 : m-kebijakan bereaksi dengan lag, y segera bereaksi terhadap perubahan dalam mModel struktural berisi dua persamaan : satu menggambarkan bagaimana jumlah uang beredar diatur, dan lain bagaimana GDP bereaksi terhadap jumlah uang beredar. Kita mulai dengan aturan uang beredar. Pembuatan kebijakan moneter adalah proses yang memakan waktu. Para ekonom yang bekerja di bank sentral harus menunggu data yang dikumpulkan oleh lembaga-lembaga statistik, yang kemudian harus dianalisis. Setelah itu, para pembuat kebijakan harus membuat keputusan. Ini berarti bahwa tindakan kebijakan tergantung pada informasi tentang ekonomi beberapa waktu lalu. Dengan memungkinkan jumlah uang beredar bergantung pada dirinya sendiri periode terakhir, mungkin karena bank sentral menyesuaikan jumlah uang beredar perlahan-lahan sebagai respon terhadap PDB. Penelitian ini juga memungkinkan untuk komponen acak dari jumlah uang beredar. Bahkan jika bank sentral ingin mengatur jumlah uang beredar hanya berkenaan dengan nilai-nilai masa lalu dari PDB dan jumlah uang beredar, mungkin tidak dapat sepenuhnya mengendalikan jumlah uang beredar. Dengan demikian kita menambahkan kesalahan, yang kita artikan sebagai sebuah "kesalahan kontrol" . Aturan kebijakan adalah : . Ini adalah persamaan struktural: menggambarkan perilaku agen ekonomi, bank sentral. Perhatikan bahwa ia memiliki bentuk yang sama sebagai bentuk berkurang.Hanya sekarang, kita dapat menafsirkan persamaan struktural karena kitamembuat asumsi tentang bagaimana bank sentral bertindak. Dengan menunjukkan kesalahan struktural dengan  Yunani untuk membedakannya dari bentuk kesalahan berkurang e. Setelah membatasi proses penyediaan uang, kita dapat membeli spesifikasi umum untuk persamaan PDB. Jadi berasumsi bahwa GDP bereaksi segera terhadap perubahan jumlah uang beredar. Untuk menambah dinamika, kita membiarkan GDP bereaksi baik untuk dirinya sendiri tertinggal (penyesuaian bertahap tak terbatas) dan tertinggal persediaan uang (reaksi terbatas). Ini berarti bahwa respon dinamik akan sangat fleksibel, yaitu, fungsi respon impuls sehubungan dengan perubahan jumlah uang beredar mungkin memiliki berbagai bentuk. 10

Biarkan semua pengaruh lain pada PDB dikumpulkan dalam jangka error, yang dengan demikian tidak secara eksplisit di modelkan. Persamaan GDP kemudian: . Sekarang dengan mudahnya menyelidiki hubungan antara penurunan VAR bentuk dan bentuk struktural tertentu. Pertama, mari kitaulangi bentuk struktural:

Sekarang kita bertanya : Apakah mungkin untuk membangun koefisien bentuk struktural dari bentuk tereduksi? Kami mengulangi bentuk tereduksi:

Dengan model VAR diatas kita bisa memperkirakan. Jadi a dan b koefisien dikenal dan e dikenal karena setiap periode. Sekarang menunjukkan bagaimana menghitung koefisien bentukstruktural dan kesalahan. Pertama, dengan mencatat bahwa persamaan struktural kebijakan moneter memiliki bentuk yang sama sebagai bentuk berkurang. Dengan demikian koefisien struktural identik dengan koefisien bentuk tereduksi: ,

.

Kesalahan estimasi juga identik, dapat mengidentifikasi mereka sebagai kesalahan kontrol, atau kesalahan, bank sentral membuat kebijakan. Untuk menemukan bentuk koefisien struktural untuk persamaan output, kita harus terlebih dahulu memperoleh teoritis berkurang dari hipotesis struktural dari. Kemudian kita dapat membandingkan teori mengurangi ekspresi formulir dengan perkiraan berkurang dari. Dengan demikian, menghilangkan efek kontemporer dari mdiy. Penggantisisi kanan dari m-persamaan di Y-persamaan:

Ini adalah bentuk tereduksi teoritis. Koefisien estimasi merupakan perkiraan dari koefisien komposit di depan variabel. Kami memperoleh koefisien struktural individu dengan membandingkan koefisien komposit untuk koefisien bentuk tereduksi: , Oleh karena itu dan. Karena dan . 'diketahui kita dapat menghitung koefisien  tersisa. Dengan demikian, kami telah mengidentifikasi bentuk struktural dari berkurang dari menggunakan asumsi bentuk struktur rekursif. Akhirnya, kesalahan struktural dalam y-persamaan dapat dihitung dari e dan dihitung 1 yang diketahui menggunakan. .Mengatur ulang, ykesalahan structural . Struktural VAR 2: y bereaksi dengan lag kebijakan moneter.Di sini, kita berbalik asumsi: bukan dengan asumsi bahwa kebijakan moneter bereaksi dengan lag, kita mengasumsikan bahwa output bereaksi dengan lag. Kebijakan moneter bertindak cepat, tetapi ekonomi lambat untuk bereaksi yang kita asumsikan bahwa dalam periode tersebut, PDB tidak bereaksi sama sekali terhadap perubahan jumlah uang beredar. Dengan demikian bentuk struktural adalah:

Sekarang, persamaan GDP struktural identik dengan persamaan keluaran bentuk berkurang dan kami segera mengidentifikasi parameter struktural sebagai: , . dan kesalahan formulir dikurangi identik dengan kesalahan struktural:. Untuk menemukan bentuk tereduksi untuk uang, menggantisisi kanan dari PDB-persamaan untuk Y dalamm-persamaan:

Membandingkan berasal mengurangi bentuk dan diperkirakan bentuk tereduksi (VAR) untuk koefisien untuk m-persamaan kita mendapatkan: ,

, 11

Dengan menata ulang persyaratan, Anda dapat menghitung  struktural's dari yang dikenal b dan ' s. Struktural my-VAR 3: y bereaksi dengan lag kebijakan moneter dan m bereaksi dengan lag terhadap PDB. Dalam hal ini, tidak ada interaksi dalam periode tersebut. Pengaturan kedua efek kontemporer sama dengan nol, bentuk struktural identik dengan VAR tersebut. Iniberarti bahwa kita dapat mengasosiasikan diperkirakan berkurang koefisien bentuk dan kesalahan langsung dengan koefisien bentuk struktural dan kesalahan, yaitu: , , , , and

. STRUKTUR DAN ISU IDENTIFIKASI Bagian berikut menjelaskan estimasi VAR struktural. Titik awal pertama membutuhkan estimasi bentuk VAR berkurang, dan pembatasan kemudian 'jangka pendek' atau kontemporer yang dikenakan pada model. Asumsikan perekonomian digambarkan oleh bentuk persamaan struktural (mengabaikan konstanta):

(1) Dimana urutan matriks polinomial pth dalam lag Operator L, sehingga. adalah matriksnon-singular dinormalisasi untuk memiliki yang pada diagonal dan menggambarkan hubungan kontemporer antara variabel dalam model yang terkandung dalam vektor, di mana adalah (Nx1) vektor variabel dan merupakan (Nx1) vektormean nol dan serial gangguan berkorelasi. adalah matriks varians, dan merupakan matriks diagonal dimana elemenelemen diagonal adalah varians masing-masing dari gangguan struktural. Model struktural dikaitkan dengan bentuk VAR berkurang, yang pertama kali harus diperkirakan dengan cara sebagai berikut: , (2) Dimana Σ adalah matriks kovarians dari bentuk tereduksi, dan merupakan polinomial matriks di operator lag, sehingga

(3) Dan merupakan vektor serial berkorelasi gangguan bentuk tereduksi, sehingga

Dalam penelitiannya yang menggabungkan priorformal dalam estimasi model VAR Bayesian dari Australia ekonomi. Restriksi Spesifikasi Kontemporer

(4) Dalam rangka untuk memperkirakan parameter struktural VAR ditentukan dalam Persamaan (1), perlu untuk model yang akan diidentifikasi baik persisatauover identified. Identifikasiyang tepat membutuhkan jumlah yang sama parameter dalam dan karena ada didari model bentuk tereduksi. Dengan kata lain, harus dimungkinkan untuk memulihkan parameter struktural dari model bentuk tereduksi. Ini adalah order condition. Kondisi peringkat juga harus dipenuhi untuk estimasi, yang lebih sulit untuk dicapai. Menggabungkan Persamaan (3) dan (4), hubungan antara parameter bentuk struktur dan mengurangi dapat dinyatakan dengan persamaan berikut:

(5) Kemungkinan maksimum perkiraan dan dapat diperoleh hanya melalui perkiraan sampel. Identifikasiyang tepat mensyaratkan bahwa parameter dalam dan(yang ada) untuk secara unik diperkirakan. Mengingat telah parameter, perlu ada pembatasan yang diberlakukan atas dan. Dengan normalisasi n diagonal untuk yang, lain yang diperlukan. Dalam pendekatan struktural, dapat struktur apapun asalkan memiliki pembatasan yang cukup (Buckle etal. 2002, hal.6). Ada berbagai cara untuk menentukan pembatasan untuk mencapai identifikasi parameter struktural. Dengan tidak adanya model struktural sepenuhnya ditentukan, pembatasan dipilih berdasarkan konsistensi mereka dengan teori ekonomi dan bukti empiris. Mempekerjakan metode estimasi dalam tesis ini memberlakukan non-rekursif pembatasan jangka pendek pada matriks, konsisten dengan pendekatan Bernanke(1986) dan Sims(1986). Selain itu,blokexogeneity dikenakan pada salah satu variabelasing untuk benar mengidentifikasi shockmoneter. Pendekatan alternatif termasuk bahwa Shapiro, Watson(1988), Blanchard, Quah(1989), dan Joiner(2002) 12

Selain struktur blok, pembatasan kontemporer yang dikenakan pada variabel domestik dan Dana tingkat Federal. Pada persamaan(6) menunjukkan hubungan-hubungan kontemporer. Ada tujuh belas pembatasan matriks kontemporer.

(6) Tidak ada pembatasan yang dikenakan pada struktur lag dan struktur varians-kovarians matriks D adalah matriks diagonal, mencerminkan bahwa guncangan struktural berkorelasi. Blok exogeneity harga komoditas berarti bahwa tidak ada tanggapan impuls dari dampak variabel domestik. Untuk membuat makna Persamaan (6) lebih eksplisit, akan sangat membantu untuk mempertimbangkan persamaan individual dari model secara rinci. Sebagai contoh, persamaan suku bunga dapat ditulis sebagai:

(7) Dalam rangka untuk mengamati apa yang dianggap sebagai fakta bergaya tentang dampak guncangan kebijakan moneter terhadap perekonomian, penting untuk mengidentifikasi SVAR dengan penerapan serangkaian pembatasan yang mencerminkan fungsi reaksi RBA sebagai realistis mungkin. Urutan umum model 'dan skema pembatasan sebagian besar mencerminkan asumsi tentang exogeneity dari masing-masing variabel. Misalnya, dst dianggap relatif eksogen karena tidak harus serentak bereaksi terhadap salah satu variabel dalam negeri.

Kemampuannya untuk menghasilkan tanggapan impuls wajar (dan menyelesaikan tekateki empiris) dan konsistensi dengan teori ekonomi (Leeper, Sims dan Zha, 1996). Untuk beberapa pembatasan, ada trade-off antara kriteria tersebut. Ini akan dinyatakan secara eksplisit di mana trade-off ini terjadi, dan yang kriterianya adalah diganti. Spesifikasi yang paling penting berkaitan dengan fungsi reaksi kebijakan sebagai kejutan eksogen kebijakan tidak dapat dipisahkan jika persamaan tidak ditentukan dengan tepat. Model ini mengasumsikan Taylor-jenis kebijakan aturan pendekatan, di mana suku bunga jangka pendek serentak merespon perubahan inflasi dan output gap selain ff, twi dan com. Interaksi sejaman dengan tiga terakhir dibenarkan karena mereka adalah variabel keuangan yang langsung diamati. Hubungan kontemporer antara tingkat bunga domestik dan asing secara empiris didukung oleh Brischetto dan Voss (1999) dan Cushman dan Zha (1997) karena harga komoditas dapat memberikan indikator inflasi diantisipasi. Tidak seperti Cushman dan Zha (1997) dan Brischetto dan Voss (1999), model dalam tesis ini tidak menggunakan agregat moneter untuk mengidentifikasi kebijakan moneter. Pengecualian yang didukung oleh Joiner (2002, p.15) dan Chandra dan Tallman (1997), yang keduanya menyatakan bahwa agregat moneter tidak memberikan informasi yang signifikan untuk membantu dalam meramalkan output riil atau inflasi. SVAR: Alat Untuk Peramalan kebijakan Moneter

Vector autoregressive (VAR) metodologi pertama kali diperkenalkan oleh Sims (1980), sebagai alternatif untuk model makroekonomi skala besar tradisional. VAR adalah model ekonometrik digunakan untuk menangkap dinamika dan interaksi antara beberapa time series. Semua variabel diperlakukan secara simetris, dan variabel dependen dalam setiap persamaan dijelaskan oleh tertinggal dari semua variabel dalam model, termasuk variabel dependen itu sendiri. VAR ini dikembangkan dalam menanggapi (1980) argumen Sims 'bahwa tidak ada apriori panduan atau penalaran ekonomi yang besar untuk membenarkan memperlakukan variabel tertentu sebagai variabel eksogen dalam proses pemodelan, dan karena itu semua variabel harus diperlakukan sebagai endogen. 13

Hal ini tercermin dalam kenyataan bahwa dinamika model VAR didorong oleh perubahan yang tak terduga, atau guncangan, dalam variabel endogen. Sebaliknya, dinamika model makroekonomi skala besar tradisional cenderung hasil dari perubahan variabel eksogen. Dalam penelitian VAR yang paling awal, guncangan diidentifikasi dengan memberlakukan 'rekursif' struktur pada interaksi kontemporer antara variabel menggunakan dekomposisi Choleski segitiga bawah. Dampak dari guncangan ekonomi kemudian dapat diringkas rapi melalui fungsi impulse response dan perkiraan kesalahan dekomposisi varians. Sementara tanggapan impuls digunakan untuk menafsirkan perilaku dinamis yang luas dari sistem ekonomi, dekomposisi varians kesalahan perkiraan menunjukkan pentingnya guncangan yang berbeda dengan menentukan proporsi variasi dalam setiap variabel yang dikaitkan dengan syok (Kekurangan dan Lenz, 2000 ). Adalah penting untuk membedakan antara VAR dan VAR struktural. Meskipun bentuk model VAR standar dikurangi adalah alat yang berguna untuk menggambarkan fakta bergaya tentang data, kurangnya struktur membuatnya sulit untuk menginterpretasikan hasil mereka. Cooley dan LeRoy (1985) mengkritik atheoretical skema identifikasi rekursif digunakan di sebagian besar VAR awal, mencatat bahwa perkiraan tanggapan terhadap guncangan akan bervariasi berdasarkan urutan dari variabel-variabel, yang sebagian besar sewenang-wenang. Sebuah kelemahan tertentu dengan model VAR rekursif adalah ketidakmampuan mereka untuk mengidentifikasi 'benar' guncangan kebijakan moneter, karena mereka tidak membedakan antara komponen endogen dan eksogen kebijakan moneter. Dengan kata lain, reaksi endogen otoritas moneter terhadap perubahan variabel lain tidak dikendalikan, dan ada kemungkinan ada beberapa penyebab terbalik antara variabel seperti suku bunga, output dan harga. Dalam upaya untuk mengatasi masalah tersebut, Bernanke (1986) dan Sims (1986) memberlakukan skema identifikasi non-rekursif pada interaksi kontemporer antara variabel, memungkinkan 'struktur' yang akan dikenakan pada model yang luas konsisten dengan teori ekonomi.

Model ini, yang memaksakan non-rekursif pembatasan jangka pendek, yang disebut sebagai VAR struktural non-rekursif (Hamilton, 1994, p.330). VAR dan SVAR model telah digunakan secara luas untuk model dampak kebijakan moneter baik dalam konteks perekonomian tertutup (Sims, 1986; Gali, 1992; Gordon dan Leeper, 1994; Bernanke dan Mihov, 1995; Christiano, Eichenbaum dan Evans, 1996, dan Sims dan Zha, 1998a, b) dan konteks perekonomian terbuka (Sims, 1992; Eichenbaum dan Evans, 1995; Cushman dan Zha, 1997; Kim dan Roubini, 2000). VAR struktural memungkinkan untuk pemeriksaan guncangan 'benar', seperti perubahan tak terduga dalam sikap kebijakan moneter. Namun, untuk melakukan hal ini, perlu untuk memberlakukan aturan pembatasan yang akan menangkap guncangan ini. Mengungkap guncangan kebijakan moneter umumnya memerlukan spesifikasi aturan kebijakan sistematis yang luas mencerminkan perilaku otoritas moneter, seperti yang diusulkan oleh Taylor (1993). Ini membuka pintu untuk sejumlah literatur tentang yang aturan kebijakan terbaik mencerminkan perilaku bank sentral sistematis. Sebagai Brischetto dan Voss (1999, p.6) menunjukkan, pembatasan yang dikenakan pada hubungan kontemporer dalam SVAR yang mungkin lebih akurat jika mereka diambil dari skala besar, Model makroekonomi sepenuhnya ditentukan. Namun, dalam prakteknya, pembatasan yang diberlakukan umumnya berdasarkan intuisi yang sebagian besar konsisten dengan teori makroekonomi konvensional dan disesuaikan sampai model menghasilkan dinamika yang masuk akal. Leeper, Sims dan Zha (1996) berpendapat bahwa pendekatan ini dibenarkan asalkan alasan bahwa spesifikasi mendasari model diungkapkan. Namun demikian, masih bisa sulit untuk membedakan antara karakteristik model yang ditentukan oleh pembatasan yang dikenakan dan yang ditentukan data (Uhlig, 1997, p.383). Perlu dicatat bahwa beberapa peneliti telah mempertanyakan apakah SVARs memadai dapat model dampak guncangan kebijakan moneter, dan karena itu apakah pendekatan ini berguna untuk analisis kebijakan (Brunner, 2000 dan Rudebusch, 1998). Ada dua kritik utama yang terus menantang literatur VAR. Yang pertama melibatkan kebutuhan untuk menentukan pembatasan pada fungsi reaksi kebijakan bank sentral, di mana ada kesepakatan sedikit. 14

Kedua berkaitan dengan apakah tanggapan terhadap guncangan kebijakan moneter yang dihasilkan oleh VAR (terlepas dari bagaimana mereka diidentifikasi) adalah wakil dari reaksi variabel terhadap perubahan kebijakan yang paling. Sementara model VAR sukses mengisolasi komponen 'eksogen' kebijakan moneter (dalam rangka untuk menghapus kausalitas terbalik antara variabel yang dapat menyebabkan perubahan dalam suku bunga) yang eksogen guncangan kebijakan moneter yang sebenarnya dihasilkan dalam kerangka SVAR mencerminkan tak terduga, perubahan sistematis untuk kebijakan moneter, yang tidak selalu merupakan refleksi akurat dari keputusan kebijakan bank sentral METODE PENELITIAN Model analisa data dalam penelitian ini adalah dengan melakukan langkah pertama dalam pemodelan SVAR adalah untuk menentukan set variable yang secara akurat mewakili interaksi ekonomi beragam dalam perekonomian Indonesia. Bahkan jika tujuannya adalah untuk menguji dinamika komponen tertentu dari ekonomi, hubungan makroekonomi merupakan fondasi penting. Penelitian ini mengadopsi skala kecil dua SVAR variabel, yang tidak menggunakan variable internasional dan hanya menggunakan dua variable makroekonomi domestik. Pemilihan variable luas berikut bahwa Brischetto dan Voss (1999) dan Berkelmans(2005). Meskipun model yang lebih besar-seperti sebelas variable SVAR dari Dungey dan Pagan(2000) -akan memungkinkan untuk satu set lengkap dari interaksi, satu set yang lebih kecil dari variabel dapat dibenarkan pada beberapa alasan. Pertama, model yang lebih kecil yang menangkap hubungan kunci lebih pelit, daun derajat lebih kebebasan yang tersedia yang lebih kondusif untuk estimasi efisien parameter struktural. Kedua, termasuk variable yang lebih spesifik dapat menciptakan inkonsistensi ketika memperkirakan VAR sektoral masing-masing, sebagai variable tersebut dapat mempengaruhi variable sektoral tertentu tanpa memberikan kontribusi bagi interaksi ekonomi makro kunci. Sisa bab ini menguraikan variable dalam model, transformasi mereka dan beberapa masalah structural dan identifikasi terkait dengan estimasi.

AutoregressionsvektorStruktural (SVARs) secara luas digunakanuntuk menguji efekdarikebijakan moneter. Sebelum model SVAR dilaksanakan terlebih dahulu dibentuk model VAR untuk melihat keseimbangan antar variabel dalam jangka pendek. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Multivariat simultan persamaan model yang digunakan secara luas untuk analisis makroekonomi ketika Sims (1980) menganjurkan vector autoregressive (VAR) model sebagai alternatif. Pada saat itu lebih lama dan lebih sering diamati makroekonomi time series yang disebut untuk model yang menggambarkan struktur dinamis dari variabel . Model VAR meminjamkan diri untuk tujuan ini. Biasanya Model SVAR memperlakukan semua variabel endogen sebagai priori. Dengan demikian account untuk kritik Sims ' bahwa asumsi exogeneity untuk beberapa variabel dalam persamaan simultan model ad hoc dan sering tidak didukung oleh teori-teori yang dikembangkan sepenuhnya. Pembatasan, termasuk exogeneity dari beberapa variabel, dapat dikenakan pada model VAR berdasarkan prosedur statistik. Model VAR adalah alat alami untuk peramalan. Setup mereka adalah sedemikian rupa sehingga nilai-nilai saat ini dari serangkaian variabel sebagian dijelaskan oleh nilai-nilai masa lalu dari variabel yang terlibat. Model SVAR juga dapat digunakan untuk analisis ekonomi, namun, karena Model SVAR menggambarkan mekanisme generasi gabungan dari variabel-variabel yang terlibat. Analisis VAR struktural mencoba untuk menyelidiki hipotesis ekonomi struktural dengan bantuan model VAR. Analisis respon impuls, dekomposisi kesalahan perkiraan varians, dekomposisi sejarah dan analisis skenario perkiraan adalah alat yang telah diusulkan untuk menguraikan hubungan antara variabel-variabel dalam model VAR. Secara tradisional model VAR dirancang untuk variabel stasioner tanpa tren waktu. Perilaku trending dapat ditangkap dengan memasukkan istilah polinomial deterministik. Pada 1980-an penemuan pentingnya tren stokastik dalam variabel ekonomi dan pengembangan konsep kointegrasi oleh Granger (1981), Engle dan Granger (1987), Johansen (1995) dan lain-lain telah menunjukkan bahwa tren stochastic juga dapat ditangkap oleh model VAR. 15

Jika ada tren dalam beberapa variabel mungkin diinginkan untuk memisahkan hubungan jangka panjang dari dinamika jangka pendek dari proses generasi satu set variabel. Model koreksi kesalahan Vector menawarkan kerangka kerja yang nyaman untuk memisahkan longrun dan komponen jangka pendek dari proses pembuatan data (DGP). Pada tingkat bab ini model VAR dianggap mana hubungan kointegrasi tidak dimodelkan secara eksplisit meskipun mereka mungkin hadir.

Model VAR Masalahnya adalah bagaimana menentukan urutan lag p dalam VAR

Ketika mengamati yt time series, t=1,. ..,T. Secara tradisional, lag urutan selection untuk time series telah dilakukan oleh salah satu dari empat perangkat berikut: inspeksi visual correlograms dll (Box-Jenkins saran); Kriteria informasi tion; teshipotesis, misalnya pada apakah lag adalah nol; tes diagnostik. Kelas terakhir dari metode'memilih lag sehingga residual lulus diagnostics'ternyata menjadi yang palingdapat diandalkan, dan yang pertama mungkin memerlukan seorang ahli dalam pengenalan pola. Berikut kita lihat hasil untuk model VAR pada variabel MI dan PDB.

Vector Autoregression Estimates Date: 02/05/14 Time: 12:51 Sample (adjusted): 3 124 Included observations: 122 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] M1

PDB

M1(-1)

0.783938 (0.09021) [ 8.69018]

-0.000280 (0.05208) [-0.00537]

M1(-2)

0.203216 (0.08972) [ 2.26505]

0.010137 (0.05180) [ 0.19570]

PDB(-1)

0.266973 (0.16119) [ 1.65626]

0.967424 (0.09306) [ 10.3955]

PDB(-2)

-0.164050 (0.16198) [-1.01280]

-0.003054 (0.09352) [-0.03265]

C

-4507.446 (2752.68) [-1.63748]

3081.600 (1589.23) [ 1.93905]

0.996921 0.996815 5.41E+09 6800.381 9469.805 -1247.175 20.52746 20.64238 130084.3 120506.6

0.985317 0.984815 1.80E+09 3926.138 1962.867 -1180.158 19.42882 19.54374 92529.91 31861.06

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC SchwarzSC Mean dependent S.D. dependent Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

16

7.06E+14 6.50E+14 -2426.778 39.94718 40.17702

Perkiraan algoritma dianggap sampai sekarang merupakan ramalan multivariat yang kadang-kadang diinginkan untuk mendapatkan perkiraan dari beberapa variabel dalam sistem tergantung pada beberapa pengetahuan tentang jalan masa depan variabel lain dalam sistem. Ketika meramalkan variabel makroekonomi multivariat-maka dengan menggunakan data kuartalan dari model VAR, mungkin terjadi bahwa beberapa nilai masa depan variabelvariabel tertentu dalam model VAR diketahui. Dengan menggabungkan pengetahuan tentang jalan masa depan variabel-variabel tertentu, pada prinsipnya mungkin untuk mendapatkan perkiraan yang lebih handal dari variabel lain dalam sistem. Waggoner dan Zha mengklasifikasikan informasi bersyarat menjadi "hard" dan kondisi "soft". Kondisi keras membatasi nilai-nilai masa depan variabel tertentu pada nilai tetap, sedangkan kondisi lembut membatasi nilai-nilai masa depan variabel tertentu dalam kisaran yang ditentukan. VAR adalah :Vektor Auto Regressive(VAR) model untuk variabel stasioner dan terpadu yang terakhir. Spesifikasi Model dan estimasi parameter dibahas dan berbagai penggunaan model ini untuk peramalan dan analisis ekonomi dianggap. Untuk variabelyang terintegrasi dan terkointegrasi dikatakan bahwa model koreksi kesalahan vektor menawarkan parameterisasi sangat nyaman baik untuk model spesifikasi dan menggunakan model untuk analisis ekonomi. Dari Tabel diatas, terlihat bahwa pada model VAR untuk variabel MI dan PDB (Y2,t) terdapat pengaruh dari variabel bebas secara signifikan. Baik untuk komponen MI ke PDB dan PDB ke MI pada Y2,t.Kalau kita perhatikan nilai R Squarednya sangat tinggi sebesar 99% dan F statistiknya uga cenderung relatif sangat besar sebesar 9469, ini sudah pasti nilai tersebut lebih besar dari tingkat signifikasinsi F yang digunakan pada F tabel. Kita tidak bisa memastikan pada model regresi VAR yang dibuat mengalami regresi lancung. Sehingga dapat disimpulkan dari penelitian ini untuk model VAR dalam keseimbangan jangka pendek variabel MI dan PDB berhubungan.

17

Model SVAR Struktural vector Auto Regressive (VAR) model yang diperkenalkan pada tahun 1980 sebagai alternatif untuk model makroekonomi skala besar tradisional ketika dukungan teoritis dan empiris untuk model ini menjadi semakin diragukan. Aplikasi awal dari metode VAR struktural-ology sering yang Atheoretical bahwa pengguna diperhatikan kurang memperhatikan kondisi yang diperlukan untuk mengidentifikasi efek kausal pada data.Menanggapi pertanyaan yang sedang berlangsung tentang validitas banyak digunakan asumsi mengidentifikasi literatur VAR struktural telah terus berevolusi sejak 1980-an, identifikasi guncangan struktural dalam kerangka model VAR pengurangan bentuk, menyoroti kondisi di mana masing-masing pendekatan valid dan membahas potensi keterbatasan metode yang umum digunakan.

Structural VAR Estimates Date: 02/05/14 Time: 12:51 Sample (adjusted): 3 124 Included observations: 122 after adjustments Estimation method: method of scoring (analytic derivatives) Convergence achieved after 2 iterations Structural VAR is just-identified Model: Ae = Bu where E[uu']=I Restriction Type: long-run text form Long-run response pattern: C(1)

C(2)

0

C(3) Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C(1)

2.11E+12

1.35E+11

15.62050

0.0000

C(2)

8.25E+11

1.98E+11

4.163120

0.0000

C(3)

5.38E+10

3.44E+09

15.62050

0.0000

Log likelihood

-5786.527

Estimated A matrix: 1.000000

0.000000

0.000000

1.000000

Estimated B matrix: 2.71E+10

-5.07E+09

-2.08E+10

6.22E+09

18

Dalam tulisan ini, struktur vektor autoregressive (SVAR) model digunakan untuk menganalisis jangka pendek dan kontemporer hubungan antara agregat moneter dan variabel ekonomi makro lainnya. Hal ini memerlukan pembatasan mengesankan pada struktur korelasi residual VAR. Salah satu pendekatan adalah dengan menggunakan dekomposisi Cholesky bersama-sama dengan asumsi struktur rekursif dari hubungan kontemporer antara variabel. Pendekatan lain menggunakan informasi yang diberikan oleh variabel (umum fungsi respon impulse). Kemungkinan ketiga adalah untuk mengadopsi pembatasan dari teori ekonomi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki implikasi dari teknik terakhir dalam kerangka moneter sederhana dalam jangka pendek atas struktur VAR model yang digunakan. Kita mulai dengan persamaan struktural asli bahwa variabel yang ingin di identifikasi :

dan setiap pembatasan yang EViews mengasumsikan bawah : Pembatasan 1. Matriks A dan B yang persegi dan dibalik.Ini berarti bahwa jumlah guncangan mendasar (ui) adalah sama dengan jumlah variabel endogen. Hal ini secara implisit mengasumsikan setiap guncangan mendasar diidentifikasi secara unik dengan variabel endogen.Untuk angka yang diberikan variabel endogen dalam sistem, tidak ada alasan apriori untuk menganggap bahwa ada sejumlah yang sama guncangan mendasar hadir. Misalnya itu mungkin lebih mudah untuk berasumsi bahwa ada sedikit jumlah guncangan mendasar , walaupun dalam prakteknya sebagian besar peneliti menganggap bahwa keduanya sama . Restriction 2. Mengidentifikasi pembatasan dapat menjadi jenis jangka pendek ditandai dengan persamaan (5) pada bagian 3, atau jenis jangka panjang ditandai dengan persamaan (6) pada bagian 4, tapi tidak keduanya. Dengan memaksakan pembatasan jangka panjang (dalam matriks C dijelaskan di atas) kita menyimpulkan pembatasan pada nilai-nilai matriks A dan B, meskipun pembatasan seperti itu mungkin tidak sederhana.

19

Pada penelitian sering menemukan bahwa kombinasi teori ekonomi menyimpulkan dari jangka pendek dan hubungan jangka panjang antara satu set variabel yang diberikan. Menggabungkan jangka pendek dan jangka panjang pembatasan melibatkan aljabar matriks kompleks karena kita perlu memastikan bahwa kombinasi tersebut tidak bertentangan satu sama lain . KESIMPULAN Karangan utama dalam penelitian ini adalah bahwa VAR-model yang dikurangi bentuk, yang kompatibel dengan berbagai bentuk struktural, yaitu, deskripsi tentang bagaimana perekonomian bekerja. VAR seperti hanya dapat digunakan untuk peramalan. Peramalan dilakukan dengan simulasi sistem VAR maju dari hari ini menggunakan nilai yang sebenarnya sebagai nilai awal di sisi kanan dengan kesalahan diatur ke nol. Sebuah versi dari model VAR adalah VEC-model untuk variabel yang berisi tren stokastik, tingkat yang terhubung (terkointegrasi) dalam jangka pendek dengan model VAR dan dalam jangka panjang dengan model VEC. Penelitian ini menunjukkan bagaimana untuk sampai ke bentuk struktural dari bentuk tereduksi di bawah asumsi yang berbeda dari struktur rekursif. Mengidentifikasi VAR struktural dari struktur rekursif tertentu adalah metode yang paling umum. Seringkali studi empiris hanya mengatakan bahwa mereka telah menggunakan dekomposisi Choleski dengan pemesanan tertentu dari variabel untuk menghitung tanggapan impuls, tidak secara eksplisit merujuk pada model rekursif yang mendasarinya. Ada identifikasi lebih rumit lain dari model struktural yang mendasari konsisten dengan VAR diberikan. Salah satu metode tersebut adalah yang disebut Blanchard-Quah dekomposisi, yang menggunakan asumsi tentang jangka panjang efek dari guncangan struktural. Selain terus berinovasi di bidang identifikasi guncangan struktural dari model VAR, beberapa tahun terakhir telah menyaksikan sejumlah generalisasi yang mendasari pengurangan bentuk kerangka VAR. Salah satu perhatian utama dalam literatur VAR yang sudah disinggung adalah kebijakan yangaturan dan lebih umum bahwa struktur perekonomian dapat berkembang dari waktu ke waktu.

Salah satu kemungkinan adalah bahwa perubahan struktural jarang terjadi, sehingga sesekali dalam data yang dapat ditangani dengan memisahkan sampel. Sebagai contoh, Boivin dan Giannoni (2006)mempertimbangkan kemungkinan bahwa Moderasi besar disebabkan oleh satu kali ketukan dalam volatilitas dari guncangan VAR yang bertentangan dengan respon kebijakan moneter yang lebih baik.



DAFTAR PUSTAKA















 



Australian Bureau of Statistics (2006), ‗Australian and New Zealand Standard Industrial Classification‘, ABS Cat. 1292.0. Battellino, R. and J. Broadbent and P. Lowe (1997), ‗The Implementation of Monetary Policy in Australia‘, Reserve Bank of Australia Discussion Paper 97-03, Sydney: RBA. Berkelmans, L. (2005), ‗Credit and Monetary Policy: An Australian SVAR‘, Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper 05-06, Sydney: RBA. Bernanke, B. (1986), ‗Alternative Explanations of the Money-Income Correlation‘, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, Vol. 25, pp. 49-99. Bernanke, B. and A. Blinder (1992), ‗The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission‘, American Economic Review, Vol. 82(4), pp.901-921. Bernanke, B. and M. Gertler (1995), ‗Inside the Black Box: The Credit Channel of Monetary Transmission‘, NBER Working Paper No. 5146. Bernanke, B. and I. Mihov (1995), ‗Measuring Monetary Policy‘, NBER Working Paper No. 5145. Bill, A. and W. Mitchell (2006), ‗The Two-Speed Australian Economy‘, Working Paper No.06-07, Newcastle: Centre of Full Employment and Equity. Blanchard, O. and D. Quah (1989), ‗The Dynamic Effects of Aggregate Demand and Aggregate Supply Disturbances‘, American Economic Review, Vol. 79(4), pp.655-673.

20

















Bouakez, H., E. Cardia and F. RugeMurcia (2005), ‗The Transmission of Monetary Policy in a Multi-Sector Economy‘, University of Montreal Working Paper, No.16. Brischetto, A. and G. Voss (1999), ‗A Structural Vector Autoregression Model of Monetary Policy in Australia‘, Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper 99-11, Sydney: RBA. Brunner, D. (2000), ‗On the Derivation of Monetary Policy Shocks: Should We Throw the VAR Out with the Bath Water?‘ Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 32(2), May, pp.255-279. Buckle, R., K. Kim, H. Kirkman, N. McLellan and J. Sharma (2002), ‗A Structural VAR Model of the New Zealand Business Cycle‘, Working Paper 02/26, New Zealand Treasury. Chandra, N. and W. Tallman (1997), ‗Financial Aggregates as Conditioning Information for Australian Output and Inflation‘, Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper 97-04, Sydney: RBA. Christiano, L., M. Eichenbaum and C. Evans (1996), ‗The Effects of Monetary Policy Shocks: Evidence from the Flow of Funds‘, Review of Economics and Statistics, 78(1), pp.16-34. Christiano, L., M. Eichenbaum and C. Evans (1998), ‗Monetary Policy Shocks: What Have We Learned and To What End?‘ NBER Working Paper No.6400. Cooley, T. and S. LeRoy (1985), ‗Atheoretical Macroeconomics: A Critique‘, Journal of Monetary Economics, Vol. 16(2), pp.283-308. Cushman, D. and T. Zha (1997), ‗Identifying Monetary Policy in a Small Open Economy Under Flexible Exchange Rates‘, Journal of Monetary Economics, Vol.39(3), pp.433-448. Dungey, M. and B. Hayward (2000), ‗Dating Changes in Monetary Policy in Australia‘, The Australian Economic Review, Vol. 33(3), pp.281-285.





 

















Dungey, M. and A. Pagan (2000), ‗A Structural VAR of the Australian Economy‘, Economic Record, Vol. 76(235), pp.321-342. Eichenbaum, M. and C. Evans (1995), ‗Some Empirical Evidence on the Effects of Shocks to Monetary Policy on Exchange Rates‘, Quarterly Journal of Economics, Vol. 110(4), pp.975-1009. Estima (2003), RATS Version 5, User‘s Guide and Reference Manual, September. Evans, C. and J. Dwyer. (1996) ‗Can VAR‘s Describe Monetary Policy?‘ Federal Reserve Bank of Chicago Working Paper Series 98-19. Gali, J. (1992), ‗How Well Does the ISLM Model Fit Postwar US data‘, Quarterly Journal of Economics, Vol. 107(2), pp.709-738. Ganley, J. and C. Salmon (1997), ‗The Industrial Impact of Monetary Policy Shocks: Some Stylised Facts‘, Bank of England Working Paper, No. 68. Garnaut, J. (2006), ‗Boom Time Going West - Treasury Warning of Sydney Exodus‘, Sydney Morning Herald, 17 May, 2006. Garton, P. and S. Kennedy (2007), ‗China, Manufacturing and the Resources Boom‘, AIG Economy 2007 – Global Realities for Australia, 6 March 2007. Gertler, M. (1988), ‗Financial Structure and Aggregate Economic Activity: An Overview‘, Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 20(3), pp.559-88. Gertler, M. and S. Gilchrist (1994), ‗Monetary policy, Business Cycles and the Behaviour of Small Manufacturing Firms‘, Quarterly Journal of Economics, Vol.109, pp. 309-40. Gordon, D. and E. Leeper (1994), ‗The Dynamic Impacts of Monetary Policy: An Exercise in Tentative Identification‘, Journal of Political Economy, Vol. 102(6), pp.1228-1247. Grenville, S. (1995), ‗The Monetary Policy Transmission Process: What Do We Know? (And What Don‘t We Know?)‘, Reserve Bank of Australia Bulletin, September, pp.19-33.

21













 

  

Grenville, S. (1997), ‗The Evolution of Monetary Policy: from money targetsto inflation targets‘, in P Lowe (ed), Monetary Policy and Inflation Targeting,Proceedings of a Conference, Reserve Bank of Australia, Sydney, pp 125–158. Grilli, V. and N. Roubini (1995), ‗Liquidity and Exchange Rates: Puzzling Evidence from the G-7 Countries‘, YaleUniversity Working Paper 1995-10. Grimes, A. (2005), ‗Regional and Industry Cycles in Australasia: Implications for a Common Currency‘, Journal of Asian Economics, Vol.16, pp.380-397. Gruen, D. (2006), ‗A Tale of Two Termsof-Trade Booms‘, Address to Australian Industry Group, Economy 2006 Forum, Melbourne, 1 March 2006. Gruen, D. and S. Kennedy (2006), ‗Reflections on the global economy and the Australian mining boom‘, Keynote address to the Australian Business Economist Forecasting Conference, 11 October 2006. Gruen, D. and G. Sheutrim (1994), ‗Internationalisation and the Macroeconomy‘ in Lowe, P. and J. Dwyer (eds) InternationalIntegration of the Australian Economy: Proceedings of a Conference, Sydney: RBA, pp.309-363. Hamilton, J. (1994), Times Series Analysis, PrincetonUniversity Press, Princeton. Hayo, B. and B. Uhlenbrock (1999), ‗Industry effects of monetary policy in Germany‘, Centre for European Integration Studies Working Paper, No. 14. Hoover, K. and O. Jorda (2001) ‗Measuring Systematic Monetary Policy‘, UC Davis Working Paper, No. 00-05. Hubbard, G. (1995), ‗Is There a ‗Credit Channel‘ for Monetary Policy?‘ NBER Working Paper, No. 4977. Ivanov, V. and L. Kilian (2005). ‗A Practitioner‘s Guide to Lag Order Selection for VAR Impulse Response Analysis‘, Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, Vol.9(1), Article 2.









 

 









Joiner, A. (2002), ‗Monetary Policy Effects in an Australian Bayesian VAR model‘, presented at the Australasian Macroeconomics Workshop, Wellington, April. Kim, S. and N. Roubini (2000), ‗Exchange Rate Anomalies in the Industrial Countries: A Solution with a Structural VAR Approach‘, Journal of Monetary Economics, Vol. 45, pp.561-586. King, M. (1994), ‗The Transmission Mechanism of Monetary Policy,‘ Bank of England Quarterly Bulletin, August, pp.261-267. Kwiatkowski, D., P. Phillips, P.Schmidt, and Y. Shin (1992),‗Testing the nullstationarity against the alternative of unit root‘, Journal of Econometrics, Vol.54(1-3), pp.159-178. Lack, C. and C. Lenz (2000), ‗A Program for the Identification of Structural VARModels‘, mimeo. Leeper, E., C. Sims and T. Zha (1996), ‗What Does Monetary Policy Do?‘ The Brookings Papers on Economic Activity, Vol.2, pp.1-48. Lewis, M. and P. Mizen (2000), Monetary Economics, Oxford: OxfordUniversity Press. Lowe, P. (1992), ‗The impact of Real and Nominal Shocks on Australian Real Exchange Rates‘, Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper 9201, Sydney: RBA. Macfarlane, I. (1999), ‗Australian Monetary Policy in the Last Quarter of the Twentieth Century‘, The Economic Record, Vol. 75(230), pp.213-224. Peersman, G. and F. Smets (2002), ‗The Industry Effects of the Monetary Policy in the Euro area‘, European Central Bank Working Paper Series, No.165. Reserve Bank of Australia ‗Statement on Monetary Policy‘ (August, 2005a), ‗Statement on Monetary Policy‘ (November, 2005b) and ‗Statement on Monetary Policy‘ (May, 2006), Sydney: RBA. Raddatz, C. and R. Rigobon (2003), ‗Monetary Policy and Sectoral Shocks: Did the Fed React Properly to the HighTech Crisis?‘ NBER Working Paper Series, No.9835. 22







  

















Romer, C. and D. Romer (1989), ‗Does Monetary Policy Matter? A New Test in the Spirit of Friedman and Schwartz‘, NBER Macroeconomics Annual, Vol.4, pp.121-170. Rudebusch, G. (1998), ‗Do Measures of Monetary Policy in a VAR Make Sense?‘ International Economic Review, Vol.39(4), pp. 907-931. Runkle, D. (1987), ‗Vector Autoregressions and Reality‘, Journal of Business and Economic Statistics, Vol.5(4), pp.437-454. Sharpio, M. and M. Watson (1988), ‗Sources of Business Cycle Fluctuations‘, NBER Annual, Vol.3, pp.108-148. Sims, C. (1980), ‗Macroeconomics and Reality‘, Econometrica, Vol. 48(1), pp.148. Sims, C. (1986), ‗Are Forecasting Models Usable for Policy Analysis‘, Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review, Vol. 10(1), pp.2-15. Sims, C. (1992), ‗Interpreting the Time Series Facts: The Effects of Monetary Policy‘, European Economic Review, Vol. 36(5), pp.975-1011. Sims, C. and T. Zha (1998a), ‗Does Monetary Policy Generate Recessions?‘ Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper, No. 98-12. Sims, C. and T. Zha (1998b), ‗Bayesian Methods in Dynamic Multivariate Models‘, International Economic Review, 39(4), pp.949-968. Stevens, G. (2002), „Inflation, Deflation and All That‘,Reserve Bank of Australia Bulletin, (December), pp.10-18, Sydney: RBA. Stevens, G. (2007a), Hansard transcript of hearing before the House of Representatives Standing Committee on Economics, Finance and Public Administration, Perth, 21 February. Stevens, G. (2007b), Hansard transcript of hearing before the House of Representatives Standing Committee on Economics, Finance and Public Administration, Gold Coast, 17 August. Suzuki, T. (2004), ‗Is the Lending Channel of Monetary Policy Dominant in Australia?‘, Economic Record, Vol. 80(249), pp.145-156.

















Taylor, J. (1993), ‗Discretion versus policy rules in practice‘, CarnegieRochester Conference Series on Public Policy, Vol. 39, pp.139-214. Taylor, J. (1999), ‗An Historical Analysis of Monetary Policy Rules‘, in Monetary Policy Rules, Taylor, J. (ed.), Chicago: University of Chicago Press. Uhlig, H. (1997), ‗What are the Effects of Monetary Policy? Results from an Agnostic Identification Procedure‘, TilburgUniversity, mimeo. Weber, E. (1994), ‗The Role of Money During the Recession in Australia in 199092‘, Applied Financial Economics, Vol. 4(5), pp.355-361. Weber E. (2007), ‗Monetary Policy in a Heterogeneous Monetary Union: the Australian Experience‘, Applied Economics, Vol.38 (21), pp.2487-2495. Wessa, P. (2007), Free Statistics Software, Office for Research Development and Education,version 1.1.22-r2. http://www.wessa.net/ Zha, T. (1997), ‗Identifying Monetary Policy: A Primer‘, Federal Reserve Bank of Atlanta Economic Review, Second Quarter, 26-43. Zha, T. (1999), ‗Block Recursion and Structural Vector Autoregressions‘, Journal of Econometrics, Vol. 90(2), pp.291-316.

23

Taufik Hidayat

ANALISA RATIO KEUANGAN, KOMPARATIF STUDI PADA PT “CCC” DAN PT “VVV” ABSTRACT The purpose of this study was to evaluate and compare the financial statements of different companies to assess the performance of PT CCC with the company as a benchmark in the industry, namely PT VVV similar. The emphasis is to be able to choose among some of the best companies to invest in. The purpose of this study compared the risk of meeting with different companies, their rate of return, future trends and their strengths and weaknesses. Basic Financial statement and ratios are discussed briefly. Next by using a cross-sectional analysis and time series techniques to compare the financial statements and ratios are revealed . Most of the information from the theories that are then used in the empirical part of this study In empirical studies, initially the financial statements of different companies are taken to calculate the ratio, risk, returns on average, to make a trend and common size statements. Then the quantitative interpretation of risk and return charts, common size statements, trend reports executed with a qualitative discussion of individual figures and tables. In the studied companies that will be used for that purpose. Finally a clear picture of the performance of these companies 20XN - 20X1 available. A very high risk but low rate of return is found in the industry these industry found to have adverse effects caused by the global economic crisis that occurred at a time when doing the research for this type of industry. Keywords : Financial Statements, Financial Ratio, Comparative Analysis. ABSTRAKSI Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi dan membandingkan laporan keuangan dari perusahaan yang berbeda untuk menilai kinerja PT CCC dengan perusahaan sebagai pembanding dalam industry sejenis yaitu PT VVV. Penekanannya adalah untuk dapat memilih di antara beberapa perusahaan yang terbaik untuk berinvestasi masuk Tujuan dari penelitian ini bertemu dengan membandingkan risiko perusahaan yang berbeda, tingkat mereka kembali, tren masa depan dan kekuatan dan kelemahan mereka. Laporan keuangan dasar dan rasio yang dibahas secara singkat. Berikutnya dengan menggunakan teknik analisa cross sectional dan teknik time series untuk membandingkan laporan keuangan dan rasio yang terungkap. Sebagian besar informasi dari teori-teori itu kemudian digunakan di bagian empiris penelitian ini. Dalam studi empiris, awalnya laporan keuangan perusahaan yang berbeda diambil untuk menghitung rasio, risiko, pengembalian rata-rata, untuk membuat tren dan laporan ukuran umum. Kemudian interpretasi kuantitatif risiko dan return grafik, laporan ukuran umum, laporan trend dieksekusi bersama diskusi kualitatif tokoh individu dan tabel. Pada perusahaan yang diteliti yang akan digunakan untuk tujuan tersebut. Akhirnya gambaran yang jelas tentang kinerja perusahaan-perusahaan ini 20XN-20X1 tersedia. Sebuah resiko yang sangat tinggi tetapi tingkat rendah pengembalian ditemukan dalam industry industry ini ditemukan memiliki efek buruk yang disebabkan oleh krisis ekonomi global yang terjadi diwaktu dilakukannya tahun penelitian untuk jenis industry ini. Kata Kunci : Laporan Keuangan, Ratio Keuangan, Analisa Komparatif.

24

PENDAHULUAN Pendahuluan Tentang Analisa Laporan Keuangan Analisis laporan keuangan biasanya akan melibatkan perbandingan angka-angka laporan keuangan berdasarkan baik bagian-lintas dari perusahaan yang berbeda atau berdasarkan waktuserangkaian pernyataan. Di antara alat yang digunakan oleh analis adalah pernyataan umum ukuran di mana unsur laporan laba rugi dinyatakan sebagai persentase dari pendapatan dan neraca item dinyatakan sebagai persentase dari aset. Standarisasi saldo pernyataan memungkinkan perbandingan disederhanakan baik di perusahaan atau dari waktu ke waktu . Rasio keuangan juga yang paling penting dan akan dibahas secara rinci nanti . Pembangunan pernyataan pro - forma juga akan dibahas di sini . Ada banyak sumber untuk data laporan keuangan . Data akan tersedia dari perusahaan publik dalam laporan tahunan atau laporan hard copy (kertas) laporan dapat didonwload dari web site perusahaan atau dari web site bursa efek, atau untuk perusahaan dari luar negeri kita bisa mendonwloadnya dari yang seperti namanya Moody, Standard dan Poors, Commerce Clearing House, Value Line dan Dun dan Bradstreet. Contoh untuk sumber laporan standar tersebut termasuk Moody Handbook of Saham Biasa, Value Line Investment Survey, FactSet, StockVal, WRDS dan Standard and Poor `s Industry Survey. Sumber data terkomputerisasi seperti Yahoo.com, Compustat dan Pengungkapan CD tersedia di banyak perpustakaan dan dapat men-download data ke spreadsheet berbasis komputer. Namun, pengguna harus menyadari bahwa basis data (kertas atau komputer) dapat mengecualikan perusahaan, terutama yang tidak lagi ada, mungkin hilang data terakhir, mungkin mengandung kesalahan pencatatan, dapat merekam account pernyataan tidak konsisten di seluruh perusahaan dan sama sekali mungkin mengecualikan akuntansi penting item pernyataan. Beberapa analis khawatir dengan perbedaan antara nilai dan pertumbuhan saham. Pertumbuhan saham dapat dianggap sebagai orang-orang dengan potensi pertumbuhan yang luar biasa.

25

Beberapa analis menggunakan laba historis atau pertumbuhan kembali sebagai indikator pertumbuhan saham. Agaknya , saham dengan kurs historis pertumbuhan yang tinggi dapat diharapkan untuk mewujudkan tingkat pertumbuhan yang lebih tinggi di masa depan. Nilai investor prihatin dengan harga pasar saham relatif terhadap beberapa indikator lain dari nilai seperti nilai buku. Buku dengan nilai pasar dari saham sering diambil sebagai indikator nilai relatif dari saham. Buku dengan nilai pasar yang lebih tinggi dianggap sebagai menunjukkan baik yang dibeli LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESA Analisa Ratio Di antara alat yang paling penting untuk analis fundamental akuntansi rasio pernyataan. Hal ini karena data yang diambil dari laporan akuntansi akan jauh lebih berguna ketika mereka dapat dibandingkan dengan data lain . Ini adalah tujuan dari analisis rasio : untuk membandingkan data laporan akuntansi . Rasio keuangan hanya merupakan salah satu nilai pernyataan akuntansi relatif terhadap yang lain . Analisis Rasio ini sangat berguna untuk mengukur kinerja dan risiko dan untuk membandingkan efektivitas relatif dari perusahaan . Rasio dapat digunakan untuk mengukur sejumlah karakteristik penting perusahaan. Berbagai rasio dapat dikategorikan sesuai dengan karakteristik yang mereka dimaksudkan untuk mengukur.Salah satu kategori rasio adalah kelompok likuiditas. Rasio ini dianalisis dalam upaya untuk mengukur posisi likuiditas perusahaan , yaitu, mereka digunakan untuk menentukan kemampuan perusahaan untuk mengubah aset menjadi uang tunai dalam waktu singkat. Perusahaan harus mendapatkan uang tunai untuk beroperasi . Bahkan perusahaan yang di masa lalu telah sangat menguntungkan tidak akan dapat beroperasi secara efektif jika tidak mampu untuk mendapatkan uang tunai untuk mengkompensasi karyawan dan membayar pemasok dan pajak, dll Kita melihat bahwa rasio likuiditas sampel adalah rasio lancar perusahaan. Rasio ini, aset cukup lancar dibagi kewajiban lancar, dapat digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendek nya.

Aktiva lancar adalah aset-aset yang umumnya dikonversi menjadi uang tunai dalam waktu yang cukup singkat (sering sekitar satu tahun). Cash, yang paling likuid dari semua aset dan kemungkinan menjadi komponen utama dari aktiva lancar ini . Kelompok kedua adalah rasio rasio profitabilitas. Rasio ini digunakan untuk menentukan efisiensi ekonomi perusahaan. Sebuah contoh dari rasio tersebut adalah perusahaan return-on- equity. Ini mengukur rasio keuntungan diberikan kepada pemegang saham relatif terhadap berapa banyak mereka telah berinvestasi dalam perusahaan . Sebuah rasio profitabilitas kedua adalah perusahaan return-on asset. Rasio ini mengukur arus kas yang tersedia bagi para pemegang saham dan kreditur dibandingkan dengan jumlah total keduanya telah diinvestasikan dalam perusahaan . Dengan demikian , rasio ini mengukur profitabilitas dari semua uang yang diinvestasikan dalam perusahaan . Kelompok ketiga terdiri dari rasio rasio leverage. Kelompok rasio yang digunakan untuk menentukan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajibannya tetap. Rasio ini juga sangat berguna dalam menentukan risiko atau variabilitas yang terkait dengan keuntungan perusahaan. Sebuah contoh nyata dari rasio leverage rasio utang - ekuitas perusahaan . Rasio ini , hanya tingkat utang perusahaan dibagi dengan tingkat ekuitas , mengukur kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajibannya kepada kreditur . Tingkat leverage operasi dan Gelar rasio leverage keuangan sangat berguna dalam penilaian operasi dan risiko keuangan . Kelompok keempat yang dibahas di sini adalah rasio aktivitas. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan untuk melakukan kegiatan tertentu . Sebuah contoh dari rasio tersebut adalah rasio penjualan omset . Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan untuk menjual produk-produknya diberikan tingkat tertentu investasi . Kelompok kelima dibahas dalam bab ini adalah rasio pasar . Rasio ini , termasuk P / E rasio, fokus pada nilai pasar saham atau ekuitas relatif terhadap nilai-nilai pernyataan akuntansi tertentu. Rasio ini sangat berguna untuk penilaian saham . Penggunaan rasio memerlukan beberapa standar untuk perbandingan.

26

Standar yang berguna untuk perbandingan antara rasio yang dihasilkan oleh perusahaan dalam periode sebelumnya, rasio yang dihasilkan oleh perusahaan lain dan tingkat target yang ditetapkan oleh perusahaan. Bertentangan dengan kepercayaan dari beberapa individu, tidak ada tingkat rasio sasaran ( seperti 2 sampai 1 rasio lancar kadang-kadang disebutkan) yang dapat diterapkan secara universal di semua perusahaan dalam segala situasi. Seringkali, langkah yang paling sulit dalam analisis rasio yang menghasilkan standar yang sesuai untuk perbandingan dan menyimpulkan alasan untuk penyimpangan dari standar tersebut. Perbandingan rasio di beberapa periode waktu dapat memberikan informasi yang berguna mengenai tren perusahaan. Sebagai contoh, rasio profitabilitas menurun selama jangka waktu yang panjang mungkin menunjukkan masalah serius dalam perusahaan . Jika lebih dari rasio perputaran persediaan periode yang sama telah menurun , mungkin masalah yang terkait atau bahkan menyebabkan untuk profitabilitas menurun telah pin menunjuk . Rasio dari satu perusahaan dapat dibandingkan dengan yang lain dengan karakteristik operasi serupa. Perbandingan rasio likuiditas bank misalnya kepada mereka dari produsen mobil mungkin tidak berarti karena karakteristik operasi dari dua jenis perusahaan yang sama sekali berbeda. Jadi , mungkin lebih praktis untuk membandingkan rasio antara perusahaanperusahaan yang sama atau industri yang sama. Beberapa lembaga, contohnya untuk di luar negeri seperti Dun Bradstreet dan menyediakan data yang berguna untuk rasio perbandingan. Dalam Dun Bradstreet dan memberikan " rata-rata " tingkat rasio bagi perusahaan di sejumlah industri yang berbeda. Penyimpangan dari " industri norma " oleh perusahaan dapat menunjukkan salah satu dari berikut : 1) kekuatan dalam perusahaan , 2 ) kelemahan dalam perusahaan , atau 3 ) perbedaan dalam karakteristik operasi antara perusahaan dan " norma industri . Kita harus menyadari bahwa rasio yang lebih tinggi dari norma tidak selalu lebih baik . Ini jelas berlaku untuk rasio utang - ekuitas dan mungkin kurang jelas benar untuk rasio lancar .

Sebuah rasio lancar yang terlalu rendah dapat menunjukkan bahwa perusahaan tidak mampu untuk mendapatkan uang tunai dengan mudah , rasio lancar yang terlalu tinggi dapat menunjukkan bahwa perusahaan tidak berinvestasi dana dalam aset yang paling menguntungkan (investasi aktiva tetap adalahsering lebih menguntungkan daripada investasi aktiva lancar). Sebuah standar yang jelas untuk rasio perbandingan adalah level target yang mungkin telah ditetapkan oleh manajemen perusahaan . Sebagai contoh, sebuah perusahaan yang tidak dapat mencapai target 15 % return-on- equity tingkat mungkin memiliki masalah operasi , atau mungkin hanya telah membentuk level target realistis . Agaknya , perusahaan berhasil jika mampu mencapai atau melebihi tingkat rasio target yang ditetapkan oleh manajemen .

Daftar daftar ratio keuangan : RATIO LIKUIDITAS Current Ratio:

Acid Test or QuickRatio:

Current Assets = CA CurrentLiabilities CL CurrentAssets -Inventories= CA -INV CurrentLiabilities CL

Avg. Collection Avg. Receivables* 365= AR* 365 Period(days): Credit Sales CRS Receivables Annual Credit Sales=CRS Turnover: Avg. Receivables AR Duration of Avg.Payables*365= AP*365 Payables (days): Appropriate Purchases RM Inventory Turnover:

Cost of GoodsSold = CGS Avg.Inventory Avg. Inv

NetWorking CurrentAssets - Current Liab. = CA CL Capital to Total Assets TA Total Assets:

27

RATIO PROFITABILITAS Return on Net Income After Tax=NIATEquity: Equity E Return on Assets:

Net Income After Tax +Int. =NIAT+Int. Assets A

GrossProfit Sales - CostofGoods Sold=S - CGS MarginRatio: Sales S Net Profit Net Profit After Tax=NIAT Margin Ratio: Sales S

LEVERAGERATIO Financial Equity

Debt = D Leverage: D+E

Debt-Equity

Debt =D Ratio:

Debt+

Equity E

TimesInterest Earnings Before Int. and Taxes= EBIT Earned: InterestPayment Int. RATIO AKTIVITAS DAN RATIO LAINNYA Sales Turnover: Total Sales = STotalAssets A DividendPayout:Dividends = DIV Net Income AfterTax NIAT RATIO LIKUIDITAS Current Ratio:

AcidTestor

Current Assets = CA=2.31 Current Liabilities CL CurrentAssets -Inventories= CA -INV= 1.54

QuickRatio:

Current Liabilities

CA

Avg. CollectionAvg.Receivables*365 =AR * 365=45.625 days Period(days): Credit Sales CRS Receivables Annual Credit Sales=CRS= 8 times peryear Turnover: Avg. Receivables AR Duration of Avg.Payables*365 =AP *365= N/A Payables (days):Appropriate Purchases Not Given Inventory Turnover: NetWorking Capitalto

Cost of GoodsSold = CGS Avg. Inventory Avg.Inv

= 2.5

CurrentAssets - Current Liab. = CA - CL= .0904 TotalAssets TA

28

Total Assets: RATIO PROFITABILITAS Return on

Return on Assets:

Net Income After Tax=NIAT=.269 Equity: Equity

E

Net Income After Tax +Int. =NIAT+Int. Assets A = .163

GrossProfit Sales - CostofGoods Sold=S - CGS =.33 MarginRatio: Sales S Net Profit Net Profit After Tax=NIAT =.094 Margin Ratio: Sales S RATIO LEVERAGE Financial Leverage: Debt-Equity Ratio:

Debt = D =.707 Debt+ Equity D +E Debt =D=2.418 Equity E

Times Interest Earnings Before Int. and Taxes = EBIT= 2.11 Earned: InterestPayment Int. RATIO AKTIVITAS Sales Turnover:

Total Sales = S =.689 TotalAssets A

DividendPayout:Dividends NetIncomeAfter Tax NIAT

=DIV

= .5

29

RasioDisagregasi Analisis rasiobisa sangat berguna dalam menemukan kesulitan perusahaan. Akal sehat kadang-kadang panduan terbaikuntuk mereka gunakan, namun, sejumlah teknik analisis rasio yang berguna telah dirancang. Analisis multi-diskriminan yang melibatkan rasio pemilahan atau dekomposisi seperti analisis DuPont telah terbukti alat yang sangat berguna untuk analisis laporan keuangan dan proyeksi. Rasio pemilahan terurai rasio keberbagai rasio komponen analisis faktor yang mempengaruhi rasioasli dalam pertanyaan memfasilitasi. Sebagai contoh, perhatikan pemilahan beberapa ratio berikut Return on Assets: ROA = EBIT/Assets = Sales/Assets * GM/Sales * EBIT/GM Dengan demikian, return perusahaan atas aset dapat dibedakan ke dalam produk dari omset penjualan, laba kotor dan kebalikan dari Derajat Operating Leverage. Oleh karena itu, jika Kembali perusahaan Aktiva yang tidak diinginkan rendah, satu atau lebih dari rasio ini di disagregasi akan rendah. Bahkan, identifikasi rasio rendah tak terduga dalam disagregasi mungkin menyebabkan menjelaskan mengapa Return on Assets sangat rendah. Misalkan 0,1762 ROA untuk Perusahaan Martindianggap terlalu rendah dibandingkan dengan 0,2068 Rasio ROA untuk Madison Inc. Rasio ROA perusahaan 'mungkin didekomposisi sebagai berikut:

Orang mungkin mengamati bahwa Martin Inc memiliki penjualan besar untuk rasio aset relatif terhadap Madison Perusahaan. Ini mungkin, setidaknya sebagian, menjelaskan mengapa return onasset lebih rendah. Pertimbangkan contoh kedua ini, yang dikenal sebagai identitas DuPont, disaggre gating return on equity: ROE = NIAT/Equity = NIAT/Sales * Sales/Assets * Assets/Equity .221=.1295*.4796*.3564 (Martin) .317=.1108*.6897*4.143 (Madison) 30

Ini kembali pada rasio ekuitas (ROE) dinyatakan sebagai produk dari satu rasio dari masing-masing tiga kategori rasio tercantum di atas: Profitabilitas * Kegiatan * leverage.Menggabungkan rasio dari kategori yang berbeda menunjukkan bagaimana setiap kategori mungkin berdampak pengembalian pemegang saham. Identitas Dupont ini mengungkapkan bahwa Madison Perusahaan tampaknya menggunakan asetnya lebih efisien, mengarah ke pengembalian yang lebih tinggi atas ekuitas. Masing-masing rasio ini dapat dipilah lebih lanjut. Sebagai contoh, rasio marjin laba bersih, NIAT / penjualan dapat diuraikan sebagai berikut: NIAT/Sales = NIAT/EBT * EBT/EBIT * EBIT/Sales Jika masalah ada dengan marjin laba bersih suatu perusahaan, dekomposisi ini dan perbandingan mungkin memungkinkan analis untuk lebih menentukan apakah sumber masalah tampaknya dengan pembayaran pajak, pembayaran bunga atau operasi (gross margin). Secara umum, rasio apapun dapat didekomposisi menjadi kombinasi rasio lainnya. Rasio profitabilitas adalah yang paling sering membusuk . Metode dekomposisi adalah untuk memilih (atau membuat) rasio sedemikian rupa sehingga ketika mereka dikalikan, semua pembilang membatalkan semua penyebut dengan pengecualian dari masing-masing . Sisanya pembilang dan penyebut harus identik dengan rasio yang membusuk. Perhatikan bagaimana pembilang dan penyebut dalam identitas DuPont di atas batal berangkat NIAT dan Ekuitas sebagai pembilang dan penyebut yang tersisa. Faktor-faktor berikut mungkin disebut "driver keuntungan," karena mereka adalah faktor yang akan cenderung meningkatkan pengembalian ekuitas : 1. Margin laba bersih. Net profit margin adalah Laba Bersih / Penjualan Bersih . Mengukur berapa banyak setiap dolar penjualan adalah keuntungan. Hal ini dapat ditingkatkan oleh a. Meningkatkan volume penjualan. b. Peningkatan harga jual. c. Penurunan biaya.

2. Asset turnover (efisiensi). Asset turnover adalah Penjualan Bersih / Rata-rata Jumlah Aktiva. Mengukur berapa banyak dolar penjualan perusahaan menghasilkan dengan setiap dolaraset. Hal ini dapat ditingkatkan oleh. a. Meningkatkan volume penjualan. b. Membuang (penurunan) aset yang kurang produktif. 3. Leverage keuangan. Leverage keuangan adalah rata-rata Ekuitas Jumlah Aktiva/Rata-rata Pemegang Saham. Mengukur berapa banyak dolar aset yang digunakan untuk setiap dolar dari investasi pemegang saham . Hal ini dapat ditingkatkan oleh . a. Peningkatan pinjaman. b.Pembelian kembali (penurunan) saham yang beredar.

Sumber pertama dari resiko bisnis adalah variabilitas atau ketidakpastian sehubungan dengan tingkat penjualan. Jika tingkat pendapatan masa depan perusahaan tidak pasti, laba bersih setelah pajak ( NIAT) jelas akan lebih sulit untuk meramalkan. Sumber kedua dari resiko bisnis adalah ketidakpastian mengenai proporsi penjualan tercermin dalam biaya perusahaan pokok penjualan tingkat. Sumber risiko akan tercermin dalam variabilitas tingkat marjin kotor perusahaan. Sumber ketiga hasil risiko bisnis dari operating leverage. Salah satu ukuran risiko ini, tingkat leverage operasi, sama dengan marjin laba kotor perusahaan dibagi dengan laba sebelum bunga dan pajak ( EBIT ) :

Analisa Rasio dan Risiko

Derajat Operating Leverage (DOL) dapat diukur atas dasar berupa data laporan laba rugi masa lalu atau perkiraan data laporan laba rugi. Jika manajemen berupayauntuk menentukan variabilitas keuntungan dari tingkat yang diharapkan , harus menggunakan nilai-nilai yang diharapkan untuk menentukan DOL (lihat Gambar 1 dan 2). Jika perusahaan ingin menentukan variabilitas potensial dari tingkat keuntungan tahun sebelumnya, manajemen harus menentukan DOL berdasarkan laporan laba rugi tahun itu. Semakin tinggi tingkat biaya tetap dihadapi olehperusahaan , semakin tinggi akan derajat leverage operasi. Misalnya, sebuah perusahaan bernama Monroe beroperasi tanpa biaya tetap, sehingga DOL adalah sama dengan satu. Adams Inc memiliki tingkat DOL sebesar 1,75. Perhatikan bahwa kedua perusahaan memiliki persis prospek penjualan yang sama dalam setiap hasil yang mungkin, namun, karena proporsi yang lebih besar dari biaya Adams Perusahaan adalah tetap, pendapatannya (NIAT) danreturn on equity tunduk pada variabilitas yang lebih besar (σAdams > σMonroe). Dengan demikian, operasiLeverage hanya memperbesar dampak variabilitas penjualan pada NIAT dan ROE variabilitas.Untuk perusahaan yang beroperasi tanpa utang , perubahan proporsional dalam penjualan akan mempengaruhi perubahan proporsional dalam NIAT langsung berhubungan dengan gelar perusahaan leverage operasi : %∆NIAT %∆Sales

Langkah-langkah risiko historis (standar deviasi , varians dan beta ) dibahas sebelumnya adalah alat yang berguna untuk mengukur risiko . Namun, mereka berakar pada sejarah dan sering tidak melacak perubahan terbaru yang penting dalam perusahaan tingkat pinjaman dan struktur biaya. Analisis rasio sangat berguna untuk mengukur operasi dan risiko keuangan. Variabilitas pendapatan perusahaan dapat ditelusuri ke dua sumber : risiko bisnis dan risiko keuangan. Resiko bisnis adalah risiko perusahaan menghadapi dengan mengoperasikan atau melakukan bisnis, sumbernya adalah variabilitas atau ketidakpastian penjualan dan biaya serta operating leverage. Operating leverage berkaitan dengan biaya tetap relatif terhadap biaya variabel yang dikeluarkan oleh perusahaan dalam proses produksi. Risiko keuangan adalah terkait dengan variabilitas pendapatan tambahan suatu perusahaan menghadapi ketika membayar bunga pada tingkat bunga tetap dengan uang pinjaman . Risiko Bisnis Risiko bisnis terkait dengan risiko kebijakan investasi perusahaan. Risiko ini akan tercermin dalam variabilitas (atau ketidakpastian ) tingkat pendapatan dan biaya. Perhatikan bahwa risiko ini sepenuhnya independen dari kebijakan pendanaan perusahaan, namun, kebijakan pembiayaan dapat memperbesar dampak risiko bisnis variabilitas pendapatan .

31

DOL = GM / EBIT = GM / sales – CGS – FC = (EBIT – FC) / EBIT

Dengan demikian, perubahan proporsional dalam penjualan Monroe Inc mengarah ke perubahan proporsional identik dalam NIAT, sebuah perubahan proporsional dalam tingkat penjualan Adam Perusahaan mengarah ke 1,75 kali lebih besar perubahan proporsional dalam NIAT nya. Ini berarti bahwa perusahaan mengharapkan tingkat penjualan yang sangat tinggi dapat memilih untuk mempertahankan tingkat tinggi biaya tetap relatif terhadap biaya variabel (harga pokok penjualan); tingkat DOL tinggi yang dihasilkan akan menyebabkan tingkat penjualan yang tinggi untuk meningkatkan NIAT bahkan lebih. Sebaliknya, perusahaan mengharapkan tingkat penjualan yang luar biasa rendah dapat memilih untuk mempertahankan tingkat yang lebih rendah dari DOL, menyebabkan tingkat penjualan rendah untuk memiliki dampak yang kurang baik yang lebih kecil pada NIAT. Sebuah perusahaan dengan tingkat penjualan pasti akan menemukan bahwa peningkatan leverage operasi akan meningkat lebih lanjut variabilitas pendapatannya. HIPOTESA PENELITIAN Dari pemaparan diatas penulis mengambil hipotesa untuk penelitian ini adalah sebagai berikut : secara komparatif analisa kinerja PT CCC cukup baik dibandingkan sampel perusahaan yang juga bergerak pada industry yang sama yaitu PT VVV, namun pengambilan sampel perusahaan yangs sejenis ini juga berdasarkan kinerja bahwa perusahaan yanga dijadikan pembanding tersebut cukup bagus kinerjanya. METODE PENELITIAN Adapun metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kualitatif dan kuantitatif, dimana penelitian ini telah digunakan untuk membawa hasil terbaik dari subjek. Awalnya data keuangan dari 2 jenis perusahaan yang sama digunakan sebagai data sekunder yang kemudian dihitung dengan bantuan Microsoft Excel. Akhirnya studi banding kinerja perusahaan yang berbeda, bersama dengan kinerja perusahaan individu selama bertahuntahun dilakukan.

32

Laporan laba rugi, neraca dan laporan arus kas yang digunakan untuk menghitung rasio keuangan yang berbeda, membuat pernyataan trend, membuat pernyataan ukuran umum dan menghitung risiko dan keuntungan dan untuk perusahaan-perusahaan yang berbeda. Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada waktu bulan Desember 2013 sampai dengan bulan Maret 2014. Bulan Desember merupakan langkah awal dari penelitian ini, dengan cara melakukan pengumpulan data untuk penelitian, berupa laporan keuangan perusahaan yang akan dijadikan sampel penelitian. Bulan Januari sampai dengan Februari langkah analisa atas data penelitian, dan pemilihan beberapa model ratio keuangan yang dinilai oleh penulis dapat dijadikan sebagai modal dalam menganalisa keuangan dan kinerja perusahaan secara keseluruhan. Data Penelitian Adapun data penelitian yang digunakan oleh penulis adalah Laporan Keuangan PT CCC yang terdiri dari Laporan Neraca, Laporan Laba Rugi. Laporan Arus Kas sengaja tidak ditampilkan oleh penulis, dikarenakan beberapa ratio keuangan yang menggunakan laporan arus kas tidak seberapa. Laporan keuangan seperti bisa dan banyka di dapat serta bisa di download dari beberapa web site perusahaan keuangan seperti Bursa Efek Indonesia, Lembaga pemeringkat efek yang ada diluar negeri seperti Moodys dan Standar and Poor. Berikut tampilan untuk laporan neraca dan laporan laba rugi PT CCC untuk tahun buku yang berakhir pada tahun 20XN, 20X2 dan 20X1.

Neraca PT CCC December 25, 20XN (In Millions)

20XN

20X2

20X1

Cash and cash equivalents Short-term investments Trading assets Accounts receivable, net of allowance for doubtful accounts

5,498 11,294 5,093

3,987 5,285 4,648

3,350 5,331 3,162

2,867

2,273

1,712

Inventories Deferred tax assets Other current assets

3,757 1,488 1,614 31,611

2,935 1,216 813 21,157

3,744 1,390 1,182 19,871

17,899 1,008 3,026 4,531

17,225 773 4,179 4,421

17,574 352 2,924 3,932

5,111

5,340

5,819

63,186

53,095

50,472

38 2,290

172 1,883

102 2,390

2,888 1,007

2,448 773

2,015 807

622 2,482 0 9,327

593 1,722 0 7,591

463 1,901 140 7,818

190 2,077 926 1,236 13,756

193 2,049 555 1,003 11,391

736 1,185 46 1,141 10,926

Common stock Accumulated income (loss) Retained earnings

16,178

14,993

13,402

333 32,919 49,430

393 26,318 41,704

(393) 26,537 39,546

Total liabilities And' equity

63,186

53,095

50,472

Assets Current Assets:

Total current assets Property, plant and equipment, net Marketable equity securities Other long-term investments Goodwill Other long-term assets Total assets Liabilities and stockholders' equity Current Liabilities Short-term debt Accounts payable Accrued compensation and benefits Accrued advertising Deferred income on shipments to distributors Other accrued liabilities Income tax payable Total current liabilities Long-term income taxes payable Long-term debt deferred tax liabilities Other long-term liabilities Total Liabilities Stockholders' equity:

Total stockholders' equity

33

Laba Rugi PT CCC December 25, 20XN (In Millions)

20XN 43,623 15,132 28,491 6,576 6,309

20X2 35,127 15,566 19,561 5,653 7,931

20X1 37,586 16,742 20,844 5,722 5,452

0

231

710

18 12,903 15,588

35 13,850 5,711

6 11,890 8,954

117

(147)

(1,380)

231 109 16,045 4,581 11,464

(23) 163 5,704 1,335 4,369

(376) 488 7,686 2,394 5,292

Basic earnings per common share

2.06

0.79

0.93

Diluted earnings per common share Weighted average common shares outstanding:

2.01

0.77

0.92

Basic

5,555

5,557

5,663

Diluted

5,696

5,645

5,748

Net revenue Cost of sales Gross margin Research and development Marketing , general and administrative Restructuring and asset impairment charges Amortization of acquisition-related intangibles Operating expenses Operating income (EBIT) Gains (losses) on equity method investments, net Gains (losses) on other equity investments, net Interest and other, net Income before taxes Provision for taxes Net income

34

Teknik Analisis Data Penelitian Pada prinsipnya penelitian mengacu pada pengumpulan dan teknik analisis data yang ada untuk menarik kesimpulan dan kalau dapat menyarankan penelitian lebih lanjut. Masalah penelitian dari penelitian ini adalah bagaimana menganalisis laporan keuangan perusahaan. Solusinya adalah untuk membandingkan kinerja perusahaan PT CCC dengan perusahaan yang sejenis dan bergerak pada industry yang sama. Dalam hal ini adalah PT VVV sebagai sampel pembandingnya, untuk kinerja perusahaan dari penilaian ratio keuangan. Solusi lain yang mungkin adalah untuk membandingkan posisi keuangan saat ini dengan catatan tahun-tahun sebelumnya. Dua metode penelitian yang umum digunakan oleh para peneliti adalah metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kuantitatif mengacu pada interpretasi matematis dan statistik hasilnya. Di sisi lain metode penelitian kualitatif bukanlah metode terstruktur tapi satu subjektif menjelaskan pikiran batin dan emosi responden. Di bagian empiris dari tesis ini metode penelitian kualitatif dan kuantitatif digunakan. Namun penelitian ini lebih tepatnya menggunakan teknik komparatif dalam menjawab permasalahan dan hipotesa yang diberikan. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Salah Mmbaca dan Menyesatkan Laporan Keuangan Dalam dunia yang ideal, laporan keuangan akan dimaksudkan untuk memberikan gambaran yang jelas dan akurat dari nilai ekonomi dan informasi yang diperlukan untuk membuat keputusan ekonomi. Sayangnya, tidak mungkin untuk menindaklanjuti cita-cita ini, dan laporan keuangan, pada kenyataannya, tunduk segudang aturan akuntansi yang rumit dan peraturan, perbedaan dalam penafsiran dan penerapan, tunduk pada kelalaian dan, dalam kasus-kasus terburuk, penipuan. Pertama, manajer berada di bawah tekanan kuat untuk memenuhi target pendapatan dan laba. Sebagai contoh, menurut penelitian yang dilakukan oleh Skinner dan Sloan pada tahun 2002 menemukan bahwa ketika perusahaan mengumumkan pendapatan kuartalan mengalahkan perkiraan konsensus analis,

35

harga saham menunjukkan kenaikan harga normalrata-rata 5,5 %. Kejutan laba negatif mengakibatkan penurunan harga rata-rata normal –5,04 % . Kebanyakan analis profesional menyadari bahwa mereka harus melihat laporan laba rugi dan laporan pendapatan dengan setidaknya beberapa skeptisisme. Sebagai contoh, perhatikan beberapa pelanggaran yang terjadi dengan pengakuan pendapatan. Untuk mewujudkan proyeksi penjualan atau pendapatan meningkat, perusahaan dapat memangkas harga, rileks standar kredit dan memotong penawaran pada akhir kuartal untuk produk off-load ke dealer ketika tidak ada permintaan ritel yang mendasarinya. pengiriman inibarang masih dihitung sebagai penjualan. Kadang-kadang perusahaan akan mengirimkan produk mereka pada atau dekat dengan Desember31 untuk merekam penjualan untuk tahun baru saja berakhir. Namun, perusahaan menerima pengiriman setelah tahun baru mungkin mencatat beban pembelian untuk tahun baru. Sebagai contoh, ada sebuah perusahaan beberapa perusahaan diluar negeri dipaksa untuk menyajikan kembali hasil keuangan untuk tahun yang berada pada posisi krisis moneter misalnya pada tahun 1997 dan 1998 setelah perusahaan itu dituduh menggunakan jenis akuntansi palsu untuk meningkatkan keuntungan. Banyak analis dan investor terkesan dengan perusahaan yang dapat menunjukkan sejarah panjang pertumbuhan pendapatan terganggu. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Myers, Myers dan Skinner (2007) menemukan bahwa perusahaan-perusahaan yang mengalami rata-rata yang sama dan tingkat pertumbuhan kembali lebih dari 20 kuartal, perusahaanperusahaan yang penghasilannya tingkat pertumbuhan yang konsisten positif dijual dengan premi 6 % dari perusahaan-perusahaan yang pernah mengalami setidaknya satu kuartal dimana pendapatan tidaktidak tumbuh. Dalam studi mereka mengenai manipulasi laba, mereka menghitung bahwa selamaPeriode 42 - tahun studi mereka, tidak lebih dari beberapa perusahaan harus telah berpengalaman lebih dari 20 kuartal berturut-turut pertumbuhan pendapatan terganggu . Angka ini , berdasarkan simulasi diasumsikan bahwa tidak ada perusahaan dimanipulasi tingkat pendapatan mereka.

Pertimbangkan sebuah survei oleh Graham, Harvey dan Rajgopal yang dilakukan pada tahun 2005 dari 401 CFO perusahaan mengajukan pertanyaan berikut :"Menjelang akhir kuartal, sepertinya perusahaan Anda mungkin akan di bawah target laba yang diinginkan. Dalam apa yang diizinkan oleh GAAP, yang mana dari pilihan berikut perusahaan Anda buat? "Hasil survei mereka menunjukkan bahwa 80 % dari CFO perusahaan-perusahaan akan bersedia untuk menunda pengeluaran diskresioner seperti R & D, iklan dan pemeliharaan, dan lebih dari 55 % akan sadar mengorbankan nilai peningkatan kecil dengan menunda proyek dimulai. Hampir 40 % akan mempercepat generasi pendapatan . Lain halnya dengan Glater yang melakukan penelitian pada tahun yang sama melaporkan bahwa sejumlah record (253) dari perusahaan publik menyajikan kembali laporan keuangan yang telah diaudit tahunan mereka di tahun sebelum dilakukan penelitian dan 161 perusahaan disajikan kembali statements.2 kuartalan mereka Analis harus berhati-hati untuk memeriksa perubahan mendadak dalam tingkat penjualan, melakukan perbandingan dengan perusahaan sebaya dan dengan data tahun sebelumnya. Laporan akuntansi ukuran umum (di mana penjualan standar pada 100 dan unsur laporan laba rugi lainnya dinyatakan sebagai pecahan dari 100) sering membantu untuk perbandingan tersebut. Cek untuk relaksasi dalam standar kredit (misalnya, pertumbuhan yang signifikan dalam Piutang relatif terhadap penjualan) harus dilakukan bila kecurigaan muncul . Kebangkrutan yang relatif baru yang terkait dengan penipuan akuntansi termasuk Enron, McKesson HBOC, ConAgra, Sybase, S3, Fine host, Multifungsi, Physicians' Komputer,Medaphis, Parmalat, Centennial Technology, WorldCom, Norland Medis Premier Laser, Altris Software, Micro Gudang, Transcrypt, Sunbeam, Paracelsus, DonnKenny, RasterGraphics, Covad dan TriTeal dan lain lain. Namun, banyak kesulitan dalam menafsirkan laporan keuangan tidak terkait dengan penipuan, itu hanya sulit untuk menggunakan laporan akuntansi untuk secara akurat mencerminkan nilai-nilai ekonomi. Tapi, ada mungkin tidak ada alternatif yang lebih baik.

36

Neraca juga dapat dipengaruhi oleh penipuan dan pertanyaan penafsiran. Kewajiban kontinjensi yang selalu menjadi sumber kesulitan , terutama ketika hadiah potensial dan probabilitas mereka hanya tidak dapat diketahui. Catatan kaki harus hati-hatiditeliti. Entitas tujuan khusus, anak perusahaan, struktur piramida dan kepemilikan silang harus selalu diperiksa dengan teliti. Pemaparan diatas merupakan beberapa kejadian dan peristiwa serta beberapa penelitian yang telah dilakukan, dengan menggunakan analisa keuangan sebagai tolak ukur untuk mendapatkan suatu keimpulan akhirnya. Namun sebagian besar penelitian, memang menfokuskan kepada item ietm seperti neraca, laba rugi dan arus kas dalam memahami kondisi suatu perusahaan. Berikut kita lihat analisa untuk perusahaan atau PT CCC, untuk beberapa komponen ratio keuangan perusahaan yang digunakan oleh penulis. Penulis sengaja menggunakan dan memilih beberapa ratio keuangan dari sekian banyak ratio keuangan yang ada, guna menganalisa posisi keuangan dan kinerja PT CCC.

RATIO KEUANGAN PT CCC”

Short term solvency ratios Current Ratio Quick Ratio Cash Ratio Net Working Capital to Current Liabilities Asset Utilization /Turnover ratios Average Collection Period Inventory Turnover Ratios Receivable Turnover Fixed Asset Turnover Total Asset Turnover Financial Leverage ratios Total Debt Ratio (TD/TA) Debt/Equity Equity Ratio (TE/TA) Long-term Debt Ratio (LTD/TA) Times Interest Earned Ratio (EBIT/TI) there are no interest payments Profitability ratios Gross Profit Margin Net Profit Margin ROA (NI/TA) ROE (NI/TE) ROEWGW (NI/TEWGW): This accounts for Goodwill Market value ratios Price/Earnings Ratio

20XN

20X2

20X1

3.3892 2.9864 2.1248

2.7871 2.4005 1.7720

2.5417 2.0628 1.4844

2.3892

1.7871

1.5417

23.6600 11.6111 15.2156 2.4372 0.6904

23.2949 11.9683 15.4540 2.0393 0.6616

16.3976 10.0390 21.9544 2.1387 0.7447

0.2177 0.2783 0.7823 0.0329

0.2145 0.2731 0.7855 0.0386

0.2165 0.2763 0.7835 0.0235

0.0000

0.0000

0.0000

0.6531 0.2628 0.1814 0.2319

0.5569 0.1244 0.0823 0.1048

0.5546 0.1408 0.1049 0.1338

0.2102

0.0929

0.1167

10.1000

22.2000

21.7000

Penulis membagi kedalam beberapa kelompok atas ratio keuangan yang dipilih. Kelompok pertama analisa ratio yang sifatnya jangka pendek, yang kedua kelompok ratio asset dan tingkat perputaran asset, yang ketiga financial leverage ratio, yang keempat profitabilitas ratio dan yang terakhir market value ratio. Ada dari beberapa ratio keuangan yang digunakan oleh penulis, yang datanya tidak semuanya ditampilkan dalam data penelitian. Terlihat bahwa dari kesemua ratio keuangan yang digunakan untuk kelima jenis pengemlompokkan ratio keuangan, bahwa PT CCC memiliki atau berada pada kondisi keuangan yang cukup bagus atau baik. Adanya peningkatan setiap tahunnya atau kenaikan untuk setiap tahunnya, 37

pada eberapa ratio keuangan. Ini menandakan bahwa PT CCC memiliki peningkatan setiap tahunnya dan dalam hal pencapaian juga. Mengapa penulis mengatakan demikian, karena informasi dari pihak intern yang diapat, semua target yang diberikan oleh para pemegang saham, tercapai hampir sekitar 90%, seperti contoh untuk pertumbuhan penjualan dan lain lain. Penulis membagi atas dua analisa ratio keuangan, kelompok yang pertama atau yang ditampilkan diatas tersebut merupakan analisa yang sifatnya vertical dan horizontal, sedayang kedua atau dibawah ini merupakan analisa yang sifatnya perbandingan, perbandingan dalam hal kinerja dengan perusahaan sejenis dan yang cukup baik dalam hal kinerja perusahaanya.

“PERBANDINGAN RATIO” PT CCC DAN PT VVV DENGAN TIME SERIES & CROSS SECTIONAL MODEL

20X1

20X2

20XN

AM D

CrossSection al

TimeSeries

2.54

2.79

3.39

2.15

Bagus

OK

2.06

2.40

2.99

1.77

Bagus

OK

1.48

1.77

2.12

0.38

Bagus

OK

1.54

1.79

2.39

1.15

Bagus

0.17

0.19

0.17

0.17

Bagus

OK Variabl e

16.40

23.29

23.66

10.04

11.97

11.61

53.6 6 10.2 8

21.95

15.45

15.22

2.14

2.04

0.74

Solvency

Current Ratio Quick Ratio (Acid Test) Cash Ratio Net. Capital to Current Liabilities

Current Assets/Current Liabilities Current Assets Inventory/Current Liabilities Cash/Current Liabilities Networking Capital/Current Liabilities Cash as a % of Current Assets

Efficiency Average Collection Period Inventory Turnover

Receivable Turnover Fixed Asset Turnover Total Asset Turnover

Accounts Receivable/(Sales / 360) Total Revenues/Inventory Total Revenues/Accounts Receivable Total Revenues/Fixed Assets Total Revenues/Total Assets

Bagus Bagus

GOOD Variabl e

6.71

Bagus

Variabl e

2.44

9.28

Kurang

Variabl e

0.66

0.69

1.31

Kurang

Variabl e

0.22

0.21

0.22

0.80

Bagus

OK

0.28

0.27

0.28

3.90

Bagus

0.78

0.79

0.78

0.20

Kurang

0.02

0.04

0.03

0.44

Bagus

0.00

0.00

0.00

4.88

Bagus

OK Variabl e Variabl e Warnin g

0.65

0.46

Bagus

0.26

0.07

Bagus

0.18

0.09

Bagus

0.23

0.46

Kurang

Financial Leverage Ratios Total Debt Ratio Debt-Equity Ratio Equity Ratio Long-term Debt Ratio (LTD/TA) Times Interest Earned

Profitability Gross Profit Margin (GPM) Net Profit Margin (NPM) Return on Total Assets (ROA) Return on Equity (ROE)

Total Debt/Total Assets Total Debt/Total Equity Total Equity/Total Assets Long-term Debt / Total Assets EBIT/Total Interest Payments

Gross Profits/Net Operating Income 0.55 0.56 Net Profits/Net Operating Income 0.14 0.12 Net Income/Total Assets 0.10 0.08 RETURN ON 0.13 0.10 EQUITY Catt : Prshn Sejenis AMD(Competitor Analysis) sebagai pembanding dalam Hal in PT VVV

38

OK Variabl e Variabl e Variabl e

Dapat kita lihat dari beberapa pengelompokkan ratio keuangan, dengan langkah membandingkan ratio keuangan PT CCC dengan PT VVV dengan Time Series dan Cross Sectional Model analisa. Terlihat kalau kondisi keuangan PTT CCC secara ratio keuang lebih baik dibandingkan dari PT VVV. Hampir untuk semua ratio keuangan berkategori bagus, dan hanya beberapa item ratio keuangan saja, yang kurang bagus secara perbandingan Cross Sectional. Sedangkan dengan menggunakan perbandingan secara time series, untuk ratio keuangan PT CCC dengan PT VVV juga memperlihatkan kondisi yang bagus / okenamun sebagian lagi dalam kondisi variable dalam artian ada mengalami kenaikan dan penurunan setiap tahunnya, apabila dibandingkan dengan competitor. Namun secara garis besar analisa ratio keuangan PT CCC terhadap PT VVV lebih baik, dalam selang waktu dilakukannya penelitian. KESIMPULAN Beberapa model perbandingan yang digunakan dalam penelitian ini dapat diadopsi oleh siapa saja untuk menilai kinerja perusahaan dengan perusahaan lain. Meskipun, hanya dua jenis perusahaan yang sama telah digunakan untuk penelitian, tujuan penelitian ini adalah untuk memilih di antara mereka yang terbaik untuk tujuan melihat kinerja secara ratio keuangan. Pemilihan perusahaanperusahaan ini adalah contoh untuk menunjukkan bagaimana kinerja perusahaan dapat dinilai atau bagaimana kinerja individu perusahaan dapat dibandingkan dengan kinerja perusahaan lain namun masih dalam indsutri yang sama atau sejenis. Prediksi tren masa depan dari perusahaan yang berbeda juga dapat dilakukan dengan menggunakan teknik time series. Risiko dan return penilaian adalah teknik lain ditunjukkan dalam penelitian ini, yang menawarkan banyak informasi ketika membuat suatu keputusan bisnis. Beberapa faktor risiko didalam keputusan bisnis yang dibahas dalam teori dan kemudian dihitung dan dibandingkan dengan tingkat pengembalian rata-rata dalam kerangka empiris. Laporan keuangan dasar yang diperkenalkan secara singkat dan kemudian dianalisis dengan metode kualitatif dan quantitate. Demikian time series dan analisis cross sectional dari laporan keuangan diperdebatkan. 39

Komponen yang berbeda dari laporan keuangan dibahas secara individual. Dampak komponen individual dari laporan keuangan dalam kinerja perusahaan secara keseluruhan juga telah terungkap dalam kerangka kerja empiris. Fitur lain dari penelitian ini adalah analisis rasio perusahaan. Dampak dari rasio keuangan terhadap kinerja perusahaan secara keseluruhan juga dibahas dan diverifikasi dalam penelitian ini. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa secara kinerja untuk PT CCC cukup baik, diatas rata rata untuk jenis perusahaan yang sama atau industry yang sejenis, namun analisis laporan keuangan hanyalah alat untuk mengakses kinerja perusahaan. Ada beberapa faktor lain seperti ekonomi, persaingan, teknologi dll, yang memainkan peran penting dalam fluktuasi harga saham di masa mendatang. Setelah menganalisis laporan keuangan itu adalah keputusan investor untuk berinvestasi di mana. Faktor-faktor seperti kesiapan investor dalam mengambil risiko, jumlah modal yang mereka miliki dengan mereka, minat khusus mereka dalam merek tertentu, dan tingkat yang diinginkan pengembalian, lokasi dan beberapa faktor lain diversifikasi investor juga.

REFERENCES  





  

Barauch lev. 1974.Financial Statement Analysis. Alfred Rappaport. Englewood Cliffs, New Jersey. Prentice Hall. Charles H. Gibson & Patricia A. Frishkoff. 1983.2´nd Edition. Kent Publishing Company.Boston, Massachusetts, United States of America. Charles T. Horngren, Walter T.Harrison , Jr & Linda Smith Bamber. 1999. Accounting. 4thEdition. Prentice Hall International. Chisnall, Peter M. 1997. Marketing Research. Inthe United States of America. McCraw-Hill Publishing Company. FrankK. Reilly.1989.Investment Analysisand Portfolio Management. 3 Edition. TheDryden Press. Gummesson Evert 2000.Qualitative Methods in Management Research. Sage publications. Kent. R. 2007. Marketing Research: Approaches,Methods and Applications in Europe.London, England. Thomson Learning.

 

 



Lewis Mandell& Thomas J. O´Brien, 1992.Investments. Macmillan Publishing Company. New York. PatrickR. Delaney, Ralph Nach ,BarryJ.Epstein &Susan WeissBudak. 2002. Interpretation and Application ofGenerallyAccepted AccountingPrinciples. John Wiley&Sons,Inc.NewYork. Salkind, NeilJ. (2003). ExploringResearch. 5´thEdition. PrenticeHall TimothyJ. Gallagher &JosephD. Andrew. 2003.Financial Management Principles &Practice. 3´rdEdition. PrenticeHall WhiteBrian 2000. Dissertation Skills forBusiness and Management Students. TheUnited Kingdom

40

Ahmad Subagyo

INCORPORATING SEASONAL AUTO REGRETION (AR) PADA PRODUK DOMESTIK BRUTO INDONESIA ABSTRACT From the economic situation with regard to the form of individual , industry or country ( economy ) as a whole , we can observe the continuous movement of economic activity . In order to describe the flow of economic activity , this statistical analysis using time series data analysis model . The term ' Time Series ' means a series of observations over a period of time of any activity against different . The length of the time period may be hourly, daily , weekly , monthly or yearly . There are several reasons to perform time series analysis . First , time series analysis helps to understand past performance . Second , the analysis of time series directly assist in business planning and forecasting economic variables such as inflation , exchange rate et al . A company can determine long-term trends in product sales . Third , time series analysis helps one to study the movement of such fluctuating cycles in two or more series of the rate or type of growth . From the above discussion , we can conclude that the analysis of time series has a huge advantage in business and industry . This study uses data Indonesia's gross domestic product in start years 1982 to 2012 , the use of time series analysis : is the use of combination of seasonal auto regressive models . To test the time series data in this study using the Test stationeritas ADF test , korellogram And normality test followed by Model Seasonal Incorporating AR . Keywords : time series , ADF Test , Korellogram , Data Normality , Incorporating AR . ABSTRAKSI Dari situasi ekonomi jika berkaitan dengan bentuk individu, industri atau negara (ekonomi) secara keseluruhan, kita dapat mengamati pergerakan terus menerus kegiatan ekonomi. Dalam rangka untuk menggambarkan aliran ini kegiatan ekonomi, analisa statistik ini menggunakan model analisa data time series. Istilah 'Time Series' berarti serangkaian pengamatan atas sebuah aktivitas apapun terhadap periode waktu yang berbeda. Lamanya jangka waktu mungkin per jam, harian, mingguan, bulanan atau tahunan. Ada beberapa alasan untuk melakukan analisis time series. Pertama, analisis time series membantu untuk memahami kinerja masa lalu. Kedua, analisis time series membantu secara langsung dalam bisnis perencanaan dan peramalan variabel di bidang ekonomi seperti inflasi, nilai tukar dkk. Sebuah perusahaan dapat mengetahui trend jangka panjang dalam penjualan produknya. Ketiga, analisis time series membantu seseorang untuk mempelajari gerakan seperti siklus yang berfluktuasi dalam dua atau lebih seri mengenai tingkat atau jenis pertumbuhan. Dari uraian di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa analisis time series memiliki keuntungan besar dalam bisnis dan industri. Penelitian ini menggunakan Data Produk domestik bruto Indonesia mulai tahun 1982 sampai dengan tahun 2012, Dengan menggunakan Analisa time series: yaitu dengan menggunakan penggabungan atas model musiman auto regresif. Untuk Uji data time series dalam penelitian ini menggunakan Uji stationeritas ADF tes, korellogram Dan uji Normalitas dan dilanjutkan dengan Model Incorporating Seasonal AR. Kata kunci : Time series, ADF Test, Korellogram, Data Normalitas, Incorporating AR.

41

PENDAHULUAN Dengan data time series ekonomi makro dapat ditangkap oleh satu persamaan yang berkaitan variabel endogen y ke satu atau beberapa eksogen x-variabel dan teramati guncangan diamati. Guncangan non-diamati dapat diperkirakan sebagai residu. Dalam pendahuluan ini, di perkenalkan apa yang disebut model time series, yaitu persamaan yang hanya berisi satu variabel endogen sebagai fungsi dari nilai tertinggal dari dirinya sendiri dan guncangan tidak teramati. Jadi evolusi variabel endogen dijelaskan hanya dengan nilai-nilai masa lalu sendiri dan guncangan. Seri model waktu juga disebut model univariat karena mereka hanya berisi satu variabel yang diukur. Seri model waktu digunakan untuk dua tujuan: peramalan dan pembagian waktu deret yang menjadi komponen tren dan komponen siklis. Kecenderungan menangkap perubahan permanen dalam suatu kurun waktu dan bagian siklus menangkap perubahan sementara. Peramalan untuk jangka panjang hanya menggunakan tren bagian dari seri, sebagai bagian siklus akan dengan definisi hilang. Untuk jangka pendek peramalan, model time series penuh digunakan. Apakah model time series akan menghasilkan variabel tren atau tidak akan tergantung pada bagaimana persamaan ditentukan. Dengan mulai melihat apa yang dimaksud dengan variabel tren, dan bagaimana kita dapat menentukan apakah suatu time series yang diamati adalah tren. Sebenarnya ada tiga jenis dasar model time series. Mengingat seri model perkiraan waktu, menunjukkan bagaimana untuk menguraikan time series yang diamati menjadi tren dan komponen siklis. Akhirnya, menunjukkan bagaimana jenis perilaku tren diwariskan dari perilaku tren dari variabel eksogen yang mendasarinya. Ketiga model time series sesuai dengan: satu persamaan dengan xvariabel tanpa tren, satu persamaan dengan xvariabel mengikuti tren deterministik, dan satu persamaan dengan x-variabel mengikuti tren stokastik. Lampiran ini menunjukkan bagaimana untuk menghitung lain jenis trend: halus, yang disebut-Hodrick Prescott tren, yang merupakan metode umum untuk mengekstraksi tren dari seri waktu yang sebenarnya, tetapi tidak digunakan untuk pemodelan.

42

Apakah ada sebuah tren? Variabel stasioner dan non-stasioner . Pertama, kita harus membedakan antara variabel dengan tren dan tanpa tren. Sebuah variabel yang berisi tren tidak memiliki rata-rata konstan kearah yang selalu datang kembali, yang diilustrasikan pada Gambar dibawah ini. Angka-angka menunjukkan variabel dan artinya digambar sebagai sebuah garis horizontal. Jika variabel hanya melewati berarti sekali atau dua kali, variabel berisi tren. Jika melewati rata-rata berkali-kali itu menggoyangkan sekitar mean - tidak mengandung tren.

Gambarbentuk data yang Stationary dan non-stationary time series.

Sebuah variabel yang berisi tren disebut sebagai variabel non-stasioner, sebagai lawan dari variabel stasioner. Berarti Sebuah variabel stasioner yang dapat ditafsirkan sebagai nilai ekuilibrium stabil. Ketika menyimpang variabel dari mean, itu ditarik kembali oleh kekuatan pasar untuk keseimbangan - mean konstan. Ada tingkat stasioner - stasiun - terhadap variabel yang selalu berusaha. Sebuah sinonim untuk variabel stasioner adalah variabel rata-revert. Kita mungkin mendapatkan ide dari kecepatan penyesuaian dengan melihat waktu rata-rata antara ayat-ayat berarti. Jika penyesuaian tersebut lambat, dibutuhkan waktu yang lama antara bagian-bagian. Ini berarti bahwa jika kita mengamati variabel untuk waktu yang terlalu pendek, kita hanya melihat periode penyesuaian beberapa. Itulah mengapa sulit untuk menentukan apakah sebuah variabel dengan hanya beberapa bagian stasioner: itu bisa saja penyesuaian lambat. Ada uji statistik yang pergi beberapa cara untuk membantu, tapi pada dasarnya itu adalah masalah data yang: dengan terlalu singkat time series dibandingkan dengan periode penyesuaian, kita tidak bisa mengetahui apakah variabel selalu kembali ke mean setelah telah terganggu . Tiga jenis model time series. Seri model waktu adalah perbedaan persamaan stokastik tanpa variabel eksogen diamati.

Kita mulai dengan apa yang disebut ARMA-model, yang digunakan untuk memodelkan variabel stasioner. Kami kemudian hidupkan dua model nonstasioner: ARMA model dengan tren deterministik, dan ARIMA model dengan disebut tren stokastik. ARMA model: y adalah stasioner Secara singkat, model sesuai dengan tiga model dasar dinamis untuk persamaan tunggal, hanya saja mereka tidak mengandung variabel yang diamati di sisi kanan. ARMA model sesuai dengan model lag campuran autoregressive dan didistribusikan dan karenanya mengandung sebagai kasus khusus model autoregressive time series, atau murni AR model, dan rata-rata bergerak, atau murni MA-Model. Ini berarti bahwa kita sudah tahu sifat dasar dari model tersebut. Untuk lebih spesifik, orde pertama autoregressive, atau AR (1) Proses adalah perbedaan persamaan deterministik dengan hanya kejutan teramati acak ditambahkan.

Ada satu bagian deterministik, persamaan perbedaan, yang mencerminkan kelesuan y, dan sebagian stochastic menyebabkan penyimpangan tersebut. Jadi itu hanya stokastikorde pertama perbedaan persamaan tanpa variabel eksogen eksplisit. Dari perspektifestimasi, itu berarti kita benar-benar mengabaika yang diamati variabel yang mempengaruhi y dan karena itu menganggap semua variasi y teramati tguncangan, yang dapat digabungka dari berbagai pengaruh yang berbeda. Kejutan  menangkap bagian murni acak. Dengan demikian perkiraan terbaik dari nilai masa depan , nilai yang diharapkan, adalah nol. The non random bagian dari guncangan teramati adalah artinya yang akan ditangkap oleh intercept 0. Selanjutnya nilai tertinggal x dapat ditambahkan untuk memberikan AR(2), AR(3), etc.

43

Pemodelan time series ekonomi makro sebagai proses autoregressive memberitahu kita apa-apa tentang apa yang menyebabkan gerakan dalam x dan dengan demikian tidak dapat digunakan untuk analisis struktural atau evaluasi kebijakan. Kami hanya atribut perubahan y terhadap guncangan teramati, para 's, yang merupakan gabungan dari guncangan dari semua sumber yang mungkin, Model autoregressive Namun berguna untuk peramalan. Karena ada ketekunan karena tertinggal y-istilah, kita dapat memanfaatkan fitur ini untuk membuat perkiraan. Semakin gigih variabel adalah, semakin mudah untuk meramalkan. Prakiraan dihasilkan oleh simulasi x maju dalam waktu. Kesimpulannya kita melakukan seperti yang kita akan melakukan analisis impulse response, hanya kita mengatur semua kesalahan masa depan dengan nol karena dengan asumsi nilai mereka diharapkan adalah nol dan digunakan sebagai kondisi awal nilai yang diamati terakhir x. Proses AR menimbulkan tak terhingga ditarik keluar penyesuaian setelah kejutan seperti yang kita ditemukan dalam pasa l3. Untuk model terbatas dalam penyesuaian waktu dengan model time series kita menggunakan rata-rata bergerak, atau lebih sederhana model MA. Sebuah bergerak prosesrataorde pertama, seorang MA(1), memiliki bentuk:

Berikut ditunjukkan enam bentuk sederhana (dan paling umum) dari data time series.

Note:

merupakan random shock dengan rata rata bernilai nol dengan waktu variance yang konstan.

atau menggunakan simbol penjumlahan:

TINJAUAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Boxdan Jenkins(1976) pertama kali diperkenalkan model ARIMA, istilah yang berasal dari: AR = autoregessive, I = terintegrasi, MA = moveingrata Stasioneritas Sebuah konsep kunci yang mendasari prosestime series adalah bahwa stasioneritas. Serangkaian waktu kovarians stasioneritas ketika memiliki tiga karakteristik berikut: (a) pameran berarti pengembalian dalam hal itu berfluktuasi sekitar konstan jangka panjang berarti; (b) memiliki varian terbatas itu adalah waktuinvarian; (c) memiliki correlogramteoritis yang berkurang sebagai panjang lag meningkat. Secara sederhana time series Yt dikatakan stasioner jika; (a) E (Yt) = konstan untuk semuat; (b) Var (Yt) = konstan untuk semuat; (c) Cov (Yt, Tt+k) = konstan untuk semua t dan semua, atau jika mean, varians dan covariances yang tetap konstan dari waktu ke waktu. Stasioneritas ini penting karena jika serinon-stasioner maka semua hasil khas dari analisis regresi klasik adalah tidak sah. Regresi dengan serinon-stasioner mungkin tidak memiliki arti dan karena itu disebut "palsu". Prakiraan jangka panjang dari serangkaian stasioner akan bertemu dengan rata-rata bersyarat dari seri. Model waktu autoregressive series AR(1) Model (13.1) di mana kita tidak termasuk konstan AR (1) dan dan ut adalah gaussian (white noise) error term. Kondisi stasioneritas Persamaan (13.1) memperkenalkan kendala. Jika, maka Yt akan tren untuk mendapatkan lebih besar dan lebih besar setiap periode dan jadi kita akan memiliki seri peledak. AR(p) model Sebuah generalisasi dari AR(1) model AR(p) Model AR(2) model, dan akan memiliki bentuk:

(13.4) Akhirnya, menggunakan operator L lag (lag Operator L memiliki properti : LnYt=Yt-n) kita dapat menulis AR(p) Model sebagai: (13.5) (13.6) adalah fungsi dari polynomial

Dimana dari Yt. Stasioneritas di AR (p) Model Kondisi untuk stasioneritas dari proses AR (p) dijamin hanya jika akar p dari persamaan polinomial yang lebih besar dari 1 dalam nilai absolut, di mana z adalah variabel riil. Kondisi untuk (1) Proses AR sesuai dengan notasi polinomial tereduksi menjadi: (13.7) Menjadi lebih besardari 1 dalam nilai absolut. Jika memang demikian, dan jika akar pertama adalah toλ sama, maka kondisi ini:

(13.8) (13.9) Untuk AR(p) model menjadi stasioner adalah bahwa penjumlahan dari koefisien autoregressive p harus kurang dari1:

(13.10) AR models Unutk menerangkan kondisi dan variance dari sebuah proses AR(1) akan diberikan suatu bentuk persamaan : Dimana . Disubsitusikan untuk lagged Yt kita akan mempunyai :

Dan jika kita akan menutup untuk besarnya t, lalu memiliki itu :

(13.2) AR(p) model,

(13.11)

(13.3) 44

Kovarian diantara diterangkan dalam :

dua

random

Xtdan

Zt

(13.13)

Models Moving average The MA(1) model (13.19) The MA(q) model

(13.14) Dimana kita akan menyebutnya dengan fungsi autokorelasi. Untuk persamaan AR(1) model the autocovariance memberikan bentuk persamaan :

(13.20) Kita dapat menuliskan :

(13.21) Atau dengan menggunakan operator lags :

(13.15) Kita dapat dengan mudah melihat itu dalam :

(13.16) Dan dalam bentuk umum : (13.17) Fungsi dari autokorelasi memberikan persamaan :

(13.18) Jadi, untuk AR(1) seri fungsi autokorelasi (ACF) (dan grafik itu yang plot nilai Kor(Yt, Ytk) terhadap k dan disebut correlogram) akan membusuk secara eksponensial sebagai k meningkat. Akhirnya fungsi auto korelasi parsial (PACF) melibatkan merencanakan koefisien estimasi Yt-k dari OLS perkiraan dari proses AR(k), melawan k. Jika pengamatan yang dihasilkan oleh proses AR(p) maka auto correlation sparsial teoritisakan tinggi dan signifikan hingga ptertinggal dan nol untuk tertinggal di luar p.

(13.22), (13.23) Karena setiap prose MA(q), menurut definisi, rata-rata q stasioner proses white noise, maka bahwa setiap model moving average adalah stasioner, asalkan q terbatas. Keterbalikan dalam model MA Properti sering dibahas dalam kaitannya dengan proses rata-rata bergerak adalah bahwa keterbalikan. Serangkaian waktu Yt dibalik jika dapat direpresentasikan oleh MA terbatas-order atau proses auto regressive konvergen. Invertiblity ini penting karena penggunaan ACF dan PACF untuk identifikasi secara implisit mengasumsikan bahwa urutan Yt bisa baik didekati dengan model auto regressive. Sebagaicontoh perhatikan MA sederhana (1) Model: (13.24) Dengan menggunakan operator lags, kita dapat menuliskan :

(13.24) Jika , seperti dalam persamaan (13.25) kita dapat menilai the sum of infinite geometric progression. (13.26) Proses MA(1) :

45

Dengan mensubsitusikan persamaan ke dalam bentuk, kita memperoleh atau akan mempunyai :

Dan mengulangi ini jumlah tak terbatas kali kita akhirnya mendapatkan ekspresi (13,26). Dengan demikian, (1) Proses MA telah terbalik menjadi terbatas agar proses AR dengan menurun secara geometris bobot. Perhatikan bahwa untuk (1) Proses MA harus dibalik itu perlu bahwa Secara umum (q) proses MA yang dibalik jika akar dari polinomial (13.27) Jika lebih besar dari 1 nilai didalamnya absolute. Sifat model MA : Rerata proses MA akan jelas sama dengan nol karena merupakan rata-rata dari istilah white noise. Varians akan diberikan oleh: (13.28) Auto korelasi dengan bentuk persamaan :

(13.29)(13.30) (13.31) Dan setelah itu kita akan melihat dengan mudah korelasinya : (13.32) Untuk dapat mengartikan proses autokorelasi fungsi dari MA(1) kita dapat menuliskan dengan :

(13.33) Jadi, jika kita memiliki (q) Model MA kita akan mengharapkan correlogram (ACF) untuk memiliki q paku untuk k = q, dan kemudian turun ke nol segera. Fungsi autokorelasi parsial (PACF) untuk proses MA harus membusuk perlahan. model ARMA. Kita dapat memiliki kombinasi dari dua proses untuk memberikan lagi serangkaian model yang disebut ARMA (p, q) model. Bentuk umum ARMA (p, q) model adalah sebagai berikut:

(13.34) 46

Dimana kita dapat menulis persamaan nya dengan menggunakan :

(13.35) Atau dengan menggunakan operator lags :

(13.36),(13.37) Dalam ARMA (p, q) kondisi stasioneritas harus berurusan dengan AR (p) bagian dari spesifikasi saja. Proses yang terintegrasi dan model ARIMA Sebuah seri terintegrasi ARMA (p, q) hanya dapat dilakukan pada time series Yt yang stasioner. Untuk menghindari masalah ini, dan dalam rangka mendorong stasioneritas, kita perlu detrend data mentah melalui proses yang disebut differencing. (13.39) Karena sebagian besar ekonomi dan time series menunjukkan tren keuangan untuk beberapa derajat, kita hampir selalu berakhir mengambil perbedaan pertama dari seri masukan. Jika, setelah differencing pertama, seri stasioner maka seri ini juga disebut terintegrasi untuk memesan satu, dan dinotasikan I (1). Model ARIMA, Jika Yt proses memiliki (p, d, q) representasi ARIMA, yang memiliki ARMA (p, q) representasi yang disajikan oleh persamaan di bawah ini: (13.41) Seleksi Model Box-Jenkins Secara umum Box-Jenkins dipopulerkan metode tiga-tahap yang bertujuan untuk memilih (pelit) Model ARIMA yang sesuai untuk tujuan estimasi dan peramalan time series univariat. Tiga tahapan itu adalah: (a) identifikasi, (b) estimasi, dan (c) memeriksa diagnostik. Identifikasi Sebuah perbandingan sampel ACF dan PACF bagi berbagai proses ARIMA teoritis mungkin menyarankan beberapa model yang masuk akal. Jika seri non-stasioner ACF dari seri tidak akan mereda atau menunjukkan tandatanda kerusakan sama sekali. Sebuah transformasi stasioneritas-inducing umum adalah untuk mengambil logaritma dan kemudian perbedaan pertama dari seri. Setelah kami telah mencapai stasioneritas, langkah berikutnya adalah mengidentifikasi p dan q perintah dari model ARIMA

METODOLOGI PENELITIAN Metode Studi Pustaka Metode ini dilakukan dengan membaca literatur yang berkenan dengan topik penelitian ini, berupa data data serta penelitian penelitian yang menyangkut analisa makroekonomi dan mikroekonomi yang dilakukan di Indonesia dan di luar negeri. Data dan literature yang digunakan berasal dan berbasis dari internet serta bahanbahan dari perpustakaan. Literatur yang dijadikan acuan tidak hanya media cetak berupa buku tetapi juga media elektronik, dan soft copy penelitian.

Teknik Analisa Data Penelitian Data penelitian yang akan digunakan untuk estimasi perlu dilakukan serangkaian tahapan pengujian, yaitu: uji stationary atas data dengan menggunakan uji root test, korellogram dan dilanjutkan dengan uji Normalitas Data. Sebuah data time series seperti ARMA, ARIMA dan SARMA serta SARIMA merupakan salah satu bentuk analisa time series dari sekian banyak model time series yang ada. Model yang digunakan dalam penelitian sekarang ini adalah model pengembangan dari AR dan MA, sama halnya dengan model time series lainnya, dimanadengan mengkombinasikan model AR dan MA menjadi sebuah model Incorporating dan Seasonal. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Sebelum sebuah data runtun wakti dilakukan pengujian dengan model data runtun waktu yang akan digunakan, maka beberapa langkah pengujian untuk data runtun waktu perlu dilaksanakan. Ada beberapa uji yang merupakan salah satunya uji yang paling sering digunakan dalam pengujian untk kestationeran data yakni dengan melihat apakah terdapat unit root didalam model atau yang biasa disebut data integrated atau tidak. Pengujian yang biasa digunakan adalah uji unit root. Lalu selanjutnya penulis menggunakan uji korellogram dan normalitas atas data yang akan digunakan. ROOT TEST Suatu hipotesa dapat ditolak jika nilai uji ADF yang dimiliki sebuah data memiliki nilai kurang atau lebih negative dibandingkan dengan nilai daerah kritis dimana nilai daerah kritik ini ditabelkan, namun juga bias apabila kita menggunakan softaware berbantuan statistika untuk melihat nilai kritik ini. 47

Ketika kita melihat hasil dari output uji root test, terlihat jumlah lags kita gunakan pada hasilnya, disini penulis menggunakan lags 4 dengan hasil untuk uji root test atau ADF testnya, dimana nilai probabilistiknya tidak signifikan namun untuk nilai uji ADF nya = -0.232417 yang nilainya lebih negative dari nilai kritis yang digunakan sebsar alpha 5% yaitu -2.885863. Dapat dipastikan bahwa pada data mengandung unit root atau akar unit. Apabila sebuah data tidak stationer atau tidak mengandung akar unit dapat distationerkan dengan menggunakan differensi. Selanjutnya kita mencoba untuk menggunakan uji kedua yaitu dengan metode korellogram.

UJI KORELLOGRAM Dengan menggunaan metode korellogram dan menggunakan lags yang 36, dapat kita lihat hasil untuk uji korellogram. Lags 36 ini menandakan bahwa panjang lags yang akan diplot dapat dispesifikasi pada kolom lags include dan akan diisikan nilai default 36. Secara konsep nya ini merupakan nilai maksimum lags yang dianjurkan untuk diplot adalah sebesar n/4 dwengan n banyaknya data.

Date: 07/10/13 Time: 18:09 Sample: 1 124 Included observations: 123 Autocorrelation .|. .|. *|. .|** *|. .|. *|. .|* **|. .|. *|. .|* *|. .|* *|. .|* *|. .|* *|. .|* *|. .|. *|. .|. *|. .|. *|. .|. .|. .|. *|. .|. .|. .|. *|. .|.

| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

Partial Correlation .|. .|. *|. .|** *|. .|. .|. .|* **|. .|. *|. .|. .|. .|. *|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|. .|.

| |

AC 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

| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

48

-0.021 0.028 -0.154 0.248 -0.145 0.025 -0.097 0.173 -0.253 -0.016 -0.130 0.171 -0.101 0.092 -0.150 0.123 -0.107 0.078 -0.106 0.099 -0.060 0.063 -0.079 0.054 -0.075 0.066 -0.074 0.060 -0.038 0.044 -0.071 0.051 -0.031 0.050 -0.092 0.047

PAC Q-Stat Prob -0.021 0.028 -0.153 0.247 -0.151 0.002 -0.022 0.082 -0.214 -0.036 -0.074 0.059 0.006 0.038 -0.103 0.032 -0.020 -0.023 -0.031 -0.020 0.024 -0.006 0.024 -0.056 -0.017 -0.001 -0.014 -0.009 0.022 -0.028 -0.006 0.010 -0.007 -0.008 -0.055 0.013

0.0580 0.1603 3.1968 11.135 13.884 13.969 15.215 19.197 27.828 27.862 30.187 34.228 35.645 36.833 40.036 42.201 43.849 44.747 46.413 47.876 48.425 49.022 49.974 50.433 51.318 51.999 52.874 53.452 53.682 53.997 54.835 55.279 55.438 55.867 57.335 57.729

0.810 0.923 0.362 0.025 0.016 0.030 0.033 0.014 0.001 0.002 0.001 0.001 0.001 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.002 0.002 0.003 0.004 0.005 0.005 0.006 0.009 0.010 0.010 0.012

Dari gambar kolleogram diatas dapat kita lihat, dengan jumlah lags yang digunakan 36 terlihat ACF dan PACF signifkan, yang ditandai dengan nilai p-value dari probabilistic statistic ha nilai residual dari model b dalam residual dari model 3. Dengan demikian dapat disimpulkan model yang digunakan merupakan model yang sesuai untuk menggambarkan sifat sifat data NORMALITAS DATA DENGAN KERNEL DENSITY GRAPHS

Salah satu asumsi yang sering digunakan didalam analisis runtun waktu adalah adanya asumsi data mengikuti distribusi normal. Dalam melakukan pengujian kenormalan dari data maka dapat digunakan metode atau pendekatan grafik dan pendekatan inferensi statistika dengan uji hipotesis. Pada langkah awal untuk menuntukan suatu model distribusi peluang yang mungkin cocok untuk data dapat digunakan pendekatan ukuran numeric seperti rata rata, median, skewnes, kurtosis dan lainnya, atau dengan menggunakan pendekatan grafis.

Beberapa literature diketahui terdapat sifat penting yang sering dimiliki oleh data runtun waktu (Engle and Nelson : 1994) yakni bahwa data terdistribusi gausiann atau normal yakni memiliki kecenderungan lebih besar untuk terjadinya kejadian ekstrem dibanding yang dapat dimodelkan oleh distribusi Gaussian, umumnya ditandai dengan kurtosis positif yang biasa disebut dengan keadaan distibusi yang bersifat leptokurtic. Yang kedua adanya volatility clustering yakni terjadinya variabilitas data yang relative tinggi. Kita lihat bahwa data menyebar jauh dari garis diagonal, maka model pada data tidak memenuhi asumsi normalitas. 49

INCORPORATING SEASONAL AR Ada berbagai macam model dari analisis runtun waktu salah satunya adalah Incorporating Seasonal AR. Model ini merupakan gabungan dari model MA dan SAR serta SMA. Sebenarnya ada beberapa tahap dalam memprediksi pemodelan data runtun waktu ini. Yang pertama melakukan Identiifkasi atas model, maksudnya merupakan bentuk dari model tentative berupa model AR, MA atau gabungan dari beberapa penjabaran model tersebut. Yang kedua melakukan langkah estimasi, yaitu dengan menghitung nilai awal parameter estimasi dari model yang digunakan. Biasanya menggunakan rata rata dari data stationer sebagai estimasi untuk stationer. Yang ketiga melakukan langkah diagnose checking atas model yang digunakan. Biasanya beberapa uji yang sering dilakukan untuk proses ini seperti uji residual dan uji signifikan serta banyak lagi. Yang terakhir melakukan langkah prediksi atas model yang dihasilkan. Sebagaimana yang disebutkan diatas, maka model Incorporating Seasonal AR ini merupakan penggabungan dari beberapa model analisa data runtun waktu yang ada. Berikut hasil tampilan model tersebut dengan sofwatre berbantuan statistic.

Dependent Variable: PDB Method: Least Squares Date: 07/10/13 Time: 18:17 Sample (adjusted): 14 124 Included observations: 111 after adjustments Convergence not achieved after 500 iterations Backcast: ? 0 Variable C AR(1) SAR(12) MA(1) SMA(12) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots

Inverted MA Roots

Coefficie nt 7767195. 1.000175 0.838052 0.097157 0.910847 0.983126 0.982490 3800.362 1.53E+09 1069.901 1.991625

Std. Error

t-Statistic

Prob.

2.45E+09 0.054252 0.063274 0.103274

-0.003167 18.43562 13.24473 0.940768

0.9975 0.0000 0.0000 0.3490

0.033651

-27.06723

0.0000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion

97616.94 28719.60 19.36758 19.48963

F-statistic Prob(F-statistic)

1544.006 0.000000

1.00 .99 .85+.49i .49+.85i .49-.85i -.00-.99i -.49-.85i -.49+.85i -.85+.49i -.99 Estimated AR process is nonstationary .99 .86+.50i .86-.50i .50-.86i .00+.99i -.00-.99i -.50+.86i -.50-.86i -.86+.50i -.99

50

.85-.49i -.00+.99i -.85-.49i

.50+.86i -.10 -.86-.50i

Terlihat dari hasil output statistic yag dihasilkan nilai statndar error sebesar 3800.362 dengan jumlah sample sebanyak 14 124. Berdasarkan analisis varians nilai sum of square adalah 1.53E+09 dan AIC serta SIC nya masing masing adalah sebesar 19.36758 dan 19.48963. Nilai adjusted r squared nya sangat tinggi, begitu juga dengan nilai F statistiknya, sedangkan untuk uji durbin watsonya cukup baik, sehingga kita tidak bisa mengatakan bahwa pada data dan persamaan yang kita buat, terdapat semacam regresi semu.







KESIMPULAN Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pada data peramalan PDB di Indonesia data yang dilakukan penelitian bersifat tidak stationer, namun dilakukan pengujian dengan menggunakan korrelogram dengan lags 36, terlihat pada data PDB di Indonesia sangat signifikan, sehingga data yang ada bersifat tidak normal. Ini merupakan salah satu dari beberapa kesimpulan yang dapat disimpulkan, bahwa pada data yang dilakukan penelitian, terjadi suatu regresi yang baik, kita tidak dapat menyimpulkan atau disimpulkan bahwa pada penelitian ini terjadi suatu regresi semu atau biasa disebut sporious regression, dengan menggunakan model Incorporating seasonal AR.









DAFTAR PUSTAKA  BANERJEE, A., J. DOLADO, D.F. HENDRY and G. SMITH (1986) ―Exploring Equilibrium Relationships in Econometrics Through Static Models‖, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 48, 253-77.  BLANGIEWICZ, A. and W.W. CHAREMZA (1990) ―Cointegration in Small Samples‖, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 303-15.  BLOUGH, S.R. (1988) ―On the impossibility of Testing for Unit Roots and Cointegration in Finite Samples‖, Working Paper, No. 211, Department of Economics, John Hopkins University.  CHAREMZA, W.W. and D.F. DEADMAN (1992), New Directions in Econometric Practice, Edward Elgar, England.







CUTHBERTSON, K., S.G. HALL and M.P. TAYLOR (1992) Applied Econometric Techniques, Philip Allan, New York. ENGLE, R.F. and C.W.J. GRANGER (1987) ―Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing‖, Econometrica, 55, 25176. ENGLE, R.F. and B.S. YOO (1991) ―Cointegrated Economic Time Series: An Overview with New Results‖ in R.F. Engle and C.W.J. Granger (eds.), Longrun Economic Relationships: Readings in Cointegration, Oxford University Press, New York. GRANGER, C.W.J. (1981) ―Some Properties of Time Series Data and Their Use in Econometric Model Specification‖, Journal of Econometrics, 16, 121-30. GRANGER, C.W.J. (1986) ―Developments in the Study of Cointegrated Economic Variables‖, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 48, (3), 213-28. INDER, B. (1993) ―Estimating Longrun Relationships in Economics‖, Journal of Econometrics, 57, (1-3), 5368. JOHANSEN, S. (1988) ―Statistical Analysis of Cointegration Vectors‖, Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231-4. JOHANSEN, S. (1991) ―Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models‖, Econometrica, 55, 1551-80. JOHANSEN, S. and K. JUSELIUS (1990) ―Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration: with Application to the Demand for Money‖, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 169210. MADDALA, G.S. (1992) Introduction

to Econometrics, 2nd Ed., Macmillan. 

51

MUSCATELLI, V.A. and S. HURN (1992) ―Cointegration and Dynamic Time Series Models‖, Journal of Economic Surveys, 6, 1-43.















PARK, J.Y. and P.C.B. PHILLIPS (1988) ―Statistical Inference in Regressions with Integrated Processes: Part I‖, Econometric Theory, 4, 46897. PERMAN, R. (1991) ―Cointegration: An Introduction to the Literature‖, Journal of Economic Studies, 18, (3), 3-30. PHILLIPS, P.C.B. and B.E. HANSEN (1990) ―Statistical Inference in Instrumental Variables Regression with I(1) Processes‖, Review of Economic Studies, 57, 99-125. PHILLIPS, P.C.B. and M. LORETAN (1991) ―Estimating Long-run Economic Equilibria‖, Review of Economic Studies, 58, 407-36. SAIKKONEN, P. (1991) ―Asymptotically Efficient Estimation of Cointegration Regressions‖, Econometric Theory, 7, 1-21. STOCK, J.H. (1987) ―Asymptotic Properties of Least Squares Estimators of Cointegrating Vectors‖, Econometrica, 56, 1035-56. UTKULU, U. (1994), ―Cointegration Analysis: Introductory Survey with Applications to Turkey‖, in M. Güneş, Ş. Üçdoğruk and M.V. Pazarlıoğlu (eds.), I. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Bildirileri, 1112 Kasım 1993 (Papers at the I. National Symposium of Econometrics and Statistics), 303-24, İzmir.

Winarno, Wing Wahyu, (2007), Analisis Ekonometrika dan Statistika Dengan Eviews, Cetakan Pertama, YKPN Jogja. Rosadi, Dedi, Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan Dengan Eviews, Edisi Pertama, Penerbit Andi Offset Yogyakarta.

52

Armanto Witjaksono1 Mega Silvia2

Analisis Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Audit Delay Pada Perusahaan Consumer Goods Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2013 1,2

Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Komunikasi, Universitas Bina Nusantara Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 11480 [email protected] [email protected]

ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh umur perusahaan, total asset, solvabilitas, profitabilitas, ukuran KAP, dan kapitalisasi pasar terhadap audit delay, baik secara simultan maupun secara parsial pada perusahaan consumer good yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode 2010-2013. Pemilihan sampel pada penelitian menggunakan metode purposive sampling. Sampel diperoleh dari 37 perusahaan consumer goods yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan pengamatan selama 4 tahun, sehingga sampel yang terpilih sebanyak 108 sampel. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif, uji asumsi klasik, dan uji regresi berganda. Pengujian secara simultan menyimpulkan bahwa semua variabel bebas secara bersama-sama mempengaruhi variabel terikat. Sedangkan pengujian secara parsial memperlihatkan bahwa hanya ada 1 dari 6 variabel bebas yang berpengaruh terhadap auditdelay, yakni faktor solvabilitas. Kata kunci: audit delay, umur perusahaan, total asset, solvabilitas, profitabilitas, ukuran KAP, dan kapitalisasi pasar. ABSTRACT The purpose of this research is to determine the effect of firm age, total assets, solvability, profitability, public accountant firm size, and themarketcapitalization ofaudit delay,both simultaneously andpartiallylisted on consumer goodscompaniesinIndonesia Stock Exchange2010-2013. This research sample was selected using purposive sampling method. The sample was taken from thirty-seven listed consumer goods companies inIndonesia Stock Exchangewithover4yearsof observation, so thatthe selected sampleas many asone hundredeightsamples. Analysis methods, which were used, are descriptive analysis, the assumptions of classical test, and multiple linear regression. classicalassumption testconsistsofnormality test,heteroscedasticity, multicollinearitytestandautocorrelation test. Simultaneous significance tests concluded that all independent variablestogether influences the dependent variable. While parameter significance tests results there was 1 of 6 factors that influence audit delay,which solvability. Keywords: audit delay, firm age, total assets, solvability, profitability, public accountant firm size, and themarketcapitalization.

53

PENDAHULUAN

Pasar modal di Indonesia mengalami perkembangan yang sangat pesat yang dapat dilihat dari banyaknya perusahaan yang go public. Salah satu perusahaan yang go public adalah perusahaan Consumer Goods. Consumer Goods merupakan barang akhir atau finish goods yang dibutuhkan dan dikonsumsi sehari-hari oleh setiap orang. Perusahaan Consumer Goods memiliki potensi pasar yang besar karena didukung oleh jumlah konsumen yang besar. Salah satu pendukung perusahaan go public dapat dilihat dari laporan keuangannya, sehingga laporan keuangan dari perusahaan Consumer Goods ini menjadi perhatian bagi pengguna laporan keuangan terutama pihak investor. Perusahaan Consumer Goods dapat memberikan peluang yang besar bagi investor untuk berinvestasi. Hal ini dikarenakan semua barang-barang yang diproduksi sangat dibutuhkan oleh masyarakat umum. Oleh karena itu laporan keuangannya menjadi perhatian. Seiring berkembangnya pasar modal di Indonesia, pentingnya laporan keuangan juga memberikan dampak meningkatnya permintaan audit laporan keuangan. Setiap perusahaan yang go public diwajibkan untuk menyampaikan laporan keuangan yang disusun sesuai dengan standar akuntansi keuangan dan telah diaudit oleh akuntan publik yang terdaftar di Badan Pengawasan Pasar Modal. Oleh karena itu auditor memiliki tanggung jawab untuk menyelesaikan audit laporan keuangan sesuai dengan waktu yang ditentukan. Berdasarkan Peraturan Bapepam Nomor X.K.2, Lampiran Keputusan Ketua Bapepam Nomor KEP36/PMK/2003 Tentang Kewajiban Penyampaian Laporan Keuangan Berkala, “Bapepam mewajibkan setiap perusahaan publik yang terdaftar di Pasar Modal wajib menyampaikan laporan keuangan tahunan yang disertai dengan laporan audit independen kepada Bapepam selambat-lambatnya pada akhir bulan ketiga (90 hari) setelah tanggal laporan keuangan tahunan. Dengan demikian, perkembangan pengauditan perusahaan go public menjadi tidak mudah karena adanya tuntutan ketepatan waktu dalam menyajikan laporan keuangan auditor sedangkan pada sisi lain proses pengauditan merupakan proses yang membutuhkan waktu.

54

Tertundanya penyampaian pelaporan atas laporan keuangan dapat dipengaruhi oleh jangka waktu pelaporan audit (audit delay). Audit delay adalah lamanya waktu penyelesaian audit yang diukur dari tanggal penutupan tahun buku hingga tanggal diselesaikan laporan audit independen (Halim: 2000). Berdasarkan pemaparan di atas, penelitian ini dilakukan dengan maksud untuk mengkaji lebih jauh mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan pelaporan keuangan. Adapun faktor-faktor yang akan diuji dalam penelitian kali ini adalah total asset, solvabilitas, profitabilitas, ukuran KAP, umur perusahaan, dan kapitalisasi pasar. Penelitian ini merupakan kelanjutan dari penelitian yang telah dilakukan oleh Dewi Lestari (2010) yang meneliti tentang Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Audit Delay (studi empiris pada perusahaan Consumers Goods yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia) tahun 2004-2008 dengan menggunakan lima variabel yang diteliti yaitu: ukuran perusahaan, profitabilitas, solvabilitas, kualitas auditor, dan opini auditor. Perbedaan penelitian terdahulu dengan penelitian ini yaitu dengan mengubah tahun penelitian yaitu menjadi tahun 2010-2013 serta adanya penambahan faktor-faktor yang mempengaruhi audit delay yaitu umur perusahaan dan kapitalisasi pasar. Umur perusahaan dapat dilihat dari tahun perusahaan berdiri sampai tahun dilakukannya penelitian ini. Sedangkan kapitalisasi pasar adalah nilai sebuah perusahaan berdasarkan perhitungan harga pasar saham dikalikan dengan jumlah saham yang beredar. Jadi, semakin mahal harga saham suatu perusahaan di pasar dan semakin banyak jumlah sahamnya yang beredar di pasar akan membuat kapitalisasi pasar perusahaan itu semakin besar. IDENTIFIASI MASALAH PENELITIAN Berdasarkan peraturan Bapepam tentang kewajiban penyampaian laporan keuangan berkala, yang mengharuskan auditor menyelesaikan laporan audit selambat-lambatnya 90 hari setelah diterbitkannya laporan keuangan tahunan. Maka peneliti mencoba menguji faktorfaktor apa saja yang mempengaruhi lamanya waktu penyelesaian audit yang diukur dari tanggal penutupan tahun buku hingga tanggal diselesaikan laporan audit independen (audit delay).

Formulasi masalah dalam penelitian ini

adalah: 1. Apakah umur perusahaan berpengaruh terhadap audit delay pada perusahaan Consumer Goods di BEI? 2. Apakah total asset berpengaruh terhadap audit delay pada perusahaan Consumer Goods di BEI? 3. Apakah solvabilitas berpengaruh terhadap audit delay pada perusahaan Consumer Goods di BEI? 4. Apakah profitabilitas berpengaruh terhadap audit delay pada perusahaan Consumer Goods di BEI? 5. Apakah ukuran KAP berpengaruh terhadap audit delay pada perusahaan Consumer Goods di BEI? 6. Apakah kapitalisasi pasar berpengaruh terhadap audit delay pada perusahaan Consumer Goods di BEI? METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan data sekunder , data sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh penulis secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh dan dicatat melalui pihak lain), yaitu berupa laporan keuangan perusahaan-perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Laporan keuangan yang digunakan adalah laporan keuangan tahun 20102013 dan telah diaudit oleh auditor independen. Penelitian ini kemudian menentukan sampel dengan menggunakan teknik purposive sampling/ judgement sampling dimana sampel yang ada dipilih menggunakan kriteria-kriteria tertentu untuk mencapai hasil penelitian yang diinginkan. Adapun kriteria-kriteria yang di pilih adalah sebagai berikut: 1. Perusahaan tersebut masuk dalam kategori perusahaan Consumer Goods. 2. Perusahaan yang menerbitkan laporan keuangan audit setiap tahun secara berkala selama tahun 2010-2013. 3. Melaporkan jumlah saham beredar setiap tahun secara berkala selama tahun 20102013 Berdasarkan penentuan sampel diatas, didapatkan 27 perusahaan yang memenuhi criteria untuk dijadikan sampel.

55

Dalam penelitian ini menggunakan bantuan program statistik SPSS 20 dengan menggunakan dua metode antara lain: 1. Analisis Statistik Deskriptif 2. Regresi Linear Berganda a. Pengujian kelayakan model regresi b. Pengujian koefisien determinasi c. Pengujian hipotesis Model regresi yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 𝑌 =∝ +𝑏1𝑋1 + 𝑏2𝑋2 + 𝑏3𝑋3 + 𝑏4𝑋4 + 𝑏5𝑋5 + 𝑏6𝑋6 + ℮ Dimana : Y = audit delay 𝛼 = konstanta X1 = umur perusahaan X2 = total asset X3 = solvabilitas X4 = profitabilitas X5 = ukuran KAP X6 = kapitalisasi pasar ℮ = kesalahan pengganggu b1-6 = koefisien regresi HASIL DAN BAHASAN Statistik Deskriptif Uji statistik deskriptif dilakukan untuk memberikan gambaran akan suatu data yang dilihat dari nilai minimum (nilai terendah), nilai maksimum (nilai tertinggi), mean (nilai rata-rata), dan simpangan baku (standard deviation) atas variabel independen. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu audit delay sebagai variabel dependent dan variabel independen berskala rasio, yakni total asset, umur perusahaan, kapitalisasi pasar, solvabilitas, profitabilitas. Berikut hasil dari uji statistik deskriptif dari setiap variable rasio:

AUDIT DELAY UMUR PERUSAHAAN TOTAL ASSET SOLVABILITAS PROFITABILITAS UKURAN KAP KAPITALISASI PASAR Valid N (listwise)

N 108

Minimum 37

Maximum 102

Mean 72.82

Std. Deviation 12.912

108

1

80

36.53

13.708

108 108 108 108

85942 .09 -.11 0

78092789 .99 .42 1

7195406.41 .4088 .1111 .52

13924537.686 .19559 .11072 .502

108

24840

273499200

24211282.98

52236252.361

108

Berdasarkan data yang diolah, penelitian diatas menunjukkan N atau jumlah sampel sebanyak 108 perusahaan. Didapatkan nilai audit delay adalah antara 37 hari sampai 102 hari. Ratarata audit delay adalah 72.82 dengan standar deviasi 12,912 hari. Tampak bahwa rata-rata audit delay perusahaan sampel masih di bawah 90 hari kalender yang merupakan batas yang ditetapkan oleh BAPEPAM dalam penyampaian laporan keuangan atau tanggal 31 Maret pada tiap tahunnya. Terlihat juga bahwa terdapat perusahaan yang terlambat karena mempunyai audit delay di atas 90 hari. Audit delay tercepat 37 hari dialami pada tahun 2012 oleh PT Nippon Indosari Corpindo sedangkan audit delay terlama 102 hari dialami pada tahun 2011 oleh PT Merck Sharp Dohme Pharma. Berdasarkan data yang diperoleh rata-rata umur perusahaan Consumer Goods adalah 36.53 tahun dengan standar deviasi 13.708. Perusahaan yang paling baru adalah PT Indofood CBP Sukses Makmur yaitu berdiri 1 tahun, sedangkan umur perusahaan terlama adalah PT Unilever Indonesia. Total asset mempunyai rentang nilai antara Rp86 milliar sampai dengan Rp78 trillyun dengan rata-rata sebesar Rp7 trillyun dan standar deviasi sebesar 14 Trillyun. Tampak bahwa terdapat fluktuasi yang relatif tinggi dalam hal ukuran perusahaan pada perusahaan sampel yang diukur dengan total aktiva perusahaan.Total asset minimum dimiliki oleh PT Kedaung Indah Can pada tahun 2010, sementara total asset maksimum dimiliki oleh PT Indofood Sukses Makmur pada tahun 2013. Solvabilitas perusahaan Consumer Goods yang terdaftar di BEI tahun 2010–2013 memiliki rata-rata 0.41 dengan standar deviasi 0.20. Rentang angka solvabilitas adalah 0.9 dengan nilai maksimal 0.99 dan nilai minimal 0.09. 56

Tampak bahwa pada umumnya perusahaan mempunyai hutang jangka panjang sebesar 41 % dibandingkan total aktiva perusahaan, bahkan ada yang mempunyai kewajiban jangka panjang sampai dengan 99% dibandingkan total aktiva perusahaan.Rasio solvabilitas terendah dimiliki oleh PT Mandom Indonesia pada tahun 2010, sementara rasio tertinggi ada pada PT Merck Sharp Dohme Pharma tahun 2013. Profitabilitas perusahaan Consumer Goods yang terdaftar di BEI tahun 2010– 2013 memiliki rata-rata 0.11 dengan standar deviasi 0.11. Hal ini berarti kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba rendah. Bahkan terdapat perusahaan yang memiliki profitabilitas bernilai minus dengan nilai minimal yaitu sebesar -0.11, hal ini berarti bahwa perusahaan tidak memiliki kemampuan menghasilkan laba pada periode tersebut. Sedangkan nilai maksimalnya sebesar 0.42. Ukuran perusahaan dapat dilihat dari jumlah kapitalisasi pasar yang dimiliki oleh perusahaan. Kapitalisasi pasar pada perusahaan Consumer Goods memiliki nilai rata-rata sebesar 24 trillyundengan standar deviasi 52 trillyun. Kapitalisasi pasar memiliki nilai maksimum sebesar 273 trillyun dan nilai minimum 25 milliar. Sedangkan untuk variable Ukuran Kantor Akuntan Publik (KAP) dibedakan kategori The Big Four dan non The Big Four. Berdasarkan data yang diperoleh ternyata Kantor Akuntan Publik yang masuk The Big Four terdapat 51.9% atau sebanyak 56 perusahaan, sedangkan yang tidak masuk dalam The Big four ada 48.1% atau sebanyak 52 perusahaan. hal ini menandakan bahwa KAP di BEI untuk perusahaan Consumer Goods adalah sebagian besar masuk kategori Kantor Akuntan Publik The Big Four.

Tabel 2 diatas menunjukkan bahwa ratarata audit delay untuk perusahaan yang menggunakan jasa auditor yang berafiliasi dengan Big Four (1) adalah sebesar 71.79 hari dan yang tidak berafiliasi (0) adalah sebesar 73.94 hari. Dengan demikian perusahaan yang menggunakan jasa auditor yang berafiliasi dengan Big Four mempunyai rata-rata audit delay lebih pendek.

Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah residu pada model regresi bersifat heterogen atau homogen. Apabila bersifat heterogen, akan menyebabkan model regresi tidak mampu meramalkan dengan akurat, karena memiliki residu yang tidak teratur. Pada penelitian ini untuk mengatahui ada atau tidaknya problem heteroskedastisitas digunakan scatter plot. Kriterinya adalah apabila titik-titik pada scatter plot atau diagram pencar tidak membentuk pola tertentu, maka dapat dinyatakan bahwa model regresi tidak terkendala heteroskedastisitas.

Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas Uji normalisasi ini dilakukan dengan tujuan untuk dapat mengetahui bahwa data yang ada terdistribusi normal. Hasil uji normalitas untuk seluruh variabel ditunjukkan pada table di bawah ini: Gambar 1 Uji Heteroskedastisitas Tabel 3 One Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 108 Mean 0E-7 Normal Std. Parametersa,b 11.84603984 Deviation Absolute .075 Most Extreme Positive .065 Differences Negative -.075 Kolmogorov-Smirnov Z .776 Asymp. Sig. (2-tailed) .583 Tabel 3 di atas menunjukkan bahwa tingkat signifikansi adalah sebesar 0,583 yang berada di atas 0,05. Dengan demikian nilai residual terdistribusi secara normal sehingga model penelitian dinyatakan telah memenuhi asumsi normalitas.

57

Berdasarkan Grafik scatterplot di atas dapat dilihat bahwa tidak terdapat pola tertentu pada grafik. Titik pada grafik relatif menyebar secara merata yang artinya tidak ada gangguan heteroskedastisitas pada model dalam penelitian ini. Uji Multikolonieritas Pengujian multikolonieritas dilakukan untuk membuktikan apakah variabel bebas pada penelitian ini dapat diasumsikan tidak saling berintervensi ketika dibuat pemodelan dengan variabel terikat. Uji multikolonieritas dilakukan dengan menggunakan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Model dinyatakan terbebas dari gangguan multikolonieritas jika mempunyai nilai VIF di bawah 10 atau tolerance di atas 0,10. Berikut adalah hasil uji multikolonieritas dalam penelitian ini:

Tabel 4 Uji Multikolonieritas Variabel UMUR PERUSAHAAN TOTAL ASSET SOLVABILITAS PROFITABILITAS UKURAN KAP KAPITALISASI PASAR

Collinearity Statistics Tolerance VIF .673 1.487 .502 1.992 .697 1.436 .308 3.243 .683 1.464 .257 3.888

Tabel 4 di atas menggambarkan semua nilai VIF di bawah 10 atau nilai tolerance di atas 0,1. Berarti tidak terdapat gejala multikolonieritas pada model dalam penelitian ini. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan mengetahui apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t–1 (sebelumnya).Masalah autokorelasi biasanya terjadi ketika penelitian memiliki data yang terkait dengan unsur waktu (times series). Data pada penelitian ini memiliki unsur waktu karena didapatkan antara tahun 2010 – 2013, sehingga perlu mengetahui apakah model regresi akan terganggu oleh autokorelasi atau tidak. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, dilakukan pengujian Durbin-Watson (dw). Kriteria yang digunakan adalah apabila harga Dw diantara Du sampai dengan (4 – du). Dimana dalam pengambilan keputusan ada atau tidak nya autokorelasi dapat dilihat dari: Tabel 5 Kriteria Pengambilan Keputusan Hopotesis Nol Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif

Keputusan Tolak

Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif

Tidak ditolak

Jika 0 < d < dl

No Decision dl ≤ d ≤ du

Tolak

4 – dl < d < 4

No Decision 4 – du ≤ d ≤ 4 - dl Du < d < 4 du

58

Hipotesis dalam pengujian autokorelasi dilakukan sebagai berikut : H0 : tidak ada autokorelasi Ha : ada autokorelasi Tabel 6 Uji Autokorelasi Model

Durbin-Watson

1

1.867 Berdasarkan data pada tabel 6 pada signifikansi 5%, dengan jumlah sampel 108 dan jumlah variabel independen 6 (k = 6) maka tabel Durbin Watson akan memberikan nilai du = 1.8049. Oleh karena nilai dw (1.867) lebih besar dari batas atas (du) 1.8049 dan kurang dari 4-du (4 – 1.8049 = 2.1951), dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi. Dengan terpenuhinya uji asumsi klasik seperti yang telah dipaparkan di atas, maka analisis regresi linear berganda layak dipergunakan dalam model penelitian karena persyaratan statistik terpenuhi. Uji Hipotesis Uji Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinsi digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel-variabel dependen. Nilai koefisien adalah antara nol sampai dengan satu dan ditunjukkan dengan nilai adjusted R2. Berdasarkan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi (R2) diperoleh hanya sebesar 0.108 atau 10.8 %. Hal ini menunjukkan bahwa 10.8% audit delay dipengaruhi oleh variabel kapitalisasi pasar, solvabilitas, ukuran KAP, umur perusahaan, total asset, dan profitabilitas. Sedangkan sisanya sebesar 89.2% dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 7 di bawah ini.

Uji Regresi Secara Simultan (Uji F) Uji bersama-sama (simultan) dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas (X1-6) secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan atau tidak terhadap variabel terikat (Y). H0 diterima apabila signifikan F > 0,05 dan nilai F-hitung > F-tabel. H0 ditolak apabila signifikan F < 0,05 dan nilai Fhitung < F-tabel. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi F lebih kecil dari alpha 5% maka H0 ditolak dan Ha diterima. Dapat disimpulkan bahwa variabel bebas (independent variable) dalam model mempengaruhi variabel terikat (dependent variable). Demikian pula sebaliknya apabila signifikansi F lebih besar dari alpha 5% maka H1 ditolak dan H0 diterima. Artinya bahwa variabel bebas dalam model secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel terikat. Hipotesis untuk uji F adalah sebagai berikut: H06 : Tidak ada hubungan yang signifikan antaraumur perusahaan, total asset, solvabilitas, profitabilitas, ukuran KAP, kapitalisasi pasar terhadap audit delay secara simultan. Ha6 : Ada hubungan yang signifikan antara umur perusahaan, total asset, solvabilitas, profitabilitas, ukuran KAP, kapitalisasi pasar terhadap audit delay secara simultan.

Uji Regresi Secara Parsial (Uji T) Uji statistik T merupakan pengujian yang digunakan untuk melihat pengaruh variabelvariabel bebas secara parsial terhadap variabel terikatnya. H0 diterima apabila signifikan t > 0,05 atau t hitung < t tabel H0 ditolak apabila signifikan t < 0,05 atau t hitung > t tabel Jika signifikan t lebih besar dari alpha 5% maka H0 diterima dan H1 ditolak, dapat disimpulkan bahwa variabel bebas (independent variable) dalam model secara parsial tidak mempengaruhi variabel terikat (dependent variable). Demikian pula sebaliknya apabila signifikansi t hitung lebih kecil dari alpha 5% maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya bahwa secara parsial variabel bebas dalam model mempengaruhi variabel terikat. Berikut ini adalah Hipotesis untuk uji t sesuai permasalahan yang diteliti: H01 : Tidak ada pengaruh yang signifikan antara umur perusahaan terhadap audit delay secara parsial. Ha1 : Ada pengaruh yang signifikan antara umur perusahaan terhadap audit delay secara parsial. H02 : Tidak ada pengaruh yang signifikan antara total asset terhadap audit delay secara parsial. Ha2 : Ada pengaruh yang signifikan antara total asset terhadap audit delay secara parsial. H03 : Tidak ada pengaruh yang signifikan antara Tabel 8 Uji Statistik F solvabilitas hadap audit delay secara parsial. ANOVAa Ha3 : Ada pengaruh yang signifikan Model Sum of Df Mean F Sig. antarasolvabilitasterhadap audit delay secara parsial Squares Square b Regression 2824.491 6 470.748 3.167 .007 H04 : Tidak ada pengaruh yang signifikan antara profitabilitas terhadap audit delay secara parsial. 1 Residual 15015.167 101 148.665 Ha4 : Ada pengaruh yang signifikan antara Total 17839.657 107 profitabilitas terhadap audit delay secara parsial. b. Predictors: (Constant), KAPITALISASI H05 : Tidak ada pengaruh yang signifikan antara PASAR, SOLVABILITAS, UKURAN KAP, ukuran KAP terhadap audit delay secara parsial. UMUR PERUSAHAAN, TOTAL ASSET, Ha5 : Ada pengaruh yang signifikan antara PROFITABILITAS ukuran KAP terhadap audit delay secara parsial. a. Dependent Variable: AUDIT DELAY H06 : Tidak ada pengaruh yang signifikan antara Tampak bahwa nilai F hitung pada model kapitalisasi pasar terhadap audit delay secara penelitian sebesar 3.167 dengan taraf signifikansi parsial. 0,007. Nilai f-hitung lebih besar dari pada f-tabel Ha6 : Ada pengaruh yang signifikan antara sebesar 2.19 (f-hitung>f-tabel) dan nilai kapitalisasi pasar terhadap audit delay secara signifikansi berada di bawah 0,05 yang parsial. menunjukkan bahwa variabel bebas secara serempak mempunyai pengaruh signifikan terhadap audit delay.

59

Model 1

Tabel 9 Uji Statistik T Coefficientsa T Sig.

(Constant) 12.47 UMUR PERUSAHAAN 1.103 TOTAL ASSET 0.63 SOLVABILITAS 2.226 PROFITABILITAS -0.63 UKURAN KAP -1.618 KAPITALISASI PASAR 1.073 a. Dependent Variable: AUDIT DELAY

0 0.273 0.53 0.028 0.53 0.109 0.286

Berdasarkan output diatas, pengujian hipotesis dalam penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut: Pengaruh Umur Perusahaan Terhadap Audit Delay Variable umur perusahaan sebesar 1.103 dengan nilai signifikan 0.273. Nilai t-hitung yang sebesar 1.103 lebih kecil dari pada nilai t-tabel 1.986 (t-hitung < t-tabel). Dan nilai signifikansi sebesar 0.273 lebih besar dari pada nilai α sebesar 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak. Yang berarti bahwa secara parsial umur perusahaan tidak berpengaruh terhadap audit delay. Semakin tua umur perusahaan, maka investor akan menilai bahwa perusahaan tersebut semakin efisien sehingga semua informasi yang relevan dapat tersedia tepat waktu. Sehingga semakin lama umur perusahaan, maka audit delay yang terjadi akan semakin kecil. Hal ini disebabkan oleh perusahaan yang memiliki umur lebih lama dinilai lebih mampu dan terampil dalam mengumpulkan, memproses, dan menghasilkan informasi pada saat diperlukan karena telah memiliki pengalaman yang cukup banyak dalam hal tersebut. Berbeda dengan pemaparan diatas hasil pengujian ini didapatkan bahwa umur perusahaan tidak berpengaruh terhadap audit delay sebagaimana yang dijelaskan pada teori. dimana dapat dilihat perusahaan yang memiliki umur lebih kecil bahkan memiliki audit delay yang lebih pendek dibandingkan dengan perusahaan yang beroperasi lebih lama, hal ini sesuai dengan hasil penelitian umur perusahaan berpengaruh secara positif terhadapt audit delay. Berdasarkan hasil penelitian ini didapatkan bahwa perusahaan yang telah beroperasi lama tidak menjamin penyelesaian audit akan semakin cepat karena perusahaan yang lebih besar memiliki kompleksitas laporan keuangan yang lebih besar. 60

Tidak berpengaruhnya umur perusahaan terhadap audit delay juga dapat disebabkan karena manajemen yang kurang baik, walaupun perusahaan terhitung tua tidak menjamin manajemen juga semakin professional karena pasti sewaktu-waktu pernah terjadi pergantian manajemen yang skill dan kemampuannya berbeda-beda. Pengaruh Total Asset Terhadap Audit Delay Variabel total asset sebesar 0.630 dengan nilai signifikan 0.530. Nilai t-hitung yang sebesar 0.630 lebih kecil dari pada nilai t-tabel 1.986 (thitung < ttabel). Dan nilai signifikansi sebesar 0.530 lebih besar dari pada nilai α sebesar 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak. Yang berarti bahwa secara parsial total asset tidak berpengaruh terhadap audit delay. Ansah (2000) menjelaskan bahwa perusahaan berskala besar memiliki sumber daya dan staf akuntan yang lebih banyak dan memiliki sistem informasi akuntansi yang lebih canggih daripada perusahaan dengan skala kecil. Selain itu, kecenderungan yang terjadi adalah semakin besar ukuran suatu usaha maka struktur pengendalian internalnya juga semakin baik sehingga akan mengurangi kesalahan dalam penyajian laporan keuangan. Tetapi hasil penelitian ini menunjukkan antara total asset dan keterlambatan waktu penyampaian laporan keuangan memiliki pengaruh positif yang tidak signifikan. Dengan demikian, perusahaan yang memiliki total asset yang besar akan memerlukan waktu yang lebih panjang dalam audit delay. Dikarenakan semakin besar ukuran suatu perusahaan, maka semakin banyak juga informasi yang terkandung di dalam perusahaan tersebut. . Informasi yang banyak tersebut akan mengakibatkan semakin luas pada lingkup auditnya, sehingga waktu yang dibutuhkan auditor untuk penyelesaian audit laporan keuangan tahunan atau audit delay lebih lama. Tetapi dalam penelitian ini seberapapun total asset yang dimiliki perusahaan tidak berpengaruh terhadap audit delay karena diperkirakan sampel yang dipakai merupakan perusahaan terdaftar di BEI yang diawasi investor, pengawas permodalan, dan pemerintah. Sehingga, perusahaan dengan aset besar maupun kecil mempunyai kemungkinan yang sama dalam menghadapi tekanan atas penyampaian laporan keuangan.

Kemungkinan kedua, auditor menganggap bahwa dalam proses pengauditan berapapun jumlah aset yang dimiliki tiap-tiap perusahaan akan diperiksa dengan cara yang sama, sesuai dengan prosedur dalam standar profesional akuntan publik. Serta hal lain yang dapat menjadi penyebab tidak berpengaruhnya total asset terhadap audit delay karena penilaian ukuran perusahaan menggunakan total assets dinilai lebih stabil dibandingkan jika menggunakan market value dan tingkat penjualan, sehingga ukuran perusahaan yang dinilai dari total asset tidak mempengaruhi lamanya audit delay.

Pengaruh Solvabilitas Terhadap Audit Delay Variabel solvabilitas sebesar 2.226 dengan nilai signifikan 0.028. Nilai t-hitung yang sebesar 2.226 lebih besar dari pada nilai t-tabel 1.986 (thitung > ttabel). Dan nilai signifikansi sebesar 0.028 lebih kecil dari pada nilai α sebesar 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima. Yang berarti bahwa secara parsial solvabilitas berpengaruh terhadap audit delay. Weston dan Copeland (1995) dalam Respati (2004) menyatakan bahwa rasio leverage mengukur tingkat aktiva perusahaan yang telah dibiayai oleh penggunaan hutang. Dengan demikian solvabilitas merupakan kemampuan suatu perusahaan untuk membayar semua hutanghutangnya baik jangka pendek maupun jangka panjang. Tingginya rasio debt to equity mencerminkan tingginya resiko keuangan perusahaan. Tingginya resiko ini menunjukkan adanya kemungkinan bahwa perusahaan tersebut tidak bisa melunasi kewajiban atau hutangnya baik berupa pokok maupun bunga. Resiko perusahaan yang tinggi mengindikasikan bahwa perusahaan mengalami kesulitan keuangan. Kesulitan keuangan merupakan berita buruk yang akan mempengaruhi kondisi perusahaan di mata masyarakat. Pihak manajemen cenderung menunda penyampaian laporan keuangan berisi berita buruk. (Ukago,2005). Sesuai dengan teori diatas hasil penelitian ini didapat bahwa solvabilitas berpengaruh terhadapap audit delay secara positif. Dimana rasio solvabilitas yang tinggi mengakibatkan panjangnya waktu yang dibutuhkan dalam penyelesaian audit. . Panjangnya audit delay dikarenakan manajemen yang tidak terbuka dalam membuka data tentang solvabilitas dimana ketika perusahaan memiliki solvabilitas yang tinggi menandakan tingkat resiko perusahaan tersebut tidak bisa melunasi kewajiban atau hutangnya lebih tinggi baik berupa pokok maupun bunga. 61

Resiko perusahaan yang tinggi mengindikasikan bahwa perusahaan mengalami kesulitan keuangan. Kesulitan keuangan merupakan berita buruk yang akan mempengaruhi kondisi perusahaan di mata masyarakat sehingga pihak manajemen cenderung menunda penyampaian laporan keuangan berisi berita buruk. Kemungkinan lain adalah kurang ketatnya aturan-aturan dalam perjanjian utang di Indonesia untuk mengharuskan penyajian laporan keuangan auditan perusahaan secara tepat waktu. Pengaruh Profitabilitas Terhadap Audit Delay Variabel profitabilitas sebesar -0.630 dengan nilai signifikan 0.530. Nilai yang sebesar -0.630 lebih kecil dari pada nilai 1.986 (t-hitung < t-tabel). Dan nilai signifikansi sebesar 0.530 lebih besar dari pada nilai α sebesar 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak. Yang berarti bahwa secara parsial profitabilitas tidak berpengaruh terhadap audit delay. Angka negatif berarti profitabilitas berpengaruh negatif terhadap audit delay. Jika profitabilitas nya naik maka audit delay akan semakin cepat begitu juga dengan sebaliknya jika profitabilitas turun maka audit delay semakin lambat. Profitabilitas mempunyai pengaruh dalam publikasi laporan keuangan. Perusahaan yang mempunyai profitabilitas rendah atau dengan kata lain mengalami kerugian cenderung akan menunda publikasi atas laporan keuangan karena kerugian merupakan kabar buruk yang akan berdampak negatif pada perusahaan seperti penurunan permintaan akan saham yang diterbitkan. Perusahaan yang mempunyai tingkat profitabilitastinggi membutuhkan waktu dalam pengauditan laporan keuangan lebih cepat agar segera dapat memberitahukan kabar baik kepada publik dan mendapatkan respon yang positif dari publik (Sistya, 2008). Berbeda dengan hasil penelitian ini bahwa profitabilitas ternyata tidak mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap audit delay pada perusahaan Consumer Goods yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2010-2013, kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba berdasarkan aktiva yang dimiliki ternyata tidak mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap jangka waktu penyampaian laporan keuangan auditan. Banyak perusahaan yang mengalami kenaikan profit namun kenaikan itu tidak begitu besar, apalagi ada yang mengalami kerugian. Selain itu mungkin tuntutan pihak-pihak yang berkepentingan tidak begitu besar sehingga tidak memacu perusahaan untuk mengkomunikasikan laporan keuangan yang diaudit lebih cepat.

Pengaruh Ukuran KAP Terhadap Audit Delay Variabel ukuran KAP sebesar -1.618 dengan nilai signifikan 0.109. Nilai yang sebesar 1.618 lebih kecil dari pada nilai 1.986 (t-hitung < t-tabel). Dan nilai signifikansi sebesar 0.109 lebih besar dari pada nilai α sebesar 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak. Yang berarti bahwa secara parsial Ukuran KAP tidak berpengaruh terhadap audit delay. Angka negatif berarti Ukuran KAP berpengaruh negatif terhadap audit delay. Jika termasuk ukuran KAP the Big Four maka audit delay semakin singkat (negatif). Berdasarkan teori yang ada KAP dengan reputasi baik biasanya memiliki tenaga spesialis yang khusus menangani kewajiban perusahaan publik menyampaikan laporan keuangan sesuai dengan regulasi Badan Pegawas Pasar Modal sehingga KAP Big Four biasanya lebih tepat waktu dalam pelaporan keuangan dibandingkan dengan KAP non Big Four. Tetapi berdasarkan hasil penelitian ini didapatkan bahwa ukuran KAP tidak berpengaruh terhadap audit delay, yang artinya sebagian besar perusahaan Consumer Goods yang diaudit oleh KAP non Big Four juga memiliki audit delay yang hampir sama dengan perusahaan yang diaudit oleh KAP Big Four. Sehingga dapat dikatakan bahwa KAP non Big Four juga memiliki tenaga spesialis yang profesioanal yang mampu melakukan audit secara efisien sehingga mampu menyelesaikan laporan audit dengan tepat waktu sesuai dengan peraturan yang telah ditetapkan. Pengaruh Kapitalisasi Pasar Terhadap Audit Delay Variabel kapitalisasi pasar sebesar 1.073 dengan nilai signifikan 0.286. Nilai t-hitung yang sebesar 1.073 lebih kecil dari pada nilai t-tabel 1.986 (t-hitung < t-tabel). Nilai signifikansi sebesar 0.286 lebih besar dari pada nilai α sebesar 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak. Yang berarti bahwa secara parsial kapitalisasi pasar tidak berpengaruh terhadap audit delay. dalam penelitian ini kapitalisasi pasar yang dimiliki perusahaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap audit delay karena pada dasarnya seberapa besar pun kapitalisasi pasar tidak mempengaruhi lamanya penyelesaian audit, karena tiap-tiap perusahaan akan diperiksa dengan cara yang sama, sesuai dengan prosedur dalam standar profesional akuntan publik.

62

Seperti halnya yang terjadi pada PT Unilever Indonesia dan PT HM Sampoerna yang dari tahun 2010-2013 secara berturut-turut masuk kedalam 10 besar perusahaan yang memiliki kapitalisasi pasar paling besar. Setiap tahunnya jumlah kapitalisasi pasar kedua perusahaan tersebut terus meningkat dan peringkat kedua perusahaan tersebut selalu berubah setiap tahun tetapi terlihat audit delay pada dua perusahaan tersebut tidak ikut naik walaupun kapitalisasi pasar perusahaan tersebut naik. Peringkat kapitalisasi pasar kedua perusahaan tersebut juga tidak mempengaruhi panjangnya audit delay. Sehingga dari data tersebut bisa dilihat bahwa kapitalisasi pasar tidak berpengaruh pada panjangnya audit delay. SIMPULAN DAN SARAN Simpulan yang didapat berdasarkan penelitian ini adalah bahwa secara parsial umur perusahaan, total asset, profitabilitas, ukuran KAP, dan kapitalisasi pasar tidak berpengaruh terhadap audit delay dan hanya solvabilitas yang berpengaruh terhadap audit delay. Sedangkan secara simultan atau bersama-sama variabel umur perusahaan, total asset, solvabilitas, profitabilitas, ukuran KAP, dan kapitalisasi pasar berpengaruh terhadap audit delay. Melihat hasil penelitian diatas diharapkan peneliti selanjutnya dapat memperluas ruang lingkup penelitian dimana tidak hanya perusahaanperusahaan Consumer Goods tetapi juga mencakup industri atau sektor lain serta menambah periode penelitian agar dapat menjelaskan keadaan dengan lebih jelas dan detail. Peneliti juga dapat menambah variabelvariabel yang akan digunakan dalam penelitian selanjutnya seperti komite audit dan kepemilikan publik. Diharapkan semakin banyak anggota komite audit akan cenderung meningkatkan proses pengawasan dalam penyusunan laporan keuangan perusahaan sehingga laporan keuangan yang dihasilkan menjadi lebih sesuai dengan standar yang berlaku umum sehingga waktu yang dibutuhkan oleh auditor untuk melaksanakan audit menjadi lebih pendek, dan tingkat persentase kepemilikan publik yang besar dapat mendorong pihak perusahaan untuk lebih tepat waktu dan lainnya yang dapat digunakan untuk menguji audit delay.



REFERENSI









 









Bursa Efek Indonesia. 2014. Laporan Keuangan dan Tahunan. (20 February 2014). http://www.idx.co.id/idid/beranda/perusahaantercatat/profilperusa haantercatat.aspx Bursa Efek Indonesia. 2014. Profil Perusahaan Tercatat. (20 February 2014). http://www.idx.co.id/idid/beranda/perusahaantercatat/laporankeua ngandantahunan.aspx Edison,SK. 2014. Kapitalisasi Pasar dan Saham Beredar. (27 February 2014). http://www.sahamok.com/emiten/kapitalis asi-pasar/ Ghozali, Imam. (2012). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 20. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro Greuning, Hennie. (2013). International Financial Reporting Standards. 04. Jakarta: Salemba Empat Ikatan Akuntan Indonesia. (2009). Standar Akuntansi Keuangan No1. (Revisi 2009). Dewan Standar Akuntansi Keuangan Ikatan Akuntan Indonesia, Jakarta Kartika,Andi. (2011). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Audit Delay pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI. Dinamika Keuangan dan Perbankan.Vol3 (2): 152-171 Lestari, Dewi. (2010). Analisis FaktorFaktor yang Mempengaruhi Audit Delay: Studi Empiris Pada Perusahaan Consumer Goods yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Akuntansi, Ekonomi, Universitas Diponegoro, Semarang. Maria, Anna. (2012). Analisis FaktorFaktor yang Berpengaruh Terhadap Audit Delay pada Perusahaan Consumer Goods di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma: 4-6 Megy & Arfianti, Rizka Indra. (2012). Pengaruh Umur Perusahaan yang Dimoderasi oleh Kualitas Auditor, Profitabilitas, Jenis Industri, Audit Delay, dan Umur Perusahaan Terhadap Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan. Auditing Vol01(02): 3-4

63

 



 









Meythi & Hartono, Selvy. (2012). Pengaruh Informasi Laba dan Arus Kas Terhadap Harga Saham. Akurat Jurnal Ilmiah Akuntansi. Vol 03 (07), 3 Mulyadi. (2010). Auditing. Jakarta: Salemba Empat, Humanika medika Prasongkoputra, Adinugraha. (2013). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Audit Delay. Akuntansi, Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syarif Hidayatullah, Jakarta. Pusatis. 2014. Kapitalisasi Pasar Saham Terbesar. (12 Juni 2014). http://pusatis.com/investasi/investasisaham/daftar-saham/kapitalisasipasar-saham-terbesar/ Saputra, Yulius. (2013). Belajar Tuntas Audit Berbantuan Komputer. Yogyakarta: Gava Media Simbolon, Kartika. (2009). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Audit Delay Pada Perusahaan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Akuntansi, Ekonomi, Universitas Sumatera Utara, Medan. Soepriyanto, G. (2012).Penerapan IFRS dan Pengaruhnya Terhadap Keterlambatan Penyampaian Laporan Keuangan; Studi Empiris Perusahaan Manufaktor di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2008-2010. Binus Business Review. Vol 3 (2) : 9931009 Subagyo & Bangun, Primsa (2012). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Audit Report Lag pada Perusahaan yang Listed di Bursa Efek Indonesia. Proceeding For Call Paper Pekan Ilmiah Dosen FEB UKSW Supriyati, R. (2012). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Audit Report Lag Perusahaan Manufaktur di Indonesia dan Malaysia. The Indonesian Accounting Review. Vol2 (2): 185-202 Yulianti, Ani. (2011). Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Audit Delay (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Pada Tahun 2007-2008). Akuntansi, Ilmu Sosial dan Ekonomi, Universitas Negeri, Yogyakarta.

RIWAYAT PENULIS 

Armanto Witjaksono lahir di kota Bandung pada tahun 1969. Penulis menamatkan pendidikan S1 Akuntansi pada Universitas Padjadjaran Bandung tahun 1993. Gelar Magister Manajemen dengan konsentrasi Keuangan diperoleh dari Universitas Gadjah Mada Yogyakarta tahun 1996. Memperoleh sertifikasi sebagai Qualified Internal Auditor (QIA) dari Yayasan Pendidikan Internal Auditor (YPYA), sertifikasi Manajemen Resiko level III dari Badan Sertifikasi.

Saat ini bekerja sebagai internal auditor pada sebuah kantor cabang bank asing, serta aktif berbagi pengetahuan sebagai dosen di Universitas Bina Nusantara, Jakarta dan Universitas Padjadjaran, Bandung. 

Mega Silvia lahir di kota Pontianak pada 21 Desember 1992. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Akuntansi peminatan Auditing pada tahun 2014.

64

Nursito1

EFFECT OF PROFESSIONALISM AND ORGANIZATIONAL COMMITMENT. QUALITY REPORTING ON FINANCIAL PERFORMANCE WITH INTERNAL AUDITOR AS AN INTERVENING VARIABLE Abstract The purpose of this study was to test whether the professionalism and commitment of the organization affects the quality of financial reporting through internal performance auditor is rarely done. The primary data in this study was obtained from the internal auditor's perception of the Local Government Level II. Ciamis District. Data collected by sending questionnaires to the entire internal auditors. Questionnaires were sent by 60 and back and can be used as many as 40. Statistical method used to test each hypothesis is path analysis. The results of this study indicate that not all hypotheses are built to be accepted. Of 7 (seven) hypotheses are built only 5 (five) hypothesis is accepted. The results support H1, H2, H5, H5 and H7, suggesting that professionalism is a positive influence on the quality of financial reporting internal auditor but has no positive effect on performance. While the organization's commitment does not affect the performance and quality of financial reporting. Keywords: Professionalism, organizational commitment, the quality of financial reporting, and performance.

1

Dosen Pasca Sarjana Universitas Budi Luhur Jakarta

65

I. PENDAHULUAN Reformasi akuntansi sektor publik, yang dalam hal ini dimaksudkan adalah reformasi akuntansi pemerintahan di Indonesia disebabkan oleh pengaruh eksternal dan internal. Faktor eksternal diakibatkan oleh pengaruh globalisasi yang demikian kuat. Reformasi akuntansi sektor publik dalam dunia internasional terjadi di banyak negara. Buruknya kinerja pemerintahan di banyak negara pada masa lalu seperti semakin meningkatnya hutang negara, pemborosan, ketidakefisienan, buruknya pelayanan publik mendorong reformasi sektor publik, berbagai istilah pada tahun 1990-an mencerminkan adanya perubahan di sektor publik seperti reenventing government, value for money, good governance and new public management Pelaporan keuangan yang buruk dari pemerintah daerah di Indonesia merupakan fenomena yang terjadi sekarang ini . Hal ini dilaporkan oleh Menteri Negara Aparatur Negara dan Birokrasi Reformasi (Abubakar,2012). Ketua Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia (Purnomo, 2011) juga mengatakan bahwa sebanyak 326 pemerintah daerah atau 91% dari 358 pemerintah daerah yang laporan keuangannya diaudit oleh BPK Republik Indonesia diberikan opini hanya 32 pemerintah daerah yang diperoleh opini tidak memenuhi syarat. Menurut Menteri Dalam Negeri (Fauzi, 2011) sampai dengan tahun 2010,Hasil dari pendapat wajar tanpa pengecualian dicapai oleh 32 pemerintah kabupaten baik provinsi maupun kabupaten/kota. Sisanya mendapatkan predikat opini wajar dengan pengecualian atau bahkan disclaimer. Masalah yang dihadapi oleh pemerintah saat ini pejabat pemerintah terbatas dan rendahnya prefesionalisme personil/ intern auditor adalahmenjadi fenomena serta masalah utama yang dihadapi dalam penyelenggaraan pemerintahan daerah di Indonesia (Enceng, et al, 2008). Menurut Boediono (2010) seperti yang disarankan oleh Presiden Republik Indonesia pada Sidang Kabinet tanggal 3 Juni 2010, meminta agar semua instansi pemerintah meningkatkan kualitas akuntabilitas keuangan pemerintah dan Presiden telah menugaskan Wakil Presiden untuk mengkoordinasikan upaya perbaikan. Untuk alasan ini Wakil Presiden mengingatkan bahwa penerapan kualitas pelaporan keuangan pemerintah harus dilaksanakan oleh semua instansi pemerintah baik di pusat maupun daerah pemerintah. 66

Hasil audit oleh Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia pada pemerintah daerah laporan keuangan menunjukkan bahwa implementasinya tidak diberikan seperti yang diharapkan. Pemeriksaan laporan keuangan bertujuan untuk memberikan pendapat atas kewajaran informasi keuangan yang disajikan sebagai dasar dalam laporan keuangan adalah:1) sesuai dengan Standar Akuntansi yang berlaku umum untuk pemerintah entitas dan Standar Akuntansi Keuangan bagi negara dan perusahaan daerah atau akuntansi prinsip yang ditetapkan dalam berbagai peraturan perundang-undangan,2) kecukupan pengungkapan,3) kepatuhan terhadap hukum dan peraturan, dan 4) efektivitas sistem pengendalian internal. Kondisi digambarkan di atas menunjukkan bahwa kualitas informasi keuangan, khususnya yang disajikan dalam laporan keuangan pemerintah daerah pernyataan tidak sepenuhnya memenuhi karakteristik kualitatif laporan keuangan sesuai dengan Standar Akuntansi Pemerintahan. Profesionalisme adalah suatu pekerjaan yang melibatkan partisipasi banyak pihak termasuk Negara. Organisasi berkeahlian khusus seperti sebuah profesi memiliki konsekuensi berbeda untuk anggota pekerjaan, klien, kompetitornya.Adapun lima konsep profesionalisme dari Hall (1968) secara keseluruhan adalah sebagai berikut: 1) Afiliasi Komunitas (community affiliation).2) Kebutuhan untuk mandiri (Autonomy demand). 3) Keyakinan terhadap peraturan sendiri/profesi (belief self regulation). 4) Dedikasi pada profesi (dedication) dan 5) Kewajiban sosial (social obligation) Profesionalisme juga merupakan suatu proses yang dirancang untuk memberikan keyakinan memadai bahwa tujuan organisasi akan tercapai. Tujuan organisasi yang dikelompokkan berdasarkan kriteria seperti efektivitas dan efisiensi kegiatan, keuangan pernyataan atau informasi yang dapat dipercaya, dan mematuhi hukum dan peraturan yang berlaku dalam pencapaian tujuan organisasi dan kinerja. Salah satu kendala yang paling sulit untuk mendapatkan opinionis wajar tanpa pengecualian terutama pada masalah aset, tidak relevan antara catatan dengan keberadaan fisik aset, dan dibatalkan dengan revaluasi aset. Mereka telah menjadi catatan dalam Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia. Hal ini disebabkan oleh kurangnya personil akuntansiyang profesional di pemerintah daerah.

Mereka mencatat aset tidak sesuai dengan Standar Akuntansi Pemerintah. Hongjiang Xu (2003) meneliti faktor-faktor kunci dari kualitas informasi akuntansi di Australia. Penelitiannya menyatakan bahwa sumber daya manusia (kompetensi), sistem organisasi dan faktor eksternal adalah faktor penting dalam menentukan kualitas informasi akuntansi. Sejalan dengan studi ini, penelitian Fariziah (2008) menyatakan bahwa kemampuan sumber daya manusia dan tim organisasi memiliki pengaruh yang signifikan pada kualitas informasi keuangan.Berdasarkan kelemahan temuan profesionalisme di atas, menunjukkan bahwa komitmen tersebut belum sepenuhnya dilaksanakan. Komitmen di sini adalah komitmen untuk menyelesaikan Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia mengusulkan rekomendasi dalam rangka meningkatkan kualitas laporan keuangan. Berdasarkan data dari hasil Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia atas laporan keuangan pemerintah daerah dapat dikatakan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas laporan keuangan (1) penyajian laporan keuangan sesuai Standar Akuntansi Pemerintahan dan menindaklanjuti temuan dewan audit, profesionalisme akuntansi/akuntan internal dan komitmen manajer untuk memantau administrasi; (2) pelaksanaan Internal Kontrol terutama kontrol untuk meningkatkan kualitas pelaporan keuangan, (3) tindaklanjut sampai dengan rekomendasi audit keuangan yang diberikan oleh Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia terutama terkait dengan koreksi kepada Pemerintah Daerah Laporan Keuangan yang harus disajikan sesuai dengan Standar Akuntansi Pemerintahan dan rekomendasi untuk memperbaiki kelemahan dalam sistem pengendalian internal. Masalah yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah, apakah profesionalisme dan komitmen organisasi mempunyai pengaruh terhadap kualitas pelaporan keuangan, profesionalisme dan komitmen organisasi mempunyai pengaruh terhadap kinerja internal auditor, apakah kinerja auditor internal mempunyai pengaruh terhadap kualitas pelaporan keuangan, dan apakah profesionalisme dan komitmen organisasi mempunyai pengaruh terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja 67

auditor internal sebagai variabel intervening Tujuan penelitian yang ingin dicapai melalui penelitian ini adalah untuk mengetahui dan mendapatkan bukti dari penelitian empiris untuk memperoleh jawaban atas penelitian masalah pada seberapa besar pengaruh profesionalisme,komitmen organisasi dan kinerja internal auditor terhadap kualitas pelaporan keuangan baik secara simultan maupun parsial. II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Profesionalisme Menurut pendekatan fungsionalis, profesionalisme dikaitkan dengan pandangan bahwa pekerjaan yang menunjukkan sejumlah karakteristik yang diperlukan profesi (Green Wood, 1957; Goode, 1957; Kalbers dan Fogarty, 1995). Analisis tradisional ini sering dikritik oleh para cendekiawan dewasa ini yang menentang kedefinitifan sejumlah karakteristik, mempertanyakan generalitas model yang diambil dari satu atau dua kasus sejarah (misalnya hukum dan kedokteran) dan secara sistematik meremehkan peran kekuatan dan konflik sosial (Johnson, 1972; Kalbers dan Fogarty 1995). Pandangan alternatif tentang kemunculan dan keberhasilan profesionalisme didasarkan pada sosiologi maksimal Weber dan Karl Marx. Untuk tujuan ini, tujuan profesionalisme bagi akuntan dapat dianggap sebagai alternatif kontrol pasar bermotivasi pribadi atau sebagai sarana untuk mempertahankan struktur sosialis kapitalis (Roslender, 1990). Pandangan alternatif tentang profesi gagal mengembangkan bukti empiris sistematis apapun. Selain itu, ketidakkonsistenan pengharapan bagi analis tingkat individu telah dikembangkan (Roslender, 1990) yang mempelajari peran akuntan dalam perspektif ini menyimpulkan bahwa kebanyakan praktisi tidak memiliki kesadaran politik dan implikasi distribusional dari profesional akuntan. Karena profesionalisme sebagai atribut individu yang penting sulit untuk menerapkan diluar tradisi fungsionalis konvensional. Sedangkan Hall (1968, dalam Kalbers dan Fogarty, 1995) menteorikan lima elemen profesionalisme individual. Hall menyatakan bahwa profesional (1). Meyakini pekerjaan mereka mempunyai kepentingan, (2). Berkomitmen ke jasa barang publik, (3). Kebutuhan otonomi pada persyaratan pekerjaan, (4). Mendukung regulasi mandiri untuk pekerjaan mereka, (5). Afiliasi dengan anggota profesinya.

2.2. Komitmen Organisasi Menurut Mathis dan Jackson (2004), komitmen organisasi adalah sejauh mana karyawan percaya dan menerima tujuan organisasi dan keinginan untuk tetap dengan organisasi. Komitmen organisasi adalah tingkat kepercayaan dan penerimaan tujuan organisasi serta karyawan atau poses keinginan untuk tetap dalam organisasi. Selanjutnya Mathis dan Jackson (2004) menjelaskan bahwa inti dari komitmen organisasi adalah loyalitas karyawan untuk pekerjaan pengusaha lebih menemukan bahwa di pasar tenaga kerja yang ketat, omset orangorang kunci terjadi lebih sering ketika loyalitas karyawan rendah, pada gilirannya menekankan pentingnya dari tenaga kerja loyal dan berkomitmen. Dalam sebagian besar karyawan dalam kondisi pasar tenaga kerja yang ketat, perpindahan sering terjadi ketika loyalitas karyawan rendah, oleh karena itu loyalitas dan komitmen merupakan aspek penting dari pekerjaan. Menurut Burr dan Girardi (2002: 80) komitmen untuk sikap (sikap kerja) atau keyakinan yang mencerminkan kekuatan relatif dari keberpihakan dan keterlibatan individu dalam asi organiz khususnya bekerja. Cohen (1999 : 287) mengatakan bahwa komitmen organisasi terdiri dari tiga komponen, yaitu (a) komitmen afektif, (b) komitmen kontinyu, dan (c) komitmen normatif. Chang (1999 : 1260) menyatakan bahwa komitmen afektif adalah sejauh mana individu secara psikologis terikat dengan organisasi yang mempekerjakan melalui perasaan seperti kesetiaan, kasih sayang, dan rasa memiliki Eby et al.(1999 : 464) menegaskan bahwa komitmen afektif adalah sikap keyakinan yang kuat dari individu ke organisasi, penerimaan tujuan organisasi, keinginan untuk menggunakan upaya (effort) untuk kepentingan organisasi dan keinginan yang kuat untuk mempertahankan keanggotaan organisasi. Chang (1999 : 1260) menggambarkan komitmen yang berkelanjutan adalah perspektif yang berguna di bursa organisasi didasarkan pada asumsi bahwa individu melakukan investasi dalam organisasi yang ia layak mempertaruhkan sesuatu.

68

Burr dan Girardi (2002: 80) menegaskan bahwa komitmen berkelanjutan adalah perasaan cinta pada organisasi karena ia tahu biaya jika ia meninggalkan organisasi. Chang (1999:1260) mengungkapkan bahwa komitmen normatif yang termasuk moral yang komponen, karena berhubungan dengan rasa tugas dan tanggung jawab pekerja untuk tinggal di organisasi. Komitmen normatif pada tahap ini, berkaitan dengan unsur-unsur modal struktural, yang merupakan sebuah organisasi berbasis sumber daya modal intelektual seperti proses, sistem, budaya, nilai-nilai organisasi dan filosofi manajemen (Dzinkowski, 2000 : 33). Burr dan Girardi (2002: 80) menekankan bahwa komitmen normatif adalah refleksi pekerja dari perasaan kewajiban untuk tinggal dengan organisasi. Kewajiban ini ditunjukkan melalui dukungan mereka terhadap nilai-nilai dan budaya organisasi. Sementara itu, berdasarkan penelitian perilaku konsumen dilakukan oleh panjang di berbagai industri di Amerika Serikat pada tahun 2000, menyatakan bahwa ide atau bentuk komitmen sering diidentikkan dengan bentuk gambar atau tindakan tertentu (Long , 2000: 219 ). 2.3 . Kualitas Pelaporan Keuangan Menurut Mulyana (2010:96) Kualitas didefinisikan sebagai kesesuaian dengan standar, berdasarkan tingkat diukur dari perbedaan, serta dicapai melalui pemeriksaan. Sementara Heizer & Render (2010:253) mengemukakan bahwa: Kualitas adalah totalitas fitur dan karakteristik dari produk atau jasa yang mengandalkan pada kemampuannya untuk memuaskan kebutuhan yang dinyatakan atau tersirat. Huang (1999) di Lillrank (2003) berpendapat bahwa: kualitas informasi dikelompokkan menjadi empat kelas: 1) kualitas intrinsik: akurasi, objektivitas, dipercaya, dan reputasi, 2) kualitas aksesibilitas: akses, dan keamanan, 3) kualitas kontekstual: relevansi, nilai tambah, ketepatan waktu, kelengkapan dan jumlah data, dan 4) kualitas representasi: interpretasi kemudahan pemahaman, representasi ringkas, dan representasi yang konsisten. Sementara Hilton (2011 : 551) berpendapat: Tigakarakteristik informasi menentukan kegunaannya untuk pengambilan keputusan: (1) Relevansi. Informasi relevan jika berhubungan dengan masalah. (2) Akurasi. Informasi yang berkaitan dengan masalah keputusan juga harus akurat.

2.3 . Kualitas Pelaporan Keuangan Menurut Mulyana (2010:96) Kualitas didefinisikan sebagai kesesuaian dengan standar, berdasarkan tingkat diukur dari perbedaan, serta dicapai melalui pemeriksaan. Sementara Heizer & Render (2010:253) mengemukakan bahwa: Kualitas adalah totalitas fitur dan karakteristik dari produk atau jasa yang mengandalkan pada kemampuannya untuk memuaskan kebutuhan yang dinyatakan atau tersirat. Huang (1999) di Lillrank (2003) berpendapat bahwa: kualitas informasi dikelompokkan menjadi empat kelas: 1) kualitas intrinsik: akurasi, objektivitas, dipercaya, dan reputasi, 2) kualitas aksesibilitas: akses, dan keamanan, 3) kualitas kontekstual: relevansi, nilai tambah, ketepatan waktu, kelengkapan dan jumlah data, dan 4) kualitas representasi: interpretasi kemudahan pemahaman, representasi ringkas, dan representasi yang konsisten. Sementara Hilton (2011 : 551) berpendapat: Tigakarakteristik informasi menentukan kegunaannya untuk pengambilan keputusan: (1) Relevansi. Informasi relevan jika berhubungan dengan masalah. (2) Akurasi. Informasi yang berkaitan dengan masalah keputusan juga harus akurat. (3) Ketepatan waktu Relevan dan akurat data berharga hanya jika mereka tepat waktu, yaitu,tersedia pada saat keputusan. Susanto (2004:40) mengemukakan hal yang sama sebagai berikut: Sebuah informasi yang berkualitas harus memiliki ciri-ciri (1). Akurat. Ini berarti bahwa informasi harus mencerminkan keadaan yang sebenarnya. (2). Tepat waktu. Ini berarti bahwa informasi harus tersedia atau ada pada saat informasi tersebut diperlukan.(3). Relevan. Artinya informasi yang diberikan harus sesuai dengan yang dibutuhkan. (4) Completeness.It berarti informasi harus diberikan secara lengkap.Berdasarkan PP No. 71 tahun 2010. kualitas pelaporan keuangan pemerintah adalah ukuran-ukuran normatif yang perlu diwujudkan dalam informasi akuntansi sehingga dapat memenuhi tujuannya, kualitas tersebut menjadi prasyarat normatif yang diterapkan sehingga laporan keuangan dapat memenuhi kualitas yang dikehendaki antara lain: 1) Relevan, 2) Andal, 3) Dapat dibandingkan, 4) Dapat dipahami.

69

2.4. Kinerja Internal Auditor Kinerja diartikan sebagai kesuksesan yang dicapai seseorang melaksanakan suatu pekerjaan. Kesuksesan yang dimaksud tersebut ukurannya tidak dapat disamakan pada semua orang, namun lebih merupakan hasil yang dicapai oleh seseorang menurut ukuran yang berlaku sesuai dengan pekerjaan yang ditekuninya (Marier dalam Wayan, 2000). Kinerja berkaitan erat dengan tujuan, sebagai suatu hasil perilaku kerja seseorang (Davis, 1985; Wayan, 2000). Perilaku kinerja dapat ditelusuri hingga ke faktor-faktor spesifik seperti kemampuan, upaya dan kesulitan tugas (Timpe, 1988). Kinerja sebagai hasil pola tindakan yang dilakukan untuk mencapai tujuan sesuai dengan standar prestasi, kualitatif maupun kuantitatif, yang telah ditetapkan oleh individu secara pribadi maupun oleh perusahaan tempat individu bekerja. Kinerja juga sering kali identik dengan kemampuan seorang auditor bahkan berhubungan dengan komitmen terhadap suatu profesi (Larkin dan Seweikart, 1992). Menurut Sukmalana (2009:281) kinerja merupakan wujud pencapaian tujuan organisasi sesuai dengan yang diharapkan, karena pertumbuhan organisasi di masa depan tergantung pada keterampilan dan kemampuan yang baik dari para pegawainya.Mulyadi (2008: 419) kinerja diartikan sebagai gambaran mengenai tingkat pencapaian pelaksanaan kegiatan atau /program/kebijakan dalam mewujudkan sasaran, tujuan, visi, misi organisasi. Masalah pengukuran kinerja baik organisasi publik maupun swasta terkait erat dengan akuntabilitas dan kinerja dari suatu instansi yang bersangkutan. Dan menurut Siegel dan Helena (1989: 199) kinerja adalah penentuan secara periodik efektifitas operasi suatu organisasi, sebagai organisasi, dan karyawannya berdasarkan sasaran, standar, dan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya. Karena organisasi pada dasarnya dijalankan oleh manusia, maka penilaian kinerja sesungguhnya merupakan penilaian atas perilaku manusia dalam melaksanakan peran yang mereka mainkan di dalam organisasi. Serta menurut Madiasmo (2009:25) Kinerja sektor publik adalah gambaran mengenai tingkat pencapaian pelaksanaan suatu kegiatan/program/kebijakan dalam mewujudkan sasaran, tujuan, misi dan visi organisasi yang tertuang dalam strategic planning suatu organisasi.

Hipotesis adalah jawaban sementara atas permasalahan yang nantinya harus dibuktikan dengan analisis terhadap data yang diperoleh dari kerangka pemikiran diatas, maka hipotesis yang dapat dirumuskan, adalah, H1: Terdapat pengaruh positif antara profesionalisme internal auditor terhadap kualitas pelaporan keuangan, H2: Profesionalisme internal auditor mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja auditor internal, H3: Terdapat pengaruh positif antara komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan, H4:Komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja internal auditor, H5:kualitas pelaporan keuangan mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja kerja internal auditor H6: Profesionalisme mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja internal auditor H7:Terdapat pengaruh positif antara komitmen organisasi terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja internal auditor Kerangka Pemikiran Pengaruh Profesionalisme dan Komitmen Organisasi terhadap Kualitas Pelaporan keuangan dengan Kinerja Internal Auditor sebagai variabel Intervening

III. METODE PENELITIAN Metode penelitian yang digunakan penulis dalam penulisan ini menggunakan metode deskriptif dan verifikatif, yaitu: Metode deskriptif Menurut Simamora dalam Samputra (2005:21) penelitian dengan metode deskriptif adalah penelitian yang terstruktur dan terencana. Pendekatan deskriptif didasarkan atas kebutuhan untuk memecahkan masalah (problem solving), mengidentifikasi kesempatan (opportunity identification), serta menguji atau mengembangkan teori ataupun metodologi sedangkan metode verifikatif menurut Hasan (2008:11)

70

yaitu menguji kebenaran sesuatu (pengetahuan) dalam bidang yang telah ada dan digunakan untuk menguji hipotesis yang menggunakan perhitungan statistik. Tujuan penelitian dekriptif ini adalah untuk membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat mengenai faktafakta serta hubungan antar fenomena yang diselidiki. Metode Verifikatif digunakan untuk mengetahui pengaruh antar variabel, melalui pengujian hipotesis. Penggunaan metode deskriptif dan verifikatif dalam penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran mengenai profesionalisme dan komitmen organisasi terhadap kualitas pelaporan keuangan dengan kinerja internal auditor sebagai variabel Intervening di Pemda Tk II Kabupaten Ciamis. Untuk menguji hipotesis, variabel-variabel yang akan diteliti perlu diberikan batasan-batasan dan ditentukan indikator-indikatornya. Adapun variabel-variabeltersebut terdiri dari dua variabel independen dan satu variabel depeden yaitu: 1. Variabel independen, yaitu variabel bebas yang keberadaanya tidak dipengaruhi oleh variabel-variabel lain: a. Profesionalisme sebagai variabel kesatu (X1) adalah dedikasi, kewajiban sosial, kebutuhan akan otonomi pribadi, self regulation dan afiliasi komunitas. Semakin tinggi nilai maka semakin tinggi profesionalisme, semakin rendah nilainya maka profesionalisme semakin rendah. b. Komitmen organisasi sebagai variabel kedua (X2). Komitmen organisasi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah 1). Sebuah kepercayaan dan penerimaan terhadap tujuantujuan dan nilai-nilai organisasi dan atau profesi, 2). Sebuah keinginan untuk memelihara keanggotaan dalam organisasi dan atau profesi, 3). Sebuah kemauan untuk menggunakan usaha yang sungguh-sungguh guna kepentingan organisasi dan atau Komitmen organisasi diukur dengan menggunakan instrumen yang dikembangkan oleh Meyer dan Allen (1984) 2. Variabel dependen, yaitu variabel tidak bebas yang keberadaanya dipengaruhi oleh variabelvariabel lain. Variabel depeden yang digunakan adalah kualitas pelaporan keuangan sebagai variabel (Y). Dimana kualitas pelaporan keuangan pemerintah adalah ukuran-ukuran normatif yang perlu diwujudkan dalam informasi akuntansi sehingga dapat memenuhi tujuannya,

kualitas tersebut menjadi prasyarat normatif yang diterapkan sehingga laporan keuangan dapat memenuhi kualitas yang dikehendaki antara lain: 1) Relevan, 2) Andal, 3) Dapat dibandingkan, 4) Dapat dipahami. 3. Variabel Intervening (Antara) adalah variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dengan dependen (Z) dapat juga diartikan variabel ini dapat memperlemah dan memperkuat hubungan antar variabel (variabel moderator), tetapi tidak dapat diukur & diamati. kinerja internal auditor adalah pemeriksaan yang dilakukan oleh bagian internal dari organisasi, baik terhadap laporan keuangan dan catatan akuntansi organisasi maupun ketaatan terhadap kebijakan manajemen puncak yang telah ditentukan serta ketaatan peraturan pemerintah juga ketentuan dari ikatan profesi yang berlaku. Audit internal ini terdiri dari: independensi, integritas dan objektivitas, sasaran dan ruang lingkup serta tanggung jawab. 1) Independensi adalah bebas dari semua kepentingan dengan berani menolak hal-hal yang tidak baik dan tidak memperhatikan kepentingan pribadi; 2) Integritas dan objektivitas adalah jujur, tegas, adil; 3) Sasaran dan ruang lingkup adalah efektivitas, efesiensi, ekonomis dapat tercapai dengan biaya yang sebanding dengan resiko. 4) Tanggungjawab adalah mengkordinasikan kegiatan dan memberikan rekomendasi dengan kriterianya perencanaan dan ruang lingkup serta saran perbaikan dan tindak lanjut. Dengan semakin baik audit internal berfungsi diduga akan berpengaruh terhadap kualitas pelaporan keuangan internal. Teknik penentuan data yang digunakan dalam penelitian iniPengolahan data dalam penelitian ini menggunakan analisis jalur (path analysis), yaitu menganalisis mengenai hubungan kausal dengan tujuan memisahkan pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung suatu variabel penyebab terhadap variabel akibat. Pengaruh langsung adalah pengaruh dari variabel eksogenus ke variabel endogenus yang dinyatakan oleh panah berkepala tunggal dari arah eksogenus ke endogenus, sedangkan pengaruh tidak langsung adalah pengaruh dari variabel eksogenus ke variabel endogenus melalui varibel lain.

71

Disamping itu, variabel lain yang mempengaruhi variabel endogenus tetapi tidak teridentifikasi dinyatakan oleh epsilon Ɛ.Untuk menguji analisis yang digunakan, dilakukan secara verifikatif untuk menghitung apakah terdapat pengaruh antara kualitas produk dan efektifitas saluran distribusi terhadap kepuasan distributor: (1) Uji validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan suatu instrumen. Untuk menentukan valid atau tidaknya instrumen tersebut adalah dengan membandingkan hasil perhitungan korelasi dengan tabel harga kritis dan r product moment pada taraf kepercayaan 95% atau taraf signifikan 5%. Apabila hasil perhitungan r hitung lebih besar dibanding dengan nilai yang ada pada r kritis, maka instrumen dinyatakan sudah valid. Persyaratan minimum agar dapat dianggap valid apabila r kritis = 0,3 (2). Uji Reliabilitas Teknik pengujianreliabilitas menggunakan koefisien alpha cronbach dengan taraf nyata 5% (0,05). Untuk menilai reliabel tidaknya instrumen dilakukan dengan mengkonsultasikan hasil perhitungan alpha cronbach dengan angka tabel r hitung. apabila cronbach Alpha (α) > 0,70 maka reliabilitas pernyataan bisa diterima. (3). Uji Normalitas: data dilakukan sebelum data ordinal berdasarkan model-model penelitian yang diajukan. Uji normalitas data bertujuan untuk mendeteksi distribusi data dalam suatu variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak untuk membuktikan model-model penelitian tersebut adalah data yang memiliki distribusi normal. (4). Transformasi Data Ordinal Menjadi Data Interval (MSI): digunakan untuk merubah data ordinal menjadi skala interval

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Adapun hasil pengujian mengenai tingkat validitas keempat variabel dalam setiap dimensi dan pernyataan pada kuisioner, dapat dilihat pada tabel sebagai berikut: Dari hasil uji validitas variabel Profesionalisme (X1), sebanyak 20 pernyataan yang kuisioner dinyatakan valid sebanyak 10. variabel Komitmen Organisasi (X2) sebanyak 12 pernyataan kuisioner dinyatakan valid sebanyak 8 dan Kualitas Pelaporan Keuangan (Y),sebanyak 8 pernyataan kuisioner dinyatakan valid serta variabel Kinerja Internal Auditor(Z), ), sebanyak 6 pernyataan yang kuisioner dinyatakan valid sebanyak 5.diketahui bahwa 31 pernyataan kuisioner dinyatakan valid.

Uji Reliabilitas: Dari hasil pengujian reliabilitas di atas, diketahui bahwa untuk setiap variabel (α) > 0,7, sehingga variabel Profesionalisme (X1) 0,744 > 0,7, Komitmen Organisasi (X2) 0,974 > 0,7 dan Kualitas Pelaporan Keuangan (Y) 0,827> 0,7 serta variabel Kinerja Internal Auditor (Z) 0,977> 0,7 dinyatakan sangat reliable. Uji Normalitas: Berdasarkan uji normalitas data dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov test didapatkan hasil untuk variabel Profesionalisme (X1) p = 0,553 > 0,05, variabel Komitmen Organisasi (X2) p = 0,626 > 0,05, variabel Kualitas Pelaporan Keuangan (Y) p = 0,729 > 0,05, dan variabelserta Kinerja Internal Auditor (Z)p = 0,817> 0,05maka dapat disimpulkan semua data berdistribusi normal. Persepsi Responden tentang Variabel Profesionalisme (X1): untuk variabel profesionalisme tersebut berada dalam skala cukup baik dan dapat dideskripsikan dalam rentang skala 57,1 sampai dengan 74,7 berada dalam skala cukup baik. Persepsi Responden tentang Variabel Komitmen Organisasi (X2): untuk variabel komitmen organisasi tersebut berada dalam skala cukup baik dan dapat dideskripsikan dalam rentang skala 57,1 sampai dengan 74,7 berada dalam skala cukup baik dan Persepsi Responden tentang Variabel Kualitas Pelaporan Keuangan(Y): untuk variabel komitmen organisasi tersebut berada dalam skala cukup baik dan dapat dideskripsikan dalam rentang skala 57,1 sampai dengan 74,7 berada dalam skala cukup baik serta Persepsi Responden tentang Variabel Kinerja Internal Auditor (Z):untuk variabel komitmen organisasi tersebut berada dalam skala cukup baik dan dapat dideskripsikan dalam rentang skala 57,1 sampai dengan 74,7 berada dalam skala cukup baik Dari hasil analisis diperoleh besaran koefisien korelasi diantara variabel bebas yaitu hubungan antara Profesionalisme (X1) dengan Komitmen Organisasi (X2) didapat nilai sebesar 0,875 yang berarti mempunyai tingkat hubungan yang sangat kuat dan searah karena nilainya positif. Adapun hasil dari analisis data dengan mengunakan analisis jalur (path analysis) menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:

72

Tabel 4.1 Hasil Analisis Regresi Model Profesionalisme (X1) terhadap Kualitas pelaporan keuangan (Y) Komitmen organisasi (X2) terhadap Kualitas pelaporan keuangan (Y) Profesionalisme (X1) terhadap Kinerja Internal auditor (Z) Komitmen organisasi (X2) terhadap Kinerja Internal auditor (Z) Kinerja Internal auditor (Z) terhadap Kualitas pelaporan keuangan (Y)

Beta

t

R Square

Sig

0,947

6,712

0,552

0.000

0,652

4,651

0,552

0.000

0,175

0,993

0,421

0.410

0,105

0,671

0,421

0.630

0,873

5,777

0,552

0.000

Sumber: Olah data 2014 1.Menghitung seluruh koefisien jalur variabel X secara parsial terhadap Y dan Z, dengan bantuan SPSS 20.0 diperoleh hasil perhitungan: a. Koefisien jalur X1 terhadap Y (ρYX1) sebesar 0,947 b. Koefisien jalur X2 terhadap Y (ρYX2) sebesar 0,652 c. Koefisien jalur X1 terhadap Z (ρZX1) sebesar 0,145 d. Koefisien jalur X2 terhadap Z (ρZX2) sebesar -0,105 e. Koefisien jalur Z terhadap Y (ρYZ) sebesar 0,873 2. Untuk menguji hipotesis variabel X secara parsial terhadap Y dan Z, dengan bantuan SPSS 20.0 diperoleh hasil perhitungan sebagai berikut: a. Hipotesis H1 menyatakan bahwa profesionalisme mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan. Hal ini dapat dilihat dari tabel 4.1 bahwa nilai koefisien path sebesar 0,947dengan p = 0.000 (p<0.05) adalah tidak signifikan. Dengan demikian hipotesis 1 yang menyatakan profesionalisme mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangansuportive

b. Hipotesis H2 menyatakan bahwa komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan. Hal ini dapat dilihat dari tabel 4.1 bahwa nilai koefisien path sebesar 0,652 dengan p = 0.000 (p<0.05) adalah tidak signifikan. Dengan demikian hipotesis 2 yang menyatakan komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangansuportive c. Hipotesis H3 menyatakan bahwa profesionalisme mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja internal auditor. Hal ini dapat dilihat dari tabel 4.1 bahwa nilai koefisien path sebesar 0,145 dengan p = 0.410 (p<0.05) adalah tidak signifikan. Dengan demikian hipotesis 2 yang menyatakan profesionalisme mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja internal auditor ansuportive d. Hipotesis H4 menyatakan bahwa komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja internal auditor. Hal ini dapat dilihat dari tabel 4.1 bahwa nilai koefisien path sebesar 0,105dengan p = 0.630 (p<0.05) adalah tidak signifikan. Dengan demikian hipotesis 2 yang menyatakan komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja internal auditor ansuportive e. Hipotesis H5 menyatakan bahwa kinerja internal auditormempunyai pengaruh positif terhadapkualitas pelaporan keuangan. Hal ini dapat dilihat dari tabel 4.1 bahwa nilai koefisien path sebesar 0,873dengan p = 0.000 (p<0.05) adalah tidak signifikan. Dengan demikian hipotesis 2 yang menyatakan kinerja internal auditormempunyai pengaruh positif terhadapkualitas pelaporan keuangansuportive Pengujian Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Untuk menguji hipotesis 6 dan hipotesis 7 yang menjelaskan pengaruh masing-masing variabel baik pengaruh langsung maupun pengaruh tidak langsung dapat dijelaskan pada tabel 4.2 sebagai berikut:

73

Gambar 4.1

Hasil Uji Path Analysis Sumber: Olah Data 2014 Pengaruh tidak langsung : 1. Profesionalisme terhadap kinerja melalui kepuasan kerja = 0.145 x 0.873 = 0.126 2. komitmen org. terhadap kinerja melalui kepuasan kerja = -0.105 x 0.873 = -0.091 e1 = (1-0.421)2 = 0.335 e2 = (1-0.552)2 = 0.201 TABEL 4.2 PENGARUH LANGSUNG DAN PENGARUH TIDAK LANGSUNG Pengaruh Langsung

Pengaruh Tidak Langsung

Pengaruh Total

PX1Z

0,145

0,145

PX2Z

-0,105

-0,105

PX1Y

0,947

Pengaruh tidak langsung (melalui Z)

0,126

Pengaruh langsung dan tidak langsung PX2Y Pengaruh tidak langsung (melalui Z) Pengaruh langsung dan tidak langsung

1,073 0,652 -0,091 0,561

f. Hipotesis H6Dari hasil diatas menunjukkan adanya pengaruh yang positif signifikan antara profesionalisme terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja internal auditor dibawah 0,05 (p = 0.000), ini menunjukkan hipotesis 6 suportive. g. Hipotesis H7Dari hasil diatas menunjukkan adanya pengaruh yang positif signifikan antara komitmen organisasi terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja internal auditordibawah 0,05 (p = 0.000), ini menunjukkan hipotesis 7 suportive.

Tabel 4.3 HASIL PENGUJIAN HIPOTESIS

H1

H2

H3

H4

H5

H6

H7

Hipotesis Profesionalisme internal auditor mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan Komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan Profesionalisme internal auditor mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja internal auditor Komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja internal auditor Kinerja internal auditor mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan Profesionalisme internal auditor mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja internal auditor Komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja internal auditor

V. KESIMPULAN PENELITIAN Berdasarkan perumusan masalah dan tujuan penelitian yang dikemukakan dan selanjutnya dibandingkan dengan hasil penelitian dan pembahasan, maka dapat dibuatkan kesimpulan sebagai berikut: 1. Profesionalisme internal auditor mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan, hal ini ditunjukan dari hasil penelitian terhadap kualitas pelaporan keuangan akan baik bila ditangani oleh orang-orang yang professional terutama di dalam internal auditornya. 2. Komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan, hal ini ditunjukan dari hasil penelitian terhadap kualitas pelaporan keuangan dengan adanya komitmen organisasi yang baik juga dan sebaliknya akan buruk atau jelek bila dalam suatu organisasi tidak atau belum memiliki komitmen yang solid dan baik. 3. Profesionalisme internal auditor mempunyai pengaruh negative terhadap kinerja internal auditor, hal ini menunjukan dari hasil penelitian bahwa belum terintegrasinya ikatan dan profesi yang dijalankan sehingga tindaklanjut atau up dating sistem informasi dan keahlian dalam profesi tertinggal, hal ini menunjukan kinerja internal auditor belum sepenuhnya memiliki profesionalisme yang baik 4. Komitmen organisasi mempunyai pengaruh negative terhadap kinerja internal auditor, hal ini menunjukan dari hasil penelitian bahwa kinerja internal auditor dalam melaksanakan tugasnya belum sesuai dengan apa yang telah di tentukan dalam peraturan dan perundangundangan sehingga hal ini perlu dilakukan pendidikan dan pelatihan serta up dating sistem informasi atau pengetahuan yang berkesinambungan dan berkelanjutan. 5. Kinerja internal auditor mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan, terbukti, dimana kinerja internal auditor berperan dalam meningkatkan kualitas pelaporan keuangan sehingga adanya peningkatan dalam pemerintah kabupaten, tentunya hal ini perlu ditingkatkan kembali agar cenderung lebih baik.

Kesimpulan

Suportive

Suportive

Ansuportive

Ansuportive

Suportive

Suportive

Suportive

74

6.

7.

Profesionalisme internal auditor mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja internal auditor, hal ini menunjukan dari hasil penelitian bahwa profesionalisme yang dibuktikan dengan makin baiknya kinerja internal auditor memberikan dampak yang positip terhadap kualitas pelaporan keuangan oleh karenanya perlu di tingkatkan kembali agar lebih baik. Komitmen organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap kualitas pelaporan keuangan melalui kinerja internal auditor, hal ini menunjukan dari hasil penelitian bahwa komitmen yang terjalin dengan baik akan meningkatkan kinerja internal auditor dalam melaksanakan tugasnya ini merupakan bukti adanya keperdulian atau loyalitas terhadap organisasi akan pentingnya suatu komitmen yang terintegrasi dengan baik dalam meningkatkan kualitas pelaporan keuangan.

 







Kualitas produk dan efektifitas saluran distribusi secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan Distributor



DAFTAR PUSTAKA 

Adli Anwar; 2010 Pengaruh komitmen organisasi dan pengetahuan manajer terhadap keberhasilan penerapan sistem informasi akuntansi dan dampaknya terhadap kinerja keuangan perusahaan (Pada BUMN di Indonesia). DPR RI.  Adolpino Nainggolan 2009; Pengaruh komitmen organisasi, struktur pengendalian intern, audit internal terhadap pencapaian kinerja perusahaan. Jurnal Universitas Budi Luhur.  Agusti Ferdinand 2010; Struktur Equation modelling dalam penelitian manajemen : Aplikasi Model-Model Rumit dalam penelitian untuk Tesis Master & Disertasi Doktor, BP Undip AICPA, Statement on Auditing Standards. Codification of Auditing Standards and Prosedures, Profesional Standards. www.aicpa.org.

75







 

Akmal 2009; Pemeriksaan Manajemen Internal audit. Edisi kedua. Jakarta.Indeks Alim Mohammad Nizarul 2002; Pengaruh Ketidakpastian Stratejik dan Revisi Anggaran Terhadap Efetivitas Partisipasi penyusunan Anggaran. Semarang Simposium Nasional Akuntansi V‖ IAI American Institute Certified Public Accountant (AICPA) Staement on Auditing Sandards No. 1 Codification of Auditing Standard and Prodesures. Profesional Standards. www.aicpa,org. Anni Ompu Sunggu. 2004. Pengaruh Profesionalisme Terhadap Kepuasan Kerja dan Komitmen Organisasi Dalam Peningkatan Kinerja (Studi Empiris pada Internal Auditor PLN Se-Indonesia). Tesis Program Pasca Sarjana Undip (tidak dipublikasikan) Aranya, N., J. Pollaock, and J. Amernic. 1981. “An examination of professional commitmen in public accounting”. Accounting, Organization and Society 6 : PP.271 - 282. Aranya, R. Lachman and J. Armenic, 1982. Accounting job satisfaction : A path analysis. Accounting, Organization and Society 7 (3) : 201 – 215. Arnold, H.J. dan Feldman. 1982. A Multivariate Analysis of Determinant of Job Turnover. Journal of Applied Psychology 67:350-360. Armansyah 2009; Komitmen Organisasi dan Imbalan Finansial. Jurnal Ilmiah manajemen dan Bisnis Universitas Gajah Mada Arens, A.A., J.K. Loebbecke. 2010. Auditing: An Integrated Approach. Eight Edition. New Jersey: Prentice Hall International Inc. Arif Bahtiar, Muchlis, Iskandar 2009; Akuntansi Pemerintahan. Akademia Jakarta Arter, D.R. 2009; Kualitas Audit untuk Peningkatan Kinerja, ASQC Kualitas Press, Wisconsin, Amerika Serikat, ISBN 0-87389-057-4

 

 

 







 

 

Azwar, Syaifuddin, 2008; Reliabilitas and Validitas. Yogyakarta: Pustaka Pelajar Bateman, T dan S. Strasser, 1984. A Longitudinal analysis of antecedents of the antecedent of organizational commitment. Academy of Management Journal 27: 95112 Bastian, Indra, 2010, Sistem Akuntansi Sektor Publik, Edisi 2, Jakarta, Salemba empat Edward Bbosa 2011: Internal controlsand the quality of financial statement in local governments case study: Wakiso District, Makerere University BPKP. 2010. Pedoman Penyusunan Anggaran Berbasis Kinerja (Revisi)








 



 







Chariri Anis, Ghozali Imam 2007; Teori Akuntansi. Badan Penerbit Universitas Diponegoro Chenhall, R.H (2004), The Role of Cognitif and Affective Conflict in Early Implementation of Activity-Based Cost Management. Behavioral Reaserch in Accounting 16:19 Chanhall, Robert H and Deigan Morris 1986; The Impact of Structure Environment and Interdependence on the Perceived Usefulness of Managerial Accounting Systems. The Accounting Review Vol. LXI, No. 1. pp.16-35 Chow,C.W., Cooper, J.C and Waller, W.S, 1988; Participatative Budgeting: Effects of a Trurth-Including Pay Sceme and Information Asymmetry on Slack and Performance. The Accounting Review Churchill NC., 1984; Budget Choice: Planning vs Control, harvard Businees Review. 62 pp. 150-162 Church Allan H. et all., 1992; Evolution or Revolution in the Value of Organization Development: Commentary on the State of the Field”, Journal of Organizational Change Management,Vol. 5 No.4 P. 6-23 Cooke Ernest F 1999 ‖Control and Motivation in Sales Management through the Compensation Plant”, Journal of Marketing theory and Practice. Cooper Donal R.and Schindler Pamela S 2006; Business Research Mothodes. Mc Graw– Hill Irvin Cohen, D.A 2003; Quality of Financial Reporting Choice: Determinants and Economic Consequences. Work Paper. Northwestern University Collins Colquitt Jason A. et,al Jeffry A. Lepine dan Michael J. Wesson 2009; Organiztional Behavior, Mc Graw – Hill Irvin Consortium ofInternalAuditOrganizations2004; Standard profesional Audit Internal, Yayasan pendidikan Internal Audit Davis, K dan Newstroom John. W.1985. Human Behavior at Work : Organizational Behavior. Seven Edition Mc. Grow-Hill, Inc











 









Dechow, P.M. and Skinner, D.J. 2002; “Earnings Management: Reconciling the Views of Accounting Academics, Practitioners, and Regulators”. Accounting Horizons 14 (2), pp. 235-250. Dechow, P.M. and I. Dichev 2002; “The Quality of Accruals and Earnings: The Accrual Estimation Errors. The Accounting Review 77. Supplement: 35-59 Devi Irahandayani. 2002. Pengaruh Sikap Mental Auditor Internal atas Kualitas Hasil Kerjanya. Skripsi Sarjana Ekonomi Universitas Trisakti (Tidak dipublikasikan) Donny Setyawan 2005; Analisis faktorfaktor yang mempengaruhi lepuasan kerja dan relevansinya terhadap komitmen organisasi. Semarang Universitas Diponegoro De Lone, W.H., and Mc Lean, E.R 1992; Information systems success: The quest for the dependent variabel, Information systems Research. Vol. 1. No. 3 P. 60-95 Depkeu 2005; The Indonesian Budget in Brief 2011. Jakarta Dirjen Anggaran dan perimbangan Keuangan Evi Lestari dan Dwi Cahyono, 2003 ―Komitmen Organisasi dan Kepuasan Kerja Sebagai Mediasi Hubungan Profesionalisme dengan Intensi Keluar‖ Simposium Nasional Akuntansi VI Surabaya Fanani Z 2006; Manajemen laba: Bukti dari Set Kesempatan Investasi, Utang, Kos Politis dan Konsentrasi Pasar Pada Pasar yang Sedang Berkembang. IAI Fani Zaenal, Ningsih Sri dan Hamida 2009; faktor- faktor penentu kualitas pelaporan keuangan dan kepercayaan investor. ―Simposium Nasional Akuntansi 12‖ IAI Ferdinand, Augusty. 2006. Struktur Equation Modeling dalam Penelitian Manajemen (Aplikasi Model-model Rumit dalam Penelitian untuk Tesis Magister dan Disertasi Doktor). Semarang : BP Undip. Francis. J.R., R. La fond. P. Olsson dan K. Schipper 2005; The Marketing Princing of earnings quality Journal of Accounting and Economics No. 29. P. 295-327

77



 

 



 

 



Fontanella Amy 2010; analisis faktorfaktor yang mempengaruhi pengguna dalam memanfaatkan Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Universitas Andalas Padang Gading I Ketut 2001; Pengaruh Besarnya gaji, pengalaman kerja terhadap tes kerja karyawan. Universitas Budi Luhur Galbraith J.R and Kazanjid R.K 1986; Strategy Implementation: The Role of Structure and Process. St paul, MN: West Publishing Ghozali, Imam.2001. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Gibson, J.L., Invancevich, J.M., and Donnelly, J.M. 2006; Organization Behavior: Structure and Process. Seventh Edition, Boston: Homewood, Richard D. Irwin. Goetz, J., P. C. Morrow, and I.C Mc Elroy. 1991. “The effect of Accounting Firm Size and member rank on professionalism”. Accounting Organization and Society 16 : PP.159 – 166. Goode, W., 1957.”Community within a community : The profession.”American Sociological Review 22 :PP.194-200. Govindarajan V.J 1984; Appropriateness of Accounting Data in Perfirmance Evoluation: An Empirical Examination of Environmental Uncertainty as An Intervening Variabel, Accounting Organization and Society. 22 pp.121-141 Govindarajan Robert N. Antony Vijay 2005; Management Control System. Singapore Mc Graw-Hill Irwin. Governmental Accounting Standards Board 1999; Concepts Statement No. 1 Objectives of Financial Reporting” in Governmental Accounting Standards Series Statement No. 34: Basic Financial Statements and Management‟s Discussion and Analysis for State and Local Governments, Norwalk. Gordon L. A and Danny A. Miller 1976; A Contingency Framework for the Design of Accounting Information Systems, Accounting Organization and Society. pp.56-59





 







 

 



Gordon, L. A and Narayana V.K. 1984; Management Accounting System,b Perceiveed Environmental Uncertainty and Organizations Structure: An Emperical Investigation Accounting Organization and Society. Vol. 9, pp.33-47 Gregson. T. 1992. An Investigation of the causal ordering of job satisfaction and organizational commitment in turnover models in accounting. Behaviour Research In Accounting 4 : 80 – 95 Gunjarati Damodar N. 2007; Dasar-dasar Ekonometrika. Jakarta Erlangga Guntur, Sri, Yohanes, 2002. Profesionalisme Sebagai Mediasi Hubungan Antara Pengalaman Dengan Kinerja, Kepuasan Kerja dan Komitmen Organisasi. Jurnal Maksi Undip. Gu Z., CJ Lee dan J.G. Rosett 2003; Information Environment and Accrual volatility Working Papaer. A.b Freeman School of Business. Tulane University Hair Jr. Joseph F,. Ralph E. Anderson, Ronald L, Tantham, William C. Black 1995 Multivariate Data Analysis with Readnings, Fourth Editions, Practice Hall International Hair, et al. 2006; Multivariate Data Analysis. Six Edition, New Jersey: Pearson Hansen & Mowen 2009; Management Accounting. Singapore Thomson Asia Pte Ltd Hall, R, 1968. ―Profesionalization and bureaucratation‖. American Sociological Review 33 : PP.92 – 104 Hapsari, Andhisa Setya. 2008; Tinjauan Kebermanfaatan Laporan Keuangan Auditan BPK (Refleksi Eksistensi dan Peranan BPK). Jakarta BPK Harahap Sofyan Syafri 2008; Teori Akuntansi. Rajawali Pers Hari 2010; Pengaruh perubahan yang terjadi pada sistem perekonomian dan dunia usaha kearah globalisasi terhadap peran dan tanggungjawab auditor. Jurnal ekonomi, manajemen dan akuntansi, vol 1 No.3 Sept-Des. Fakultas Ekonomi Universitas Cokroaminoto, Yogyakarta. Haron 1996; Lending to Small Business in Malaysia. Jurnal of Small Business Management

78





 





Harrel, it, and M. Stahl. 1984. “Mc Clelland‟s trichotomy of need theory and the job satisfaction and work performance of CPA firm professional”. Accounting Organization and Society 9 : pp.241-252 Harrel, it, E. Chewning and M. Taylor, 1986. “Organization – Profession Conflict and the Satisfaction and Turnover intentions of internal auditing”. Auditing : a Journal of Practice & Theory (Spring) : pp.109-121 Hery 2009; Teori Akuntansi. Jakarta Kencana Prenada Media Group. Hiro Tugiman, 1998. ―Audit Internal yang Diharapkan Kenyataan dan Upaya Pengembangannya‖. Makalah Seminar Nasional IAI Cabang Jambi. Hofstede, G.H., 1967; The Game of Budgeting Control. The Netherlands: Koninlijke Van Gorcum and Com. N.V. Asen Hopwood, 1974. Accounting and behaviour. Accounting age book.A Wheaton and Company. H.N, H. Nursyahid 2003; Undang-Undang Rebuplik Indonesia nomor 17 tahun 2003, BP. Panca Usaha. Hopwood A.G 1972; An Empirical Study of the Role of Accounting Data in Performance Evaluation. Empirical Research in Accounting: Selected studies 1972. Supplement to Jurnal Accounting pp.156-182

Ikatan

Akuntan Indonesia 2011; Standar Profesional Akuntan Publik, Salemba Empat Ikatan Akuntan Indonesia 2011; Standar Akuntan Keuangan, Salemba Empat Ilyas 2001; Kinerja: Teori, Penilaian dan Penelitian. Depok; Pusat Kajian Ekonomi Kesehatan FKMUI Internalization process and member performance, southern Business Review 

Ira Irawati, Nina Karlina and Candradewini 2010; The analysis of public sevices commitment of personel Kabupaten. Universitas Padjajaran.









   



 





Imam Subaweh 2011; Pengaruh penerapan standar akuntansi pemerintahan terhadap kualitas pelaporan keuangan Universitas Gunadarma Indriani Rini dan Khoiriyah. W. 2010; Pengaruh kualitas pelaporan keuangan terhadap informasi asimetri. ―Simposium Nasional Akuntansi 13‖ IAI Institute of Internal Auditors 2009; International Standards for the Profesional Practice of internal Auditing, Altamonte Spring I Wayan Suartana. 2000. Anteseden dan Konsekuensinya Job Insecurity dan Intensi Keluar pada Internal Auditor. Tesis Program Pasca Sarjana UGM (Tidak dipublikasikan) Joe G. Siegel 2006; Budgeting. Jakarta Erlangga Jogianto, Hartono 2007; Sistem Informasi Keprilakuan. Penerbit Andi Julianita Winda, Sarjono Haryadi 2011; SPSS VS Liserel. Jakarta Salemba Empat Kalbers L.P. and Fogarty. 1995. “Professionalism and its Consequences : A Study Internal‟s Auditor”. A journal Practice and Theory (Spring) : 64 -85. Kast F.E and J.E, Rosenzweig 1973;, Contingancy View of Organization and Management Science Research Assosciates Kenis, I. 1979; Effects of Budgetary Goal Characteristics on Managerial Atitudes and Performance. The Accounting Review Khandwalla P.N 1972; The Effect of Different type of Competition on the Use of Managemen Controls. Jurnal of Accounting Research Khikmah, Siti Noor. 2005. Pengaruh Profesionalisme Terhadap Keinginan Berpindah Dengan Komitmen Organisasi dan Kepuasan Kerja Sebagai Variabel Intervening. Jurnal Maksi Undip, Vol. 5 Agustus Kuntjoro H. Zaenuddin Sri 2009; Komitmen organisasi Jurnal warta dan wawancara, Situs Resmi Korps Pegawai Republik Indonesia Sub Unit Nasional Badan tenaga Nuklir. Serpong

79





 



     





Kurniawan Aries Budi 2009; Pengaruh Knowledge Sharing dan Komitmen Organisasi Terhadap Kinerja Perusahaan Berdasarkan Balnce Scorecard Persepektif Pembelajaran dan Pertumbuhan. Universitas Budi Luhur. Lee Thomas W. E 1998; ”Commitment Propensity, Organizational Commitment and Valuntary Turover: A Longitudinal Study of Organizational Entry Processes” Journal of management, Vol. 18 No, 1 P. 15-32 Lembaga Administrasi Negara 2003; Pengukuran Kinerja Pemerintah. Libby,R., Bloomfield, R. Nelson, M.W 2003; Experimental Research in Financial Accounting, accounting Organizations and Society, 278,775-810 Livary, Juhani 2005; An Epirical Test of The DeLone-McLean Model of Information System Success” Data Base for Advance in Information System (DFA). ISSN: 1532-0936. Volume 36. ProQuest Company. Lubis Arfan Ikhsan 2010; Akuntansi Keprilakuan. Salemba Empat Luthans, Fred 2002; Organiztional Behavior,New York: Mc Graw – Hill Irvin Company. Mahmudi 2010; Manajemen Kinerja Sektor Publik. Yogyakarta UPP STIM YKPN Mahsum Mohamad dan Mardiasmo 2009; Pengukuran Kinerja Sektor Publik. Yogyakarta BPFE Mardiasmo (2002), Akuntansi Sektor Publik, ANDI Yogyakarta. Mardiasmo. 2004. ―Membangun Akuntabilitas Publik Keuangan Negara‖. Cetakan Majalah Media Akuntansi. Edisi No. 39, April, hal. 12. Mardiasmo. 2006. ―Pewujudan Transparansi dan Akuntabilitas Publik Melalui Akuntansi Sektor Publik: Suatu Sarana Good Governance‖. Jurnal Akuntansi Pemerintahan. Vol. 2, No. 1, Mei 2006. Mardiasmo, 2009, Otonomi dan Manajemen Keuangan Daerah, Ed. II, Yogyakarta: Andi Yogyakarta.

  

















Mardiasmo, 2009, Otonomi dan Manajemen Keuangan Daerah, Ed. II, Yogyakarta: Andi Yogyakarta. Martono, Nanang 2011, Metode Penelitian Kuantitatif, Jakarta Rajawali Pers. Martiningsih, RR.Sri, pancawati 2008; Analisis Kebutuhan Informasi Pemerintah: studi Pelaporan Keuangan Pemerintah. Universitas Gajah Mada. Masnoni dan Latifa Lyna 2009; Pengaruh integritas organisasi terhadap kematangan perencanaan sistem informasi dan aplikasinya terhadap kesuksesan program aplikasi sistem informasi manajemen daerah. ―Simposium Nasional Akuntansi 12‖ IAI Mathieu, J.1991. A cross level nonrecursive model of the antecedent of organizational commitment and satisfaction. Journal of Applied Psychology 76 (5):607-618. Meyer, J and N. Allen. 1984. Testing the “side bet theory” of organizational commitment : Some methodological considerations, Journal of Applied Psychology 69 : 372-378 Mayer J.P Allen NJ & Smith C.A 1993; Commitment to Organizations and Occupation : Extention and Test of Three Component Conceptualization”, Journal of Applied Psychology, Vol 78, No 4, P; 538-551 Mayer J.P, Chaterine A. Smith 2000; ―HRM Practices and Organizational Commitment: Test of Meditation Model” Canadian Journal of Administrative Sciences, Vol 17, No 4, P; 319-331 Mayer J., Omer, TC 2003; Explorating the term of Audit Services in an Agency Cost Setting: an Empirical Investigation 1984 Auditing Research Symposium, 229-252 M.D Ihyaul Ulum 2009; Audit Sektor Publik. Jakarta Bumi Aksara Miles R.E and Snow C,C 1978; Organization Strategy, Strukture and process, New York Mc Graw Hill. Merchant, Kenneth. A 1981; The Design of the Corporate Budgeting System: Influences on Managerial Behavioral and Performance. The Accounting Review Vol. LVI, No. 4. pp.813-829 80



 





   



 



Moeller Robert 2009; Brink‟s Modern Internal Auditing. John Wiley and Sons. Inc. Hoboken, New Jersey Published Canada Moh. As‘ad. 1978. Psikologi Industri. Penerbit Liberty Yogyakarta Morrow, P.C. and J.F. Goetz. 1988.”Professionalism as form of work commitment”. Journal of Vacational Behavior 32 : pp. 92-111 Mowday R.T. 2000. Commitment Propensity, Organizational Commitment and Voluntary Turnover: A longitudional Study of Organizational Entry Process. Journal of Management, 18 (1):15-32 New York: Academic Press Muhlis, Syarifuddin dan Mediaty 2010; Effect Of Participation On Budget Preparing To Performance Of Local Government Officials With Organizational Culture And Organizational Commitment As A Moderator (Case Study On Gevernment of Barru Regency, Sul-Sel). Universitas Hasanudin Makasar Mulyadi 2008; Akuntansi Manajemen. Yogyakarta STIE YKPN M, Nafarin 2007; Penganggaran Perusahaan. Jakarta Salemba Empat Nasution Anwar 2009; kualitas laporan keuangan pemerintah. ―Simposium Nasional Akuntansi 12‖ IAI Noerdin H. Alex 2009; Optimalisasi pemanfaatan laporan keuangan pemerintah daerah. ―Simposium Nasional Akuntansi 12‖ IAI Nurmawa Uma 2007 Faktor-faktor yang mempengaruhi komitmen organisasi terhadap kinerja perusahaan dalam persepektif pembelajaran dan pengembangan dilingkungan perusahaan. Jurnal Universitas Budi Luhur. Noor, Juliansyah. 2011;Metodologi Penelitian. Jakarta: Kencana Norris, D dan R. Niebuhr. 1983. “Professionalism, Organizational Commitment and Job Satisfaction in Accounting Organization”. Accounting, Organizations and Society 9 (1) : 49-59 Ostroff, Cheri 1992; ‖The Relationship Between Satisfaction, Attitude and Performance: An Organizational Level Analysis” Journal of Applied Psychology, Vol 78, No 4, P; 538-551

 















  

Otley D.T 1987; Budget Use and Managerial Performance. Jurnal of Accounting Research Spring. pp. 122-149 Pagalung, G. 2006; Kualitas Informasi Laba: Faktor-Faktor Penentu dan Economic Consequence Universitas Gaja Mada Pamungkas Bambang 2012 ; pengaruh penerapan akuntansi publik dan kualitas peraturan perundangan terhadap kualitas pelaporan keuangan dan akuntabilitas kinerja instansi pemerintah. Jurnal Ilmiah Ranggading. Volume 12 No. 1, April 2012 Pancawati Rr. Sri 2009; Studi kebutuhan informasi penggunaan laporan keuangan pemerintah. ―Simposium Nasional Akuntansi 12‖ IAI Pasewark, W.R dan Strawser, J.R. 1996. The determinant and outcomes associated with job insecurity on a professional accounting environments. Behavioral Research in Accounting 8. 91-113 Paulsson, Getr. 2006 Accrual Accounting in the Public Sector: Experiences from the Central Government in Sweden. Financial Accounting and Management Pei, B, dan F. Davis. 1989. “The impact of organizational structure on internal auditor organizational – Professional conflict and role stress : An exploration of Linkages. Auditing: A Journal of Practice & Theory (Spring) : pp.101-115. Peraturan Pemerintah RI Nomor 71 Tahun 2010; Standar Akuntansi Pemerintahan Bandung Fokusmedia Peraturan Pemerintah RI Nomor 71 Tahun 2010; Standar Akuntansi Pemerintahan Bandung Fokusmedia Pramono, E.S. 2003. Transformasi Peran Internal Auditor dan Pengaruhnya bagi Organisasi. Media Riset Akuntansi, Auditing & Informasi Vol. 3 No.2 Price J, E dan Mueller, C. 1981. A Causal Model Turnover for Nurses. Academy Management Journal. 24 (3) : 88-109 Porter M 1980; Competitive Strategy, New York: The Free Press. Poznanski, Peter, J dan Bline, Denis M. 1997. Using structural equation modelling to investigate the causal ordering of job satisfaction and organization commitment among staff accountants. Behavioral Research in Accounting. Volume 9, 1997. Printed in USA. 81

 

 



 





 



Purba Marisi P. 2010; International Financial Reporting Standard Convergecy dan Kendala Aplikasinya Geraha Ilmu Rahmawati. 1997. Hubungan antara Profesionalisme Internal Auditor dengan Kinerja, Kepuasan Kerja, Komitmen dan Keinginan Untuk Pindah. Tesis Program Pasca Sarjana UGM (Tidak dipublikasikan) Rangkuti Freddy 2006; Analisis SWOT Teknik Membedah Kasus Bisnis. Jakarta.Gramedia Pustaka Utama Ratmono Dwi, Ghozali Imam 2008; Akuntansi Keuangan Pemerintah Pusat (APBN) dan Daerah (APBD). Badan Penerbit Universitas Diponegoro Restu Kartika Widi. 2010. Asas Metodologi Penelitian; Sebuah Pengenalan dan Penuntun Langkah Demi Langkah Pelaksanaan Penelitian, Yogyakarta : Graha Ilmu. Riduwan 2007; Cara menggunakan dan Memakai Analisis Jalur, Bandung Alfabeta Robbins, P. Stephen. 2003. Organization Behaviour : Concept, Controversies, Aplications. Seventh Edition. Prentice Hall Inc. Robbins, S. P. 2007; Organization Behaviour Concept, Controversies and Application. Englewood Cliffs, NJ:Prentice Hall. Ryanetal.,2002; Accountability Disclosure by Queenland Local Government Councils: 1997-1999. Financial Accounting & Management Sawyer, Lawrence B. 1998. Sawyer‘s Internal Auditing. The Institue of Internal Auditors. Setiyawati Hari. Effect of 'Competence, Accounting Manager Intern, Commitment to the Organization and Implementation Internal Control System on the Quality of Financial Reporting. International Journal of Business and Management ISSN (Online): 2319-8028, ISSN (Print): 2319-801Xwww.ijbmi.org Volume 2 Issue11ǁNovember. 2013 ǁ PP.19-27 Schiff, M. and Arie Y. Lewin, 1970; The Impact of People on Budget. The Accounting Review



 













   

Schroeder, R dan Indieke. 1977. Local cosmopolitan and bureaucratic perception in public accounting firms. Accounting, Organization and Society 2 : 39-46 Siegel and Helena 1989;199) Beahavioral Accounting. South Western Publishing Co.Cincinati Simon R 1987; Accounting Control Systems and Business Strategy; An Emperical Analysis. Accounting Organization and Society. pp.357-374 Simons R 1990; The Role of Management Control System in Creating Competitive Adventage: New Persepectives, . Accounting Organization and Society. pp.127-143 Simon R 1987; Accounting Control Systems and Businees Strategy, An Empirical Analysis, Accounting Organizations and Society, 12, pp 357374. Solihin 2010; Pengaruh komitmen anggota dan budaya kerja terhadap tim koordinasi, monitoring dan evaluasi (kormonev) Nasional. Jakarta Lembaga Administrasi Negara Sorensen J. dan T. Sorensen. 1974, The conflict of professionals in bureaucratic organization. Administration Science Quarterly (March) : 98-106. Shadur Mark A., et al., 1999; ―The Relationship Between Job Satisfaction and Organizaional Climate and Employee Perceptions of Involement”, Goup & Organization Management, Vol. 24, No. 4 P. 479-503 Slocum, Jr dan Hellriegel 2001; Organiztional Behavior 3rd Edition, New York: Mc Graw – Hill Irvin Company. Sawyer, Internal Audit 2003; Salemba Empat Sekaran Uma 2003; Research Methods For Business. New York John Wiley & Sonns Inc.. Setiawan Ivan Aries. Ghozali Imam 2006; Akuntansi Keprilakuan. Badan Penerbit Universitas Diponegoro Steccolini, Ilena 2002; Local Government Annual Report: an Accountability Medium. EISM Conference on Accounting and Auditing in Public Sector Reforms, Dublin, September 2002 82



 







  





   

Sudibyo Bambang 2009; Langkah nyata peningkatan kualitas laporan keuangan Departemen Pendidikan Nasional : sebuah pengalaman empiris. ―Simposium Nasional Akuntansi 12‖ IAI Sugiono 2012; Statistik untuk Penelitian. Bandung Alfa Beta. Suharno, Sabam dan Muchamad Syafrudin 2010; Komitmen organisasi pada dosen akuntansi di Jawa Tengah. ―Simposium Nasional Akuntansi 13‖ IAI Sukmalana Soelaiman 2009; Manajemen Kinerja. Intermedia Personalia Utama. Sumardi. 2001. Pengaruh Pengalaman Terhadap Profesionalisme Serta Pengaruh Profesionalisme Terhadap Kinerja dan Kepuasan Kerja. Tesis Program Pasca Sarjana Undip (tidak dipublikasikan). Sumarno J. 2006; Pengaruh komitmen organisasi dan gaya kepemimpinan terhadap hubungan antara partisipasi anggaran dan kinerja manajerial. Universitas Persada Indonesia Y.A.I. Sumarno Sonny 2010; Manajemen Keuangan Pemerintahan Geraha Ilmu. Suparmoko 2000; Keuangan Negara. Yogyakarta BPFE Supranto dan Limakrisna 2013; Petunjuk Praktis Penelitian Ilmiah untuk Menyusun Skripsi, Tesis dan Disertasi. Jakarta Mitra wacana Media Susetyo Sasongko 2009; Pengaruh nilai etika organisasi sebagai faktor situasional individu terhadap orientasi etika auditor dan komitmen profesi Suwandi dan Nur Indriantoro. 1999. Pengujian Model Turnover Pasewark dan Strawser : Studi Empiris Pada Lingkungan Akuntan Publik, Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, Vol. No. 2 Juli. Sweeney, Luthans, Fred and Mc Farlin2006; Organiztional Behavior: Solutions for Management,New York: Mc Graw – Hill Irvin Company. Timpe. A. Dale.1988. The Art and Science of Business Management Performance. Kend Publishing Inc. Toha, Miftah 2012; Prilaku Organisasi Konsep Dasar dan Aplikasinya Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada

  

    







 

Triandis, H.C. 1971. Attitudes and Attitudes Change. Jhon Waley and Sons, Inc, New York. Tugiman Hiro 2011; Standar Profesional Audit Internal, Kanisius, Tugiman Hiro 2002; pengaruh Peran Auditor Internal serta faktor-faktor pendukungnya terhadap pengendalian intern dan kinerja perusahaan. Jurnal akuntansi /Th. VI/01/Mei/2002 Tunggal Amin Wijaya 2000; Coso-Based Auditing,, Harvarindo. Umar Husein 2005; Evaluasi Kinerja Perusahaan. Gramedia Pustaka Utama Undang-Undang RI Nomor 17 Tahun 2007; Rencana Pembangunan Jangka Panjang 2005-2025. Bandung Fokusmedia Uyanto Staislaus S. 2006; Pedoman Analisis Data dengan SPSS. Yogyakarta Graha Ilmu Waterhouse J.H and P Tiessen 1978; A Contingency Framework for Management Accounting Systems Research, Accounting Organization and Society. Vol 3 No. 1 pp.65-76 Wasito dan Ghozali Imam 2002; Pengaruh sistem pengendalian tidak dapat meningkatkan prestasi kerja. Universitas Diponegoro Witt. L A 2008; Reactions to Work Assignments as Predictors of Organizational Commitment: The Moderating Effect of Accupational Identification. Jurnal of Business Research 26, 81-96. Wati Elya, Lisnawati dan Nila 2010; Pengaruh Independensi, gaya kepemimpinan, komitmen organisasi, dan pemahaman good governance terhadap kinerja auditor pemerintah (studi pada auditor pemerintah di BPKP perwakilan Bengkulu). ―Simposium Nasional Akuntansi 13‖ IAI Wibowo. 2007. Performance Management, Jakarta: Raja Grafindo Persada Wujanto Hari Setyo 2008; Struktural Equation Modeling dengan Liserel 8.8. Yogyakarta Graha Ilmu

83

   



www.theiia.org/guidence/standards-andpractices/profesional-practiceframework/code=of-ethics/code-of-ethics. Yudantara I. Ketut Gede 2006; Mengubah Ketidakpastian Menjadi Kekuatan. Jakarta Gramedia Pustaka Utama Zaenuddin 2009; Komitmen Organisasi terhadap penentuan Jabatan. Jurnal Ilmiah Manajemen. Universitas Muhamadiyah Zeyn Elvira 2011; Pengaruh good governance dan standar akuntansi pemerintahan terhadap akuntabilitas keuangan dengan komitmen organisasi sebagai pemoderasi Universitas Pasundan Bandung, Jawa Barat Zulkarnaini 1999; Sistem pengendalian Manajemen Sangat Penting dan diperlukan untuk membantu manajemen guna pencapaian Goal dan objektive. Universitas Diponegoro

Muhammad Masyhuri

How can NPD processes be designed to improve business performance? Abstraks Tujuan dari tulisan ini adalah untuk mengajukan kerangka kerja konseptual faktor-faktor yang berpengaruh terhadap proyek Pengembangan Produk Baru (PPB) di dalam organisasi serta untuk menganalisa keterkaitan antar dan intra faktor-faktor tersebut untuk meningkatkan kinerja bisnis dalam organisasi yang diformulasikan dalam isu dasar ―Bagaimana proses PPB dapat dirancang untuk memperbaiki kinerja bisnis perusahaan‖. Lima topic diajukan untuk mengatasi permasalahan ini yakni PPB, Kinerja Organisasi dan Model Mental Eksekutif; Stratejik dan Konteks Struktural dari PPB; Proses dan Pengembangan Produk; Manajemen Portofolio dan Inovasi Titik Akhir. Kata kunci: PPB, keterkaitan, kinerja bisnis, model mental, manajemen portofolio Abstract The objective of this report is to propose the conceptual framework factors in establishing the New Product Development (NPD) within the organization, as well as to analyse the interconnected between and amongst the conceptual framework factors to improve its business performance within the organization through the formulation of the core issue of ―How can NPD process are designed to improve companies‘ business performance‖. Five topics are proposed to overcome with these issues, namely NPD, Organization Performance and Executive Mental Model; Strategic and Structural Context of NPD; Product and Development Process; Portfolio Management; and Front End of Innovation. Key words: NPD, interconnected, business performance, mental model, portfolio management

84

INTRODUCTION Many believe that establishing an innovation through making a New Product Development (NPD) is becoming leverage factors for companies to achieve their sustainability in the future. According to Schilling and Hill (1998), the importance of NPD has grown dramatically over the last few decades as a dominant driver of competition in many industries. Furthermore, as mentioned by Cooper (2005) recently, the development of new and improved products in the organization has crucial to the survival and prosperity of the modern corporation. It is supported by Newey (2007a) who argue that NPD is not a choice; it is essential for companies‘ going concern, because of NPD plays an important role in building companies‘ competitive advantage (Salomo, Weise, & Gemunden, 2007). Therefore, Newey (2007a) pointed out that NPD directly affects business performance overall, including revenues, profits, companies‘ growth and shareholders‘ values. A recent data and survey analysis which conducted by Forbes Magazine in August 2014 proves that the world top innovative companies could give benefits not only for their shareholders but also to all stakeholders; and the most important is could extend their existence in the world business for the long lasting operations. In other words, innovation and NPD is the main issues of the organizations to secure their positions in the competitive global world.

The effectiveness means such design should relate to the degree to which the product meets markets or customers‘ requirements; and efficiency means such NPD designed process based on companies‘ resources and capabilities. In overall, the best NPD designed process should be fit to the business strategic, fulfill the market requirements and be supported by organization‘s resources. OBJECTIVES AND PROPOSE ANALYSIS  

The objectives of this article are to: propose the conceptual framework factors of establishing the NPD within the organization, and analyse the interconnected between and amongst the conceptual framework factors to improve its business performance within the organization

The author tries to propose the framework analysis to discuss of the core issues of NPD project, that is, “How can NPD processes are designed to improve companies’ business performance?” METHODS To discuss this issue the author applies a qualitative description through search, review and analyse the literatures‘ study, including books, scholarly journal and other related articles. LITERATURE REVIEWS AND CONCEPT

PROBLEMS

FRAMEWORK

In fact, not many organizations succeed in delivering NPD projects to improve their businesses performance. Cooper (2005) found that only 56 percent of businesses‘ NPD projects achieve their financial goals and only 51 percent are launched on time. As being warned by Mahle (2007) that managing innovation such as NPD project is difficult, due to requiring an overwhelming processes and involving many people in the cross department functions within organization. However, Veryzer (2005) convinced that companies can improve their performance through implementing NPD designed processes which aligned with the organizations‘ strategies. In addition, Madhavan and Grover (1998) noticed, the success of an NPD designed processes can be determined through their effectiveness and efficiency factors.

To explain the core issues, this report is divided into five topics which is connected one to another, they are : (1) NPD, Organization Performance and Executive Mental Model; (2) Strategic and Structural Context of NPD; (3) Product and Development Process; (4) Portfolio Management; and (5) Front End of Innovation (see Figure 1).

85

Figure 1. The Propose Framework of Interconnected NPD Factors

1.

NPD, ORGANIZATION PERFORMANCE AND EXECUTIVE MENTAL MODEL

Concept definition and topic summary According to Kahn (2005:595), NPD is defined as ―the overall process of strategy, organization, concept generation, product and marketing plan creation and evaluation, and commercialization of a new product‖. Similarity, Barclay, Dann and Holroyd (2000) pointed out that the term NPD is about involving and managing a range of projects from products that are totally new to the world. The objective of NPD is to translate an idea into a tangible physical asset (Davila, 2000). Meanwhile, organization performance is defined as a set of processes that help organizations optimize their business performance (Wikipedia, 2007) to achieve goals such as profits, organizations‘ growth and increasing shareholders‘ values (Newey, 2007a). It is a function of the total contribution of single products to organization performance (Newey, 2007a). The terms of mental model is viewed as the concept of ―paradigm-an integrative set of ideas and practices that shape the ways people view and interact with the world‖ (Senge, nd). Furthermore, Senge (2006) elaborated that mental models is a ―deeply ingrained assumption, values and images which frame how people think and act about the world surround them‖. Therefore, an executive mental model means how the top management‘s view, think and perform about their organizations. To sum up, these three concepts can not be separated, because they are interconnected. The good innovation projects (NPD) can not run well if there is no support from the top management. As a consequence, the organizations will lose their competitiveness and could not achieve the organizations‘ business performance in the future. On the contrary, an effective mental model from executive can enhance and boost relationship between NPD and healthy business growth to organizations‘ performance (Newey, 2007a). Concept importance and challenges The importance of NPD as successful factors for improving the organization performance has already known widely, which is aligned with the common goals of the organization. As we all know, the goal of 86

organization is to creating financial value over time through gaining competitive advantages and continually improving organizations‘ core competencies (Newey, 2007c). Moreover, the NPD projects are viewed as enabler factors to improve business performance and become companies‘ core competence in the future (Newey, 2007a). In essence, NPD can directly affect organizations‘ business performance overall by improving revenues, profits and shareholders‘ values. As coined by Cooper (1990), eighty percent of CEOs in the USA believed that their organizations would be much more dependent on the NPD in the years ahead. It is supported by Wheelwright and Clark (1992) research who stated that the long term competitiveness of any company depends on the success of its product development capabilities for improving market position, financial performance, creating new industry and renewing the organization. Nevertheless, only a few organizations can benefits from such innovation projects. In fact, the failure rate of NPD projects in the USA companies is in the range of 40 to 90 percent (Judson, et al, 2006). In similar way, Barclay, et al (2000) found that only about 10 percent of all products developed make a significant contribution to the companies‘ sales and profit. It is more being worsened by much top management mind, who own mental models that view so much misconceptions about NPD projects in organizations. They saw NPD projects neither their areas nor responsibilities; rather than is viewed as only for engineers‘ problems. Therefore, NPD is shown as an expense and should be minimized; and also NPD should be treated as a number one hundreds priority in the organizations (Newey, 2007a). In fact, as warned by Peters (1990) in his article ―Get innovative or get dead‖ not so many organizations, are ready to design and implement such innovations. Other challenges for organizations are related to new products conception that should link with the capabilities and the customers; and how to make the real new products to boost company‘s performance (Newey, 2007c). 2. STRATEGIC AND STRUCTURAL CONTEXT OF NPD Concept definition and topic summary According to Sull (2005:137), strategic context is defined as ―an organization‘s official strategy that stimulate initiative consistent

with the strategy‖; whilst structural context is defined as ―organizational levers, such as information systems, performance goals, organizational design that can be manipulated by top management to influence indirectly what type strategic initiatives are defined and selected‖. As coined by Burgelman (2005), NPD is enterprise-wide effort. It means it is involving both upper and lower level position within organization. In other words, NPD takes place in both strategic and structural levels of the organizations. In the strategic level, NPD should be viewed as part of company‘s big plan for competing and choosing and marketing of selected products. Burgelman (2005) asserted that strategy can be both top-down or bottom-up approaches. Whilst in the structural level, it involves the administrative process, day-to-day operations and includes how resources are allocated (Newey, 2007b). Therefore, strategic and structure context has importance factors to develop NPD projects in organizations. The biggest challenges are how strategic and structural context can influenced NPD projects works through selection, retention and variation resources allocation within organization internal processes and in line with the competitive markets and customers‘ requirements? Borrowing the terms of organization evolution theory, Burgelman (2005) explained these three processes. An internal variation refers to the following new projects and what kind or projects will be appears in the coming events within organization. This process occurs through individual innovation and entrepreneurship. Selection processes refer to ways of deciding which projects should organization invest in and these processes taking place through organizations‘ administrative and cultural mechanism. Whilst retention means what projects should be built as core competencies for organization (Newey, 2007b). In summary, as discern by Bower, Doz and Gilbert (2005), the structure and process characteristic of resource allocation have important implication for organization strategy (see Table 1). In other words, getting strategymaking right is paramount for organization that should consider resources allocation within organization and adaptive to the external environment.

Table 1. Implications for organization strategy The allocation of resources and execution of process determines strategic outcomes Operating managers can play a significant role in shaping strategic outcomes Structure influences operations and shapes resource allocation (structure shapes strategy) Source: adapted from Bower, Doz, Gilbert (2005:15) 3. PRODUCT DEVELOPMENT PROCESS Concept definition and topic summary Kahn (2005:601)) defined product development process as ―set of tasks, steps, and phases that describe the normal means by which a company repetitively convert embryonic ideas into salable products or services‖. It is a series of real options with reducing uncertainty overtime (Lint and Penning, 2001). As emphasize by Newey (2007c), the goal of NPD process is to remove uncertainty to the certain condition where organization could create information set to describe and define how to manufacture, market and support such products. In essence, NPD process has three important issues, they are: who contributes this process; when such process should be contributed; and what criteria requirements for such process (Newey, 2007c). By having a formal NPD process, organizations will benefits in the future due to an ability to predict Return on Investment in the beginning of process; gain best practice implementations through learning by doing processes; and become organization learning to building corporate memories through codifying such processes (Newey, 2007c). In line with the notion, development process has a function to transform product definition into an information set that describes how to manufacture, sell, use and support the proposed new product through Product Development; Manufacturing Development, Market Development and Market Introduction processes (Newey, 2007c) – See Figure 2. Figure 2. New Product Development Process Areas

Source: Newey (2007c) Lecturer Notes

87

The Product Development starts with product definition information and the project plan and then thoroughly creates and codified knowledge concerning the detail product design, how the product works, key assumptions made in its development and constraints on product operation. The best practice is to creating the best possible product definition and then gets the product out to market as early as possible. Meanwhile, the Manufacturing Development aims to transform information about product requirements and project plan along with an understanding of the relating product design into knowledge required to manufacture a costeffective and reliable product. Next, the Market Development has function to transform information about product plans and product definition into knowledge and communications required to sell and support the new product. A key output of this process is a marketing plan. The final step is the Market Introduction that creates awareness of a new product in the market place and then builds order to targeted levels (Newey, 2007c). According to Barclay et al (2005) there are two common models being used for organizations to conduct their product development processes, i.e.: through 13 step processes from initial screening to market launching; and stage-gate process which is characterized by several stages; decision gates; cross boundaries; multidisciplinary approaches; and speed and quality execution. However, stage-gate process has found increasing favour for practitioners today (Barclay et al, 2005). Fundamentally, Cooper (1990) argued that stage gate system is recognized that product innovation is a process and it can be managed. Each gate is characterized by a set of deliverables or inputs, a set of exit criteria and an output (Cooper, 1990, See Appendix 1). Moreover, as notified by Newey (2007c), each stage in the process has a job to do in reducing key uncertainties about technical and commercial feasibility of the new product concept; as consequence each stage must be executed to reach the gate. He also convinced that stage-gate process is the best way to manage the NPD process in organization (Newey, 2007c). Concept importance and challenges As argued by Newey (2007c), stage-gate process has importance for organization especially for NPD professionals; because of understanding such process will give them knowledge about designing, 88

managing, diagnosing and prescribing NPD process in proper ways. Aside from that, Schmidt (2005) clearly explained why applying good stage-gate decisions are important. It is because of several reasons, such as: (a) developing new product is expensive; (b) the cost and time to complete each subsequent stage of the NPD process often increases significantly; (c) organizations most always have many more ideas and product concepts than funding availability; (d) slow decisions lengthen product development time; (e) weak decision damage new product efforts; (f) as projects move forward, it becomes increasingly difficult for managers to stop them. In nutshell, every stage and gate is trying to remove key uncertainties about a new product, and as a result can determine which the best product that allowed receiving investment (Newey, 2007c). From extensive research, Barclay et al (2005) found, although have many advantages, some pitfall also occur when applying stage-gate process in organizations (Table 2). Fortunately, as assured by Cooper, Edgett and Kleinschmidt (2000), the best practice of stage-gate process putting in place can give a more effective portfolio management within organization because of three reasons: improvement of information quality; the gates should kill a poor project, therefore can improve the overall quality of the portfolio management; and a gate process involves senior management in the right ways. Table 2. Stage-gate process – advantages and disadvantages Advantages

Disadvantages

Improves product development success rates Earlier detection of failures Decisions are more rigorous and transparent Continuous measures of project status Customer oriented and driven Improved teamwork and better communication Reduced recycling & rework Better market launch Better time management and reduced cycle time

Too much reliance on inter-functional cooperation It takes too long It stifles creativity A lack of real control Problems in defining the go/kill measures It is limited to certain types of product development

Source: Adapted from Barclay et al (2005).

4. PORTFOLIO MANAGEMENT Concept definition, challenges and importance Portfolio Management (PM) is defined as a dynamic decision process, whereby a business‘s list of active new product or project is constantly updated and revised (Cooper, et al, 1997). In addition, Kahn (2005:599) defined PM as ―a business process by which a business unit decides on the mix of active projects, staffing, and money budget allocated to each project currently being undertaken‖. As mentioned by Newey (2007f), PM in organization is consisting of: new projects, that are need to be evaluated, selected and prioritized; existing projects, that might be accelerated, killed or deprioritized; and resources, that are need to be allocated and reallocated to active projects. Due to PM is placed in the upper level of organization, therefore, PM can not be separated with organization strategy, which means PM and planning in organization strategy should be linked to each other (Newey, 2007e) – See Figure 3. In line with that notion, Kahn (2005) using Pipeline Management term to describe that portfolio management is a process that integrates product strategy, project management, and functional management to continually optimize the crossproject management of all development-related activities. Figure 3. Strategic Planning and Portfolio Management

Source: Newey (2007f) Lecturer Notes As coined by Cooper et al (2000) PM is a fundamental to successful of NPD. However, Cooper et al (2001) argued that PM for product innovation such as NPD is critical to new product success. As a result, PM is an area where most companies are weak. It is support by Bradford (2007) studies who found that only 25 percent of companies had figured out how to implement a well PM in their organization; consequently only 40 percent organization of having effective PM practices. 89

At least four factors can describe why these conditions happen (Newey, 2007e): (1) PM always deal with changing external environment, which means there are so many uncertain and unreliable information related to future events and opportunities; Therefore, (2) Status and prospects for projects is constantly changing; (3) Because of projects have different stages of completion, it is difficult to make comparison amongst projects that related to resources allocation priorities; (4) Limited of organizations‘ resources of allocation and trade-off problems. Another PM problems that being described by Cooper et al (2000) includes, unbalancing resources availabilities and capabilities of organization, which means so many projects to be handled, but not enough resources; project selection methods fail to distinguish which the best one; fail to make go/kill decision due to lacking and not enough solid information; and too many small projects with a few make a champion products. In addition, Loch and Kavadias (2002) argues that the most important challenge is how to select PM within a budget constraint. Nevertheless, it is undoubtedly that PM has many benefits and important for organization to secure its position in the future if it is being managed in a proper ways. As pointed out by Cooper et al (2000) organization can benefit by implementing PM because of following reasons: 1. Financial; PM can maximize return on R&D and technology investment; 2. Maintaining organization‘s business competitive position to increase sales and market share; 3. Allocating scarce resources effectively; 4. Creating link between project selection and business strategy; 5. Focusing on rigorous ones; 6. Balancing between projects and investment for short and long terms objectives; 7. Communicating project priorities across organization; 8. Providing better objectivity in project selection. 5. FRONT END OF INNOVATION Concept definition and topic summary The Front End of Innovation and is also known as the Fuzzy Front End (FFE) is defined by those activities that come

before the more formal and well-structures NPD process; and it often involving a chaotic, unpredictable and unstructured activities (Koen, 2005). It refers to as being ―fuzzy‖ because it is engaging of the large amounts of uncertainty and unclear decision makers (Newey, 2007d). Similarity, it often occurs in the earliest stage of the NPD process and roughly is meant to denote all time and activity spent on idea prior to the first official group meeting (Reid & Brentani, 2004). Meanwhile, Zhang and Doll (2001) defined FFE as environmental uncertainties and critical for NPD project success. The objective of the FFE stage is to conceive of new product ideas, select the best and create specific product definitions and a business case for why the product concept should proceed to development, where much larger funding is required (Newey, 2007d). Furthermore, he stated that the FFE aims to remove key uncertainties in developing product key success areas. However, as warned by Koen et al (2002) FFE is one of the weakest areas of the innovation, because the FFE is fundamentally different from NPD. At least, there are four main differences between NPD and FFE (Koen et al, 2002): (1) FFE work is not structured, but is experimental and often involves individuals instead of multifunctional teams; (2) FFE work is so early that revenue expectations are uncertain; therefore, it is often not possible to predict commercialization dates; (3) Funding for FFE work is usually variable; (4) FFE work results in strengthening a concept, and not achieving a planed milestone. In the real world, every organization can act differently implementing the FFE works. This means, FFE work can be applied in-house or be outsourced (Newey, 2007d). In-house FFE refers to FFE, development and commercial stages are all done inside one organization. Whilst, outsourcing means, the FFE stages might be is doing separately in a certain arrangement organization. At the end, three of the FFE key outputs can be resulted, they are: (a) queue of possible new product opportunities; (b) product concepts progressed; and (c) product definitions (Newey, 2007d). In the same way, Kim and Wilemon (2002a) concluded there are three main FFE results, i.e.: identifying opportunities and preparing a clear product concept; developing 90

relationships internally and/or externally; and speeding the process. Concept importance and advantages/disadvantages As argued by Newey (2007d), anyone in the organization can involve in the FFE works, including R&D, marketing, manufacturing employees and senior management. In addition, Markham and Kingon (2004) examined the best type of people involved that can enhance the FFE implementations. There are six list of characteristics of people should be involved in such works, namely: (1) personality traits; (2) experience and background; (3) intuition people; (4) formal and informal position in organization; (5) sources of influence; and (6) organizational support. The FFE has a key importance in the NPD process in organization because of it can removes sufficient uncertainty about whether project should obtained further development funding or not and can be source of competitive advantages in organization (Newey, 2007d). In terms of benefits, at least three major FFE development advantages can be obtained, namely: (1) can deliver superior value to customers, as a result, better financial performance for organization; (2) can generate a continual supply of new product concepts; (3) can reduce project risks. In overall, a competitive resource can be gain within this process. Nevertheless, some potential pitfalls can happen (Newey, 2007d), such as: (1) FFE activities are often undefined and poorly managed (inconsistencies and late corrections problems); (2) late corrections of technical problems; as results, increasing in manufacturing costs and a relate to declining in overall revenue and profit margin; (3) the more costly mistake, the longer it takes for recover costs from sales and the shorter market windows (the period where generating real profit over and above costs). To cope with those conditions, Kim and Wilemon (2002a) suggested some considerate factors reducing the fuzziness level in organization, as follows: a. assigning a FFE manager or a team; b. providing organizational support for FFE activities; c. understanding the sources of FFE ambiguity; d. building an information system; e. developing relationships with supporters, partners and alliances

DISCUSSION AND ANALYSIS 1. NPD, ORGANIZATION PERFORMANCE AND EXECUTIVE MENTAL MODEL Managing concept and the best practices implementations As mentioned by Barclay et al (2000), at least three key important areas should be considered to managing and developing an effective NPD in today‘s competitive environment, they are: people who involved; organization structure; and organization technology and resources. It is understood that managing innovation or NPD project is difficult, risky and has so many challenges for organizations (Handfield & Lawson, 2007). However, Mahle (2007) argued that the biggest challenge is not occurred in an invention, but place on how to execute the innovation in a proper ways. In other words, it needs an effective mental model from leaders to make the best decision which related to the NPD projects execution. According to Newey (2007a), at least two aspects of effective mental models should be owned by organizations top executive who dealing with the NPD projects, they are: understand how and why the importance of NPD as enterprise-wide system for organizations‘ growth and evolution; and understand how such systems are determined by succeeding at the product level. In addition, Newey (2007a) stated that building an NPD projects need to involve of all levels of management and functional expertise in organization. Therefore, top management should encourage the creativity and create the best environment in which innovation operates; because of as finding by Page (1993), one fourth of successful implementing NPD projects are determined by top management support. From that reason, Hill and Levenhagen (1995) pointed out that the top executive must develop a vision or mental model of how environment works (sensemaking) and should be able to communicate to others and then gain support from them (sensegiving). In similar way, Madhavan and Grover (1998) suggested that top management should view NPD projects as knowledge creation activity and empower NPD teams to engage for such activity; therefore all organization benefits from these processes.

91

An interrelated concept with the core issues In relation with the core issues of “How can NPD processes are designed to improve companies’ business performance?”, Mahle (2007) proposed two criteria to overcome such issue: (1) organization should enable to team design practices, not merely design team; means all involving parties should work together by bringing multiples perspectives to solve problems and share specialized insight across range of products; (2) organization should design and produce product that immediately compatible with companies‘ resources and capabilities. In other words, to implement a successful NPD project improving its business performance, as convinced by Shum and Lin (2007) organization should considered four successful factors, they are: fit with the strategic and have shared vision; have market orientation; resources availabilities and capabilities; and have collaborative and communicative environment. Nevertheless, as noticed by Wind and Mahajan (1997), there are four critical issues should be considered to apply NPD projects in organization, they are: the NPD output, context, scope and processes. 2. STRATEGIC AND STRUCTURAL CONTEXT OF NPD Managing concept and the best practices implementations From Calantone, Vickery and Droge‘s (1995) point of view, the NPD activities should be started from the strategic level where companies‘ CEOs recognize strategic values, vision and mission of organizations. It is because; they asserted that there is no roadmap showing the right way to perform NPD effectively in organizations. However, Burgelman (2005) saw differently; he argued strategic and structural context can be influenced directly toward NPD activities both through bottom-up strategy which means structure context shaped strategy or topdown strategy which means strategy shaped structure. The best practices implementation occurs when corporate strategy aligned with changes in the external environment which means customers; and at the same time it aligns with the organization‘s structural context which means the ways organization allocated its resources (Newey, 2007b).

In contrast, ineffective practices occur where corporate strategy misaligns either with external environment or with an organization‘s structured. In essence, strategic and structure concept is determined how resources allocation process within organization affect NPD projects works that aligned with the organization strategy and its external environment (Gilbert, 2005). The advantages managing such concept is providing for practicing managers to have certain skill level of strategic recognition; understanding when to make decision because the changing markets environment and to equipped managers about managerial adaptability skills in strategy making to help organizational sustainability in future (Newey, 2007b). An interrelated concept with the core issues To overcome with the core issue, NPD projects should be designed aligned with the strategic and structural context to improve business performance; which means such designed should meet both of market‘s requirements (environment) and organization‘s resources allocation processes. In a nutshell, as warned by Newey (2007b), strategy making and resource allocation in NPD largely occur through processes of portfolio management. 3. PRODUCT DEVELOPMENT PROCESS Managing concept and the best practices implementations NPD process can work efficiently if NPD professionals have the knowledge about fundamental process management principles in organization (Newey, 2007c). In addition, Newey (2007c) assured to have an effective development process in organization, four improvement principles should be considered, i.e.: (1) assessing and monitoring the maturity of the present NPD process across all parts of such process through implementing process maturity scale; and (2) managing the NPD process as an Information Assembly Line which means for each point there is an additional information value consistently along the stage-gate chain ; (3) managing the cost of quality principle to detect and avoid over investment problems; and (4) building organizational memory through developing product data management system. Therefore, it needs good checklist criteria for each stage and gate; and should be conducted a tough screening process at early gates in the beginning process (Newey, 2007c). 92

For best practices in organization, Christensen (1997) suggested considering five step implementations, they are: sharing ideas to all involving people in organization; standardizing the term used through using the product development funnel framework; always link to the organization‘s strategy; determining projects classification; and codifying project in a project charter or contract book in the organization‘s information system. It is support by Wheelwright and Clark (1992) notion to applying Aggregate Project Planning (APP) approaches through mapping process what types of development project should be done by organization (breakthrough, platform or derivative projects). By creating such APP management, it can build a set of projects that is consistent with organization‘s development strategies. In other words, every organization should pursue the projects that match its opportunities, business strategy and its resources availability (Newey, 2007c) An interrelated concept with the core issues As argued by Lu and Botha (2006), process development is technically difficult and time critical in one side, however it is competitively important for organization going concern. Therefore, to in line with the core issues they suggest to fulfill process development requirements, such as considering product and process quality; smoothing and fast ramp-up process; relating to the cost performance; accelerating product realization; and to build sustainable competitiveness of product (Lu & Botha, 2006). 4. PORTFOLIO MANAGEMENT (PM) Managing concept and the best practices implementations There are four goals of PM, as follows (Cooper, et al, 1998): a. Value maximization, means selecting projects that can maximize the value of all projects in the pipeline management (mostly determined by financial approaches); b. Balance the right mix of projects, means selecting projects in order to reduce risks problems in future; c. Achieving a strategically aligned portfolio, means PM should fit with the organization strategies; d. Right number of projects for the limited resources available. This term related

to the resource allocation and capabilities of organization behave. To choose which projects should be selected in the PM, there are four methods/tools being proposed by Cooper et al (1998) which aligned with the above PM goals, as follows: (1) Net Present Value; Expected Commercial Value; and Scoring Model methods. These methods only consider money as the most factors to select PM in organizations or is as known as financial approach methods; (2) A balanced portfolio method aims to develop projects balanced in terms of a number of key parameters, such as high risk against blue-chip stocks and balance across industries through using visual chart and riskreward bubble diagram; (3) Strategic methods, means building strategy into the portfolio through applying strategic bucket approach; (4) the right number of project methods through using resources demand against capacity chart. From their research, Cooper et al (1998) found although financial methods has chosen as the most popular amongst organization; in reality, strategic methods is a better approach in terms of performance rating for each portfolio method. As asserted by Cooper et al (2000), the best practices to implement PM tools/methods by linking with the stage-gate processes and portfolio review in two different approaches: a. The Gates Dominates approach. This is best for large organization in mature business where projects portfolio is a relatively stable (Newey, 2007e). The focus is on in-depth reviews of individual projects and making sound go/kill decisions at stage-gates. PM is added to the process through making gates a twopart decision; the first part is go/kill decision on the project, whilst the second part introduces portfolio reviews by prioritizing the project for resources relative to all other projects (Appendix 2) Portfolio Review Dominates approach. This is best for organizations that always facing a more dynamic and constantly changing portfolio of projects, such as software and electronic firms. This approach much more focus on portfolio review which done in the extended gate 2/portfolio decision (Appendix 3). To cope with such ambiguity, Patterson (2005) suggested to conduct a comprehensive evaluation of portfolio planning and management capability in four organization performance areas, 93

namely: (a) strategic direction that involve key members of the business leadership team; (b) portfolio level of merit for the business return expected; (c) project execution; and (d) new product related resources. An interrelated concept with the core issues As mentioned previously, the best practice of PM tools occurs through implementing strategic methods approach. This means NPD process can be succeed to improve business performance if the right PM methods have been chosen which inline with the core issues. On the contrary, if organizations fail to manage product portfolio effectively, it can results in mediocre products, long cycle times and gloomy futures (Cooper et al, 1998). 5. FRONT END OF INNOVATION Managing concept and the best practices implementations According to Reid and Brentani (2004) FFE works are influenced by three perspective innovation level, namely individual, organization and environmental level. In the individual level, it focuses on the role of individuals in supporting and forwarding innovations within networks and organizations. Whilst, in the organization level, involves organizational level processes (productproject-organization) in conjunction to creation, development and marketing of new products. Finally, in the environment, the innovation is an environmental-level phenomenon. By managing this FFE phases, the organizations are more likely to win innovation race amongst competitors (Kim & Wilemon, 2002b). Koen et al (2002) proposed to manage the best practices of FFE implementation through applying New Concept Development (NCD) model. This NCD model is based on considerable research into best practice FFE activities. The aim of this model is to generate viable and valuable product concepts that can be passed onto NPD or sold to another company. The NCD model consists of three key parts: (a) the engine of bull‘s eye or controllable factors, such as leadership, culture and business strategy; (b) the inner spoke areas or five controllable activity elements, including opportunity identification, opportunity analysis, idea generation and enrichment, idea selection and concept definition; (c) uncontrollable or external factors, such as distribution channels, law, government policy, customers, competitors, political and economic climate.

Due to has a circular shape to suggest that ideas are expected to flow, circular, and iterate between and among all elements that can give an opportunity to revise and strengthen the concept. This shape reflects the iterative and unpredictable nature of the creativity. As a result, this model provides a common language and definition of the key components of the FFE. Therefore, this NCD model can turn good ideas into real product concepts. Other useful tools for obtaining best practices implementing in FFE works is through applying Technology-Product-Market (TPM) linkage (Markham & Kingon, 2004). Three main benefits applying TPM tools for FFE through TPM worksheet, as follows: a. can find technical advantages or a technology core competency for organization; b. can develop product concepts to create product uniqueness; c. can specify how the product meet market requirements By implementing both models (NCD and TPM), organization can clearly define the product concept and reduce uncertainties to deliver in the next process (NPD process). An interrelated concept with the core issues Related to the core issues, Newey (2007d) proposed the foundations for FFE best practice to conduct by each organization that need implementing such process, including: (a) linkage to organization‘s goals; (b) enhance and create the organization‘s core competence; (c) produce Technology-Product-Market Linkage Plan; (d) produce product concepts that can reduce uncertainty. In other words, NPD process can be designed properly to improve business performance, if previous work in the FFE process has been done and could clearly defined the NPD concept which inline with the organization strategy and market requirements.

This report has proposed the importance topics which could implementing NPD processes smoothly within organization. Topic 1, NPD, Organization Performance and Executive Mental Model described the definition of NPD, its nature and characteristics that affect to companies performance and being influenced by top management within organization; Topic 2, Strategic and Structural Context of NPD explain an important organization‘s strategic and structured to implement NPD projects; Topic 3, Product and Development Process express steps and stages in the applying NPD projects; Topic 4, Portfolio Management explain how choosing and selecting products to become product champion in market; and the final topic, Front End of Innovation describe the chaotic processes and ideas‘ screening before go to real NPD projects. Nevertheless, the best practices in implementing such processes for practicing NPD managers are influenced by not only people in the lower level position in organization, but mostly from top management level and from across functional level within organization. Moreover, the most important factor should be considered, namely the NPD designed should be aligned with the organization strategies, business environment and organizational resources capabilities. REFERENCE LIST 

Barclay, I., Dann, Z. & Holroyd, P. 2000. New Product Development. NW, USA: Butterworth-Heinemann.



Bower, J. L. & Gilbert, C. G. 2005. A revised model of the resource allocation process. Ch. 20 in Bower, J. L. & Gilbert, C. G. (Eds). 2005. From Resource Allocation to Strategy. NY, USA: Oxford University Press. Bradford, J. 2007. Managing the innovation portfolio. Strategic Direction. 23(3): 35-37.

 CONCLUSION It is undoubtedly that NPD is a paramount for organization to improve its business performance, present and in future. However, not many organizations can gain from such process, due to it is difficult to determined on how and what NPD processes should be designed, which related to the core issues of this report.

94

 

Burgelman, R. A. 2005. The role of strategy making in organizational evolution. Ch. 3 in Bower, J. L. & Gilbert, C. G. (Eds). 2005. From Resource Allocation to Strategy. NY, USA: Oxford University Press.



Calantone, R. J., Vickery, S. K. Droge, C. 1995. Business performance and strategic new product development activities: an empirical investigation. Journal of Product Innovation Management. 12(3): 214-223.



Davila, T. 2000. An empirical study on the drivers of management control systems‘ design in new product development. Accounting, Organizations and Society. 25: 383-409.



Christensen, C. M. 1997. Improving the product development process at Kirkham Instruments Corporation. Harvard Business Review. Case study No. 9-697058. Sep.



Forbes Magazine. 2014. The World‘s Most Innovative Companies. Available at http://www.forbes.com/innovativecompanies/list/ . Viewed on 2nd September 2014.





Cooper, R. G. 1990. State-gate systems: Anew tool for managing new products. Business Horizons. May-Jun: 44- 53.



Cooper, R. G., Edgett, S. J. & Kleinschmidt, E. J. 1997. Portfolio management in new product development: lessons form the leaders-1. Research-Technology Management. 40(5): 16-28.

Gilbert, C. G. 2005. Beyond resource allocation: How definition and impetus interact to shape strategic outcomes. Ch. 11 in Bower, J. L. & Gilbert, C. G. (Eds). 2005. From Resource Allocation to Strategy. NY, USA: Oxford University Press.



Handfield, R. B. & Lawson, B. 2007. Integrating suppliers into new product development. Research-Technology Management. Sep-Oct: 44-51.



Hill, R. C. & Levenhagen, M. 1995. Metaphors and mental models: sensemaking and sensegiving in innovative and entrepreneurial activities. Journal of Management. 21(6): 1057-1074.



Judson, K., Schoenbachler, D. D., Gordon, G. L., Ridnour, R. E. & Weilbaker, D. C. 2006. The new product develoment process: let the voice of the salesperson be heard. Journal of Product & Brand Management. 15(3): 194-202.



Kahn, K. B. (Ed). 2005 The PDMA Handbook of New Product Development. 2nd Ed. New Jersey, USA: John Wiley & Sons, Inc.



Kim, J. & Wilemon, D. 2002a. Focusing the fuzzy front-end in new product development. R&D Management. 32(4): 269-278.









Cooper, R. G., Edgett, S. J. & Kleinschmidt, E. J. 1998. Best practices for managing R&D portfolios Research-Technology Management. Jul/Aug:20-33. Cooper, R. G., Edgett, S. J. & Kleinschmidt, E. J. 2000. New problems, new solutions: Making portfolio management more effective. Resource Technology Management. 43(2): 18-33. Cooper, R. G., Edgett, S. J. & Kleinschmidt, E. J. 2001. Portfolio management for new product development: results of an industry practices study. R&D Management. 31(4): 361-380. Cooper, R. G. 2005. New Products – What separates the winners from the losers and what drives success. Ch. 1 in Kahn, K. B. (Ed). 2005. The PDMA Handbook of NewProduct Development. 2nd Ed. New Jersey, USA: John Wiley & Sons, Inc.

95



Kim, J. & Wilemon, D. 2002b. Strategic issues in managing innovation‘s fuzzy frontend. European Journal of Innovation Management. 5(1): 27-39.



Koen, P. A., Ajamian, G. M., Boyce, S., Clamen, A., Fisher, E., Fountoulakis, S., Johnson, A., Puri, P. & Seibert, R. 2002. Fuzzy Front End: Effective methods, tools and techniques. Ch. 1 in Belliveau, P., Griffin, A. & Somermeyer, S. A. (Eds). 2002. The PDMA Toolbook 1 for New Product Development. NY, USA: John Wiley & Sons.













Koen, P. A. 2005. The Fuzzy Front End for Incremental, Platform, and Breakthrough products. Ch. 6. in Kahn, K. B. (Ed). 2005. The PDMA Handbook of New Product Development. 2nd Ed. New Jersey, USA: John Wiley & Sons, Inc. Lint, O. & Pennings, E. 2001. An option approach to the new product development process: a case study at Philips Electronics. R&D Management. 31(2): 163-172. Loch, C. H. & Kavadias, S. 2002. Dynamic portfolio selection of NPD program using marginal returns. Management Science. 48(10): 1227-1241.

Lu, Q. & Botha, B. 2006. Process development: a theoretical framework. International Journal of Production Research. 44(15): 2977-2996. Madhavan, R. & Grover, R. 1998. From embedded knowledge to embodied knowledge: new product development as knowledge management. Journal of Marketing. 62(4): 1-12. Mahle, U. 2007. The path to invention. Mechanical Engineering. 129(9): 37-38.

96



Markham, S. K. & Kingon, A. I. 2004. Turning technical advantage into product advantage. Ch. 3 in Belliveau, P., Griffin, A & Somermeyer, S. M. (Eds). 2004. The PDMA Toolbook 2 for New Product Development. NY, USA: John Wiley & Sons.



Newey, L. 2007a. New product and services development. Lecturer’s Notes. UQ Business School. University of * Queensland. Australia. (unpublished report)



Newey, L. 2007b. The strategic and structural context of NPD. Lecturer’s Notes. UQ Business School. University of Queensland. Australia (unpublished report)



Newey, L. 2007c. The NPD process as a core competence – fundamental principles. Lecturer’s Notes. UQ Business School. University of Queensland. Australia (unpublished report)



Newey, L. 2007d. The Front End of Innovation: Source of competitive advantage. Lecturer’s Notes. UQ Business School. University of Queensland. Australia (unpublished report)



Newey, L. 2007e. Portfolio Management. Lecturer’s Notes. UQ Business School. University of Queensland. Australia (unpublished report)



Page, A. L. 1993. Assessing new product development practices and performance: establishing crucial norms. Journal of Product Innovation Management. 10: 273-290.

Patterson, M. L. 2005. New product portfolio planning and management. Ch. 3 in Kahn, K. B., Castellion, G. & Griffin, A. (Eds). 2005. The PDMA Handbook of New Product Development. 2nd Ed. New Jersey, USA: John Wiley & Sons, Inc.



Reid, S. E. & Brentani, U. 2004. The fuzzy front end of new product development for discontinuous innovations: A theoretical model. Journal of Product Innovation Management. 21: 170-184.



Salomo, S., Weise, J. & Gemunden, H. G. 2007. NPD planning activities and innovation performance: the mediating role of process management and the moderating effect of product innovativeness. Journal of Product Innovation Management. 24: 285-302.



Veryzer, R. W. 2005. Enhancing new product development success through industrial design strategy. Ch. 24 in Kahn, K. B. (Ed). 2005. The PDMA Handbook of New Product Development. 2nd Ed. New Jersey, USA: John Wiley & Sons, Inc.



Wheelwright, S. C & Clark, K. B. 1992. Creating project plans to focus product development. Harvard Business Review. 70(2): 70-84.



Wikipedia. 2007. Business performance management. Available at http://en.wikipedia.org/wiki/Business_performance_man





Schilling, M. A. & Hill, C. W. 1998. Managing the new product development process: strategic imperatives. The Academy of Management Executive. 12(3): 67-81. Schmidt, J. B. 2005. Gate decisions: The key to managing risk during new product development. Ch. 21 in Kahn, K. B. (Ed). 2005. The PDMA Handbook of New Product Development. 2nd Ed. New Jersey, USA: John Wiley & Sons, Inc.



Senge, P. M. 2006. The fifth discipline: the art and practice of the learning organization. NY, USA: Doubleday Currency



Senge, P. M. nd. Learning to alter mental models. Society for Organizational Learning. Available at http://www.solonline.org/res/kr/mentmodel.html .







View on 17th October 2007. Shum, P. & Lin, G. 2007. A world class new product development best practices model. International Journal of Production Research. 45(7): 1609-1629. Sull, D. N. 2005. No exit: The failure of bottom-up strategic processes and the role of top-down disinvestment. Ch. 7 in Bower, J. L. & Gilbert, C. G. (Eds). 2005. From Resource Allocation to Strategy. NY, USA: Oxford University Press.

97

agement

Viewed on 17th October 2007.



Wind, J. & Mahajan, V. 1997. Issues and opportunities in new product development: an introduction to the special issue. Journal of Marketing Research. Feb: 1-12.



Zhang, Q. & Doll, W. J. 2001. The fuzzy front end and success of new product development: a causal model. European Journal of Innovation Management. 4(2): 95-112.

APPENDICES Appendix 1. Stage-Gate systems Gate

Explanation

Stage

IDEA 1 = Initial Screen

The first decision to commit resources to the project. Must meet with certain criteria, such as strategic alignment; project feasibility; opportunity, differential advantages, synergy with the organization‘s core business and resources; and market attractiveness. If the decision Go, the project moves into the stage 1. Aim

to

assess

development

and

manufacturing 1 = Preliminary

feasibility, and possible costs and time to execute. Assessment Should provide both market and technical information, at low cost and in a short time. 2 = Second Screen

Project re-evaluation as of Gate 1 processes, but in the light of the new information obtained in Stage 1. If the decision is Go, the project moves into a heavier spending stage. The final stage prior to product development.

2

=

Definition;

A detailed technical appraisal must focus on the ―do- Detailed ability‖ of the project which aligned to technically and Investigation economically feasible solutions.

Business

Need in detailed of financial analysis, eg. discounted

Preparation

cash flow and sensitivity analysis 3 = Decision on The final gate prior to Development stage. Business Case

Financial commitments are substantial, means ―go to heavy spend‖ Reviewing on the qualitative and quantitative sides. Must be reached on a number of key items, include: target market definition; product concept definition; product specification related to strategic positioning; product

benefits

deliverability;

product

features,

attributes and specifications. Approved on the development plan, preliminary

98

to Case

operations and marketing plans Detailed test, marketing and operations plans.

3 = Development

Updated financial analysis, legal/patent/copy right issues

4

=

Post- Reviewed and checked on the progress and the

Development

continued attractiveness of the product and project.

Review

Revisit on economic questions and financial analysis Test the whole viability of the project: the product; the

4

=

Testing

&

production process; customer acceptance; and the Validation economics of the project through in-house product test; field trials; pilot production and pretest market 5

=

Pre- The final point at which the project can still be killed.

Commercialization Focus on the quality of activities. Business Analysis

Financial projections play a key role in the decision to move ahead. Need to approved and reviewed on the operations and marketing plans to be implemented Involves implementation of both the marketing launch

5

and the operations plan.

Commercialization

Post – Implementation Review The new product project must be terminated; the team is disbanded, and the product becomes a regular product in the organization‘s lines. The project & product‘s performance is reviewed to compare with projections. A critical assessment of the project‘s strengths and weaknesses; what can be learnt from this project and how to do next one better. Source: Adapted from Cooper (1990)

99

=

Appendix 2. The Gates Dominates Approach

Appendix 3. Portfolio Dominates Approach

100

BIODATA PENULIS Teguh Sugiarto, SE. M.Akt. Lahir di Padang, 11 Juni 1980. Menyelesaikan studi S1-nya di Universitas Jayabaya Jakarta, dan melanjutkan dan menyelesaikan jenjang S2 di Universitas Budi Luhur, Jakarta. Saat ini Penulis mengajar di STIE GICI Jakarta, Universitas jayabaya dan Universitas Budi Luhur Jakarta. DR. (Cand) Taufik Hidayat, SKom.M.Ak., BKP Lahir di jakarta. Menyelesaikan studi S1 dan S2 nya pada Universitas Budi Luhur Jakarta dan saat ini sedang menempuh program Doktor S3 pada Universitas Trisakti Jakarta. Selain aktif mengajar pada uniersitas Pamulang juga aktif sebagai konsultan pajak di Jakarta. Dr. Ahmad Subagyo,SE.MM.CRBD Ahmad Subagyo lahir di Kota Pekalongan, 12 Februari 1972.Pendidikan S1 dan S2 diselesaikan di Universitas Jenderal Soedirman Purwokerto. Pendidikan terakhirnya diselesaikan di Program Doktoral (S3) dalam bidang Pengkajian Islam dengan konsentrasi Ekonomi Islam pada Universitas Islam Negeri, Syarif Hidayatullah Jakarta tahun 2011. Saat ini Penulis adalah Dosen Tetap pada STIE GICI Depok. Penulis juga aktif sebagai Peneliti dan Konsultan dalam berbagai proyek di Pemerintah dan swasta dan saat ini masih aktif sebagai Konsultan Analis Koperasi di Bank Dunia. HP: 08156034645. Email: [email protected] Armanto Witjaksono, SE.Ak.M.Ak.CFA Lahir di kota Bandung pada tahun 1969. Penulis menamatkan pendidikan S1 Akuntansi pada Universitas Padjadjaran Bandung tahun 1993. Gelar Magister Manajemen dengan konsentrasi Keuangan diperoleh dari Universitas Gadjah Mada Yogyakarta tahun 1996. Memperoleh sertifikasi sebagai Qualified Internal Auditor (QIA) dari Yayasan Pendidikan Internal Auditor (YPYA), sertifikasi Manajemen Resiko level III dari Badan Sertifikasi Saat ini bekerja sebagai internal auditor pada sebuah kantor cabang bank asing, serta aktif berbagi pengetahuan sebagai dosen di Universitas Bina Nusantara, Jakarta dan Universitas Padjadjaran, Bandung. Mega Silvia Lahir di kota Pontianak pada 21 Desember 1992. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Akuntansi peminatan Auditing pada tahun 2014. Dr. Nursito, SE.Ak.MSi.CA Menyelesaikan program S1 nya pada salah satu universitas swasta di Purwakarta, S2 magister akuntansinya diselesaikannya pada program MAKSI Universitas Budi Luhur Jakarta. S3 penulis di selesaikannya pada program Doktor akuntansi Universitas YAI Jakarta Ir. Muhammad Masyhuri , MBA.

101

Penulis menyelesaikan S1-nya di Fakultas Sosial Ekonomi Pertanian IPB tahun 1992.dan S-2 diselesaikan di Fakultas Bisnis, Ekonomi dan Hukum di the University of Queensland, Brisbane, Australia, tahun 2007. Saat ini sebagai Dosen Tetap STIE GICI.

102

TATA PENULISAN

Artikel dapat ditulis dalam bahasa Indonesia maupun bahasa Inggris. Panjang tulisan antara 6.000–8.000 kata, diketik 1,5 spasi dengan program Microsoft Word. Font menggunakan times new roman size 12. Artikel harus disertai abstrak (150-200 kata) dalam dua bahasa; bahasa Indonesia dan Inggris. Panjang tulisan min. 7 halaman dan maksimal 15 halaman. Pengiriman artikel harus disertai dengan alamat dan riwayat hidup singkat penulis. Penulisan references harus konsisten di dalam seluruh artikel dengan mengikuti ketentuan sebagai berikut: Kutipan dalam teks: nama belakang pengarang, tahun karangan dan nomor halaman yang dikutip Contoh: (Jones, 2004:15), atau Seperti yang dikemukakan oleh Jones (2004:15). Kutipan dari buku: nama belakang, nama depan penulis. tahun penerbitan. Judul buku. kota penerbitan: penerbit. Contoh: Horowitz, Donald. 1985. Ethnic Groups in Conflict, Berkeley: University of California. Kutipan dari artikel dalam buku bunga rampai: nama belakang, nama depan pengarang. tahun. ―judul artikel‖ dalam nama editor (Ed.), Judul Buku. nama kota: nama penerbit. Halaman artikel. Contoh: Hugo, Graeme. 2004. ―International Migration in Southeast Asia since World War II‖, dalam A. Ananta dan E.N.Arifin (Eds.), International Migration in Southeast Asia, Singapore: Institute of Southeast Asian Studies. hal: 28—70. Kutipan dari artikel dalam jurnal: nama belakang, nama depan penulis, tahun penerbitan. ―Judul artikel‖, Nama Jurnal, Vol (nomor Jurnal): halaman. Contoh: Hull, Terence H. 2003. ―Demographic Perspectives on the Future of Indonesian Family‖, Journal of Population Research, 20 (1):51—65. Kutipan dari website: dituliskan lengkap alamat website, tahun dan alamat URL dan html sesuai alamatnya.Tanggal download. Contoh: World Bank. 1998.http://www.worldbank.org/data/contrydata/contrydata.html Washington DC. Tanggal 25 Maret. Catatan kaki (footnote) hanya berisi penjelasan tentang teks, dan diketik di bagian bawah dari lembaran teks yang dijelaskan dan diberi nomor. Pengiriman artikel bisa dilakukan melalui e-mail, ataupun pos dengan disertai disket file. Redaksi dapat menyingkat dan memperbaiki tulisan yang akan dimuat tanpa mengubah maksud dan isinya. Artikel dapat dikirim ke e-mail : [email protected]

103