PENENTUAN HARGA SAHAM PERDANA SEBUAH PERUSAHAAN MENUJU GO PUBLIC GUNA MEMINIMUMKAN UNDERPRICING Shanti Wulansari, Naning Aranti Wessiani, ST., MT dan Ir. I Ketut Gunarta, MT Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111 Email:
[email protected] ;
[email protected] ;
[email protected] ABSTRAK Emiten atau perusahaan go public adalah perusahaan yang memenuhi kebutuhan modal usaha melalui penjualan surat berharga atau saham pada masyarakat umum sehingga mengubah struktur kepemilikan perusahaan menjadi perusahaan go public. Proses transformasi menjadi perusahaan go public disebut IPO, dalam kenyataannya sebagian besar proses IPO menimbulkan kondisi underpricing. Berdasarkan data BEI tahun 20082012 terdapat 79,3% perusahaan go public yang mengalami underpricing. Underpricing merupakan sebuah kondisi tingginya tingkat initial return pada pasar sekunder, hal ini ditandai dengan tingginya permintaan dibandingkan penawaran jumlah saham (overscribd). Kondisi underpricing dinilai berdampak buruk bagi perusahaan, karena mengindikasi adanya ketidaksesuaian pada nilai harga saham perdana yang ditawarkan. Probabilitas underpricing dapat diminimumkan melalui penetapan nilai harga saham perdana melalui analisa proses IPO terlebih dahulu guna mengetahui variabel yang mempengaruhi kondisi underpricing. Pada penelitian ini akan dilakukan perancangan model struktural penentuan nilai harga saham perdana guna meminimumkan probabilitas underpricing. Kondisi underpricing disebabkan adanya asymmetric information antara perusahaan go public, penjamin emisi (underwriter) dan investor. Asymmetric information berupa ex ante uncertainty information yang meliputi karakteristik perusahaan, karakteristik penawaran dan after market variable. (Tim et al, 2000) Perancangan model struktural ini mempertimbangkan tiga pelaku utama dalam proses IPO. Emiten, underwriter dan investor merupakan variabel dependen yang dipengaruhi oleh berbagai variabel independen. Variabel independen meliputi laporan keuangan, kondisi perusahaan, reputasi underwriter dan lain sebagainya. Berdasarkan berbagai variabel tersebut akan dibentuk model struktural guna mengetahui berbagai faktor yang mempengaruhi nilai harga saham perdana. Dengan demikian, probabilitas underpricing dapat diminimumkan sehingga perusahaan dapat memperoleh modal usaha yang optimal. Kata kunci : Underpricing, Asymmetric Information, Ex-ante Uncertainty Information ABSTRACT Go public companies, also known as issuers are companies which are fulfilling their venture capital by selling their stocks to people. Due to the selling, the companies move from private ownership to public trade. The process of transformation is called initial public offering (IPO). In fact, many IPO processes are often underpriced because of concern relating to liquidity and uncertainty about the level at which the stock will trade, this becomes underpricing. Indonesia Stock Exchange (IDX) claimed that at least 79,3% go public companies encountered it during 2008-2012. Underpricing is a condition when the pricing of an initial public offering (IPO) below its market value. When the offer price is lower than the price of the first trade, the stock is considered to be underpriced. It is bad for the companies since because it indicates inconsistency of the initial price offered. The probability of underpricing can be minimized by establishing stock price through IPO process analysis previously to discover variables affecting to it. This research conducted to design structural model to determine initial price in order to minimize underpricing probability. Underpricing is caused by asymmetric information between issuers, underwriter companies, and investors. It is ex ante uncertainty information which involves characters of the company, demand characters, and after-market variables (Tim et al, 200). The design of the model considering the three main subject in the IPO process. Those three subjects are dependent variables which are affected by financial statements, conditions of the companies, underwriters reputation, et cetera as the independent variables. The model is to discover factors influencing opening stock price. Thus, it can minimize underpricing probability so that the companies are able to acquire optimal fund. Keyword : Underpricing, Asymmetric Information, Ex-ante Uncertainty Information 1.
Pendahuluan Dalam era globalisasi terjadi perkembangan perekonomian yang cukup pesat pada berbagai
sektor ekonomi, salah satunya adalah pasar modal. Perkembangan kondisi pasar modal dipengaruhi oleh peningkatan kebutuhan permodalan sebuah
information antara perusahaan go public, penjamin emisi (underwriter) dan investor. Asymmetric information berupa ex ante uncertainty information yang meliputi karakteristik perusahaan, karakteristik penawaran dan after market variable (Tim et al, 2000). Berdasarkan SK. Menkeu No. 1199/KMK.010/1991 dan keputusan Kepala Badan Pelaksana Pasar Modal No. Kep-01/PM/1988, tanggal 22 Februari 1988 dalam pasal 11, ditetapkan bahwa penentuan harga perdana saham ditentukan secara bersama-sama atas kesepakatan perusahaan emiten dan penjamin emisi (underwriter). Pada kenyataannya penilaian harga saham perdana hanya ditentukan oleh nilai fundamental perusahaan yang akan go public. Hal tersebut menyebabkan kondisi underpricing terjadi secara terus-menerus. Berdasarkan data BEI tingkat underpricing tetinggi mencapai 70%. Dengan demikian, dibutuhkan sebuah model struktural yang mampu menjelaskan variabel yang mengakibatkan underpricing pada proses IPO.
perusahaan terhadap modal usaha. Peningkatan jumlah emiten dan jumlah emisi menjadi indikasi perkembangan badan usaha perseroaan terbatas sehingga berdampak positif terhadap perkembangan perekonomian Indonesia. Berdasarkan data Bursa Efek Indonesia (BEI) diketahui bahwa jumlah emiten dan emisi saham mengalami peningkatan cukup tinggi. Berikut data jumlah emiten dan emisi saham beberapa periode terakhir. 600
Jumlah Emiten
500
400
300
200
100
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
Periode
Gambar 1Grafik Pertumbuhan Jumlah Emiten Rp10.000.000.000.000
Penelitian yang dilakukan ini merupakan studi perancangan sebuah model struktural terkait penentuan nilai harga saham perdana dan jumlah saham perdana yang diterbitkan pada perusahaan yang baru go public. Pada penelitian ini akan digunakan metode structural equation modelling (SEM) dalam memodelkan fenomena underpricing. Pembentukan model ini didasari oleh data perusahaan yang go public tahun 2005 – 2012. Dengan perhitungan tersebut maka akan dapat diketahui faktor – factor yang mempengaruhi fenomena underpricing.
Rp9.000.000.000.000
Jumlah Emisi
Rp8.000.000.000.000
Rp7.000.000.000.000 Rp6.000.000.000.000
Rp5.000.000.000.000 Rp4.000.000.000.000
Rp3.000.000.000.000 Rp2.000.000.000.000
Rp1.000.000.000.000 Rp2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Periode
Gambar 2 Grafik Pertumbuhan Jumlah Emisi Saham
Emiten
Initial Public Offering (IPO) merupakan proses pertama kali sebuah ekuitas perusahaan ditawarkan pada publik (Stephen et al, 2010). Pada kegiatan IPO terdapat tiga kondisi overpricing, underpricing dan non overpricing or underpricing. Overpricing dimana suatu kondisi tingkat initial return bernilai negatif, sedangkan underpricing dimana suatu kondisi tingkat initial return bernilai positif sangat tinggi. Berikut data initial return perusahaan go public tahun 2008-2012.
-20,0%
-10,0%
103 97 91 85 79 73 67 61 55 49 43 37 31 25 19 13 7 1 0,0%
10,0%
20,0% 30,0% Tingkat Initial Return
40,0%
50,0%
60,0%
2.
Metodologi Penelitian Metodologi penelitian yang digunakan berisi mengenai langkah yang akan ditempuh selama penelitian dan berguna sebagai acuan agar berlangsung sistematis. Setelah itu, melakukan perumusan masalah dan menetapkan tujuan penelitian. Setelah itu dilakukan studi literatur dan studi lapangan guna menyiapkan penelitian selanjutnya. Tahap selanjutnya adalah pengumpulan data terkait berbagai variabel dalam model persamaan struktural berbasis teori yang mempengaruhi kondisi underpricing. Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan data yang dipakai sebagai input tahap pengolahan data dan tahap pengembangan model. Data-data yang akan dikumpulkan meliputi: Karakteristik perusahaan go public pada peride 2005-2012 Laporan keuangan perusahaan go public pada peride 2005-2012 Prospektus IPO perusahaan go public pada peride 2005-2012 Nilai harga saham perdana perusahaan go public pada peride 2005-2012
70,0%
Gambar 3 Grafik Prosentase Initial return
Kondisi underpricing tidak menguntungkan bagi perusahaan yang melakukan go public, hal ini disebabkan perusahaan tidak mendapatkan dana maksimum dari penjualan surat berharga. Kondisi underpricing disebabkan adanya asymmetric
2
Kondisi ekonomi terkait nilai inflasi, IHSG, exchange rate, oil price dan tingkat suku bunga BI pada peride 2005-2012 Setalah tahap pengumpulan data dapat dilakukan pengolahan data dan pengembangan model. Berikut beberapa tahapan pengolahan data yang dilakukan meliputi: pengolahan statistik deskriptif, uji validitas dan uji reliabilitas, uji multinormalitas dan uji multikolinearitas, serta tahap pengembangan model struktural equation modelling. Pengembangan model struktural equation modelling menggunakan software Amos 16.0.
Gambar 4 Grafik Karakteristik Emiten Sebagai Perusahaan Manufaktur atau Provider
Gambar Grafik Karakteristik Emiten Sebagai Perusahaan Financial atau Non Financial
Selanjutnya adalah tahap akhir penelitian, yaitu analisa data dan interpretasi data. Tujuan penelitian ini adalah pengembangan model matematis penentuan harga saham perdana. Tahapan tersebut tertulis dalam kesimpulan penelitian. 3.
Pengolahan Data Pada tahap pengolahan data, langkah – langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut : 3.1 Pengembangan Model Berbasis Teori Pada tahapan pengolahan data awal ini dilakukan pengembangan model berdasarkan konsep teori yang telah terdefinisikan sebelumnya dimana teori yang digunakan adalah asymmetric information antara perusahaan go public, penjamin emisi (underwriter) dan investor.. Dalam penelitian ini juga dibangun hipotesis guna menguji hasil penelitian, beberapa hipotesis tersebut antara lain : a. Hubungan antara performansi emiten dan kondisi underpricing b. Hubungan antara performansi underwriter dan kondisi underpricing c. Hubungan antara performansi investor dan kondisi underpricing d. Hubungan antara performansi emiten dan performansi underwriter e. Hubungan antara performansi emiten dan performansi investor f. Hubungan antara performansi underwriter dan performansi investor
Grafik 4 Nilai Keuangan Annual Report Emiten
Gambar 5 Pergerakan IR terhadap IHSG
Gambar 6 Pergerakan IR terhadap Interest Rate BI, Inflasi
3.2 Metode Penentuan dan Penyebaran Sampel Menurut Hair et al (2011), penentuan jumlah sampel pada penggunaan metode structural equation modeling adalah 5 hingga 10 kali dari jumlah variabel indikator penelitian. Sampel : 5 x ∑Variabel Indikator : 5 x 18 : 90 sampel Sampel yang digunakan adalah perusahaan IPO tahun 2005-2012 yang mengalami underpricing yaitu sebanyak 125 emiten.
Gambar 7 Pergerakan IR terhadap Exchange Rate
Performansi Underwriter
3.3 Pengolahan Statistik Deskriptif Performansi Emiten
3
Gambar 8 Grafik Pemilihan Reputasi Penjamin Emisi
Grafik 14 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2010 Gambar 9 Grafik Prosentase Initial Return
Grafik 15 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2011
Gambar 10 Grafik Pemilihan Jumlah Penjamin Emisi
Prosentase Initial Return
Grafik 16 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2012
3.4
Uji Validitas dan Uji Reliabilitas Sebuah penelitian instrumental yang baik tersusun atas instrumen yang valid dan reliabel. Uji Validitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah atribut memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi ukur. Pada penelitian ini uji validitas dilakukan dengan menggunakan software Ms. Excel, berikut output uji validitas dengan menggunakan software Ms. Excel: Tabel 3 Hasil Uji Validitas Variabel Performasi Emiten
Grafik Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2005
Inditator Return On Assets Total Assets Turnover Debt Equity Ratio Financial Leverage Gross Profit Margin Return On Investment Working Capital to Total Asets
Grafik 10 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2006
R Hitung 0,5845 0,7101 0,2308 0,6098 0,3938 0,0038 0,5145
R Tabel 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3
Keterangan Valid Valid Tidak valid Valid Valid Tidak valid Valid
Tabel 4 Hasil Uji Validitas Variabel Performasi Investor Inditator Rate of return IHSG Interest Rate Oil Price Inflation Exchange rate USD Exchange rate GBP Exchange rate JPY Exchange rate EUR Exchange rate CNY
Grafik 11 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2007
Grafik 12 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2008
R Hitung 0,0539 0,2374 0,0739 0,4171 0,5531 0,5170 0,5353 0,6923 0,7152
R Tabel 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3
Keterangan Valid Valid Tidak Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
Tabel 5 Hasil Uji Validitas Variabel Performasi Underpricing Inditator Initial return first day Initial return second day Initial return third day Initial return first week
R Hitung 0,82862 0,89203 0,95633 0,92480
R Tabel 0,3 0,3 0,3 0,3
Keterangan Valid Valid Valid Valid
Grafik 13 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2009
Berdasarkan tabel 3hingga tabel 5 tersebut dapat terlihat bahwa terdapat beberapa indikator yang tidak memenuhi uji validitas, sehingga indikator tidak dapat digunakan dalam pembentukan 4
model persamaan struktural. Indikator yang tidak dapat digunakan, diantaranya: debt equity ratio dan return on investment pada variabel performansi emiten, serta oil price pada variabel performansi investor. Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui tingkat kepercayaan seluruh atribut dalam setiap variabel dalam melakukan funsi ukur secara konsisten. Pada penelitian ini uji reliabilitas dilakukan dengan menggunakan software SPSS 14, berikut output uji reliabilitas dengan menggunakan software SPSS 14:
Berdasarkan gambar 4.16, maka dapat dikatan bahwa data dalam penelitian ini telah memenuhi distribusi multinormal. Dengan demikian, asumsi penggunaan metode SEM pada uji multinormalitas telah terpenuhi. Uji multikolinearitas dilakukan guna mengetahui korelasi antar variabel. Asumsi penggunaan metode SEM adalah tidak adanya korelasi sempurna atau korelasi tinggi diantara variabel yang digunakan. Menurut Ghozali (2009), nilai korelasi yang diizinkan dalam penggunaan metode SEM adalah diantara rentang -0,7 – 0,7. Pada penelitian ini uji multikolinieritas dilakukan dengan menggunakan software Minitab 15.0. Berdasarkan lampiran uji multikolinearitas dapat dikatakan bahwa tidak terjadi korelasi sempurna antar variabel, karena nilai koefsien korelasi setiap variabel kurang dari 0,70. 3.8 Confirmatory Factor Analysis (CFA) CFA bertujuan untuk mengkonfirmasi apakah indikator-indikator tepat dalam menyusun suatu konstrak. Dalam model yang ada, akan dicari validitas konvergen masing-masing indikator serta reliabilitas konstrak agar memastikan suatu konsep atau konstrak berada dalam kondisi unidimensional. Model dengan derajat bebas (df) 0 akan dipastikan dalam keadaan unidimensional, sedangkan model yang memiliki df positif terlebih dahulu harus dilihat kriteria goodness of fit-nya agar diketahui unidimensionalitas-nya. Berikut adalah gambar dan hasil uji CFA pada setiap kontruk laten performansi emiten:
Tabel 6 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Performasi Emiten
Tabel 7 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Performasi Investor
Tabel 8 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Underpricing
Uji reliabilitas dilakukan dengan Membandingkan nilai cronbanch’s alpha, apabila nilai cronbanch’s alpha lebih dari 0,6 maka seluruh atribut dalam variabel tersebut reliabel. Berdasarkan tabel 4.5 hingga tabel 4.7 tersebut dapat terlihat bahwa seluruh indikator penyusun variabel performansi emiten, performansi investor dan underpricing telah memenuhi uji reliabilitas
,00 1
ROA
e1
,70
,00 1
3.5
Uji Multinormalitas dan Uji Multikoleniaritas Dalam penggunaan metode SEM terdapat asumsi yang digunakan yaitu multinormalitas dan multikolinearitas. Pengujian ini dilakukan pada seluruh atribut yang telah memenuhi uji validitas dan uji reliabilitas. Uji multinormalitas dilakukan guna mengetahui distribusi persebaran data. Asumsi yang digunakan metode SEM adalah distribusi normal. Pada penelitian ini uji multinormalitas menggunakan software Minitab 15, berikut output uji multinormalitas.
TAT
e2
,00 1,08
,00 1
FL
e3 ,00 1
GPM
e4
1,06
PERFORMANSI EMITEN
,98
,00 1,00
1
e5
WCT
Gambar18 CFA Performansi Emiten Tabel 6 Goodness of Fit Performansi Emiten Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
Scatterplot of q vs dd 16 14
Output Model 16,274 0,006 3,255 0,139 0,952 0,855 0,947 0,139
Keterangan Kurang baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik Baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik
12
q
10
,00
8
1
ROA
e1
6
,76
,00
4
1
,00
2
TAT
e2
0
5
10
15
20
25
30
1
,00
35
,00 1
e4
Data Display -- t 0,703390 Distribusi data multinormal Gambar 17 Scatterplot Uji Multinormalitas
FL
e3
,00
dd
,00 1,13
,00
0
GPM
1,06
PERFORMANSI EMITEN
1,01
,00
e5
1
1,00
WCT
Gambar 19 Modifikasi Model CFA Performansi Emiten
5
Tabel 7 Modifikasi Goodness of Fit Performansi Emiten Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
Output Model 2,815 0,245 1,407 0,059 0,990 0,927 0,990 0,998
Tabel 9 Goodness of Fit Model CFA Performansi Investor
Keterangan Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
Berdasarkan tabel 7 dapat dilihat bahwa hasil modifikasi model CFA pada performansi emiten telah menunjukan model CFA baik, karena seluruh kriteria goodness of fit telah terpenuhi. Selanjutnya, dilakukan uji validitas dan uji reliabilitas berdasarkan nilai factor loading (FL) dan construct reliability (CR). Berikut hasil analisa factor loading (FL) dan error variance model CFA performansi emiten:
Keterangan Kurang baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik Kurang Baik Kurang baik Kurang baik Kurang Baik
,00
IHSG
e1 ,03
,79
I.RATE
e2
-,04
,00 -,18
INF
e3
-,07
,14
,06 ,24
ER.USD
e4 ,10
PERFORMANSI INVESTOR
,34
,12
ER.GBP
e5 ,85 ,73
e6
ER.JPY
1,73
1,32 ,41
ER.EUR
e7
,17 ,02
e8
ER.CNY
Gambar 21 Modifikasi Model CFA Performansi Investor Tabel 10 Goodness of Fit Modifikasi Model CFA Performansi Investor
Tabel 8 CFA Performansi Emiten Indikator Std Loading ROA 0,542 TAT 0,921 FL 0,940 GPM 0,822 WCT 0,794 Total 4,019
Output Model 193,886 0,000 9,694 0,273 0,794 0,628 0,075 0,339
Error Variance CR 0,706236 0,151759 9,972 0,116400 12,328 0,324316 11,575 0,369564 6,041 1,668275
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
Output Model 25,145 0,480 1,676 0,076 0,951 0,883 0,928 0,961
Keterangan Baik Baik Baik Baik Baik Kurang baik Kurang baik Baik
Berdasarkan tabel 4.16 dapat dilihat bahwa hasil modifikasi model CFA pada performansi investor telah menunjukan perbaikan, karena pada beberapa kriteria goodness of fit telah terpenuhi. Selanjutnya, dilakukan uji validitas dan uji reliabilitas berdasarkan nilai factor loading (FL) dan construct reliability (CR). Berikut hasil analisa factor loading (FL) dan error variance model CFA performansi investor: Tabel 11 CFA Performansi Investor
Nilai cutt off pada uji validasi adalah >0,300, indikator pada variabel laten dikatakan memenuhi uji validasi apabila nilai factor loading lebih dari 0,300. Berdasarkan tabel 4.12 didapatkan seluruh nilai factor loading pada setiap indikator bernilai lebih dari 0,30, sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada variabel laten telah memenuhi uji validitas. Selanjutnya, dilakukan uji reliabilitas dengan nilai cutt off >0,600. Berdasarkan perhitungan nilai construct reliability didapatkan nilai sebesar 0,907, sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada variabel laten telah memenuhi uji reliabilitas. Dengan demikian, dapat disimpulkan seluruh indikator pada varibel laten performansi emiten telah memenuhi uji validitas dan uji reliabilitas. Berikut adalah gambar dan hasil uji CFA pada setiap kontruk laten performansi investor:
Indikator Std Loading ER.CNY 0,620 ER.EUR 0,862 ER.JPY 0,325 ER.GBP 0,501 ER.USD 0,438 INF 0,302 I.RATE 0,314 IHSG 0,417 Total 3,779
Error Variance 0,6156 0,256956 0,894375 0,748999 0,808156 0,908796 0,901404 0,826111 5,960397
CR 5,037 2,441 4,223 3,86 -0,572 -1,186 -0,238
,00
IHSG
e1 ,02
I.RATE
e2
-,02
,01
e3
-,14
INF
-,10 ,19 ,44
ER.USD
e4
,50
,25
ER.GBP
e5
,32
,11
e6
ER.JPY e7
PERFORMANSI INVESTOR
,74
,86
Nilai cutt off pada uji validasi adalah >0,300, indikator pada variabel laten dikatakan memenuhi uji validasi apabila nilai factor loading lebih dari 0,300.
,62
ER.EUR ,38
e8
ER.CNY
Gambar 20 Model CFA Performansi Investor
6
Berdasarkan tabel 11 didapatkan seluruh nilai factor loading pada setiap indikator bernilai lebih dari 0,30, sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada variabel laten telah memenuhi uji validitas. Selanjutnya, dilakukan uji reliabilitas dengan nilai cutt off >0,600. Berdasarkan perhitungan nilai construct reliability didapatkan nilai sebesar 0,705, sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada variabel laten telah memenuhi uji reliabilitas. Dengan demikian, dapat disimpulkan seluruh indikator pada varibel laten performansi investor telah memenuhi uji validitas dan uji reliabilitas. Berikut adalah gambar dan hasil uji CFA pada setiap kontruk laten kondisi underpricing:
varibel laten underpricing telah memenuhi uji validitas dan uji reliabilitas. Structural Equation Modeling (SEM) ini menampilkan model struktural yang menggambarkan korelasi antar variabel laten, seperti yang telah dihipotesiskan pada penelitian. Pemodelan ini dilakukan dengan menggunakan software Amos 16.0. Tahapan ini merupakan penggambaran full model structural yang dapat dilakukan setelah tahapan CFA pada setiap variabel laten. Berikut ini merupakan hasil dari pengujian full model persamaan struktural. e5
e4 ,68
WCT
e2
IR.D2
IR.W1
,16
,96
,82
,08
IR.W1
,90
UNDERPRICING
,88
,05 ,78
-,01
,00
Keterangan Baik Baik Kurang baik Kurang baik Baik Baik Baik Baik
IHSG e6
e15
,61
IR.D1
e14
-,15
-,11
,02
,44 ,01
,33
,50
,20
,25
,85
,62
,11
,73
,39
I.RATE
INF
ER.USD
ER.GBP
ER.JPY
ER.EUR
ER.CNY
e7
e8
e9
e10
e11
e12
e13
Gambar 23 Full Model Persamaan Sruktural Tabel 14 Goodness of Fit Pada Full Model Persamaan Sruktural Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
Tabel 13 CFA Performansi Underpricing Error Variance 0,180975 0,068775 0,223839 0,390039 0,863628
e16 ,78
PERFORMANSI INVESTOR
Tabel 12 Goodness of Fit Performansi Underpricing Output Model 4,614 0,100 2,307 0,106 0,982 0,911 0,982 0,994
IR.D3 IR.D2
,02
e17 ,93
,96
-,28
REP
,90
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
z1 -,07
Gambar 22 CFA Performansi Underpricing
Indikator Std Loading IR.W1 0,905 IR.D3 0,965 IR.D2 0,881 IR.D1 0,781 Total 3,532
,54
-,11
,82
e4
,92
PERFORMASI EMITEN
UNDERPRICING
IR.D3
e3
Chi Square = 317,649 P Value = ,000 Cmin/df = 2,443 GFI = ,810 AGFI = ,749 CFI = ,833 TLI = ,803 RMSEA = ,111
,29
ROA
,79
,88
,93
TAT
,94
GOODNES OF FIT
e1 ,85
FL
,82
,78 ,78
e2 ,88
GPM
IR.D1
e1
e3
,63
,61
CR 18,342 14,558 11,371
Output Model 317,649 0,000 2,443 0,810 0,749 0,833 0,803 0,111
Keterangan Baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik
Dari hasil uji goodness of fit diatas menunjukkan bahwa model yang ada kurang baik, hal ini menunjukkan bahwa model dianggap kurang bisa merepresentasikan sistem eksisting. Guna memperbaiki tingkat fit model. 3.10 Modifikasi Model Modifikasi model dilakukan dengan cara menghubungkan (mengkorelasikan) antar error varian suatu indikator dengan yang lain. Berikut hasil full model persamaan struktural modifikasi pertama:
Nilai cutt off pada uji validasi adalah >0,300, indikator pada variabel laten dikatakan memenuhi uji validasi apabila nilai factor loading lebih dari 0,300. Berdasarkan tabel 4. didapatkan seluruh nilai factor loading pada setiap indikator bernilai lebih dari 0,30, sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada variabel laten telah memenuhi uji validitas. Selanjutnya, dilakukan uji reliabilitas dengan nilai cutt off >0,600. Berdasarkan perhitungan nilai construct reliability didapatkan nilai sebesar 0,935, sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada variabel laten telah memenuhi uji reliabilitas. Dengan demikian, dapat disimpulkan seluruh indikator pada
7
Tabel 17Goodness Of Fit Modifikasi Full Model Persamaan Struktural Iterasi 2
-,14 ,27
-,24 ,25
e5
e4
e3
,60
e2
,68
WCT
,88
FL
,33
TAT
,92
,83
ROA
,94 ,58
,78
PERFORMASI EMITEN
z1
,82
-,10
IR.W1
-,08 ,90
,08
UNDERPRICING
-,28
e17 ,93
,96
IR.D3
-,28
,08
REP -,12
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
e1
,85
GPM
e16
,88
,78
IR.D2
,00 -,22
e15
,61
,78
,01
IR.D1
-,19
,00
-,08
,26
,04
,01
,14
Tabel 18 Modification Indices Modifikasi Full Model Persamaan Struktural Iterasi 2
,44
1,23
,82
,37
,07
,68
1,52
,19
IHSG
I.RATE
INF
ER.USD
ER.GBP
ER.JPY
ER.EUR
ER.CNY
e6
e7
e8
e9
e10
e11
e12
e13
,18
,01
Gambar 24 Modifikasi Full Model Persamaan Struktural Iterasi 1 Tabel 15 Goodness Of Fit Modifikasi Full Model Persamaan Struktural Iterasi 1 Output Model 112,251 0,607 0,959 0,000 0,905 0,861 1,006 1,000
Par Change ,000
Pada modifikasi full model persamaan struktural iterasi 2, terdapat satu kriteria goodness of fit yang tidak terpenuhhi. Dengan begitu dibutuhkan modifikasi 3 pada full model persamaan struktural dengan membentuk korelasi pada error e7 dan e13. Berikut hasil full model persamaan struktural modifikasi ketiga:
,11
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
M.I. 4,641
e13 <--> e7
,08
,79
Keterangan Baik Baik Kurang baik Baik Baik Kurang baik Baik Baik
-,13 ,28
-,24 ,25
e5
e4
e3
,60
,68
WCT
e2
e1
,85
GPM
,88
FL
TAT
,92
,83
,94 ,58
,78
Tabel 16 Modification Indices Modifikasi Full Model Persamaan Struktural Iterasi 1 e8 <--> e6
,33
ROA
PERFORMASI EMITEN
M.I. 5,138
Keterangan Baik Baik Baik Baik Baik Kurang baik Baik Baik
e14
PERFORMANSI INVESTOR -,04
Output Model 106,828 0,717 0,921 0,000 0,909 0,866 1,011 1,000
z1
,82
-,08
IR.W1
-,08 ,08
-,11
UNDERPRICING
-,27
IR.D3
,88
IR.D2
,02 -,21
,78
-,02
e17 ,93
,96
-,28
,12
REP
Par Change ,000
,90
e16 ,78
PERFORMANSI INVESTOR
Pada modifikasi full model persamaan struktural iterasi 1, terdapat beberapa kriteria goodness of fit yang tidak terpenuhi. Dengan begitu dibutuhkan modifikasi 2 pada full model persamaan struktural dengan membangun korelasi error pada indikator dan konstruk, sesuai dengan modification indices. Berikut hasil full model persamaan struktural modifikasi kedua:
-,07
,00
-,19
-,10
,04
,37 ,01
,64
,47
,14
,22
,55
,99
,41
,99
,30
IHSG
I.RATE
INF
ER.USD
ER.GBP
ER.JPY
ER.EUR
ER.CNY
e6
e7
e8
e9
e10
e11
e12
e13
,09
,78 -,14
,16
-5,15
,14 -,13
-,12 ,28
,17
-,24 ,25
e5
e4
e3
,60
,68
WCT
e2
GPM
,88
FL
TAT
,92
,83
Gambar 26 Modifikasi Full Model Persamaan Struktural Iterasi 3
e1
,85
,33
ROA
,94
PERFORMASI EMITEN
z1
,82
-,10
IR.W1
-,08 ,08
,90
UNDERPRICING
-,28
IR.D3
,88
IR.D2
,00 -,21
,78
,01
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value X2 Chi Square Diharapkan kecil P-Value ≥ 0,05 CMIN/DF ≤ 2,00 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95
e17 ,93
,96
-,28
,08
REP -,12
Tabel 19 Goodness Of Fit Modifikasi Full Model Persamaan Struktural Iterasi 3
,58
,78
e16 ,78
e15
,61
IR.D1
e14
PERFORMANSI INVESTOR -,06
,00
-,19
-,07
,03
,26 ,01
,84
,36
,07
,13
1,25
,43
,70
1,57
,19
IHSG
I.RATE
INF
ER.USD
ER.GBP
ER.JPY
ER.EUR
ER.CNY
e6
e7
e8
e9
e10
e11
e12
e13
-,13
,18
Keterangan Baik Baik Baik Baik Baik Kurang baik Baik Baik
Pada modifikasi full model persamaan struktural iterasi 3 telah memenuhi seluruh kriteria goodness of fit. Dengan terpenuhinya seluruh kriteria goodness of fit tidak dibutuhkan iterasi ulang untuk mendapatkan model yang lebih baik. Dengan demikian, pembentukan full model persamaan
,08
,79
Output Model 97,465 0,880 0,848 0,000 0,916 0,875 1,021 1,000
,11 ,01
Gambar 25 Modifikasi Full Model Persamaan Struktural Iterasi 2
8
e15
,61
IR.D1
e14
struktural terkait permasalahan underpricing saat IPO telah tergambarkan pada gambar 4.26 3.11 Estimasi Parameter Tujuan selanjutnya dalam analisis model struktural adalah untuk mengestimasi parameter pengaruh antar variabel, yang sekaligus juga akan membuktikan hipotesis penelitian. Berikut adalah rangkuman hasil estimasi parameter dari analisis SEM yang telah dilakukan:
4.
Analisis Analisis dalam penelitian ini meliputi analisis Confirmatory Factor Analysis (CFA) dan Analisis Model Struktural. 4.1 Analisis Confirmatory Factor Analysis (CFA) Performansi emiten merupakan konstruk eksogen yang tersusun atas lima indikator performansi rasio keuangan emiten. Pada awal pembentukan model CFA performansi emiten didapatkan nilai goodness of fit yang tidak memenuhi kriteria, sehingga dibutuhkan modifikasi model. Modifikasi model CFA emiten ini dilakukan dengan membangun korelasi pada error return on assets – financial leverage, total assets turnover - working capital to total assets ratio dan financial leverage working capital to total assets ratio. Dengan modifikasi tersebut didapatkan model CFA performansi emiten yang lebih baik. Performansi investor merupakan konstruk eksogen yang tersusun atas delapan indikator, yang merupakan penggambaran kondisi pasar modal dan kondisi makroekonomi. Delapan indikator tersebut meliputi: IHSG, interest rate BI, inflasi, exchange rate USD, exchange rate GBP, exchange rate JPY, exchange rate EUR dan exchange rate CNY. Pada awal pembentukan model CFA performasi investor didapatkan nilai goodness of fit yang tidak memenuhi kriteria, sehingga dibutuhkan modifikasi model. Modifikasi model CFA emiten ini dilakukan dengan membangun korelasi pada error interest rate-inflasi, exchange rate JPY- exchange rateUSD, exchange rate JPY - exchange rate GBP, exchange rate JPY exchange rate EUR, exchange rate GBP- exchange rate CNY. Dengan membentuk korelasi pada error indikator dapat mengubah nilai kriteria goodness of fit sehingga model CFA menjadi lebih baik.
Tabel 20 Estimasi Parameter Full Model Persamaan Struktural Parameter Performansi emiten Underpricing Performansi underwriter Underpricing Performansi investor Underpricing
Std. Loading
CR
P Value
Keterangan Tidak signifikan
-0,820
-0,864
0,388
-0,279
-3,033
0,002 Signifikan
0,018
2,220
0,026 Signifikan
Berdasarkan nilai-nilai koefisien pada tabel 12 di atas dapat dituliskan persamaan struktural sebagai berikut: Model konstruk eksogen dan konstruk endogen Underpricing = 0,018 Performansi Investor – 0,279 Reputasi Underwriter Model variabel indikator Performansi Emiten = 0,770 WCT + 0,826 GPM +0,920 FL + 0,937 TAT + 0,575 ROA +e Performansi Investor : 0,614 ER.CNY + 0,909 ER.EUR + 0,544ER.JPY + 0,507 ER.GBP + 0,406 ER.USD - 0,104 INF – 0,193 I.RATE – 0,066 IHSG +e Underpricing = 0,011.ER.CNY + 0,016.ER.EUR + 0,009.ER.JPY + 0,009.ER.GBP + 0,007.ER.USD 0,001.INF – 0,003 I.RATE – 0,066.IHSG 0,001.Reputasi Underwriter + error Tabel 21 Correlations Full Model Persamaan Struktural PERFORMASI_ EMITEN PERFORMANSI_INVESTOR PERFORMANSI_INVESTOR e3 e4 e5 e5 e7 e8 e8 e8 e11 e11 e12 e13 e13 e8 e13
<--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <--> <-->
REP REP PERFORMASI_ EMITEN e1 e15 e2 e3 PERFORMASI_ EMITEN PERFORMASI_ EMITEN e5 e7 e9 e10 e11 REP e10 e6 e7
Estimate -,084 -,017 ,121 -,239 ,253 -,129 ,276 -,271 -,208 -,110 ,782 ,135 ,085 -0,146 ,155 -,127 -,140 ,172
Pada full structural equation modeling underpricing merupakan kontruk endogen yang dipengaruhi oleh observed variable dan konstruk eksogen. Dalam model CFA kondisi underpricing disusun oleh empat indikator, yaitu: initial return pada hari pertama, hari kedua, hari ketiga dan minggu pertama. Pada pembentukan CFA underpricing ini tidak dilakukan modifikasi model karena pada output model modification indices tidak dibutuhkan pembentukan korelasi pada error indikator. 4.2 Analisis Model Struktural dan Estimasi Parameter Pada penelitian ini full model persamaan struktural merupakan penggambaran kondisi underpricing pada kegiatan Initial Public Offering (IPO), yang melibatkan investor, emiten dan underwriter. Penggambaran full model persamaan struktural terdiri atas dua konstruk eksogen, satu variabel endogen dan satu observed variable. Performansi emiten dan performansi investor merupakan konstruk eksogen yang dibentuk oleh
Berdasarkan tabel 4.29 didapatkan nilai korelasi antar konstruk eksogen performansi emiten, performansi underwriter dan performansi investor. Pada estimasi parameter nilai korelasi antar konstruk eksogen didapatkan nilai kurang dari 0,50 sehingga dapat dikatakan tidak terdapat korelasi antar konstruk eksogen. Pada tabel 4.29 terdapat estimasi parameter korelasi yang >0,50 yaitu pada e8 dan e7. Error e8 dan e7 adalah error pada variabel indikator inflasi dan interest rate. 9
beberapa indikator. Reputasi underwriter merupakan observed variable. Pada full model persamaan struktural performansi emiten, reputasi underwriter dan performansi investor daling membentuk korelasi. Pembentukan full model persamaan struktural ini dilakukan, setelah dilakukan uji undimensionalitas, uji validitas dan uji reliabilitas pada seluruh konstruk sehingga didapatkan indikator yang terbukti signifikan dalam mengukur konstruk. Pada awal pembentukan full model persamaan struktural didapatkan seluruh kriteria goodness of fit yang belum terpenuhi, sehingga dibutuhkan perbaikan melalui pembentukan korelasi pada error indikator berdasarkan output software Amos.16 pada modification indices.
c.
d.
Modifikasi full model persamaan struktural dilakukan sebanyak tiga kali. Model modifikasi 3 ini belum dapat memenuhi kriteria AGFI, namun nilai AGFI meningkat sehingga model menunjukan perbaikan. AGFI merupakan incremental fit measures berupa pengukuran dengan membandingkan proposed model dengan baseline model (null model). Incremental fit measures dapat dilakukan dengan kriteria goodness of fit TLI dan NFI. Pada model modifikasi 3 ini kriteria TLI dan NFI telah terpenuhi, sehingga dapat dikatakan uji goodness of fit telah terpenuhi. Selain itu, pada modifikasi 3 ini tidak terdapat output modification indices yang berarti model telah fit sehingga tidak dibutuhkan modifikasi kembali.
e.
f.
5.
Kesimpulan Berdasarkan hasil pengolahan dan analisis data yang telah dilakukan sebelumnya dengan didasari pada tujuan dari penelitian ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. 1. Fenomena underpricing ini disebabkan oleh variabel yang tersusun oleh berbagai variabel indikator. Berdasarkan pengembangan model persamaan struktural, fenomena dipengaruhi oleh reputasi underwriter dan performansi investor. Kontribusi variabel indikator yang mempengaruhi fenomena underpricing akan diuraikan sebagai berikut. a. Index Harga Saham Gabungan (IHSG) IHSG mampu mencerminkan kondisi pasar modal, sehingga mampu menggambarkan pola investor terhadap kondisi underpricing emiten yang melakukan IPO. IHSG memiliki nilai kontribusi negatif, yang berarti fenomena underpricing berbanding terbalik dengan perubahan IHSG. b. Interest rate Interest rate merupakan tingkat return yang diinginkan investor atas niilai investasi yang dilakukan. Interest rate memilliki nilai kontribusi negatif terhadap tingkat underpricing.
g.
h.
i.
10
Peningkatan nilai interet rate akan menurunkan tingkat underpricing. Inflasi Inflasi merupakan pertumbuhan kondisi makroekonomi yang terjadi pada suatu negara. Inflasi memilliki nilai kontribusi negatif terhadap tingkat underpricing. Peningkatan nilai prosentase inflasi akan menurunkan tingkat underpricing. Exchange rate USD Exchange rate USD merupakan nilai tukar mata uang rupiah terhadap USD. Exchange rate USD memiliki nilai kontribusi positif terhadap tingkat underpricing. Peningkatan nilai prosentase perubahan exchange rate USD akan meningkatkan tingkat undepricing. Exchange rate GBP Exchange rate USD merupakan nilai tukar mata uang rupiah terhadap USD. Exchange rate USD memiliki nilai kontribusi positif terhadap tingkat underpricing. Peningkatan nilai prosentase perubahan exchange rate USD akan meningkatkan tingkat undepricing. Exchange rate JPY Exchange rate JPY merupakan nilai tukar mata uang rupiah terhadap JPY. Exchange rate JPY memiliki nilai kontribusi positif terhadap tingkat underpricing. Peningkatan nilai prosentase perubahan exchange rate JPY akan meningkatkan tingkat undepricing. Exchange rate EUR Exchange rate EUR merupakan nilai tukar mata uang rupiah terhadap EUR. Exchange rate EUR memiliki nilai kontribusi positif terhadap tingkat underpricing. Peningkatan nilai prosentase perubahan exchange rate EUR akan meningkatkan tingkat undepricing. Exchange rate CNY Exchange rate CNY merupakan nilai tukar mata uang rupiah terhadap CNY D. Exchange rate CNY memiliki nilai kontribusi positif terhadap tingkat underpricing. Peningkatan nilai prosentase perubahan exchange rate CNY akan meningkatkan tingkat undepricing. Reputasi underwriter Reputasi underwriter merupakan tingkat reputasi lembaga penjamin emisi terkait nilai emisi yang
2.
3.
ditanggung. Reputasi underwriter memiliki nilai kontribusi negatif terhadap tingkat underpricing. Emiten yang menggunakan underwriter bereputasi baik akan mampu meminimumkan tingkat underpricing yang akan terjadi. Fenomena underpricing melibatkan tiga pelaku pelaku pasar perdana. Tiga pelaku ini adalah emiten, underwriter dan investor saling terkorelasi dalam perdagangan saham pada pada pasar perdana. Pada penelitian ini tidak dapat dibuktikan terjadi korelasi antar emiten, underwriter dan investor. Dengan demikian, pada permasalahan underpricing tidak terbentuk korelasi antar performansi emiten, performansi underwriter dan performansi investor. Dalam penentuan harga saham perdana dapat dilakukan penambahan resiko terjadinya tingkat underpricing. Hal ini dimaksudkan untuk meminimumkan tingkat underpricing sehingga emiten mendapatkan jumlah emisi yang optimal. Berikut fungsi linier pembentukan harga saham perdana:
6. Saran Saran yang dapat diberikan untuk penelitian yang akan dilaksanakan berikutnya adalah : 1.
2.
IPO Price* = Dimana:
0,011.ER.CNY + 0,016.ER.EUR + 0,009.ER.JPY + 0,009.ER.GBP + 0,007.ER.USD - 0,001.INF – 0,003 I.RATE – 0,066.IHSG - 0,001.REP + error Keterangan:
11
Penelitian tentang fenomena underpricing dapat dilakukan menggunakan metode permodelan selain structural equation modelling yang dapat memodelkan dan mengukur tingkat pengaruh antar variabel. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan penambahan variabel yang memungkinkan mempengaruhi kondisi underpricing pada kegiatan initial public offering (IPO)
7.
Johnston, Jarrod., Madura, Jeff . 2008. Underpricing of Financial Institution IPOs. Journal Finance Economic 20, 67-80
Daftar Pustaka
Bodie, Zvi. Et al., 2010. Investments. 8thEdition. Mc Gram Hill. Singapore
Jones, Charles P., 2010. Investments Principles and Concepts. 11th Edition. North Carolina State University.
Booth, James R. Et al., 2005. Agreeing to Disagree: Why IPOs are Underpriced. JEL Classification code: G24; G32. Department of World Business
Kharisma Haqi, Levi., 2011. Analisis Loyalitas Pasien Dengan Metode Sm Pada Instalasi Rawat Inap Rumah Sakit Umum Haji Surabaya. Tugas Akhir, Jurusan Teknik Industri. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Chang, Chingfu., Lee, Alice C., Lee, Cheng F. 2009. Determinants of Capital Structure Choice a Structural Equation Modeling. The Quarterly Review of Economics and Finance 49, 197-213
Kusuma, Febriandita. 2006. Faktor Yang Mempengaruhi Underpricing Saham Pada Perusahaan Yan IPO di BEJ. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya.
Eriyanto, Alif Yulian. 2010. Faktor Yang Mempengaruhi Underpricing IPO Pada Perusahaan Keuangan dan Non Keuangan. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya.
Leland, Hayne, and David Pyle, 1977, Informational asymmetries, financial structure, and financial intermediation, Journal of Finance 32, 371-387.
Filatotchev, I., & Bishop, K. (2002). Board composition, share ownership, and “underpricing” of UK IPO firms. Strategic Management Journal, 23, 941–955.
Loughran, Tim dan Jay R. Ritter. 2003. “Why Has Underpricing Increased Over Time” The Journal of Finance,
Ghozali, I. (2011). Model Persamaan Struktural Konsep dan Aplikasi Dengan Program AMOS 19.0. Semarang: Badan Penerbit – Undip.
Maliki , Yusuf. 2011. Faktor Yang Mempengaruhi Underpricing Saham Pada Perusahaan Yan IPO di BEI Tahun 2007-2009. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya.
Gustri Caesary, Andina., 2012. Anlisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Turnover Intention Pada Agent Outbound Call PT. Infomedia Nusantara Menggunakan Metode SEM. Tugas Akhir, Jurusan Teknik Industri. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Hair et al., 2000. Multivariate Data Analysis. 5thEdition Mc Gram Hill. Singapore
Marselly I.P. W. 2011. Pengaruh ROE, EPS, Reputasi Underwriter dan Reputasi Auditor Terhadap Tingkat Underpricing Saham Pada IPO di BEI Tahun 2007-2009. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya.
He, Yu., Gai, Yuquan., Wu, Xianbin., Wan, Haitong. 2012. Quantitatively Analyze Composition Principle Of Ma Huang Tang By Structural Equation Modeling. Journal of Ethnopharmacology 1, 1-8
Martani, Dwi., Leony Sinaga, Ika., Syahroza, Akhmad. 2012. Analysis on Factors Affecting IPO Underpricing and their Effects on Earnings Persistence. World Review of Business Research ,2. 1 – 15
Husnan, Suad. 1993. Dasar-dasar teori portofolio dan analisis sekuritas. Edisi Pertama. Yogyakarta: UPP AM-YKPN
Mc Donald, J.G, and A.K. Fisher. 1972. ”New-Issue Stock Price Behavior”. The Journal of Finance, 97-102.
Jayanti,
Mohamad, Shamsher., Md Nassir, Annuar Pertanika. 1997. Auditing Firm Reputation, Ex Ante Uncertainty and the Underpricing of Initial Public Offerings on the Second Board of the
Discy Dwi. 2011. Pengaruh Ukuran Perusahaan, Rasio Profitabilitas, DER dan Reputasi Auditor Terhadap Tingkat Underpricing Saham Perusahaan IPO 20052010. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya. 12
Yanita, Sary. 2009. Analisis Strategi Penentuan Harga Saham Perdana Dengan Underpricing : Studi Pada Perusahaan Yang Listing di BEI. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya.
Kuala Lumpur. Journal Social Science 5, 59-64 Nur, Mahrus Syamsudin. 2011. Pengaruh Pemilihan Metode Akuntansi, Karakteristik Perusahaan dan Penjamin Emisi Terhadap Tingkat Underpricing Saham Perdana. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya. Rahman, Hamid., Yung, Kenneth. 1999. Insurance IPOs—A Test of the Underpricing Theories. Journal of Insurance Issues, 22. 61–77. Saputera, Tovan. 2011. Pengaruh Variabel Keuangan dan Non Keuangan Terhadap Underpricing Emiten Yang IPO di Bursa Efek Indonesia Tahun 2006-2010. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya. Stephen. et al., 2010. Corporate Finance. 9thEdition. Sulistiyaningsih, Eny. 2006. Pengaruh Reputasi Penjamin Emisi, Volailitas Harga Saham dan Umur Perusahaan Terhadap Tingkat Underpricing Saham Saat IPO Studi Pada Regulated Firm dan Unregulated Firm. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya. Sunariyah 2003. Pengantar Pengetahuan Pasar Modal. Edisi Ketiga. Yogyakarta: UPP AMP YKPN Susilo, Y. Sri Sigit Triandaru, dan A. Totok Budi Santoso. 2000. Bank dan Lembaga Keuangan Lain. Jakarta: Salemba Empat Tandelin, Eduardus. 2001. Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio. Edisi Pertama. Yogyakarta: BPFE Tim, Jenkinson. et al., 2000. Going Public. 9thEdition. University of Florida Waluyo, Minto., 2002. Panduan dan Aplikasi Structural Equation Modeling. ISBN: 9793327-18-9 Wen, wen. 2000. What Has Explained IPO Underpricing. Project Submitted in Partial Fulfillment of The Requirements for the degree of master of Business Administration Wittenberg, Regina et al., 2008. The role of information asymmetry and financial reporting quality in debt trading: Evidence from the secondary loan market. Journal of Accounting and Economics 46, 240–260
13
