pengaruh struktur modal terhadap kinerja
advertisement
PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN PADA SUBSEKTOR PROPERTY DAN REAL ESTATE DI BEI JERRY CITRA CALVIN DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Pada Subsektor Property dan Real Estate di BEI adalah benar karya saya dengan arahan dari pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Agustus 2016 Jerry Citra Calvin NIM H24120041 ABSTRAK JERRY CITRA CALVIN. Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Pada Subsektor Property dan Real Estate Di BEI. Dibimbing oleh H MUSA HUBEIS. Penurunan suku bunga dan peningkatan populasi yang terjadi di Indonesia membuat ledakan jumlah bangunan yang terjadi di sektor property dan real estate. Hal ini memberikan dampak kepada Indonesia sebagai tempat favorit di dunia untuk investasi disektor property dan real estate. Perusahaan harus memanfaatkan peluang yang terjadi untuk menarik investor agar mau berinvestasi di perusahaannya. Tujuan penelitian menganalisis pengaruh struktur modal (Debt to Asset Ratio atau DAR dan Debt to Equity Ratio atau DER) terhadap Return on Asset (ROA) dan terhadap Return on Equity (ROE) perusahaan pada subsektor property dan real estate. Metode pengolahan dan analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode data panel. Hasil penelitian menunjukkan DAR dan DER berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROA, sedangkan DAR dan DER tidak berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROE. Kata kunci: kinerja keuangan perusahaan,struktur modal,sub sektor property dan real estate ABSTRACT JERRY CITRA CALVIN. Effect of Capital Structure Against Financial Performance at Property and Real Estate Subsector in BEI. Supervised by H MUSA HUBEIS. The decline in interest rates and increased population in Indonesia effected on explosion number of buildings that occurred in the property and real estate. This provides an impact to Indonesia is a favorite place in the world to invest at property and real estate subsector. Companies should take opportunities to attract investors to invest in the companies . The purpose of this research is to analyze the influence of capital structure (Debt to Asset Ratio or DAR and Debt to Equity Ratio or DER) of the company against return on asset (ROA) and against return on equity (ROE) companies in the property and real estate subsector. Data analyzed by using panel data. The result showed that DAR and DER has a significant and negative effect of ROA, while DAR and DER has a not significant and negative effect of ROE. Keywords: capital structure, financial performance company, property and real estate subsector PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN PADA SUBSEKTOR PROPERTY DAN REAL ESTATE DI BEI JERRY CITRA CALVIN Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Manajemen DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga skripsi yang berjudul Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Pada Subsektor Property dan Real Estate di BEI dapat diselesaikan. Skripsi ini disusun sebagai syarat memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi Manajemen (FEM), Institut Pertanian Bogor (IPB). Terima kasih penulis ucapkan kepada Prof. Dr. Ir. H. Musa Hubeis, MS, Dipl.Ing, DEA selaku pembimbing. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada kedua orang tua penulis, kakak, adik, seluruh keluarga, triplet, sahabat satu kosan, ipb scooter, realita fams, serta teman-teman Manajemen angkatan 49, dan juga kepada segenap jajaran dosen serta staf Departemen Manajemen FEM IPB atas doa, bantuan, semangat dan dukungannya selama penulis menempuh pendidikan sarjana di Institut Pertanian Bogor. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat bagi pihak-pihak yang memerlukan. Bogor, Agustus 2016 Jerry Citra Calvin DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Ruang Lingkup Penelitian TINJAUAN PUSTAKA Struktur Modal Ukuran Perusahaan Kinerja Keuangan Penelitian Terdahulu METODE Kerangka Pemikiran Penelitian Lokasi dan Waktu Penelitian Pengumpulan Data Pengolahan dan Analisis Data Perumusan Model HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Eksploratif Data Hasil Uji Pemilihan Model Terbaik Hasil Uji Asumsi Klasik Pengaruh DAR Terhadap ROA Pengaruh DER Terhadap ROA Pengaruh DAR terhadap ROE Pengaruh DER terhadap ROE Analisis Pengaruh Individu Implikasi Manajerial SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN RIWAYAT HIDUP vi vi vi 1 1 3 3 3 4 4 4 4 4 5 6 6 7 7 7 10 11 11 14 15 16 17 18 20 21 22 23 23 23 24 26 33 DAFTAR TABEL 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. Statistik deskriptif 12 Hasil analisis Data Panel pengaruh DAR terhadap ROA dengan peubah kontrol SIZE 16 Hasil analisis Data Panel Pengaruh DER terhadap ROA dengan peubah kontrol SIZE 17 Hasil analisis Data Panel pengaruh DAR terhadap ROE dengan peubah kontrol SIZE 18 Hasil analisis Data Panel pengaruh DER terhadap ROE dengan peubah kontrol SIZE 20 Pengaruh individu perusahaan subsektor property dan real estate 21 Hasil uji chow model 1 26 Hasil uji chow model 2 26 Hasil uji chow model 3 26 Hasil uji chow model 4 26 Hasil uji Hausman model 1 27 Hasil uji Hausman model 2 27 Hasil uji Hausman model 3 27 Hasil uji Hausman model 4 28 Hasil uji multikolinearitas model 1 dan 3 29 Hasil uji multikolinearitas model 2 dan 4 29 Hasil pengujian model 1 30 Hasil pengujian model 2 29 Hasil pengujian model 3 30 Hasil pengujian model 4 30 DAFTAR GAMBAR Perkembangan BI Rate periode Januari 2014 – Februari 2016 1 Sumber pembiayaan konsumen triwulan IV-2015 1 Kerangka pemikiran penelitian 6 Nilai rataan aset, ekuitas dan hutang perusahaan subsektor property dan real estate tahun 2010-2014 12 5. Tren hubungan antar peubah independen dan peubah kontrol terhadap ROA pada perusahaan subsektor property dan real estate yang terdaftar di BEI selama periode 2010 – 2014 13 6. Tren hubungan antar peubah independen, peubah kontrol terhadap ROE pada perusahaan subsektor property dan real estate yang terdaftar di BEI selama periode 2010 – 2014 14 7. Hasil uji normalitas model 1 28 8. Hasil uji normalitas model 2 29 9. Hasil uji normalitas model 3 29 10. Hasil uji normalitas model 4 29 1. 2. 3. 4. DAFTAR LAMPIRAN 1. 2. 3. 4. 5. Hasil Uji Chow pada setiap model penelitian Hasil uji Hausman pada setiap model penelitian Hasil uji normalitas pada setiap model Hasil uji multikolinearitas Hasil pengujian model 26 27 28 29 30 PENDAHULUAN Latar Belakang Berdasarkan sensus penduduk tahun 2010, pertumbuhan pendududuk Indonesia sebesar 1,49% per tahun. Dengan jumlah populasi 256 juta jiwa, hal tersebut membuat Negara Indonesia menduduki peringkat keempat didunia sebagai negara dengan populasi terbesar di dunia (PRB 2015). Hal ini membuat pemenuhan kebutuhan akan tanah dan bangunan semakin meningkat, dikarenakan kebutuhan ini termasuk kedalam kebutuhan dasar (primer), yaitu kebutuhan papan disamping kebutuhan sandang dan pangan. Pada Gambar 1 ditunjukkan perkembangan Bank Indonesia (BI) Rate Periode Januari 2014 – Februari 2016. 09-Jan-14 13-Feb-14 13-Mar-14 08-Apr-14 08-Mei-14 12-Jun-14 10-Jul-14 14-Agu-14 11-Sep-14 07-Okt-14 13-Nop-14 18-Nop-14 11-Des-14 15-Jan-15 17-Feb-15 17-Mar-15 14-Apr-15 19-Mei-15 18-Jun-15 14-Jul-15 18-Agu-15 17-Sep-15 15-Okt-15 17-Nop-15 17-Des-15 14-Jan-16 18-Feb-16 8,00% 7,80% 7,60% 7,40% 7,20% 7,00% 6,80% 6,60% Sumber : BI, 2015 (diolah) Gambar 1 Perkembangan BI Rate periode Januari 2014 – Februari 2016 Gambar 1 menunjukkan penurunan suku bunga yang terjadi di Indonesia pada awal tahun 2016. Penurunan tersebut menciptakan peluang untuk masyarakat lebih mudah dalam memenuhi kebutuhan di sektor property dan real estate. Hal ini disebabkan oleh masyarakat Indonesia, khususnya kalangan menengah ke bawah, cenderung melakukan kredit dalam pemenuhan kebutuhan di sektor property dan real estate (Gambar 2). Penurunan suku bunga dan adanya peningkatan populasi yang terjadi di Indonesia membuat ledakan jumlah bangunan yang terjadi di sektor property dan real estate. Hal ini memberikan dampak kepada Indonesia yaitu menjadi tempat favorit di dunia untuk investasi di sektor property dan real estate. Tunai 7,41% Tunai Bertahap 16,82% KPR Tunai Bertahap Tunai KPR 75,77% Sumber : BI, 2015 (diolah) Gambar 2 Sumber pembiayaan konsumen triwulan IV-2015 2 Sektor property dan real estate dibagi menjadi subsektor property dan real estate serta subsektor konstruksi dan bangunan. Produk yang dihasilkan oleh perusahaan subsektor property dan real estate terdiri dari perumahan, apartemen, rumah toko, rumah kantor, gedung perkantoran, dan pusat perbelanjaan. Subsektor property dan real estate mendominasi sektor ini karena jumlah perusahaan di subsektor ini lebih banyak dibandingkan dengan subsektor konstruksi dan bangunan. Hal ini memiliki daya tarik tersendiri untuk diteliti, dikarenakan persaingan ketat pada subsektor ini. Perusahaan sangat bergantung pada pendanaan, sumber pendanaan perusahaan dapat berasal dari sumber internal atau eksternal. Namun kedua sumber tersebut mempunyai kelebihan dan kelemahan tersendiri bagi tujuan perusahaan untuk memaksimalkan laba, meningkatkan kesejahteraan stakeholders dan meningkatkan nilai perusahaan. Sumber dana yang berbeda ini mengakibatkan timbulnya perbedaan kombinasi antara bauran penggunaan sumber dana internal dan eksternal yang disebut dengan struktur modal. Struktur modal adalah campuran sumber-sumber dana jangka panjang yang digunakan perusahaan (Keown, 2010). Upaya dalam mengatasi kondisi tersebut, manajer keuangan harus menetapkan perencanaan yang matang dalam menentukan struktur modal agar meningkatkan kinerja keuangan perusahaan, untuk memanfaatkan peluang menarik investor dalam berinvestasi diperusahaannya. Teori struktur modal diawali pada tahun 1958 dikemukakan oleh Modigliani dan Miller yang menyatakan pada kondisi pasar modal sempurna, struktur modal tidak mempengaruhi nilai perusahaan dan tidak ada struktur modal yang optimal. Dengan asumsi pasar modal sempurna tanpa biaya transaksi, tanpa pajak, dan informasi yang simetris tidak realistis dan tidak dapat diterapkan karena pada kenyataannya terdapat pajak, biaya keagenan, dan perbedaan informasi. Tahun 1963, Modiglliani dan Miller memasukkan manfaat pajak perusahaan sebagai penentu struktur modal perusahaan. Nilai perusahaan meningkat melalui penggunaan hutang dalam struktur modal, karena terjadi pengurangan pajak dari pembayaran bunga hutang. Sehingga perusahaan sebaiknya menggunakan sebanyak mungkin hutang dalam struktur modal untuk memaksimalkan nilai perusahaan. Teori pecking order theory oleh Myers pada tahun 1984 menjelaskan perusahaan dengan tingkat profitabilitas yang tinggi justru tingkat hutangnya rendah, karena perusahaan lebih memilih untuk menggunakan dana internal yang berasal dari laba ditahan dibandingkan dana eksternal. Jika pendanaan eksternal sangat dibutuhkan, perusahaan akan menggunakan urutan sumber dana dengan mengacu pecking order theory adalah dana internal, hutang dan equity modal sendiri. Myers dalam trade off theory menemukan keseimbangan antara manfaat dan biaya dari penggunaan hutang. Perusahaan akan menambahkan hutang hingga tingkat tertentu di mana jumlah penghematan pajak dari peningkatan hutang adalah sama dengan biaya financial distress. Financial distress adalah suatu kondisi di mana perusahaan memiliki kesulitan membayar kewajiban keuangan kepada kreditur, sehingga dapat mengakibatkan kebangkrutan perusahaan. Manfaat dari penggunaan hutang berasal dari penghematan pajak (tax shield), yang memungkinkan perusahaan untuk mengurangi pembayaran pajaknya. Adapun biaya atas penggunaan hutang bersumber dari biaya kebangkrutan (bancruptcy 3 cost), biaya keagenan (agency cost), dan biaya yang terkait dengan informasi tak simetris (asymmetric information). Selain itu, kebijakan struktur modal yang efektif dapat menurunkan biaya modal sehingga meningkatkan nilai perusahaan. Kinerja keuangan perusahaan merupakan salah satu faktor yang dilihat investor dalam menentukan pilihan berinvestasi. Analisis kinerja keuangan untuk mengetahui kondisi perusahaan saat ini, apakah kondisinya baik atau buruk. Ukuran kinerja keuangan terdiri dari Return on Assets (ROA) dan Return on Equity (ROE). ROA menunjukkan tingkat keuntungan berdasarkan aset yang dimiliki perusahaan, sedangkan ROE menunjukkan tingkat keuntungan yang akan dinikmati oleh pemegang saham. Penelitian terdahulu yang berkaitan tentang struktur modal menghasilkan kesimpulan yang berbeda. Munawar (2012) menyatakan bahwa struktur modal berpengaruh positif terhadap kinerja perusahaan perkebunan di Indonesia dan Chris (2014) menyatakan bahwa struktur modal memiliki pengaruh nyata dengan nilai korelasi negatif pada kinerja keuangan perbankan di Indonesia. Berdasarkan uraian di atas, kebijakan struktur modal merupakan hal penting bagi perusahaan, namun terdapat banyak perdebatan dan hasil penelitian yang bertentangan tentang struktur modal tersebut. Oleh karena itu, dilakukan penelitian berjudul Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Pada Subsektor Property dan Real Estate Di BEI. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka dapat dirumuskan masalah yang diteliti : (1) Bagaimana pengaruh struktur modal terhadap ROA?, (2) Bagaimana pengaruh struktur modal terhadap ROE? dan (3) Bagaimana pengaruh individu yang terjadi pada perusahaan di subsektor property dan real estate? Tujuan Penelitian Tujuan penelitian : (1) Menganalisis pengaruh struktur modal terhadap ROA perusahaan pada subsektor property dan real estate, (2) Menganalisis pengaruh struktur modal terhadap ROE perusahaan pada subsektor property dan real estate, (3) Menganalisis nilai pengaruh individu pada perusahaan subsektor property dan real estate, nilai pengaruh individu dapat mencerminkan kondisi kinerja keuangan perusahaan tersebut. Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini : (1) Bagi Perusahaan untuk mendapatkan informasi tambahan mengenai kondisi struktur modal, serta pengaruhnya sebagai pertimbangan untuk meningkatkan kinerja keuangan, (2) Bagi peneliti, menambah wawasan dan pengetahuan peneliti mengenai struktur modal, ukuran perusahaan, dan kinerja keuangan, serta (3) Bagi kalangan akademis, sebagai data dasar bagi penelitian selanjutnya. 4 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian terfokus pada pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan perusahaan yang bergerak di subsektor property dan real estate yang terdaftar di BEI pada tahun 2010-2014 yang tidak pernah delisting dan relisting selama lima tahun tersebut. Selain itu, batasan dalam peubah yang digunakan dalam penelitian ini juga diperhatikan. Peubah struktur modal yang digunakan dalam penelitian ini adalah DAR dan DER. Peubah kinerja keuangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah ROA dan ROE. Dalam penelitian ini menggunakan peubah kontrol, yaitu peubah yang dikendalikan atau konstan sehingga pengaruh peubah Independen terhadap peubah dependen tidak dapat dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti. Peubah kontrol yang digunakan dalam penelilitian ini adalah SIZE, karena menurut Saputra et al. (2015) peubah kontrol tersebut berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan. TINJAUAN PUSTAKA Struktur Modal Menurut Van Horne dan Wachowicz (2007), struktur modal merupakan pendanaan permanen jangka panjang yang diwakili oleh hutang, saham preferen, dan ekuitas saham biasa. Keown (2010) menjelaskan struktur modal adalah campuran sumber-sumber dana jangka panjang yang digunakan perusahaan. Struktur modal optimal adalah saat campuran sumber dana tersebut tepat dengan memperhitungkan biaya modal jangka panjang komposit. Sumber dana yang meningkatkan biaya pendanaan tetap (hutang jangka panjang dan saham preferen) harus dikombinasikan dengan saham biasa dalam proporsi yang paling sesuai dengan pasar investasi. Ukuran Perusahaan Ukuran Perusahaan menggambarkan besar kecilnya suatu perusahaan yang ditujukan pada total aktiva dan jumlah penjualan (Riyanto, 2001). Kinerja Keuangan Kinerja keuangan adalah suatu analisis yang dilakukan untuk melihat suatu perusahaan telah melaksanakan atau menggunakan aturan-aturan pelaksanaan keuangan secara baik dan benar. Penilaian kinerja keuangan setiap perusahaan berbeda-beda, kerena tergantung pada ruang lingkup bisnis yang dijalankannya (Fahmi, 2012). Analisis kinerja keuangan adalah analisis keuangan yang pada dasarnya dilakukan untuk melakukan evaluasi kinerja di masa lalu, dengan cara melakukan berbagai analisis, sehingga diperoleh posisi keuangan perusahhaan yang mewakili realitas perusahaan dan potensi kinerjanya akan berlanjut (Lesmana dan Surjanto, 2003). 5 Penelitian Terdahulu Asri (2015) melakukan penelitian dalam skripsi berjudul “Pengaruh Struktur Modal terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Sektor Property dan Real Estate yang Terdaftar di BEI” menggunakan regresi linear berganda. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa adanya pengaruh nyata dan negatif antara DER dan kinerja keuangan perusahaan dan pengaruh nyata dan positif antara DAR dan kinerja keuangan perusahaan. Penelitian ini mengidentifikasikan bahwa DER tinggi akan menurunkan profitabilitas perusahaan dan DAR tinggi akan meningkatkan profitabilitas perusahaan. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa peningkatan dan penurunan kinerja keuangan perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI dapat dijelaskan oleh stuktur modalnya. Fadhilah (2011) menganalisis pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI. Penelitian ini menggunakan analisis data panel dengan fixed effect model maupun random effect model. Hasil penelitiannya adalah LDTE dan DAR berpengaruh nyata dan positif terhadap ROA dan ROE. DER dan LDTC berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROA dan ROE. LDTE dan DAR berpengaruh nyata dan negatif terhadap price earning ratio (PER). DER dan LDTC berpengaruh nyata dan positif terhadap PER. Seluruh peubah struktur modal yang digunakan dalam penelitian tersebut tidak berpengaruh nyata terhadap market to book ratio (MBR). Penelitian Imadudin, Swandari, dan Redawati (2014) menguji pengaruh struktur modal terhadap kinerja perusahaan setelah krisis 2008. DAR dan DER sebagai peubah independen, ROA dan ROE digunakan sebagai peubah dependen. Peubah kontrol size dan sales. Perusahaan contoh dalam penelitian ini adalah index LQ 45 yang listing di BEI selama 2009-2012. Analisis regresi digunakan untuk menguji pengaruh struktur modal terhadap kinerja perusahaan. Hasilnya menunjukkan DAR tidak berpengaruh nyata dan positif terhadap ROA, DAR tidak berpengaruh nyata dan negatif ROE, DER tidak berpengaruh nyata dan negatif ROA, serta DER tidak berpengaruh nyata dan positif ROE. Size tidak berpengaruh nyata dan negatif ROA dan ROE. Sales berpengaruh nyata dan positif terhadap ROA dan ROE. Kusumajaya (2011) dalam penelitian berjudul “Pengaruh Struktur Modal dan Pertumbuhan Perusahaan terhadap Profitabilitas dan Nilai Perusahaan pada Perusahaan Manufaktur di BEI menggunakan teknik path analysis. Hasil penelitian menunjukkan struktur modal berpengaruh nyata dan positif terhadap profitabilitas, pertumbuhan perusahaan berpengaruh nyata dan positif terhadap profitabilitas, struktur modal berpengaruh nyata dan positif terhadap nilai perusahaan, pertumbuhan perusahaan berpengaruh nyata dan positif terhadap nilai perusahaan dan profitabilitas berpengaruh nyata dan positif terhadap nilai perusahaan. Penelitian Fachrudin (2011) berjudul “Analisis Pengaruh Struktur Modal, Ukuran Perusahaan dan Agency Cost terhadap Kinerja Perusahaan” menggunakan analisis jalur. Hasil pengujian menunjukkan terdapat pengaruh nyata dan positif struktur modal terhadap agency cost dan pengaruh nyata dan negatif ukuran perusahaan terhadap agency cost, tidak terdapat pengaruh nyata struktur modal, ukuran perusahaan, dan agency cost terhadap kinerja perusahaan, serta tidak terdapat pengaruh tidak langsung struktur modal dan ukuran perusahaan terhadap kinerja perusahaan melalui agency cost sebagai intervening variable. 6 METODE Kerangka Pemikiran Penelitian Subsektor property dan real estate mempunyai potensi peningkatan terus menerus didalam investasi yang diminati oleh investor. Oleh karena itu, perusahaan perlu memperhatikan laporan keuangannya untuk mengetahui pengaruh struktur modal (DAR dan DER) terhadap kinerja keuangan perusahaan (ROA dan ROE), khususnya pada perusahaan subsektor property dan real estate. Peubah kontrol terhadap kinerja keuangan perusahaan adalah SIZE. Penelitian ini menggunakan analisis regresi data panel untuk analisis pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan perusahaan. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan rekomendasi bagi perusahaan untuk meningkatkan kinerja keuangan perusahaannya. Kerangka pemikiran penelitian divisualisasikan pada Gambar 3. Perusahaan Sub Sektor Property dan Real Estate Laporan Keuangan Struktur Modal Perusahaan: DAR DER Peubah Kontrol: SIZE Kinerja Keuangan Perusahaan: ROA ROE Metode Analisis Data Panel Pemilihan Model Terbaik Analisis eksploratif deskriptif Analisis pengaruh struktur modal terhadap kinerja perusahaan Analisis efek individu Implikasi Manajerial Gambar 3 Kerangka pemikiran penelitian 7 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan pada perusahaan subsektor property dan real estate yang terdaftar di BEI dengan data yang digunakan adalah data tahun 2010-2014. Waktu penelitian dilakukan pada bulan Februari 2016 sampai dengan Juni 2016. Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder. Data sekunder berasal dari dua bagian, yaitu data deret waktu tahunan dan data cross section yang didapat dari perusahaan pada subsektor property dan real estate. Data sekunder berupa laporan keuangan perusahaan yang didapatkan dari BEI. Perusahaan sub sektor properti dan real estate yang dipilih menjadi contoh pada penelitian ini berdasarkan teknik pengambilan contoh purposive sampling dengan kriteria tidak pernah delisting dan relisting. Keputusan pemilihan perusahaan berdasarkan ketersediaan data yang ada, sehingga setiap perusahaan memiliki ketersediaan data yang sama pada peubahpeubah yang akan digunakan dalam penelitian ini. Informasi tambahan yang berkaitan dengan permasalahan penelitian ini didapatkan melalui buku, jurnal internasional, skripsi, tesis, penelusuran internet, dan berbagai sumber lainnya yang relevan. Perangkat lunak yang digunakan sebagai alat pengolahan data dalam penelitian ini adalah Microsoft Excel 2010 dan Eviews 8. Pengolahan dan Analisis Data Metode pengolahan dan analisis data dalam penelitian ini adalah metode data panel. Data panel adalah data yang merupakan penggabungan data time series dan cross section. Dengan kata lain, dalam penelitian ini akan mengobservasi objek tersebut selama beberapa periode waktu. Dengan mengkombinasikan data time series dan data cross section, data panel memberikan data yang lebih informatif, lebih bervariasi, mengurangi kolineraritas antarpeubah, memperbesar derajat kebebasan, dan lebih efisien (Firdaus, 2011). Dalam penggunaan metode data panel ada beberapa uji yang harus dilakukan, yaitu uji untuk pemilihan model terbaik, uji asumsi, dan uji statistik. Langkah analisis data panel yang dilakukan dengan memilih model terbaik dari tiga pilihan yang disediakan yaitu Pooled Ordinary Least Square (PLS), Random Effect Model (REM) dan Fixed Effect Model (FEM). Pemilihan model didasarkan atas uji yang dilakukan, yaitu uji Chow dilakukan untuk menguji model PLS dan FEM, sertauji Hausmann dilakukan untuk menguji metode FEM dan REM, serta uji Lagrange Multiplier (LM) dilakukan untuk menguji metode PLS dan REM (Firdaus, 2011). Uji Pemilihan Model Terbaik Uji pemilihan model terbaik memiliki beberapa tahapan, yaitu: Chow Test Chow test adalah pengujian data panel yang digunakan untuk memilih model terbaik antara PLS dan FEM, dengan menggunakan uji statistik F. Dengan rumus uji statistik F pada persamaan 1, yaitu: 8 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = (𝑅𝑆𝑆1−𝑅𝑆𝑆2) 𝑁−1 𝑅𝑆𝑆2 𝑁𝑇−𝑁−𝐾 ................................................................................ 1 Keterangan : RSS1 = Residual sum square hasil pendugaan Pooled Least Square RSS2 = Residual sum square hasil pendugaan Fixed Effect N = Jumlah data cross section T = Jumlah data time series K = Jumlah peubah penjelas Jika nilai statistik F lebih besar dari F-tabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan hipotesis nol (H0) atau H0 ditolak, begitupun sebaliknya (Juanda dan Junaedi, 2012). Hausman Test Hausman Test adalah pengujian data panel yang digunakan untuk memilih model terbaik antara FEM dan REM. Dengan mengikuti kriteria Wald, nilai statistik Hausman mengikuti distribusi Khi-kuadrat, dengan rumus dapat dilihat pada persamaan 2, yaitu: 𝑊=𝒳² [𝐾]=[𝛽,̂ 𝛽̂𝐺𝐿𝑆]Σ-1[𝛽 ̂−𝛽̂𝐺𝐿𝑆] ................................................................... 2 Statistik uji Hausman ini mengikuti distribusi statistik khi-kuadrat dengan derajat bebas sebanyak jumlah peubah bebas (p). Hipotesis nol (H0) ditolak jika nilai statistik Hausman lebih besar daripada nilai kritis statistik khi-kuadrat (Juanda dan Junaedi, 2012). Uji Lagrange Multiplier Uji Lagrange Multiplier (LM) adalah pengujian data panel yang digunakan untuk memilih model terbaik antara PLS dengan REM. Pengujian ini didasarkan pada nilai residual dari model PLS. Hipotesis nol (H0) yang digunakan adalah intersep bukan merupakan peubah random atau skokasitik. Adapun nilai statistik LM dihitung berdasarkan formula yang ditunjukkan pada persamaan 3, yaitu: 𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2 (𝑇−1) 2 [ 𝑇 ∑𝑁 𝑖=1[∑𝑡=1 𝑒𝑖𝑡 ] 𝑇 ∑𝑁 𝑖=1 ∑𝑡=1 𝑒𝑖𝑡 2 − 1] .............................................................. 3 Keterangan : N = Jumlah individu T = Periode waktu 𝑒𝑖𝑡 = residual model PLS Uji Lagrange Multiplier ini didasarkan pada distribusi khi-kuadrat dengan derajat bebas sebesar 1. Jika hasil statistik LM lebih besar dari nilai kritis khikuadrat, maka hipotesis nol akan ditolak (Juanda dan Junaedi, 2012). 9 Pengujian Asumsi Tahapan dalam pengujian asumsi adalah: 1. Uji Normalitas Tujuan uji normalitas apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal atau tidak, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng (bell shaped). Dalam pengujian kenormalan data, dapat digunakan model atau pendekatan grafik dan pendekatan inferensi statistika dengan uji hipotesis (Rosadi, 2011). 2. Uji Heteroskedastisitas Heterokedastisitas merupakan masalah ragam residual yang tidak konstan. Pengujian ada tidaknya masalah heteroskedastisitas pada penelitian ini akan menggunakan white heteroskedasticity test. Data dikatakan tidak terjadi heterokedastisitas atau homokedastisitas apabila nilai sum square residual weighted statistics lebih kecil dari sum square residual unweighted statistics (Ariefianto, 2012). 3. Uji Multikolinearitas Uji Multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui ada atau tidaknya peubah independen yang memiliki kemiripan dengan peubah independen lain dalam satu model (Rosadi, 2011). 4. Uji Statistik Tahapan dalam uji statistik adalah: a. Uji F-Statistik Uji F-Statistik digunakan untuk menganalisis apakah peubah independen yang digunakan dalam penelitian secara bersama-sama mampu menjelaskan peubah dependen. Hipotesis yang digunakan adalah: H0: Peubah independen tidak dapat menjelaskan keragaman peubah dependen H1: Peubah independen dapat menjelaskan keragaman dependen Penolakan H0 dengan membandingkan nilai F-Statistik dengan nilai taraf nyata. Jika nilai F-statistik lebih kecil dari nilai taraf nyata, maka cukup bukti untuk menolak H0, yang artinya peubah independen yang digunakan secara bersama-sama mampu menjelaskan peubah dependen. b. Uji t-Statistik Uji t disebut uji nyata individual. Pengujian ini dilakukan untuk melihat ada tidaknya pengaruh nyata antara peubah independen dan dependen. Bentuk hipotesisnya adalah: H0: 𝛽𝑖 = 0, artinya suatu peubah independen secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap peubah dependen. H1 : 𝛽𝑖 ≠ 0, artinya suatu peubah independen secara parsial berpengaruh terhadap peubah dependen. 10 Kriteria pengambilan keputusan: Jika probabilitas < 0.05, maka H1 diterima dan H0 ditolak. Jika probabilitas > 0.05, maka H1 ditolak dan H0 diterima. c. Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi (R2) bertujuan menjelaskan besar kemampuan peubah independen menjelaskan peubah dependen. Nilai R Square dikatakan baik, jika di atas 0,5, karena nilai R Square berkisar 0 - 1. Pada umumnya, contoh dengan data deret waktu memiliki R Square maupun Adjusted R Square cukup tinggi di atas 0,5. Sedangkan contoh dengan data item tertentu yang disebut data silang pada umumnya, memiliki R Square dan Adjusted R Square yang agak rendah di bawah 0,5 (Nugroho, 2009). Perumusan Model Penelitian ini terdiri dari empat model untuk melihat pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan perusahaan. Peubah struktur modal dalam penelitian ini adalah DAR dan DER. Peubah kinerja keuangan perusahaan dalam penelitian ini adalah ROA dan ROE, serta peubah kontrol dalam penelitian ini adalah SIZE yang dilihat dari nilai logaritma natural total asset perusahaan. Secara matematik model dalam penelitian ini adalah : Model 1 : ROAit = αi + b1DARit+ b2SIZEit+eit Model 2 : ROAit = αi + b1DERit+ b2SIZEit+eit Model 3 : ROEit = αi + b1DARit + b2SIZEit+eit Model 4 : ROEit = αi + b1DERit + b2SIZEit+eit Keterangan : ROAit ROEit DARit DERit SIZEit αi b1 b2 b3 eit = Return on Assets = Return on Equity =Debt to assets ratio = Debt to equity ratio = Ukuran perusahaan = Intersep = Koefisien dari pengaruh debt to asset ratio = Koefisien dari pengaruh debt to equity ratio = Koefisien dari ukuran perusahaan = Error term Definisi Operasional 1. ROA adalah rasio profitabilitas yang membandingkan antara laba bersih perusahaan dengan total asetnya. Rasio ini dapat menilai apakah perusahaan telah efisien dalam menggunakan aktiva dalam kegiatan yang menghasilkan keuntungan. ROA = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑥 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 100% 11 2. ROE adalah rasio profitabilitas yang membandingkan antara laba bersih perusahaan dengan ekuitas. Rasio ini mengukur berapa banyak keuntungan yang dihasilkan perusahaan dibandingkan dengan modal yang disetor oleh pemegang saham. ROE = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑥 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 100% 3. DAR adalah rasio hutang yang digunakan untuk mengukur seberapa besar aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang. Rasio ini mengukur seberapa besar hutang berpengaruh terhadap pengelolaan aktiva. 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 DAR = 𝑥 100% 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 4. DER adalah rasio hutang yang digunakan untuk mengukur seberapa besar ekuitas perusahaan yang dijadikan jaminan hutang. 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 DER = 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 𝑥 100% 5. SIZE menggambarkan besar kecilnya suatu perusahaan yang ditunjukan oleh nilai logaritma natural total assets atau besarnya asset yang dimiliki perusahaan. SIZE = LN(Total Assets) Hipotesis Penelitian 1. DAR berpengaruh negatif terhadap ROA. 2. DER berpengaruh negatif terhadap ROA. 3. SIZE berpengaruh positif terhadap ROA. 4. DAR berpengaruh negatif terhadap ROE. 5. DER berpengaruh negatif terhadap ROE. 6. SIZE berpengaruh positif terhadap ROE. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Eksploratif Data Analisis dimulai dengan melihat pergerakan nilai rataan aset, ekuitas dan hutang pada 34 perusahaan subsektor property dan real estate di BEI tahun 2010 hingga tahun 2014. Pada Gambar 4 dapat dilihat nilai rataan aset, ekuitas dan hutang perusahaan subsektor property dan real estate di BEI tahun 2010 hingga tahun 2014 terus mengalami peningkatan. Namun pada tahun 2011-2012 nilai rataan aset mengalami penurunan. Nilai rataan hutang setiap tahun mengalami peningkatan, menunjukkan bahwa perusahaan subsektor property dan real estate setiap tahunnya selalu meningkatkan hutang yang diperoleh dari pihak ketiga. 12 10000000000000 8000000000000 6000000000000 ASSET 4000000000000 EKUITAS HUTANG 2000000000000 0 2010 2011 2012 2013 2014 Sumber: Data diolah (2016) Gambar 4 Nilai Rataan Aset, Ekuitas dan Hutang Perusahaan Subsektor Property dan Real Estate Tahun 2010-2014 Analisis selanjutnya memberikan gambaran mengenai peubah independen dan peubah dependen pada 34 perusahaan subsektor property dan real estate yang terdaftar di BEI selama periode 2010 – 2014. Peubah independen terdiri dari DAR dan DER dan peubah dependen kinerja keuangan perusahaan ROA dan ROE. Pada Tabel 1 ditunjukkan statistik deskriptif kinerja keuangan perusahaan. Tabel 1 Statistik deskriptif ROA Mean 0.055121 Maximum 0.316100 Minimum -0.102700 Std. Dev. 0.058648 Observations 170 ROE 0.104084 0.524300 -0.271700 0.105733 170 DAR 0.396988 0.740000 0.020000 0.165084 170 DER 0.805217 2.850000 0.020000 0.537279 170 Sumber: Data diolah (2016) Dari Tabel 1 dapat dideskripsikan bahwa peubah kinerja keuangan perusahaan yang diwakili oleh ROA pada perusahaan contoh penelitian tahun 20102014 memiliki rataan 0.055121 dengan nilai simpangan baku 0.058648, dimana nilai simpangan baku lebih besar dari nilai rataan, menunjukkan fluktuasi ROA yang besar pada perusahaan contoh. Nilai maksimum 0.316100 dan besarnya nilai minimum -0.102700, menunjukkan sebagian besar perusahaan contoh memiliki nilai ROA yang positif. Peubah kinerja keuangan perusahaan yang diwakili oleh ROE memiliki rataan 0.104084 dengan nilai simpangan baku 0.105733, dimana nilai simpangan baku lebih besar dari nilai rataan, menujukkan fluktuasi ROE yang besar pada perusahaan contoh. Nilai maksimum 0.524300 dan besarnya nilai minimum -0.271700, menunjukkan sebagian besar perusahaan contoh memiliki nilai ROE yang positif. Peubah struktur modal yang diwakili oleh DAR memiliki rataan 0.396988 dengan nilai simpangan baku 0.165084, dimana nilai simpangan baku lebih kecil dari nilai rataan, menunjukkan fluktuasi DAR yang kecil pada perusahaan contoh. Nilai maksimum 0.740000 dan besarnya nilai minimum 0.020000, menunjukkan sebagian besar perusahaan contoh menggunakan hutang sebagai sumber pendanaanya. Peubah struktur modal yang diwakili oleh DER memiliki rataan 0.805217 dengan nilai simpangan baku 0.537279, dimana nilai simpangan baku 13 .4 .4 .3 .3 .3 .2 .2 .2 .1 ROA .4 ROA ROA lebih kecil dari nilai rataan, menunjukkan fluktuasi DER yang kecil pada perusahaan contoh. Nilai maksimum 2.850000 dan besarnya nilai minimum 0.020000, menunjukkan sebagian besar perusahaan contoh menggunakan hutang sebagai sumber pendanaanya. Pembahasan selanjutnya adalah hubungan setiap peubah independen, peubah kontrol terhadap peubah dependen yang dapat dilihat dari gambar di bawah, hasil dari pengolahan analisis tren hubungan antar peubah. Pada Gambar 4 disajikan tren hubungan antar peubah independen dan peubah kontrol terhadap ROA pada perusahaan subsektor property dan real estate yang terdaftar di BEI selama periode 2010-2014. .1 .1 .0 .0 .0 -.1 -.1 -.1 -.2 -.2 .0 .1 .2 .3 .4 DAR (a) .5 .6 .7 .8 -.2 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 DER (b) 25 26 27 28 29 30 31 32 33 SIZE (c) Sumber: Data Diolah (2016) Gambar 5 Tren hubungan peubah independen dan peubah kontrol terhadap ROA pada perusahaan subsektor Property dan Real Estate yang terdaftar di BEI selama periode 2010 – 2014 Terdapat hubungan positif pada setiap peubah independen terhadap ROA, dapat dilihat pada gambar peubah DAR dengan ROA berhubungan positif (Gambar 5a), peubah DER dengan ROA berhubungan positif (Gambar 5b) dan terdapat hubungan positif peubah kontrol SIZE dengan ROA (Gambar 5c). Ketidaksesuaian hubungan antar peubah dengan hipotesis dan teori pada grafik di atas dapat disebabkan dalam hubungan tersebut hanya dipengaruhi oleh satu peubah. Tren hubungan antar peubah independen dan peubah kontrol terhadap ROE pada perusahaan subsektor property dan real estate yang terdaftar di BEI selama periode 2010-2014 dimuat pada Gambar 6. .6 .6 .5 .5 .5 .4 .4 .4 .3 .3 .3 .2 .2 .2 .1 ROE .6 ROE ROE 14 .1 .1 .0 .0 .0 -.1 -.1 -.1 -.2 -.2 -.2 -.3 -.3 .0 .1 .2 .3 .4 DAR (a) .5 .6 .7 .8 -.3 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 DER (b) 25 26 27 28 29 30 31 32 SIZE (c) Sumber: Data Diolah (2016) Gambar 6 Tren hubungan peubah independen dan peubah kontrol terhadap ROE pada perusahaan subsektor Property dan Real Estate yang terdaftar di BEI selama periode 2010 – 2014 Terdapat hubungan positif pada setiap peubah independen terhadap ROE, dapat dilihat pada gambar peubah DAR dengan ROE berhubungan positif (Gambar 6a), peubah DER dengan ROE berhubungan positif (Gambar 6b) dan terdapat hubungan positif peubah kontrol size dengan ROE berhubungan positif (Gambar 6c). Ketidaksesuaian hubungan antar peubah dengan hipotesis dan teori pada grafik di atas dapat disebabkan dalam hubungan tersebut hanya dipengaruhi oleh satu peubah. Hasil Uji Pemilihan Model Terbaik Sebelum menganalisis pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan perusahaan, tahap pertama adalah memilih model data panel terbaik pada setiap model yang akan diuji. Pemilihan model data panel terbaik diawali dengan melakukan uji Chow untuk memilih model data panel antara pooled least square dan fixed effect. Hasil Uji Chow setiap model penelitian pada keempat model penelitian dapat dilihat pada Lampiran 1. Berdasarkan hasil uji Chow tersebut semua nilai probabilitas Uji Chow 0.0000 berarti lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Dengan demikian hipotesis nol ditolak dan model data panel yang terpilih fixed effect. Lakukan uji Hausman pada keempat model untuk memilih model data panel fixed effect atau random effect. Berdasarkan hasil uji Hausman pada setiap model penelitian dapat dilihat Lampiran 2, hasil uji Hausman model 1 nilai peluang 0.0018 (Tabel 11), hasil uji Hausman model 2 nilai peluang 0.0019 (Tabel 12), hasil uji Hausman model 3 nilai peluang 0.0002 (Tabel 13), dan hasil uji Hausman model 4 nilai peluang 0.0001 (Tabel 14). Dapat disimpulkan bahwa semua nilai probabilitas tersebut lebih kecil dari taraf nyata 5 persen, sehingga hipotesis nol ditolak. Dengan demikian model data panel yang terpilih untuk menganalisis pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan perusahaan pada setiap model penelitian adalah fixed effect model. 33 15 Hasil Uji Asumsi Klasik Hasil Uji Normalitas Penelitian ini menggunakan alat statistik uji Jarque-Bera untuk mengetahui apakah residual terdistribusi normal. Residual terdistribusi normal jika nilai peluang dari Jarque-Bera statistik lebih besar dari dari taraf nyata 5 persen. Berdasarkan Hasil uji normalitas pada setiap model pada Lampiran 3, pada hasil uji normalitas model 1 menunjukkan nilai peluang Jarque Bera 0.104958 (Gambar 7), pada hasil uji normalitas model 2 menunjukkan nilai peluang Jarque Bera 0.086494 (Gambar 8), pada hasil uji normalitas model 3 menunjukkan nilai peluang Jarque Bera 0.074398 (Gambar 9), dan pada hasil uji normalitas model 4 menunjukkan nilai peluang Jarque Bera 0.061775 (Gambar 10). Dengan demikian nilai peluang pada kempat model tersebut lebih kecil dari taraf nyata 5 persen, sehingga keempat model memiliki residual yang menyebar normal dan uji normalitas terpenuhi. Hasil Uji Multikolinearitas Untuk memastikan bahwa tidak terdapat gejala multikolinearitas yang dideteksi dengan melihat nilai korelasi antar peubah yang tidak melebihi nilai Rsquared weighted statistic dari masing-masing model penelitian. Nilai R-squared weighted statistic pada model 1 sebesar 0.881279. Nilai R-squared weighted statistic pada model 2 sebesar 0.915856. Nilai R-squared weighted statistic pada model 3 sebesar 0.958102. Nilai R-squared weighted statistic pada model 4 sebesar 0.959054. Nilai korelasi antar peubah dapat dilihat pada Lampiran 4. Hasil uji korelasi antar peubah menunjukkan tidak ada nilai korelasi yang melebihi nilai masing-masing R-squared weighted statistic pada setiap model. Maka disimpulkan keempat model tidak memiliki masalah multikolinearitas. Hasil Uji Heteroskedastisitas Data dikatakan tidak terjadi heterokedastisitas apabila nilai sum square residual weighted statistics lebih kecil dari sum square residual unweighted statistics. Dapat dilihat pada Lampiran 5, bahwa hasil pengujian model 1 nilai sum squared residual weighted statistic 0.232152 < nilai sum squared residual unweighted statistic 0.239558 (Tabel 17), hasil pengujian model 2 nilai sum squared residual weighted statistic 0.233047 < nilai sum squared resid unweighted statistic 0.235831 (Tabel 18), hasil pengujian model 3 nilai sum squared residual weighted statistic 0.638297 < nilai sum squared residual unweighted statistic 0.656353 (Tabel 19), dan hasil pengujian model 4 nilai sum squared residual weighted statistic 0.642704 < nilai sum squared residual unweighted statistic 0.657109 (Tabel 20). Maka disimpulkan keempat model terbebas dari masalah heteroskedastisitas. Hasil Uji Autokorelasi Jumlah contoh dalam penelitian ini sebanyak 170 contoh, jumlah peubah independen sebanyak dua peubah, dan taraf nyata yang digunakan sebesar 5 persen, maka diperoleh nilai du 1.7730 dan nilai 4-du 2.227. Dalam uji autokorelasi jika nilai DW berada pada selang du<DW<4-du model tidak ada autokorelasi, maka model dikatakan tidak ada autokorelasi jika nilai DW berada pada selang 1.7730<DW<2.227. Dapat dilihat pada Lampiran 5, hasil pengujian model 1 16 diperoleh nilai DW 2.050872 (Tabel 17), hasil pengujian model 2 diperoleh nilai DW 2.063099 (Tabel 18), hasil pengujian model 3 diperoleh nilai DW 1.964628 (Tabel 19), dan hasil pengujian model 4 diperoleh nilai DW 1.958601 (Tabel 20). Berdasarkan hasil tersebut menunjukkan semua nilai DW pada setiap model berada pada rentang du<DW<4-du, sehingga semua model tidak ada autokorelasi dan semua model sudah memenuhi uji autokorelasi. Pengaruh DAR Terhadap ROA Pada Tabel 2 disajikan hasil analisis pengaruh DAR terhadap ROA dengan peubah kontrol Size. Tabel 2 Hasil analisis Data Panel pengaruh DAR terhadap ROA dengan peubah kontrol SIZE Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. αi -0.736828 -0.062845 0.028576 0.109335 0.017914 0.003873 -6.739167 -3.508086 7.377642 0.0000 0.0006 0.0000 DAR SIZE R-squared weighted statistic Prob (F-statistic weighted statistic) 0.881279 0.000000 Sumber: Data diolah (2016) Pada Tabel 2 dapat dilihat nilai peluang F-statistic weighted statistic 0.000000 yakni lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Dengan demikian setidaknya satu peubah berpengaruh nyata terhadap ROA. Peubah yang berpengaruh nyata terhadap ROA dapat diketahui dari nilai peluang masing-masing peubah independen pada uji t-statistic. Peubah DAR dan SIZE memiliki nilai peluang lebih kecil dari taraf nyata 5 persen, sehingga DAR dan SIZE tersebut berpengaruh nyata terhadap ROA. Berdasarkan nilai R-squared weighted statistic diketahui bahwa 88.1279 persen peubah ROA dapat dijelaskan oleh peubah independen yang terdapat di dalam model penelitian, sedangkan sisanya 11.8721 persen dijelaskan oleh faktor lain di luar model penelitian. Pembahasan pengaruh DAR terhadap ROA, berdasarkan hasil estimasi tersebut, diperoleh nilai terbaik berikut: Model 1:ROA = -0.736828 – 0.062845 DAR + 0.028576 SIZE Peubah DAR mempunyai nilai koefisien -0.062845 yang berarti DAR berpengaruh negatif terhadap ROA. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan satu satuan DAR akan menurunkan ROA 6.2845 persen dan sebaliknya, penurunan satu satuan DAR akan menaikkan ROA 6.2845 persen. Pengaruh negatif DAR terhadap ROA menandakan peningkatan total hutang akan menurunkan profitabilitas perusahaan yang diproyeksikan oleh ROA. Pada saat DAR tinggi menandakan bahwa penggunanaan hutang tinggi akan menurunkan profitabilitas yang diproyeksikan oleh ROA, karena perusahaan harus menanggung beban bunga dan menambahkan resiko financial distress dan meningkatkan bancruptcy cost 17 sehingga dapat menurunkan laba perusahaan. Penggunaan hutang akan menguntungkan karena dapat menghemat pajak, namun pengaruh negatif peubah DAR terhadap ROA menunjukkan bahwa biaya dari penggunaan total hutang lebih tinggi dibandingkan dengan manfaat penggunaan total hutang. Dengan demikian H1 diterima dan hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan Asri (2015). Peubah kontrol SIZE mempunyai nilai koefisien 0.028576 yang berarti SIZE berpengaruh positif terhadap ROA. Hal ini menandakan bahwa peningkatan satu satuan SIZE akan meningkatkan ROA 2.8576 persen. Perusahaan dengan asset besar akan mendapatkan perhatian lebih dari masyarakat. Hal ini akan menyebabkan perusahaan lebih berhati-hati dalam mengunakan assetnya untuk kegiatan perusahaan. Sehingga perusahaan relatif lebih stabil dan lebih mampu menghasilkan laba dan pada akhirnya akan meningkatkan ROA perusahaan. Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis yang diajukan, sehingga H3 diterima. Pengaruh DER Terhadap ROA Pada Tabel 3 disajikan hasil analisis pengaruh DER terhadap ROA dengan peubah kontrol Size. Tabel 3 Hasil analisis Data Panel pengaruh DER terhadap ROA dengan peubah kontrol SIZE Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. αi -0.775601 -0.026463 0.029804 0.097881 0.005405 0.003455 -7.923915 -4.896356 8.625467 0.0000 0.0000 0.0000 DER SIZE R-squared weighted statistic Prob(F-statistic weighted statistic) 0.915856 0.000000 Sumber: Data diolah (2016) Pada Tabel 3 dapat dilihat nilai peluang F-statistic weighted statistic 0.000000 lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Dengan demikian setidaknya satu peubah berpengaruh nyata terhadap ROA. Peubah yang berpengaruh nyata terhadap ROA, dapat diketahui dari nilai peluang masing-masing peubah independen pada uji t-statistic. Peubah DER dan SIZE memiliki nilai peluang lebih kecil dari taraf nyata 5 persen, sehingga DER dan SIZE tersebut berpengaruh nyata terhadap ROA. Berdasarkan nilai R-squared weighted statistic 91.5856 persen peubah ROA dijelaskan oleh peubah independen yang terdapat di dalam model penelitian, sedangkan sisanya 8.4144 persen dijelaskan oleh faktor lain di luar model penelitian. Pembahasan mengenai pengaruh DER terhadap ROA, berdasarkan hasil estimasi tersebut, diperoleh nilai terbaik berikut: Model 2:ROA = -0.775601 – 0.026463 DER + 0.029804 SIZE 18 Peubah DER memiliki nilai koefisien -0.026463, yang berarti DER berpengaruh negatif terhadap ROA. Hal ini menunjukkan peningkatan satu satuan DER akan menurunkan ROA 2.6463 persen dan sebaliknya, penurunan satu satuan DER akan menaikkan ROA 2.6463 persen. Pengaruh negatif DER terhadap ROA menandakan bahwa semakin tinggi total hutang perusahaan subsektor property dan real estate di BEI maka ROA perusahaan akan semakin menurun. DER merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur berapa bagian dari setiap rupiah modal sendiri yang dijadikan jaminan hutang. DER berpengaruh negatif terhadap ROA menandakan bahwa perubahan pada komponen total hutang terhadap ekuitas perusahaan memengaruhi profitabilitas perusahaan subsektor property dan real estate. Pada saat DER tinggi menandakan bahwa penggunanaan hutang tinggi maka akan menurunkan profitabilitas yang diproyeksikan oleh ROA. Karena pada saat nilai DER tinggi, kemampuan perusahaan untuk membayar kewajibannya semakin rendah atau perusahaan meningkatkan risiko financial distress yang dapat menurunkan laba perusahaan. Dengan demikian H2 diterima dan hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan Fadhilah (2011) dan Asri (2015). Peubah kontrol SIZE mempunyai nilai koefisien 0.029804 yang berarti SIZE berpengaruh positif terhadap ROA. Hal ini menandakan bahwa peningkatan satu satuan SIZE akan meningkatkan ROA 2.9804 persen. Perusahaan dengan asset besar akan mendapatkan perhatian lebih dari masyarakat. Hal ini akan menyebabkan perusahaan lebih berhati-hati dalam mengunakan assetnya untuk kegiatan perusahaan. Sehingga perusahaan relatif lebih stabil dan lebih mampu menghasilkan laba dan pada akhirnya akan meningkatkan ROA perusahaan. Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis yang diajukan, sehingga H3 diterima. Pengaruh DAR terhadap ROE Pada Tabel 4 disajikan hasil analisis pengaruh DAR terhadap ROE dengan peubah kontrol Size. Tabel 4 Hasil analisis Data Panel pengaruh DAR terhadap ROE dengan peubah kontrol SIZE Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. αi -1.339878 -0.011584 0.050671 0.189284 0.025547 0.006791 -7.078659 -0.453438 7.461212 0.0000 0.6510 0.0000 R-squared weighted statistic Prob(F-statistic) weighted statistic 0.958102 0.000000 DAR SIZE Sumber: Data diolah (2016) Pada Tabel 4 nilai peluang F-statistic weighted statistic 0.000000 yakni lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Dengan demikian setidaknya satu peubah berpengaruh nyata terhadap ROE. Peubah yang berpengaruh nyata terhadap ROE dapat diketahui dari nilai peluang masing-masing peubah pada uji t-statistic. Peubah SIZE memiliki nilai peluang lebih kecil dari taraf nyata 5 persen, sehingga 19 peubah tersebut berpengaruh nyata terhadap ROE. Peubah DAR memiliki nilai peluang 0.6510 lebih besar dari taraf nyata 5 persen, sehingga DAR tidak berpengaruh nyata terhadap ROE. Nilai R-squared weighted statistic 95.8102 persen, maka peubah ROE dapat dijelaskan oleh peubah independen yang terdapat di dalam model penelitian, sedangkan sisanya 4.1898 persen dijelaskan oleh faktor lain di luar model. Pembahasan mengenai pengaruh DAR terhadap ROE, berdasarkan hasil estimasi tersebut, diperoleh nilai terbaik berikut: Model 3: ROE= -1.339878 – 0.011584 DAR + 0.050671 SIZE Peubah DAR memiliki nilai koefisien -0.011584, yang berarti DAR berpengaruh negatif terhadap ROE. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan satu satuan DAR akan menurunkan ROE 1.1584 persen. Pengaruh negatif DAR terhadap ROE menandakan bahwa semakin tinggi total hutang perusahaan subsektor property dan real estate di BEI maka ROE perusahaan akan semakin menurun. Namun peubah DAR tidak berpengaruh nyata terhadap ROE menandakan bahwa perubahan pada komponen total hutang terhadap equity perusahaan tidak memengaruhi profitabilitas perusahaan property dan real estate di BEI. Dikarenakan beberapa perusahaan property dan real estate memiliki nilai aset yang tinggi, sehingga pada perusahaan tersebut peningkatan hutang tidak menurunkan laba perusahaan. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan hipotesis yang diajukan, sehingga H4 ditolak. Namun ada penelitian yang sesuai dengan hasil ini, penelitian yang dilakukan Fachrudin (2011) dan Imadudin, Swandari, dan Redawati (2014) dimana hasilnya DAR tidak berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROE. Peubah kontrol SIZE mempunyai nilai koefisien 0.050671 yang berarti SIZE berpengaruh positif terhadap ROE. Hal ini menandakan bahwa peningkatan satu satuan SIZE akan meningkatkan ROE 5.0671 persen. Perusahaan dengan asset besar akan mendapatkan perhatian lebih dari masyarakat. Hal ini akan menyebabkan perusahaan lebih berhati-hati dalam mengunakan assetnya untuk kegiatan perusahaan. Sehingga perusahaan relatif lebih stabil dan lebih mampu menghasilkan laba dan pada akhirnya akan meningkatkan ROE perusahaan. Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis yang diajukan sehingga H6 diterima. 20 Pengaruh DER terhadap ROE Pada Tabel 5 disajikan asil analisis pengaruh DER terhadap ROE dengan peubah kontrol Size. Tabel 5 Hasil analisis Data Panel pengaruh DER terhadap ROE dengan peubah kontrol SIZE Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. αi -1.366245 -0.007428 0.051642 0.174723 0.009177 0.006205 -7.819476 -0.809336 8.322985 0.0000 0.4198 0.0000 R-squared weighted statistic Prob(F-statistic) weighted statistic 0.959054 0.000000 DER SIZE Sumber: Data diolah (2016) Pada Tabel 5 nilai peluang F-statistic weighted statistic 0.000000 lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Dengan demikian setidaknya satu peubah berpengaruh nyata terhadap ROE. Peubah yang berpengaruh nyata terhadap ROE dapat diketahui dari nilai peluang masing-masing peubah pada uji t-statistic. Peubah SIZE memiliki nilai peluang lebih kecil dari taraf nyata 5 persen, sehingga peubah tersebut berpengaruh nyata terhadap ROE. Sedangkan peubah DER memiliki nilai peluang 0.4198 lebih besar dari taraf nyata 5 persen, sehingga DER tidak berpengaruh nyata terhadap ROE. Nilai R-squared weighted statistic diketahui bahwa 95.9054 persen peubah ROE dapat dijelaskan oleh peubah independen yang terdapat di dalam model penelitian, sedangkan sisanya 4.0946 persen dijelaskan oleh faktor lain di luar model. Pembahasan mengenai pengaruh DAR terhadap ROE, berdasarkan hasil estimasi tersebut, diperoleh nilai terbaik berikut: Model 4: ROE= -1.366245 – 0.007428 DER + 0.051642 SIZE Peubah DER memiliki nilai koefisien -0.007428, yang berarti DER berpengaruh negatif terhadap ROE. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan satu satuan DER akan menurunkan ROE 0.7428 persen. Pengaruh negatif DER terhadap ROE menandakan bahwa semakin tinggi total hutang perusahaan subsektor property dan real estate di BEI maka ROE perusahaan akan semakin menurun. Namun peubah DER tidak berpengaruh nyata terhadap ROE menandakan bahwa perubahan pada komponen total hutang terhadap equity perusahaan tidak memengaruhi profitabilitas perusahaan yang subsektor property dan real estate di BEI. Dikarenakan beberapa perusahaan ketika meningkatkan hutangnya membuat hasil rasio DER semakin tinggi, diimbangi dengan semakin tinggi pendanaan yang disediakan pemegang saham bagi perusahaan sehingga profitabilitas tidak menurun. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan hipotesis yang diajukan sehingga H5 ditolak. 21 Peubah kontrol SIZE mempunyai nilai koefisien 0.051642 yang berarti SIZE berpengaruh positif terhadap ROE. Hal ini menandakan bahwa peningkatan satu satuan SIZE akan meningkatkan ROE 5.1642 persen. Perusahaan dengan asset besar akan mendapatkan perhatian lebih dari masyarakat. Hal ini akan menyebabkan perusahaan lebih berhati-hati dalam mengunakan assetnya untuk kegiatan perusahaan. Sehingga perusahaan relatif lebih stabil dan lebih mampu menghasilkan laba dan pada akhirnya akan meningkatkan ROE perusahaan. Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis yang diajukan sehingga H6 diterima. Analisis Pengaruh Individu Pada Tabel 6 disajikan pengaruh individu pada perusahaan subsektor Property dan Real Estate . Tabel 6 Pengaruh individu perusahaan subsektor Property dan Real Estate Kode Perusahaan MODEL 1 Cross Section Weight MODEL 2 Cross Section Weight MODEL 3 Cross Section Weight MODEL 4 Cross Section Weight APLN ASRI BAPA BCIP BIPP BKDP BKSL BSDE COWL CTRA CTRP CTRS DART DILD DUTI ELTY FMII GMTD GPRA JRPT KIJA LAMI LCGP LPCK LPKR MDLN MKPI OMRE PWON RBMS RDTX SCBD SMDM SMRA -0.057370 -7.430000 0.074151 0.055597 0.011637 -0.064711 -0.065015 -0.016919 0.022155 -0.051798 -0.037800 -0.003823 -0.027203 -0.036351 -0.002762 -0.112957 -0.012291 0.074559 0.017017 0.024838 -0.038752 0.063025 -0.026168 0.084297 -0.062794 0.021618 0.075289 0.058033 0.027513 -0.021039 0.090088 0.010909 -0.056049 -0.016852 -0.055512 0.002360 0.074863 0.056567 0.014398 -0.067023 -0.068637 -0.022610 0.024121 -0.055117 -0.041232 -0.004721 -0.025946 -0.040347 -0.006459 -0.117766 -0.013377 0.091431 0.015170 0.025194 -0.042392 0.065452 -0.022751 0.087775 -0.065092 0.019383 0.072033 0.056013 0.030097 -0.017560 0.088668 0.007938 -0.058108 -0.006809 -0.095504 0.023830 0.122130 0.090423 -0.035653 -0.097705 -0.117688 -0.048649 0.041372 -0.088304 -0.075077 -0.000822 -0.062766 -0.076025 -0.031284 -0.204906 -0.016968 0.195291 0.019240 0.060628 -0.080513 0.112313 -0.018673 0.174965 -0.104435 0.044643 0.100552 0.083285 0.070253 0.003524 0.102134 -0.004707 -0.092816 0.007911 -0.095300 0.024793 0.124403 0.091919 -0.033309 -0.098393 -0.120259 -0.051616 0.043076 -0.090522 -0.077203 -0.001205 -0.062358 -0.077874 -0.033750 -0.207258 -0.016654 0.202326 0.019447 0.061176 -0.081758 0.114392 -0.018566 0.176818 -0.106099 0.044259 0.099339 0.083064 0.071349 0.004601 0.101059 -0.006673 -0.094495 0.011273 Sumber: Data diolah (2016) 22 Tabel 6 menunjukkan pengaruh individu pada setiap model penelitian, terdapat 34 perusahaan subsektor property dan real estate di BEI yang menjadi contoh penelitian. Nilai pengaruh individu setiap perusahaan pada tiap model penelitian itu berbeda-beda. Jika perusahaan memiliki nilai pengaruh individu tertinggi, dapat dikatakan bahwa ketika peubah lain bernilai nol atau tetap , kinerja keuangan perusahaan yang diwakili oleh ROA atau ROE tertinggi dimiliki oleh perusahaan tersebut. Nilai pengaruh individu tertinggi pada model 1 dimiliki oleh Roda Vivatex Tbk. (RDTX) dengan nilai cross section weight 0.090088, dengan demikian pada model 1 Roda Vivatex Tbk. memiliki ROA tertinggi dan mencerminkan kinerja keuangan yang baik diukur berdasarkan ROA. Nilai pengaruh individu tertinggi pada model 2 dimiliki oleh Gowa Makassar Tourism Development Tbk. (GMTD) dengan nilai cross section weight 0.091431, dengan demikian pada model 2 Gowa Makassar Tourism Development Tbk. memiliki ROA tertinggi dan mencerminkan kinerja keuangan yang baik diukur berdasarkan ROA. Nilai pengaruh individu tertinggi pada model 3 dimiliki oleh Gowa Makassar Tourism Development Tbk. (GMTD) dengan nilai cross section weight 0.195291, dengan demikian pada model 3 Gowa Makassar Tourism Development Tbk. memiliki ROE tertinggi dan mencerminkan kinerja keuangan yang baik diukur berdasarkan ROE. Nilai pengaruh individu tertinggi pada model 4 dimiliki oleh Bekasi Asri Pemula Tbk. (BAPA) dengan nilai cross section weight 0.124403, dengan demikian pada model 4 Bekasi Asri Pemula Tbk. memiliki ROE tertinggi dan mencerminkan kinerja keuangan yang baik diukur berdasarkan ROE. Implikasi Manajerial Berdasarkan penelitian ini, implikasi manajerial dari penilitian ini adalah perusahaan subsektor property dan real estate perlu menjaga struktur modal perusahaannya, karena hasil penelitian menunjukkan bahwa struktur modal yang diproyeksikan oleh DAR dan DER berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROA. Sehingga semakin tinggi proporsi pendanaan yang bersumber dari hutang, maka akan menurunkan ROA. Penggunaan hutang juga dapat memperkecil biaya pajak yang harus ditanggung perusahaan. Namun dengan penggunaan hutang yang tinggi dapat menimbulkan bunga hutang yang tinggi pula, sehingga meningkatkan peluang ketidakmampuan perusahaan membayar hutangnya. Kewajiban‐kewajiban yang harus ditanggung perusahaan tersebut nantinya akan berdampak negatif jika tidak dapat dikendalikan secara baik. Perusahaan perlu memperhitungkan struktur modal optimum dengan trade off theory, yaitu menemukan keseimbangan antara manfaat dan biaya dari penggunaan utang. Manfaat dari penggunaan utang berasal dari penghematan pajak (tax shield), memungkinkan perusahaan untuk mengurangi pembayaran pajaknya. Adapun biaya atas penggunaan utang bersumber dari biaya kebangkrutan (bancruptcy cost), biaya keagenan (agency cost), dan biaya yang terkait dengan informasi tak simetris (asymmetric information). Dimana tingkat hutang yang optimum tercapai ketika penghematan pajak mencapai jumlah yang maksimal terhadap biaya kesulitan keuangan (financial distress). 23 Pemilihan sumber-sumber pendanaan juga perlu diperhatikan, dengan cara menetapkan urutan-urutan preferensi keputusan dalam penggunaan pendanaan perusahaan. Perusahaan sebaiknya memilih sumber pendanaan dengan menggunakan laba ditahan, kemudian hutang, dan modal sendiri eksternal sebagai pilihan terakhir sesuai dengan pecking order theory yang dikemukakan oleh Myers. SIMPULAN DAN SARAN Simpulan 1. 2. 3. DAR berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROA, serta DER berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROA. DAR tidak berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROE, serta DER tidak berpengaruh nyata dan negatif terhadap ROE. Nilai pengaruh individu tertinggi pada model 1 dimiliki oleh Roda Vivatex Tbk. (RDTX) memiliki ROA tertinggi dan mencerminkan kinerja keuangan yang baik diukur berdasarkan ROA. Nilai pengaruh individu tertinggi pada model 2 dimiliki oleh Gowa Makassar Tourism Development Tbk. (GMTD) memiliki ROA tertinggi dan mencerminkan kinerja keuangan yang baik diukur berdasarkan ROA. Nilai pengaruh individu tertinggi pada model 3 dimiliki oleh Gowa Makassar Tourism Development Tbk. (GMTD) memiliki ROE tertinggi dan mencerminkan kinerja keuangan yang baik diukur berdasarkan ROE. Nilai pengaruh individu tertinggi pada model 4 dimiliki oleh Bekasi Asri Pemula Tbk. (BAPA) memiliki ROE tertinggi dan mencerminkan kinerja keuangan yang baik diukur berdasarkan ROE. Saran 1. 2. Perusahaan pada subsektor property dan real estate di BEI sebaiknya memperhatikan tingkat hutang sebagai pendanaan perusahaan melalui tradeoff antara beban bunga dan penghematan pajak yang timbul dari penggunaan hutang perusahaan. Penelitian ini masih memiliki kekurangan, sehingga disarankan bagi penelitian selanjutnya untuk meneliti pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan perusahaan berdasarkan rasio kinerja keuangan lainnya. 24 DAFTAR PUSTAKA Ariefianto MD. 2012. Ekonometrika Esensi dan Aplikasi dengan Menggunakan EViews. Jakarta (ID) : Erlangga. Arviansyah, Yandri. 2013. Pengaruh stuktur modal, kinerja keuangan perusahaan, pertumbuhan perusahaan dan ukuran perusahaan terhadap nilai perusahaan pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (studi empiris pada perusahaan yang terdaftar di JII periode 2008-2011) [skripsi]. Jakarta (ID): UIN Syarif Hidayatullah. Asri, Teuku Nozaldy. 2015. Pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan perusahaan pada perusahaan sektor property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia [skripsi]. Banda Aceh (ID): Universitas Syiah Kuala. [BI] Bank Indonesia. 2015. BI Rate. [diunduh 20 Maret 2016]. Tersedia pada: http://www.bi.go.id/id/moneter/bi-rate/data/Default.aspx [BI] Bank Indonesia. 2016. Laporan Survei Harga Properti Residensial Triwulan IV 2016. [diunduh 20 Maret 2016]. Tersedia pada: http://www.bi.go.id/id/publikasi/survei/harga-properti-primerpages/Laporan-SHPR-TW-IV-2015.aspx Fachrudin, Khaira Amalia. 2011. Analisis pengaruh struktur modal, ukuran perusahaan, dan agency cost terhadap kinerja perusahaan. Jurnal Akuntansi dan Keuangan. 13(1): 37-46. Fadhilah A. 2011. Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Studi Kasus Pada Perusahaan Sektor Pertambangan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia 2005-2009 [Tesis]. Bogor (ID): Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor. Fahmi I. 2012. Analisis Kinerja Keuangan.Bandung (ID): Alfabeta. Firdaus M. 2012. Aplikasi Ekonometrika Untuk Data Panel dan Data Time Series. Bogor (ID) : IPB Press Imadudin, Swandari, dan Redawati. 2014. Pengaruh struktur modal terhadap kinerja perusahaan. Jurnal Wawasan Manajemen. 2(1). Juanda dan Junaedi. 2012. Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi. Bogor (ID): IPB Press. Keown, A.J. 2010. Manajemen Keuangan: Prinsip dan Penerapan, Edisi Kesepuluh, Jilid 2. PT. Indeks, Jakarta. Kusumajaya, Dewa Kadek Oka. 2011. Pengaruh struktur modal dan pertumbuhan perusahaan terhadap profitabilitas dan nilai perusahaan pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia [tesis]. Denpasar (ID): Universitas Udayana. Lesmana R dan Surjanto. 2003. Financial Performance Analyzing. Pedoman Menilai Kinerja Keuangan untuk Perusahaan, Yayasan, BUMN/BUMD dan organisasi Lainnya. Jakarta (ID): PT. Elex Media Kmputindo. Munawar A. 2012. Struktur Kapital Perusahaan Perkebunan di Indonesia, Kebijakan, Faktor-faktor yang Mempengaruhi dan Dampaknya terhadap Kinerja Perusahaan [Disertasi]. Bogor (ID) : Manajemen Bisnis Institut Pertanian Bogor. Nugroho, Bhuono Agung. 2009. Modul Pelatihan SPSS. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. 25 [PRB] Population Reference Bureau. 2015. 2015 World Population Data Sheet With A Special Focus on Women’s Empowerment. [diunduh 20 Maret 2016]. Tersedia pada: http://www.prb.org/pdf15/2015-world-population-datasheet_eng.pdf Riyanto, Bambang. 2001. Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan. Edisi 4 Cetakan Ketujuh. Yogyakarta (ID): BPFE UGM. Rosadi, Dedi. 2011. Analisis Ekonometrika & Runtun Waktu Terapan Dengan R.Yogyakarta (ID): Andi Sandy IC. 2014. Analisis Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Keuangan Pada Perbankan di Indonesia [skripsi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor. Saputra T, Acsani NA, dan Aggraeni L. 2015. The Effect of Capital Structure on Firm Performance: Empirical Evidence from the Indonesian Financial Industry. International Journal of Business and Management Invention 4(8): 57-66. Van Horne JC, Wachowicz JM.2007. Prinsip-Prinsip Manajemen Keuangan. Jakarta (ID): Salemba Empat. 26 LAMPIRAN Lampiran 1. Hasil Uji Chow pada setiap model penelitian Tabel 7 Hasil uji chow model 1 Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic Cross-section F Cross-section Chi-square 5.008867 136.608932 d.f. Prob. (33,134) 33 0.0000 0.0000 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 8 Hasil uji chow model 2 Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F Cross-section Chi-square 5.170711 139.615815 (33,134) 33 0.0000 0.0000 Sumber : Data diolah (2016) Tabel 9 Hasil uji chow model 3 Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F Cross-section Chi-square 5.362475 143.111080 (33,134) 33 0.0000 0.0000 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 10 Hasil uji chow model 4 Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F Cross-section Chi-square 5.384314 143.504614 (33,134) 33 0.0000 0.0000 Sumber: Data diolah (2016) 27 Lampiran 2. Hasil uji Hausman pada setiap model penelitian Tabel 11 Hasil uji Hausman model 1 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. 12.658864 2 0.0018 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. DAR SIZE 0.096115 0.029604 -0.032323 0.015404 0.000488 0.000040 0.0039 0.0249 Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. 12.485235 2 0.0019 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 12 Hasil uji Hausman model 2 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. DER SIZE 0.031496 0.028238 -0.014093 0.015541 0.000039 0.000039 0.0052 0.0418 Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. 16.891932 2 0.0002 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 13 Hasil uji Hausman model 3 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random 28 Lanjutan lampiran 2 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. DAR SIZE 0.045846 0.052681 0.077578 0.026834 0.001308 0.000108 0.0006 0.0130 Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. 18.780294 2 0.0001 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 14 Hasil uji Hausman model 4 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. DER SIZE 0.015563 0.052047 0.021256 0.027449 0.000109 0.000108 0.0004 0.0179 Sumber: Data diolah (2016) Lampiran 3. Hasil uji normalitas pada setiap model 14 Series: Standardized Residuals Sample 2010 2014 Observations 170 12 10 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis 8 6 4 2 0 -0.08 Jarque-Bera Probability -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Gambar 7. Hasil uji normalitas model 1 4.08e-19 -0.002170 0.074417 -0.076549 0.037063 0.079550 2.218229 4.508386 0.104958 29 Lanjutan lampiran 3 12 Series: Standardized Residuals Sample 2010 2014 Observations 170 10 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis 8 6 4 2 Jarque-Bera Probability 5.31e-19 -0.000552 0.073308 -0.074692 0.037135 -0.012623 2.169053 4.895367 0.086494 0 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Gambar 8. Hasil uji normalitas model 2 14 Series: Standardized Residuals Sample 2010 2014 Observations 170 12 10 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis 8 6 4 2 Jarque-Bera Probability -6.53e-19 -0.003148 0.136448 -0.123769 0.061457 0.123637 2.179938 5.196660 0.074398 0 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 Gambar 9. Hasil uji normalitas model 3 14 Series: Standardized Residuals Sample 2010 2014 Observations 170 12 10 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis 8 6 4 2 Jarque-Bera Probability -6.53e-19 -0.003148 0.136448 -0.123769 0.061457 0.123637 2.179938 5.196660 0.074398 0 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 Gambar 10. Hasil uji normalitas model 4 Lampiran 4. Hasil uji multikolinearitas Tabel 15 Hasil uji multikolinearitas model 1 dan 3 DAR DAR 1.000000 SIZE 0.280420 SIZE 0.280420 1.000000 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 16 Hasil uji multikolinearitas model 2 dan 4 DER DER 1.000000 SIZE 0.226369 Sumber: Data diolah (2016) SIZE 0.226369 1.000000 30 Lampiran 5. Hasil pengujian model Tabel 17 Hasil pengujian model 1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. αi -0.736828 -0.062845 0.028576 0.109335 0.017914 0.003873 -6.739167 -3.508086 7.377642 0.0000 0.0006 0.0000 DAR SIZE Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic) 0.881279 0.850270 0.041623 28.41996 0.000000 Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat 0.125909 0.174986 0.232152 2.050872 Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid 0.587891 0.239558 Mean dependent var Durbin-Watson stat 0.055121 2.336363 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 18 Hasil pengujian model 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. αi -0.775601 0.097881 -7.923915 0.0000 DER -0.026463 0.005405 -4.896356 0.0000 SIZE 0.029804 0.003455 8.625467 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared 0.915856 0.893878 Mean dependent var S.D. dependent var 0.137489 0.201739 S.E. of regression F-statistic 0.041703 41.67182 Sum squared resid Durbin-Watson stat 0.233047 2.063099 Prob(F-statistic) 0.000000 31 Lanjuta lampiran 5 Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid 0.594302 0.235831 Mean dependent var Durbin-Watson stat 0.055121 2.364891 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 19 Hasil pengujian model 3 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. αi -1.339878 -0.011584 0.050671 0.189284 0.025547 0.006791 -7.078659 -0.453438 7.461212 0.0000 0.6510 0.0000 DAR SIZE Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic) 0.958102 0.947158 0.069017 87.54879 0.000000 Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat 0.243181 0.385775 0.638297 1.964628 Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid 0.656353 0.649266 Mean dependent var Durbin-Watson stat 0.104084 2.193005 Sumber: Data diolah (2016) Tabel 20 Hasil pengujian model 4 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. αi -1.366245 0.174723 -7.819476 0.0000 DER -0.007428 0.009177 -0.809336 0.4198 SIZE 0.051642 0.006205 8.322985 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics lll 32 Lanjutan lampiran 5 R-squared 0.959054 Mean dependent var 0.247786 Adjusted R-squared 0.948359 S.D. dependent var 0.398742 S.E. of regression 0.069255 Sum squared resid 0.642704 F-statistic 89.67412 Durbin-Watson stat 1.958601 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.657109 Mean dependent var 0.104084 Sum squared resid 0.647839 Durbin-Watson stat 2.195951 Sumber: Data diolah (2016) 33 RIWAYAT HIDUP Penulis bernama lengkap Jerry Citra Calvin dilahirkan di Tangerang pada tanggal 25 September 1994 dari pasangan Ujang Boy Citra dan Masloviah. Penulis merupakan anak keempat dari lima bersaudara. Penulis memulai pendidikan dasar di Sekolah Dasar (SD) Islam Al-Hasanah pada tahun 2000 dan lulus pada tahun 2006. Kemudian melanjutkan ke Sekolah Menengah Pertama (SMP) Islam AlAzhar 10 Kembangan Jakarta dan lulus pada tahun 2009. Jenjang pendidikan berikutnya penulis tempuh di Sekolah Menengah Atas (SMA) Negeri 32 Jakarta hingga tahun 2012. Selepas SMA penulis penulis diterima di Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM), Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Undangan. Selama masa studi di Departemen Manajemen, penulis sangat aktif dalam kegiatan organisasi dan kepanitiaan. Pada awalnya penulis menjadi staff magang di direktorat corporate Centre of Management IPB periode 2012-2013 dan terpilih sebagai staff magang terbaik. Kemudian penulis menjadi staff direktorat Marketing Centre of Management IPB periode 2013-2014 dan di tahun berikutnya penulis mendapatkan amanah sebagai vice president pada Himpunan Profesi Centre of Management IPB perioe 2014-2015. Selain itu penulis juga aktif dalam kepanitiaan pada acara-acara yang diselenggarakan di IPB.
