Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Perataan Laba Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di BEI
Analisis Korelasi Dan Pengaruh Profitabilitas Serta Ukuran Perusahaan Terhadap Cash Conversion Cycle...
-
Upload
andrea-rainy -
Category
Documents
-
view
89 -
download
9
description
Transcript of Analisis Korelasi Dan Pengaruh Profitabilitas Serta Ukuran Perusahaan Terhadap Cash Conversion Cycle...
UNIVERSITAS INDONESIA
ANALISIS KORELASI DAN PENGARUH PROFITABILITAS
SERTA UKURAN PERUSAHAAN TERHADAP
CASH CONVERSION CYCLE PADA PERUSAHAAN
MANUFAKTUR TERBUKA YANG TERDAFTAR DI BURSA
EFEK INDONESIA PERIODE 2007-2011
SKRIPSI
HENNY DIORISA ROSELIN PASARIBU
1006812522
FAKULTAS EKONOMI
PROGRAM STUDI EKSTENSI MANAJEMEN
Salemba
2012
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
UNIVERSITAS INDONESIA
ANALISIS KORELASI DAN PENGARUH PROFITABILITAS
SERTA UKURAN PERUSAHAAN TERHADAP
CASH CONVERSION CYCLE PADA PERUSAHAAN
MANUFAKTUR TERBUKA YANG TERDAFTAR DI BURSA
EFEK INDONESIA PERIODE 2007-2011
SKRIPSI
Diajukan untuk memenuhi pesyaratan guna memperoleh
gelar Sarjana Ekonomi
HENNY DIORISA ROSELIN PASARIBU
1006812522
FAKULTAS EKONOMI
PROGRAM STUDI EKSTENSI MANAJEMEN
Manajemen Perbankan
Salemba
2012
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS
Skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, dan semua sumber baik yang
dikutip maupun dirujuk telah saya nyatakan dengan benar
Nama : Henny Diorisa Roselin Pasaribu
NPM : 1006812522
Tanda Tangan :
Tanggal : 4 Januari 2013
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
HALAMAN PENGESAHAN
Skripsi ini diajukan oleh:
Nama : Henny Diorisa Roselin Pasaribu
NPM : 1006812522
Program Studi : Manajemen Perbankan
Judul Skirpsi :
Bahasa Indonesia : Analisis Korelasi dan Pengaruh Profitabilitas serta Ukuran Perusahaan Terhadap Cash Conversion Cycle Pada Perusahaan Manufaktur Terbuka yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2007 – 2011
Bahasa Inggris : Profitability and Firm Size correlation analysis and its impact on Cash Conversion Cycle with reference to manufacture industries listed in the Indonesia Stock Exchange Period 2007 – 2011
Telah berhasil dipertahankan di hadapan Dewan Penguji dan diterima sebagai
bagian persyaratan yang diperlukan untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi
pada Program Studi Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
DEWAN PENGUJI
Ketua : Rambat Lupiyoadi S.E., M.E ( )
Penguji Skripsi : Dwi Sulistyorini Amidjono S.E.,M.M. ( )
Anggota : Nurmala S.E., M.M. ( )
Ditetapkan di : Jakarta
Tanggal : 21 Januari 2013
KPS Ekstensi Manajemen
IMO GANDAKUSUMA, MBA
NIP.: 196010031991031001
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
KATA PENGANTAR
Puji dan Syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuham Yang Maha Kuasa karena hanya berkat, anugerah dan karunia-Nya penulis berhasil menyelesaikan skripsi yang penulis beri judul “Analisis Korelasi dan Pengaruh Profitabilitas serta Ukuran Perusahaan Terhadap Cash Conversion Cycle Pada Perusahaan Manufaktur Terbuka Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2007 – 2011” .
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa tanpa adanya bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak, skripsi ini tidak dapat diselesaikan dengan baik. Penulis menyadari sepenuhnya bahwa tanpa adanya bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak, skripsi ini tidak dapat diselesaikan dengan baik. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terimakasih kepada: 1. Ibu Dwi Sulistyorini Amidjono S.E., M.M. selaku dosen pembimbing yang sangat baik dan perhatian yang senantiasa meluangkan waktu dan pikirannya untuk mengarahkan dalam menyelesaikan skripsi ini sampai selesai. 2. Bapak Rambat Lupiyoadi S.E., M.M dan Ibu Nurmala S.E., M.M. selaku dosen penguji penulis yang telah bersedia meluangkan waktunya untuk menguji karya penulis. 3. Kedua orangtua di Medan dan adek – adek (Helen dan Pangeran) yang selalu memberi doa, dukungan dan bantuan kepada penulis. 4. Bapak Samiyun, Pak Sugeng, Mas Adjid dan anggota sekre yang telah banyak membantu penulis dalam proses administrasi perkuliahan. 5. Serta teman-teman seangkatan Manajemen 2010, terutama misni, lia, vivi, dirman, anggy, diska, teta, karina, dina terima kasih atas kebersamaan, canda tawa dan dukungan kalian.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih memiliki banyak kekurangan. Untuk itu kritik dan saran dari pembaca yang sifatnya membangun sangat penulis harapkan. Penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat serta dapat menjadi salah satu bahan informasi pengetahuan bagi pembaca.
Jakarta, Januari 2013 Penulis
Henny Diorisa Roselin Pasaribu NPM: 1006812522
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI TUGAS
AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS
Sebagai civitas akademis Universitas Indonesia, saya yang bertanda tangan di
bawah ini:
Nama : Henny Diorisa Roselin Pasaribu
NPM : 1006812522
Program Studi : Manajemen
Fakultas : Ekonomi
Jenis Karya : Skripsi
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada
Universitas Indonesia Hak Bebas Royalti Nonekslusif (Non-exclusive Royalty
Free Right) atas karya ilmiah saya yang berjudul:
Analisis Korelasi dan Pengaruh Profitabilitas serta Ukuran Perusahaan Terhadap Cash Conversion Cycle Pada Perusahaan Manufaktur Terbuka yang
Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2007 – 2011
Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti
Nonekslusif ini Universitas Indonesia berhak menyimpan,
mengalihmedia/formatkan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database),
merawat, dan mempublikasikan tugas akhir saya selama tetap mencantumkan
nama saya sebagai penulis/pencipta dan sebagai pemilik Hak Cipta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Dibuat di : Jakarta
Pada Tanggal : 21 Januari 2013
Yang Menyatakan
(Henny Diorisa R.P)
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
ABSTRAK
Nama : Henny Diorisa Roselin Pasaribu
Program Studi : Ekstensi Manajemen
Judul : Analisis Korelasi dan Pengaruh Profitabilitas serta Ukuran Perusahaan Terhadap Cash Conversion Cycle Pada Perusahaan Manufaktur Terbuka yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2007 - 2011
Skripsi ini menganalisa mengenai korelasi dan pengaruh profitabilitas serta
ukuran perusahaan terhadap perubahan cash conversion cycle. Ukuran
profitabilitas dinyatakan oleh return on aset (ROA) dan return on equity (ROE),
sedangkan ukuran perusahaan dinyatakan dalam net sales dan total aset. Penulis
mengumpulkan data laporan dari perusahaan dalam industri manufaktur di BEI
periode 2007-2011. Uji data dalam penelitian ini dilakukan menggunakan
Eviews6. Uji Anova menyatakan bahwa terdapat perbedaan panjang CCC, ROE,
ROA, net sales dan total asset di tiap sektor dalam variabel penelitian. Uji
korelasi Pearson menyatakan terdapat korelasi negatif antara variabel ROE, ROA
dan net sales terhadap CCC, namun terdapat korelasi positif antara total aset dan
panjang CCC. Untuk melihat adanya pengaruh, peneliti menggunakan metode
data panel dengan estimasi fixed effect. Hasil uji t statistik yang dilakukan secara
parsial, memiliki hasil yang sama dengan uji F yang dilakukan secara simultan.
Hal itu berarti variabel independen yaitu ROE, ROA, net sales dan total aset
memliki pengaruh terhadap variabel dependen yaitu cash conversion cycle.
Kata kunci:
Profitabilitas, ukuran perusahaan, cash conversion cycle
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
ABSTRACT
Name : Henny Diorisa Roselin Pasaribu
Study Program : Ekstensi Management
Title : Profitability and Firm Size correlation analysis and its
impact on Cash Conversion Cycle with reference to
manufacture industries listed in the Indonesia Stock
Exchange Period 2007 - 2011
This thesis analyzes the correlation and impact the profitability and company size
to the changes of the cash conversion cycle. Measure of profitability expressed by
return on assets (ROA) and return on equity (ROE), while the size of the company
stated in net sales and total assets. The authors collected data reports from
companies in the manufacturing industry in the Indonesia Stock Exchange for the
period of 2007-2011. Test data in this study conducted using Eviews 6. Anova test
states that there are differences in the length of CCC, ROE, ROA, net sales and
total assets in each sector of the study variables. Pearson correlation test stated
that there is a negative correlation between the variables ROE, ROA and net sales
to the CCC, but there is a positive correlation between total assets and long-CCC.
To see the effect, researchers using panel data with fixed effect estimation. The
results of the statistical t-test done partially, have the same results with the F test
performed simultaneously. That means that the independent variable is ROE,
ROA, net sales and total assets possess an influence on the dependent variable is
the cash conversion cycle.
Key words:
Profitability, Firm Size, Cash Conversion Cycle
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
DAFTAR ISI
Halaman Judul ............................................................................................. i Halaman Pernyataan Orisinalitas .................................................................. ii Halaman Pengesahan .................................................................................... iii Kata Pengantar ............................................................................................ iv Halaman Pernyataan Persetujuan Publikasi Karya Ilmiah Untuk Kepentingan Akademis ............................................................................... v Abstrak ......................................................................................................... vi Abstract ...................................................................................................... vii Daftar Isi ....................................................................................................... viii Daftar Gambar .............................................................................................. x Daftar Tabel .................................................................................................. xi I. Pendahuluan
1.1. Latar Belakang ............................................................................. 1 1.2. Perumusan Masalah ...................................................................... 4 1.3. Tujuan Penelitian .......................................................................... 4 1.4. Manfaat Penelitian ……………………………………................ 5 1.5. Batasan Penelitian ......................................................................... 5 1.6. Sistematika Penelitian ................................................................. 6
II. Teori dan Tinjauan Pustaka 2.1. Profitabilitas Perusahaan .............................................................. 9
2.1.1. Return on Asset (ROA) ..................................................... 10 2.1.2. Return on Equity (ROE) .................................................... 10
2.1.2.1. Degree of Operating Leverage (DOL) ................ 7 2.2. Manajemen Modal Kerja .............................................................. 11
2.2.1. Pengelolaan Modal Kerja ……………………………….. 12 2.2.1.1 Jenis Perusahaan ................................................... 12 2.2.1.2 Syarat Kredit …………....................................... 12
2.2.1.3 Waktu Produksi..................................................... 12 2.2.1.4 Pengaruh Tingkat Perputaran …………………… 12
2.2.2. Cash Conversion Cycle ...................................................... 13 2.2.3. DSI ............................................................................... 16 2.2.4. DIH ............................................................................... 18 2.2.5. DPO …………………………………………………... 20 2.2.6. Penentuan Kebijakan Kredit …………………………… 21
2.3 Ukuran Perusahaan …………………………………………….. 22 2.4 Pengaruh ROA dan ROE terhadap CCC ……………………….. 23 2.5 Pengaruh Net Sales dan Total Aset terhadap CCC ……………... 24 2.6 Penelitian – Penelitian Sebelumnya …………………………….. 25 2.7 Kerangka Penelitian …………………………………………….. 27 2.8 Hipotesis ……………………………………………………….. 28 III. Metodologi Penelitian
3.1 Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data …………………. 29
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
3.2 Populasi dan Sampel …………………………………………….. 28 3.3 Jenis dan Sumber Data …………………………………………. 30 3.4 Tehnik Analisis Data …………………………………………… 31 3.4.1 Pengujian Pelanggaran Asumsi Klasik ……………. …… 31 3.5 Uji One Way ANOVA …………………………………………. 35 3.6 Uji Korelasi Pearson ……………………………………………. 36 3.7 Tehnik Pengolahan Data ……………..………………………… 37 3.7.1 Model Penelitian ………………………………………… 39 3.8 Pengujian Hipotesis ……………………………………………. 40 3.8.1 Uji Statistik F …………………………………………... 40 3.8.2 Uji Statistik – t …………………………………………. 40 3.8.3 Uji R2 …………………………………………………… 41 IV. Hasil Analisis dan Pembahasan 4.1 Analisis Deskriptif ……………………………………………… 40 4.2 Analisis Uji Asumsi Klasik …………………………………….. 47 4.3 Uji Anova ……………………………………………………… 49 4.4 Uji Korelasi Pearson …………………………………………… 50 4.5 Pengujian Pemilihan Model Terbaik ……………………………. 51 4.5.1 Uji Chow ………………………………………………... 51 4.5.2 Uji Hausman ……………………………………………. 51 4.6 Analisis Pengujian Hipotesis …………………………………… 52 4.6.1 Uji Statistik F …………………………………………… 52 4.6.2 Uji Statitik t …………………………………………….. 52 4.6.3 Koefisien Determinasi …………………………………. 53 4.7 Analisis Hasil Regresi ………………………………………….. 53 4.7.1 Analisis Pengaruh ROA terhadap CCC ……………….. 53 4.7.2 Analisis Pengaruh ROE terhadap CCC ………………. 54 4.7.3 Analisis Pengraruh Net Sales terhadap CCC ………….. 54 4.7.4 Analisis Pengaruh Total Aset terhadap CCC ………….. 55 V. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan ……………………………………………………. 56 5.2 Kelemahan dan Keterbatasan …………………………………. 59 5.3 Saran …………………………………………………………… 59 Daftar Referensi ............................................................................................ 61 Lampiran ....................................................................................................... 63
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Cash Conversion Cycle .......................................................... 15 Gambar 2.2 Grafik DSI, DIH, DPO ....................................................... 23 Gambar 2.3 Kerangka Penelitian ………………………........................... 26 Gambar 3.1 Diagram Pengujian Statistik .................................................... 31 Gambar 4.1 Grafik CCC Perusahaan Manufaktur Periode 2007–2011 42 Gambar 4.2 Grafik Total Asset Perusahaan Manufaktur Periode 2007–
2011 ………………………….............................................. 43 Gambar 4.3 Grafik Net Sales Perusahaan Manufaktur Periode 2007–
2011 ...................................................................................... 44 Gambar 4.4 Grafik ROE Perusahaan Manufaktur Periode 2007 – 2011 45 Gambar 4.5 Grafik ROA Perusahaan Manufaktur Periode 2007 – 2011 45
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Definisi Cash Conversion Cycle........................................... 14 Tabel 2.2 Klasifikasi Ukuran Perusahaan …………………………... 22 Tabel 3.1 Daftar Perusahaan Manufaktur ............................................ 29 Tabel 4.1 Deskriptif Statistik Perusahaan Manufaktur ……………… 41 Tabel 4.1 Uji Normalitas Chi Square …..……………………………. 46 Tabel 4.2 Uji Normalitas Kolomogorov Smirnov… ………………… 46 Tabel 4.3 Nilai Durbin Watson dengan Fixed Effect ………………... 46 Tabel 4.4 Uji Durbin Watson ……………………………………….. 47 Tabel 4.5 Korelasi antar variabel independen ………………………. 48 Tabel 4.6 Uji Anova …………………………………………………. 48 Tabel 4.7 Uji Korelasi Pearson ……………………………………….. 49 Tabel 4.8 Uji Chow …………………………………………………. 50 Tabel 4.9 Uji Hausman …………………………………………….... 50 Tabel 4.10 Hasil Regresi ……………………………………………… 51 Tabel 4.11 Uji F ………………………………………………………. 51 Tabel 4.12 Uji R2 ……………………………………………………... 52
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
DAFTAR LAMPIRAN
Tabel L.1 Deskriptif Statistik ……………………...................... 62 Tabel L.2 Uji Normalitas dengan Chi Square …………………. 64 Tabel L.3 Uji Kolomogorov-Smirnov …………………………. 65 Tabel L.4 Hasil Regresi PLS …………………………………… 66 Tabel L.5 Hasil Regresi Random Effect ………………………… 67 Tabel L.6 Hasil Regresi Fixed Effect …………………………… 68 Tabel L.7 Uji Chow …………………………………………….. 69 Tabel L.8 Uji Hausman …………………………………………. 70 Tabel L.9 Uji Anova CCC ……………………………………… 71 Tabel L.10 Uji Anova Net Sales ………………………………… 72 Tabel L.11 Uji Anova Total Aset ……………………………….. 73 Tabel L.12 Uji Anova ROE …………………………………….. 74 Tabel L.13 Uji Anova ROA …………………………………….. 75
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Di era globalisasi yang kian berkembang sekarang ini, perekonomian
Indonesia banyak memberikan peluang bagi perusahaan-perusahaan untuk
mengembangkan usahanya. Suatu perusahaan dapat dikatakan berhasil jika
mempunyai manajemen yang mampu melihat kemungkinan dan kesempatan di
masa yang akan datang baik jangka panjang maupun jangka pendek. Di sisi lain
persaingan yang semakin ketat memacu perusahaan untuk dapat mengantisipasi
dan menghadapi segala situasi dan kondisi agar mampu bertahan untuk dapat terus
maju dalam rangka memenangkan persaingan usaha. Kondisi finansial dan
perkembangan perusahaan menjadi tuntutan utama untuk dapat bersaing dengan
perusahaan lainnya. Untuk mencapai tujuan tersebut diperlukan manajemen
dengan tingkat efektifitas dan efisien yang tinggi.
Pada umumnya kinerja perusahaan sering dikaitkan dengan pencapaian
laba. Manajer dituntut untuk mengelola dananya dengan efektif dan efisien guna
mendapatkan laba yang tinggi dengan resiko rendah dalam setiap aktivitasnya.
Laba yang tinggi menjadi motif utama manajer dalam melakukan aktivitas
usahanya sehingga dapat disimpulkan bahwa sebagian besar keputusan
manajemen sangat dipengaruhi oleh sudut pandang terhadap pencapaian laba.
Dalam sebuah perusahaan, manajer bertanggung jawab untuk membuat
sebuah investasi dan keputusan keuangan atas nama pemilik perusahaan.
Pengambilan keputusan oleh manajer keuangan pada dasarnya berkonsentrasi
pada tiga hal berikut: struktur modal, penganggaran modal dan manajemen modal
kerja. Adanya modal kerja yang cukup memungkinkan suatu perusahaan dalam
melaksanakan aktivitasnya tidak mengalami kesulitan dan hambatan yang
mungkin akan timbul. Modal kerja yang berlebihan menunjukan adanya dana
yang tidak produktif dan hal ini memberikan kerugian karena dana yang tersedia
tidak dipergunakan secara efektif dalam kegiatan perusahaan. Sebaliknya,
1 Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
kekurangan modal kerja dapat menyebabkan kegagalan perusahaan dalam
menjalankan aktivitasnya.
Menurut Deelof (2003), ukuran manajemen modal kerja yang
komprehensif adalah cash conversion cycle (CCC) yaitu beda waktu antara
pembayaran atas pembelian persediaan (raw material), melakukan proses
produksi sampai menjual produk dan penagihan penjualan atas barang jadi hingga
menjadi kas. Panjang dari cash conversion cycle (CCC) terdiri dari komposisi
fundamental dari manajemen modal kerja (Uyar, 2009). Manajemen yang diukur
melalui cash conversion cycle, memiliki tiga komponen utama yakni; akun
piutang, persediaan, akun hutang. Hal ini dapat digunakan sebagai ukuran yang
komprehensif karena secara efektif menghitung jumlah hari antara kas
dikeluarkan untuk membeli bahan mentah, melakukan proses produksi sampai
menjual produk dan penagihan kas atas penjualan barang jadi. Uyar (2009)
menyatakan adanya korelasi negatif yang signifikan antara ukuran perusahaan dan
lamanya CCC, dimana perusahaan yang lebih besar mempunyai waktu CCC yang
lebih pendek. Temuan lainnya yaitu adanya hubungan negatif yang signifikan
antara profitabilitas perusahaan dan lamanya CCC. Deelof (2003) dalam
penelitian sebelumnya menemukan adanya korelasi negatif antara profitabilitas
dan CCC melalui komponennya yaitu piutang, persediaan dan utang, dimana
perusahaan dengan tingkat profitabilitas yang menurun akan cenderung menunda
pembayaran hutangnya, mempunyai lebih banyak simpanan persediaan karena
penjualan yang menurun dan memiliki jumlah hari penjualan dalam piutang yang
lebih panjang yang dapat disebabkan karena pelanggan memerlukan waktu yang
lebih banyak untuk menilai kualitas barang yang dibeli dari perusahaan yang
profitnya menurun.
Moss-Stine (1993) meneliti pengaruh antara ukuran perusahaan dan cash
conversion cycle pada perusahaan non-manufaktur. Ukuran perusahaan diukur
melalui total asset dan net sales. Dalam penelitian dinyatakan adanya korelasi
negatif antara ukuran perusahaan retail dan CCC. Semakin besar perusahaan akan
semakin pendek siklus konversi kasnya. Perusahaan yang memiliki total aset dan
net sales yang besar memiliki akses yang lebih banyak daripada perusahaan kecil
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
terkait dengan sumber pendanaan dan lebih dipercaya oleh supplier untuk
kerjasama atau melonggarkan kebijakan kredit. Hal ini tentunya memberi
keuntungan bagi perusahaan untuk meningkatkan penjualan dan total aset yang
dimilikinya, sehingga perusahaan besar dapat meningkatkan profitabilitasnya.
Manajemen modal kerja yang efektif dan efisien sering dikaitkan dengan
cash conversion cycle yang pendek. Cash conversion cycle yang pendek
mengindikasikan bahwa perusahaan mengatur dan memproses persediaan lebih
cepat, mengumpulkan akun piutang lebih cepat tanpa harus kehilangan penjualan
dan menurunkan hari pembayaran utang tanpa merusak credit rating perusahaan
di mata supplier. Hal ini meningkatkan efektifitas dan efisiensi dari operasi
internal perusahaan. Alasan penulis tertarik untuk meneliti konsep CCC pada
perusahaan manufaktur publik di Indonesia untuk melihat kaitan tingkat
profitabilitas dengan efektifitas dan efisisiensi perusahaan.
Untuk mengetahui apakah profitabilitas dan ukuran perusahaan dapat
memengaruhi perputaran cash conversion cycle pada perusahaan manufaktur,
maka diadakan suatu penelitian dalam skripsi yang berjudul “ANALISIS
KORELASI DAN PENGARUH PROFITABILITAS SERTA UKURAN
PERUSAHAAN TERHADAP CASH CONVERSION CYCLE PADA
PERUSAHAAN MANUFAKTUR TERBUKA YANG TERDAFTAR DI
BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2007-2011”.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan uraian pada latar belakang penelitian, maka masalah
penelitian dapat dirumuskan sebagai berikut :
1. Apakah terdapat korelasi yang signifikan antara profitabilitas dan ukuran
perusahaan dengan panjang dari cash conversion cycle?
2. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara profitabilitas dan ukuran
perusahaan terhadap panjang cash conversion cycle?
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
1.3 Tujuan Penelitian
Berdasarkan uraian pada perumusan masalah, maka tujuan yang akan
dicapai dalam penelitian ini diantaranya adalah:
1. Untuk mengetahui adanya hubungan antara besarnya ukuran perusahaan
dan profitabilitas dengan cash conversion cycle.
2. Untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang terjadi antara ukuran
perusahaan dan profitabiltas perusahaan terhadap cash conversion cycle.
1.4 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah:
1. Bagi Manajemen Perusahaan
Sebagai pertimbangan dalam pengelolaan modal kerja yang mencakup
akun piutang, persediaan dan utang yang akan berakhir pada profitabilitas
perusahaan.
2. Bagi Investor
Penelitian ini dapat memberikan informasi mengenai kebijakan modal
kerja yang dapat mempengaruhi profitabilitas perusahaan manufaktur yang
listing di BEI.
3. Bagi UKM
Sebagai gambaran kebijakan dalam mengelola modal kerja mencakup
akun utang, piutang dan persediaan guna meningkatkan pencapaian laba.
4. Bagi Akademis
Sebagai bahan masukan untuk menambah pengetahuan tentang analisis
hubungan antara profitabilitas dan ukuran perusahaan terhadap cash
conversion cycle.
5. Bagi Penulis
Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih luas bagi penulis antara
teori dan praktek terkait dengan korelasi CCC perusahaan publik di
Indonesia dengan profitabilitas dan ukuran perusahaan.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
6. Bagi Universitas
Hasil penelitian ini dapat menambah referensi perbendaharaan buku dari
penelitian yang ada di perpustakaan dan juga dapat dijadikan sebagai
bahan acuan untuk melakukan penelitian selanjutnya.
7. Bagi Pengembangan Ilmu Pengetahuan
Hasil penelitian ini diharapkan dapat berguna sebagai masukan
pengetahuan ilmu ekonomi tentang cash conversion cycle, terutama untuk
melihat kaitannya dengan profitabilitas.
1.5 Batasan Penelitian
Tujuan penelitian adalah untuk melihat korelasi dan pengaruh antara
profitabilitas dan ukuran perusahaan terhadap CCC pada perusahaan publik di
Indonesia. Adapun batasan - batasan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian dilakukan pada 86 (delapan puluh enam) dari 125 (seratus
dua puluh lima) perusahaan manufaktur terbuka yang terdaftar di BEI,
adapun syarat pengambilan sampel dapat dilihat di Metodologi
Penelitian.
2. Ukuran perusahaan diukur dari besar total aset dan net sales.
Ketentuan untuk ukuran perusahaan diatur dalam UU RI No. 20 Tahun
2008.
3. Periode penelitian 2007-2011 yang dilihat secara kuartalan.
4. Data yang digunakan berdasarkan laporan keuangan dari Thomson
Reuters yang diperoleh dari kunjungan penulis ke PDEB UI (Pusat
Data Ekonomi Dan Bisnis Universitas Indonesia).
1.6 Sistematika Penelitian
Sistematika penulisan skripsi ini dibagi menjadi lima bab dan masing-
masing bab saling berhubungan dengan sistem penulisan sebagai berikut:
Bab I : Pendahuluan
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Bab ini terbagi dalam lima sub bab yang di dalamnya dijelaskan latar
belakang, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian,
batasan penelitian serta sistematika penelitian. Bab ini menjadi bagian awal
yang menjelaskan penelitian yang dilakukan secara garis besar.
Bab II: Telaah Kepustakaan
Bab ini terbagi dalam tujuh sub bab berisi teori – teori yang mendasari
pembahasan penelitian yang akan menguraikan teori-teori tentang rasio
profitabilitas, manajemen modal kerja, cash conversion cycle, hipotesis,
kerangka pemikiran dan penelitian-penelitian sebelumnya.
Bab III :Metodologi Penelitian
Bab ini menjelaskan metode penelitian yang digunakan mulai dari
pengumpulan data dan mengolah data. Objek yang dijadikan bahan
penelitian adalah perusahaan –perusahaan manufaktur yang go-public di
Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder
berupa laporan keuangan tahunan perusahaan manufaktur. Dimana bab ini
terbagi dalam delapan sub bab berisi penjelasan jenis penelitian, populasi
data dan sampel, jenis dan sumber data, tehnik pengumpulan data, pengujian
variabel, tehnik analisis data, pengujian hipotesis, serta tahapan analisis
regresi pengolahan data panel.
Bab IV : Hasil Analisis dan Pembahasan
Bab ini terbagi dalam lima sub bab yang berisi tentang analisis dan
pembahasan penelitian. Selanjutnya mengolah data untuk meneliti
permasalahan yang telah dirumuskan.
Bab V : Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisi kesimpulan dari hasil analisis, keterbatasan penulis dan saran –
saran yang terkait dengan hasil penelitian diharapkan penulis dapat berguna
bagi pihak yang membutuhkan.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
BAB 2
TEORI DAN TINJAUAN PUSTAKA
Pada umumnya kinerja perusahaan sering dikaitkan dengan pencapaian
laba. Manajer dituntut untuk mengelola dananya dengan efektif dan efisien guna
mendapatkan laba yang tinggi dengan resiko rendah dalam setiap aktivitasnya.
Laba yang tinggi akan selalu menjadi motif utama bagi setiap perusahaan dalam
melakukan aktivitas usahanya. Laba yang dihasilkan dari penjualan dan
pendapatan investasi, dapat dilakukan dengan mengetahui seberapa besar rasio
profitabilitas yang dimiliki (Weston dan Thomas, 1997).
Perusahaan dapat memaksimalkan labanya apabila manajer keuangan
mengetahui faktor-faktor yang memiliki pengaruh besar terhadap pencapaian laba
perusahaan. Dengan demikian, perusahaan dapat menentukan langkah untuk
mengatasi masalah yang ada dan meminimalisir dampak negatif yang timbul.
Sebagian besar faktor yang terdapat dalam sebuah perusahaan memiliki pengaruh
terhadap kemampuan perusahaan untuk mendapatkan laba. Profitabilitas suatu
perusahaan besar kaitannya dengan pengelolaan manajemen modal kerja.
Menurut Deelof (2003), ukuran manajemen modal kerja yang
komprehensif adalah cash conversion cycle (CCC) yaitu beda waktu antara
pembayaran atas pembelian persediaan (raw material), melakukan proses
produksi sampai menjual produk dan penagihan penjualan atas barang jadi hingga
menjadi kas. Panjang dari cash conversion cycle (CCC) terdiri dari komposisi
fundamental dari manajemen modal kerja. Hal ini dapat digunakan sebagai ukuran
yang komprehensif karena menghitung jumlah hari antara kas dikeluarkan untuk
membeli bahan mentah, melakukan proses produksi dan menjual produk sampai
penagihan kas dari penjualan dari barang jadi (Uyar, 2009).
8
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2.1 Profitabilitas Perusahaan
Kinerja suatu perusahaan seringkali diukur melalui pencapaian
profitabilitas. Profitabilitas mencerminkan keuntungan dari investasi keuangan
yang dilakukan perusahaan. Profitabilitas adalah kemampuan perusahaan
menghasilkan laba pada periode tertentu dalam hubungannya dengan penjualan,
total aktiva ataupun modal sendiri. Laba perusahaan merupakan elemen dalam
penciptaan nilai perusahaan yang menunjukkan prospek perusahaan di masa
depan. Rasio profitabilitas merupakan perbandingan antara laba perusahaan
dengan investasi atau ekuitas yang digunakan untuk memperoleh laba tersebut.
Rasio profitabilitas menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan
laba dalam hubungannya dengan penjualan, total aktiva, maupun modal sendiri.
Semakin tinggi profitabilitas perusahaan semakin tinggi efisiensi perusahaan
tersebut dalam memanfaatkan fasilitas perusahaan. Rasio ini sangat diperhatikan
oleh calon investor maupun pemegang saham karena berkaitan dengan harga
saham serta dividen yang akan diterima
Rasio profitabilitas yang digunakan adalah return on asset (ROA) dan
return on equity (ROE), Rasio ini mencerminkan daya tarik bisnis (bussines
attractive). Return on asset (ROA) dipilih karena rasio ini menggambarkan
kemampuan perusahaan untuk menghasilkan keuntungan dari setiap satu rupiah
aset, sehingga dinilai dapat memberikan ukuran yang lebih baik atas efektivitas
manajemen dalam menggunakan aktiva untuk memperoleh pendapatan. ROA
digunakan untuk melihat tingkat efisiensi operasi perusahaan secara keseluruhan.
Semakin tinggi rasio ini, semakin baik suatu perusahaan.
Ukuran rasio profitabilitas lain yang digunakan adalah return on equity
(ROE) yang menggambarkan kemampuan perusahaan memperoleh laba bagi
pemegang saham perusahaan. Rasio ini menunjukkan tingkat efisiensi investasi
yang terlihat pada efektivitas pengelolaan modal sendiri.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2.1.1 Return on asset (ROA )
Yaitu laba bersih dibagi dengan total aktiva. Rasio ini
menggambarkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan keuntungan
dari setiap satu rupiah aset yang digunakan. Dengan mengetahui rasio ini,
kita bisa menilai apakah perusahaan efisien dalam memanfaatkan
aktivanya dalam kegiatan operasional perusahaan. Rasio ini juga
memberikan ukuran yang lebih baik atas profitabilitas perusahaan karena
menunjukkan efektivitas manajemen dalam menggunakan aktiva untuk
memperoleh pendapatan. Perusahaan seringkali melakukan investasi
dengan cara membeli aset - aset tertentu. Tentunya hal itu dilakukan
dengan harapan perusahaan dapat memperoleh manfaat-manfaat dari aset-
aset tersebut. Oleh karena itu rasio ini mengukur kemampuan aset-aset
perusahaan dalam menghasilkan income. Rumusnya:
Net Income (2.1)
Total Assets
2.1.2 Return on equity (ROE)
Yaitu laba bersih dibagi ekuitas. Rasio ini menunjukkan
kesuksesan manajemen dalam memaksimalkan tingkat pengembalian pada
pemegang saham. Semakin tinggi rasio ini akan semakin baik karena
memberikan tingkat pengembalian yang lebih besar pada pemegang
saham. Rumusnya:
Net Income (2.2)
Total Equity
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2.2 Manajemen modal kerja
Manajemen modal kerja merupakan suatu pengelolaan investasi
perusahaan dalam aset jangka pendek. Manajemen modal kerja melibatkan
sebagian besar jumlah aset perusahaan. Bahkan terkadang bagi perusahaan
tertentu jumlah aktiva lancar lebih dari setengah jumlah investasinya tertanam di
dalam perusahaan.
Adapun tujuan dari manajemen modal kerja bagi perusahaan adalah sebagai
berikut:
a. Modal kerja digunakan untuk memenuhi kebutuhan likuiditas
perusahaan, artinya likuiditas perusahaan sangat tergantung
kepada manajemen modal kerja.
b. Dengan modal kerja yang cukup perusahaan memiliki kemampuan
untuk memenuhi kewajiban pada waktunya. Pemenuhan
kewajiban jangka pendek yang sudah jatuh tempo dan segera harus
dibayar secara tepat waktu merupakan ukuran keberhasilan
manajemen modal kerja.
c. Memungkinkan perusahaan untuk memiliki cadangan modal kerja
untuk memenuhi permintaan produk atau jasa yang dihasilkan
perusahaan untuk memenuhi kebutuhan pelanggannya.
d. Guna memaksimalkan penggunaan aktiva lancar untuk
meningkatkan penjualan dan laba.
e. Perusahaan mampu melindungi diri apabila terjadi krisis ekonomi
yang menyebabkan turunnya nilai aktiva lancar .
Tujuan di atas akan dapat tercapai apabila modal kerja perusahaan
dapat dikelola secara baik dan benar sesuai dengan prinsip manajemen
modal kerja.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2.2.1 Pengelolaan Modal Kerja
Dalam praktik sehari-hari terdapat beberapa faktor yang dapat
memengaruhi pengelolaan modal kerja:
2.2.1.1 Jenis Perusahaan
Dalam praktiknya meliputi perusahaan yang bergerak
di bidang jasa dan non jasa (industry). Kebutuhan dalam
perusahaan industri lebih besar jika dibandingkan dengan
perusahaan jasa. Besarnya modal kerja tergantung pada
besarnya jumlah produksi yang dihasilkan dan harga satuan
barang yang bersangkutan. Makin besar volume produksi serta
makin mahalnya harga satuan barang produksi yang
dihasilkan, maka semakin besar pula modal kerja.
2.2.1.2 Syarat Kredit
Syarat kredit atau penjualan yang pembayarannya
dilakukan dengan cara kredit juga sangat mempengaruhi modal
kerja. Untuk meningkatkan penjualan bisa dilakukan dengan
berbagai cara salah satunya adalah melalui penjualan secara
kredit.
2.2.1.3 Waktu Produksi
Artinya waktu yang diperlukan untuk memproduksi
atau untuk memperoleh barang yang akan dijual dan harga
barang bersangkutan. Makin lama waktu yang digunakan
untuk memproduksi suatu barang, maka akan makin besar
modal kerja yang dibutuhkan, begitu pula sebaliknya.
2.2.1.4 Pengaruh Tingkat Perputaran
Pengaruh tingkat perputaran persediaan terhadap modal
kerja cukup penting bagi perusahaaan. Makin kecil atau rendah
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
tingkat perputaran, maka kebutuhan modal kerja makin tinggi,
begitu pula sebaliknya.
2.2.2 Cash Conversion Cycle
Kas merupakan hasil akhir dari aktivitas perusahaan. Secara
matematis Operating Cycle (OC) dapat diukur dengan menambahkan
Days of Sales Outstanding (DSI) dan Days of Sales Inventory (DIH)
OC = DSI + DIH (2.3)
Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, siklus operasional
(operating cycle) perusahaan adalah waktu yang dibutuhkan mulai dari
pembelian persediaan, penjualan persediaan, sampai penerimaan
pembayaran atas penjualan persediaan (Ross, 2008). Pengukuran dalam
nilai hari ini memperlihatkan tingkat efektifitas manajemen dalam
mempersingkat waktu untuk mengatur uang yang sudah diinvestasikan
dalam persediaan hingga menjadi uang tunai yang berhasil dikumpulkan
dari piutang, dalam waktu yang sama mengambil keuntungan finansial
dari pemasok yang diambil dari utang.
Perusahaan manufaktur membeli raw material untuk tujuan
produksi. Persediaan dikonversi ke dalam bentuk piutang (receivables)
saat pelanggan/pembeli melakukan transaksi pembelian secara kredit dari
para pelanggan/pembeli yang membayarkan transaksinya kepada
perusahaan. Waktu yang dibutuhkan perusahaan dari awal proses produksi
sampai dengan pengumpulan piutang menjadi kas atas produknya disebut
operating cycle (Uyar, 2009). Operating cycle meliputi kategori dua aset
jangka pendek yaitu: persediaan dan piutang. Kas yang diterima seringkali
harus melalui sistem bank, karena pada masa kini pembayaran sering
melibatkan pihak intermediasi. Penundaan dalam pengumpulan
pembayaran atas nama penjual disebut sebagai collection float (Mannes,
2005)
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Di samping itu, proses produksi dan penjualan sebuah produk juga
mengikutsertakan pembelian bahan dasar (raw materials). Pembelian awal
persediaan ini menciptakan akun hutang perusahaan terhadap supplier.
Hutang mempengaruhi siklus operasi perusahaan karena pembayaran
hutang memerlukan waktu. Pada prakteknya, pengeluaran kas yang
sebenarnya terjadi ketika pembayaran sudah dilakukan dalam sistem bank.
Dengan demikian, secara keseluruhan, CCC merefleksikan net time
interval antara pengeluaran kas aktual dari produktivitas sumber daya
industri dan penerimaan kas dari penjualan produk. Atau, dengan kata lain
CCC menunjukkan periode waktu yang dibutuhkan industri dalam
mengkonversi cash disbursement menjadi arus kas masuk dalam aktivitas
operasi industri normal.
Tabel 2.1 Definisi cash conversion cycle:
Sumber Definisi Stewart (1995) Suatu komposisi metrik yang menggambarkan rata-rata harian
yang dibutuhkan untuk memutar uang yang diinvestasikan dalam bentuk bahan dasar menjadi uang tunai yang dikumpulkan dari pelanggan.
Moss and Stine (1993)
Hari antara utang dan piutang
Gallinger (1997) Perputaran konversi uang tunai yang mengukur jumlah hari perputaran operasi perusahaan yang membutuhkan pembiayaan untuk menjalankannya.
Lancaster et al (1998) Keown (2003) Soenen (1993)
Inventory days of supply + accounts receivable – account payable
Sumber : Keown (2003)
Tujuan dari manajemen modal kerja adalah cash conversion cycle
yang pendek bahkan negatif. Hasil dari hari CCC yang positif
mengindikasikan jumlah hari perusahaan didanai oleh modal sendiri
sebelum mereka menerima pembayaran dari pelanggan mereka, sedangkan
CCC yang negatif mengindikasikan perusahaan telah menerima
pembayaran dari pelanggan namun tagihan dari suplier belum dibayarkan
karena belum jatuh tempo waktunya (Hutchison et al, 2007). Cash
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
conversion cycle merupakan bagian dari aktifitas operasional perusahaan
yang sedang berjalan dan menggambarkan lamanya periode perputaran
uang yang dibutuhkan perusahaan untuk diinvestasikan ke dalam aset
jangka pendek dan menjadi uang kembali. Perputaran ini digunakan untuk
menggambarkan likuiditas dari modal kerja perusahaan. Aktiva lancar
diharapkan untuk dijual, dikumpulkan atau digunakan dalam waktu satu
tahun.
Cash conversion cyle memiliki tiga komponen, yaitu:
1. Days sales outstanding (DSI)
2. Days of inventory (DIH)
3. Days payables outstanding (DPO)
Waktu yang dibutuhkan perusahaan dalam membayar hutang-
hutangnya disebut dengan days of payables outstanding (DPO). Operating
cycle (OC) dikurangi dengan days of payables outstanding (DPO) disebut
dengan cash conversion cycle (CCC). Panjangnya cash conversion cycle
perusahaan dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti yang diperlihatkan
pada gambar di bawah ini:
Gambar 2.1 Cash Conversion Cycle
Sumber : Keown (2003)
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2.2.3 Days of Sales Outstanding (DSI)
Dalam dunia usaha, penjualan secara kredit merupakan hal umum
dilakukan perusahaan kepada pelanggannya dalam rangka memperbesar
volume penjualan. Hasil penjualan kredit tersebut tidak segera
menghasilkan penerimaan kas, tetapi menimbulkan piutang terlebih dahulu
yang kemudian pada hari jatuh temponya barulah menjadi penerimaan kas.
Ketika barang – barang dikapalkan, muncullah piutang akibat dari
penjualan kredit. Dengan demikian piutang usaha muncul karena adanya
penjualan barang-barang atau jasa yang dihasilkan dari kegiatan normal
perusahaan secara kredit. Semakin besar proporsi dan jumlah penjualan
kredit, semakin besar pula piutang usaha yang dimiliki oleh perusahaan,
dengan catatan bila hal-hal lain tetap, yaitu bila langganan tidak mengubah
kebiasaan mereka dalam melunasi piutang tersebut. Menurut Suad Husnan
(1997), jumlah piutang dari perusahaan pada satu waktu tertentu
dipengaruhi oleh dua faktor yaitu volume penjualan secara kredit dan
periode rata - rata antara penjualan dan pengumpulan piutang. Secara garis
besar ada tiga tujuan mengelola piutang adalah meningkatkan penjualan,
meningkatkan profit, dan bersaing dengan kompetitor (Ross, 2008)
Salah satu komponen dari cash conversion cycle (CCC) adalah
days of sales outstanding (DSI). DSI adalah rata – rata waktu yang
diperlukan mulai dari penjualan produk dengan kredit sampai dengan
pembayaran diterima dan menjadi berguna bagi perusahaan. DSI ini
adalah salah satu metode yang digunakan untuk melakukan pengawasan
kredit. Secara matematis, DSI dapat diketahui dengan rumus sebagai
berikut:
DSI = Account Receivables (2.4) (Sales/365)
DSI dianggap sebagai rata-rata umur piutang perusahaan atau rata-rata
periode penagihan. Dimana dalam penjelasannya, piutang adalah tagihan
kepada pihak lain (kepada kreditur atau langganan) sebagai akibat dari
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
penjualan barang secara kredit. Piutang sebagai elemen modal kerja selalu
dalam keadaan berputar. Periode perputaran piutang tergantung dari
panjang pendeknya ketentuan waktu yang dipersyaratkan dalam syarat
pembayaran, sehingga semakin lama syarat pembayaran kredit berarti
semakin lama terikatnya modal kerja tersebut dalam piutang dan berarti
semakin kecil tingkat perputaran piutang dalam satu periode dan begitu
pula sebaliknya. Perputaran piutang satu periode dapat dihitung dengan
rumus:
Account Receivables Turnover = Sales (2.5) Account recivables
Rasio ini pada prinsipnya mengukur berapa kali selama tahun yang
bersangkutan rata – rata piutang dagang bersih diubah menjadi uang kas.
Semakin besar rasio ini berarti semakin baik, karena piutang dagang bersih
tertagih dengan cepat. Tetapi A/R turnover yang terlalu tinggi dapat juga
menunjukkan kebijaksanaan kredit terlalu ketat.
DSI sebenarnya mempunyai dua bagian utama. Bagian pertama
terkait dengan mengelola kredit yang berasal dari pelanggan perusahaan,
dan bagian kedua terkait dengan proses pengumpulan dan pembayaran.
Dalam mengelola piutang, tujuan perusahaan adalah mengumpulkan
piutang dalam waktu secepat mungkin tanpa harus kehilangan penjualan
yang disebabkan teknik pengumpulan piutang yang intensif.
2.2.4 Days of Sales in Inventory (DIH)
Persediaan (inventory) merupakan komponen dari harta lancar
yang mungkin menerima perhatian yang lebih di perusahaan manufaktur
karena memiliki pengaruh terhadap laba perusahaan dan pada umumnya
persediaan merupakan aset terbesar kedua setelah harta.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Persediaan dapat dikelompokkan menjadi:
1. Raw Material (bahan dasar) adalah bahan-bahan, material atau
komponen yang digunakan sebagai input dalam proses produksi untuk
membuat barang jadi (produk). Persediaan bahan baku dipengaruhi
oleh prakiraan jumlah produksi, faktor musiman, kehandalan pemasok
dalam menyediakan bahan baku, serta efisiensi jadwal pembelian dan
kegiatan produksi.
2. Work-in-Process (barang setengah jadi/barang dalam proses) adalah
bahan dasar yang sudah melewati beberapa tahap proses produksi
namun belum sempurna, masih diperlukan tahapan proses produksi
selanjutnya. Persediaan barang dalam proses sangat dipengaruhi oleh
lamanya produksi, yakni selang waktu antara masuknya bahan baku ke
dalam proses produksi dan selesainya bahan jadi.
3. Finished Goods (barang jadi) yang terdiri dari barang – barang yang
telah melewati seluruh tahapan proses produksi dan siap untuk dijual.
Dalam konsep manajemen modal kerja, waktu yang dibutuhkan
perusahaan untuk melakukan proses produksi sampai menjual produk
dikenal dengan istilah Days of Sales in Inventory (DIH), yang secara
matematis diformulasikan sebagai berikut:
DIH = Inventory (2.6)
(COGS/365)
DIH memberikan gambaran seberapa efisien perusahaan dalam mengelola
persediaannya dengan mengukur kinerja dan efisiensi pengelolaan yang
menunjukkan waktu yang dibutuhkan untuk membeli dan menjual
persediaan. Tujuan dalam mengelola persediaaan yang dimiliki perusahaan
adalah melakukan pergantian (turnover) persediaan dalam waktu secepat
mungkin tanpa harus mengalami stockout dan mengakibatkan kehilangan
penjualan. Di perusahaan, pada prakteknya ada beberapa pandangan yang
berbeda mengenai tingkat persediaan yang optimal bagi perusahaan.
Perbedaan pandangan ini umumnya dimiliki oleh departemen finance,
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
marketing, manufacturing, dan purchasing. Perputaran persediaan dan
jumlah hari penjualan persediaan dihitung dengan rumus berikut:
Inventory Turnover = COGS (2.7) Inventory
Rasio inventory turnover pada prinsipnya mengukur jumlah
perputaran persediaan yang terjadi selama setahun. Semakin cepat
persediaan terjual, semakin cepat investasi perusahaan berubah dari
persediaan menjadi uang kas. Rasio inventory turnover ini dihitung dengan
membagi COGS dengan average inventory. Semakin tinggi rasio
inventory turnover berarti semakin efisien perusahaan mengelola
persediaannya (Ross, 2008)
2.2.5 Days of Payables Outstanding (DPO)
Hutang lancar merupakan kewajiban perusahaan kepada supplier
yang jadwal pembayarannya atau pelunasannya dilakukan dalam jangka
waktu tertentu. Jadi pada hakekatnya pengelolaan hutang lancar berkaitan
dengan pembelanjaan jangka pendek. Hutang lancar merupakan sumber
pembelanjaan jangka pendek tetapi juga merupakan hal yang dapat
menyebabkan perusahaan kekurangan kas (Uyar, 2009). Oleh karenanya
sebelum menggunakan sumber pembelanjaan jangka pendek tertentu,
pimpinan perusahaan hendaknya mempertimbangkan jumlah utang lancar,
baik yang dimiliki sekarang maupun setelah ditambahkannya hutang
lancar lainnya.
Days of payables outstanding (DPO) adalah komponen terakhir
dari cash conversion cycle (CCC). DPO ialah periode waktu antara
penerimaan atas pembelian persediaan dan pembayaran yang dilakukan
atas penerimaan persediaan tersebut atau waktu yang dibutuhkan
perusahaan dalam melunasi hutang dagang.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Secara matematis DPO dapat diketahui dengan formula sebagai berikut:
DPO = Account Payables (2.8) (COGS/365)
DPO menunjukkan umur rata-rata (dalam jumlah hari) dari
utang dagang perusahaan. Ketika penjualan meningkat, misalnya;
perusahaan memperbolehkan pelanggan membeli secara kredit atau
meningkatnya permintaan musiman, hutang dagang pun ikut meningkat
dalam rangka merespon meningkatnya pembelian material untuk tingkat
produktivitas yang lebih tinggi.
Account Payables Turnover = COGS (2.9) Account Payables
Rasio account payables turnover mengukur berapa kali perputaran
utang dagang per tahunnya dan sebagai alat untuk mengukur kemampuan
perusahaan untuk melunasi hutang dagangnya. Semakin kecil semakin
baik karena menunjukkan perusahaan mampu melunasi utang – utang
dagang yang dimilikinya.
Dalam bentuk persamaan yang paling sederhana, dimana semuanya terukur dalam
satuan hari, CCC dihitung dengan rumus sebagai berikut:
OC = DSI + DIH (2.3)
CCC = OC – DPO (2.10)
CCC = DSI + DIH – DPO (2.11)
2.2.6 Penentuan Kebijakan Kredit
Untuk menetapkan suatu kebijakan kredit bukanlah hal mudah.
Kebijakan kredit ini perlu membandingkan antara risiko dan profitabilitas
yang akan diterima oleh perusahaan.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Beberapa faktor yang menjadi pertimbangan dalam memberi
kredit kepada pelanggan adalah:
1. Standar kredit
Kebijakan pemberian kredit dalam penjualan barang atau jasa
menyangkut trade off antara laba yang diperoleh dari penjualan yang
menimbulkan piutang dengan biaya yang harus ditanggung karena
memiliki piutang tersebut dan risiko yang terjadi jika piutang tidak
dapat ditagih.
Cara umum dalam melakukan penilaian untuk pemberian kepada
pelanggan adalah dengan 5C yaitu: Character (kepribadian), Capacity
(kemampuan), Capital (modal), Collateral (jaminan) dan Condition
(kondisi). Informasi tentang 5C tersebut dapat diperoleh dari berbagai
sumber, termasuk pengalaman menjalin kerjasama dengan pelanggan
di masa lampau.
2. Jangka waktu kredit
Jangka waktu kredit yang lama menjadi daya tarik tersendiri bagi
pelanggan. Namun semakin lama jangka waktu kredit yang diberikan
oleh perusahaan kepada para pelanggan akan mengakibatkan semakin
besarnya jumlah modal kerja yang tertanam dalam piutang.
3. Pemberian potongan (discount)
Pemberian potongan tunai dapat menarik pelanggan, sehingga
penjualan akan meningkat. Disamping itu, periode penagihan rata-rata
(average collection) akan lebih pendek, karena beberapa pelanggan
membayar lebih awal untuk memanfaatkan potongan tunai. Manfaat
yang diterima perusahaan harus dibayar dengan biaya atas potongan
tunai yang diambil pelanggan. Potongan tunai yang optimum
ditentukan oleh titik dimana biaya yang dikeluarkan sama dengan
manfaat yang diterima perusahaan.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Guna mendapatkan keputusan yang tepat dalam menentukan pemberian
kredit kepada pelanggan, perlu diingat bahwa tujuan kita adalah untuk
memaksimalkan laba namun tetap memperhitungkan resiko .
2.3 Ukuran Perusahaan
Definisi dari ukuran perusahaan menurut Riyanto (1999: 313) yaitu:
“Besar kecilnya perusahaan dilihat dari besarnya nilai equity, nilai penjualan atau
total aktiva.”
Ketentuan untuk ukuran perusahaan diatur dalam UU RI No. 20 Tahun
2008. Peraturan tersebut menjelaskan 4 jenis ukuran perusahaan yang dapat dinilai
dari jumlah penjualan dan aset yang dimiliki oleh perusahaan tersebut. Keempat
jenis ukuran tersebut antara lain:
a. Perusahaan dengan usaha ukuran mikro, yaitu memiliki kekayaan bersih
Rp50.000.000,- ( tidak termasuk tanah dan bangunan) dan memiliki
jumlah penjualan � Rp. 300.000.000,-.
b. Perusahaan dengan usaha ukuran kecil, yaitu memiliki kekayaan bersih
Rp. 50.000.000,- sampai Rp. 500.000.000,- (tidak termasuk tanah dan
bangunan) serta memiliki jumlah penjualan Rp. 300.000.000,- sampai
dengan Rp. 2.500.000.000,-.
c. Perusahaan dengan usaha ukuran menengah, yaitu memiliki kekayaan
bersih Rp. 500.000.000,- sampai Rp. 10.000.000.000,- (tidak termasuk
tanah dan bangunan) serta memiliki jumlah penjualan Rp. 2.500.000.000,-
sampai dengan Rp. 50.000.000.000,-.
d. Perusahaan dengan usaha ukuran besar, yaitu memiliki kekayaan bersih
Rp. 10.000.000.000,- (tidak termasuk tanah dan bangunan) serta memiliki
jumlah penjualan Rp. 50.000.000.000,-.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Selain itu ukuran perusahaan yang didasarkan pada total asset yang
dimiliki oleh perusahaan diatur dengan ketentuan BAPEPAM No.11/PM/1997,
yang menyatakan bahwa “Perusahaan menengah atau kecil adalah perusahaan
yang memiliki jumlah kekayaan (total assets) tidak lebih dari 100 milyar rupiah”
Menurut Small Business Organization (2000), klasifikasi bisnis berdasarkan
ukuran perusahaan adalah sebagai berikut:
Tabel 2.2 Klasifikasi Ukuran Perusahaan
Size Employement Size Asset Size Sales Size
Small Business 0 – 500 $0 - $25 million $0 - $50 milion
Medium Business 500 – 999 $25 - $100 million $50 -$250 milion
Large Business >1000 > $100 milion >$250 miliion
Sumber : Office of Economics Research, U.S Small Business Administration
Ukuran perusahaan dapat dilihat dari total aktiva yang dimiliki
perusahaan. Dikarenakan total aktiva perusahaaan bernilai miliayaran rupiah maka
hal ini disederhanakan dengan mentransformasikannya ke dalam logaritma
natural, sehingga ukuran perusahaan juga dapat dilihat sebagai berikut :
Size = Ln Total Assets (2.13)
2.4 Korelasi antara ROE, ROA dan CCC
Menurut Deelof (2003) profitabilitas perusahaan dapat menurun dengan
cash conversion cycle jika biaya yang diinvestasikan pada modal kerja meningkat
lebih cepat daripada keuntungan dari menyimpan lebih banyak persediaan
dan/atau menawarkan kredi bagi customer. Korelasi negatif diantara cash
conversion cycle dan profitabilitas merupakan konsekuensi dari profitabilitas
mempengaruhi CCC. Profitabilitas dapat mempengaruhi panjang cash conversion
cycle melalui komponennya yaitu akun utang, persediaan dan piutang. Perusahaan
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
dengan tingkat profitabilitas yang kecil akan membutuhkan waktu lebih lama
untuk dapat membayar tagihan mereka, hal ini akan memperpanjang jumlah hari
utang. Profitabilitas yang menurun karena tingkat penjualan yang rendah juga
dapat menyebabkan semakin banyak inventory yang tersimpan dan tingkat
perputaran persediaan menjadi rendah, yang menyebabkan hari penjualan
persediaan semakin meningkat. Sedangkan korelasi negatif yang terjadi antara
profitabilitas dan akun piutang dapat terjadi karena pelanggan ingin lebih banyak
waktu untuk menilai kualitas dari produk yang mereka beli dari perusahaan-
perusahaan dengan profitabilitas menurun, yang membuat jumlah hari penjualan
piutang perusahaan dengan profitabilitas yang menurun akan semakin panjang.
Maka, profitabilitas yang menurun memperpanjang CCC melalui hari utang,
inventory dan piutang yang semakin panjang.
Deelof juga menyatakan bahwa perusahaan dengan profitabilitas yang
meningkat lebih berani menawarkan penjualan kredit kepada pelanggan, hal ini
menyebabkan piutang dagang meningkat dan jumlah hari penjualan dalam piutang
pun semakin kecil yang akhirnya memperpendek masa CCC.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Gambar 2.2 menunjukkan hari pembayaran utang yang cenderung tinggi.
Hal ini sejalan dengan penelitian Deelof (2003) yang menyebutkan bahwa
perusahaan dengan profitabilitas yang menurun cenderung menunda pembayaran
hutangnya.
2.5 Korelasi Net Sales, Total Aset dan CCC
Moss-Stine (1993) dan Shin and Soenen (1993) mengatakan bahwa ukuran
perusahaan atau skala perusahaan adalah ukuran perusahaan yang ditentukan dari
jumlah total aset yang dimiliki perusahaan, penjualan perusahaan dan tingkat
kapitalisasi pasar perusahaan. Ketiga variabel tersebut sering digunakan untuk
mewakili ukuran perusahaan. Semakin besar aset, semakin banyak modal yang
ditanamkan. Semakin banyak penjualan yang dilakukan perusahaan, semakin
banyak perputaran uang perusahaan. Dan semakin besar kapitalisasi suatu
perusahaan semakin dikenal oleh masyarakat.
Moss - Stine (1993) mengemukakan bahwa perusahaan non-manufaktur
memiliki korelasi negatif antara ukuran perusahaan dan panjang CCC, alasannya
adalah perusahaan non-manufaktur umumnya menjual inventory lebih cepat dan
lebih sering menjual produknya dalam bentuk kas.
Total aset dapat mempengaruhi panjang CCC karena komponen total aset
yaitu piutang dan persediaan merupakan komponen pembentuk CCC, maka
semakin besar piutang dan persediaan akan turut meningkatkan days sales
outstanding dan days sales inventory yang akhirnya memperpanjang CCC.
Net sales berkorelasi negatif dengan CCC alasannya adalah semakin besar
net sales akan semakin memperbesar hari perputaran piutang yang membuat
jumlah hari penjualan dalam piutang semakin pendek dan akhirnya
memperpendek CCC.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2.6 Penelitian – Penelitian Sebelumnya
Prinsip manajemen modal kerja yang didasarkan oleh cash conversion
cycle pertama kali diperkenalkan oleh Richards and Laughin (1980). Richards
mengembangkan konsep profitabilitas melalui kegiatan operasi perusahaan. Cash
conversion cycle menyediakan pandangan yang lebih luas untuk manajer dalam
memanajemen modal kerja dalam posisi jumlah dan waktu yang cukup untuk
mencapai profitabilitas. Penelitian oleh Richards and Laughin adalah sebuah
performa yang sangat baik untuk menjelaskan bagaimana sebuah perusahaan
mengatur modal kerjanya.
Gentr, Vaidyanathan dan Lee (1990) meneruskan penelitian dari Richard
and Laughin dengan membentuk sebuah model A Weighted Cash Conversion
Cycle. Weigthed adalah perhitungan proporsi dari penjualan yang meningkat
dalam tiap komponen CCC. WCCC adalah ukuran agregat dari jumlah dan
kecepatan arus dana dalam perhitungan modal kerja sebuah perusahaan.
Penelitian oleh Shin and Soenen (1993). Meneliti 2000 perusahaan
Amerika dengan 20 industri yang berbeda periode 1970-1989 meneliti hubungan
cash conversion cycle yang diukur melalui net trade cycle dan profitabilitas yang
diukur melalui return on asset (ROA), hasil menunjukkan semakin pendek net
trade cycle maka profitabilitas perusahaan akan semakin tinggi.
Penelitian selanjutnya oleh Moss-Stine (1993) bertujuan untuk
menunjukkan adanya hubungan antara CCC pada ukuran perusahaan non-
manufaktur dan menentukan jika terdapat hubungan antara panjang CCC dan arus
kas. Firm size diukur menggunakan net sales dan total aset. Penelitian
menunjukkan adanya pengaruh ukuran perusahaan terhadap CCC. Perusahaan
besar memiliki CCC yang pendek, sementara perusahaan kecil harus memiliki
strategi untuk memperpendek masa CCC nya dengan mempersingkat masa
persediaan maupun akun piutang.
Penelitian oleh Deloof (2003) dari perusahaan di Belgia periode 1992-
1996 mengukur pengaruh profitabilitas yang diukur dengan gross operating
income dan komponen CCC menemukan hubungan negatif antara profitabilitas
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
dan jumlah hari akun piutang, persediaan dan akun hutang pada perusahaan yang
ada di Belgia.
Penelitian oleh Lazaridis, Ioannis (2006) menemukan hubungan negatif
kuat antara cash conversion cycle dan profitabilitas dalam perusahaan Amerika.
Hasil regresi menunjukkan bahwa terdapat hubungan negatif antara net operating
profit dan variabel jumlah hari akun piutang, akun hutang dan siklus konversi kas.
Penelitian oleh Hutchison, Paul D (2007) betujuan untuk membuat Cash
to Cash (C2C) sebagai benchmark atau perbandingan perusahaan guna
memotivasi satu perusahaan untuk memperbaiki siklus konversi kasnya. Data
untuk membuat benchmarks dari industry sejenis dikelompokkan oleh Standard
Industrial Classification (SIC) atau North American Industry Classification
System (NAICS). Hasil penelitian mengungkapkan bahwa perusahaan dengan
CCC yang lebih pendek lebih sesuai sebagai benchmark karena memberikan
tingkat profitabilitas yang lebih tinggi.
Penelitian oleh Uyar (2009) meneliti hubungan antara ukuran perusahaan
dan profitabilitas terhadap cash conversion cycle dalam perusahaan manufaktur
yang go-public di Istanbul Stock Exchange (ISE) pada tahun 2007. Ukuran
perusahaan diukur melalui jumlah total asset dan net sales, sedangkan
profitabilitas diukur melalui return on asset (ROA) dan return on equity (ROE).
Hasil penelitian menyimpulkan adanya korelasi negatif yang signifikan antara
ukuran perusahaan dan profitabilitas terhadap cash conversion cycle.
Penelitian terbaru oleh Haitham Nobanee dan Modar Abdullatif (2011).
Penelitian ini meneliti hubungan antara profitabilitas dengan masa siklus konversi
kas perusahaan untuk sample dari 34.771 perusahaan periode 1990-2004. Data
diperoleh melalui DataStream and World Scope. Dalam sistem ‘Keiretsu’ di
Jepang ,bank, manufaktur, supplier, distributor dan pemerintah Jepang saling
berhubungan. Hasil menunjukkan bahwa siklus konversi kas (cccit) memiliki efek
signifikan yang negatif terhadap performance perusahaan (roiit ), pada sampel
keseluruhan dan sub-sampel.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2.7 Kerangka Penelitian
Komponen – komponen profitabilitas (ROA dan ROE) dinilai mempunyai
korelasi negatif terhadap komponen yang membentuk cash conversion cycle (DSI,
DIH, DPO). Variabel DSI dan DIH berkorelasi negatif bagi profitabilitas
perusahaan, semakin besar profitabilitas perusahaan akan semakin pendek masa
DSI dan DIH. Profitabilitas yang rendah berkorelasi positif dengan variabel DPO,
semakin kecil tingkat profitabilitas suatu perusahaan maka perusahaan tersebut
membutuhkan waktu untuk membayar utangnya.
Kategori profitability ratio diwakili oleh ROE dan ROA. Profitabilitas
yang diperoleh perusahaan dilihat dari kesuksesan manajemen dalam
memaksimalkan tingkat pengembalian untuk pemegang saham dan kemampuan
perusahaan untuk menghasilkan keuntungan dari setiap satu rupiah aset yang
digunakan. Dengan mengetahui rasio ini, kita bisa menilai apakah perusahaan
efektif dan efisien dalam memanfaatkan aktivanya dalam kegiatan operasional
perusahaan. Rasio ini digunakan dalam penelitian oleh Shin and Soenen (1993)
dan Uyar (2009).
Perbedaan ukuran perusahaan dapat memberikan pengaruh terhadap cash
conversion cycle. Perusahaan dengan tingkat profitabilitas tinggi cenderung
memiliki CCC yang pendek. Net sales digunakan sebagai ukuran perusahaan pada
penelitiam sebelumnya oleh Richards Laughin (1989). Total asset dan net sales
sebagai ukuran perusahaan ini digunakan dalam penelitian Moss-Stine (1993).
Penelitian ini dilakukan dengan mengacu pada jurnal penelitian oleh Uyar
(2009) yang dilakukan untuk melihat adanya korelasi antara profitabilitas dan
ukuran perusahaan pada cash conversion cycle pada perusahaan manufaktur di
Pakistan selama lima tahun.Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat korelasi
negatif antara profitabilitas dan ukuran perusahaan terhadap cash conversion cycle
dimana semakin besar profitabilitas perusahaan akan semakin pendek siklus
konversi kasnya dan semakin besar ukuran perusahaan akan semakin pendek
siklus konversi kasnya.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Untuk analisis pengaruh profitabilitas dan ukuran perusahaan, penelitian
ini mengacu pada jurnal penelitian oleh Deelof (2003) dan Moss-Stine (1993)
dimana terdapat pengaruh negatif antara profitabilitas dan ukuran perusahaan
terhadap panjang masa cash conversion cycle.
Gambar 2.3 Kerangka Penelitian Sumber : Dibuat oleh Penulis
2.8 Hipotesis
Berdasarkan rumusan masalah, tujuan, tinjauan teoritis dan kerangka
pemikiran di atas, maka dapat diajukan hipotesis kerja sebagai berikut:
H01: Ukuran perusahaan tidak memiliki pengaruh yang sigifikan terhadap CCC
H11: Ukuran perusahaan memiliki pengaruh yang sigifikan terhadap CCC
H02: Profitabilitas tidak memiliki pengaruh yang sigifikan terhadap CCC
H12: Profitabilitas memiliki pengaruh yang sigifikan terhadap CCC
Cash Conversion Cycle
Return On Asset (ROA)
Return On Equity (ROE)
Total Aset
Net Sales
DSI DIH
DPO
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
BAB 3
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan sampel yang merupakan perusahaan dalam
industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Adapun
sejumlah perusahaan manufaktur tidak dapat diikutsertakan karena
ketidaktersediaan data, data yang tidak lengkap, ataupun data yang terlalu
ekstrem positif maupun negatif yang kebanyakan terjadi pada tahun 2008
disebabkan oleh krisis ekonomi global. Perusahaan – perusahaan tersebut terdiri
dari lima belas sub sektor industri manufaktur khususnya pada 86 perusahaan
manufaktur yang go – public dari 125 perusahaan manufaktur yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia.
Metode pengumpulan data yang dilakukan adalah studi literature dan data
yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder. Data sekunder tersebut
berupa data laporan keuangan per kuartil perusahaan manufaktur yang go-public
dan telah diaudit dari periode tahun 2007 – 2011. Pengumpulan data dilakukan
dengan melakukan kunjungan ke PDEB UI dan melalui situs resmi Thomson
Reuters. Untuk melengkapi data penelitian, peneliti juga menggunakan jurnal
pendukung, artikel serta bahan bacaan lainnya yang ada kaitannya dengan
penelitian.
3.2 Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan publik dalam kategori
industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode tahun
2007 - 2011. Periode penelitian ditentukan untuk tahun 2007 – 2011 karena dapat
menggambarkan kondisi yang relatif baru di pasar modal Indonesia. Dengan
menggunakan sampel yang relatif baru dan rentang tahun penelitian yang panjang,
diharapkan hasil penelitian akan lebih relevan untuk memahami kondisi yang
aktual di Indonesia. Penelitian dilakukan terhadap 86 dari 125 perusahaan
29 Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
manufaktur yang go-public di Bursa Efek Indonesia. Perusahaan dalam industri
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia terdiri dari beberapa sektor
diantaranya:
Tabel 3.1 Daftar Perusahaan Manufaktur
No. Sektor Jumlah Populasi Jumlah Sampel
1. Tekstil dan Garmen 16 10 2. Makanan dan minuman 15 12 3. Otomotif dan komponennya 12 11 4. Rokok 3 3 5. Kimia 10 7 6. Kosmetik 4 2 7. Barang Keperluan Rumah Tangga 3 2 8. Plastik dan Kemasan 11 6 9. Semen 3 2 10. Pulp dan kertas 8 4 11. Logam 15 9 12. Kabel 6 3 13. Pakan Ternak 4 5 14. Farmasi 9 5 15. Keramik dan Kaca 6 5 TOTAL 125 86
Sumber: Olahan Data Penulis
Metode pemilihan sampel dalam penelitian ini menggunakan tehnik
judgement sampling yaitu suatu metode penarikan sampel dengan pertimbangan
kriteria tertentu. Judgement sampling merupakan bagian dari purposive sampling
dimana pada purposive sampling ini setiap unit observasi tidak memiliki peluang
yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Hanya unit – unit observasi yang
memenuhi kriteria tertentu saja yang dapat menjadi sampel. Kriteria pemilihan
sampel penelitian ini adalah:
1. Perusahaan manufaktur yang listing di Bursa Efek Indonesia pada tahun
2007 – 2011
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2. Memiliki data laporan keuangan per kuartil tahun 2007 – 2011 yang
lengkap yang dipublikasikan di Thomson Reuters
3. Memiliki nilai Return On Asset maupun Return On Equity positif
Dari 125 perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI, 92 perusahaan
memiliki data laporan keuangan yang lengkap di Thomson Reuters dan hanya 86
perusahaan saja yang memiliki ROA dan ROE yang positif.
3.3 Jenis dan Sumber Data
Berdasarkan pada metode, desain dan populasi penelitian yang digunakan,
maka penelitian ini dapat dibagi sebagai berikut:
a. Berdasarkan cara mendapatkannya maka data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder berasal dari laporan
keuangan Thomson Reuters yang diperoleh dari Pusat Data Ekonomi Dan
Bisnis Universitas Indonesia (PDEB UI). Menurut Nachrowi (2006)
“Data sekunder merupakan data primer yang telah diolah lebih lanjut dan
disajikan baik oleh pihak pengumpul data primer atau oleh pihak lain yang
digunakan oleh peneliti untuk diproses lebih lanjut”.
b. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dalam
bentuk data kuantitatif. Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka
atau data kualitatif yang diangkakan. Data yang diolah dalam penelitian ini
merupakan data sekunder yang didapat dari rekapan laporan keuangan
tahunan yang dikeluarkan.
c. Data dalam penelitian dapat digolongkan sebagai data panel. Hal ini
berdasarkan waktu pengumpulannnya waktu (time series), data antar
tempat atau ruang (cross section), atau gabungan antar keduanya (panel
data). Sampel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari
perusahaan manufaktur selama lima tahun yang diperoleh dari laporan
keuangan periode 2007-2011 (audited)
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
3.4 Teknik Analisis Data
Metode pengolahan data menggunakan analisis regresi data panel. Agar
hasil regresi dapat dipertanggungjawabkan asumsi klasik harus terpenuhi yaitu
autokorelasi, heterokedastisitas dan multikolinearitas. Hipotesis penelitian diuji
dengan uji signifikansi dan uji arah.
3.4.1 Pengujian Pelanggaran Asumsi Klasik
Setelah pengolahan data selesai dilakukan, maka kita perlu
melakukan evaluasi terhadap hasil regresi. Kriteria dalam evaluasi
terhadap hasil regresi menyatakan bahwa hasil estimasi model yang baik
harus bersifat BLUE (best linear unbiased estimator) sesuai teori yang
dikemukakan oleh Gauss-Markov. Menurut Gujarati (2003) permasalahan
multikolinearitas dapat terselesaikan dengan data panel sedangkan untuk
permasalahan heterokedastisitas dan autokorelasi dapat diatasi dengan
metode GLS (Generalized Least Square) sehingga model tersebut
diberikan perlakuan white heteroedasticity-consistent covariance untuk
mengantisipasi data yang tidak homokedastis. Model regresi yang
digunakan dalam skripsi ini merupakan data panel dengan menggunakan
metode GLS sehingga tidak terdapat permasalahan multikolinearitas,
heterokedastisitas dan autokolinearitas. Untuk mengetahui apakah suatu
model bersifat BLUE maka perlu dilakukan beberapa pengujian:
3.4.2 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji bahwa data sampel berasal
dari populasi yang berdistribusi secara normal. Pengujian normalitas data
dapat dilakukan dengan uji Chi Square, prinsip kerja pengujian ini adalah
membandingkan frekuensi harapan dengan frekuensi observasi. Bila hasil
analisis lebih besar daripada tingkat kepercayaan (α=5%) maka data
berdistribusi normal. Bila hasil analisis lebih kecil daripada tingkat
kepercayaan (α=5%) maka data tidak berdistribusi normal.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Uji normalitas lain yang sering digunakan adalah uji Kolomogrov
Smirnov. Perbedaannya dengan chi square, Chi Square membandingkan
distribusi teoritik dan distribusi empirik (observasi) berdasarkan kategori-
kategori, dan Kolomogrov Sminrnov membandingkan berdasakan frekuensi
kumulatif. Jadi yang dibandingkan adalah frekuensi kumulatif distribusi
teoritik dengan frekuensi kumulatif distribusi empirik.
3.4.3 Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model
regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada
problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena
residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi
lainnya.
3.4.4 Heterokedastisitas
Heterokedastisitas adalah suatu gejala dalam persamaan regresi
dimana variance dalam cross section dimungkinkan bervariasi sepanjang
waktu. Heterokedastisitas bertentangan dengan salah satu asumsi dasar
regresi linear, yaitu bahwa variasi residual sama untuk semua pengamatan
atau disebut homokedastisitas (Gujarati, 2003)
Dalam program Eviews, gejala heterokedastisitas dapat dihilangkan
dengan treatment White Heterokedasticity Consistent Variance and Standard
Eror (Gujarati, 2003). Treatment ini tersedia pada software Eviews.
Pengujian heterokedastisitas ini berlaku untuk model Pooled Least Square
dan Fixed Effect, sedangkan untuk model Random Effect tidak perlu
dilakukan pengujian heterokedastisitas, karena pendekatan model Random
effect yang telah menggunakan Generalized Least Square yang dianggap
telah dapat lansung men-treatment permasalahan heterokedastisitas. Pada
penelitian digunakan metode weighted least square untuk memperbaiki
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
model terhadap kemungkinan terjadinya masalah heterokedastitas guna
mendapatkan hasil yang lebih efisien.
3.4.5 Multikolinearitas
Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen.
Keberadaan multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nilai R2 yang
tinggi, probabilitas f-statistic signifikan (lebih kecil dari critical value), atau
probabilitas f-statistic dari tiap variable bebas tidak signifikan (Gujarati,
2003)
Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan menghitung koefisien
korelasi antar variabel bebas. Koefisien korelasi yang tinggi antar variabel
bebas mengindikasikan makin tingginya masalah multikolinearitas pada
model regresi. Sedangkan koefisien yang berada di bawah angka 0,8
mengindikasikan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas. Namun,
jika pemodelan ini menggunakan metode fixed effects maka diasumsikan
bahwa komponen error tidak berkorelasi dengan variabel bebas.
3.5 Uji One-Way ANOVA
Anova (analysis of varian) digunakan untuk menguji perbedaan mean
(rata-rata) data lebih dari dua kelompok. Uji Anova pada prinsipnya adalah
melakukan analisis variabilitas data menjadi dua sumber variasi yaitu variasi
didalam kelompok (within) dan variasi antar kelompok (between). Bila prob < α =
5% maka Ho ditolak yang berarti terdapat perbedaaan antar kelompok. Dan
berlaku juga sebaliknya, Bila prob > α = 5% maka Ho gagal ditolak yang berarti
tidak terdapat perbedaaan antar kelompok
Ho = kedua rata-rata kelompok populasi adalah sama (identik)
H1 = kedua rata-rata kelompok populasi adalah berbeda (tidak sama)
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
3.6 Uji Korelasi Pearson
Analisis korelasi digunakan untuk menjelaskan kekuatan dan arah
hubungan antara dua variabel. Angka korelasi berkisar antara -1 s/d +1. Semakin
mendekati 1 maka korelasi semakin mendekati sempurna. Sementara nilai negatif
dan positif mengindikasikan arah hubungan. Arah hubungan yang positif
menandakan bahwa pola hubungan searah atau semakin tinggi A menyebabkan
kenaikan pula B (A dan B ditempatkan sebagai variabel).Interprestasi angka
korelasi:
0 - 0,199 : Sangat lemah
0,20 - 0,399 : Lemah
0,40 - 0,599 : Sedang
0,60 - 0,799 : Kuat
0,80 - 1,0 : Sangat kuat
3.7 Tehnik Pengolahan Data
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan program Microsoft
Excel dan Eviews. Data yang digunakan adalah data panel yang merupakan
gabungan daripada data time series dan cross section. Menurut Nachrowi D
Nachrowi (2006), pengolahan data panel dapat dilakukan dengan tiga pendekatan
yaitu ordinary least square, fixed effect, dan random effect .
1. Pendekatan Pooled Least Square (PLS)
Pada metode PLS, semua observasi diperlakukan sama tanpa membedakan
unit cross section dan kemudian digunakan regresi ordinary least square
(OLS) sehingga menghasilkan persamaan dengan intercept dan koefisien
variabel bebas yang sama untuk setiap unit. Pendekatan yang paling sederhana
dalam pengolahan data panel adalah dengan menggunakan metode ordinary
least square karena adanya asumsi intercept dan slope yang sama dan tidak
memperlihatkan perbedaan yang mungkin timbul akibat dimensi ruang dan
waktu (Gujarati, 2003).
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
2. Pendekatan Efek Tetap atau Fixed Effect Model (FEM)
Metode ini digunakan untuk mengatasi kesulitan pada PLS yang
mengasumsikan intercept dan slope dari persamaan regresi yang dianggap
konstan baik antar sampel maupun antar waktu. Untuk memungkinkan
terjadinya perubahan-perubahan dalam intercept dari unit cross section dan
time series, maka digunakanlah peubah boneka (dummy variable) sehingga
akan terjadi perbedaan nilai parameter, baik atas unit cross section maupun
time series. Pendekatan yang paling sering dilakukan adalah dengan
mengizinkan intercept bervariasi antar unit cross section namun tetap
mengasumsikan bahwa slope koefisien adalah konstan antar unit cross section
3. Pendekatan Efek Acak atau Random Effect Model (REM)
Pada pendekatan efek tetap terjadi suatu trade–off dimana dengan
dimasukkannya dummy variable akan berdampak pada penurunan efisiensi
dari parameter yang diestimasi sebab jumlah degree of freedom yang semakin
kecil. Karena itulah muncul pendekatan ketiga dalam pengolahan data panel
yaitu pendekatan efek acak.
REM adalah jenis data panel yang menggunakan residual atau error untuk
membedakan efek atau individu atau periode, sehingga intercept persamaan
merupakan rata – rata intercept dari seluruh observasi. Karena menggunakan
komponen error maka model ini disebut juga dengan model komponen error
(Error Component Model). Untuk estimasi jenis data panel ini menggunakan
Generalized Least Square (GLS). Model ini mengasumsikan bahwa intercept
dari individual effect terdistribusi secara acak dengan nilai rata-rata yang
konstan (Nachrowi dan Usman, 2006).
Dari ketiga model pendekatan yang tersedia, perlu dilakukan sejumlah
pengujian statistik untuk menentukan metode mana yang akan digunakan.
Berikut adalah diagram pengujian statistik:
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Gambar 3.1 Diagram pengujian statistik
Sumber : Dibuat oleh penulis
1. Chow Test, memilih antara metode PLS dan FEM
2. Hausman Test, memilih antara metode FEM dan REM
Keunggulan dari pendekatan efek tetap adalah FEM dapat membedakan
efek individual dan efek waktu, dan FEM tidak perlu mengasumsikan
bahwa komponen error tidak memiliki korelasi dengan variabel bebas
yang mungkin sulit dipenuhi. Sedangkan keunggulan pendekatan efek
acak adalah bahwa REM mempunyai parameter lebih sedikit sehingga
derajat kebebasannya lebih besar bila dibandingkan dengan FEM
(Nachrowi dan Usman, 2006).
Pemilihan FEM atau REM juga dapat dilakukan dengan pertimbangan
tujuan analisis, atau ada pula kemungkinan data yang digunakan sebagai
dasar pembuatan model hanya dapat diolah oleh salah satu metode saja
akibat berbagai persoalan teknis matematis yang melandasi perhitungan.
Berikut ini jalan tengah pemilihan pendekatan menurut para ahli
ekonometri (Nachrowi dan Usman, 2006):
Fixed Effect
Random Effect
Pooled Least Effect
Uji Chow: H0: Pool Least Effect
H1 :fixed effect
Uji Hausman: Ho: Random Effect
H1 : fixed effect
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
1. Apabila jumlah individu lebih besar dari jumlah koefisien termasuk
intercept, maka disarankan untuk menggunakan REM.
2. Apabila jumlah waktu (t) lebih besar dibandingkan dengan jumlah
individu (n) maka disarankan untuk menggunakan FEM.
3. Apabila jumlah individu lebih besar dari jumlah waktu (t) maka
disarankan menggunakan REM
3.7.1 Model Penelitian
Analisis regresi data panel digunakan untuk mengetahui apakah
terdapat pengaruh variabel-variabel fundamental terhadap tingkat
perputaran cash conversion cycle pada perusahaan manufaktur. Estimasi
model mengunakan model panel dengan mengikuti peneltian sebelumnya
oleh Uyar (2009) adalah sebagai berikut:
i : 1,2,….. n; t = 1,2,…… t
Dimana
CCCit : cash conversion cycle manufaktur kei pada periode ket
ROEit : return on equity kei pada periode ket
α : intercept
β1- β4 : koefisien regresi
ROAit : return on asset kei pada periode ket
nsit : penjualan bersih kei pada periode ket
tait : total asset kei pada periode ket
€it : error
n : banyaknya observasi
t : banyaknya waktu
n x t : banyaknya data panel
CCCit = α + β1 (ROE)it + β2 (ROA)it + β3 (ns)it + β4 (ta)it + €it (3.1)
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
3.8 Pengujian Hipotesis
3.8.1 Uji Statistik F (Uji Signifikansi Linear Berganda)
Uji signifikansi F pada dasarnya digunakan untuk melihat apakah semua
variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara
bersama-sama terhadap variable dependen. Hipotesis yang digunakan dalam uji F
pada penelitian ini adalah:
Ho : Menunjukkan semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang
signifikan terhadap variabel dependen. Profitabilitas dan ukuran perusahaan tidak
memiliki hubungan yang signifikan terhadap cash conversion cycle.
H1 : Menunjukkan semua variabel independen secara simultan merupakan
penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Profitabilitas dan ukuran
perusahaan memiliki hubungan yang signifikan terhadap cash conversion cycle.
Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel:
Bila F Statistik > F α ; (k, n – k -1) maka H0 ditolak
Bila F Statistik < F α ; (k, n – k -1) maka H0 gagal ditolak
Berdasarkan nilai probabilitas (p-value)
Jika probabilitas (p-value) > 0,05, maka H0 gagal ditolak
Jika probabilitas (p-value) < 0,05, maka H0 ditolak
3.8.2 Uji Signifikansi Parameter individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu
variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel
dependen. Hipotesis dalam uji ini adalah sebagai berikut :
Ho : β = 0
Menunjukkan suatu variabel independen yang tidak memiliki hubungan yang
signifikan terhadap variabel dependen.
H1: β ≠ 0
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Menunjukkan variabel independen secara individual merupakan penjelas yang
signifikan terhadap variabel dependen. Kriteria penerimaan atau penolakan H0:
a. Berdasarkan perbandingan t-statistik dengan t-tabel
Bila t statistic > t tabel maka H0 ditolak
Bila t statistic < t tabel maka H0 gagal ditolak
b. Berdasarkan probabilitas
Jika probabilitas (p-value) > 0.05 , maka H0 gagal ditolak
Jika probabilitas (p-value) < 0.05 , maka H0 ditolak
3.8.3 Uji R2 (Koefisien Determinasi) dan Adjusted R2
Nilai R2 merupakan angka yang penting dalam model regresi karena angka
ini dapat menunjukkan baik atau tidaknya model regresi yang kita peroleh. Nilai
R2 menunjukkan seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan
variabel dependen. Dengan kata lain, nilai ini menunjukkan seberapa dekat garis
regresi yang kita estimasi dengan data yang sesungguhnya.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
BAB 4
HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Deskriptif
Jumlah mean value dari total aset dan net sales adalah Rp 8.356.244,95
dan Rp.1.170.902,24. Mean value profitabilitas yang dicapai perusahaan
manufaktur dalam 5 tahun terakhir yang diukur melalui ROE dan ROA adalah
0.0262 dan 0.0151. Dan mean value dari panjang hari cash conversion cycle
adalah 427 hari. Berdasarkan uji Anova pada tabel 4.3 maka secara signifikansi
terdapat perbedaan yang nyata antara CCC, ROA, ROE, Total asset dan net sales
pada setiap sektor.
Tabel 4.1 Deskriptif Statistik Perusahaan Manufaktur
Sektor Industri DSI DIH DPO CCC ROE ROA TA NS Logam (9) Mean 203 284 163 324 0.0327 0.0172 674,085.77 338,679.38 Std.
Deviasi 106 236 139 226 0.0889 0.0314 642,356.83 361,987.41
Otomotif (11) Mean 235 381 197 424 0.0393 0.0189 11,004,326.61 3,619,464.84 Std.
Deviasi 188 329 175 363 0.0737 0.0233 27,616,238.58 11,059,319.08
Makanan dan Minuman (12)
Mean 192 340 140 393 0.0491 0.0182 7,256,780.48 1,646,122.40
Std. Deviasi
170 235 77 305 0.1296 0.0454 14,663,499.83 3,104,379.34
Tekstil dan Garment (10)
Mean 242 465 255 453 -0.0360 -0.0062 4,120,760.48 368,751.58
Std. Deviasi
147 298 279 406 0.1800 0.0302 2,289,039.92 555,412.65
Kimia (7) Mean 361 333 140 553 0.0170 0.0086 790,351.60 238,998.80 Std.
Deviasi 347 216 93 383 0.0433 0.0256 285,374.29 131,928.43
Farmasi (5) Mean 256 463 214 506 0.0448 0.0333 1,958,797.95 733,581.30 Std.
Deviasi 109 180 163 205 0.0506 0.0343 2,275,992.15 822,315.26
Plastik dan Kemasan (6)
Mean 226 246 202 270 0.0061 0.0092 911,776.98 262,303.51
Std. Deviasi
62 77 122 174 0.2078 0.0258 1,211,614.92 408,267.46
Sumber: Olahan data Penulis
41
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel 4.1 Deskriptif Statistik Perusahaan Manufaktur
Sektor Industri DSI DIH DPO CCC ROE ROA TA NS Pulp dan Kertas (4)
Mean 210 351 113 447 0.0139 0.0053 20,573,231.58 2,294,872.63
Std. Deviasi
66 78 73 114 0.0317 0.0121 16,870,589.01 1,189,741.40
Keramik dan Kaca (5)
Mean 433 539 215 757 0.0267 0.0147 1,133,962.88 236,197.44
Std. Deviasi
276 406 92 593 0.0654 0.0240 533,350.94 181,983.22
Semen (2) Mean 151 253 108 296 0.0497 0.0330 10,413,710.89 2,010,321.72 Std.
Deviasi 18 88 44 129 0.0374 0.0213 3,215,080.68 801,307.63
Pakan Ternak (5) Mean 110 345 148 307 0.0095 0.0126 2,139,415.19 1,006,406.96 Std.
Deviasi 34 220 99 217 0.1992 0.0383 1,946,871.96 1,309,138.24
Kabel (3) Mean 276 254 256 274 0.0347 0.0111 750,974.68 385,224.23 Std.
Deviasi 74 76 167 148 0.0471 0.0123 296,171.55 190,423.07
Rokok (3) Mean 43 1,346
43 1,393
0.0776 0.0406 15,941,164.19 6,770,358.32
Std. Deviasi
39 1,313
29 1,262
0.0672 0.0333 9,552,575.94 3,875,766.60
Kosmetik (2) Mean 167 285 145 307 0.1245 0.0644 4,375,449.08 2,407,437.11 Std.
Deviasi 59 80 98 215 0.0935 0.0354 1,931,393.87 0.00
Peralatan Rumah Tangga (2)
Mean 322 464 189 597 0.0090 0.0044 562,237.15 179,456.04
Std. Deviasi
92 247 78 385 0.0138 0.0067 52,016.12 88,450.95
TOTAL (86) Mean 234 398 176 457 0.0264 0.0153 8,356,244.95 1,170,902.24 Std.
Deviasi 187 397 156 449 0.1225 0.0335 15,110,360.62 1,515,736.06
Sumber: Olahan data Penulis
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Dari gambar 4.1 diatas dapat dilihat bahwa sektor keramik dan kaca (PT
Intikeramik Alamasri Industry) memiliki periode CCC terpanjang 755 hari, diikuti
sektor rokok dan peralatan rumah tangga. Sedangkan sektor yang memiliki
periode CCC yang paling pendek adalah logam (PT Alasaka Industri), sektor
kabel dan sektor semen. Panjang CCC banyak dipengaruhi oleh hari perputaran
persediaan (DIH) yang panjang.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Dari gambar 4.2 dapat dilihat sektor dengan total asset terbesar:
pulp&kertas (PT Indah Kiat Pulp&Paper), rokok (PT Gudang Garam), otomotif
(PT Astra Internasional), semen (PT Indocement Tunggal Prakasa), makanan &
minuman (PT Indofood Sukses Makmur). Dan lima sektor dengan pencapaian
total aset dan jumlah penjualan bersih terkecil sepanjang periode lima tahun
terdapat pada sektor tekstil (PT Panasia Indosyntec), farmasi (PT Budi Acid Jaya),
plastik (PT Titan Kimia Nusantara), kabel (PT Jembo Cable) dan pakan ternak
(PT Tirta Mahakam Resources).
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Dari gambar 4.3 dapat dilihat sektor dengan net sales terbesar: rokok (PT
Gudang Garam), otomotif (PT Astra Internasional), pulp&kertas (PT Indah Kiat
Pulp&Paper), semen (PT Indocement Tunggal Prakasa), kosmetik (PT Unilever
Indonesia). Dan lima sektor dengan pencapaian jumlah penjualan bersih terkecil
sepanjang periode lima tahun terdapat pada sektor tekstil (PT Panasia Indosyntec),
farmasi (PT Budi Acid Jaya), plastik (PT Titan Kimia Nusantara), kabel (PT
Jembo Cable) dan pakan ternak (PT Tirta Mahakam Resources).
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Dari gambar 4.5 dan gambar 4.6 dapat dilihat dalam penelitian selama
lima tahun pada sektor-sektor tertentu dalam industri manufaktur, profitabilitas
tertinggi yang diukur melalui ROA dan ROE terdapat pada sektor kosmetik (PT
Unilever Indonesia), rokok (PT Gudang Garam),semen (PT Indocement Tunggal
Prakasa) makanan dan minuman (PT Multi Bintang Indonesia). Sektor dengan
pencapaian profitabilitas terkecil sepanjang periode lima tahun terakhir adalah
tekstil (PT Panasia Filamen), plastik (PT Titan Kimia Nusantara), pakan ternak
(PT Tirta Mahakam Resources) serta peralatan rumah tangga (PT Langgeng
Makmur Industry). Adapun perusahaan - perusahaan yang masuk dalam indeks
LQ45 adalah ASII, GGRM, INDF, KLBF dan UNVR.
4.2 Analisis Uji Asumsi Klasik
4.2.1 Uji Normalitas
Tabel 4.2 Uji Normalitas Chi-Square
CCC ROE ROA TA NS
Chi-Square 695.124a 2932.192b 4356.456c 16.667d 14.396e
Df 737 428 261 219 204
Asymp. Sig. .863 .070 .068 1.000 1.000
Sumber : Olahan data Penulis
Dari tabel 4.2 dapat dilihat bahwa semua variabel memliki hasil analisis lebih
besar daripada tingkat kepercayaan (α=5%) maka data berdistribusi normal.
Tabel 4.3 Tests of Normality Kolomogrov Smirnof
Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic Df Sig. CCC .054 1592 .056 .983 1592 .424 ROE .241 1592 .009 .617 1592 .068 ROA .145 1592 .007 .843 1592 .059 TA .359 1592 .087 .361 1592 .100 NS .382 1592 .080 .255 1592 .100
Sumber : Olahan data Penulis
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Karena sampel berjumlah 86 maka uji normalitas yang digunakan adalah uji
Shapiro-Wilk. Dari hasil tersebut diatas untuk rumus Shapiro-Wilk untuk semua
variabel diperoleh p > 0.05, maka sampel berasal dari populasi yang berdistribusi
normal.
4.2.2 Uji Autokorelasi, Heterokedastisitas dan Multikolinearitas
Uji formal yang dapat digunakan untuk mendekteksi autokorelasi adalah Uji
Durbin – Watson. Hipotesis yang akan diuji adalah:
H0 : tidak ada autokorelasi (r sama dengan 0)
H1 : ada autokorelasi (r tidak sama dengan 0)
Tabel 4.4 Nilai Durbin Watson dengan Fixed Effect
Durbin Watson Stat 1.38486
Sumber: Olahan Data Penulis
Tabel 4.5 Uji Durbin Watson
Tolak Ho, berarti ada autokorelasi positif
Tidak dapat diputuskan
Tidak menolak Ho, berarti tidak ada autokorelasi
Tidak dapat diputuskan
Tolak Ho, berarti ada autokorelasi negatif
dL du 2 4-du 4-dL 1,10 1,54 2,46 2,90
Sumber : Olahan Data Penulis
Dari hasil nilai Durbin Watson yang diperoleh nilai sebesar 1.38486 yang dilihat
dari tabel 4.5 hasil tidak dapat diputuskan. Namun seperti yang telah dijelaskan
sebelumnya karena di dalam penelitian ini telah digunakan Metode General Least
Squared (GLS) dengan pendekatan Fixed Effet dengan cross-section weight maka
model ini diasumsikan telah terhindar dari masalah heterokedastisitas dan juga
autokorelasi. Sedangkan uji multikolinearitas dengan melihat besar korelasi antar
variabel independen adalah:
0
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel 4.6 Korelasi antar variabel independen
NS TA ROA ROE
NS 1.000000 0.301638 0.066596 -0.042210 TA 0.301638 1.000000 -0.063646 -0.080238
ROA 0.067233 -0.063646 1.000000 0.373758 ROE -0.042210 -0.080238 0.373758 1.000000
Sumber: pengolahan data eviews
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan seperti yang ditunjukkan pada tabel 4.6
dapat diketahui bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas pada penelitian
ini, karena nilai yang dihasilkan oleh semua kurang dari 0.8.
4.3 Uji Anova
Anova (analysis of varian) digunakan untuk menguji perbedaan mean
(rata-rata) data lebih dari dua kelompok.
Tabel 4.7 Uji Anova
Variabel Df Value Profitability
CCC (39, 1594) 51.52045 0.0000
ROE (39, 1594) 356.0381 0.0000
ROA (39, 1594) 34.93588 0.0000
NS (39, 1594) 84.01947 0.0000
TA (39, 1594) 83.20722 0.0000
Sumber : Hasil output regresi
Semua variabel memiliki nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0.05. Yang berarti
H0 ditolak. Hal ini berarti terdapat perbedaan panjang CCC, besar ROA, ROE, net
sales maupun total aset antar sektor dalam industri manufaktur.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
4.4 Uji Korelasi Pearson
Untuk melihat besarnya korelasi antara profitabilitas dan ukuran
perusahaan dengan cash conversion cycle maka dilakukan uji korelasi pearson.
Analisis korelasi digunakan untuk menjelaskan kekuatan dan arah hubungan
antara dua variabel dan arah hubungan. Dari uji korelasi pearson yang dilakukan
untuk keseluruhan sektor industri terdapat korelasi negatif antara variabel
independen yaitu ROA, ROE, Net Sales terhadap variabel dependen yaitu Cash
Conversion Cycle. Namun terdapat korelasi positif antara total asset terhadap
panjang CCC.
Tabel 4.8 Hasil Uji Korelasi Pearson
Sumber : Hasil output regresi
Corelation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE CCC 1.0000
--------
DIH 0.857957 0.0000
1.000000 -----
DPO -0.151893 0.0000
0.144041 0.0000
1.000000 -----
DSI 0.456188 0.0000
0.102094 0.0000
0.168840 0.0000
1.000000 -----
NS -0.072341 0.0034
-0.065554 0.0080
-0.023513 0.0422
-0.055758 0.0242
1.000000 -----
TA 0.043112 0.0085
0.070047 0.0046
0.094643 0.0001
0.081991 0.0009
0.306518 0.0000
1.000000 -----
ROA -0.057049 0.0211
-0.044148 0.0744
-0.188455 0.0000
-0.197084 0.0000
0.066594 0.0071
-0.043820 0.0766
1.000000 -----
ROE -0.057898 0.0193
-0.062585 0.0114
-0.131296 0.0000
-0.113167 0.0000
-0.049887 0.0438
-0.145454 0.0000
0.720750 0.0000
1.00000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
4.5 Pengujian Pemilihan Model Terbaik
4.5.1 Uji Chow (Pooled Least Squared atau Fixed Effect Model)
Tabel 4.9 Uji Chow
Effect test Statistic d.f Prob.
Cross-Section F 139.181491
(85,1544)
0.0000
Sumber: pengolahan data eviews
Berdasarkan hasil uji Chow diatas dihasilkan probabilitasnya sebesar 0.0000
dengan tingkat keyakinan 95% maka dapat disimpulkan bahwa tolak H0. Maka uji
Chow ini menyimpulkan bahwa model terbaik yang digunakan adalah Fixed
Effect.
4.5.2 Uji Hausman (Fixed Effect Model atau Random Effect Model)
Table 4.10 Uji Hausman
Effect test Statistic d.f Prob.
Cross-Section F 2.171274
4
0.0473
Sumber: pengolahan data eviews
Berdasarkan hasil uji Hausman diatas dihasilkan probabilitasnya sebesar
0.000 dengan tingkat keyakinan 95% maka dapat disimpulkan bahwa tolak H0.
Maka uji hausman ini menyimpulkan bahwa model terbaik yang digunakan adalah
Fixed Effect. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan yaitu dengan
menggunakan uji chow dan uji hausman bahwa model yang terbaik yang
digunakan untuk penelitian ini adalah dengan menggunakan model fixed effect.
Maka hasil regresi dengan metode panel fixed effect dapat dilihat pada persamaan
dibawah ini:
CCCit = 462.96 – 4.44 (ROE)it -226.53 (ROA)it -121.78 (ns)it + 89.18 (ta)it + €it (4.1)
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel 4.11 Hasil Regresi
Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob
C 462.9609
2.578176
179.5692
0.0000
ROE -4.449760
1.828227
-2.433920
0.0150
ROA -226.5333
75.41006
-3.004019
0.0027
NS -121.7834
17.58691
-6.924660
0.0000
TA 89.18946
15.82359
5.636489
0.0000
Sumber : Diolah dari output regresi
4.6 Analisis Pengujian Hipotesis
4.6.1 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Tabel 4.12 Uji F
F-statistic 136.4800
Prob (F-statistic) 0.000000
Sumber : Diolah dari output regresi
Interprestasi dari model di atas diawali dengan memperhatikan Uji F yang
diperoleh. Dari hasil uji di atas table diperoleh nilai p-value (0.000) < taraf
kenyataan yang berarti H0 ditolak. Hal ini menunjukkan semua variabel
independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap
variabel dependen.
4.6.2 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Sedangkan uji t, yaitu pengujian signifikansi yang diperoleh untuk masing
variabel menunjukkan bahwa dari empat variabel independen. Pada tabel 4.11
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
semua variabel memiliki pengaruh yang signifikan terhadap CCC yang
ditunjukkan oleh nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0.05
4.6.3 Koefisien Determinasi (R2)
Tabel 4.13 Uji R2
R-Squared 0.887223
Adjusted R-Squared 0.880722
Sumber : Diolah dari output regresi
Interprestasi dari model di atas diawali dengan memperhatikan nilai R2
yang diperoleh. Berdasarkan hasil estimasi yang dilakukan dengan metode fixed
effect diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar R2 = 0.8872 yang berarti
bahwa 88,72% variasi variabel dependen yang meliputi cash conversion cycle
dapat dijelaskan oleh variable-variabel dependen. Sedangkan sisanya 12.28%
dijelaskan oleh hal-hal lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian. Nilai
koefisien determinasi R2 yang cukup tinggi menunjukkan bahwa model penelitian
ini baik untuk digunakan.
4.7 Analisis Hasil Regresi
Setelah terdapat korelasi yang signifikan antara profitabilitas dan ukuran
perusahaan dengan panjang cash conversion cycle, maka dilakukan uji regresi
untuk pengaruh variabel independen yaitu ROE,ROA, Total Asset dan Net Sales
terhadap variabel dependennya yaitu CCC. Maka analisis hasil regresi akan
dijelaskan sebagai berikut.
4.7.1 Analisis Pengaruh Variabel Return On Aset (ROA) terhadap Cash
Conversion Cycle (CCC)
Seperti yang tersaji pada tabel 4.11 dengan confidence level 95%, variabel
ROA secara signifikan mempengaruhi CCC. Dengan koefisien sebesar -226.533
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
maka artinya kenaikan ROA sebesar 1% maka akan menurunkan CCC sebanyak
226 hari.
Hasil ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Deloof (2003) di
Belgia pada perusahaan manufaktur untuk periode 1992-1996 yang menyatakan
bahwa terdapat korelasi negatif antara besar ROA dan panjang CCC.
4.7.2 Analisis Pengaruh Variabel Return On Equity terhadap CCC
Seperti yang tersaji pada tabel 4.11 dengan confidence level 95%, variabel
ROE secara signifikan mempengaruhi CCC. Dengan koefisien sebesar -4.449
maka artinya kenaikan ROE sebesar 1% maka akan menurunkan CCC sebanyak
4.49 hari.
Hasil ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Deloof (2003) di
Belgia pada perusahaan manufaktur untuk periode 1992-1996 yang menyatakan
bahwa terdapat korelasi negatif antara besar ROE dan panjang CCC.
Nilai ROA dan ROE yang memiliki koefisien negatif sejalan dengan
penelitian sebelumnya oleh Deelof (2003) yang menyatakan profitabilitas
berkorelasi negatif dengan komponen – komponen cash conversion cycle.
Profitabilitas dapat mempengaruhi panjang cash conversion cycle melalui akun
utang, persediaan dan piutang. Perusahaan dengan tingkat profitabilitas yang kecil
akan membutuhkan waktu lebih lama untuk dapat membayar tagihan mereka, hal
ini akan memperpanjang jumlah hari utang. Profitabilitas yang menurun karena
tingkat penjualan yang rendah juga dapat menyebabkan semakin banyak inventory
yang tersimpan dan tingkat perputaran persediaan menjadi rendah, yang
menyebabkan hari penjualan persediaan semakin meningkat. Sedangkan korelasi
negatif yang terjadi antara profitabilitas dan akun piutang dapat terjadi karena
pelanggan ingin lebih banyak waktu untuk menilai kualitas dari produk yang
mereka beli dari perusahaan-perusahaan dengan profitabilitas menurun, yang
membuat jumlah hari penjualan piutang perusahaan dengan profitabilitas yang
menurun akan semakin panjang. Maka, profitabilitas yang menurun
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
memperpanjang CCC melalui hari utang, inventory dan piutang yang semakin
panjang.
4.7.3 Analisis Pengaruh Net Sales terhadap CCC
Seperti yang tersaji pada tabel 4.11 dengan confidence level 95%, variabel
net sales secara signifikan mempengaruhi CCC. Dengan koefisien sebesar -121.78
maka artinya kenaikan penjualan bersih sebesar 1 rupiah maka akan menurunkan
CCC sebanyak 121 hari
Hasil ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Moss-Stine di Texas
pada perusahaan retail untuk periode 1993. Moss-Stine (1993) menyatakan
terdapat pengaruh negatif antara ukuran perusahaan yang diukur melalui net sales
dan panjang CCC. Hal ini disebabkan penjualan yang meningkat akan
menurunkan jumlah hari DSI yang akan berujung pada nilai CCC yang pendek.
4.7.4 Analisis Pengaruh Total Aset Terhadap CCC
Seperti yang tersaji pada tabel 4.11 dengan confidence level 95%, variabel
total aset secara signifikan mempengaruhi CCC. Dengan koefisien sebesar
89.18946 maka artinya kenaikan total aset sebesar 1 rupiah maka akan
meningkatkan CCC sebanyak 89 hari.
Hasil ini tidak sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Moss-Stine di
Texas pada perusahaan retail untuk periode 1993. Dimana Moss-Stine (1993)
dalam penelitiannya meneliti korelasi antara ukuran perusahaan retail dan CCC
periode 1971-1990 menyatakan terdapat korelasi negatif antara total asset dan
CCC. Alasannya adalah perusahaan non-manufaktur umumnya membeli
persediaan tidak sebesar perusahaan manufaktur, lebih cepat menjual inventory
nya dan penjualan biasanya dilakukan dalam bentuk kas.
Dalam penelitian yang telah dilakukan oleh penulis terdapat korelasi
positif antara total asset dan panjang CCC. Hal ini disebabkan komponen CCC
(akun piutang dan inventory) termasuk dalam komponen total asset, dimana
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
peningkatan jumlah akun piutang dan inventory akan meningkatkan total asset.
Perbedaan dapat disebabkan oleh perbedaan lama tahun penelitian, jenis industry
dan banyak data.
Dari hasil analisis regresi yang menyatakan adanya pengaruh negatif
antara profitabilitas dan cash conversion cycle, maka disarankan bagi perusahaan
manufaktur yang listing di BEI dan bagi usaha kecil menengah (UKM) untuk
mengelola modal kerjanya dengan mempercepat masa inventory dan piutang, serta
menurunkan account payables days guna meningkatkan pencapaian laba.
Dari hasil analisis regresi yang menyatakan adanya pengaruh negatif
antara net sales dan cash conversion cycle maka dapat disimpulkan semakin besar
angka penjualan bersih yang dicapai perusahaan maupun UKM dapat menurunkan
cash conversion cycle yang akan membawa kepada profitabilitas.
Hasil regresi juga menyatakan terdapat pengaruh positif antara besar total
asset dan cash conversion cycle. Dimana komponen dari total asset yaitu piutang
dan persediaan juga merupakan komponen cash conversion cycle, maka
peningkatan total asset yang berupa piutang dan persediaan juga turut
meningkatkan panjang cash conversion cycle.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
5.1.1 Korelasi Profitabilitas dan Ukuran Perusahaan dengan
panjang Cash Conversion Cycle
Anova (analysis of varian) digunakan untuk menguji perbedaan
mean (rata-rata) data lebih dari dua kelompok. Hasil Uji Anova
menunjukkan terdapat perbedaan panjang CCC, besar ROA, ROE, net
sales maupun total aset antar sektor dalam industri manufaktur.
Analisis korelasi digunakan untuk menjelaskan kekuatan dan arah
hubungan antara dua variabel dan arah hubungan. Dari uji korelasi pearson
yang dilakukan untuk keseluruhan sektor industri terdapat korelasi negatif
antara variabel independen yaitu ROA, ROE, Net Sales terhadap variabel
dependen yaitu Cash Conversion Cycle. Namun terdapat korelasi positif
antara total aset terhadap panjang CCC.
5.1.2 Analisis Pengaruh Profitabilitas dan Ukuran Perusahaan
Terhadap Cash Conversion Cycle
Analisis regresi data panel dengan metode fixed effect dilakukan
untuk menganalisis pengaruh profitabilitas dan ukuran perusahaan
terhadap cash conversion cycle. Hasil uji F menunjukkan bahwa semua
variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan
terhadap variabel dependen. Hasil uji-t adalah sebagai berikut:
5.1.2.1 Analisis Pengaruh Variabel Return On Aset (ROA) terhadap
Cash Conversion Cycle (CCC)
Dengan confidence level 95%, variabel ROA secara signifikan
mempengaruhi CCC. Dengan koefisien sebesar -226.533 maka artinya
kenaikan ROA sebesar 1% maka akan menurunkan CCC sebanyak 226
hari.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Hasil ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Deloof
(2003) di Belgia pada perusahaan manufaktur untuk periode 1992-1996
yang menyatakan bahwa terdapat korelasi negatif antara besar ROA dan
panjang CCC.
5.1.2.2 Analisis Pengaruh Variabel Return On Equity terhadap CCC
Dengan confidence level 95%, variabel ROE secara signifikan
mempengaruhi CCC. Dengan koefisien sebesar -4.449 maka artinya
kenaikan ROE sebesar 1% maka akan menurunkan CCC sebanyak 4.49
hari.
Hasil ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Deloof
(2003) di Belgia pada perusahaan manufaktur untuk periode 1992-1996
yang menyatakan bahwa terdapat korelasi negatif antara besar ROE dan
panjang CCC.
Nilai ROA dan ROE yang memiliki koefisien negatif sejalan
dengan penelitian sebelumnya oleh Deelof (2003) yang menyatakan
profitabilitas berkorelasi negatif dengan komponen – komponen cash
conversion cycle. Profitabilitas dapat mempengaruhi panjang cash
conversion cycle melalui akun utang, persediaan dan piutang. Perusahaan
dengan tingkat profitabilitas yang kecil akan membutuhkan waktu lebih
lama untuk dapat membayar tagihan mereka, hal ini akan memperpanjang
jumlah hari utang. Profitabilitas yang menurun karena tingkat penjualan
yang rendah juga dapat menyebabkan semakin banyak inventory yang
tersimpan dan tingkat perputaran persediaan menjadi rendah, yang
menyebabkan hari penjualan persediaan semakin meningkat. Sedangkan
korelasi negatif yang terjadi antara profitabilitas dan akun piutang dapat
terjadi karena pelanggan ingin lebih banyak waktu untuk menilai kualitas
dari produk yang mereka beli dari perusahaan-perusahaan dengan
profitabilitas menurun, yang membuat jumlah hari penjualan piutang
perusahaan dengan profitabilitas yang menurun akan semakin panjang.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Maka, profitabilitas yang menurun memperpanjang CCC melalui hari
utang, inventory dan piutang yang semakin panjang.
5.1.2.3 Analisis Pengaruh Net Sales terhadap CCC
Dengan confidence level 95%, variabel net sales secara signifikan
mempengaruhi CCC. Dengan koefisien sebesar -121.78 maka artinya
kenaikan penjualan bersih sebesar 1 rupiah maka akan menurunkan CCC
sebanyak 121 hari
Hasil ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Moss-Stine
di Texas pada perusahaan retail untuk periode 1993. Moss-Stine (1993)
menyatakan terdapat pengaruh negatif antara ukuran perusahaan yang
diukur melalui net sales dan panjang CCC. Hal ini disebabkan penjualan
yang meningkat akan menurunkan jumlah hari DSI yang akan berujung
pada nilai CCC yang pendek.
5.1.2.4 Analisis Pengaruh Total Aset Terhadap CCC
Dengan confidence level 95%, variabel total aset secara signifikan
mempengaruhi CCC. Dengan koefisien sebesar 89.18946 maka artinya
kenaikan total aset sebesar 1 rupiah maka akan meningkatkan CCC
sebanyak 89 hari.
Hasil ini tidak sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Moss-
Stine di Texas pada perusahaan retail untuk periode 1993. Dimana Moss-
Stine (1993) dalam penelitiannya meneliti korelasi antara ukuran
perusahaan retail dan CCC periode 1971-1990 menyatakan terdapat
korelasi negatif antara total asset dan CCC. Alasannya adalah perusahaan
non-manufaktur umumnya membeli persediaan tidak sebesar perusahaan
manufaktur, lebih cepat menjual inventory nya dan penjualan biasanya
dilakukan dalam bentuk kas.
Sedangkan hasil nilai koefisien determinasi sebesar R2 = 0.8872
yang berarti bahwa 88,72% variasi variabel dependen yang meliputi cash
conversion cycle dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Sedangkan sisanya 12.28% dijelaskan oleh hal-hal lain yang tidak
dimasukkan dalam model penelitian.
5.2 Kelemahan dan Keterbatasan Penelitian
Adapun keterbatasan dalam penelitian ini diantaranya adalah:
1. Jumlah sampel yang terbatas dikarenakan oleh ketidaktersediaan data.
2. Waktu penelitian yang relatif singkat.
3. Ukuran perusahaan sampel yang tidak konsisten.
5.3 Saran.
Dari penelitian yang dilakukan oleh penulis, maka penulis menyarankan
strategi berikut guna mengelola cash conversion cycle:
a. Menurunkan hari pembayaran utang kepada supplier tanpa merusak nama
baik perusahaan.
b. Mempercepat perputaran persediaan secepat mungkin tanpa kehabisan
persediaan yang berdampak pada hilangnya penjualan. Pengelolaan
persediaan yang efisien dengan cara:
- Meningkatkan raw material turnover.
- Menurunkan “ production cycle” percepatan proses produksi.
- Meningkatkan “finished goods” turnover.
c. Mempercepat periode pengumpulan piutang secepat mungkin tanpa
berdampak pada hilangnya penjualan akibat tehnik penaghihan yang
terlampau menekan.
Mengurangi periode konversi persediaan dapat dicapai dengan membalik
persediaan secepat mungkin guna menghindari penipisan stock di masa depan.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Salah satu strategi yang dianjurkan adalah menawarkan insentif kepada kostumer
untuk membeli saat musim penjualan.
Untuk mengurangi periode konversi akun piutang, perusahaan dapat
menawarkan insentif bagi pembayaran yang dilakukan lebih cepat, salah satunya
dalam bentuk diskon untuk pembayaran yang lebih cepat.
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran bagi
perusahaan yang tengah berkembang, terutama bagi usaha kecil menengah
(UKM) dalam kebijakan pengelolaan modal kerja yang mencakup akun
persediaan, piutang dan utang guna meningkatkan pencapaian laba. Hasil dari
penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan atau saran untuk berbagai
pihak yang berkepentingan di masa yang akan datang, dengan judul penelitian
yang sama dan menggunakan variabel penelitian yang sama atau bagi perusahaan
untuk dapat mempertimbangkan dalam hal meningkatkan profitabilitasnya. Hasil
dari penelitian juga diharapkan berguna bagi manajer perusahaan sebagai
pertimbangan dalam pengelolaan modal kerja yang mencakup akun piutang,
persediaan dan utang yang akan berakhir pada profitabilitas perusahaan dan bagi
investor untuk memberikan informasi mengenai kebijakan modal kerja yang dapat
mempengaruhi profitabilitas perusahaan manufaktur yang listing di BEI.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, Kamaruddin, 1997. Dasar – dasar Manajemen Modal Kerja. Jakarta:
Rhineka Cipta.
Brigham, Eugene F dan Joel F.Houston. 2001. Manajemen Keuangan. Edisi
Kedelapan. Jakarta: Erlangga.
Cheatham, Leo; Dunn, Paul; and Carole Cheatham, “ Working Capital Financing
and Cash Flow in the Small Business”. Journal of Business and
Entrepreneurship, Vol.1,No.2, October 1989, pp.1-12.
Deloof, M., (2003). Does working capital management affect profitability of
Belgian firms. Journal of Business and Finance Accounting., 30: 573-587.
Husnan, Suad. 1997. Manajemen Keuangan teori dan Penerapan (Keputusan Jangka Panjang). Yogyakarta:BPFE.
Hutchison, P. D., Farris II, M. T. and Anders, S. B.,( 2007). “Cash-to-cash
analysis and management”, The CPA Journal, Vol. 77 No. 8, pp. 42-47.
Gentry, J.A., Vaidyanathan, Lee, R., and Wai, H., (1990), A Weighted Cash
Conversion Cycle, Financial Management, Vol. 19 (No. 1, Spring),, pp. 90-99.
Gujarati, Damodar. 2003.Basic Econometrics. Edisi Keempat. New York: Mc-
Graw Hill.
Jose, M. L., Lancaster, C. and Stevens, J. L., (1996).Corporate returns and cash
conversion cycles.Journal of Economics and Finance, Vol. 20 No.1, pp. 33-46.
Keown, A. J., Martin, J. D., Petty, J. W. and Scott, D. F., (2003). Foundations of
Finance, 4th ed., Pearson Education, New Jersey.
Lazaridis, J. and D. Tryfonidis, (2006). Relationship between working capital
management and profitability of listed companies in the Athens stock exchange.
Journal of Financial and ManagerialAnalysis., 19: 26-35.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Mannes.S, Terry,& Zietlow, John.T. (2008). Short-Term Financial Management.
Edisi Ketiga, Thomson South-Western
Moss, J. D. and Stine, B., (1993).Cash conversion cycle and firm size: a study of
retail firms. Managerial Finance, Vol. 19 No. 8, pp. 25-34.
Nachrowi D Nachrowi, 2006. Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika Untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta : Lembaga Penerbit Universitas Indonesia.
Nobanee. H.; Abdullatif.M.;and Maryam A. (2011). Cash conversion cycle and
firm’s performance of Japanese firms. Asian Review of Accounting, Vol.19,No.2.
Richards, V.D and E.J Laughin. (1980). A cash conversion cycle approach to
liquidity analysis. Financial Management, Vol.9,No.1, pp.32-38.
Riyanto, Bambang, Prof, Dr.2001. Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan. Yogyakarta: BPFE.
Ross, Wasternfield dan Jordan. 2008. Corporate Financial Fundamental. NewYork: MC Graw-Hill.
Shin, H., and L. Soenen, (1998), “Efficiency of Working Capital and Corporate
Profitability”, Financial Practice and Education, Vol. 8, pp. 37-45.
Tunggal, Widjaja, Amin. 1995. Dasar – dasar Analisis Laporan Keuangan. Yogyakarta: Rhineka Cipta.
Uyar, A. (2009). The Relationship of Cash Conversion Cycle with Firm Size and Profitability: An Empirical Investigation in Turkey. International Research Journal of Finance and Economics. ISSN 1450-2887 Issue 24 (2009) © EuroJournals Publishing, Inc.
Van Horne, James C.2002. Financial Management and Policy. 12th edition.
Pretience Hall.
Weston, J. Fred dan Thomas E. Copeland, 1997. Manajemen Keuangan, Edisi Kedelapan, Jakarta: Erlangga.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
LAMPIRAN
Tabel L.1 Uji Normalitas dengan Chi Square
Test Statistics
CCC ROE ROA TA NS
Chi-Square 695.124a 2932.192b 4356.456c 16.667d 14.396e
Df 737 428 261 219 204
Asymp. Sig. .863 .070 .068 1.000 1.000
a. 738 cells (100.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum
expected cell frequency is 2.2.
b. 429 cells (100.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum
expected cell frequency is 4.0.
c. 0 cells (.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell
frequency is 6.6.
d. 220 cells (100.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum
expected cell frequency is 1.1.
e. 205 cells (100.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum
expected cell frequency is 1.1.
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.2 Uji Kolomogorov-Smirnov
Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk
Statistic Df Sig. Statistic Df Sig. CCC .054 1592 .056 .983 1592 .424 ROE .241 1592 .009 .617 1592 .068 ROA .145 1592 .007 .843 1592 .059 TA .359 1592 .087 .361 1592 .100 NS .382 1592 .080 .255 1592 .100
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.3 Uji Anova CCC
Test for Equality of Means of CCC Categorized by values of CCC and NS and ROA and ROE and TA Date: 01/15/13 Time: 14:05 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 1634 after adjustments Method df Value Probability Anova F-test (39, 1594) 51.52045 0.0000
Analysis of Variance Source of Variation df Sum of Sq. Mean Sq. Between 39 1.90E+08 4880505. Within 1594 1.51E+08 94729.47 Total 1633 3.41E+08 209025.4
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.4 Uji Anova Net Sales Test for Equality of Means of NS Categorized by values of CCC and NS and ROA and ROE and TA Date: 01/15/13 Time: 14:07 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 1634 after adjustments Method df Value Probability Anova F-test (39, 1594) 84.01947 0.0000
Analysis of Variance Source of Variation df Sum of Sq. Mean Sq. Between 39 73.71996 1.890255 Within 1594 35.86153 0.022498 Total 1633 109.5815 0.067104
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.5 Uji Anova ROA
Test for Equality of Means of ROA Categorized by values of CCC and NS and ROA and ROE and TA Date: 01/15/13 Time: 14:09 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 1634 after adjustments Method df Value Probability Anova F-test (39, 1594) 34.93588 0.0000
Analysis of Variance Source of Variation df Sum of Sq. Mean Sq. Between 39 0.828394 0.021241 Within 1594 0.969146 0.000608 Total 1633 1.797540 0.001101
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.6 Uji Anova ROE
Test for Equality of Means of ROE Categorized by values of CCC and NS and ROA and ROE and TA Date: 01/15/13 Time: 14:10 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 1634 after adjustments Method df Value Probability Anova F-test (39, 1594) 356.0381 0.0000
Analysis of Variance Source of Variation df Sum of Sq. Mean Sq. Between 39 186.0191 4.769720 Within 1594 21.35427 0.013397 Total 1633 207.3733 0.126989
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.7 Uji Anova Total Aset
Test for Equality of Means of TA Categorized by values of CCC and NS and ROA and ROE and TA Date: 01/15/13 Time: 14:12 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 1634 after adjustments Method df Value Probability Anova F-test (39, 1594) 83.20722 0.0000
Analysis of Variance Source of Variation df Sum of Sq. Mean Sq. Between 39 18.46507 0.473463 Within 1594 9.070131 0.005690 Total 1633 27.53520 0.016862
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.8 Hasil Uji Korelasi populasi
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/28/12 Time: 10:28 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 1634 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.857957 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.151893 0.144041 1.000000 0.0000 0.0000 -----
DSI 0.456188 0.102094 0.168840 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 -----
NS -0.072341 -0.065554 -0.023513 -
0.055758 1.000000 0.0034 0.0080 0.0422 0.0242 -----
TA 0.043112 0.070047 0.094643 0.081991 0.306518 1.000000 0.0085 0.0046 0.0001 0.0009 0.0000 -----
ROA -0.057049 -0.044148 -0.188455 -
0.197084 0.066594 -
0.043820 1.000000 0.0211 0.0744 0.0000 0.0000 0.0071 0.0766 -----
ROE -0.057898 -0.062585 -0.131296 -
0.113167 -
0.049887 -
0.145454 0.720750 1.000000 0.0193 0.0114 0.0000 0.0000 0.0438 0.0000 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.9 Hasil Uji Korelasi Sektor Logam
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:19 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 171 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.766891 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.015091 0.486430 1.000000 0.8447 0.0000 -----
DSI 0.455370 0.070515 0.146231 1.000000 0.0000 0.3594 0.0563 -----
NS -0.240296 -0.237759 -0.035819 -
0.041983 1.000000 0.0015 0.0017 0.6419 0.5856 -----
TA -0.027602 0.094685 0.237311 0.147804 0.346269 1.000000 0.0271 0.2180 0.0018 0.0537 0.0000 -----
ROA -0.103737 -0.063479 -0.036825 -
0.129696 0.111841 -
0.155359 1.000000 0.1769 0.4095 0.6325 0.0909 0.1453 0.0425 -----
ROE -0.129971 -0.047240 -0.000567 -
0.175772 -
0.019472 -
0.137433 0.676808 1.000000 0.0902 0.5395 0.9941 0.0215 0.8004 0.0731 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.10 Hasil Uji Korelasi Sektor Otomotif
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:23 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 209 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DSI DPO NS TA ROE ROA
CCC 1.000000 -----
DIH 0.769457 1.000000 0.0000 -----
DSI 0.732443 0.368267 1.000000 0.0000 0.0000 -----
DPO 0.214393 0.655251 0.226850 1.000000 0.0018 0.0000 0.0010 -----
NS -0.034895 -0.110186 -0.005947 -
0.119025 1.000000 0.6159 0.1122 0.9319 0.0861 -----
TA 0.100800 0.249080 0.149612 0.159987 -
0.002072 1.000000 0.1464 0.0003 0.0306 0.0207 0.9762 -----
ROE -0.283092 -0.261626 -0.324918 -
0.256240 0.008315 -
0.066748 1.000000 0.0000 0.0001 0.0000 0.0002 0.9049 0.3369 -----
ROA -0.277103 -0.298060 -0.325928 -
0.331972 0.149446 -
0.035179 0.823509 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0308 0.6131 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.11 Hasil Uji Korelasi Sektor Makanan dan minuman Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:26 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 228 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.832731 1.000000 0.0000 -----
DPO 0.025997 0.236841 1.000000 0.6962 0.0003 -----
DSI 0.663020 0.210699 0.168492 1.000000 0.0000 0.0014 0.0108 -----
NS -0.188865 -0.136171 -0.102754 -0.200445 1.000000 0.0042 0.0399 0.1218 0.0024 -----
TA -0.039081 -0.045185 -0.063808 -0.036603 0.348913 1.000000 0.5571 0.4972 0.3375 0.5824 0.0000 -----
ROA -0.019363 0.009830 0.080314 -0.012710 0.011291 -0.028712 1.000000 0.7712 0.8826 0.2270 0.8486 0.8654 0.6663 -----
ROE -0.083827 -0.053784 0.008447 -0.073630 0.027419 0.044469 0.876646 1.000000 0.2073 0.4190 0.8991 0.2682 0.6805 0.5041 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.12 Hasil Uji Korelasi Sektor Farmasi
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:29 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 133 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DSI DPO NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.521355 1.000000 0.0000 -----
DSI 0.813744 -0.017434 1.000000 0.0000 0.8421 -----
DPO 0.132919 0.102381 0.349963 1.000000 0.1272 0.2409 0.0000 -----
NS 0.059613 -0.058272 0.131850 0.113421 1.000000 0.4955 0.5053 0.1303 0.1936 -----
TA 0.210846 0.108068 0.212391 0.176731 0.226714 1.000000 0.0148 0.2157 0.0141 0.0419 0.0087 -----
ROA -0.392499 -0.014643 -0.444633 -
0.080129 -
0.042589 -
0.261670 1.000000 0.0000 0.8671 0.0000 0.3592 0.6264 0.0023 -----
ROE -0.342103 -0.033560 -0.376850 -
0.077816 -
0.012876 -
0.269779 0.962134 1.000000 0.0001 0.7014 0.0000 0.3733 0.8831 0.0017 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.13 Hasil Uji Korelasi Sektor Keramik dan kaca
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:31 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 95 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.929706 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.123056 -0.160926 1.000000 0.0348 0.1193 -----
DSI 0.742768 0.475397 0.304379 1.000000 0.0000 0.0000 0.0027 -----
NS -0.044288 -0.014190 -0.187002 -0.136411 1.000000 0.6700 0.8914 0.0696 0.1875 -----
TA -0.116369 0.187586 -0.039169 -0.038903 0.337494 1.000000 0.2614 0.0687 0.7063 0.7082 0.0008 -----
ROA -0.539383 -0.448661 -0.241094 -0.580537 0.128780 -0.106455 1.000000 0.0000 0.0000 0.0186 0.0000 0.2136 0.3045 -----
ROE -0.385389 -0.349617 -0.086191 -0.343385 0.129158 -0.097917 0.870013 1.000000 0.0001 0.0005 0.4062 0.0007 0.2122 0.3452 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.14 Hasil Uji Korelasi Sektor Kimia
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:33 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 95 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA
CCC 1.000000 -----
DIH 0.644475 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.051751 0.641427 1.000000 0.0000 0.0000 -----
DSI 0.698787 0.508307 0.363228 1.000000 0.0000 0.0000 0.0003 -----
NS -0.426860 -0.594777 -0.393583 -0.401071 1.000000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001 -----
TA -0.270725 -0.338084 -0.215106 -0.266593 0.603892 1.000000 0.0080 0.0008 0.0363 0.0090 0.0000 -----
ROA 0.055589 -0.463077 -0.751694 -0.273609 0.318246 0.181591 1.000000 0.5926 0.0000 0.0000 0.0073 0.0017 0.0782 -----
ROE -0.142660 -0.612230 -0.732502 -0.363196 0.467413 0.301473 0.930855 0.1679 0.0000 0.0000 0.0003 0.0000 0.0030 0.0000
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.15 Hasil Uji Korelasi Sektor Pulp dan kertas
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:36 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 114 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.547644 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.821542 -0.123397 1.000000 0.0000 0.1909 -----
DSI 0.506895 0.048694 -0.183430 1.000000 0.0000 0.6069 0.0508 -----
NS 0.135574 -0.007185 -0.114825 0.163085 1.000000 0.1504 0.9395 0.2238 0.0830 -----
TA 0.142171 0.176090 0.009613 0.197839 0.838710 1.000000 0.1313 0.0609 0.9191 0.0349 0.0000 -----
ROA 0.391231 0.258029 -0.300245 0.187030 0.315132 0.283068 1.000000 0.0000 0.0056 0.0012 0.0463 0.0006 0.0023 -----
ROE 0.179810 0.114039 -0.123127 0.120975 -0.351968 -0.467911 0.326548 1.000000 0.0556 0.2270 0.1919 0.1998 0.0001 0.0000 0.0004 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.16 Hasil Uji Korelasi Sektor Plastik dan kemasan
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:37 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 75 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.434722 1.000000 0.0001 -----
DPO -0.525786 0.295870 1.000000 0.0000 0.0100 -----
DSI 0.612662 -0.105104 -0.144340 1.000000 0.0000 0.3695 0.2166 -----
NS 0.102601 0.110206 -0.016709 0.027022 1.000000 0.3811 0.3466 0.8869 0.8180 -----
TA 0.114169 0.175588 0.001900 -
0.009057 0.950711 1.000000 0.3294 0.1319 0.9871 0.9385 0.0000 -----
ROA -0.062700 -0.289583 -0.106586 0.114718 -
0.002530 -
0.042491 1.000000 0.5931 0.0117 0.3627 0.3271 0.9828 0.7174 -----
ROE -0.035554 -0.263510 -0.074827 0.164695 0.014370 -
0.036586 0.986562 1.000000 0.7620 0.0224 0.5235 0.1579 0.9026 0.7553 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.17 Hasil Uji Korelasi Sektor Tekstil dan garment
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:39 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 190 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.593274 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.423971 0.414737 1.000000 0.0000 0.0000 -----
DSI 0.712274 0.441720 -0.024342 1.000000 0.0000 0.0000 0.7389 -----
NS -0.096915 0.132046 0.214694 -
0.104472 1.000000 0.1835 0.0694 0.0029 0.1514 -----
TA -0.008622 0.087676 0.145846 0.085828 0.124126 1.000000 0.9060 0.2290 0.0447 0.2390 0.0880 -----
ROA 0.047423 -0.043904 -0.124316 -
0.026274 0.000346 -
0.010955 1.000000 0.5159 0.5475 0.0875 0.7190 0.9962 0.8808 -----
ROE 0.025164 -0.042206 -0.065628 0.023060 -
0.104718 0.065400 0.836737 1.000000 0.7304 0.5631 0.3683 0.7522 0.1505 0.3700 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.18 Hasil Uji Korelasi Sektor Semen
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:41 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 38 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DPO DSI DIH NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DPO -0.927216 1.000000 0.0000 -----
DSI 0.075094 0.073580 1.000000 0.6541 0.6606 -----
DIH 0.978153 -0.864716 -0.044162 1.000000 0.0000 0.0000 0.7923 -----
NS -0.158532 0.033907 -0.256404 -
0.165609 1.000000 0.3418 0.8398 0.1202 0.3204 -----
TA -0.108933 0.032004 0.049080 -
0.149590 0.373238 1.000000 0.5150 0.8487 0.7698 0.3700 0.0210 -----
ROA 0.525275 -0.483111 -0.176026 0.556261 -
0.023073 -
0.294334 1.000000 0.0007 0.0021 0.2905 0.0003 0.8906 0.0729 -----
ROE 0.172813 -0.170826 -0.121484 0.189635 -
0.124554 -
0.289538 0.843607 1.000000 0.2995 0.3052 0.4675 0.2542 0.4562 0.0779 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.19 Hasil Uji Korelasi Sektor Pakan ternak
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:43 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 93 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.855164 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.272786 0.243921 1.000000 0.0082 0.0185 -----
DSI 0.125184 -0.175482 -0.304316 1.000000 0.2318 0.0925 0.0030 -----
NS 0.012569 0.043916 -0.026787 -
0.277579 1.000000 0.9048 0.6760 0.7988 0.0071 -----
TA 0.212852 0.351710 0.247293 -
0.139458 0.216443 1.000000 0.0405 0.0005 0.0169 0.1825 0.0372 -----
ROA -0.337657 -0.461075 -0.317496 -
0.165471 -
0.028899 -
0.234226 1.000000 0.0009 0.0000 0.0019 0.1129 0.7833 0.0238 -----
ROE -0.277720 -0.409962 -0.293136 -
0.037595 -
0.015816 -
0.212884 0.810234 1.000000 0.0070 0.0000 0.0043 0.7205 0.8804 0.0405 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.20 Hasil Uji Korelasi Sektor Kabel
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:44 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 57 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.410061 1.000000 0.0015 -----
DPO -0.737133 0.187494 1.000000 0.0000 0.1625 -----
DSI -0.072117 0.268857 0.615361 1.000000 0.5940 0.0431 0.0000 -----
NS -0.178593 -0.298060 -0.006998 -
0.082696 1.000000 0.1838 0.0243 0.9588 0.5408 -----
TA -0.034240 0.028609 0.119680 0.175560 0.661013 1.000000 0.8004 0.8327 0.3752 0.1915 0.0000 -----
ROA 0.165792 -0.075924 -0.287397 -
0.247743 -
0.417458 -
0.503355 1.000000 0.2178 0.5746 0.0302 0.0632 0.0012 0.0001 -----
ROE 0.065250 -0.003502 -0.085454 -
0.059838 -
0.397213 -
0.404427 0.886312 1.000000 0.6296 0.9794 0.5274 0.6584 0.0022 0.0018 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.21 Hasil Uji Korelasi Sektor Rokok
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:46 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 57 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.984111 1.000000 0.0000 -----
DPO 0.160834 0.219999 1.000000 0.2320 0.1001 -----
DSI 0.625570 0.564284 -0.146414 1.000000 0.0000 0.0000 0.2771 -----
NS -0.020926 -0.048630 -0.073676 0.162823 1.000000 0.8772 0.7194 0.5860 0.2262 -----
TA 0.070917 0.061998 0.207280 0.087248 0.264051 1.000000 0.6001 0.6468 0.1218 0.5187 0.0472 -----
ROA -0.217329 -0.199031 0.379807 -0.388279 0.068858 -0.006637 1.000000 0.1044 0.1377 0.0036 0.0028 0.6108 0.9609 -----
ROE -0.331336 -0.311016 0.311757 -0.415215 0.061321 -0.009606 0.963538 1.000000 0.0118 0.0185 0.0182 0.0013 0.6505 0.9435 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.22 Hasil Uji Korelasi Sektor Kosmetik
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:48 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 38 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.884884 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.910909 -0.648640 1.000000 0.0000 0.0000 -----
DSI 0.921818 0.772363 -0.782069 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 -----
NS -0.138247 -0.400091 0.004748 0.055041 1.000000 0.4078 0.0128 0.9774 0.7428 -----
TA 0.015323 -0.054322 0.018122 0.159412 0.526053 1.000000 0.9272 0.7460 0.9140 0.3391 0.0007 -----
ROA -0.905434 -0.856149 0.759600 -0.863836 0.276304 0.022937 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0931 0.8913 -----
ROE -0.934626 -0.777370 0.879634 -0.882797 0.123404 0.129840 0.923514 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4604 0.4372 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.23 Hasil Uji Korelasi Sektor Peralatan rumah tangga
Covariance Analysis: Ordinary Date: 12/29/12 Time: 13:49 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Included observations: 38 after adjustments Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation Probability CCC DIH DPO DSI NS TA ROA ROE
CCC 1.000000 -----
DIH 0.973898 1.000000 0.0000 -----
DPO -0.824972 -0.716153 1.000000 0.0000 0.0000 -----
DSI 0.891053 0.803403 -0.697431 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 -----
NS -0.166845 -0.158436 0.101601 -
0.189686 1.000000 0.3167 0.3421 0.5439 0.2540 -----
TA 0.006019 0.033318 0.046699 -
0.023396 0.544030 1.000000 0.9714 0.8426 0.7807 0.8891 0.0004 -----
ROA -0.192490 -0.203342 0.146583 -
0.139513 0.001507 -
0.031449 1.000000 0.2469 0.2208 0.3798 0.4035 0.9928 0.8513 -----
ROE -0.335811 -0.326242 0.300967 -
0.281059 -
0.020504 -
0.051186 0.962112 1.000000 0.0393 0.0456 0.0663 0.0874 0.9028 0.7602 0.0000 -----
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.24 Hasil Regresi PLS
Dependent Variable: CCC Method: Panel Least Squares Date: 01/15/13 Time: 02:10 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Periods included: 19 Cross-sections included: 86 Total panel (balanced) observations: 1634
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 470.2884 12.71075 36.99928 0.0000
ROE -8.269475 34.20091 -0.241791 0.8090 ROA -601.8105 368.2068 -1.634436 0.1024 NS -156.9512 45.85570 -3.422720 0.0006 TA 185.2940 91.42330 2.026770 0.0428
R-squared 0.010800 Mean dependent var 460.8054
Adjusted R-squared 0.008371 S.D. dependent var 457.1930 S.E. of regression 455.2754 Akaike info criterion 15.08274 Sum squared resid 3.38E+08 Schwarz criterion 15.09926 Log likelihood -12317.60 Hannan-Quinn criter. 15.08887 F-statistic 4.446180 Durbin-Watson stat 0.161987 Prob(F-statistic) 0.001413
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.25 Hasil Regresi Random Effect
Dependent Variable: CCC Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 01/15/13 Time: 02:10 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Periods included: 19 Cross-sections included: 86 Total panel (balanced) observations: 1634 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 465.9472 45.86160 10.15985 0.0000
ROE -1.862541 14.48623 -0.128573 0.8977 ROA -453.6858 200.9742 -2.257432 0.0241 NS -183.0875 18.90645 -9.683864 0.0000 TA 144.0929 38.01936 3.789988 0.0002
Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 422.1401 0.8375
Idiosyncratic random 185.9660 0.1625 Weighted Statistics R-squared 0.062646 Mean dependent var 46.33518
Adjusted R-squared 0.060344 S.D. dependent var 191.7366 S.E. of regression 185.8615 Sum squared resid 56273015 F-statistic 27.21745 Durbin-Watson stat 0.952876 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics R-squared 0.010147 Mean dependent var 460.8054
Sum squared resid 3.38E+08 Durbin-Watson stat 0.158701
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.26 Hasil Regresi Fixed Effect
Dependent Variable: CCC Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 01/15/13 Time: 02:11 Sample (adjusted): 2007Q2 2011Q4 Periods included: 19 Cross-sections included: 86 Total panel (balanced) observations: 1634 Linear estimation after one-step weighting matrix White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 462.9609 2.578176 179.5692 0.0000
ROE -4.449760 1.828227 -2.433920 0.0150 ROA -226.5333 75.41006 -3.004019 0.0027 NS -121.7834 17.58691 -6.924660 0.0000 TA 89.18946 15.82359 5.636489 0.0000
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.887223 Mean dependent var 797.1213
Adjusted R-squared 0.880722 S.D. dependent var 525.5609 S.E. of regression 182.6753 Sum squared resid 51523675 F-statistic 136.4800 Durbin-Watson stat 1.38486 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics R-squared 0.842210 Mean dependent var 460.8054
Sum squared resid 53859711 Durbin-Watson stat 1.180563
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.27 Uji Chow
Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: EQ01 Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 139.181491 (85,1544) 0.0000
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012
Tabel L.28 Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ01 Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 2.171274 4 0.0473
Analisis korelasi..., Henny Diorisa Roselin Pasaribu, FE UI, 2012