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


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


HALAMAN PENGESAHAN

Skripsi ini diajukan oleh:


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


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


HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI TUGAS

AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Sebagai civitas akademis Universitas Indonesia, saya yang bertanda tangan di

bawah ini:


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)


ABSTRAK


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


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


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


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


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


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


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


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


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?


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.


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


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.


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


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.


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


http://ekonomi.kabo.biz/2011/11/return-on-asset-roa.html

http://ekonomi.kabo.biz/2012/01/rasio-profitabilitas.html

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.


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


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)


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


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)


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


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.


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,


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.


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.


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.


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,-.


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


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.


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.


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


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.


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.


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


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


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)


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.


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


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)


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).


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:


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


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)


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


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.


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


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


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.


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).


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).


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


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


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.


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 -----


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


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


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)


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


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


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


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


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


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


memperpanjang CCC melalui hari utang, inventory dan piutang yang semakin

panjang.

4.7.3 Analisis Pengaruh Net Sales terhadap CCC


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


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


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.


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.


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


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 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


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.


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.


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.


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.


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.


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


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


e. 205 cells (100.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum



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


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


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


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



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



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



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 -----


Tabel L.9 Hasil Uji Korelasi Sektor Logam


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 -----


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 -----


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 -----


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 -----


Tabel L.13 Hasil Uji Korelasi Sektor Keramik dan kaca


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 -----


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


Tabel L.15 Hasil Uji Korelasi Sektor Pulp dan kertas


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 -----


Tabel L.16 Hasil Uji Korelasi Sektor Plastik dan kemasan


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 -----


Tabel L.17 Hasil Uji Korelasi Sektor Tekstil dan garment


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 -----


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 -----


Tabel L.19 Hasil Uji Korelasi Sektor Pakan ternak


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 -----


Tabel L.20 Hasil Uji Korelasi Sektor Kabel


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 -----


Tabel L.21 Hasil Uji Korelasi Sektor Rokok


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 -----


Tabel L.22 Hasil Uji Korelasi Sektor Kosmetik


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 -----


Tabel L.23 Hasil Uji Korelasi Sektor Peralatan rumah tangga


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 -----


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


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


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


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)


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


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


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 dan pengaruh profitabilitas serta ukuran perusahaan terhadap cash conversion cycle...

Documents