bukti dan variasi tingkatan perilaku sticky cost pada...

i

BUKTI DAN VARIASI TINGKATAN PERILAKU STICKY

COST PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BEI

Oleh:

DIMAS PRADIPTA

NIM: 232010061

SKRIPSI

Diajukan kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis

Guna Memenuhi Sebagian dari

Persyaratan-Persyaratan untuk Mencapai

Gelar Sarjana Ekonomi

FAKULTAS : EKONOMIKA DAN BISNIS

PROGRAM STUDI: AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS

UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA

SALATIGA

2013

ffiPnnrus, araaN UNtvnR$ITAs

UNI\GRSI-IhS KRISTEN SATYA.f l. Diponegoro 52 - 60 Salatig 5071 I

reg. 02en - rr'l1:n]i;,'yli},iri'i;'iilTEnuril: [email protected]'.cdu ; http://lillar]'.uksn'.cdu

PERNYATAAN TIDAK PLAGIAT

Saya yang bertanda tangan di bawah ini:

0tMAs PgAo\?rANama

NIM

Fakultas

Judul rugas akhir

,.t 2ara et,\ Email

Program Studi

: dlttrc.lQsaaPtagg@ gane.cavr

€rotrwrgA t*ll LKN\C : Sr$Ntqsst

guFlr\ DRsr v&g\Afr \$rF6fAp p€${L6[4u sr\c.rs*( cofr PAD6

QEwset\AArs aAN& TeSgSt{AR D\ BE"tl

1. Dr" Su+t t$o*r\orr't( MM CPAPembimbing

Dengan ini menyatakan bahwa:

1. Hasil karya yang saya serahkan ini adalah asli dan belum pernah diajukan untuk mendapatkan gelar

kesarjanaan baik di Universitas Kristen Satya Wacana rnaupun di institusi pendidikan lainnya.

2.'Hasil karya saya ini bukan saduiar/terjemahan melainkah merupakan gagasan, runiusan, dan hasilpelalsanaan penelitian/implementasi saya sendiri, tanpa bantuan pihak lain, kecuali arahan pembimbingakademik dan narasumber penelitian.

3. Hasil karya saya ini merupakan hasil revisi teraktrir setelah diujikan yang telah diketahui dan disetujui olehpembimbing.

4. Dalam karya saya ini tidak terdapat karya atau pendapat yang telah ditulis atau dipublikasikan orang lain,kecuali yang digunakan sebagai acuan dalam naskah dengan menyebutkan nama pengarang dan dicantumkandalam daftar pustaka.

Pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya. Apabila di kemudian hari terbukti ada penyimpangan danketidakbenaran dalam pemyataan ini maka saya bersedia menerima sanksi akademik berupa pencabutan gelaryang telah diperoleh karena karya saya ini, serta sanksi lain yang sesuai dengan ketentuan yang berlaku diUniversitas Kristen Satya Wacana

2.

€€0FQAR\ lotq

F-Ll8-080

ii



Jl. Diponegoro 52-60

: (0298) 321212, 311881

Telex 322364 ukswsaia

Salatiga 50711-Indonesia

Fax. (0298)-321433

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS SKRIPSI

Yang bertandatangan di bawah ini:

Nama : DIMAS PRADIPTA

NIM : 232010061

Program Studi : AKUNTANSI

Fakultas Ekonomika dan Bisnis

Universitas Kristen Satya Wacana

Salatiga.

Menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi,

Judul : BUKTI DAN VARIASI TINGKATAN PERILAKU STICKY


Pembimbing : 1. Dr. Suzy Noviyanti, SE, MM, Akt., CPA

Tanggal diuji : 24 January 2014

adalah benar-benar hasil karya saya.

Di dalam skripsi ini tidak terdapat keseluruhan atau sebagian tulisan atau gagasan orang lain

yang saya ambil dengan cara menyalin atau meniru dalam bentuk rangkaian kalimat atau

simbol yang saya aku seolah-olah sebagai tulisan saya sendiri tanpa memberikan pengakuan

pada penulis aslinya.

Apabila kemudian terbukti bahwa saya ternyata melakukan tindakan menyalin atau meniru

tulisan orang lain seolah-olah hasil pemikiran saya sendiri, saya bersedia menerima sanksi

sesuai peraturan yang berlaku di Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya

Wacana Salatiga, termasuk pencabutan gelar kesarjanaan yang telah saya peroleh.

Salatiga, 23 Desember 2013

Yang memberi pernyataan,

DIMAS PRADIPTA

iii

BUKTI DAN VARIASI TINGKATAN PERILAKU STICKY


Oleh:

DIMAS PRADIPTA

NIM: 232010061

SKRIPSI

Diajukan kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis

Guna Memenuhi Sebagian dari

Persyaratan-Persyaratan untuk Mencapai

Gelar Sarjana Ekonomi

FAKULTAS : EKONOMIKA DAN BISNIS

PROGRAM STUDI: AKUNTANSI

Disetujui Oleh:

Dr. Suzy Noviyanti, SE, MM, Akt., CPA

Pembimbing



SALATIGA

2013

iv

HALAMAN MOTTO

I will never give up

Not now, not tomorrow, never

v

ABSTRACT

This research is aimed to find the indication of sticky cost behavior in the industrial

sectors in Indonesia based on the classification from PT. Bursa Efek Indonesia (BEI) and

compared which sector has the highest level of sticky cost. The indication of sticky cost will

shown when it measure the response from the cost of sales, administrative and general to the

net change of the sales and discriminant between sales/income rose period and sales/revenue

decreased period. Then, the variation of sticky cost level will be compared to find which

sector has the highest and the lowest level of sticky cost and also what the effect is in the

future.

From the research that has been done, it found that the sticky cost behavior from the

six sectors with the rank from the highest to the lowest level of sticky cost, the agricultural

sector; various industry sector; consumer goods industry sector; property and real estate

sector; trade, services and investment sector; sectors of infrastructure, utilities and

transportation; and basic industry and chemicals sector. The writer found the anti-sticky

behavior in the mining sector and financial sector. This is the important information for the

investor because the high sticky cost behavior will decrease the accuracy level of profit

prediction and higher sales volume to achieve profit.

Key words: Sticky cost, variation of sticky cost level

vi

SARIPATI

Penelitian ini bertujuan untuk menemukan indikasi perilaku sticky cost pada sektor-

sektor industri di Indonesia berdasar klasifikasi oleh PT. Bursa Efek Indonesia (BEI) dan

membandingkan sektor apakah yang memiliki tingkat sticky cost tertinggi. Indikasi perilaku

sticky cost akan terlihat pada saat mengukur respon dari biaya penjualan, administrasi dan

umum terhadap perubahan bersih dari penjualan dan mendiskriminankan antara periode

penjualan/pendapatan naik dan periode penjualan/pendapatan menurun. Kemudian variasi

tingkatan sticky cost akan dibandingkan untuk mencari sektor apakah yang tingkat sticky cost

tertinggi dan terendah dan dampaknya pada masa yang akan datang.

Dari pengujian yang dilakukan ditemukan perilaku sticky cost pada enam sektor

dengan peringkat dari tingkatan sticky cost tertinggi hingga terendah, sektor pertanian; sektor

aneka industri; sektor industri barang konsumsi; sektor properti dan real estat; sektor

perdagangan, jasa dan investasi; sektor infrastrukur, utilitas & transportasi; dan sektor

industri dasar dan kimia. Penulis menemukan perilaku anti-sticky pada sektor pertambangan

dan sektor keuangan. Hal ini merupakan informasi yang penting bagi investor dikarenakan

perilaku sticky cost yang tinggi akan mengurangi tingkat akurasi peramalan laba dan volume

penjualan yang semakin tinggi untuk mencapai laba.

Kata kunci: Sticky cost, variasi tingkatan sticky cost

vii

KATA PENGANTAR

Sticky cost ialah respon biaya yang cenderung kaku atas penurunan aktivitas

dibandingkan saat aktivitas mengalami peningkatan. Dalam skripsi ini, penulis mengangkat

judul “Bukti dan Variasi Tingkatan Perilaku Sticky Cost Pada Perusahaan Yang Terdaftar Di

BEI”. Dengan periode amatan 2009-2010 dan membagi seluruh perusahaan kedalam

Sembilan sektor industry sesuai klasifikasi oleh PT. Bursa Efek Indonesia (BEI) dan

membandingkannya unutuk mencari sektor dengan tingkat sticky cost tertinggi.

Akhir kata penulis menyadari bahwa ada banyak kekurangan dan kelemahan dalam

penulisan skripsi ini. Oleh karena itu penulis mengharapkan saran, kritik dan koreksi yang

konstruktif guna perbaikan penulisan di masa yang akan datang. Selain itu, penulis

mengharapkan karya ilmiah ini dapat memberikan manfaat bagi pembaca dan pihak-pihak

yang membutuhkan.

Salatiga, 20 Desember 2013

Penulis

viii

UCAPAN TERIMA KASIH

Puji dan syukur atas berkat Yesus Kristus dan Bunda Perawan Maria, Santo

Octavianus pelindungku yang tiada hentinya melimpahkan berkat atas diri penulis. sehingga

akhirnya kertas kerja ini dapat selesai dengan baik. Penulis sadar akan keterbatasan yang

dimiliki dalam proses penyusunan skripsi ini sehingga tanpa campur tangan Yesus Kristus

dan Bunda Perawan Maria dan peran serta berbagai pihak semua ini tidak akan terjadi.

Penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih kepada pihak-pihak yang selama ini turut serta

memberikan bantuan, memotivasi, mendoakan dan memberikan dukungan hingga

terselesainya skripsi ini:

1. Mamiku tercinta Luciana Aju Trisna dan adikku terkasih Violita Ayu Riyanti.

Terimakasih telah mendukung moril maupun material dan mencintai koko untuk

hingga mampu menyelesaikan skripsi ini dengan baik.

2. Bapak Hari Sunarto, SE, MBA, Ph.D. selaku Dekan Fakultas Ekonomika dan Bisnis

Universitas Kristen Satya Wacana.

3. Bapak Dr. Usil Sis Sucahyo, SE, MBA selaku Kaprodi Akuntansi.

4. Ibu Dr. Suzy Noviyanti, SE, MM, Akt., CPA selaku pembimbing utama, atas segala

bimbingan, dukungan, saran, kesabaran dan waktu yang telah diberikan kepada

penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik.

5. Bapak Petrus Wijayanto, SE.. selaku wali studi yang memberikan pengarahan dalam

menjalani kuliah di Fakultas Ekonomika dan Bisnis.

6. Bapak Dr. Usil Sis Sucahyo, SE, MBA, Koh Paskah Ika Nugroho, SE, MSi, dan Ci

Sally Dwijayanti, SE, MSM yang berkenan berbagi pengetahuan dalam penyusunan

skropsi ini dan tanpa bosan-bosannya menjawab pertanyaan dan mendengar curhatan

penulis.

7. Seluruh dosen Fakultas Ekonomika dan Bisnis atas pengetahuan dan inspirasi yang

telah diberikan selama masa kuliah

8. Seluruh staff TU Fakultas Ekonomika dan Bisnis yang telah banyak memberikan

bantuan dan kemudahan akademis kepada penulis.

9. Kong Tjong (†) Mak Erlien (†) yang sudah merawatku sejak kecil menemaniku sejak

kecil dan menjagaku kasih kalian tidak akan pernah kulupakan seumur hidupku.

ix

10. Pek Anton (†), De Endang, Pek Liem (†), De Ina, Wak lily, De Yono, Ik Lanny, Ku

Han, Ik Lisa dan Om Feri, kalian adalah keluarga besar yang selalu aku kasihi dan

terima kasih atas dukungannya.

11. Sepupu-sepupuku Marcello, Matthew, Mas Didit dan Dinda terimakasih atas

dukungannya.

12. Keluarga om Sutriyarso (†) dan tante Endah terimakasih atas dukungan dan doanya.

13. Titania Tabita Oktriana ♥ Tempatku mengeluh, menangis, dan tertawa, terimakasih

untuk semua dukunganmu kamu selalu ada disaat aku membutuhkanmu dan berjuang

bersamaku disaat-saatku sulit, terima kasih atas semuanya hunie.

14. My very best friends Risang, Dhoni, Cella, Indah, Stevi, Tyas, Via, Lea, Monic, Rara,

dan Diven terimakasih atas semua dukungan dan doanya mari kita bersama

menyambut masa depan dan hiduplah sesuai kata hati kalian semoga cong community

terus berjaya . Untuk Annisaa‟ terimakasih atas wi-finya ya dan Nana yang juga

menemani saat mencari data thx guys .

15. Teman-teman seperjuangan Voni, Ghea, Samuel, Veni, Susan, Taka, Tata, Radit,

Yocky, Pendonk, Asenk, Diva, Shidqi, Obex, Jerry, David, Annisa, Risma, ncik Sylvi

dan semua teman-teman angkatan 2010 terimakasih atas semuanya dan semoga kita

slalu berjalan di jalan kesuksesan di masa depan. Untuk kakak angkatan, Mba Wulan

dan Mas Ben terimakasih atas saran-sarannya.

16. Teman-teman Metpen, Mateus, Cindy, Robby, Ifo, Anissa, Fiona, Carolina, Vania,

Albert, Astrid terimakasih atas dukungan dan doanya ya .

Dan Untuk semua pihak yang telah membantu hingga terselesainya skripsi ini yang tak

dapat penulis sebutkan satu persatu, semoga Tuhan Yesus Kristus senantiasa selalu

melimpahkan kasih karunia serta rahmatNya kepada semua pihak yang telah membantu

penulis dalam menyelesaikan skripsi ini, Amin.

Dimas Pradipta

x

DAFTAR ISI

Halaman Judul ................................................................................................................ i

Pernyataan Keaslian Skripsi ........................................................................................... ii

Halaman Persetujuan/Pengesahan .................................................................................. iii

Halaman Motto/Persembahan ......................................................................................... iv

Abstract ........................................................................................................................... v

Saripati ............................................................................................................................ vi

Kata Pengantar ................................................................................................................ vii

Ucapan Terima Kasih ..................................................................................................... viii

Daftar Isi ......................................................................................................................... x

Daftar Gambar ................................................................................................................ xii

Daftar Rumus .................................................................................................................. xiii

Daftar Tabel .................................................................................................................... xiv

Daftar Lampiran .............................................................................................................. xv

BAB 1 – Pendahuluan ..................................................................................................... 1

BAB 2 – Tinjauan Pustaka .............................................................................................. 3

Sticky Cost ..................................................................................................... 3

Stickiness Biaya Penjualan, Administrasi dan Umum ................................... 5

BAB 3 – Metodologi Penelitian ...................................................................................... 8

Jenis Penelitian ............................................................................................... 8

Jenis Data ....................................................................................................... 8

Populasi dan Sampel ...................................................................................... 8

Teknik Pengumpulan Data ............................................................................. 8

Metode Analisis .............................................................................................. 9

BAB 4 – Pembahasan

Deskripsi Objek Penelitian ............................................................................. 11

xi

Sektor Pertanian ............................................................................................. 12

Sektor Pertambangan ...................................................................................... 14

Sektor Industri Dasar dan Kimia .................................................................... 16

Sektor Aneka Industri ..................................................................................... 18

Sektor Industri Barang Konsumsi .................................................................. 20

Sektor Properti dan Real Estat........................................................................ 22

Sektor Infrastruktur, Utilitas, dan Transportasi .............................................. 24

Sektor Keuangan ............................................................................................ 26

Sektor Perdagangan, Jasa, dan Investasi ........................................................ 28

Variasi Tingkatan Sticky Cost ........................................................................ 29

BAB 5 – Penutup ........................................................................................................... 35

Kesimpulan ..................................................................................................... 35

Keterbatasan Penelitian .................................................................................. 36

Saran ............................................................................................................... 36

Daftar Pustaka ................................................................................................................. 37

Lampiran-Lampiran

Curiculum Vitae

xii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1 ....................................................................................................................... 5

xiii

DAFTAR RUMUS

Rumus Sticky Cost .......................................................................................................... 9

xiv

DAFTAR TABEL

Tabel 1. Hasil Pemilihan Sampel .................................................................................. 11

Tabel 2. Deskriptif Statistik Sektor Pertanian ............................................................... 12

Tabel 3. Hasil Uji Regresi Sektor Pertanian ................................................................. 13

Tabel 4. Deskriptif Statistik Sektor Pertambangan ....................................................... 14

Tabel 5. Hasil Uji Regresi Sektor Pertambangan ......................................................... 15

Tabel 6. Deskriptif Statistik Sektor Industri Dasar dan Kimia ..................................... 16

Tabel 7. Hasil Uji Regresi Sektor Industri Dasar dan Kimia ........................................ 17

Tabel 8. Deskriptif Statistik Sektor Aneka Industri ...................................................... 18

Tabel 9. Hasil Uji Regresi Sektor Aneka Industri ........................................................ 19

Tabel 10. Deskriptif Statistik Sektor Industri Barang Konsumsi ................................. 20

Tabel 11. Hasil Uji Regresi Sektor Industri Barang Konsumsi .................................... 21

Tabel 12. Deskriptif Statistik Sektor Properti dan Real Estat ....................................... 22

Tabel 13. Hasil Uji Regresi Sektor Properti dan Real Estat ......................................... 23

Tabel 14. Deskriptif Statistik Sektor Infrastruktur, Utilitas & Transportasi.................. 24

Tabel 15. Hasil Uji Regresi Sektor Infrastruktur, Utilitas & Transportasi ................... 25

Tabel 16. Deskriptif Statistik Sektor Keuangan ........................................................... 26

Tabel 17. Hasil Uji Regresi Sektor Keuangan .............................................................. 27

Tabel 18. Deskriptif Statistik Sektor Perdagangan, Jasa, & Investasi .......................... 28

Tabel 19. Hasil Uji Regresi Sektor Perdagangan, Jasa, & Investasi ............................. 29

Tabel 20. Tingkatan Variasi Tingkatan Sticky Cost ...................................................... 30

xv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Daftar Sampel Perusahaan

Lampiran 2. Sampel Data

Lampiran 3. Uji Asumsi Klasik

1

BAB I

PENDAHULUAN

Seringkali investor harus waspada pada perusahaan yang memiliki tingkat sticky cost

yang tinggi hal ini dikarenakan perilaku sticky cost mengurangi tingkat akurasi peramalan

laba (Weiss, 2010). Selain itu Anderson et al (2006) dan Weiss (2010) juga menemukan

bahwa perilaku sticky cost menghasilkan penyesuaian biaya yang kecil pada saat aktivitas

menurun dan kemudian akan menyebabkan penghematan biaya menjadi rendah. Dengan

demikian ketika aktivitas menurun penjualan pun pasti akan menurun, bila biaya kemudian

menjadi tetap atau sticky dengan level penjualan yang menurun maka laba yang diperoleh

pun akan menjadi berkurang. Dengan kata lain semakin tinggi tingkat sticky cost pada suatu

perusahaan akan membuat perusahaan tersebut membutuhkan volume penjualan yang

semakin tinggi untuk mencapai laba.

Perilaku sticky cost adalah respon suatu biaya atas perubahan aktivitas dimana biaya

lebih cepat merespon saat terjadi peningkatan aktivitas dibandingkan saat aktivitas

mengalami penurunan aktivitas (Cooper & Kaplan, 1998, Anderson et al, 2003;

Subramaniam dan Weidenmier, 2003; De Medeiros dan Costa, 2004; Windyastuti dan

Biyanto, 2005; Anderson et al, 2006; Anderson et al, 2006 dan Hidayatullah et al, 2010).

Perilaku sticky cost akan membuat perubahan kenaikan biaya lebih besar dibandingkan

dengan perubahan penurunan biaya atas dasar perubahan volume aktivitas yang sama

(Anderson et al, 2003; Anderson et al, 2006). Selain itu terdapat perilaku yang bertentangan

dengan sticky cost yaitu perilaku anti-sticky. Perilaku anti-sticky adalah peningkatan cost

lebih sedikit saat volume aktivitas meningkat dibanding penurunan cost saat volume aktivitas

menurun (Weiss, 2010).

Perilaku sticky cost ditemukan tidak hanya pada industri tertentu saja, namun hampir

pada setiap industri. Ditemukan terdapat perilaku sticky cost pada sektor keuanagn khususnya

perbankan (Werbin dan Porporato, 2010), sektor perkebunan (Argilés dan Blandón, 2009),

sektor transportasi (Cannon, 2011), dan sektor industri bahan konsumsi (Pervan dan Pervan,

2012).

Selain itu terdapat penelitian yang menumukan bahwa di dalam semua perusahaan di

suatu Negara tertentu terdapat perilaku sticky cost. Salah satunya De Medeiros dan Costa

(2004) yang mencoba menunjukkan adanya indikasi sticky cost pada perusahaan-perusahaan

2

di Brazil dengan sampel 542 perusahaan diberbagai sektor, tanpa memisahkan sektor satu

dengan sektor lain. Menghasilkan kesimpulan bahwa terdapat perilaku sticky cost pada

perusahaan-perusahaan di Brazil.

Subramaniam dan Weidenmier (2003) mencoba untuk menemukan perbedaan tingkat

sticky cost pada tiap-tiap industri di USA selama periode 1979-2000. Subramaniam dan

Weidenmier menemukan bahwa sektor manufaktur memiliki tingkat sticky cost yang tertinggi

dibanding sektor perdagangan dan jasa.

Penelitian ini bertujuan untuk menemukan indikasi perilaku sticky cost pada sektor-

sektor industri di Indonesia berdasar klasifikasi oleh PT. Bursa Efek Indonesia (BEI) dan

membandingkan sektor apakah yang memiliki tingkat sticky cost tertinggi. Berbeda dengan

penelitian De Medeiros dan Costa (2004) yang melihat indikasi perilaku sticky cost tanpa

memisahkan sektor industrinya, penelitian ini dikembangkan dengan meneliti sticky cost

berdasarkan sektor industrinya seperti yang dilakukan pada penelitian Subramaniam dan

Weidenmier (2003).

Untuk menemukan indikasi perilaku sticky cost dibutuhkan satu variabel dari proxy

biaya dan satu variabel dari proxy volume aktivitas sebagai drivernya. Dalam penelitian ini

sebagai proxy biaya digunakan biaya penjualan, administrasi dan umum sedangkan sebagai

proxy volume aktivitas digunakan penjualan/pendapatan bersih. Biaya penjualan,

administrasi dan umum dipilih karena biaya ini merupakan biaya atas kegiatan operasional

perusahaan dan biaya ini pengakuannya dilakukan dalam periode yang sama saat biaya itu

terjadi. Penjualan/pendapatan bersih dipilih karena volume aktivitas tidak dapat langsung

terobservasi. Selain itu menurut Cooper dan Kaplan (1998), perilaku biaya penjualan,

administrasi dan umum dapat dipelajari dengan menghubungkan aktivitas

penjualan/pendapatan karena volume penjualan/pendapatan mempengaruhi beberapa

komponen biaya penjualan, administrasi dan umum. Kemudian indikasi perilaku sticky cost

akan terlihat pada saat mengukur respon dari biaya penjualan, administrasi dan umum

terhadap perubahan bersih dari penjualan dan mendiskriminankan antara periode

penjualan/pendapatan naik dan periode penjualan/pendapatan menurun.

Berdasarkan uraian latar belakang penelitian, maka persoalan penelitian yang

dirumuskan sebagai berikut:

1. Apakah perilaku pada biaya penjualan, administrasi dan umum pada sektor pertanian;

sektor pertambangan; sektor industri dasar dan kimia; sektor aneka industri; sektor

industri barang konsumsi; sektor properti dan real estat; sektor infrastrukur, utilitas &

transportasi; sektor keuangan; sektor perdagangan; jasa dan investasi adalah sticky?

3

2. Sektor apakah yang memiliki tingkat sticky cost tertinggi?

Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menyajikan bukti empiris mengenai perilaku

sticky cost pada berbagai sektor industri dan memberikan informasi mengenai sektor industri

mana yang memiliki tingkat sticky cost tertinggi dan terendah. Adapun manfaat dari

penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Bagi akademisi, penelitian ini bermanfaat sebagai pengembangan literatur mengenai

perilaku biaya, terutama perilaku sticky cost.

2. Bagi praktisi, penelitian ini memberikan informasi bagi investor mengenai tingkatan

sticky cost di perusahaan-perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan

dampaknya di masa yang akan datang.

4

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Sticky Cost

Beberapa dugaan bahwa cost meningkat lebih tinggi saat volume aktivitas meningkat

dibanding penurunan cost saat volume aktivitas menurun, perilaku cost ini disebut sticky

(Cooper & Kaplan, 1998). Cost dikatakan sticky jika besarnya kenaikan cost dihubungkan

dengan kenaikan volume lebih besar dibanding besarnya penurunan cost dihubungkan dengan

penurunan volume yang ekuivalen (Cooper dan Kaplan, 1998). Perilaku anti-stiky adalah

peningkatan cost lebih sedikit saat volume aktivitas meningkat dibanding penurunan cost saat

volume aktivitas menurun (Weiss, 2010)

Beberapa penelitian dilakukan untuk menjelaskan kemunculan perilaku sticky cost

dan mencoba mencari kejadian yang lebih mengawalinya. Anderson et al (2003) menyatakan

bahwa sticky cost muncul akibat dari manajer cenderung untuk menunda upaya mengurangi

utilization sampai diperoleh kepastian tentang penurunan permintaan output. Selain itu.

Yasukata dan Kajiwara (2011) mereka menguji masalah penelitian tersebut dengan teori The

Deliberate Decision Theory dan Cost Adjustment Delay Theory, dengan sampel seluruh

perusahaan yang terdaftar pada Tokyo Stock Exchange dari tahun 1991-2005. Yang kemudian

menghasilkan kesimpulan bahwa biaya menjadi sticky ketika manajer memiliki prospek

peningkatan penjualan di masa depan. Dengan kata lain, manajer yang memprediksi bahwa

penjualan akan meningkat di masa depan akan mempertahankan utilization yang berlebihan

dalam jangka pendek meskipun penjualan saat ini menurun. Dengan demikian perilaku atau

keputusan manajer inilah yang kemudian memunculkan proporsi Fixed cost yang tidak

elastic sehingga membuat total biaya sulit untuk berubah dan biaya ini diberi label “sticky

cost” (Werbin dan Porporato, 2010).

Cost Asymmetry

Cost Function

Sticky cost

Anti-Sticky cost

Gambar 1

5

Pada gambar 1 mengilustrasikan contoh dari perilaku sticky dan anti-sticky cost

menurut Balakrishnan (2004) dan Weiss (2010). Garis tebal mengilustrasikan sticky cost

dalam utilisasi kapasitas yang tinggi, dan garis putus-putus menggambarkan anti-sticky cost.

Stickiness Biaya Penjualan, Administrasi dan Umum

Penelitian ini menggunakan penjualan/pendapatan bersih sebagai proxy dari volume

aktivitas, karena volume aktivitas tidak dapat langsung terobservasi. Sebagai proxy biaya,

penelitian ini menggunakan biaya penjualan, administrasi dan umum. Menurut Cooper dan

Kaplan (1998), perilaku biaya penjualan, administrasi & umum dapat dipelajari dengan

menghubungkan aktivitas penjualan/pendapatan karena volume penjualan mempengaruhi

beberapa komponen biaya penjualan, administrasi & umum. Suatu biaya akan menjadi sticky

bila perubahan kenaikan biaya lebih besar dibandingkan dengan perubahan penurunan biaya

atas dasar perubahan volume aktivitas yang sama. Oleh sebab itu biaya penjualan,

administrasi & umum akan menjadi sticky bila besaran kenaikan biaya penjualan,

administrasi dan umum pada saat penjualan/pendapatan bersih naik lebih tinggi dibanding

besaran penurunan biaya pada saat penjualan/pendapatan bersih turun.

Anderson et al (2003), Anderson et al (2006) Dewi (2012), Rahmadi (2012), dan

Nugroho (2013) menjelaskan biaya penjualan, administrasi & umum akan menjadi sticky

karena adanya pengelolaan sumber daya oleh manajer. Ketika terjadi peningkatan terhadap

permintaan, manajer memutuskan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya terikatnya

sehingga permintaan dapat terpenuhi. Namun, ketika permintaan mengalami penurunan

manajer tidak langsung mengurangi sumber daya terikatnya. Manajer mengevaluasi terlebih

dahulu kemungkinan tren permintaan di masa yang akan datang. Ketika manajer melihat

kecenderungan permintaan mengalami penurunan maka akan diputuskan untuk melepas

sumber dayanya dan mereka harus menanggung biaya penyesuaian akibat pelepasan tersebut

serta kemungkinan terjadi peningkatan permintaan perusahaan harus mengakuisisi kembali

sumber dayanya. Biaya penyesuaian akibat pelepasan yang meliputi biaya penjualan aset

tetap, biaya pemutusan hubungan kerja, biaya untuk merekrut dan melatih karyawan ketika

akan mempekerjakan karyawan baru dimana beberapa biaya tersebut adalah komponen

penyusun biaya penjualan, administrasi & umum. Akan tetapi, ketika manajer melihat

penurunan permintaan bersifat sementara maka akan diputuskan untuk menahan sumber

dayanya sehingga akan ada kapasitas menganggur yang harus ditanggung oleh perusahaan.

6

Untuk jumlah permintaan yang menurun, perusahaan tetap harus membayar untuk biaya yang

sama ketika permintaan belum mengalami penurunan.

H1a: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat

penjualan/pendapatan bersih naik lebih tinggi dibanding besaran penurunan biaya

pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor pertanian.

H1b: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat


pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor pertambangan.

H1c: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat


pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor industri dasar dan kimia.

H1d: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat


pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor aneka industri.

H1e: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat


pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor industri barang konsumsi.

H1f: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat


pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor properti dan real estat.

H1g: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat


pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor infrastrukur, utilitas &

transportasi.

H1h: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat


pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor keuangan.

H1i: Besaran kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat


pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor perdagangan, jasa dan

investasi.

7

Perilaku biaya cenderung akan berbeda pada satu industri dengan industri lainnya, hal

ini dikarenakan setiap industri memiliki produksi, lingkungan operasi, pasar produk,

teknologi, dan lingkungan peraturan yang berbeda-beda sehingga akuntansi akan berusaha

menangkap variabel-varibel tersebut sesuai nature operasi masing-masing industri (Ely,

1991). Dengan demikian penulis berasumsi akan menemukan perbedaan tingkat sticky cost

satu industri dengan industri lainnya. Subramaniam dan Weidenmier (2003) mengungkapkan

sektor perdagangan dan jasa cenderung memiliki fixed cost yang lebih rendah dari pada

sektor lain dan dua industri ini memiliki profit margin yang lebih kecil pula, sehingga akan

mudah bagi perusahaan untuk mampu menyesuaikan biaya bila terjadi penurunan aktivitas.

Dengan demikian tingkat sticky cost akan jauh lebih rendah bila dibandingkan dengan sektor

manufaktur yang cenderung memiliki asset tetap yang lebih tinggi yang akan memunculkan

fixed cost yang tinggi pula.

H2: Sektor manufaktur (sektor industri dasar dan kimia, sektor aneka industri, dan sektor

industri barang konsumsi) akan lebih sticky dibanding sektor utama (sektor

Pertanian dan sektor pertambangan) dan akan lebih sticky dibanding sektor jasa

(sektor Infrastruktur, utilitas & transportasi, sektor keuangan, dan sektor

perdagangan, jasa dan investasi)

8

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Jenis Penelitian

Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif eksplanatif merupakan penelitian yang

bertujuan untuk menerangkan, menguji hipotesis dari variabel-variabel penelitian.

Jenis Data

Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari website resmi PT.

BURSA EFEK INDONESIA berupa informasi penjualan/pendapatan bersih dan biaya

penjualan, administrasi dan umum di dalam laporan keuangan perusahaan periode 2009-

2012.

Populasi dan Sampel

Populasi penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan yang go public yang saham-

sahamnya tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI). Sampel yang digunakan adalah

perusahaan-perusahaan go public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang melaporkan

laporan keuangan pada periode 2009-2012. Pengambilan data selama lima tahun untuk

keperluan perhitungan beberapa variabel yang memerlukan data tahun sebelum dan

sesudahnya.

Teknik Pengumpulan Data

Pengambilan data dengan metode purposive sampling dengan kriteria:

1. Perusahaan yang mempublikasikan laporan keuangannya pada periode 2009-2012.

2. Perusahaan memuat biaya penjualan, administrasi dan umum dan

penjualan/pendapatan bersih dari tahun 2009 sampai dengan 2012 secara terus

menerus.

3. Biaya penjualan, administrasi dan umum tidak melebihi pendapatan

penjualan/pendapatan bersih.

9

Kriteria-kriteria ini dipilih atas dasar pertimbangan dan pengembangan dari penelitian

sebelumnya yaitu Anderson et al (2003); Windyastuti dan Biyanto (2005); Anderson et al

(2006); Weiss (2010) Hidayatullah et al (2010) dan Prabowo (2013). Kriteria ketiga

ditekankan pada perusahaan dalam periode laba dikarenakan tidaklah tepat bila perusahaan

rugi untuk diuji, karena sudah pasti bahwa biaya dalam perusahaan pada periode rugi terdapat

perilaku sticky cost. Selain itu Prabowo (2013) menyatakan bahwa bila perusahaan dalam

kondisi dimana biaya penjualan, administrasi dan umum lebih tinggi dari pada

penjualan/pendapatan bersih perusahaan akan lebih berfokus pada bagaimana menurunkan

biaya sehingga perusahaan pada kondisi yang tidak normal.

Metode Analisis

Sebuah model empiris memungkinkan untuk mengukur respon dari biaya penjualan,

administrasi dan umum terhadap perubahan dari penjualan dan mendiskirmankan antara

periode penjualan/pendapatan naik dan periode penjualan/pendapatan menurun. Interaksi

antara variabel Decreased Dummy (DECRDUM) mengambil nilai 1 jika

penjualan/pendapatan menurun antara periode t-1 dan t, dan nilai 0 jika sebaliknya.

(Anderson et al, 2003; De Medeiros dan Costa, 2004; Windyastuti dan Biyanto, 2005;

Anderson et al, 2006; dan Hidayatullah et al, 2010)

Log[PA&Ui,t/PA&Ui,t-1]=β0+β1log[Salesi,t/Salesi,t1]+β2*DECRDUMi,t*log[Salesi,t/Salesi,t-

1]+εi,t

Dimana:

PA&Ui,t = Biaya Penjualan, Administrasi dan Umum perusahaan i pada periode t

PA&Ui,t-1 = Biaya Penjualan, Administrasi dan Umum perusahaan i pada periode t-1

Salesi,t = Penjualan/Pendapatan Bersih perusahaan i pada periode t

Salesi,t-1 = Penjualan/Pendapatan Bersih perusahaan i pada periode t-1

DECRDUMi,t = Variabel Dummy bernilai 1 bila penjualan/pendapatan bersih turun antara

periode t dan t-1, serta bernilai 0 bila sebaliknya.

Untuk menguji variabel-variabel dan model di atas digunakan alat bantu Statistic

Package for Sosial Science (SPSS) dengan pengujian regresi berganda. Jika biaya penjualan,

administrasi dan umum adalah sticky, variasi biaya penjualan, administrasi dan umum

dengan penjualan/pendapatan bersih bertambah harus lebih besar daripada ketika

10

penjualan/pendapatan bersih menurun. Koefisien β1 mengukur persentase kenaikan biaya

penjualan, administrasi dan umum akibat kenaikan penjualan/pendapatan bersih sebesar 1

persen, sedangkan penjumlahan koefisien β1+β2 mengukur persentase kenaikan biaya

penjualan, administrasi dan umum akibat penurunan penjualan/pendapatan bersih sebesar 1

persen.

Hipotesis 1 mendasarkan pada asumsi β1> 0 dan β2 < 0, atau jika β1 + β2 < β1, dengan

demikian menunjukkan bahwa kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat

penjualan/pendapatan bersih naik lebih tinggi dibandingkan penurunan biaya penjualan,

administrasi dan umum pada saat penjualan/pendapatan bersih turun. Ini berarti biaya

penjualan, administrasi dan umum bersifat sticky.

Hipotesis 2 berdasarkan pada asumsi β1> 0, β2 < 0, dan β1 + β2 < β1. Nilai selisih

peningkatan biaya dan penurunan biaya dari setiap sektor akan dibandingkan untuk

menentukan sektor manakah yang memiliki tingkat sticky cost tertinggi.

11

BAB IV

PEMBAHASAN

Deskripsi Objek Penelitian

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu laporan

keuangan tahunan audited yang dipublikasi dan diunggah melalui website resmi PT. BURSA

EFEK INDONESIA selama periode 2009-2012. Dari data yang terkumpul kemudian dipilih

data yang sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan dan membaginya kedalam sembilan

sektor berdasar pengelompokan sektor yang telah dilakukan oleh PT. BURSA EFEK

INDONESIA. Pembagian sektor dilakukan pada tanggal 30 Agustus 2013 sehingga bila

terjadi perpindahan sektor bagi emiten setelah tanggal tersebut, data tidak akan diubah.

Tabel 1. Hasil Pemilihan Sampel

Sektor Emiten

Sampel

yang

Tidak

Terpilih

Sampel

Emiten

Sampel

Data Outliner

Total

Sampel

Data

Sektor Pertanian 21 (7) 14 42 (5) 37

Sektor Pertambangan 38 (13) 25 75 (5) 70

Sektor Industri Dasar dan

Kimia 60 (11) 49 147 (4) 143

Sektor Aneka Industri 43 (6) 37 111 (7) 104

Sektor Industri Barang

Konsumsi 35 (4) 31 93 (11) 82

Sektor Properti dan Real

Estat 45 (1) 43 129 (4) 125

Sektor Infrastrukur,

Utilitas & Transportasi 44 (16) 28 84 (10) 74

Sektor Keuangan 69 (12) 57 171 (9) 162

Sektor Perdagangan, Jasa

dan Investasi 95 (16) 79 237 (13) 224

12

Sektor Pertanian

Berikut adalah statistika deskriptif untuk perubahan Biaya Penjualan, Administrasi &

Umum dan Penjualan/Pendapatan Bersih dari tahun 2009-2010, 2010-2011, dan 2011-2012

pada sektor pertanian.

Tabel 2. Deskriptif Statistik Sektor Pertanian

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan

Perubahan Biaya Penjualan, Administrasi

& Umum Tahun 2010/2009 (5,893,604,506,894) 5 9


& Umum Tahun 2011/2010 331.208.126.789 2 12


& Umum Tahun 2012/2011 (130.130.129.574) 6 8

Perubahan Penjualan Tahun 2010/2009 669.314.435.176 2 12

Perubahan Penjualan Tahun 2011/2010 1.549.931.544.861 0 14

Perubahan Penjualan Tahun 2012/2011 (321.041.203.548) 7 7

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa selama periode 2009-2010 terdapat 64 persen

dari total sampel mengalami kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum. Namun

perusahaan-perusahaan pada sektor pertanian juga mampu mengurangi biaya penjualan,

administrasi dan umum dengan rata-rata sebesar Rp. 5.893.604.506.894. Pada periode ini

pula perusahaan-perushaan sektor pertanian mampu meningkatkan penjualan/pendapatan

dengan rata-rata sebesar Rp. 669.314.435.176 hal ini juga dapat terlihat dimana terdapat 86

persen dari total sampel perusahaan yang mengalami peningkatan penjualan.

Pada periode 2010-2011 terdapat 86 persen dari total sampel mengalami peningkatan

biaya penjualan, administrasi dan umum dengan rata-rata sebesar Rp. 331.208.126.789.

Namun hal ini juga diiringi dengan peningkatan penjualan/pendapatan dengan rata-rata

sebesar Rp. 1.549.931.544.861 oleh semua sampel.

Pada periode 2011-2012 terdapat 57 persen dari total sampel yang mengalami

penurunan biaya biaya penjualan, administrasi dan umum dengan rata-rata sebesar Rp.

130.130.129.574 dan terdapat keseimbangan antara jumlah sampel yang mengalami

peningkatan dan penurunan penjualan/pendapatan dengan rata sebesar Rp. 321.041.203.548.

13

Sebelum menguji apakah terdapat perilaku sticky cost pada sektor seluruh sektor telah

dilakukan uji asumsi klasik untuk memperoleh hasil model yang baik. Hasil uji asumsi klasik

menunjukkan bahwa model telah lolos uji multikolinearitas, autokorelasi, heteroskedastisitas,

dan normalitas. Untuk hasil uji asumsi klasik secara keseluruhan dapat dilihat pada lampiran

3.

Tabel 3. Hasil Uji Regresi Sektor Pertanian

Model

Unstandardized Coefficients

B Std. Error

1 (Constant) .016 .041

Penjualan 1.170 .398

Periode -.543 1.376

a. Dependent Variable: Biaya

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa, asumsi koefisien regresi β1 > 0 dan koefisien

regresi β2 < 0 terpenuhi. Dengan menjumlahkan koefisien β1 + β2 maka akan diperoleh

persentase penurunan biaya penjualan, administrasi & umum akibat penurunan

penjualan/pendapatan bersih sebesar 1 persen, menghasilkan nilai 0,627 (1,170-0,543).

sedangkan nilai koefisien β1 sebesar 1,170. Ini berarti apabila penjualan/pendapatan bersih

turun sebesar 1 persen maka biaya penjualan, administrasi & umum akan turun sebesar 0,627

persen. Sedangkan bila penjualan/pendapatan bersih mengalami kenaikan sebesar 1 persen,

maka biaya penjualan, administrasi & umum akan naik sebesar 1,170 persen.

Dengan demikian temuan ini mendukung hipotesis 1a bahwa besaran kenaikan biaya

administrasi dan umum pada saat penjualan/pendapatan bersih naik lebih tinggi dibanding

besaran penurunan biaya pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor pertanian.

Hal ini berarti terdapat perilaku sticky cost pada biaya penjualan, administrasi dan umum

pada sektor pertanian dan hipotesis 1a diterima.

14

Sektor Pertambangan

Berikut adalah statistika deskriptif untuk perubahan Biaya Penjualan, Administrasi &

Umum dan Penjualan/Pendapatan Bersih dari tahun 2009-2010, 2010-2011, dan 2011-2012

pada sektor pertambangan.

Tabel 4. Deskriptif Statistik Sektor Pertambangan

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan


& Umum Tahun 2010/2009 51.240.022.843 8 17


& Umum Tahun 2011/2010 (7.095.441.294) 7 18


& Umum Tahun 2012/2011 50.254.291.572 6 19




Dari tabel di atas dapat bahwa selama periode 2009-2010 terjadi peningkatan biaya

penjualan, administrasi dan umum dengan rata-rata Rp. 51.240.022.843 yang dialami oleh 17

perusahaan. Selain itu terdapat 18 perusahaan yang mengalami peningkatan penjualan dengan

rata rata sebesar Rp. 488.109.637.707.

Pada periode 2010-2011 terdapat peningkatan efisiensi operasional perusahaan-

perusahaan sektor pertambangan hal ini dapat dilihat bahwa rata-rata penurunan biaya

sebesar Rp. 7.095.441.294, walaupun disisi lain masih terdapat 72 persen dari total sampel

yang mengalami peningkatan. Peningkatan efisiensi operasional juga dapat dilihat dari 80

persen dari total sampel yang mengalami peningkatan penjualan bersih dengan rata-rata

sebesar Rp. 1.220.349.093.108. Sehingga dalam periode ini perusahaan-perusahaan pada

sektor pertambangan mampu mengurangi biaya dan meningkatkan penjualan pada saat yang

bersamaan.

Pada periode 2011-2012 terjadi peningkatan biaya oleh 19 perusahaan dengan rata-

rata sebesar Rp. 50.254.291.572. Pada periode ini pula terjadi peningkatan

penjualan/pendapatan sebesar Rp. 304.049.053.565 oleh 72 persen dari total sampel.

15

Tabel 5.

Hasil Uji Regresi

Sektor Pertambanagan

Model


B Std. Error

1 (Constant) .038 .034

Penjualan .598 .205

Periode .755 1.056


Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa koefisien regresi β1 > 0 dan koefisien regresi β2

> 0 sehingga asumsi tidak terpenuhi. Dengan menjumlahkan koefisien β1 + β2 maka akan

diperoleh persentase penurunan biaya penjualan, administrasi & umum akibat penurunan

penjualan/pendapatan bersih sebesar 1 persen, menghasilkan nilai 1,225 (0,598+0,755).





Dengan demikian temuan ini tidak mendukung hipotesis 1b bahwa besaran kenaikan

biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat penjualan/pendapatan bersih naik lebih

tinggi dibanding besaran penurunan biaya pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada

sektor pertambangan. Hal ini berarti tidak terdapat perilaku sticky cost pada biaya penjualan,

administrasi dan umum pada sektor pertambangan dan hipotesis 1b tidak diterima. Pada

perusahaan-perusahaan sektor pertambangan terdapat 28 persen dari total sampel perusahaan

yang mengalami penurunan biaya dan penurunan penjualan. Dan terdapat 72 persen dari total

sampel perusahaan yang mengalami peningatan biaya dan penjualan. Dengan demikian biaya

bergerak sesuai perubahan penjualan sehinnga tidak terdapat perilaku sticky cost.

Biaya penjualan, administrasi dan umum pada industri pertambangan justru memiliki

indikasi perilaku anti-sticky dimana peningkatan biaya penjualan, administrasi dan umum

lebih sedikit saat penjualan/pendapatan meningkat dibanding penurunan biaya penjualan,

administrasi dan umum saat penjualan/pendapatan menurun.

16

Sektor Industri Dasar dan Kimia

Berikut adalah statistika deskriptif untuk perubahan Biaya Penjualan, Administrasi

dan Umum dan Penjualan/Pendapatan Bersih dari tahun 2009-2010, 2010-2011, dan 2011-

2012 pada sektor industri dasar dan kimia.

Tabel 6. Deskriptif Statistik Sektor Industri Dasar dan Kimia

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan


& Umum Tahun 2010/2009 201.385.232.492 11 38


& Umum Tahun 2011/2010 240.375.718.006 14 35


& Umum Tahun 2012/2011 277.734.140.000 8 41




Pada industri dasar dan kimia memiliki peningkatan biaya penjualan, administrasi dan

umum yang relatif stabil hal ini dapat kita lihat pada tabel di atas dimana pada periode 2009-

2010 memiliki 78 persen dari total sampel dengan nilai rata-rata sebesar Rp.

201.385.232.492. Sedangkan pada periode 2010-2011 memiliki 71 persen dari total sampel

dengan nilai rata-rata sebesar Rp. 240.375.718.006. Dan pada periode 2011-2012 memiliki 84

persen dari total sampel dengan nilai rata-rata sebesar Rp. 277.734.140.000.

Berbeda dengan tingkat peningkatan biaya penjualan, administrasi dan umum pada

sektor industri dasar dan kimia ini mengalami peningkatan yang cukup fluktuatif. Hal ini

dapat dilihat pada tabel di atas, dimana pada periode 2009-2010 terdapat peningkatan

penjualan dengan nilai rata-rata sebesar Rp. 155.445.618.792 oleh 69 persen dari total

sampel. Kemudian pada periode 2010-2011 terdapat peningkatan penjualan dengan nilai rata-

rata sebesar Rp. 835.977.614.345 oleh 80 persen. Dan pada periode 2011-2012 terdapat 71

persen dari total sampel yang mengalami peningkatan penjualan dengan rata-rata sebesar Rp.

475.918.707.306.

17

Tabel 7.

Hasil Uji Regresi

Sektor Industri Dasar dan Kimia

Model


B Std. Error

1 (Constant) .033 .010

Penjualan .127 .126

Periode -.053 .200


Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa asumsi koefisien regresi β1 > 0 dan koefisien








Dengan demikian temuan ini mendukung hipotesis 1c bahwa besaran kenaikan biaya

penjualan, administrasi dan umum pada saat penjualan/pendapatan bersih naik lebih tinggi

dibanding besaran penurunan biaya pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada sektor

industri dasar dan kimia. Hal ini berarti terdapat perilaku sticky cost pada biaya penjualan,

administrasi & umum pada sektor industri dasar & kimia, dan hipotesis 1c diterima.

18

Sektor Aneka Industri



2012 pada sektor aneka industri.

Tabel 8. Deskriptif Statistik Sektor Aneka Industri

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan


& Umum Tahun 2010/2009 136,579,977,421 12 25


& Umum Tahun 2011/2010 (401,466,616) 9 28


& Umum Tahun 2012/2011 84,402,131,066 10 27

Perubahan Penjualan Tahun 2010/2009 1,187,757,062,897 9 28

Perubahan Penjualan Tahun 2011/2010 1,308,979,682,855 4 33

Perubahan Penjualan Tahun 2012/2011 898,406,430,885 12 25

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa pada periode 2009-2010 dan 2010-2011

memiliki tingkat peningkatan penjualan yang relatif sama yaitu Rp. 1.187.757.062.897 dan

Rp. 1.308.979.682.855. Perbedaanya adalah pada periode 2009-2010 terdapat 76 persen dari

total sampel perusahaan yang mengalami peningkatan tersebut sedangkan pada periode 2010-

2011 terdapat 89 persen dari total sampel perusahaan yang mengalami peningkatan. Ini

menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan pada sektor aneka industri mampu beroperasi

dengan baik. Nampak pula bahwa dari periode 2009-2010 hingga periode 2010-2011

memiliki peningkatan sebesar Rp. 121.222.619.957. Namun pada periode 2011-2012

peningkatan penjualan justru menurun hanya sebesar Rp. 898.406.430.885 dimana yang pada

periode ini hanya terdapat 68 persen dari total sampel yang mengalami peningkatan

penjualan.

Dari tabel di atas juga dapat dilihat bahwa pada periode 2009-2010 memiliki rata-rata

peningkatan biaya yang paling besar dari antara periode pengamatan lain yaitu sebesar Rp.

136.579.977.421 hal ini dikarenakan masih terdapat 68 persen dari sampel yang mengalami

peningkatan biaya. Namun pada periode 2010-2011 perusahaan-perusaan pada sektor aneka

19

industri mampu menurunkan biaya dengan rata-rata sebesar Rp. 401.466.616 namun masih

terdapat 76 persen dari total sampel yang mengalami peningkatan biaya. Kemudian pada

periode 2011-2012 perusahaan-perusaan pada sektor aneka industri kembali lagi mengalami

peningkatan biaya dengan rata-rata sebesar Rp. 84.402.131.066.

Tabel 9.

Hasil Uji Regresi


Model


B Std. Error

1 (Constant) -.018 .015

Penjualan .825 .149

Periode -.448 .322










Dengan demikian temuan ini mendukung hipotesis 1d bahwa besaran kenaikan biaya



aneka industri. Hal ini berarti terdapat perilaku sticky cost pada biaya penjualan, administrasi

dan umum pada sektor aneka industri dan hipotesis 1d diterima.

20

Sektor Industri Barang Konsumsi



2012 pada sektor barang konsumsi.

Tabel 10. Deskriptif Statistik Sektor Industri Barang konsumsi

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan


& Umum Tahun 2010/2009 118.301.738.377 4 27


& Umum Tahun 2011/2010 98.739.972.003 5 26


& Umum Tahun 2012/2011 164.120.692.659 3 28




Dari tabel di atas dapat terlihat bahwa perusahaan-perusahaan sektor industri barang

konsumsi mampu konsisten meningkatkan penjualan dengan baik. Hal ini terbukti dengan

nilai rata-rata peningkatan penjualan dari periode 2009-2010, 2010-2011, hingga periode

2011-2012. Berturut-turut dengan rata-rata nilai sebesar Rp. 690.849.888.493 ; Rp.

1.091.773.792.098; dan Rp. 1.264.576.221.027 dan dengan rata-rata peningkatan perperiode

sebesar Rp. 286.863.166.267. Selain itu terdapat rata-rata 89 persen dari total sampel yang

mengalami peningkatan penjualan, ini dapat memberikan indikasi bahwa hampir semua

perusahaan-perusahaan sektor industri barang konsumsi mampu meningkatkan penjualan

setiap periode.

Namun disisi lain pada perusahaan-perusahaan sektor industri barang konsumsi juga

mengalami peningkatan biaya pada setiap periode dari 2009-2010, 2010-2011, hingga

periode 2011-2012. Berturut-turut dengan rata-rata nilai sebesar Rp. 118.301.738.377; Rp.

98.739.972.003; dan 164.120.692.659. Selain itu terdapat rata-rata 87 persen dari total sampel

yang mengalami peningkatan biaya.

21

Tabel 11.

Hasil Uji Regresi


Model


B Std. Error

1 (Constant) .032 .009

Penjualan .478 .115

Periode -.316 .329










Dengan demikian temuan ini mendukung hipotesis 1e bahwa besaran kenaikan biaya



industri barang konsumsi. Hal ini berarti terdapat perilaku sticky cost pada biaya penjualan,

administrasi dan umum pada sektor industri barang konsumsi dan hipotesis 1e diterima.

22

Sektor Properti dan Real Estat



2012 pada sektor properti dan real estat.

Tabel 12. Deskriptif Statistik Sektor Properti dan Real Estat

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan


& Umum Tahun 2010/2009 23.516.515.710 10 33


& Umum Tahun 2011/2010 36.879.936.143 6 37


& Umum Tahun 2012/2011 49.362.189.854 4 39

Perubahan Pendapatan Tahun 2010/2009 35.675.725.186 13 30



Dapat dilihat pada tabel di atas bahwa 85 persen perusahaan-perusahaan di sektor

properti dan real estat pada periode 2009-2010, 2010-2011, dan periode 2011-2011

mengalami peningkatan biaya penjualan, administrasi dan umum. Peningkatan ini

berlangsung konstan dengan rata-rata peningkatan per periode sebesar Rp. 12.922.837.072.

Pada periode 2009-2010, 2010-2011, dan periode 2011-2011 perusahaan-perusahaan

di sektor properti dan real estat sebanyak 75 persen juga mengalami peningkatan pendapatan

dengan rata-rata berturut-turut sebesar Rp. 35.675.725.186; Rp. 298.665.226.838; dan Rp.

443.019.004.307. Dengan rata-rata peningkatan perperiode Rp. 203.671.639.560.

23

Tabel 13.

Hasil Uji Regresi

Sektor Properti dan Real Estat

Model


B Std. Error

1 (Constant) .043 .011

Penjualan .326 .066

Periode -.133 .142










Dengan demikian temuan ini mendukung hipotesis 1f bahwa besaran kenaikan biaya



properti dan real estat. Hal ini berarti terdapat perilaku sticky cost pada biaya penjualan,

administrasi dan umum pada sektor properti dan real estat dan hipotesis 1f diterima.

24

Sektor Infrastrukur, Utilitas & Transportasi



2012 pada sektor infrastrukur, utilitas & transportasi.

Tabel 14. Deskriptif Statistik Sektor Infrastrukur, Utilitas & Transportasi

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan


& Umum Tahun 2010/2009 146.362.249.446 9 19


& Umum Tahun 2011/2010 (1.473.365.834.811) 10 18


& Umum Tahun 2012/2011 131.067.571.849 8 20




Dari tabel di atas perusahaan-perusahaan di sektor infrastrukur, utilitas & transportasi

dapat menurunkan biaya penjualan, administrasi dan umum pada periode 2010-2011 dengan

cukup besar dibandingkan dengan periode-periode lain dimana justru mengalami peningkatan

biaya. Pada periode 2010-2011 perusahaan-perusahaan di sektor infrastrukur, utilitas &

transportasi mampu menurunkan biaya dengan rata-rata sebesar Rp. 1.473.365.834.811 oleh

36 persen dari total sampel perusahaan.

Disisi lain perusahaan-perusahaan di sektor infrastrukur, utilitas & transportasi juga

mampu meningkatkan pendapatan selama berturut-turut dari periode 2009-2010, 2010-2011,

dan periode 2011-2012 dengan rata-rata peningkatan sebesar Rp. 237.074.928.100. Dimana

peningkatan tersebut dialami oleh 70 persen dari total perusahaan per periode.

25

Tabel 15.

Hasil Uji Regresi

Sektor Infrastrukur, Utilitas & Transportasi

Model


B Std. Error

1 (Constant) .022 .021

Penjualan .210 .174

Periode -.061 .470










Dengan demikian temuan ini mendukung hipotesis 1f bahwa besaran kenaikan biaya



infrastrukur, utilitas & transportasi. Hal ini berarti terdapat perilaku sticky cost pada biaya

penjualan, administrasi dan umum pada sektor infrastrukur, utilitas & transportasi dan

hipotesis 1f diterima.

26

Sektor Keuangan



2012 pada sektor keuangan.

Tabel 16. Deskriptif Statistik Sektor Keuangan

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan


& Umum Tahun 2010/2009 113.480.981.498 4 53


& Umum Tahun 2011/2010 130.173.698.890 6 51


& Umum Tahun 2012/2011 109.365.061.719 12 45




Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa perusahaan-perusahaan pada sektor keuangan

mampu konsisten dalam peningkatan pendapatan dari periode ke periode. Peningkatan ini

dialami oleh 86 persen dari total sampel pada setiap periodenya, dengan rata-rata peningkatan

sebesar Rp. 64.069.794.036. Ini menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan pada sektor

keuangan mampu beroperasi dengan baik.

Peningkatan pendapatan tersebut juga diiringi oleh peningkatan biaya penjualan,

administrasi dan umum pada tiap periodenya. Dengan rata-rata pada periode 2009-2010

sebesar Rp. 113.480.981.498; sedangkan pada periode 2010-2011 sebesar Rp.

130,173,698,890. Namun pada periode 2011-2012 masih terdapat peningkatan biaya hanya

saja tidak sebesar pada periode 2009-2010 dan periode 2010-2011 yaitu sebesar Rp.

109.365.061.719.

27

Tabel 17.

Hasil Uji Regresi Sektor Keuangan

Model


B Std. Error

1 (Constant) .060 .010

Penjualan .145 .094

Periode .942 .510


Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa koefisien regresi β1 > 0 dan koefisien regresi β2

> 0 sehingga asumsi tidak terpenuhi. Dengan menjumlahkan koefisien β1 + β2 maka akan

diperoleh persentase penurunan biaya penjualan, administrasi & umum akibat penurunan

penjualan/pendapatan bersih sebesar 1 persen, menghasilkan nilai 1,087 (0,145+0,942).





Dengan demikian temuan ini tidak mendukung hipotesis 1h bahwa besaran kenaikan

biaya penjualan, administrasi dan umum pada saat penjualan/pendapatan bersih naik lebih

tinggi dibanding besaran penurunan biaya pada saat penjualan/pendapatan bersih turun pada

sektor keuangan. Hal ini berarti tidak terdapat perilaku sticky cost pada biaya penjualan,

administrasi dan umum pada sektor keuangan dan hipotesis 1h tidak diterima. Terdapat 72

persen dari total sampel perusahaan yang tidak memasukan akun gaji karyawan ke dalam

akun biaya penjualan, administrasi & umum sehingga akun biaya penjualan, administrasi &

umum akan kehilangan salah satu komponen fixed cost, dengan demiakan total biaya

penjualan, administrasi & umum memiliki perbandingan proporsi variabel cost yang lebih

besar sehingga biaya mudah untuk disesuaikan dan mengakibatkan tidak terdapat perilaku

sticky cost.

Biaya penjualan, administrasi dan umum pada industri keuangan justru memiliki

indikasi perilaku anti-sticky dimana peningkatan biaya penjualan, administrasi dan umum

lebih sedikit saat penjualan/pendapatan meningkat dibanding penurunan biaya penjualan,

administrasi dan umum saat penjualan/pendapatan menurun.

28

Sektor Perdagangan, Jasa dan Investasi



2012 pada sektor perdagangan, jasa dan investasi.

Tabel 18. Deskriptif Statistik Sektor Perdagangan, Jasa dan Investasi

Rata-rata

Perubahan Dalam

(Rp)

Sampel

Mengalami

Penurunan

Sampel

Mengalami

Kenaikan


& Umum Tahun 2010/2009 15.541.520.232 18 60


& Umum Tahun 2011/2010 49.030.590.529 17 61


& Umum Tahun 2012/2011 48.635.550.016 11 67




Pada tabel di atas secara keseluruhan pada periode amatan terdapat 83 persen dari

total sampel perusahaan yang mengalami peningatan penjualan dimana pada periode 2010-

2011 memiliki tingkat peningkatan yang tertinggi dengan rata-rata sebesar Rp.

754.044.642.736. Dan pada periode 2009-2010 memiliki tingkat peningkatan penjualan

terendah dengan rata-rata sebesar Rp. 438.505.355.860.

Disisi lain perusahaan-perusahaan pada sektor perdagangan, jasa dan investasi juga

mengalami peningkatan biaya penjualan, administrasi dan umum. Peningkatan ini dialami

oleh 80 persen dari total sampel perusahaan per periode. Dapat dilahat pula pada tabel di atas

pada periode 2009-2010 memiliki tingkat peningkatan biaya yang terendah dengan rata-rata

sebesar Rp. 15.541.520.232 dan pada periode 2010-2011 memiliki tingkat peningkatan biaya

yang tertinggi dengan rata-rata sebesar Rp. 49.030.590.529.

29

Tabel 19.

Hasil Uji Regresi

Sektor Perdagangan, Jasa dan Investasi

Model


B Std. Error

1 (Constant) .026 .014

Penjualan .475 .119

Periode -.126 .385










Dengan demikian temuan ini mendukung hipotesis 1i Besaran kenaikan biaya



perdagangan, jasa dan investasi. Hal ini berarti terdapat perilaku sticky cost pada biaya

penjualan, administrasi dan umum pada sektor perdagangan, jasa dan investasi dan hipotesis

1i diterima.

Variasi Tingkatan Sticky Cost

Setelah melakukan pengujian sembilan sektor terbukti bahwa setiap sektor memiliki

tingkat sticky cost yang berbeda satu dengan yang lain. Penemuan ini sesuai dengan

penemuan Subramaniam dan Weidenmier (2003). Namun terdapat dua sektor yaitu sektor

pertambangan dan sektor keuangan yang justru memiliki indikasi perilaku anti-sticky dimana

peningkatan biaya penjualan, administrasi dan umum lebih sedikit saat penjualan/pendapatan

meningkat dibanding penurunan biaya penjualan, administrasi dan umum saat

penjualan/pendapatan menurun. Berikut adalah tabel besarnya tingkatan sticky cost atas

pengujian yang telah dilakukan terhadap sembilan sektor perusahaan-perusahaan yang

terdaftar di BEI pada periode 2009-2012.

30

Tabel 20. Tingkatan Variasi Tingkatan Sticky Cost

No. Sektor

Kenaikan

1%

Penjualan

Penurunan

1%

Penjualan

Perilaku Selisih

1 Sektor Pertanian 1,170 0,627 Sticky 0,543

2 Sektor Aneka Industri 0,825 0,337 Sticky 0,488

3 Sektor Industri Barang Konsumsi 0,478 0,163 Sticky 0,315

4 Sektor Properti dan Real Estat 0,326 0,193 Sticky 0,133

5 Sektor Perdagangan, Jasa dan

Investasi 0,475 0,349 Sticky 0,126

6 Sektor Infrastrukur, Utilitas &

Transportasi 0,210 0,149 Sticky 0,061

7 Sektor Industri Dasar dan Kimia 0,127 0,074 Sticky 0,053

8 Sektor Pertambangan

0,598 1,225 Anti-

sticky (0,627)

9 Sektor Keuangan

0,145 1,087 Anti-

sticky (0,942)

Dapat dilihat pada tabel di atas terdapat Kolom Selisih yang merupakan nilai selisih

respon biaya atas satu persen perubahan penjualan/pendapatan. Semakin tinggi nilai selisih

respon biaya atas satu persen perubahan penjualan/pendapatan itu artinya semakin tinggi

tingkatan sticky cost pada suatu sektor. Anderson et al. (2003) menyatakan bahwa manager

memiliki perananan yang kuat dalam besarnya biaya dan sensitivitas respon biaya atas

perubahan aktivitas. Selain itu Anderson et al (2006) menambahkan bahwa biaya seharusnya

mengikuti pergerakan penjualan secara proporsional, dan bila tidak terjadi demikian maka hal

ini memberikan sinyal bahwa terjadi inefisiensi biaya. Selain itu Gómez-gallego et al (2012)

menyatakan bahwa inefisiensi biaya pada suatu perusahaan dapat dilihat dari kondisi biaya

yang tidak stabil antara satu period eke periode lain. kemudian Anderson et al (2006)

menyatakan bahwa inefisiensi biaya adalah akibat manager yang tidak mampu menyesuaikan

biaya dengan baik, atas dasar pergerakan penjualan yang kemudian mengakibatkan tingkat

sticky cost yang tinggi.

Dari Tabel 20 dapat dilihat bahwa sektor pertanian memiliki tingkatan sticky cost

yang tertinggi dibandingkan dengan sektor lain. Biaya penjualan, administrasi & umum

sangat tidak stabil dibandingkan dengan sektor lain. Selain itu biaya penjualan, administrasi

& umum tidak bergerak secara proporsional selama periode amatan. Hal ini memberikan

sinyal terjadinya inefisiensi biaya akibat manager tidak mampu menyesuaikan biaya dengan

31

baik atas dasar pergerakan penjualan sehingga menyebabkan tingkat sticky cost yang tinggi

pada sektor pertanian ini.

Tidak seperti pada penemuan Subramaniam dan Weidenmier (2003) yang

menemukan bahwa sektor manufaktur memiliki tingkat sticky cost yang tertinggi, di

Indonesia justru sektor pertanian yang memiliki tingkat sticky cost yang tertinggi dan disisi

lain terdapat satu sektor manufaktur yang memiliki tingkat sticky cost terendah, yaitu sektor

industri dasar dan kimia. Dapat dilihat pada Tabel 6 bahwa perusahaan-perusahaan dalam

sektor industri dasar dan kimia lebih stabil dari pada sektor lain yang terdapat perilaku sticky

cost. Selain itu biaya penjualan, administrasi & umum bergerak sesuai perubahan penjualan.

Kondisi ini juga dapat dilihat pada 22 persen dari total sampel perusahaan yang mampu

menurunkan biaya dan juga terdapat 27 persen perusahaan yang mengalami penurunan

penjualan. Dengan kondisi tersebut menunjukkan bahwa saat terjadi penurunan penjualan

diiringi dengan penurunan biaya. Namun ada perbedaan perubahan biaya yang tidak

proporsional, pada periode 2009-2010 hingga periode 2010-2011 terdapat peningkatan

penjulan sebesar Rp. 38.990.485.514 dan peningkatan biaya sebesar Rp. 680.531.995.553.

namun antara periode 2010-2011 hingga periode 2011-2012 terdapat peningatan penjualan

sebesar Rp. 37.358.421.994 yang relatif tidak jauh berbeda dengan periode sebelumnya

namun biaya justru mengalami penurunan sebesar Rp. 360.058.907.039. Kondisi ini

memungkinkan terjadinya inefisiensi biaya hal ini sesuai dengan itu Anderson et al (2006)

menambahkan bahwa biaya seharusnya mengikuti pergerakan penjualan secara proporsional,

dan bila tidak terjadi demikian maka hal ini memberikan sinyal bahwa terjadinya inefisiensi

biaya yang akan mengkibatkan terdapatnya perilaku sticky cost.

Bila dilihat secara lebih luas kondisi perekonomian Indonesia saat periode amatan,

Indonesia memiliki kondisi pertumbuhan yang meningkat dari tahun 2009-2012. Dimana

pada tahun 2009 terdapat pertumbuhan ekonomi sebesar 4,6 persen meningkat terus hingga

mencapai 6,7 persen pada tahun 2012. Berdasar peryataan Windyastuti dan Biyanto (2005)

yang menyatakan bahwa semakin tinggi pertumbuhan ekonomi tingkat sticky cost biaya

penjualan, administrasi dan umum akan semakin tinggi. Ketika perekonomian mengalami

pertumbuhan, maka manager berharap penjualan bersih perusahaan pada periode mendatang

akan mengalami peningkatan. Manajer cenderung tidak akan mengurangi sumber daya,

walaupun penjualan bersih perusahaannya mengalami penurunan, sehingga tingkat sticky cost

akan lebih tinggi. Namun disisi lain pada tahun 2012 dilakukan uji coba kebijakan

pembatasan impor tanaman holtikultura yang berdampak langsung pada perusahaan-

32

perusahaan sektor pertanian. Selain itu harga-harga sayur dan buah menjadi mahal atas dasar

kebijakan pemerintah tersubut, hal ini sangat berdampak pada penjualan perusahaan-

perusahaan sektor pertanian. Dapat dilihat dari turunnya tingkat penjualan sebesar 79 persen

dari tahun sebelumnya. Kondisi ini memicu perubahan permintaan output sehingga manajer

harus mengambil keputusan untuk melakukan penyesuaian atau membiarkan sumber daya

terus terpakai. Hal ini memungkinkan sebagai salah satu yang memicu sektor pertanian

memiliki tingkat sticky cost yang tinggi.

Berdasar temuan-temuan ini dapat memberikan informasi yang penting bagi investor

dikarenakan perilaku sticky cost yang tinggi akan mengurangi tingkat akurasi peramalan laba

(Weiss, 2010) dan dimana perusahaan-perusahaan yang memiliki tingkat sticky cost yang

tinggi akan membutuhkan volume penjualan yang semakin tinggi untuk mencapai laba

(Anderson et al, 2006 dan Weiss, 2010). Dengan demikan dapat dikatakan bahwa

perusahaan-perusahaan pada sektor pertanian akan memiliki kencenderungan memiliki

tingkat akurasi peramalan laba yang lebih rendah daripada sektor industri dasar dan kimia.

Dan perusahaan-perusahaan pada sektor pertanian akan membutuhkan volume penjualan

yang semakin tinggi untuk mencapai laba daripada sektor industri dasar dan kimia.

Temuan berupa indikasi perilaku anti-sticky pada sektor pertambangan dan sektor

keuangan dimana peningkatan biaya penjualan, administrasi dan umum lebih sedikit saat

penjualan/pendapatan meningkat dibanding penurunan biaya penjualan, administrasi dan

umum saat penjualan/pendapatan menurun. Hal ini dikarenakan selama berturut-turut dalam

periode perusahaan terdapat 28 persen dari total sampel perusahaan yang mengalami

penurunan biaya dan penurunan penjualan. Dan terdapat 72 persen dari total sampel

perusahaan yang mengalami peningatan biaya dan penjualan. Dengan kondisi yang stabil ini

tidak memberikan sinyal terdapat indikasi inefisiensi biaya. Sehingga dengan kondisi ini

tidak memunculkan perilaku sticky cost (Gómez-gallego et al, 2012, dan Anderson et al,

2006).

Pada sektor keuangan terdapat 72 persen dari total sampel perusahaan yang tidak

memasukan akun gaji karyawan kedalam akun biaya penjualan, administrasi & umum

sehingga akun biaya penjualan, administrasi & umum akan kehilangan salah satu komponen

fixed cost. Dengan kondisi ini biaya administrasi & umum akan cenderung didominasi oleh

variabel cost yang berubah secara proporsional dengan perubahan aktivitas (Anderson et al,

2003) sehingga biaya mudah untuk disesuaikan. Sesuai dengan Anderson et al (2003) dan

33

Anderson et al (2006) yang dikembangan oleh Weiss (2010) menyatakan bahwa perusahaan-

perusahaan yang mampu menyesuaikan biaya dengan baik mengindikasikan adanya perilaku

anti-sticky.

Bila dilihat secara makro selama berturut-turut pada tahun 2011-2012 sektor

pertambangan adalah sektor dengan pertumbuhan ekonomi terendah yaitu sebesar 1,86

persen pada tahun 2011 dan 1,49 persen pada tahun 2012. Hal ini mengakibatkan perusahaan-

perusahaan sektor pertambangan tidak memiliki perilaku sticky cost, karena sticky cost

muncul dan meningkat pada kondisi pertumbuhan ekoomi yang tinggi (Windyastuti dan

Biyanto, 2005). Di dalam perusahaan-perusahaan sektor keuanagan manager memiliki

peranan yang cukup berbeda dengan perusahaan-perusahaan pada sektor-sektor lain hal ini

dikarenakan beberapa komponen operasional pada perusahaan-perusahaan sektor keuanagan

dipengaruhi oleh unsur-unsur kebijkan pemerintah dan harga rupiah atas mata uang asing hal

ini membuat manager tidak bisa leluasa menentukan kegiatan operasional perusahaan.

Selama periode amatan 2009-2012 nilai rupiah menguat atas dolar Amerika dari Rp. 10.408

pada tahun 2009 hingga menjadi Rp. 8.800 pada tahun 2012. Kondisi ini dapat memicu

situasi yang kondusif dalam beroprasional, hal ini terbukti pada 86 persen dari total sampel

yang selama berturut-turut mengalami peningkatan penjualan. Akibat peningkatan penjualan

yang stabil selama beberapa periode manajer tidak harus melakukan penyesuaian biaya atas

perubahan penjualan tersebut yang kemudian berakibat tidak adanya perilaku sticky cost pada

sektor keuangan.

Berdasar temuan ini dapat memberikan informasi yang penting bagi investor

dikarenakan menurut Weiss (2010) perusahaan-perusahaan yang terdapat perilaku anti-sticky

memiliki tingkat akurasi peramalan laba yang baik hal ini dikarenakan perusahaan-

perusahaan ini mampu menyesuaikan biaya atas perubahan aktivitas, dengan demikian

perusahaan-perusahaan ini tidak harus menjual dengan volume yang tinggi untuk mencapai

laba. Hal ini memberikan indikasi dimana sektor pertambangan dan sektor keuangan

memiliki tingkat akurasi peramalan laba yang baik dan sektor pertambangan dan sektor

keuangan tidak harus menjual dengan volume yang tinggi untuk mencapai laba.

Dengan demikian temuan ini tidak mendukung hipotesis 2 bahwa sektor manufaktur

akan lebih sticky dibanding sektor utama (sektor Pertanian dan sektor pertambangan) dan

akan lebih sticky dibanding sektor jasa (sektor Infrastruktur, utilitas & transportasi, sektor

34

keuangan, dan sektor perdagangan, jasa dan investasi). Oleh sebab itu hipotesis 2 tidak

diterima.

35

BAB V

PENUTUP

Kesimpulan

Dari analisis yang telah dilakukan, ditemukan bahwa terdapat tujuh sektor industri

berdasar klasifikasi oleh PT. Bursa Efek Indonesia memiliki indikasi perilaku sticky coct

pada biaya penjualan, administrasi dan umum. Sektor-sektor tersebut adalah sektor pertanian;

sektor aneka industri; sektor industri barang konsumsi; sektor properti dan real estat; sektor

perdagangan, jasa dan investasi; sektor infrastrukur, utilitas & transportasi; dan sektor

industri dasar dan kimia. Terdapat indikasi perilaku anti-sticky pada sektor pertambangan dan

sektor keuangan.

Sektor pertanian adalah sektor yang memiliki tingkat sticky cost yang tertinggi

dibandingkan dengan sektor lain hal ini dikarenakan biaya penjualan, administrasi & umum

tidak bergerak secara proporsional selama periode amatan. Hal ini memberikan sinyal

terjadinya inefisiensi biaya akibat manager tidak mampu menyesuaikan biaya dengan baik

atas dasar pergerakan penjualan sehingga menyebabkan tingkat sticky cost yang tinggi.

Sektor industri dasar dan kimia memiliki tingkat sticky cost yang terendah dibandingkan

dengan sektor lain, hal ini dikarenakan perusahaan-perusahaan dalam sektor industri dasar

dan kimia lebih stabil dari pada sektor lain yang terdapat perilaku sticky cost.

Temuan ini sesuai dengan Gómez-gallego et al (2012) menyatakan bahwa inefisiensi

biaya pada suatu perusahaan dapat dilihat dari kondisi biaya yang tidak stabil. Selain itu

Anderson et al (2006) menyatakan bahwa biaya seharusnya mengikuti pergerakan penjualan

secara proporsional, dan bila tidak terjadi demikian maka hal ini memberikan sinyal bahwa

terjadi inefisiensi biaya akibat manager yang tidak mampu menyesuaikan biaya dengan baik

atas dasar pergerakan penjualan yang kemudian mengakibatkan tingkat sticky cost yang

tinggi.

Hal ini merupakan informasi yang penting bagi investor dikarenakan perilaku sticky

cost yang tinggi akan mengurangi tingkat akurasi peramalan laba dan untuk mencapai laba,

perusahaan-perusahaan pada sektor pertanian harus mampu menjual dengan volume yang

36

lebih tinggi dibanding perusahaan-perusahaan pada sektor lain yang memiliki tingkat sticky

cost yang rendah seperti pada sektor industri dasar dan kimia.

Terdapat indikasi perilaku anti-sticky pada sektor pertambangan dan sektor keuangan.

Hal ini dikarenakan perusahaan-perusahaan pada kedua sektor ini mampu menyesuaikan

biaya dengan baik. Selain itu tidak terdapat indikasi inefisiensi biaya pada perusahaan-

perusahaan pada sektor pertambanagan dan sektor keuangan. Sesuai dengan Anderson et al

(2003) dan Anderson et al (2006) yang dikembangan oleh Weiss (2010) menyatakan bahwa

perusahaan-perusahaan yang mampu menyesuaikan biaya dengan baik mengindikasikan

adanya perilaku anti-sticky.

Hal ini menjadi informasi yang penting bagi investor mengingat bahwa perusahaan

yang terdapat perilaku anti-sticky memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dari pada

perusahaan dengan perilaku sticky cost dan perusahaan dengan perilaku anti-sticky tidak

perlu menjual dengan volume yang tinggi untuk dapat mencapai laba (Weiss, 2010).

Sehingga perusahaan-perusahaan pada sektor pertambangan dan sektor keuangan memiliki

tingkat akurasi yang lebih baik dari pada perusahaan-perusahaan sektor lain yang memiliki

perilaku sticky cost, dan perusahaan-perusahaan pada sektor pertambangan dan sektor

keuangan tidak perlu menjual dengan volume yang tinggi untuk dapat mencapai laba.

Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini mengunakan pengolahan data time series dan pengujian regresi

berganda dimana pada penelitian-penelitian sticky cost sebelumnya (Anderson et al, 2003;

Subramaniam dan Weidenmier, 2003; De Medeiros dan Costa, 2004; Windyastuti dan

Biyanto, 2005; Anderson et al, 2006; Anderson et al, 2006 dan Hidayatullah et al, 2010)

mengunakan data panel dan pengujian regresi dengan metode pooled data.

Saran

Untuk penelitian selanjutnya dapat dapat dilakukan penelitian lanjutan untuk

membuktikan tingkat ketidak akuratan peramalan laba pada sektor yang memiliki tingkat

sticky cost yang tinggi. Selain itu dapat dilakukan penelitian dampak kondisi perekonomian

secara makro atas variasi tingkatan sticky cost.

37

DAFTAR PUSTAKA

Anderson, MC., Banker, RD., and Janakiraman, SN., 2003, “Are Selling, General, and

Administrative Cost “Sticky”?”, Journal of Accounting Research, Vol. 41, No. 1.

Anderson, MC., Banker, RD., and Janakiraman, SN., Huang, R., 2006, “Cost Behavior and

Fundamental Analysis of SG&A Costs”, AAA 2007 Management Accounting

Section (MAS) Meeting Paper.

Argilés, JM., Blandón, JG., 2009, "Cost Stickiness Revisited: Empirical Application for

Farms", REVISTA ESPAÑOLA DE FINANCIACIÓN Y CONTABILIDAD, Vol.

XXXVIII.

Balakrishnan, R., Labro, E., Soderstrom, N., 2011, “Cost Structure and Sticky Cost”,

Working paper, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1562726 or

http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1562726

Banker, RD., Chen, L., 2006, “Predicting Earning Using A Model Based On Cost Variability

and Cost Stickiness”, The Accounting Review Vol. 81, No. 2.

Baumgarten, D., Bonenkamp, U., Homburg, C., 2010, "The Information Content of the

SG&A Ratio", Journal Of Management Accounting Research, Vol. 22, American

Accounting Association.

Bosch, JMA., Blandón, JG., 2011, "The influence of size on cost behaviour associated with

tactical and operational flexibility", Estudios de Economia, Vol. 38.

Cannon, JN., 2011, “Determinants of „Sticky Costs': An Analysis of Cost Behavior Using

United States Air Transportation IndustriData”, AAA 2012 Management Accounting

Section (MAS) Meeting Paper. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1895615

or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1895615

De Medeiros, Otavio Ribeiro and Costa, Patricia De Souza, 2004, “Cost Stickiness in

Brazilian Firm”, Paper presented at the 4th

USP Congress of Managerial Control and

Accounting, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=632365 or


http://ssrn.com/abstract=1562726






38

Dewi AAK., 2012, "Apakah Kelengketan Biaya Terjadi Pada Perusahaan Manufaktur di

Indonesia", Working paper, Universitas Kristen Satya Wacana Institutional

Repository Available at http://repository.library.uksw.edu/handle/123456789/1148

Fan, Y., Liu, X., 2012, "Reclassifying Core Expenses as Special Items:Cost of Goods Sold or

Selling, General, and Administrative Expenses?", Working paper, Available at

http://mays.tamu.edu/media/documents/2013/01/22/Fan_and_Liu.pdf

Garrison, RH., Noreen, EW., 2002, Managerial Accounting. Rio de Janeiro: LTC.

Ghaemi, MH., Nematollahi. M., 2011, "Study on The Behavior of Materials, Labor, and

Overhead Costs in Manufacturing Companies listed in Tehran Stock Exchange”,

International Journal of Trade, Economics and Finance, Vol. 3, No. 1, February

2012.

Gómez-gallego, JA., Gómez-garcía, J., Pérez-cárceles, MC, 2012, "Appropriate Distribution

of Cost Inefficiency Estimates as Predictor of Financial Instability", Estudios

Economia Aplicada, Vol. 30-3.

Ghozali, Imam, 2007, "Aplikasi Analisis Multivariat dengan Program SPSS". Badan

Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.

Hidayatullah, IJ., et al, 2011, "Analisis Perilaku Sticky Cost dan Pengaruhnya Terhadap

Prediksi Laba Menggunakan Model Cost Variability dan Cost Stickiness (CVCS)

Pada Emiten Di Bei Untuk Industri Manufaktur", SNA, Available at SNA:

sna.akuntansi.unikal.ac.id/makalah/029-AKPM-45.pdf

Jensen, Michael C.; Meckling, William H., 1976, "Theory of the Firm: Managerial Behavior,

Agency Costs and Ownership Structure", Journal of Financial Economics, Vol. 3,

No. 4.

Kama, I.,Weiss, D., 2010, “Do Managers‟ Deliberate Decisions Induce Sticky Costs?”,

Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1558953 or


Malcolm, RE., 1991, “Overhead Control Implications of Activity Costing”. Accounting

Horizons, 69-78.

http://repository.library.uksw.edu/handle/123456789/1148

http://mays.tamu.edu/media/documents/2013/01/22/Fan_and_Liu.pdf



39

Noreen E., Soderstrom N., 1997, “The Accuracy of Proportional Cost Models: Evidence from

Hospital Service Departments”, Review on Accounting Studies, 2.

Nugroho, PI., Endarwati, W., 2013, Do the Cost Stickiness in The Selling, "General and

Administrative Costs Occur in Manufacturing Companies in Indonesia?", Simposium

Nasional Akuntansi 16, Sesi III/1, Manado, September 2013

Pervan, M., Pervan, I., 2011, “Analysis of Sticky Costs: Croatian Evidence”, ISBN, 9.

Porporato, Marcela and Werbin, Eliana Mariela, 2010 “Active Cost Management in Banks:

Evidence of Sticky Costs in Argentina, Brazil and Canada”, AAA 2011 Management

Accounting Section (MAS) Meeting Paper. Available at SSRN:

http://ssrn.com/abstract=1659228 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1659228

Rahmadi, WA., 2012, "Apakah Biaya Operasional Pada Badan Usaha Milik Negara (BUMN)

Sticky?", Working paper, Universitas Kristen Satya Wacana Institutional Repository

Available at http://repository.library.uksw.edu/handle/123456789/738

Steliaros, ME., Calleja, K., Thomas, DC., 2005, “Further Evidence on the Sticky Behaviour

of Costs”, Cass Business School Research Paper, Working paper, Available at

SSRN: http://ssrn.com/abstract=688473 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.688473

Weidenmier, ML., Subramaniam, C., 2003, “Additional Evidence on the Sticky Behavior of

Costs”. TCU Working Paper. Texas Christian University, Available at SSRN:

http://ssrn.com/abstract=369941 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.369941

Weis, D., 2010, “Cost Behavior And Analysts‟ Earnings Forecast”. The Accounting Review

Vol. 85, No. 4.

Windyastuti, Biyanto, F., 2005, “Analisis Perilaku Kos: Stickiness Kos Pemasaran,

Administrasi & Umum Pada Penjualan Bersih (Studi Empiris Perusahaan yang

Terdaftar di BEJ”. SNA VIII, Solo.

Yasukata, K., Kajiwara, T., 2011, “Are 'Sticky Costs' The Result of Deliberate Decision of

Managers?”, Working paper, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1444746

or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1444746



http://repository.library.uksw.edu/handle/123456789/738







Lampiran 1

Daftar Sampel Perusahaan

1. Sektor Pertanian

2. Sektor Pertambangan

No Kode Emiten

1 ADRO PT. Adaro Energy Tbk

2 ANTM PT. Aneka Tambang Tbk

3 ARTI PT. Ratu Prabu Energi Tbk

4 BIPI PT. Benakat Petroleum Energi Tbk

5 BUMI PT. Bumi Resources Tbk

6 BYAN PT. Bayan Resources Tbk

7 CITA PT. Cita Mineral Investindo Tbk

8 CNKO PT. Exploitasi Energi Indonesia Tbk

9 CTTH PT. Citatah Tbk

10 DOID PT. Delta Dunia Makmur Tbk

11 ELSA PT. Elnusa Tbk

12 ENRG PT. Energi Mega Persada Tbk

13 HRUM PT. Harum Energy Tbk

14 INCO PT. Vale Indonesia Tbk

15 ITMG PT. Indo Tambangraya Megah Tbk

16 KKGI PT. Reasource Alam Indonesia Tbk

17 MEDC PT. Medco Energi International Tbk

No Kode Emiten

1 AALI PT. Astra Agro Lestari Tbk

2 BISI PT. Bisi International Tbk

3 BTEK PT. Bumi Teknokultura Unggul Tbk

4 BWPT PT. BW Plantation Tbk

5 CPRO PT. Central Proteinaprima Tbk

6 DSFI PT. Danaspura Erapacific Tbk

7 GZCO PT. Gozco Plantation Tbk

8 JAWA PT. Jaya Agra Wattie Tbk

9 LSIP PT. PP London Sumatera Indonesia Tbk

10 SGRO PT. Sampoerna Agro Tbk

11 SIMP PT. Salim Ivomas Pratama Tbk

12 SMAR PT. Sinar Mas Agro Resources and Technology Tbk

13 TBLA PT. Tunas Baru Lampung Tbk

14 UNSP PT. Bakrie Sumatera Plantation Tbk

No Kode Emiten

18 MITI PT. Mitra Investindo Tbk

19 MYOH PT. Samindo Resources Tbk

20 PKPK PT. Perdana Karya Perkasa Tbk

21 PSAB PT. J Resources Asia Pasific Tbk

22 PTBA PT. Tambang Batubara Bukit Asam Tbk

23 PTRO PT. Petrosea Tbk

24 RUIS PT. Radiant Utama Interinsco Tbk

25 TINS PT. Timah Tbk

3. Sektor Industri Dasar dan Kimia

No Kode Emiten

1 AKKU PT. Alam Karya Unggul Tbk

2 AKPI PT. Argha Karya Prima Industry Tbk

3 ALKA PT. Alaska Industrindo Tbk

4 ALMI PT. Alumindo Light Metal Industry Tbk

5 AMFG PT. Asahimas Flat Glass Tbk

6 APLI PT. Asiaplast Industries Tbk

7 ARNA PT. Arwana Citra Mulia Tbk

8 BRNA PT. Berlina Tbk

9 BRPT PT. Barito Pasific Tbk

10 BTON PT. Beton Jaya Manunggal Tbk

11 BUDI PT. Budi Acid Jaya Tbk

12 CPIN PT. Charoen Pokphand Indonesia Tbk

13 CTBN PT. Citra Turbindo Tbk

14 EKAD PT. Ekadharma International Tbk

15 ETWA PT. Eterindo Wahanatama Tbk

16 FASW PT. Fajar Surya Wisesa Tbk

17 FPNI PT. Titan Kimia Nusantara Tbk

18 GDST PT. Gunawan Dianjaya Steel Tbk

19 IGAR PT. Champion Pasific Indonesia Tbk

20 IKAI PT. Inti Keramik Alam Asri Industri Tbk

21 INAI PT. Indal Aluminium Industry Tbk

22 INCI PT. Intan Wijaya International

23 INRU PT. Toba Pulp Lestari Tbk

24 INTP PT. Indocement Tunggal Prakasa Tbk

No Kode Emiten

25 IPOL PT. Indopoly Swakarsa Industry Tbk

26 JPFA PT. Japfa Comfeed Indonesia Tbk

27 JPRS PT. Jaya Pari Steel Tbk

28 KBRI PT. Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk

29 KIAS PT. Keramika Indonesia Assosiasi Tbk

30 KRAS PT. Krakatau Steel Tbk

31 LION PT. Lion Metal Works Tbk

32 LMSH PT. Lionmesh Prima Tbk

33 MAIN PT. Malindo Feedmill Tbk

34 NIKL PT. Pelat Timah Nusantara Tbk

35 PICO PT. Pelangi Indah Canindo Tbk

36 SAIP PT. Surabaya Agung Industri Pulp & Kertas Tbk

37 SIAP PT. Sekawan Intipratama Tbk

38 SMCB PT. Holcim Indonesia Tbk

39 SMGR PT. Semen Indonesia Tbk

40 SPMA PT. Suparma Tbk

41 SRSN PT. Indo Acitama Tbk

42 SULI PT. Sumalindo Lestari Jaya Tbk

43 TBMS PT. Tembaga Mulia Semanan Tbk

44 TIRT PT. Tirta Mahakam Resources Tbk

45 TOTO PT. Surya Toto Indonesia Tbk

46 TPIA PT. Chandra Asri Petrochemical Tbk

47 TRST PT. Trias Sentosa Tbk

48 UNIC PT. Unggul Indah Cahaya Tbk

49 YPAS PT. Yana Prima Hasta Persada Tbk

4. Sektor Aneka Industri

No Kode Emiten

1 ADMG PT. Polychem Indonesia Tbk

2 ARGO PT. Agro Pantes Tbk

3 ASII PT. Astra International Tbk

4 AUTO PT. Astra Auto Part Tbk

5 BATA PT. Sepatu Bata Tbk

6 BIMA PT. Primarindo Asia Infrastructure Tbk

7 BRAM PT. Indo Kordsa Tbk

8 CNTX PT. Century Textile Industry Tbk

No Kode Emiten

9 ERTX PT. Eratex Djaya Tbk

10 ESTI PT. Ever Shine Tex Tbk

11 GDYR PT. Goodyear Indonesia Tbk

12 GJTL PT. Gajah Tunggal Tbk

13 HDTX PT. Panasia Indo Resources Tbk

14 IKBI PT. Sumi Indo Kabel Tbk

15 IMAS PT. Indomobil Sukses International Tbk

16 INDR PT. Indo Rama Synthetic Tbk

17 INDS PT. Indospring Tbk

18 JECC PT. Jembo Cable Company Tbk

19 KARW PT. ICTSI Jaya Prima Tbk

20 KBLI PT. KMI Wire and Cable Tbk

21 KBLM PT. Kabelindo Murni Tbk

22 LPIN PT. Multi Prima Sejahtera Tbk

23 MASA PT. Multistrada Arah Sarana Tbk

24 MYTX PT. Apac Citra Centertex Tbk

25 NIPS PT. Nipress Tbk

26 PBRX PT. Pan Brothers Tbk

27 POLY PT. Asia Pasific Fibers Tbk

28 PRAS PT. Prima Alloy Steel Universal Tbk

29 RICY PT. Ricky Putra Globalindo Tbk

30 SCCO PT. Surpreme Cable Manufacturing and Commerce Tbk

31 SMSM PT. Selamat Sempurna Tbk

32 SSTM PT. Sunson Textile Manufacturer Tbk

33 STAR PT. Star Petrochem Tbk

34 TFCO PT. Tifico Fiber Indonesia Tbk

35 UNIT PT. Nuasantara Inti Corpora Tbk

36 UNTX PT. Unitex Tbk

37 VOKS PT. Voksel Electric Tbk

5. Sektor Industri Barang Konsumsi

No Kode Emiten

1 ADES PT. Akasha Wira International Tbk

2 AISA PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk

3 CEKA PT. Cahaya Kalbar Tbk

4 DAVO PT. Davomas Abdi Tbk

No Kode Emiten

5 DLTA PT. Delta Djakarta Tbk

6 DVLA PT. Darya Varia Laboratoria Tbk

7 GGRM PT. Gudang Garam Tbk

8 HMSP PT. Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk

9 ICBP PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk

10 INDF PT. Indofood Sukses Makmur Tbk

11 KAEF PT. Kimia Farma Tbk

12 KDSI PT. Kedawung Setia Industrial Tbk

13 KICI PT. Kedaung Indah Can Tbk

14 KLBF PT. Kalbe Farma Tbk

15 LMPI PT. Langgeng Makmur Industry Tbk

16 MBTO PT. Martina Berto Tbk

17 MERK PT. Merck Tbk

18 MLBI PT. Multi Bintang Indonesia Tbk

19 MRAT PT. Mustika Ratu Tbk

20 MYOR PT. Mayora Indah Tbk

21 PSDN PT. Prashida Aneka Niaga Tbk

22 PYFA PT. Pyridam Farma Tbk

23 RMBA PT. Bentoel International Investama Tbk

24 ROTI PT. Nippon Indosari Corporindo Tbk

25 SCPI PT. Schering Plough Indonesia Tbk

26 SKLT PT. Sekar Laut Tbk

27 SQBI PT. Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk

28 TCID PT. Mandom Indonesia Tbk

29 TSPC PT. tempo Scan Pasific

30 ULTJ PT. Ultrajaya Milk Industry and Trading Company Tbk

31 UNVR PT. Unilever Indonesia Tbk

6. Sektor Properti dan Real Estat

No Kode Emiten

1 ADHI PT. Arpeni Prata Ocean Line Tbk

3 APLN PT. Agung Podomoro Land Tbk

4 ASRI PT.Alam Sari Reality Tbk

5 BAPA PT. Bekasi Asri Pemula Tbk

6 BCIP PT. Bumi Citra Permai Tbk

7 BIPP PT. Bhuwanatala Indah Permai Tbk

No Kode Emiten

8 BKDP PT. Bukit Darmo Property Tbk

9 BKSL PT. Sentul City Tbk

10 BSDE PT. Bumi Serpong Damai Tbk

11 COWL PT. PT. Cowell Development Tbk

12 CTRA PT. Ciputra Development Tbk

13 CTRP PT. Ciputra Property Tbk

14 CTRS PT. Ciputra Surya Tbk

15 DART PT. Duta Anggada Realty Tbk

16 DGIK PT. Duta Graha Indah Tbk

17 DILD PT. Initial Development Tbk

18 DUTI PT. Duta Pertiwi Tbk

19 ELTY PT. Bakrieland Development Tbk

20 EMDE PT. Megapolitan development Tbk

21 FMII PT. Fortune Mate Indonesia Tbk

22 GMTD Goa Makassar Tourism Development Tbk

23 GPRA PT. Perdana Gapura Prima Tbk

24 JIHD PT. Jakarta International Hotels and Development Tbk

25 JKON PT. Jaya Konstruksi Manggala Pratama Tbk

26 JRPT PT. Jaya Real Property Tbk

27 KPIG PT. Global Land and Development

28 LAMI PT. Lamicitra Nusantara Tbk

29 LCGP PT. Laguna Cipta Griya Tbk

30 LPCK PT. Lippo Cikarang Tbk

31 LPKR PT. Lippo Karawaci Tbk

32 MDLN PT. Modernland Realty Tbk

33 MKPI PT. Metropolitan Kentjana Tbk

34 MTLA PT. Metropolitan Land Tbk

35 OMRE PT. Indonesia Primas Property Tbk

36 PTPP PT. Pembangunan Perumahan Tbk

37 PWON PT. Pakuwon Jati Tbk

38 RBMS PT. Rista Bintang Mahkota Sejati Tbk

39 SCBD PT. Dadanayasa Arthatama Tbk

40 SMDM PT. Suryamas Dutamakmur Tbk

41 SMRA PT. Summarecon Angung Tbk

42 SSIA PT. Surya Semesta Internusa Tbk

43 TOTL PT. Total bangun Persada Tbk

44 WIKA PT. Wijaya Karya Tbk

7. Sektor Infrastrukur, Utilitas & Transportasi

No Kode Emiten

1 APOL PT. Arpeni Prata Ocean Line Tbk

2 BLTA PT. Berlian Laju Tanker Tbk

3 BTEL PT. Bakrie Telecom Tbk

4 CMNP PT. Ciputra Marga Nusaphala Persada Tbk

5 CMPP PT. Centris Multipersada Pratama Tbk

6 EXCL PT. XL Axiata Tbk

7 GIAA PT. Garuda Indonesia Tbk

8 HITS PT. Humpuss Intermoda Transportasi Tbk

9 IATA PT. Indonesia Air Transport

10 INDY PT. Indika Energy Tbk

11 ISAT PT. Indosat Tbk

12 JSMR PT. Jasa Marga Tbk

13 LAPD PT. Leyand International Tbk

14 MBSS PT. Mitra Bantera Segara Sejati Tbk

15 MIRA PT. Mira International Resources Tbk

16 PGAS PT. Perusahaan Gas Negara Tbk

17 RAJA PT. Rukun Raharja Tbk

18 RIGS PT. Rig Tenders Indonesia Tbk

19 SAFE PT. Steady Safe Tbk

20 SMDR PT. Samudera Indonesia Tbk

21 TBIG PT. Tower Bersama Infrastructure Tbk

22 TLKM PT. Telekomunikasi Indonesia Tbk

23 TMAS PT. Pelayaran Tempuran Emas Tbk

24 TOWR PT. Sarana Menara Nusantara Tbk

25 TRAM PT. Trada Maritime Tbk

26 WEHA PT. Panorama Transportasi Tbk

27 WINS PT. Wintermar Offshore Marine Tbk

28 ZBRA PT. Zebra Nusantara Tbk

8. Sektor Keuangan

No Kode Emiten

1 ABDA PT. Asuransi Bina Dana Arta Tbk

2 ADMF PT. Adira Dinamika Multi Finance Tbk

3 AGRO PT. Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk

No Kode Emiten

4 AHAP PT. Asuransi Harta Aman Pratama Tbk

5 AMAG PT. Asuransi Multi Artha Guna Tbk

6 ASBI PT. Asuransi Bintang Tbk

7 ASDM PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk

8 ASJT PT. Asuransi Jasa Tania Tbk

9 ASRM PT. Asuransi Ramayana Tbk

10 BABP PT. Bank ICB Bumi Putra Tbk

11 BACA PT. Bank Capital Indonesia Tbk

12 BAEK PT. Bank Ekonomi Raharja Tbk

13 BBCA PT. Bank Central Asia Tbk

14 BBKP PT. Bank Bukopin Tbk

15 BBLD PT. Buana Finance Tbk

16 BBNI PT. Bank Negara Indonesia Tbk

17 BBNP PT. Bank Nusantara Parahyangan Tbk

18 BBRI PT. Bank Rakyat Indonesia TBK

19 BBTN PT. Bank Tabungan Negara Tbk

20 BCIC PT. Bank Mutiara Tbk

21 BDMN PT. Bank Danamon Indonesia Tbk

22 BEKS PT. Bank Pundi Indonesia Tbk

23 BFIN PT. BFI Finance Indonesia Tbk

24 BISI PT. Bisi International Tbk

25 BKSW PT. Bank Kesawan Tbk

26 BMRI PT. Bank Mandiri Tbk

27 BNBA PT. Bank Bumi Arta Tbk

28 BNGA PT. Bank CIMB Niaga Tbk

29 BNII PT. Bank Internasional Indonesia Tbk

30 BNLI PT. Bank Permata Tbk

31 BPFI PT. Batavia Prosperindo Finance Tbk

32 BSIM PT. Bank Sinar Mas Tbk

33 BSWD PT. Bank Swadesi Tbk

34 BTPN PT. Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk

35 BVIC PT. Bank Victoria International Tbk

36 CFIN PT. Clipan Finance Indonesia Tbk

37 HADE PT. HD Capital Tbk

38 HDFA PT. HD Finance Tbk

39 KREN PT. Kresna Graha Sekurindo Tbk

40 LPGI PT. Lippo General Insurance Tbk

41 MAYA PT. Bank Mayapada International Tbk

42 MCOR PT. Bank Windu Kentjana International Tbk

No Kode Emiten

43 MEGA PT. Bank Mega Tbk

44 MFIN PT. Mandala Multifinance Tbk

45 MREI PT. Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk

46 NISP PT. Bank NISP OCBC Tbk

47 PANS PT. Panin Sekuritas Tbk

48 PEGE PT. Panca Global Securities Tbk

49 PNBN PT. Bank Pan Indonesia

50 PNIN PT. Panin Insurance Tbk

51 PNLF PT. Panin Financial Tbk

52 RELI PT. Reliance Securities Tbk

53 SDRA PT. Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk

54 TRIM PT. Trimegah Securities Tbk

55 TRUS PT. Trust Finance Indonesia Tbk

56 VRNA PT. Verena Multi Finance Tbk

57 WOMF PT. Wahana Ottomitra Multiartha Tbk

9. Sektor Perdagangan, Jasa dan Investasi

No Kode Emiten

1 ABBA PT. Mahaka Media Tbk

2 ACES PT. Ace Hardware Indonesia Tbk

3 AIMS PT. Akbar Indo Makmur Stimec Tbk

4 AKRA PT. AKR corporindo Tbk

5 ALKA PT. Alaskasa Industrindo Tbk

6 AMRT PT. Sumber Alfaria Trijaya Tbk

7 ASGR PT. Astra Graphia Tbk

8 BAYU PT. Bayu Buana Tbk

9 BHIT PT. Bhakti Investama Tbk

10 BMTR PT. Global Mediacom Tbk

11 BNBR PT. Bakrie and Brothers Tbk

12 BUVA PT. Bukit Uluwatu Villa Tbk

13 CENT PT. Centrin Online Tbk

14 CLPI PT. Colorpak Indonesia Tbk

15 CSAP PT. Catur Sentosa Adiprana Tbk

16 DNET PT. Dyviavom Intrabumi Tbk

No Kode Emiten

17 DSSA PT. Dian Swastatika Sentosa Tbk

18 EMTK PT. Elang Mahkota Teknologi Tbk

19 EPMT PT. Enseval Putera Megatrading Tbk

20 FAST PT. Fast Food Indonesia Tbk

21 FISH PT. Fks Multi Agro Tbk

22 FORU PT. Fortune Indonesia Tbk

23 GMCW PT. Grahamas Citrawisata Tbk

24 GOLD PT. Golden Retailindo Tbk

25 GREN PT. Evergreen Invesco Tbk

26 HERO PT. Hero Supermarket Tbk

27 HOME PT. Hotel mandarine Regency Tbk

28 IDKM PT. Indosiar Karya Media Tbk

29 INDX PT. Indoexchange Tbk

30 INPP PT. Indonesia Paradise Property Tbk

31 INTD PT. Inter Delta Tbk

32 INVS PT. Inovasi Infracom Tbk

33 JSPT PT. Jakarta Setiabudi International Tbk

34 JTPE PT. Jasuindo Tiga Pekasa Tbk

35 KBLV PT. First Media Tbk

36 KOIN PT. Kokoh Inti Arebama Tbk

37 KONI PT. Perdana Bangun Pusaka Tbk

38 LMAS PT. Limas Centric Indonesia Tbk

39 LTLS PT. Lautan Luas Tbk

40 MAMI PT. Mas Murni Indonesia Tbk

41 MAPI PT. Mitra Adiperkasa Tbk

42 MDRN PT. Modern International Tbk

43 META PT. Nusantara Infrastructure Tbk

44 MICE PT. Multi Indocitra Tbk

45 MIDI PT. Midi Utama Indonesia Tbk

46 MLPL PT. Multipolar Tbk

47 MNCN PT. Media Nusantara Citra Tbk

48 MPPA PT. Matahari Putra Prima Tbk

49 MTDL PT. Metrodata Electronics Tbk

50 OKAS PT. Ancora Indonesia Resources Tbk

51 PANR PT. Panorama Sentrawisata Tbk

52 PDES PT. Destinasi Tirta Nusantara Tbk

53 PGLI PT. Pembangunan Graha Lestari Indah Tbk

54 PJAA PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk

No Kode Emiten

55 PLAS PT. Polaris Investama Tbk

56 PLIN PT. Plaza Indonesia Realty Tbk

57 PNSE PT. Pudjiadi and Sons Tbk

58 POOL PT. Pool Advista Indonesia Tbk

59 PSAB PT. Pelita Sejahtera Abadi Tbk

60 PSKT PT. Pusako Tarinka Tbk

61 PTSP PT. Pioneerindo Gourmet International Tbk

62 PUDP PT. Pudjiadi Prestige Tbk

63 RALS PT. Ramayana Lestari Sentosa Tbk

64 SCMA PT. Surya Citra Media Tbk

65 SDPC PT. Millennium Pharmacon International Tbk

66 SHID PT. Hotel Sahid Jaya International Tbk

67 SMMT PT. Eatertainment International Tbk

68 SONA PT. Sona Topas Tourism Industry Tbk

69 SRAJ PT. Sejahteraraya Anugrahjaya Tbk

70 TGKA PT. Tigaraksa Satria Tbk

71 TIRA PT. Tira Austenite Tbk

72 TMPI PT. Agis Tbk

73 TMPO PT. Tempo Inti Media Tbk

74 TRIL PT. Triwira Insanlestari Tbk

75 TRIO PT. Trikomsel Oke Tbk

76 TURI PT. Tunas Ridean Tbk

77 UNTR PT. United Tractor Tbk

78 WICO PT. Wijaksana Overseas International Tbk

Lampiran 2

Sampel Data

1. Sektor Pertanian

No Kode Log[PA&Ui,t/A&Ui,t-1] Log[Salesi,t/Salesi,t-1] DECRDUMi,t*log[Salesi,t/Salesi,t-1]

2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 AALI 0.09420 0.08301 0.08726 0.07598 0.08568 0.03080 0 0 0

2 BISI 0.03484 0.03088 0.04391 0.05848 0.04766 -0.06176 0 0 -0.06176314

3 BTEK 0.14374 0.30750 0.02708 0.31736 0.05294 0.41379 0 0 0

4 BWPT -0.04294 0.13433 0.06973 0.08609 0.09597 0.02654 0 0 0

5 CPRO -0.00667 -0.01843 0.00257 -0.03914 0.08131 -0.04197 -0.0391415 0 -0.04197245

6 DSFI -0.39110 0.16984 -0.00109 -0.14135 0.15422 0.23918 -0.1413478 0 0

7 GZCO 0.21205 0.09414 0.01943 0.04700 0.03524 -0.08499 0 0 -0.08499332

8 JAWA -0.00725 0.18151 -0.00404 0.04855 0.19454 0.02275 0 0 0

9 LSIP 0.00006 -0.00322 0.04055 0.05031 0.11543 -0.04640 0 0 -0.04639979

10 SGRO 0.12725 0.26736 -0.03285 0.10493 0.13332 -0.02213 0 0 -0.02213427

11 SIMP 0.03413 0.03768 0.06991 0.02082 0.12355 0.04074 0 0 0

12 SMAR 0.38456 0.55351 -0.20718 0.15443 0.19398 -0.06099 0 0 -0.0609854

13 TBLA -2.46046 0.33399 -0.07451 0.02538 0.10193 0.00855 0 0 0

14 UNSP 0.34000 0.08231 -0.13934 0.11129 0.08406 -0.16643 0 0 -0.16642825

2. Sektor Pertambangan


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 ADRO -0.06385 0.11533 0.17396 -0.03786 0.20818 -0.02986 -0.03786 0.00000 -0.02986

2 ANTM 0.19790 0.02749 0.05291 0.00164 0.07307 0.00432 0.00000 0.00000 0.00000

3 ARTI -0.10026 0.07529 0.02464 -0.15886 -0.03419 0.16171 -0.15886 -0.03419 0.00000

4 BIPI 0.65456 0.88527 0.01134 0.16612 0.16622 0.02128 0.00000 0.00000 0.00000

5 BUMI 0.02792 -0.21451 0.08738 0.05638 -0.18036 0.01041 0.00000 -0.18036 0.00000

6 BYAN -0.04326 0.36213 -0.12727 0.05233 0.22414 -0.04809 0.00000 0.00000 -0.04809

7 CITA 0.52755 0.19426 -0.05650 0.49497 0.20784 -0.04818 0.00000 0.00000 -0.04818

8 CNKO 0.15552 -0.03124 0.27720 0.33612 0.13351 0.16496 0.00000 0.00000 0.00000

9 CTTH 0.04840 0.08805 0.06022 0.01022 -0.01171 0.03720 0.00000 -0.01171 0.00000

10 DOID 0.09351 0.13877 0.01992 -0.03947 0.08553 0.06424 -0.03947 0.00000 0.00000

11 ELSA 0.01446 0.04719 -0.01202 0.06061 0.04928 0.00552 0.00000 0.00000 0.00000

12 ENRG -0.00653 -0.26454 0.17115 -0.06287 0.24542 0.46090 -0.06287 0.00000 0.00000

13 HRUM -0.00782 0.29510 0.05703 -0.01112 0.26783 0.05728 -0.01112 0.00000 0.00000

14 INCO 0.30798 0.02350 -0.33274 0.20459 -0.00771 -0.08019 0.00000 -0.00771 -0.08019

15 ITMG 0.12274 0.03780 -0.32934 0.02442 0.15838 0.03820 0.00000 0.00000 0.00000

16 KKGI 0.41670 0.00478 0.08122 0.37730 0.35785 -0.02493 0.00000 0.00000 -0.02493

17 MEDC 0.02373 -0.11924 0.06759 0.12445 -0.05211 0.07390 0.00000 -0.05211 0.00000

18 MITI 0.13570 -0.26295 0.08926 0.09553 0.21411 0.03423 0.00000 0.00000 0.00000

19 MYOH -0.02791 1.43840 0.10927 -0.02172 2.86525 0.09906 -0.02172 0.00000 0.00000

20 PKPK -0.04986 -0.10340 -0.03755 -0.12109 0.12770 -0.12169 -0.12109 0.00000 -0.12169

21 PSAB 0.01803 0.56469 1.98492 -0.01369 0.10655 1.99076 -0.01369 0.00000 0.00000

22 PTBA -0.05112 -0.09521 0.01973 -0.05359 0.12642 0.03969 -0.05359 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

23 PTRO 0.00978 0.15335 0.16303 0.01818 0.15343 0.19335 0.00000 0.00000 0.00000

24 RUIS 0.03862 0.07160 0.07519 0.00440 0.04553 0.13884 0.00000 0.00000 0.00000

25 TINS 0.12337 0.01899 0.00165 0.03408 0.06786 -0.09564 0.00000 0.00000 -0.09564



2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 AKKU -0.22148 0.03223 0.03382 0.06108 -0.06006 -0.20477 0.00000 -0.06006 -0.20477

2 AKPI -0.02145 -0.00274 -0.00207 0.13655 0.00000 0.00104 0.00000 0.00000 0.00000

3 ALKA 0.02075 0.08930 0.17854 0.04573 0.01413 -0.01836 0.00000 0.00000 -0.01836

4 ALMI 0.03271 0.03580 0.00080 0.23579 0.07709 -0.04889 0.00000 0.00000 -0.04889

5 AMFG -0.00974 0.03805 0.03571 0.10321 0.02943 0.04161 0.00000 0.00000 0.00000

6 APLI 0.12092 0.15396 0.08017 -0.00122 0.03624 0.04699 -0.00122 0.00000 0.00000

7 ARNA 0.17041 0.04552 0.03649 0.06544 0.04588 -0.90943 0.00000 0.00000 -0.90943

8 BRNA 0.06603 0.01487 0.02039 0.02451 0.07748 0.09063 0.00000 0.00000 0.00000

9 BRPT 0.02170 0.06735 0.06013 0.07140 0.07178 0.04487 0.00000 0.00000 0.00000

10 BTON 0.04426 0.00157 -0.01470 -0.01728 0.07959 0.00383 -0.01728 0.00000 0.00000

11 BUDI -0.00672 0.05928 -0.07096 0.07629 0.07140 -0.03778 0.00000 0.00000 -0.03778

12 CPIN 0.08910 -0.04900 0.06469 0.01490 0.07592 0.07435 0.00000 0.00000 0.00000

13 CTBN 0.07613 -0.02011 0.23513 -0.10354 -0.02086 0.02171 -0.10354 -0.02086 0.00000

14 EKAD 0.04349 0.06994 0.08001 0.09309 0.11118 0.06902 0.00000 0.00000 0.00000

15 ETWA 0.07995 0.14312 0.12029 0.02504 0.04734 0.04469 0.00000 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

16 FASW 0.15522 0.12529 -0.02415 0.09300 0.08561 -0.01456 0.00000 0.00000 -0.01456

17 FPNI 0.09546 -0.09769 0.01620 -0.02359 0.10206 0.05369 -0.02359 0.00000 0.00000

18 GDST 0.14430 -0.01977 -0.17617 0.01777 0.08785 -0.10394 0.00000 0.00000 -0.10394

19 IGAR 0.12556 -0.13266 0.02946 0.02935 -0.01937 0.03550 0.00000 -0.01937 0.00000

20 IKAI 0.21519 -0.20486 0.05015 0.00551 -0.03508 -0.02058 0.00000 -0.03508 -0.02058

21 INAI 0.05521 0.04101 0.02302 -0.00860 0.08089 0.02042 -0.00860 0.00000 0.00000

22 INCI 0.38815 -0.45683 -0.03775 -0.15850 0.01605 0.10905 -0.15850 0.00000 0.00000

23 INRU -0.01175 0.04108 0.07984 0.07644 -0.02839 0.10198 0.00000 -0.02839 0.00000

24 INTP 0.07457 0.05418 0.08184 0.00000 0.11830 0.09517 0.00000 0.00000 0.00000

25 IPOL 0.00411 0.08718 0.04563 0.12091 0.06324 0.06784 0.00000 0.00000 0.00000

26 JPFA 0.02909 0.06129 0.01823 -0.01180 0.04929 0.05717 -0.01180 0.00000 0.00000

27 JPRS 0.01852 0.04033 0.02735 0.14998 0.17588 -0.14329 0.00000 0.00000 -0.14329

28 KBRI -0.15433 0.17605 0.03099 -0.15477 -0.47859 0.24591 -0.15477 -0.47859 0.00000

29 KIAS 0.12292 0.02840 0.04673 0.20891 0.04814 0.07895 0.00000 0.00000 0.00000

30 KRAS 0.03970 0.00801 0.01426 -0.05633 0.09371 0.07916 -0.05633 0.00000 0.00000

31 LION -0.00841 0.05853 0.07925 0.02213 0.11109 0.10257 0.00000 0.00000 0.00000

32 LMSH 0.03359 0.04310 0.02769 0.11061 0.11021 0.03139 0.00000 0.00000 0.00000

33 MAIN 0.10860 0.02036 0.08832 0.03737 0.11180 0.10430 0.00000 0.00000 0.00000

34 NIKL 0.08597 -0.01025 -0.06220 0.06216 -0.03226 0.03445 0.00000 -0.03226 0.00000

35 PICO -0.04047 0.01555 0.01099 -0.01518 0.02512 -0.02000 -0.01518 0.00000 -0.02000

36 SAIP 0.00773 0.22592 0.00968 -0.09287 -0.01008 -0.16216 -0.09287 -0.01008 -0.16216

37 SIAP 0.06125 0.11177 -0.01236 0.02876 0.08490 0.01775 0.00000 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

38 SMCB -0.04617 0.14730 0.04424 0.00122 0.10116 0.07833 0.00000 0.00000 0.00000

39 SMGR -0.03889 0.06720 0.08047 -0.00132 0.05761 0.07794 -0.00132 0.00000 0.00000

40 SPMA 0.05517 0.08894 0.05206 0.05695 0.00993 0.03007 0.00000 0.00000 0.00000

41 SRSN 0.00791 0.06552 0.02352 -0.01208 0.05298 -0.00361 -0.01208 0.00000 -0.00361

42 SULI 0.03893 -0.15681 0.01837 -0.05182 -0.16165 -0.12932 -0.05182 -0.16165 -0.12932

43 TBMS 0.07019 0.10676 0.06760 0.19718 0.16673 0.02819 0.00000 0.00000 0.00000

44 TIRT -0.00141 -0.01441 0.07364 -0.00328 -0.03023 0.05405 -0.00328 -0.03023 0.00000

45 TOTO 0.01262 0.00954 0.03618 0.05843 0.07793 0.07004 0.00000 0.00000 0.00000

46 TPIA 0.09884 0.53112 0.05892 0.03827 0.58542 0.04491 0.00000 0.00000 0.00000

47 TRST 0.03533 -0.09671 0.03180 0.04561 0.06469 -0.01676 0.00000 0.00000 -0.01676

48 UNIC 0.05078 0.04242 0.04257 0.08632 0.11245 0.02663 0.00000 0.00000 0.00000

49 YPAS 0.02618 0.07229 0.02862 0.09662 0.02974 0.04505 0.00000 0.00000 0.00000

4. Sektor Aneka Industri


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 ADMG 0.08307 0.00393 -0.02650 0.06223 0.14049 -0.02631 0.00000 0.00000 -0.02631

2 ARGO -0.20955 0.00186 0.17038 -0.05559 0.10621 0.07209 -0.05559 0.00000 0.00000

3 ASII 0.08389 0.06781 0.06064 0.12036 0.09711 0.06326 0.00000 0.00000 0.00000

4 AUTO 0.03991 0.09309 0.08869 0.07477 0.07086 0.05080 0.00000 0.00000 0.00000

5 BATA 0.03796 0.01709 0.04168 0.03197 0.02260 0.04429 0.00000 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

6 BIMA 0.06970 0.06948 0.05553 0.12289 -0.24139 0.12082 0.00000 -0.24139 0.00000

7 BRAM 0.03468 0.02892 0.01747 0.08029 0.03740 -0.06765 0.00000 0.00000 -0.06765

8 CNTX -0.04198 0.06241 0.00741 -0.01271 0.17018 -0.12728 -0.01271 0.00000 -0.12728

9 ERTX -0.13785 -0.02093 -0.02457 -0.02532 0.04324 0.25901 -0.02532 0.00000 0.00000

10 ESTI 0.07149 -0.06277 0.05644 0.05668 0.07858 -0.00453 0.00000 0.00000 -0.00453

11 GDYR 0.06982 0.04172 0.10555 0.16557 0.03416 0.02029 0.00000 0.00000 0.00000

12 GJTL -0.01655 0.00553 0.06142 0.09398 0.07979 0.02623 0.00000 0.00000 0.00000

13 HDTX -0.14242 0.00840 0.04699 -0.15109 0.18642 -0.07218 -0.15109 0.00000 -0.07218

14 IKBI 0.06165 0.12098 0.08365 0.15303 0.07752 0.07759 0.00000 0.00000 0.00000

15 IMAS 0.10935 0.00000 0.11173 0.15918 0.00318 0.09506 0.00000 0.00000 0.00000

16 INDR 0.10470 -0.01524 0.05206 0.08077 0.10587 0.00768 0.00000 0.00000 0.00000

17 INDS 0.10911 0.01260 0.01569 0.15415 0.08004 0.07771 0.00000 0.00000 0.00000

18 JECC -0.02545 0.14210 -0.01012 0.03695 0.18346 -0.01131 0.00000 0.00000 -0.01131

19 KARW -0.34765 -0.15037 0.18981 -0.25500 -0.17933 0.06929 -0.25500 -0.17933 0.00000

20 KBLI 0.15027 0.00764 0.09746 0.17421 0.17604 0.09136 0.00000 0.00000 0.00000

21 KBLM 0.06632 0.12113 0.05418 0.25545 0.20240 0.07179 0.00000 0.00000 0.00000

22 LPIN 0.06086 0.13913 -0.01005 0.01057 0.02439 0.03814 0.00000 0.00000 0.00000

23 MASA 0.10679 0.13408 0.12137 0.07425 0.16819 0.02107 0.00000 0.00000 0.00000

24 MYTX 0.06285 -0.08286 -0.09246 0.06395 0.05507 -0.11002 0.00000 0.00000 -0.11002

25 NIPS 0.09435 0.09813 0.12786 0.15598 0.15982 0.08393 0.00000 0.00000 0.00000

26 PBRX -0.05318 0.18567 0.05174 -0.04762 0.18185 0.09457 -0.04762 0.00000 0.00000

27 POLY 0.07125 -0.03257 0.02040 0.10340 0.11176 0.00245 0.00000 0.00000 0.00000

28 PRAS -0.03007 0.01221 -0.00735 0.25082 0.06092 -0.02743 0.00000 0.00000 -0.02743

29 RICY 0.10557 0.02153 0.09954 0.05784 0.02619 0.08519 0.00000 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

30 SCCO 0.00954 0.11801 0.06255 0.16311 0.18471 0.02254 0.00000 0.00000 0.00000

31 SMSM 0.04701 0.09069 0.02411 0.05543 0.12286 0.01874 0.00000 0.00000 0.00000

32 SSTM 0.06327 -0.07037 -0.05600 0.01931 -0.04444 0.13838 0.00000 -0.04444 0.00000

33 STAR -1.34790 0.59333 -0.00208 -1.03896 0.29788 -0.03189 -1.03896 0.00000 -0.03189

34 TFCO -0.26423 0.02901 0.01937 0.04256 0.12884 -0.00702 0.00000 0.00000 -0.00702

35 UNIT -0.18122 -0.35893 -0.04417 -0.04155 -0.04064 -0.06701 -0.04155 -0.04064 -0.06701

36 UNTX 0.00939 0.07788 -0.11071 0.05328 0.11212 -0.15954 0.00000 0.00000 -0.15954

37 VOKS 1.34331 -1.29755 0.08196 -0.12069 0.18706 0.09099 -0.12069 0.00000 0.00000



2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 ADES 0.07657 0.22781 0.32303 0.21142 0.13632 0.20192 0.00000 0.00000 0.00000

2 AISA 0.05712 0.29966 0.19477 0.12144 0.39541 0.19522 0.00000 0.00000 0.00000

3 CEKA -0.08579 0.14576 0.12523 -0.22095 0.23653 -0.04220 -0.22095 0.00000 -0.04220

4 DAVO -0.26741 0.05528 0.00974 0.59846 -0.08633 -0.03763 0.00000 -0.08633 -0.03763

5 DLTA 0.00498 0.02547 0.08947 -0.13100 0.01268 0.10598 -0.13100 0.00000 0.00000

6 DVLA 0.03388 -0.04353 0.05612 0.02900 -0.01404 0.08232 0.00000 -0.01404 0.00000

7 GGRM 0.18628 0.03905 -0.01520 0.05809 0.04580 0.06840 0.00000 0.00000 0.00000

8 HMSP -0.00204 0.06466 0.05170 0.04655 0.08579 0.10054 0.00000 0.00000 0.00000

9 ICBP 0.04562 0.00801 0.08997 0.03894 0.03276 0.04688 0.00000 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

10 INDF 0.02361 0.00922 0.06562 0.01153 0.07204 0.04308 0.00000 0.00000 0.00000

11 KAEF 0.04970 0.03184 0.04858 0.04749 0.03878 0.03048 0.00000 0.00000 0.00000

12 KDSI 0.05645 0.04016 0.03474 0.06820 0.02167 0.04232 0.00000 0.00000 0.00000

13 KICI 0.00037 -0.63437 0.65108 -0.01178 0.03474 0.03466 -0.01178 0.00000 0.00000

14 KLBF 0.05448 0.03112 0.08275 0.05130 0.02816 0.09680 0.00000 0.00000 0.00000

15 LMPI 0.11028 0.05059 0.07294 0.02270 0.09708 0.07602 0.00000 0.00000 0.00000

16 MBTO 0.01695 0.07851 0.03107 0.04004 0.05887 0.04417 0.00000 0.00000 0.00000

17 MERK 0.08650 -0.00710 -0.00146 0.02487 0.06235 0.00533 0.00000 0.00000 0.00000

18 MLBI 0.08849 -0.01328 -0.04794 0.04438 0.01633 -0.07416 0.00000 0.00000 -0.07416

19 MRAT 0.04365 0.04581 0.05231 0.02891 0.04141 0.05219 0.00000 0.00000 0.00000

20 MYOR 0.25340 -0.01541 0.12070 0.17962 0.11682 0.04602 0.00000 0.00000 0.00000

21 PSDN 0.08909 0.10005 0.09784 0.19521 0.12782 0.02003 0.00000 0.00000 0.00000

22 PYFA 0.03606 0.05095 0.05264 0.02821 0.03047 0.06806 0.00000 0.00000 0.00000

23 RMBA 0.03120 0.06399 0.06277 0.08896 0.05342 -0.00960 0.00000 0.00000 -0.00960

24 ROTI 0.08661 0.15413 0.20130 0.10032 0.12339 0.16558 0.00000 0.00000 0.00000

25 SCPI 0.06322 0.01434 0.12330 0.32574 0.65623 0.04454 0.00000 0.00000 0.00000

26 SKLT 0.04574 0.05134 0.08929 0.05573 0.03998 0.06682 0.00000 0.00000 0.00000

27 SQBI -0.33550 0.11113 0.09070 -0.13828 0.04913 0.05452 -0.13828 0.00000 0.00000

28 TCID 0.05819 0.04269 0.06286 0.02380 0.05230 0.04873 0.00000 0.00000 0.00000

29 TSPC 0.02514 0.07310 0.06385 0.05746 0.05150 0.05959 0.00000 0.00000 0.00000

30 ULTJ 0.13967 0.03763 0.00531 0.06637 0.04846 0.12597 0.00000 0.00000 0.00000

31 UNVR 0.06933 0.06331 0.05493 0.03306 0.07625 0.06572 0.00000 0.00000 0.00000



2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 ADHI 0.00644 0.04668 0.01368 -0.13335 0.07179 0.05664 -0.13335 0.00000 0.00000

2 APLN 0.08240 0.25882 0.15462 0.35507 0.29501 0.08859 0.00000 0.00000 0.00000

3 ASRI 0.15299 0.21811 0.24618 0.27780 0.25643 0.24832 0.00000 0.00000 0.00000

4 BAPA -0.05700 0.05292 0.08336 -0.06704 -0.24999 -0.08530 -0.06704 -0.24999 -0.08530

5 BCIP 0.22594 -0.05565 0.17531 0.05639 -0.18201 0.27734 0.00000 -0.18201 0.00000

6 BIPP -0.01318 0.07661 0.21760 -0.00806 -0.07106 0.07361 -0.00806 -0.07106 0.00000

7 BKDP 0.26693 0.01490 -0.08721 0.15721 -0.40256 -0.12136 0.00000 -0.40256 -0.12136

8 BKSL 0.12555 0.06923 0.10235 0.43566 0.01377 0.13358 0.00000 0.00000 0.00000

9 BSDE 0.09265 0.09258 0.06127 0.01188 0.05418 0.12331 0.00000 0.00000 0.00000

10 COWL 0.16964 0.14102 0.04045 0.00679 0.25610 0.23520 0.00000 0.00000 0.00000

11 CTRA 0.09531 0.14097 0.11728 0.10395 0.10955 0.18336 0.00000 0.00000 0.00000

12 CTRP 0.05558 0.11555 0.11288 0.02288 0.09225 0.27393 0.00000 0.00000 0.00000

13 CTRS 0.09175 0.12773 0.09163 0.18060 0.13240 0.11488 0.00000 0.00000 0.00000

14 DART -0.09809 -0.01878 -0.00169 0.04529 0.07917 0.30535 0.00000 0.00000 0.00000

15 DGIK 0.04585 0.10119 0.09472 0.02186 -0.09081 0.04393 0.00000 -0.09081 0.00000

16 DILD 0.16726 0.06788 0.04583 0.43226 0.11053 0.12833 0.00000 0.00000 0.00000

17 DUTI 0.06904 0.02580 0.03837 0.00207 0.04514 0.14735 0.00000 0.00000 0.00000

18 ELTY 0.11071 0.17415 0.11506 0.11105 0.14906 0.18476 0.00000 0.00000 0.00000

19 EMDE 0.04626 -0.00671 0.03491 -0.02964 -0.21293 0.03994 -0.02964 -0.21293 0.00000

20 FMII 0.03575 0.11114 0.02196 -0.18665 0.33352 0.19561 -0.18665 0.00000 0.00000

21 GMTD 0.26765 0.16388 0.20290 0.27421 0.20337 0.10303 0.00000 0.00000 0.00000

22 GPRA -0.01781 0.08181 -0.04177 0.00560 0.10005 -0.03829 0.00000 0.00000 -0.03829


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

23 JIHD 0.03463 0.02326 0.00439 -0.19632 -0.15089 0.02054 -0.19632 -0.15089 0.00000

24 JKON 0.00236 0.07791 0.10771 -0.00207 0.07604 0.09792 -0.00207 0.00000 0.00000

25 JRPT 0.04851 0.06016 0.05214 0.06758 0.06246 0.09118 0.00000 0.00000 0.00000

26 KPIG -0.02079 -0.27175 0.68677 0.10621 0.05645 0.70350 0.00000 0.00000 0.00000

27 LAMI -0.07431 -0.59760 0.03866 -0.01952 -0.61679 -0.06347 -0.01952 -0.61679 -0.06347

28 LCGP -0.25546 -0.08572 0.24128 -0.04493 -0.33755 0.38285 -0.04493 -0.33755 0.00000

29 LPCK 0.10057 0.10600 -0.00102 0.09767 0.34834 0.05021 0.00000 0.00000 0.00000

30 LPKR 0.05568 0.08162 0.14236 0.08579 0.12728 0.16743 0.00000 0.00000 0.00000

31 MDLN -0.01875 0.21107 0.18684 -0.05848 0.31038 0.33498 -0.05848 0.00000 0.00000

32 MKPI -0.02820 0.06451 0.03385 0.01853 0.06562 0.03160 0.00000 0.00000 0.00000

33 MTLA 0.12827 0.00000 0.14089 0.21312 0.00000 0.09787 0.00000 0.00000 0.00000

34 OMRE 0.05136 0.13431 0.03820 0.27388 -0.02815 -0.07784 0.00000 -0.02815 -0.07784

35 PTPP 0.09335 0.02932 0.04019 0.01998 0.15105 0.10868 0.00000 0.00000 0.00000

36 PWON 0.21206 0.06525 0.19090 0.24573 0.08050 0.16583 0.00000 0.00000 0.00000

37 RBMS 0.14112 0.15431 0.10566 0.12418 -0.00156 0.42385 0.00000 -0.00156 0.00000

38 SCBD -0.00781 0.03549 0.01932 -0.23775 -0.20784 -0.00254 -0.23775 -0.20784 -0.00254

39 SMDM 0.08494 0.09558 0.02246 0.12883 0.22786 -0.00319 0.00000 0.00000 -0.00319

40 SMRA 0.11177 0.11304 0.10253 0.15094 0.14351 0.16668 0.00000 0.00000 0.00000

41 SSIA 0.08416 0.01584 0.05930 0.05645 0.23130 0.09280 0.00000 0.00000 0.00000

42 TOTL 0.08305 0.08116 0.14826 -0.05036 0.00792 0.06764 -0.05036 0.00000 0.00000

43 WIKA 0.08481 0.03363 0.10014 -0.03913 0.10904 0.10309 -0.03913 0.00000 0.00000



2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 APOL 0.51402 -0.24005 -0.27785 -0.09229 -0.02845 -0.04342 -0.09229 -0.02845 -0.04342

2 BLTA -0.01354 -1.60827 0.35544 0.00692 -1.60185 0.35147 0.00000 -1.60185 0.00000

3 BTEL -0.00733 0.00018 -0.14738 0.00355 -0.02824 -0.04038 0.00000 -0.02824 -0.04038

4 CMNP 0.01373 0.02566 0.08218 0.07487 0.02968 0.05096 0.00000 0.00000 0.00000

5 CMPP -0.12037 -0.03911 -0.30388 -0.00625 -0.25619 0.51118 -0.00625 -0.25619 0.00000

6 EXCL 0.03240 0.05813 0.08536 0.10405 0.01508 0.06009 0.00000 0.00000 0.00000

7 GIAA 0.04105 0.11787 0.06056 0.06525 0.24640 0.06502 0.00000 0.00000 0.00000

8 HITS 0.15443 -0.23215 -0.19946 -0.40277 0.01489 0.08418 -0.40277 0.00000 0.00000

9 IATA -0.00698 0.01271 0.10744 -0.04734 0.01430 0.08418 -0.04734 0.00000 0.00000

10 INDY 0.19947 0.16644 0.18790 0.18022 0.15504 0.12946 0.00000 0.00000 0.00000

11 ISAT 0.03735 -0.06869 0.04142 0.02187 0.01579 0.03824 0.00000 0.00000 0.00000

12 JSMR 0.06000 0.08583 0.03170 0.07407 0.17063 0.14566 0.00000 0.00000 0.00000

13 LAPD -0.06002 -0.06362 0.02693 0.11315 0.06728 -0.02771 0.00000 0.00000 -0.02771

14 MBSS -0.00686 0.18313 0.02882 0.04638 0.15967 0.09365 0.00000 0.00000 0.00000

15 MIRA -0.06125 0.12960 -0.84796 -0.08283 -0.02152 -0.93929 -0.08283 -0.02152 -0.93929

16 PGAS 0.08745 0.11358 0.08733 0.04005 0.00998 0.09056 0.00000 0.00000 0.00000

17 RAJA 0.69847 0.74053 0.06462 1.01589 0.72930 0.13286 0.00000 0.00000 0.00000

18 RIGS 0.08411 0.36223 0.08050 -0.06614 0.41719 -0.07432 -0.06614 0.00000 -0.07432

19 SAFE -0.00944 -0.13916 -0.04286 -0.07530 -0.05843 -0.15477 -0.07530 -0.05843 -0.15477

20 SMDR -0.01379 0.05839 0.01450 0.00719 0.08822 0.04858 0.00000 0.00000 0.00000

21 TBIG 0.24640 0.13766 0.15693 0.29372 0.15983 0.24759 0.00000 0.00000 0.00000

22 TLKM 0.01373 -0.89390 -0.00584 0.00606 0.01629 0.03449 0.00000 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

23 TMAS 0.01688 0.04712 0.03774 -0.00918 -0.00413 0.05435 -0.00918 -0.00413 0.00000

24 TOWR 0.21319 0.03510 0.13582 0.09778 0.08551 0.13740 0.00000 0.00000 0.00000

25 TRAM 0.09657 0.10439 0.15828 0.08435 0.14896 -0.03628 0.00000 0.00000 -0.03628

26 WEHA 0.22648 0.10853 0.06001 0.16545 0.10284 0.06869 0.00000 0.00000 0.00000

27 WINS 0.12514 -1.20523 0.08665 0.24218 0.18375 0.05759 0.00000 0.00000 0.00000

28 ZBRA 0.00409 -0.06775 -0.06475 -0.01205 -0.06718 -0.00562 -0.01205 -0.06718 -0.00562

8. Sektor Keuangan


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 ABDA 0.0973 0.0631 0.0585 0.1027 0.1495 0.0828 0.0000 0.0000 0.0000

2 ADMF 0.1838 0.0756 0.1224 -0.0053 0.1338 0.1049 -0.0053 0.0000 0.0000

3 AGRO 0.0135 0.0349 -0.0008 0.0153 -0.0179 0.0078 0.0000 -0.0179 0.0000

4 AHAP 0.0885 0.0895 0.0835 0.1683 0.0987 0.0943 0.0000 0.0000 0.0000

5 AMAG 0.0694 0.0516 0.1358 0.0512 0.0990 0.1556 0.0000 0.0000 0.0000

6 ASBI 0.0471 0.0159 0.0824 0.0835 0.0742 0.1990 0.0000 0.0000 0.0000

7 ASDM 0.0316 0.0659 0.0424 0.0223 0.0943 0.0414 0.0000 0.0000 0.0000

8 ASJT 0.0943 0.0404 -0.0061 0.0845 0.1186 0.0846 0.0000 0.0000 0.0000

9 ASRM 0.0894 0.0206 0.1063 0.0054 0.0526 0.1189 0.0000 0.0000 0.0000

10 BABP 0.0362 0.0482 -0.0607 0.0431 -0.0066 -0.0736 0.0000 -0.0066 -0.0736

11 BACA 0.1938 0.0718 -0.0437 0.1936 0.0832 0.0457 0.0000 0.0000 0.0000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

12 BAEK 0.0477 -0.0259 0.1588 -0.0400 0.0033 0.0428 -0.0400 0.0000 0.0000

13 BBCA 0.0717 0.0570 0.0717 0.0779 -0.0170 0.0392 0.0000 -0.0170 0.0000

14 BBKP 0.0832 0.0272 0.0440 0.0232 0.0818 0.0422 0.0000 0.0000 0.0000

15 BBLD -0.0088 0.0204 0.0636 0.0439 0.1728 0.1590 0.0000 0.0000 0.0000

16 BBNI 0.0984 0.0728 0.0670 0.0378 0.0384 0.0418 0.0000 0.0000 0.0000

17 BBNP 0.1530 0.0177 0.1163 0.0470 0.1463 0.0831 0.0000 0.0000 0.0000

18 BBRI 0.1029 0.0811 0.0481 0.1137 0.0316 0.0315 0.0000 0.0000 0.0000

19 BBTN 0.1189 0.1261 0.0915 0.0665 0.0625 0.0659 0.0000 0.0000 0.0000

20 BCIC 0.0131 0.0906 -0.0801 0.0444 -0.2531 0.2505 0.0000 -0.2531 0.0000

21 BDMN 0.0138 0.0828 0.0414 0.0504 0.0360 0.1933 0.0000 0.0000 0.0000

22 BEKS -0.0131 0.3324 0.1849 -0.1322 0.3505 0.5355 -0.1322 0.0000 0.0000

23 BFIN 0.0778 0.1129 0.0897 0.0059 0.1316 0.0942 0.0000 0.0000 0.0000

24 BISI 0.0348 0.0309 0.0439 0.0585 0.0477 -0.0618 0.0000 0.0000 -0.0618

25 BKSW 0.0406 0.0838 0.2339 0.0245 0.0950 0.0888 0.0000 0.0000 0.0000

26 BMRI 0.1019 0.0802 0.0986 0.0519 0.0776 0.0427 0.0000 0.0000 0.0000

27 BNBA 0.0251 0.0946 0.0840 0.0337 0.0480 0.0762 0.0000 0.0000 0.0000

28 BNGA 0.1173 0.0947 0.0259 0.0400 0.0914 0.0449 0.0000 0.0000 0.0000

29 BNII 0.0784 0.0421 0.0310 0.0368 0.0777 0.0567 0.0000 0.0000 0.0000

30 BNLI 0.0708 0.1064 0.0642 -0.0040 0.1051 0.0692 -0.0040 0.0000 0.0000

31 BPFI 0.3818 0.1343 0.0243 0.0369 0.1520 0.0928 0.0000 0.0000 0.0000

32 BSIM 0.0858 0.1407 0.1938 0.1171 0.5857 0.0987 0.0000 0.0000 0.0000

33 BSWD 0.0937 -0.0358 0.0090 0.0221 0.0029 0.0599 0.0000 0.0000 0.0000

34 BTPN 0.0556 0.1420 0.1085 0.1583 0.1251 0.0971 0.0000 0.0000 0.0000

35 BVIC -0.1351 0.0918 0.0931 0.1240 -0.0357 0.0982 0.0000 -0.0357 0.0000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

36 CFIN 0.0403 0.2051 0.0432 0.0872 0.2404 0.0992 0.0000 0.0000 0.0000

37 HADE -0.1569 -0.5524 -0.1709 -0.2306 0.0393 -0.0556 -0.2306 0.0000 -0.0556

38 HDFA 0.0997 0.0625 0.0136 0.1658 0.0993 0.1186 0.0000 0.0000 0.0000

39 KREN 0.1214 -0.2087 -0.1138 0.2500 -0.0594 0.0571 0.0000 -0.0594 0.0000

40 LPGI 0.0307 0.0469 0.0980 0.1171 0.2137 0.0829 0.0000 0.0000 0.0000

41 MAYA 0.0740 0.0386 0.1004 0.0601 0.1076 0.1032 0.0000 0.0000 0.0000

42 MCOR 0.1276 0.2337 -0.0081 0.1560 0.1284 0.0828 0.0000 0.0000 0.0000

43 MEGA 0.1065 0.1434 0.0684 0.0330 0.1111 0.0269 0.0000 0.0000 0.0000

44 MFIN 0.1386 0.0777 0.0286 0.1037 0.1369 0.0429 0.0000 0.0000 0.0000

45 MREI 0.0925 0.0551 0.0940 0.0912 0.0872 0.0299 0.0000 0.0000 0.0000

46 NISP 0.0009 0.0514 0.0076 -0.0058 0.1034 0.0758 -0.0058 0.0000 0.0000

47 PANS 0.2211 0.1183 0.0243 0.2132 -0.0111 0.0848 0.0000 -0.0111 0.0000

48 PEGE 0.0496 -0.0617 -0.0423 0.3234 0.0472 -0.0692 0.0000 0.0000 -0.0692

49 PNBN 0.1549 0.1775 -0.1178 0.0193 0.1215 0.0426 0.0000 0.0000 0.0000

50 PNIN 0.0968 0.0381 0.1118 0.1261 0.2752 -0.0035 0.0000 0.0000 -0.0035

51 PNLF 0.1165 0.0221 0.1309 0.0651 0.0246 -0.0044 0.0000 0.0000 -0.0044

52 RELI 0.0700 0.0306 -0.0528 -0.1467 0.0357 0.0054 -0.1467 0.0000 0.0000

53 SDRA 0.1320 0.1207 0.0443 0.1163 0.1227 0.1403 0.0000 0.0000 0.0000

54 TRIM 0.1114 0.1683 0.0525 -0.0407 -0.0223 -0.0468 -0.0407 -0.0223 -0.0468

55 TRUS 0.0583 0.0705 0.0087 0.0316 0.1225 0.0611 0.0000 0.0000 0.0000

56 VRNA 0.1578 0.0430 0.1064 0.1019 0.0989 0.1226 0.0000 0.0000 0.0000

57 WOMF 0.0643 -0.0161 -0.0302 0.0315 0.0445 -0.0118 0.0000 0.0000 -0.0118



2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

1 ABBA 0.10096 0.20472 0.03029 0.08075 0.14486 0.02778 0.00000 0.00000 0.00000

2 ACES 0.11768 0.18798 0.13797 0.08199 0.16685 0.12631 0.00000 0.00000 0.00000

3 AIMS 0.04844 0.23282 0.27035 0.01482 0.00660 0.03301 0.00000 0.00000 0.00000

4 AKRA 0.08125 -0.10364 0.00450 0.13388 0.18811 0.06164 0.00000 0.00000 0.00000

5 ALKA 0.02122 0.08796 0.17854 0.04573 0.01413 -0.01836 0.00000 0.00000 -0.01836

6 AMRT 0.12542 0.11485 0.11099 0.12463 0.11262 0.10787 0.00000 0.00000 0.00000

7 ASGR 0.04126 0.02832 0.04070 0.06911 0.04203 0.07802 0.00000 0.00000 0.00000

8 BAYU 0.01504 0.03903 0.06456 0.02414 0.06024 0.04275 0.00000 0.00000 0.00000

9 BHIT -0.01937 0.03339 0.13097 0.09689 0.05270 0.10342 0.00000 0.00000 0.00000

10 BMTR -0.03113 0.04672 0.06553 0.09917 0.05393 0.09554 0.00000 0.00000 0.00000

11 BNBR 0.07027 -0.11002 -0.91606 0.23495 0.10500 -0.03282 0.00000 0.00000 -0.03282

12 BUVA 0.44059 0.07350 0.03194 0.55971 0.11456 0.01521 0.00000 0.00000 0.00000

13 CENT 0.14146 -0.12570 0.05695 0.64044 -0.67675 -0.04308 0.00000 -0.67675 -0.04308

14 CLPI 0.00271 0.11429 0.00080 0.06190 0.09641 0.00584 0.00000 0.00000 0.00000

15 CSAP 0.03319 0.08754 0.09922 0.06600 0.08879 0.07968 0.00000 0.00000 0.00000

16 DNET -0.00609 -0.03554 0.08430 0.01044 0.04864 -0.12027 0.00000 0.00000 -0.12027

17 DSSA 0.44623 0.29544 0.10548 -0.06805 0.21448 0.06925 -0.06805 0.00000 0.00000

18 EMTK -0.00703 0.16451 0.12972 0.07393 0.09113 0.05370 0.00000 0.00000 0.00000

19 EPMT 0.06373 0.03274 0.08154 0.05542 0.03833 0.10051 0.00000 0.00000 0.00000

20 FAST 0.06170 0.05180 0.05899 0.07449 0.03852 0.04844 0.00000 0.00000 0.00000

21 FISH 0.26032 0.19323 0.14022 0.30184 0.27795 0.20443 0.00000 0.00000 0.00000

22 FORU 0.02984 0.11041 0.03219 0.07863 0.01425 -0.02245 0.00000 0.00000 -0.02245


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

23 GMCW 0.02529 0.02940 0.01883 0.02286 0.04602 0.01665 0.00000 0.00000 0.00000

24 GOLD 0.06676 0.03329 0.03381 0.07998 0.04831 0.03064 0.00000 0.00000 0.00000

25 GREN 0.19394 -0.11142 0.04816 0.34265 0.03178 -0.21859 0.00000 0.00000 -0.21859

26 HERO 0.03461 0.07751 0.05558 0.06160 0.06728 0.06970 0.00000 0.00000 0.00000

27 HOME 0.00840 0.01676 0.06406 0.09087 0.09316 -0.03374 0.00000 0.00000 -0.03374

28 IDKM -0.00041 0.05385 -0.04122 -0.05660 0.05823 0.08324 -0.05660 0.00000 0.00000

29 INDX -0.01742 0.02711 0.14441 0.02754 0.06273 0.60745 0.00000 0.00000 0.00000

30 INPP -0.02989 1.14604 0.22053 0.08634 0.69048 0.30716 0.00000 0.00000 0.00000

31 INTD -0.01137 0.04716 0.03627 0.01288 0.13081 -0.03084 0.00000 0.00000 -0.03084

32 INVS 0.46627 0.22716 0.17877 0.57117 0.21663 0.35581 0.00000 0.00000 0.00000

33 JSPT 0.01519 0.06035 -0.01361 0.03446 0.04471 0.02100 0.00000 0.00000 0.00000

34 JTPE 0.14759 0.06577 -0.12742 0.21642 0.05605 -0.08338 0.00000 0.00000 -0.08338

35 KBLV 0.23252 0.13968 0.09618 0.06161 0.09752 0.10342 0.00000 0.00000 0.00000

36 KOIN 0.08323 0.29662 -0.26630 0.07112 -0.01773 0.09785 0.00000 -0.01773 0.00000

37 KONI 0.07186 -0.06420 0.03250 0.17589 -0.06326 0.06552 0.00000 -0.06326 0.00000

38 LMAS -0.05765 -0.04841 -0.08342 0.13605 -0.03944 -0.10279 0.00000 -0.03944 -0.10279

39 LTLS 0.02483 0.03389 0.05647 0.01759 0.15139 0.05069 0.00000 0.00000 0.00000

40 MAMI 0.01527 0.02773 0.01129 0.01409 0.09061 0.00852 0.00000 0.00000 0.00000

41 MAPI 0.04187 0.09892 0.10715 0.05918 0.09685 0.10986 0.00000 0.00000 0.00000

42 MDRN 0.00288 0.07908 0.10928 -0.08863 0.08766 0.05126 -0.08863 0.00000 0.00000

43 META 0.12053 0.21123 0.09431 -0.01251 0.09221 0.06651 -0.01251 0.00000 0.00000

44 MICE 0.13335 0.05941 0.05143 0.09462 0.04105 0.08047 0.00000 0.00000 0.00000

45 MIDI 0.31954 0.21332 0.18602 0.30182 0.21132 0.17571 0.00000 0.00000 0.00000

46 MLPL -0.16149 -0.05540 0.09713 -0.05741 0.03478 0.08762 -0.05741 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

47 MNCN 0.01431 0.09555 0.00074 0.09256 0.04536 0.06531 0.00000 0.00000 0.00000

48 MPPA -0.22618 -0.08737 0.08603 -0.08031 0.01811 0.08635 -0.08031 0.00000 0.00000

49 MTDL 0.03462 -0.09965 0.01605 0.06595 0.04728 0.06943 0.00000 0.00000 0.00000

50 OKAS 0.10026 0.02951 0.11686 0.02293 -0.05266 0.15156 0.00000 -0.05266 0.00000

51 PANR 0.08392 0.08822 0.06387 0.08596 0.03388 0.10420 0.00000 0.00000 0.00000

52 PDES 0.99628 -0.85331 0.06379 0.05831 -0.01754 0.04259 0.00000 -0.01754 0.00000

53 PGLI 0.06109 0.00482 0.00254 -0.00066 0.01219 0.01289 -0.00066 0.00000 0.00000

54 PJAA -0.00135 0.06044 -0.00491 0.01126 0.00516 0.05287 0.00000 0.00000 0.00000

55 PLAS 0.14702 -0.04234 0.06458 -0.69778 0.43089 -0.19271 -0.69778 0.00000 -0.19271

56 PLIN 0.07950 0.11525 0.07140 0.09310 0.04966 0.27414 0.00000 0.00000 0.00000

57 PNSE 0.09610 0.06628 0.02750 0.03286 0.06977 0.02018 0.00000 0.00000 0.00000

58 POOL 0.10410 -0.07421 0.03481 0.12129 -0.12317 0.02905 0.00000 -0.12317 0.00000

59 PSAB 0.01803 0.56469 1.98492 -0.01369 0.10655 1.99076 -0.01369 0.00000 0.00000

60 PSKT 0.02732 -0.12269 0.10702 0.05927 -0.07354 0.11964 0.00000 -0.07354 0.00000

61 PTSP 0.03510 0.04754 0.07897 0.03796 0.07251 0.08264 0.00000 0.00000 0.00000

62 PUDP 0.01875 -0.01303 0.00785 0.01320 0.18503 0.03472 0.00000 0.00000 0.00000

63 RALS 0.06664 0.03836 0.04410 0.04447 0.02740 0.04946 0.00000 0.00000 0.00000

64 SCMA -0.00003 0.02625 -0.01560 0.07709 0.07789 -0.01273 0.00000 0.00000 -0.01273

65 SDPC 0.01566 0.02165 0.05597 -0.08202 0.06550 0.08108 -0.08202 0.00000 0.00000

66 SHID -0.00560 0.55815 0.03851 0.09284 0.12026 0.04113 0.00000 0.00000 0.00000

67 SMMT -0.04030 -0.15939 0.15695 -0.03669 -0.43852 0.40083 -0.03669 -0.43852 0.00000

68 SONA -0.01476 0.10507 0.01392 0.04189 0.12731 0.04384 0.00000 0.00000 0.00000

69 SRAJ 0.14823 0.02047 0.08966 0.08672 0.05026 0.06496 0.00000 0.00000 0.00000

70 TGKA 0.03095 0.04999 0.06777 0.06500 0.06589 0.06392 0.00000 0.00000 0.00000


2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011 2010/2009 2011/2010 2012/2011

71 TIRA 0.06902 0.02619 0.03898 0.05298 0.04293 -0.02776 0.00000 0.00000 -0.02776

72 TMPI -0.12468 0.06283 -0.12697 -0.17826 -0.02484 -0.00046 -0.17826 -0.02484 -0.00046

73 TMPO 0.08339 0.05658 0.06847 0.00445 0.11574 0.04290 0.00000 0.00000 0.00000

74 TRIL 0.11558 0.07665 -0.46688 0.00227 -0.14890 -0.50715 0.00000 -0.14890 -0.50715

75 TRIO 0.01460 0.25423 0.08740 0.00376 0.20562 0.03488 0.00000 0.00000 0.00000

76 TURI 0.12236 0.11550 0.04160 0.17207 0.08480 0.07945 0.00000 0.00000 0.00000

77 UNTR 0.06548 0.19832 0.05915 0.10598 0.16879 0.00705 0.00000 0.00000 0.00000

78 WICO -0.00954 -0.03113 -0.00620 -0.07598 -0.03134 0.00704 -0.07598 -0.03134 0.00000

Lampiran 3

Uji Asumsi Klasik

1. Sektor Pertanian

A. Uji Multikolineritas

Uji ini 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. Jika variabel independen

saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal (Ghozali, 2007).

Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas, dapat dilihat dari Value Inflation

Factor (VIF). Apabila nilai VIF > 10, terjadi multikolinieritas. Sebaliknya, jika

VIF < 10, tidak terjadi multikolinearitas.

Model

Collinearity Statistics

Tolerance VIF

1 (Constant)

Penjualan .490 2.039

Periode .490 2.039

Dari hasil output data didapatkan bahwa nilai semua nilai VIF<10 ini berarti

tidak terjadi multikolonieritas. Dan menyimpulkan bahwa uji multikolonieritas

terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi merupakan pengujian asumsi dalam regresi dimana variabel

dependen tidak berkorelasi dengan dirinya sendiri. Maksud korelasi dengan diri

sendiri adalah bahwa nilai dari variabel dependen tidak berhubungan dengan nilai

variabel itu sendiri, baik nilai variabel sebelumnya atau nilai periode sesudahnya

(Ghozali, 2007). Dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut:

Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif

Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi

Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negative

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .548a .300 .259 .12655435 1.913

Melihat dari nilai DW diatas adalah 1.913 maka berdasarkan kriteria yang

telah ditentukan DW hitung berada diantara -2 dan 2, yakni -2 ≤ 1.9 ≤ 2 maka ini

berarti tidak terjadi autokorelasi. Sehingga kesimpulannya adalah Uji

Autokorelasi terpenuhi.

C. Uji Heteroskedastisitas

Pengujian ini digunakan untuk melihat apakah variabel pengganggu

mempunyai varian yang sama atau tidak. Heteroskedastisitas mempunyai suatu

keadaan bahwa varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain

berbeda (Ghozali, 2007).

Model t Sig.

1 (Constant) .390 .699


Periode -.395 .695

Dari output di atas dapat diketahui bahwa nilai signifikansi kedua variabel

independen lebih dari 0.05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak

terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi.

D. Uji Normalitas

Uji normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data. Pada

analisis statistik parametik, asumsi yang harus dimiliki oleh data adalah bahwa

data tersebut harus terdistribusi secara normal. Maksud data terdistribusi secara

normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal (Ghozali,

2007).

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Biaya Penjualan Periode

N 37 37 37

Normal Parametersa Mean

.0929278 .0613214

-

9.6591861

E-3

Std. Deviation .14703183 .07575677 .02188498

Most Extreme Differences Absolute .199 .080 .481

Positive .199 .070 .329

Negative -.124 -.080 -.481

Kolmogorov-Smirnov Z 1.212 .488 2.928

Asymp. Sig. (2-tailed) .106 .971 .000

Dapat dilihat pada tabel diatas bahwa "Asymp. Sig. (2-tailed)" nilai variabel

biaya dan penjulan lebih dari 0.05 maka uji normalitas untuk variabel biaya dan

penjualan lolos uji normalitas. Namun nilai "Asymp. Sig. (2-tailed)" variabel

periode kurang dari 0.05 hal ini artinya data tidak berdistribusi normal, ini

dikarenakan variabel periode adalah variabel perkalian antara

DECRDUMi,t*log[Salesi,t/Salesi,t-1]. Dewi (2012) dan Rahmadi (2012) juga

menemukan hal sama dan pengujian terus dilanjutkan selain itu penelitian ini

hanya ingin melihat nilai koefisien regresi tanpa melihat sig sehingga uji

normalitas dapat kesampingkan.

2. Sektor pertambangan


Model


Tolerance VIF

1 (Constant)


Periode .704 1.421



terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi






Model t Sig.

1 (Constant) 2.706 .009


Periode -1.049 .298




D. Uji Normalitas



N 70 70 70


.0796850 .0841609

-

1.1343143

E-2

Std. Deviation .19924256 .12711444 .02468944


Positive .161 .132 .323

Negative -.121 -.082 -.420

Kolmogorov-Smirnov Z 1.346 1.106 3.513

Asymp. Sig. (2-tailed) .053 .173 .000

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the


1 .439a .193 .169 .18164187 1.809




periode kurang dari atau sama dengan 0.05 hal ini artinya data tidak berdistribusi

normal, ini dikarenakan variabel periode adalah variabel perkalian antara







Model


Tolerance VIF

1 (Constant)


Periode .330 3.033



terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the


1 .118a .014 .000 .07252580 1.519






Model t Sig.

1 (Constant) 7.789 .000

Penjualan -1.266 .208

Periode -.601 .549




D. Uji Normalitas



N 143 143 143


.0378217 .0351768

-

1.6463427

E-2

Std. Deviation .07251827 .08438185 .05289613


Positive .092 .110 .378

Negative -.108 -.113 -.368


Asymp. Sig. (2-tailed) .070 .050 .000






DECRDUMi,t*log[Salesi,t/Salesi,t-1]. Namun berdasarkan teori batas pusat yang

menyatakan bahwa untuk penarikan sampel dalam jumlah besar yang

merepresentasikan populasi, distribusi akan mendekati distribusi normal (Walpole

dan Myers, 1986) pada sektor industri dasar dan kimia digunakan sampel 49

perusahaan dari total 60 perusahaan dan sehingga terbentuk 147 sampel yang

kemudian di olah untuk menghilangkan 4 data outliner hingga menjadi 143

sampel. Jumlah sampel tersebut adalah 80 persen dari populasi sehingga diangap

normal.

4. Sektor Aneka Industry


Model


Tolerance VIF

1 (Constant)


Periode .422 2.370



terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the


1 .572a .327 .314 .08691154 1.841






Model t Sig.

1 (Constant) 4.233 .000


Periode -1.927 .057



terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi

D. Uji Normalitas



N 104 104 104


.0351982 .0560507

-

1.4921635

E-2

Std. Deviation .10490748 .08818703 .04090098


Positive .119 .050 .358

Negative -.121 -.086 -.431


Asymp. Sig. (2-tailed) .094 .423 .000









dan Myers, 1986) pada sektor aneka industri digunakan sampel 37 perusahaan dari

total 43 perusahaan dan sehingga terbentuk 111 sampel yang kemudian di olah

untuk menghilangkan 7 data outliner hingga menjadi 104 sampel. Jumlah sampel

tersebut adalah 80 persen dari populasi sehingga diangap normal.



Model


Tolerance VIF

1 (Constant)


Periode .625 1.599



terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the


1 .462a .213 .194 .04627874 1.894






Model t Sig.

1 (Constant) 3.707 .000


Periode -1.513 .134




D. Uji Normalitas



N 82 82 82


.0592615 .0538717

-

4.9602439

E-3

Std. Deviation .05153405 .05671383 .01978931


Positive .122 .143 .401

Negative -.073 -.129 -.501


Asymp. Sig. (2-tailed) .177 .071 .000









dan Myers, 1986) pada sektor industri barang konsumsi digunakan sampel 31




normal.



Model


Tolerance VIF

1 (Constant)


Periode .455 2.200



terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the


1 .499a .249 .237 .07433410 2.033


telah ditentukan DW hitung berada diantara -2 dan 2, yakni -2 ≤ 2 ≤ 2 maka ini




Model t Sig.

1 (Constant) 7.307 .000

Penjualan .061 .952

Periode .375 .709




D. Uji Normalitas



N 125 125 125


.0717006 .0775363

-

2.7205120

E-2

Std. Deviation .08510800 .15013561 .06962390


Positive .064 .066 .348

Negative -.071 -.079 -.419

Kolmogorov-Smirnov Z .797 .888 4.684

Asymp. Sig. (2-tailed) .548 .410 .000













normal.



Model


Tolerance VIF

1 (Constant)


Periode .590 1.694



terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the


1 .171a .029 .002 .12399794 1.766






Model t Sig.

1 (Constant) 1.065 .291


Periode -.131 .896




D. Uji Normalitas



N 74 74 74


.0344735 .0524116

-

1.6730000

E-2

Std. Deviation .12411512 .10837107 .04020099


Positive .081 .101 .339

Negative -.132 -.065 -.364


Asymp. Sig. (2-tailed) .149 .442 .000










8. Sektor Keuangan


Model


Tolerance VIF

1 (Constant)


Periode .748 1.337



terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the


1 .261a .068 .056 .06837901 1.992






Model t Sig.

1 (Constant) 6.809 .000

Penjualan .591 .556

Periode -1.501 .135




D. Uji Normalitas



N 162 162 162


.0673068 .0745142

-

3.3141975

E-3

Std. Deviation .07039548 .06662183 .01221370


Positive .075 .070 .393

Negative -.085 -.049 -.490


Asymp. Sig. (2-tailed) .194 .405 .000













normal.



Model


Tolerance VIF

1 (Constant)


Periode .689 1.452



terpenuhi.

B. Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the


1 .295a .087 .079 .14166285 2.028






Model t Sig.

1 (Constant) 4.746 .000

Penjualan .951 .343

Periode -1.929 .055




D. Uji Normalitas



N 224 224 224


.0577990 .0653487

-

9.3970982

E-3

Std. Deviation .14759981 .09582669 .02971053


Positive .173 .151 .376

Negative -.185 -.099 -.468


Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .000 .000


semua variabel kurang dari 0.05 hal ini artinya data tidak berdistribusi normal.

Namun berdasarkan teori batas pusat yang menyatakan bahwa untuk penarikan

sampel dalam jumlah besar yang merepresentasikan populasi, distribusi akan

mendekati distribusi normal (Walpole dan Myers, 1986) pada sektor industri

barang konsumsi digunakan sampel 79 perusahaan dari total 95 perusahaan dan

sehingga terbentuk 237 sampel yang kemudian di olah untuk menghilangkan 13

data outliner hingga menjadi 224 sampel. Jumlah sampel tersebut adalah 79

persen dari populasi sehingga diangap normal.

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Nama : Dimas Pradipta

Tempat, Tgl Lahir : Semarang, 20 Mei 1992

Jenis Kelamin : Laki-laki

Agama : Katholik

Alamat : Soka RW 07 RT 07

Salatiga, Jawa Tengah

No. Telepon : 082-225-270-394

E-mail : [email protected]

Riwayat Pendidikan

2010 – 2014 S1 Jurusan Akuntansi, Universitas Kristen Satya Wacana

2007 – 2010 Jurusan IPA, SMA Kristen 1 Salatiga

2004 – 2007 SMP Stella Matutina Salatiga

1998 – 2004 SD Santa Theresia Masudirini 77 Salatiga

Kepanitiaan & Organisasi

1. 2011 : Sie Properti di Seminar Akuntansi Nasional 2011 “Penyusunan Laporan

Keuangan Berbasis SAKA 2010”

2. 2011 : Sie Properti di Seminar Akuntansi Nasional 2011 “Penyusunan Laporan

Keuangan Berdasarkan SAKA ETAP”

3. 2011 : Sie Publikasi & Dokumentasi di Kuliah Umum BRI

4. 2011-2012: Divisi Organisasi di Kelompok Studi Akuntansi, Senat Mahasiswa

Fakultas Ekonomika dan Bisnis, UKSW

5. 2012 : Sie Properti di PID (Pekan Ilmiah Dosen) 2012

6. 2012 : Sie Acara di National Accounting Competition and Seminar 2012

7. 2013 : Ketua FEST 2013 (Festival Entrepreneurship and Triumph) yang terdiri

dari 3 jenis kegiatan; ENTERS (Entrepreneurship National Seminar) pada bulan

Februari 2013, LOTUS (Leading in Training Young Entrepreneur) pada bulan

Februari 2013, dan BEAT-EX (Business Plan Competition and Exhibition) pada

bulan April 2013.

mailto:[email protected]

Pengalaman

1. 2013: Asisten Dosen Pengantar Statistika Semester Genap 2012/2013

2. 2013: Asisten Dosen Pengantar Statistika Semester Antara 2012/2013

3. 2013: Asisten Dosen Bangunan Teori Dan Metodologi Penelitian Semester Ganjil

2013/2014

4. 2013: Asisten Dosen Pengantar Akuntansi Semester Ganjil 2013/2014

Seminar

1. Seminar Internasional 2010 "Bringing Linguistics and Literature Into EFL

Classrooms"

2. Seminar Nasional Kewirausahaan 2011 "Great Man Have Great Mind" 3. Seminar 2012 "Satu Dasawarsa Reformasi Birokrasi"

Kemampuan 1. Menguasai program Ms. Office: Word, Excel, Power Point

2. Menguasai penggunaan internet dan e-mail

3. Dapat berkomunikasi menggunakan bahasa Inggris lisan dan tertulis

4. Mudah beradaptasi dengan lingkungan dan memiliki kemampuan komunikasi yang

baik serta mampu bekerja secara individu maupun kelompok.

bukti dan variasi tingkatan perilaku sticky cost pada...

Documents