hubungan ceo gender dengan kinerja ... hubungan ceo gender dengan kinerja keuangan perusahaan dan...

HUBUNGAN CEO GENDER DENGAN KINERJA KEUANGAN

PERUSAHAAN DAN EFISIENSI INVESTASI PERUSAHAAN

(Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar

di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015)

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

Program Studi Akuntansi

Oleh:

Agnes Monita Napitupulu

132114145

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2017

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

i



(Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar

di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015)

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

Program Studi Akuntansi

Oleh:


132114145

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI


YOGYAKARTA

2017


SKRIPSI

HUBUNGAN CEO GENDER DENGAN KINERJA KEUANGAN PERUSAHAANDAN EFISIENSI INVESTASI PERUSAHAAN(Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur yang

Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015)

01eh:Agnes Monita Napitupu1u

NIM 32 1414

Pembimbing

to Listianto, M.S.A., Ak.

11

Tanggal: 21 Mei 2017


Skripsi

HUBUNGAN CEO GENDER DENGAN KINERJA KEUANGAN PERUSAHAANDAN EFISIENSI INVESTASI PERUSAHAAN

Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun2011-2015

Dipersiapkan dan ditulis oleh:Agnes Monita Napitupulu

NTM: 132114145

Telah dipertahankan di depan Dewan PengujiPada Tanggal H~ Juni 2017

dan dinyatakarrmemenuhi s~arat

Ketua

Sekretaris

Anggota

Anggota

Anggota

Susunan DewaJHlenguji

Nama Lengkap

Dr. Fr. Reni Retno Anggraini, M.Si , Ak.,CA

Lisia Apriani, SE., M.Si. Ak., QIA., CA

Drs. G. Anto Listianto, M.S.A.~ Ak.

Lisia Apriani, SE., M.Si., Ak., QIA., CA

Dr. Fr. Reni Retno Anggraini, M.Si., Ak., CA

~1fuB;;J(udiYuniarto, S.E., M.B.A

1ll


iv

PERSEMBAHAN

“DENGARKANLAH NASIHAT DAN TERIMALAH

DIDIKAN, SUPAYA ENGKAU MENJADI BIJAK DI

MASA DEPAN (Amsal 19:20)”

Skripsi yang penuh kekurangan ini kupersembahkan kepada

- Tuhan Yesus Kristus dan Bunda Maria

- Kedua orang tua saya

- Kedua kakak saya yang mendukung proses kuliahku

- Poyo yang setia menemani dan mengoreksi skripsi saya yang penuh

dengan kekurangan ini

- Teman-teman bimbingan Pak Anto yang selalu memberi masukan

- Siska, Via, Iren, Kata, dan Vivi, Donny yang selalu menemani peneliti

saat di Yogyakarta

- Anak-anak kos Diastra tanpa terkecuali

- Intan, Arin, kak Ryke yang mau menampung peneliti selama proses

pembuatan skripsi

- Vox Laudes Choir yang selalu menghibur saat proses penyelesaian

skripsi

- Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang telah

membantu peneliti dalam proses penyelesaian skripsi ini


v


FAKULTAS EKONOMI

JURUSAN AKUNTANSI – PROGRAM STUDI AKUNTANSI

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS SKRIPSI

Yang bertanda tangan di bawah ini, saya menyatakan bahwa Skripsi dengan judul:



Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia Tahun 2011-2015

Dan dimajukan untuk diuji pada tanggal 16 Juni 2017 adalah hasil karya saya.

Dengan ini saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa dalam skripsi

ini tidak terdapat keseluruhan atau sebagian tulisan orang lain yang saya ambil

dengan cara menyalin, atau meniru dalam bentuk rangkaian kalimat atau simbol

yang menunjukan gagasan atau pendapat atau pemikiran dari penulis lain yang

saya aku seolah-olah sebagai tulisan saya sendiri dan atau tidak terdapat bagian

atau keseluruhan tulisan yang saya salin, tiru, atau yang saya ambil dari tulisan

orang lain tanpa memberikan pengakuan pada penulis aslinya.

Apabila saya melakukan hal tersebut di atas, baik sengaja maupun tidak,

dengan ini saya menyatakan menarik skripsi yang saya ajukan sebagai hasil

tulisan saya sendiri ini. Bila kemudian terbukti bahwa saya ternyata melakukan

tindakan menyalin atau meniru tulisan orang lain seolah-olah hasil pemikiran saya

sendiri, berarti gelar dan ijazah yang telah diberikan oleh universitas batal saya

terima.

Yogyakarta, 31 Juli 2017

Yang membuat pernyataan,



vi

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN

PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Yang bertanda tangan dibawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma:

Nama : Agnes Monita Napitupulu

Nomor Mahasiswa : 132114145

Dengan pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan

Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul:



Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia 2011-2015

beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan

kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan,

mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan

data, mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya di internet atau

media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta izin dari saya

maupun memberi royalti kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya

sebagai penulis.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya

Yogyakarta, 31 Juli 2017

Yang menyatakan pernyataan



vii

KATA PENGANTAR

Puji syukur dan terima kasih ke hadiran Tuhan Yang Maha Esa, yang telah

melimpahkan rahmat dan karunia kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan

skripsi ini. Penulisan ini bertujuan untuk memenuhi salah satu syarat untuk

memperoleh gelar sarjana pada Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi

Universitas Sanata Dharma.

Dalam menyesaikan skripsi ini penulis mendapat bantuan, bimbingan dan

arahan dari berbagai pihak. Oleh karena itu penulis mengucapkan terima kasih

yang tak tehingga kepada:

1. Drs. Johanes Eka Priyatma, M.SC., Ph.D. selaku Rektor Universitas Sanata

Dharma yang telah memberikan kesempatan untuk belajar dan

mengembangkan kepribadian kepada penulis.

2. Drs. Gabriel Anto Listianto, M.S.A., Ak. Selaku pembimbing yang telah

membantu serta membimbing penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

3. Bapak dan Mama selaku orang tua yang telah membantu dalam segala hal

dalam proses penyusunan skripsi.

4. Teman-teman MPAT Pak Anto yang telah memberi masukan-masukan positif

selama penyusunan skripsi kepada penulis.

5. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.

Penulis meyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan, oleh karena

itu penulis mengharapkan kritik dan saran, semoga skripsi ini dapat bermanfaat

bagi pembaca.

Yogyakarta, 04 Juni 2017



viii

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ................................................................................................ i

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ..................................................... ii

HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................. ii

HALAMAN PERSEMBAHAN ............................................................................ iv

HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS ................................ v

HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA TULIS ............................. vi

HALAMAN KATA PENGANTAR ..................................................................... vii

HALAMAN DAFTAR ISI ..................................................................................... v

HALAMAN DAFTAR TABEL ............................................................................ xi

HALAMAN DAFTAR GAMBAR ....................................................................... xii

ABSTRAK ........................................................................................................... xiii

ABSTRACT ........................................................................................................... xiv

BAB I PENDAHULUAN ................................................................................ 1

A. Latar Belakang .............................................................................. 1

B. Rumusan Masalah ......................................................................... 3

C. Tujuan Penelitian .......................................................................... 3

D. Manfaat Penelitian ........................................................................ 4

E. Sistematika Penulisan ................................................................... 4

BAB II LANDASAN TEORI ........................................................................... 6

A. Tata Kelola Perusahaan ................................................................. 6

1. One-Tier Board ...................................................................... 7

2. Two-Tier Board ...................................................................... 7

B. CEO (Chief Executive Officer) ..................................................... 9

C. Gender ......................................................................................... 10

D. Kinerja Keuangan........................................................................ 11

E. Efisiensi Investasi........................................................................ 15

F. Hubungan CEO Gender dan Kinerja Keuangan Perusahaan ...... 19


ix

G. Hubungan CEO Gender dan Efisiensi Investasi ......................... 23

H. Penelitian Terdahulu ................................................................... 25

I. Kerangka Pemikiran .................................................................... 28

BAB III METODE PENELITIAN .................................................................. 29

A. Jenis Penelitian ............................................................................ 29

B. Populasi Sasaran ......................................................................... 29

C. Teknik Pengumpulan Data .......................................................... 30

D. Definisi Operasional Variabel ..................................................... 30

1. CEO Gender ......................................................................... 30

2. Kinerja Keuangan Perusahaan ............................................. 31

3. Efisiensi Investasi ................................................................ 31

E. Teknik Analisis Data ................................................................... 31

1. Mengumpulkan Data ............................................................ 31

2. Menghitung Variabel Kinerja Keuangan ............................. 32

3. Menghitung Variabel Efisiensi Investasi ............................. 32

4. Melakukan Analisis Deskriptif ............................................ 32

5. Mengklasifikasikan Data Variabel ....................................... 32

6. Melakukan Analisis Tabulasi ............................................... 34

7. Menarik Kesimpulan ............................................................ 35

BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN .......................................... 36

A. Populasi Sasaran ......................................................................... 36

BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN ....................................... 40

A. Analisis Data ............................................................................... 40

1. Pengumpulan Data ............................................................... 40

2. Perhitungan Kinerja Keuangan ............................................ 40

3. Perhitungan Efisiensi Investasi ............................................ 45

4. Analisis Statistik Deskriptif ................................................. 50

5. Analisis Tabulasi Silang (Crosstabs) ................................... 58

6. Penarikan Kesimpulan ......................................................... 61

BAB VI PENUTUP ......................................................................................... 65

A. Kesimpulan ................................................................................. 65


x

B. Keterbatasan Penelitian ............................................................... 66

C. Saran ............................................................................................ 66

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 67

LAMPIRAN .......................................................................................................... 71

LAMPIRAN I PROFIL PERUSAHAAN ...................................................... 72

LAMPIRAN III DATA CEO GENDER TAHUN 2011-2015 ........................ 101

LAMPIRAN IV DATA PERHITUNGAN KINERJA KEUANGAN ............ 116

LAMPIRAN V DATA PERHITUNGAN EFISIENSI INVESTASI ............ 131

LAMPIRAN VI PENGKLASIFIKASIAN CEO GENDER ........................... 134

LAMPIRAN VII PENGKLASIFIKASIAN KINERJA KEUANGAN ........... 137

LAMPIRAN VIII PENGKLASIFIKASIAN EFISIENSI INVESTASI ........... 140

LAMPIRAN VIII ANALISIS TABULASI SILANG ...................................... 141


xi

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Kriteria Pengujian Kekuatan Hubungan Antara Variabel............... 35

Tabel 4.1 Kriteria Pemilihan Populasi Sasaran…........................................... 36

Tabel 5.1 Hasil Perhitungan Return on Asset (ROA)…................................ 41

Tabel 5.2 Hasil Perhitungan Debt to Asset Ratio (DAR)…........................... 45

Tabel 5.3 Tabel Frekuensi CEO Gender….................................................... 50

Tabel 5.4 Analisis Statistik Desktiptif Return on Asset…............................. 51

Tabel 5.5 Tabel kuartil Return on Asset…..................................................... 54

Tabel 5.6 Tabel frekuensi Return on Asset…................................................. 54

Tabel 5.7 Analisis Statistik Dekriptif Debt to Asset Ratio…......................... 55

Tabel 5.8 Tabel Kuartil Debt to Asset Ratio…............................................... 57

Tabel 5.9 Tabel Frekuensi Debt to Asset Ratio…........................................... 58

Tabel 5.10 Tabulasi Silang CEO Gender Dengan Return on Asset (ROA).... 58

Tabel 5.11 Tabel Symmetric Measures CEO Gender

Dengan Return on Asset (ROA)…................................................ 59

Tabel 5.12 Tabulasi Silang CEO Gender Dengan

Debt to Asset Ratio (DAR)............................................................. 60

Tabel 5.13 Tabel Symmetric Measures CEO Gender

dengan Debt to Asset Ratio (DAR)….......................................... 61


xii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Gambar Kerangka Pemikiran….................................................. 28


xiii

ABSTRAK



Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar

di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015


NIM: 132114145

Universitas Sanata Dharma

Yogyakarta

2017

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana hubungan

CEO gender dengan kinerja keuangan perusahaan dan efisiensi investasi

perusahaan.

Jenis penelitian ini adalah studi empiris. Data yang digunakan adalah data

sekunder yang diperoleh dengan menggunakan teknik dokumentasi. Teknik

analisa data yang digunakan adalah analisis statistik deskriptif.

Hasil analisis data menunjukkan bahwa 1) CEO gender mempunyai

hubungan yang sangat lemah dan positif dengan kinerja keuangan perusahaan, 2)

CEO gender mempunyai hubungan sangat lemah dan positif dengan efisiensi

investasi perusahaan.

Kata Kunci: CEO gender, Kinerja Keuangan, Efisiensi investasi.


xiv

ABSTRACT

THE RELATIONSHIP BETWEEN CEO GENDER WITH COMPANY’S

FINANCIAL PERFORMANCE AND COMPANY’S EFFICIENCY OF

INVESTMENT

An Empirical Study on Manufacturing Companies Listed in Indonesia Stock

Exchange During the Periode 2011-2015


NIM: 132114145

Universitas Sanata Dharma

2017

The purpose of this study is to determine the relationship between CEO

gender and the company’s financial performance and the relationship between

CEO gender and the company’s efficiency of investment.

The research is an empical study. The used secondary data is obtained by

using a documentation techniques. Technique data analysis uses descriptive

statistical analysis.

The results of data analysis showed that 1) CEO gender had the very weak

and positive relation with company’s financial performance 2) CEO gender had

the very weak and positive relation with company’s efficiency of investment.

Key words: CEO Gender, Financial Performance, Efficiency of Investment.


1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Pemimpin dalam sebuah perusahaan dapat dikatakan memiliki peranan

yang cukup penting bagi keberlangsungan hidup perusahaan. Pemimpin

berperan untuk mengontrol pengelolaan dan pergerakan roda perusahaan

dalam mewujudkan visi dan misi perusahaan. Kemudian, pemimpin harus

menekankan tujuan yang mengutamakan keberlangsungan hidup perusahaan

dengan memaksimalkan tenaga professional atau pegawai disekitarnya, aset

perusahaan, dan teknologi yang ada. Pemimpin yang dapat dipercaya untuk

dapat mengelola semua aspek-aspek tersebut adalah CEO (Chief Executive

Officer) atau direktur utama. Secara garis besar Tugas dari seorang CEO

antara lain memperkirakan kebutuhan pasar, memahami lingkungan bisnis,

menyusun strategi, dan bersama dengan pegawai yang lain mengimplementasi

strategi tersebut. Tidak hanya itu, posisi CEO juga memiliki tugas menangani

permasalahan perusahaan seperti manajemen keuangan terkait kinerja

keuangan dan efisiensi investasi.

Penanganan permasalahan kinerja keuangan dan efisiensi investasi

sangatlah penting bagi CEO. Kinerja keuangan perusahaan merupakan salah

satu indikator keberhasilan perusahaan dalam mencapai tujuannya. Informasi

kinerja keuangan merupakan informasi yang diperoleh dari laporan keuangan

yang telah dianalisis dan dapat membantu bagian manajemen dan CEO


2

dalam pengambilan Keputusan. Investasi merupakan sebuah cara yang

dilakukan perusahaan dalam mengelola modal yang ada. Efisiensi investasi

terjadi ketika modal yang dikeluarkan sesuai dengan pengembalian yang

didapatkan. Seorang CEO sebaiknya bisa membaca peluang investasi yang

ada dan berani dalam pengambilan keputusan sehingga terciptalah investasi

yang efisien. Tindakan pengambilan keputusan dalam pengelolaan banyak

mengandung faktor yang mendukung atau menghambat dari sisi pengambil

keputusan (CEO).

Beberapa peneliti menganggap gender seorang CEO dapat mempengaruhi

jenis keputusan yang diambil. Gender merupakan sifat yang melekat pada

laki-laki atau perempuan yang dibentuk oleh faktor-faktor sosial maupun

budaya. Contoh pembentukan sifat oleh faktor-faktor sosial maupun budaya

dapat dilihat pada perempuan yang memiliki sifat lembut, berperasaan dan

emosional. Sedangkan laki-laki yang memiliki sifat tegas, percaya diri dan

rasional. Beberapa ahli mengatakan CEO perempuan lebih cenderung

melewati peluang investasi dan menghindari risiko tinggi daripada CEO laki-

laki.

Penelitian yang dilakukan oleh Garba dan Bilkisu (2014), Dutta dan

Sudipta (2007), dan Dwiharti (2015) secara garis besar menganggap adanya

hubungan antara dewan direksi gender atau CEO gender dengan kinerja

laporan keuangan. Tanggapan dari para ahli berbeda dengan Ramadhani

(2015) yang mengatakan tidak adanya hubungan antara gender CEO dan


3

kinerja keuangan. Penelitian terhadap hubungan gender CEO dan efisiensi

investasi juga menimbulkan pro dan kontra. Menurut Kristanti (2012), Faccio,

Marchica, dan Mura (2012) terdapat hubungan antara CEO gender dan

efisiensi investasi atau efisiensi dalam pengalokasian modal. Pendapat berbeda

diutarakan oleh Ramadhani (2015) bahwa tidak ada hubungan antara CEO

gender dengan efisiensi investasi keuangan.

Adanya perbedaan pendapat diatas membuat peneliti ingin mencari tahu

hubungan CEO gender dengan kinerja keuangan dan efisiensi investasi pada

perusahaan Indonesia yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI). Untuk

itu penelitian ini mengangkat judul “Hubungan CEO Gender dengan Kinerja

Keuangan Perusahaan dan Efisiensi Investasi Perusahaan”.

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan, peneliti

merumuskan permasalahan sebagai berikut:

1. Bagaimana hubungan CEO gender dengan kinerja keuangan perusahaan?

2. Bagaimana hubungan CEO gender dengan efisiensi investasi perusahaan?

C. Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah tersebut, tujuan yang

ingin dicapai dari penelitian:

1. Mengetahui hubungan CEO gender dengan kinerja keuangan perusahaan


4

2. Mengetahui hubungan CEO gender dengan efisiensi investasi perusahaan

D. Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Bagi ilmu pengetahuan untuk menambah wawasan dan pengetahuan tentang

hubungan CEO gender dengan kinerja keuangan perusahaan dan efisiensi

investasi perusahaan.

2. Untuk penelitian yang akan datang, penelitian ini memberikan referensi

penelitian yang diharapkan dapat melengkapi temuan-temuan yang

berhubungan dengan gender, kinerja keuangan dan efisiensi investasi.

E. Sistematika Penulisan

Penulisan penelitian ini disusus dalam enam bab dengan sistematika

sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini terdiri dari latar belakang masalah, rumusan

masalah, tujuan dan manfaat penelitiaan, serta sistematika

penulisan penelitian.

BAB II LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan teori-teori pendukung dan hasil

penelitian terdahulu sebagai acuan penelitian ini


5

BAB III METODE PENELITIAN

Bab ini menguraikan jenis penelitian, populasi sasaran,

teknik pengumpulan data, definisi operasional variabel dan

teknik analisis data.

BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

Bab ini memberikan gambaran mengenai data yang

digunakan dalam penelitian, cara peneliti menentukan

populasi sasaran, serta daftar dan profil perusahaan yang

menjadi populasi sasaran penelitian.

BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Bab ini membahas mengenai pengujian yang dilakukan,

analisis terhadap data, dan temuan empiris yang diperoleh.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan hasil uji dan analisis data yang

dilakukan pada bab sebelumnya, dan keterbatasan pada saat

proses penelitian. Dari kesimpulan dan keterbatasan

penelitian, peneliti memberikan saran-saran bagi pihak yang

berkepentingan dengan penelitian ini.


6

BAB II

LANDASAN TEORI

A. Tata Kelola Perusahaan

Tata kelola perusahaan sangat berpengaruh terhadap pembentukan,

penetapan, dan pencapaian tujuan serta pengembangan budaya kerja dalam

pencapaian tujuan yang telah ditetapkan dalam perusahaan. The Organization

For Economic Cooperation And Development (OECD; 1999) mendefinisikan

tata kelola (corporate governance) sebagai sistem yang digunakan untuk

mengarahkan dan mengendalikan kegiatan bisnis dalam perusahaan sedangkan

Pedoman Umum Good corporate Governance (GCG) Indonesia (2006),

mengatakan bahwa GCG adalah salah satu pilar dari sistem ekonomi pasar

karena berkaitan dengan kepercayaan baik terhadap perusahaan yang

melaksanakannya maupun terhadap iklim usaha yang kondusif. Corporate

governance mengatur pembagian hak dan kewajiban pihak-pihak dalam

organisasi, yang mana pihak-pihak tersebut termasuk dewan pengurus,

manajer, pemegang saham, dan pemangku kepentingaan lainnya.

Kim et al (2009) berpendapat bahwa dalam teori tata kelola perusahaan,

struktur dewan memiliki pengaruh yang kuat pada tindakan yang dilakukan

oleh dewan dan manajemen puncak hingga pada akhirnya dapat

mempengaruhi kinerja perusahaan. Menurut Rasyidah (2013), terdapat dua

sistem corporate governance yang pada umumnya dianut oleh negara-negara

di dunia ini, yaitu one-tier board (sistem satu kamar) dan two-tier board


7

(sistem dua kamar atau dualisme). Sistem two-tier board banyak digunakan

negara-negara di daratan Eropa seperti Jerman dan Belanda. Sedangkan sistem

one-tier board dianut negara-negara seperti Inggris dan Amerika Serikat.

Ticker (2009) didalam Rasyidah (2013) menjelaskan beberapa perbedaan yang

mendasar dari system one-tier board dan two-tier bard tersebut:

1. One-Tier Board

Sistem one-tier board menyatukan peran dewan pengawas (dewan

komisaris) dan dewan pelaksana (dewan direksi) didalam satu wadah yang

sama yakni board of directors. Ticker (2009) di dalam Rasyidah (2013)

menyebutkan terdapat empat jenis board of directors:

a. Semua direktur eksekutif (pengurus senior) dan manajer merupakan

anggota board. Tipe ini digunakan oleh perusahaan kecil, perusahaan

keluarga, dan start-up business.

b. Direktur eksekutif (pengurus senior) sebagai anggota mayoritas dan

direktur non-eksekutif (direktur independen) sebagai minoritas.

c. Mayoritas anggota board adalah direktur non-eksekutif (direktur

independen), sebagian diantaranya merupakan direktur independen.

d. Semua direktur non-eksekutif adalah anggota board.

2. Two-Tier Board

Pada sistem two-tier board, corporate governance dibagi menjadi

dua kelompok :


8

a. Dewan pengawas (supervisory board)

Dewan pengawas terdiri dari direktur non-eksekutif independen

(pengurus senior independen) dan direktur non-eksekutif tidak

independen (pengurus senior tidak independen). Independen dalam hal

ini menyangkut ketidakpemilikan modal didalam perusahaan yang

mereka pimpin.

b. Dewan pelaksana (executive board)

Dewan pelaksana terdiri dari semua direktur pelaksana seperti Chief

Executive Board (CEO), yang bertugas memimpin dan bertanggung

jawab untuk kestabilan perusahaan secara menyeluruh;Chief Financial

Officer (CFO), yang mengatur aktivitas keuangan dalama korporasi;

Chief Operator Officer (COO), merupakan manajer senior yang

bertanggujawab mengatur operasional korporasi setiap harinya dan

melaporkan kepada CEO serta manajer-manajer lain dibawahnya.

Menurut Ramadhani (2015), Indonesia menggunakan two tiers system

karena sistem hukum Indonesia berasal dari sistem hukum Belanda dan

menurut Tambunan (2015), Indonesia termasuk kategori two-tier board

karena sesuai dengan UU RI Nomor 40 Tahun 2007 tentang perseroan

terbatas pasal satu ayat dua yang menyatakan organ perseroan adalah rapat

umum pemegang saham, direksi, dan komisaris.


9

B. CEO (Chief Executive Officer)

Menurut UU Indonesia Nomor 40 tahun 2007 mengenai Perseroan

Terbatas pasal 1 ayat 5, direksi adalah organ perseroan yang berwenang dan

bertanggungjawab penuh atas pengurusan perseroan untuk kepentingan

perseroan, sesuai dengan maksud dan tujuan perseroan serta mewakili

perseroan, baik didalam maupun diluar pengadilan sesuai dengan ketentuan

anggaran dasar. Dari pengertian tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa

direksi memiliki kewajiban untuk mengurus atau mengelola perusahaan

dengan baik sehingga dapat mencapai tujuan yang diinginkan dan bila dilihat

dari sistem two-tier board, Chief Executive Officer (CEO) merupakan kepala

dewan direksi atau dewan pelaksana, sehingga dapat dikatakan bahwa CEO

memiliki tanggungjawab untuk mengurus dan mengelola perusahaan dengan

baik dan bertanggungjawab. Menurut Johnson (2001: 6), “kemampuan untuk

mengelola perusahaan tergantung pada kemampuan seorang manajer untuk

memahami lingkungan bisnis pada masa kini secara tepat, memperkirakan

kebutuhan pasar pada masa yang akan datang secara konsisten, menyusun

strategi yang efektif, dan melaksanakan strategi yang telah disusun itu dengan

benar dan tepat”. Pihak yang dianggap pantas oleh Johnson (2001) adalah

seorang CEO.

Chief Executive Officer (CEO) merupakan kepala atau pemimpin

didalam dewan direksi atau manajemen puncak perusahaan dan bertugas

memimpin serta bertanggung jawab untuk kestabilan perusahaan secara


10

menyeluruh. D’Ewart (2015) mengungkapkan bahwa CEO merupakan pihak

yang diberikan kewenangan luas dalam perusahaan dan dibebankan secara

menyeluruh menganai kepemimpinan, strategi, dan arah perusahaan yang

mereka pimpin karena tugas pokok CEO adalah bertanggungjawab atas

semua tugas pokok bisnis yang dijalankan dan melaporkan hasilnya secara

langsung kepada dewan komisaris.

C. Gender

Manusia pada hakikatnya terbagi menjadi dua jenis kelamin yang

secara lahiriah diperoleh sejak lahir, yakni jenis kelamin laki-laki dan

perempuan. Terdapat dua cara untuk membedakan antara laki-laki dan

perempuan yakni dengan cara anatomi tubuh dan peran mereka dalam sosial

dan masyarakat. Kata gender dan sex bukanlah sebuah kata yang asing Bila

kita berbicara mengenai jenis kelamin manusia. Kata gender (dalam arti

penyebutan laki-laki atau perempuan) dan sex tidak terdapat didalam Kamus

Besar Bahasa Indonesia dan tidak dibedakan secara pasti dalam kamus Bahasa

Inggris.

Menurut Handayani dan Sugiati (2001: 4), kata gender dan sex

sebaiknya dibedakan. Gender adalah sifat yang melekat pada kaum laki-laki

dan perempuan yang dibentuk oleh faktor-faktor sosial maupun budaya,

sehingga lahir beberapa anggapan tertentu tentang peran sosial dan budaya

laki-laki dan perempuan. Bentuk sosial atas laki-laki dan perempuan antara


11

lain: perempuan dikenal sebagai makhluk yang feminim dengan karakter

lembut, penuh perhatian, sensitif, emosional, atau keibuaan. Sedangkan laki-

laki yang maskulin dengan karakter kuat, kompetitif, mandiri, rasional, jantan,

dan perkasa. Menurut Sugihastuti (2010), kelamin atau sex merupakan

penggolongan biologis yang didasarkan pada sifat reproduksi potensial,

anatomis, endokrin, dan kromosom. Ciri-ciri biologis yang dimiliki laki-laki

adalah jakun, bersuara berat, memiliki penis, testis, dan sperma yang berfungsi

untuk meneruskan keturunan. Ciri-ciri biologi yang dimiliki perempuan

adalah buah dada untuk menyusui anaknya dan mempunyai rahim serta sel

telur untuk meneruskan keturunan. Sugihastuti (2010: 5) menyatakan bahwa

“gender membangun sifat biologis; dari yang tadinya bersifat alami, kemudian

melebih-lebihkannya, dan pada akhirnya menempatkannya pada posisi yang

sama sekali tidak relevan”.

D. Kinerja Keuangan

Kinerja keuangan perusahaan merupakan salah satu faktor yang dapat

menunjukkan kinerja dari sebuah perusahaan pada waktu tertentu. Analisis

Kinerja keuangan perusahaan dapat dilakukan dengan melihat laporan

keuangan perusahaan pada periode tertentu dengan menggunakan rasio-rasio

keuangan yang ada seperti profitabilitas. Hasil dari analisis terhadap kinerja

keuangan dapat dijadikan dasar bagi manajemen atau pengelola perusahaan

untuk melakukan perbaikan kinerja pada periode berikutnya dan dijadikan


12

landasan pemberian reward atau punishment terhadap manajer dan anggota

organisasi (Pertiwi dan Ferry, 2012).

Menurut Ramadhani (2015), rasio profitabilitas dapat diukur

menggunakan Return on Asset (ROA), Return on Investment (ROI), Return

on Equity (ROE), Net Profit Margin (NPM), dan Gross Profit Margin, atau

dapat menggunakan asset utilization, seperti total asset turnover, inventory

turnover, dan working capital turnover. Strelcova (2004), menyebutkan

beberapa ukuran yang bisa digunakan untuk mengukur kinerja, seperti return

on equity, retun on investment, return on asset, stock kinerja, dan lain-lain.

Beberapa rumus dalam rasio profitabilitas sebagai berikut:

1. Return on Asset (ROA)

Return on Asset (ROA) atau laba atas aset digunakan untuk mengukur

tingkat laba terhadap aset yang digunakan dalam menghasilkan laba.

Pengukuran kemampuan perusahaan dengan ROA dapat diartikan dalam

dua cara, yakni untuk mengukur perolehan laba dan mengukur hasil total

untuk seluruh penyedia sumber dana, yaitu kreditor dan investor.

Perhitungan ROA dengan menggunakan basis setelah pajak (Prihadi,

2010: 152) :

RO

Versi lain dari ROA adalah perhitungan yang berbasis pada EBIT atau

berbasis sebelum pajak (Prihadi, 2010: 154) :


13

RO E IT

Rumus ROA dengan after-tax dan rumus ROA dengan menggunakan

EBIT memperhatikan return untuk seluruh pemberi dana. Perbedaan dari

kedua metode ini adalah jenis laba yang digunakan antara sebelum bunga

dan pajak atau setelah pajak. Perhitungan ROA juga bisa menggunakan

dasar operating (Prihadi, 2010: 155):

RO

Perhitungan ROA yang sederhana adalah menggunakan laba bersih

(Hery, 2015: 228):

RO Laba ersih

Total set

ROA dapat menunjukkan tingkat profitabilitas perusahaan. Menurut

Hery (2015: 228), semakin tinggi nilai ROA atau semakin tinggi hasil

pengembalian atas aset berarti semakin tinggi pula jumlah laba bersih

yang dihasilkan dari setiap rupiah dana yang tertanam dalam total aset.

Sebaliknya semakin rendah ROA atau semakin rendah hasil

pengembalian atas aset berarti semakin rendah pula jumlah laba yang

dihasilkan dari setiap rupiah dana yang tertanam dalam total aset. Dengan

demikian dapat dikatakan bahwa semakin tinggi nilai ROA maka

semakin baik kinerja perusahaan tersebut. Ramadhani (2015)

mengatakan ROA dapat mengindikasikan kemampuan perusahaan untuk

mengalokasikan dan mengelola sumber dayanya.


14

Penelitian ini menggunakan rumus ROA untuk mengukur kinerja

keuangan pada perusahaan. Rumus ROA mengandung unsur laba bersih,

dan total aset. Laba bersih perusahaan dapat dilihat pada laporan laba

rugi. Total aset diukur dengan melihat total utang jangka panjang dan

jangka pendek pada neraca.

2. Return on Investment (ROI)

ROI memperhitungkan laba yang diperoleh dikaitkan dengan investasi

yang digunakan untuk meghasilkan laba tersebut (Munawir, 2001: 105).

ROI

Menurut Prastowo dan Rifka (2002: 85), terminologi Return on

Investment (ROI) sangatlah luas untuk mengukur hubungan antara laba

yang diperoleh dan investasi yang digunakan untuk menghasilkan laba

sehingga ratio untuk mengukurnya dibagi menjadi dua, yakni Return on

Asset (ROA) dan Return on Equity (ROE).

3. Return on Equity (ROE)

ROE dapat disebut laba atas modal sendiri, ekuitas, atau net asset.

Perhitungan ROE dapat menggunakan basis sebelum pajak, maupun

setelah pajak (Prihadi, 2010: 160):

ROE

ROE


15

4. Net Profit Margin (NPM)

NPM mengukur rupiah laba yang dihasilkan oleh setiap satu rupiah

penjualan. Ratio ini memberikan gambaran mengenai laba bagi para

pemegang saham sebagai prosentase dari penjualan (Prastowo, 2002: 91):

NPM Laba bersih

Penjualan

5. Gross Profit Margin (GPM)

Rasio laba kotor terhadap penjualan merupakan selisih antara penjualan

dan harga pokok penjualan. GPM mengukur efisiensi produksi dan

penetuan harga jual (Prastowo, 2002: 90).

GPM Laba Kotor

Penjualan

E. Efisiensi Investasi

Efisiensi dapat diartikan sebagai penggunaan sumber daya yang

dimiliki dengan tepat dan tidak melakukan pemborosan sumber daya tetapi

digunakan secara maksimal sehingga dapat menekan biaya yang dianggarkan

di dalam proses pengelolaan perusahaan.

Menurut Hartanto (2015: 5), investasi merupakan penundaan konsumsi

sekarang untuk dimasukkan ke aktiva produktif selama periode waktu tertentu

atau dalam arti luas investasi dapat dikatakan sebagai penggunaan aktiva yang

produktif untuk mengubah satu unit konsumsi yang tertunda untuk dihasilkan

menjadi lebih dari satu unit konsumsi mendatang. Dari pernyataan Hartanto


16

(2015: 5), dapat diketahui bahwa alasan sebuah entitas memutuskan

melakukan sebuah investasi adalah untuk memperoleh keuntungan yang lebih

besar pada masa mendatang dari nilai yang bisa didapatkan sekarang dengan

nilai modal yang sama. Menurut McNichols dan Stubben (2008) di dalam

Lenard (2012), keputusan investasi tergantung pada ekspektasi manajer akan

manfaat yang diterima dan investasi tersebut juga bergantung pada ekspektasi

dari pertumbuhan masa depan dan permintaan barang dan jasa.

Menurut Hodgson (2000), efisiensi investasi adalah fungsi dari risiko,

return dan total cost dari manajemen investasi yang sangat berkaitan dengan

kendala yang dioperasikan oleh investor. Sari dan Suaryana (2014)

mengatakan, efisiensi dalam investasi adalah kondisi perusahaan yang dalam

melakukan investasinya terhindar dari overinvestment dan underinvestment.

Menurut Triwardhani (2015), kondisi underinvestment terjadi karena manajer

lebih memilih tidak menjalankan proyek NPV positif karena manajer belum

tentu mendapatkan keuntungan secara pribadi pada proyek tersebut karena

keuntungan yang didapatkan digunakan untuk membayar pemegang saham

(debt holders). Sebaliknya, kondisi overinvestment terjadi saat manajer

memilih menjalankan proyek NPV positif karena manajer ingin mendapatkan

banyak keuntungan bagi dirinya sendiri dari kelebihan hasil proyek yang

didapatkannya.

Penilaian atas investasi dapat dihitung dengan rasio leverage. Rasio

leverage, merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan perusahaan


17

dalam memenuhi seluruh kewajibannya (Hery 2015: 167). Menurut

Ramadhani (2015), leverage digunakan untuk mengukur perbedaan tingkat

risiko yang diambil oleh pembuat keputusan dalam melakukan investasi pada

efisiensi investasi. Beberapa rumus dalam rasio leverage sebagai berikut:

1. Total Utang terhadap Ekuitas (Total Debt to Equity)

Total utang terhadap ekuitas ini memberikan gambaran mengenai struktur

modal yang dimiliki oleh perusahaan, sehingga dapat dilihat tingkat risiko

hutang tidak tertagih (Prastowo, 2002: 84)

Total Utang

Total Modal

2. Utang Jangka Panjang terhadap Ekuitas (Long Term Debt to Equity)

Rumus Utang Jangka Panjang terhadap Ekuitas menurut Subramanyam

(2014: 44)

Kewajiban Jangka Panjang

Ekuitas Pemegang Saham

3. Kelipatan Bunga yang Dihasilkan (Times Interest Earned)

Kelipatan bunga yang dihasilkan (times interest earned) mengukur

kemampuan operasi perusahaan dalam memberikan proteksi kepada

kreditor jangka panjang dalam membayar bunga (Prastowo, 2002: 85).

Laba Sebelum Pajak dan eban unga

eban unga


18

4. Rasio Utang terhadap Total aset (Debt to asset Ratio)

Total Utang

Total set

Menurut Hery (2015: 195), Debt to asset ratio adalah sebuah rasio yang

mengukur jumlah aset yang dibayar oleh utang atau dengan kata lain rasio

ini digunakan untuk mengukur seberapa besar aset perusahaan dibiayai

oleh utang, atau seberapa besar utang perusahaan berpengaruh terhadap

pembiayaan aset. Menurut Ornianti (2009) rasio utang terhadap total

aktiva (debt to asset ratio) menunjukkan kemampuan perusahaan untuk

melunasi kewajiban lancar dan kewajiban jangka panjang ditambah beban

bunga pinjaman dibagi dengan total aktiva yang dimiliki perusahaan.

Menurut Hery (2015: 195), apabila besaran ratio utang terhadap aset

adalah tinggi maka hal ini tentu saja akan mengurangi kemampuan

perusahaan untuk memperoleh tambahan pinjaman dari kreditor karena

khawatir tidak dapat melunasi utang dengan aset yang dimiliki. Debt to

asset ratio yang besar menunjukkan bahwa sebagian besar aset yang

dimiliki perusahaan dibiayai utang. Sehingga dapat disimpulkan bahwa

semakin kecil nilai debt to asset ratio maka akan semakin baik bagi

perusahaan. Menurut Ramadhani (2015) penggunaan debt to asset ratio

pada perhitungan efisiensi investasi digunakan untuk mengukur perbedaan

tingkat risiko yang diambil oleh pembuat keputusan (baik laki-laki atau

perempuan) dalam melakukan investasi. Debt to asset ratio yang

menguntungkan (favorable) terjadi apabila pendapatan yang diterima dari


19

penggunaan dana tersebut lebih besar daripada beban tetap yang

dikeluarkan untuk penggunaan dana tersebut.

Penelitian ini menggunakan rumus debt to asset ratio sederhana, yakni

total utang dibagi total aset.

F. Hubungan CEO Gender dan Kinerja Keuangan Perusahaan

Kinerja keuangan perusahaan merupakan suatu cara atau analisis untuk

menilai pergerakan perusahaan dalam pencapaian tujuannya. Fahmi (2011: 2)

mendefinisikan kinerja keuangan sebagai suatu analisis yang digunakan untuk

melihat sejauh mana suatu perusahaan telah mencapai tujuannya, dengan

menggunakan aturan-aturan pelaksanaan keuangan secara baik dan benar.

Aturan yang dimaksud oleh Fahmi (2011) Seperti dalam pembuatan laporan

keuangan yang telah memenuhi standar dan ketentuan dalam IFRS

(International Financial Reporting Standards) atau GAAP (General Acepted

Accounting Principle) ataupun

Menurut Puspa (2016), manajemen terutama manajemen puncak

memiliki andil yang besar atas perusahaan karena mereka yang melaksanakan

kegiatan operasional perusahaan. Sucipto (2003) mengatakan bahwa kinerja

keuangan perusahaan merupakan hasil dari banyak keputusan individual yang

dibuat secara terus menerus oleh manajemen. Seorang CEO sebagai kepala

atau pemimpin didalam dewan direksi mempunyai tugas untuk memastikan

kinerja perusahaan termasuk kinerja keuangan perusahaan berjalan dengan


20

baik dan benar. Karakter dari gender seorang CEO laki-laki dan perempuan

yang berbeda menyebabkan respon keduanya dalam hal peraturan ataupun

kebijakan-kebijakan yang diambil dalam melaksanakan kegiatan operasional

perusahaan berbeda pula. Perbedaan respon tersebut dapat terjadi karena

terdapat perbedaan pola pikir dalam toleransi besarnya risiko yang akan

didapatkan dari setiap keputusan yang diambil.

Menurut Dwiharti (2015), perilaku risk taking atau pengambilan risiko

tidak hanya dapat dilakukan oleh pemegang saham tetapi juga oleh manajer.

Manajer memiliki kecenderungan melakukan risk averse atau menghindari

risiko karena mereka ingin menjaga posisi mereka di perusahaan. Sehingga

manajer cenderung membuat keputusan dengan risiko yang lebih rendah agar

potensi kerugian yang diterima perusahaan juga semakin rendah. Perempuan

cenderung melakukan risk aversion atau menghindari risiko cukup tinggi

dibandingkan dengan laki-laki (Ramadhani, 2015). Perilaku risk aversion

dapat timbul karena gender perempuan yang menurut Handayani dan Sugiati

(2001) memiliki karakter lembut dan cenderung tidak tegas dibandingkan

dengan laki-laki yang lebih kuat dan rasional. Nielsen dan Huse (2010)

menunjukkan keberadaan perempuan didalam posisi manajemen dapat

memberikan dampak positif terhadap kendali dan kinerja di dalam perusahaan

bila perempuan tersebut memiliki karakter dan kualitas yang dapat

menciptakan kondisi yang menguntungkan bagi aktivitas perusahaan dan

pengendalian operasional.


21

Pernyataan diatas bertolak belakang dengan pendapat Al-Shammari dan

Mejbel (2014) yang berpendapat bahwa kehadiran anggota dewan perempuan

tidak memberi dampak positif terhadap kinerja perusahaan di negara Kuwait.

Akan tetapi aspek yang mempengaruhi kinerja adalah tata kelola,

keterampilan dan keahlian dewan. Hasil penelitian Bader dan Majbel (2014)

dipengaruhi oleh sedikitnya proporsi perempuan didalam komposisi dewan di

perusahaan-perusahaan non-keuangan di negara Kuwait.

Menurut Carter (2010) yang melakukan penelitian mengenai gender

dan etnik pada dewan komisaris dan dewan direksi, bahwa tidak ada teori

langsung yang membahas mengenai komposisi dewan dan kinerja keuangan.

Menurut Carter (2010), terdapat empat pendekatan yang dapat digunakan

untuk membahas komposisi dewan dan kinerja keuangan tetapi Pendekatan

Agency theory yang kemukakan oleh Carter (2010) dapat digunakan sebagai

pendekatan untuk melihat hubungan gender seorang CEO dengan kinerja

keuangan.

Dasar dari agency theory atau teori keagenan melihat pada fungsi

dewan untuk melakukan fungsi monitoring dan pengendalian manajer (Jensen

& Meckling, 1976). Carter, Simkins, dan Simpson (2003) menunjukkan

keberagaman pada dewan dapat menciptakan kegiatan monitoring yang lebih

baik karena dapat meningkatkan kemandirian pada dewan. Perusahaan yang

menggunakan saham dalam hal pembagian kepemilikan mengenal istilah

principal dan agent. Principal diberikan kepada para pemegang saham dan


22

agent diberikan kepada dewan sebagai penggerak keinginan principal dalam

mencapai tujuan principal. Menurut Eisenhardt (1989), teori keagenan

berhubungan dengan beberapa masalah mengenai kepentingan agent dan

principal. Masalah dalam agency teory timbul ketika dalam memenuhi

keinginan dan tujuan pokok masing-masing terdapat konflik dan susahnya

bagi principal untuk mengetahui atau melakukan verifikasi mengenai apa

yang telah dilakukan oleh agent sudah dapat dikatakan tepat atau belum.

Masalah lain di dalam agency theory adalah pembagian risiko yang timbul

ketika principal dan agent memiliki sikap yang berbeda terhadap risiko.

Faccio, Marchica, dan Mura (2012) menyatakan dalam konteks lembaga, CEO

bertindak untuk memaksimalkan utilitas mereka sendiri dari pada pihak

pemegang saham. Hal ini bertolak berlakang dengan pihak principal yang

mengharapkan keuntungan besar bagi diri mereka dari perusahaan tempat

mereka menanamkan modalnya yang dikelola oleh pihak agent. Tetapi, untuk

mendapatkan keuntungan yang besar bagi principal, pihak agent dihadapkan

pada resiko bagi diri mereka sendiri dan resiko bagi perusahaan yang besar

pula. Jensen dan Meckling (1976) meyatakan bahwa agency problem dapat

terjadi karena CEO sebagai pihak agent cenderung untuk “mengamankan” diri

mereka dari risiko yang akan membuat mereka cemas. Sehingga, Jensen dan

Meckling (1976) menyatakan bahwa sifat agent yang menghindar dari resiko

tersebut menyebabkan nilai perusahaan yang jauh lebih rendah dari yang

seharusnya. Pernyataan Jensen dan Meckling (1976) serta Eisenhardt (1989)


23

menunjukkan bahwa permasalahan teori agensi berkaitan dengan kepentingan

pribadi pihak terkait (self interest) antara principal dan agent dengan perilaku

risk taking.

G. Hubungan CEO Gender dan Efisiensi Investasi

Efisiensi dapat dikatakan sebagai penggunaan sebuah metode secara

tepat dalam melakukan suatu hal agar tidak membuang waktu, tenaga, dan

biaya. Verdi (2006) menyatakan bahwa terdapat dua faktor yang menentukan

efisiensi dalam investasi. Pertama, sebuah perusahaan perlu mengumpulkan

modal untuk mendanai kesempatan investasi yang ada. Kedua, walaupun

perusahaan mengambil keputusan untuk mengumpulkan modal, hal itu tidak

menjamin bahwa perusahaan telah melakukan keputusan investasi yang benar

dan efisien. Keputusan untuk melakukan sebuah Investasi yang diambil oleh

dewan direksi sebagai pemimpin perusahaan merupakan keputusan penting

dan harus dipertimbangkan karena setiap keputusan yang dihasilkan dapat

menciptakan output yang berbeda berupa keuntungan yang tinggi atau

keuntungan yang rendah bahkan kerugian.

McNichols dan Stubben (2008) di dalam Lenard (2012) menyatakan

keputusan investasi tergantung dari ekspektasi manajer akan manfaat yang

diterima. Bahtelsmit dan Alexandra (1996), mengungkapkan perempuan lebih

konservatisme dibandingkan dengan rekan-rekan laki-lakinya dalam

berinvestasi portofolio aset yang dimiliki. Hal ini menurut Bahtelsmit dan


24

Alexandra (1996) dipicu oleh sikap mereka mengenai pengambilan risiko.

Agency theory dapat digunakan sebagai pendekatan untuk menjelaskan

hubungan CEO gender dengan efisiensi investasi karena menjelaskan

mengenai unsur kepentingan dan pemilihan besarnya sebuah resiko oleh pihak

tertentu bagi keuntungan pihak lain. Menurut Eisenhardt (1989), agency

theory menggunakan tiga asumsi dasar sifat manusia sebagai pendekatannya,

yakni self interest (manusia pada umumnya lebih mementingkan dirinya

sendiri daripada orang lain), bounded rationality (keterbatasan daya pikir

manusia untuk mengetahui kejadian masa mendatang), dan risk aversion

(manusia memiliki kecenderungan menghindari risiko).

Hasil dari penelitian Faccio, Marchica, dan Mura (2012), menemukan

bahwa CEO perempuan sebagai pihak agent cenderung mengorbankan

kepentingan pemegang saham yang merupakan pihak principal karena tidak

berani dalam mengambil sebuah resiko. Menurut Faccio, Marchica, dan Mura

(2013), perempuan cenderung melewatkan kesempatan yang menguntungkan

dalam melakukan sebuah investasi sehingga membuat perusahaan tidak dapat

memaksimalkan laba yang ada karena tidak mengambil kesempatan tersebut.

Perbedaan gender dalam pengambilan risiko mengenai investasi dapat

dikaitkan dengan bagaimana preferensi yang dimiliki oleh individual itu

sendiri. Preferensi adalah sebuah pilihan atau kecenderungan memilih antara

alternatif-alternatif yang ada. Penentuan alternatif yang dipilih akan

menciptakan perbedaan hasil sesuai dengan modal yang berani dikeluarkan


25

oleh perusahaan dalam berinvestasi. Sehingga dapat dikatakan bahwa efisiensi

investasi terbentuk ketika modal yang dikeluarkan sesuai dengan

pengembalian (output) yang didapatkan.

H. Penelitian Terdahulu

Garba dan Bilkisu (2014) melakukan penelitian mengenai hubungan

antara keberagaman dewan komisaris dan direksi terhadap kinerja keuangan

perusahaan pada perusahaan asuransi di Nigeria salah satu keberagaman yang

diteliti yakni mengenai gender. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan

keberagaman jenis kelamin di dewan secara signifikan akan meningkatkan

kinerja keuangan perusahaan.

Dutta dan Sudipta (2007) melakukan penelitian mengenai hubungan

perbedaan gender didalam ruang rapat dan kinerja keuangan pada bank

komersial di Bangladesh pada periode 2002-2005. Hasil dari penelitian

menunjukkan adanya hubungan antara keberagaman gender di ruang rapat dan

kinerja keuangan bank komersial di Bangladesh.

Dwiharti (2015) melakukan penelitian mengenai analisis pengaruh

gender CEO terhadap kinerja keungan dan tingkat risiko perusahaan pada

perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2010-2012.

Hasil dari penelitian menunjukkan perempuan sebagai CEO berpengaruh

positif dan signifikan terhadap kinerja keuangan perusahaan.


26

Raluca dan Georgiana (2013) melakukan penelitian mengenai dampak

keberagaman gender dan usia terhadap kinerja perusahaan. Penelitian ini

melihat Keberadaan seorang perempuan dalam posisi CEO atau ketua dewan

direksi dan korporasi efisiensi atau kebijakan dividen dari perusahaan yang

terdaftar di Bursa Efek Bucharest periode 2001. Hasil dari penelitian

menunjukkan usia ketua dewan direksi mempengaruhi profitabilitas saham

dan usia ketua dewan direksi positif mempengaruhi ukuran dividen tetapi

peningkatan jumlah perempuan di dewan direksi atau tim manajemen tidak

berdampak pada ROA, ROE, profitabilitas saham atau dividen yang

dibayarkan. Sehingga dapat dikatakan adanya perempuan di posisi

kepemimpinan (CEO) tidak memiliki dampak pada saham, keuangan, dan

ekonomi.

Farida (2012) melakukan penelitian mengenai penggunaan leverage

pada perusahaan: perbedaan antara CEO laki-laki dan perempuan. Farida

(2012) beranggapan bahwa pengambilan risiko akan dipengaruhi oleh gender

dari CEO atau diversitas gender dari dewan direksi atau top manajemen.

Populasi dari penelitian adalah semua perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek

Jakarta periode 2001-2008. Hasil dari penelitian ini adalah adanya perbedaan

yang signifikan dalam penggunaan leverage antara perusahaan dengan CEO

laki-laki dan perusahaan CEO perempuan. Dengan kata lain, perempuan

cenderung lebih risk averse dibandingkan laki-laki yang lebih risk taker.


27

Faccio, Marchica, dan Mura (2012), melakukan penelitian mengenai

CEO gender, corporate risk-taking, dan efisiensi alokasi modal pada tahun

2012 dengan menggunakan database nama-nama perusahaan yang melakukan

perdagangan di eropa yang bernama “Amadeus Top 250.000”. Hasil penelitian

menunjukkan CEO gender secara signifikan mempengaruhi tingkatan

pengambilan risiko perusahaan. CEO perempuan cenderung melakukan

investasi yang kurang berisiko bila dibandingkan dengan CEO laki-laki.

Dalam efisiensi proses alokasi modal, Faccio, Marchica, dan Mura (2012)

menemukan hubungan positif antara CEO gender dan efisiensi proses alokasi

modal. Tingkat investasi yang dilakukan CEO laki-laki searah dengan peluang

investasi yang ada sedangkan perempuan cenderung kurang efisien

menggunakan kesempatan atau peluang yang ada.

Ramadhani (2015) melakukan penelitian mengenai pengaruh

keberagaman gender terhadap kinerja keuangan perusahaan dan efisiensi

investasi pada perusahaan manufaktur yang terdapat di Bursa Efek Indonesia

tahun 2012. Penelitian Ramadhani (2015) tidak hanya berfokus terhadap CEO

saja tetapi juga jajaran dewan direksi dan dewan komisaris. Hasil penelitian

adalah keberagaman gender pada komposisi dewan perusahaan tidak

mempengaruhi kinerja keuangan perusahaan. Hasil penelitian untuk efisiensi

investasi adalah efisiensi investasi dapat dipengaruhi oleh ukuran perusahaan,

semakin besar ukuran perusahaan semakin besar tingkat efisiensi investasinya,


28

dan tidak dipengaruhi oleh anggota dewan perempuan yang cenderung

menghindari risiko.

I. Kerangka Pemikiran

Kinerja keuangan perusahaan dan efisiensi investasi dapat

mencerminkan strategi pengelolaan perusahaan dalam mencapai tujuan.

Strategi pengelolaan perusahaan dapat terencana dan terlaksana sesuai dengan

keputusan-keputusan yang ambil oleh pemimpin perusahaan (CEO). Gender

seorang CEO diduga dapat mempengaruhi keputusan-keputusan yang akan

diambil.

Penelitian ini mengangkat hubungan antara variabel sehingga tidak ada

perumusan hipotesis karena kesimpulan dari penelitian ini terbatas pada

populasi sasaran. Fokus penelitian ini adalah hubungan antara CEO gender

dengan kinerja keuangan dan CEO gender dengan efisiensi investasi.

Berdasarkan hal tersebut, kerangka konseptual dalam penelitian ini

digambarkan sebagai berukut:

CEO Gender

Kinerja Keuangan Perusahaan

Efisiensi Investasi Perusahaan

Gambar 2.1: Gambar Kerangka Pemikiran


29

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Jenis Penelitian

Penelitian ini merupakan studi empiris. Penelitian empiris merupakan

studi yang dilakukan berdasarkan data-data eksperimental hasil pengamatan,

pengalaman, uji coba untuk ilmu pengetahuan dan penelitian atau data

sekunder. Studi empiris pada penelitian ini menggunakan perusahaan-

perusahaan manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI).

B. Populasi Sasaran

Populasi sasaran pada penelitian ini menggunakan perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2011-2015.

Kriteria populasi sasaran yang digunakan dalam penelitian adalah sebagai

berikut:

1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama

periode 2011-2015.

2. Perusahaan manufaktur yang mengeluarkan laporan keuangan dengan

mata uang rupiah selama periode tahun 2011-2015.

3. Perusahaan manufaktur yang mengeluarkan laporan keuangan tahunan dan

menghasilkan laba/ rugi bersih selama periode tahun 2011-2015.


30

4. perusahaan manufaktur yang mengeluarkan laporan keuangan yang

mempunyai data untuk perhitungan kinerja keuangan dan efisiensi

investasi dan data mengenai jajaran direksi pada perusahaan.

C. Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah

teknik dokumentasi. Teknik dokumentasi dilakukan dengan menganalisis data

sekunder yang berupa laporan keuangan perusahaan manufaktur. Selain itu

juga menggunakan studi pustaka dengan mengumpulkan data, artikel, jurnal,

maupun sumber tertulis lain yang berkaitan dengan variabel penelitian.

D. Definisi Operasional Variabel

Analisis data pada penelitian ini menggunakan variabel CEO gender,

kinerja keuangan, dan efisiensi investasi. Definisi dari ketiga variabel tersebut

secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. CEO Gender

CEO adalah jabatan kepala didalam manajemen eksekutif atau dewan

direksi perusahaan dan bertanggungjawab terhadap keseluruhan kegiatan

perusahaan. Gender adalah sifat yang melekat pada kaum laki-laki dan

perempuan yang dibentuk oleh faktor-faktor sosial maupun budaya,

sehingga lahir beberapa anggapan tentang peran sosial dan budaya laki-


31

laki dan perempuan. CEO gender adalah sifat atau karakter yang melekat

pada diri seorang CEO, baik pada CEO perempuan ataupun CEO laki-laki.

2. Kinerja Keuangan Perusahaan

Kinerja keuangan perusahaan adalah ukuran yang dapat digunakan untuk

menggambarkan keadaan perusahaan dan hasil dari tindakan direktur

dalam menghasilkan laba dalam upaya pencapaian tujuan.

3. Efisiensi Investasi

Efisiensi investasi terjadi ketika modal yang dikeluarkan sesuai dengan

pengembalian (output) yang didapatkan.

E. Teknik Analisis Data

Dalam penelitian ini, perlu dilakukan langkah-langkah pengolahan data.

Berikut ini adalah langkah-langkah pengolahan data:

1. Mengumpulkan Data

Data yang digunakan pada penelitian ini adalah laporan keuangan

perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)

periode 2011-2015. Mengumpulkan data untuk CEO gender dengan

melihat data susunan dewan komisaris dan direksi pada laporan keuangan

tahunan. Data mengenai kinerja keuangan dilihat dari Return on Asset

(ROA) yang dihitung dari laba bersih yang didapatkan dari laporan laba

rugi dibagi dengan total aset yang didapat dari laporan posisi keuangan.


32

Data Debt to Asset ratio (DAR) digunakan untuk perhitungan efisiensi

investasi. Debt to asset ratio terdiri dari total utang pada laporan posisi

keuangan dibagi total aset yang terdapat pada laporan posisi keuangan.

2. Menghitung Variabel Kinerja Keuangan

Menghitung data Return on Asset (ROA) yang akan digunakan untuk

menilai kinerja keuangan.

3. Menghitung Variabel Efisiensi Investasi

Menghitung data Debt to Asset Ratio (DAR) yang akan digunakan untuk

menilai efisiensi investasi.

4. Melakukan Analisis Deskriptif

analisis deskriptif adalah metode yang menggambarkan sifat-sifat data.

analisis deskriptif merupakan hasil dari pengumpulan dan peringkasan

data, serta penyajian hasil ringkasan yang dilakukan. Hasil ringkasan

disusun secara baik dalam bentuk tabel, grafik-grafik maupun diagram-

diagram sehingga dapat mempermudah para pengguna data untuk

memperoleh informasi yang diinginkan.

5. Mengklasifikasikan Data Variabel

a. Mengklasifikasikan data keberagaman gender CEO

Setelah keberagaman gender diklasifikasikan menjadi dua kategori:

1 = jika perempuan yang menjabat sebagai direktur utama atau

CEO pada perusahaan


33

0 = jika laki-laki yang menjabat sebagai direktur utama atau CEO

pada perusahaan

b. Mengklasifikasikan data return on asset

Nilai Return on Asset (ROA) perusahaan digunakan untuk mengukur

kemampuan perusahaan dalam penggunaan aktiva di dalam operasi

perusahaan dengan membagi antara laba bersih dengan total aset.

Berdasarkan pernyataan tersebut, peneliti mengklasifikasikan data

return on asset menjadi 4 kategori tingkatan, yaitu sangat rendah,

rendah, tinggi, dan sangat tinggi. Klasifikasi data dilakukan dengan

membagi nilai ROA menjadi 4 ketegori berdasarkan nilai kuartil smua

populasi yang digunakan, kemudian membuat kategori sebagai

berikut:

Sangat rendah : 1

Rendah : 2

Tinggi : 3

Sangat tinggi : 4

c. Mengklasifikasikan data debt to asset ratio

Klasifikasi data debt to asset ratio dilakukan dengan membagi total

utang dengan total aset. Berdasarkan pernyataan tersebut, peneliti

mengklasifikasikan data return on asset menjadi 4 kategori tingkatan,

yaitu sangat rendah, rendah, tinggi, dan sangat tinggi. Klasifikasi data

dilakukan dengan membagi nilai ROA menjadi 4 ketegori berdasarkan


34

nilai kuartil smua populasi yang digunakan, kemudian membuat

kategori sebagai berikut:

Sangat rendah : 1

Rendah : 2

Tinggi : 3

Sangat tinggi : 4

6. Melakukan Analisis Tabulasi

Untuk melihat apakah ada atau tidaknya hubungan antara CEO gender

dengan kinerja keuangan dan CEO gender dengan efisiensi investasi maka

akan dilakukan analisis tabulasi silang (crosstabs) yaitu menyajikan data

dalam bentuk tabulasi yang meliputi baris dan kolom. Data untuk

penyajian crosstabs adalah data berskala nominal dan ordinal (Santoso,

2012: 218). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data nominal

dan ordinal. Menurut Santoso (2012: 195), untuk melihat hubungan antara

variabel bertipe nominal dengan ordinal, maka dapat memakai ukuran

korelasi nominal, seperti Cramer’s V, Lambda, dan lainnya. Pada

penelitian ini, peneliti menggunakan uji Cramer’s V. Cramer merupakan

uji statistik yang ditujukan untuk mengetahui hubungan antara dua atau

lebih variabel berskala nominal. Menurut Sarwono (2009: 59), nilai

koefisien korelasi atau hubungan antara dua variabel, adalah sebagai

berikut:


35

Tabel 1 Kriteria Pengujian Kekuatan Hubungan Antara Variabel

Nilai korelasi Tingkat Hubungan

0,00 Tidak ada korelasi antara dua variabel

>0 - 0,25 Korelasi sangat lemah

>0,25 - 0,5 Korelasi cukup

>0,5 - 0,75 Korelasi kuat

>0,75 – 0,99 Korelasi sangat kuat

1 Korelasi sempurna

Koefisien korelasi positif terjadi ketika kedua variabel mempunyai

hubungan positif atau searah. Hal ini berarti bila variabel X tinggi, maka

nilai variabel Y akan ikut tinggi. Sebaliknya, koefisien korelasi negatif

terjadi ketika variabel mempunyai hubungan negatif atau terbalik. Hal ini

berarti bila variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan menjadi rendah

dan berlaku sebaliknya.

Hasil dari Penelitian ini diambil berdasarkan hasil analisis pada tabel

tabulasi silang (crosstabs) antara variabel, serta dengan melihat kekuatan

hubungan dan arah hubungan berdasarkan nilai Cramer’s V.

7. Menarik Kesimpulan

Kesimpulan pada penelitian ini diambil berdasarkan hasil analisis pada

tabel tabulasi silang (crosstabs) antara variabel dan dibandingkan dengan

penelitian terdahulu.


36

BAB IV

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

A. Populasi Sasaran

Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data laporan keuangan

perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari periode

tahun 2011-2015. Subjek penelitian adalah seluruh perusahaan manufaktur go

public yang terdaftar di PT Bursa Efek Indonesia. Sedangkan objek penelitian

ini adalah laporan keuangan yang diungkapkan oleh perusahaan manufaktur

yang dapat di unduh pada website BEI tersebut. Populasi sasaran pada

penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia tahun 2011, 2012, 2013, 2014, dan 2015. Kriteria populasi sasaran

dapat dijelaskan dengan tabel berikut:

Tabel 2 Kriteria Pemilihan Populasi Sasaran

Kriteria Populasi Sasaran Jumlah

Perusahaan manufakur yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia selama periode tahun 2011-2015. 127

Perusahaan manufaktur yang tidak secara berturut-turut

melaporkan laporan keuangan selama periode 2011-2015. -7

Perusahaan manufaktur yang mengalami pergantian CEO

selama periode tahun 2011-2015 -1

Perusahaan manufaktur yang menggunakan mata uang US$ -27

Jumlah Populasi Sasaran 92


37

Berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh peneliti, terdapat 92

perusahaan manufaktur yang data sesuai dengan kebutuhan penelitian. Kode

dan nama perusahaan yang menjadi populasi sasaran penelitian dapat dilihat

pada tabel berikut:

Tabel 3 Populasi Sasaran Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di BEI tahun

2011-2015

No. Kode Emiten Nama Emiten

1 ADES Akasha Wira International Tbk.

2 AKPI Argha Karya Prima Industry Tbk.

3 ALDO Alkindo Naratama Tbk.

4 ALKA Alakasa Industrindo Tbk.

5 ALMI Alumindo Light Metal Industry Tbk.

6 AMFG Asahimas Flat Glass Tbk.

7 APLI Asiaplast Industries Tbk.

8 ARNA Arwana Citramulia Tbk.

9 ASII Astra International Tbk.

10 AUTO Astra Otoparts Tbk.

11 BAJA Saranacentral Bajatama Tbk.

12 BATA Sepatu Bata Tbk.

13 BIMA Primarindo Asia Infrastructure Tbk.

14 BRNA Berlina Tbk.

15 BTON Betonjaya Manunggal Tbk.

16 BUDI Budi Starch & Sweetener Tbk.

17 CEKA Wilmar Cahaya Indonesia Tbk

18 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk.

19 DLTA Delta Djakarta Tbk.

20 DPNS Duta Pertiwi Nusantara Tbk.

21 EKAD Ekadharma International Tbk.

22 FASW Fajar Surya Wisesa Tbk.

23 GDST Gunawan Dianjaya Steel Tbk.

24 GGRM Gudang Garam Tbk.

25 GJTL Gajah Tunggal Tbk.

26 HDTX Panasia Indo Resources Tbk.

27 HMSP HM Sampoerna Tbk.

28 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk.

29 IGAR Champion Pacific Indonesia Tbk.

Sumber: data sekunder yang diolah, 2017


38


2011-2015 (lanjutan)


30 IKAI Intikeramik Alamasri Industri Tbk.

31 IMAS Indomobil Sukses Internasional Tbk.

32 INAF Indofarma (Persero) Tbk.

33 INCI Intanwijaya Internasional Tbk.

34 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk.

35 INDS Indospring Tbk.

36 INTP Indocement Tunggal Prakarsa Tbk.

37 JECC Jembo Cable Company Tbk.

38 JKSW Jakarta Kyoei Steel Works Tbk.

39 JPFA JAPFA Comfeed Indonesia Tbk.

40 JPRS Jaya Pari Steel Tbk.

41 KAEF Kimia Farma (Persero) Tbk.

42 KBLI KMI Wire and Cable Tbk.

43 KBLM Kabelindo Murni Tbk.

44 KBRI Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk.

45 KDSI Kedawung Setia Industrial Tbk.

46 KIAS Keramika Indonesia Assosiasi Tbk.

47 KICI Kedaung Indah Can Tbk.

48 KLBF Kalbe Farma Tbk.

49 LION Lion Metal Works Tbk.

50 LMPI Langgeng Makmur Industri Tbk.

51 LMSH Lionmesh Prima Tbk.

52 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk.

53 MAIN Malindo Feedmill Tbk.

54 MBTO Martina Berto Tbk.

55 MERK Merck Tbk.

56 MLBI Multi Bintang Indonesia Tbk.

57 MLIA Mulia Industrindo Tbk.

58 MRAT Mustika Ratu Tbk.

59 MYOR Mayora Indah Tbk.

60 MYTX Apac Citra Centertex Tbk.

61 NIPS Nipress Tbk.

62 PICO Pelangi Indah Canindo Tbk.

63 PRAS Prima Alloy Steel Universal Tbk.

64 PSDN Prasidha Aneka Niaga Tbk.

65 PYFA Pyridam Farma Tbk.



39


2011-2015 (lanjutan)


66 RICY Ricky Putra Globalindo Tbk.

67 RMBA Bentoel Internasional Investama Tbk.

68 ROTI Nippon Indosari Corpindo Tbk.

69 SCCO Supreme Cable Manufacturing & Commerce Tbk.

70 SCPI Merck Sharp Dohme Pharma Tbk.

71 SIAP Sekawan Intipratama Tbk.

72 SIMA Siwani Makmur Tbk.

73 SIPD Sierad Produce Tbk.

74 SKLT Sekar Laut Tbk.

75 SMCB Holcim Indonesia Tbk.

76 SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk.

77 SMSM Selamat Sempurna Tbk.

78 SPMA Suparma Tbk.

79 SQBB Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk.

80 SRSN Indo Acidatama Tbk.

81 SSTM Sunson Textile Manufacturer Tbk.

82 STAR Star Petrochem Tbk.

83 STTP Siantar Top Tbk.

84 TCID Mandom Indonesia Tbk.

85 TOTO Surya Toto Indonesia Tbk.

86 TRST Trias Sentosa Tbk.

87 TSPC Tempo Scan Pacific Tbk.

88 ULTJ Ultrajaya Milk Industry & Trading Co. Tbk.

89 UNIT Nusantara Inti Corpora Tbk.

90 UNVR Unilever Indonesia Tbk.

91 VOKS Voksel Electric Tbk.

92 YPAS Yanaprima Hastapersada Tbk.



40

BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Analisis Data

1. Pengumpulan Data

Data mengenai CEO gender berupa jenis kelamin seorang CEO pada

sebuah perusahaan dapat dilihat pada lampiran II. Data mengenai

perhitungan kinerja keuangan berupa Return on Asset (ROA) yang

terdiri dari laba bersih dan total aset dapat dilihat pada lampiran III.

Data mengenai efisiensi investasi berupa Debt to Asset Ratio (DAR)

yang terdiri dari Total Utang dan Total Aset dapat dilihat pada

lampiran IV. Data mengenai pengklasifikasian CEO gender dapat

dilihat pada lampiran V. Data mengenai pengklasifikasian kinerja

keuangan perusahaan yang dinilai dengan return on asset dapat dilihat

pada lampiran VI. Data mengenai pengklasifikasian efisiensi investasi

perusahaan yang dinilai dengan debt to asset ratio dapat dilihat pada

lampiran VII.

2. Perhitungan Kinerja Keuangan

Berikut ini adalah hasil perhitungan Return on Asset (ROA) untuk

Dasar Perhitungan Kinerja Keuangan:


41

Tabel 4 Hasil Perhitungan Return on Asset (ROA) (satuan)

No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

1 ADES 0,081848 0,214282 0,126186 0,061444 0,050272

2 AKPI 0,034686 0,018157 0,016627 0,015585 0,009592

3 ALDO 0,046779 0,049890 0,045049 0,030792 0,037552

4 ALKA 0,038569 0,034642 -0,001303 0,010875 -0,008157

5 ALMI 0,018071 0,007414 0,009491 0,000607 -0,024492

6 AMFG 0,125249 0,111256 0,095598 0,117047 0,079935

7 APLI 0,065764 0,012591 0,006198 0,035246 0,006008

8 ARNA 0,113930 0,166918 0,207148 0,205926 0,048772

9 ASII 0,115847 0,106548 0,090736 0,081265 0,058932

10 AUTO 0,144555 0,118587 0,079750 0,060612 0,022217

11 BAJA 0,024671 0,023012 -0,091494 0,014444 -0,009856

12 BATA 0,109581 0,120785 0,065190 0,091344 0,162865

13 BIMA 0,026624 0,026205 -0,136854 0,096571 -0,007748

14 BRNA 0,062158 0,064346 -0,008289 0,057254 -0,006446

15 BTON 0,161282 0,170652 0,146948 0,043813 0,034534

16 BUDI 0,027847 0,002196 0,004528 0,011277 0,006002

17 CEKA 0,116967 0,056772 0,060833 0,031929 0,071711

18 CPIN 0,266209 0,217099 0,160977 0,083722 0,074417

19 DLTA 0,208405 0,279242 0,305004 0,284465 0,183448

20 DPNS -0,038542 0,115014 0,225791 0,057388 0,039931

21 EKAD 0,111025 0,131330 0,113077 0,097345 0,120990

22 FASW 0,026810 0,000949 -0,043755 0,015543 -0,044168

23 GDST 0,101973 0,040028 0,077118 -0,010289 -0,046635



42

Tabel 4 Hasil Perhitungan Return on Asset (ROA) (lanjutan) (satuan)

No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

24 GGRM 0,125204 0,096695 0,085261 0,092211 0,101340

25 GJTL 0,059167 0,087977 0,007839 0,016822 -0,017895

26 HDTX 0,019067 0,004408 -0,090504 -0,022633 -0,062141

27 HMSP 0,416251 0,378904 0,394769 0,358734 0,272642

28 ICBP 0,129762 0,122770 0,104633 0,104545 0,112976

29 IGAR 0,102575 0,087639 0,062648 0,093153 0,078670

30 IKAI -0,092245 -0,078191 -0,089384 -0,050614 -0,276379

31 IMAS 0,062953 0,045611 0,023861 -0,005462 -0,001839

32 INAF 0,033114 0,035659 -0,041886 0,000934 0,004282

33 INCI -0,137155 0,033594 0,075890 0,074519 0,100036

34 INDF 0,091287 0,054972 0,032062 0,045211 0,032320

35 INDS 0,105481 0,079999 0,066605 0,055492 0,000369

36 INTP 0,198416 0,209200 0,188304 0,182478 0,157631

37 JECC 0,047368 0,044833 0,018201 0,022447 0,001828

38 JKSW -0,008891 -0,059028 -0,030371 -0,031794 -0,087065

39 JPFA 0,074646 0,090468 0,039902 0,021130 0,027287

40 JPRS 0,086071 0,024109 0,039957 -0,018682 -0,060534

41 KAEF 0,095731 0,098795 0,086794 0,079047 0,076895

42 KBLI 0,058793 0,107757 0,056491 0,052402 0,074347

43 KBLM 0,029527 0,032923 0,011748 0,031961 0,019534

44 KBRI -0,025020 0,049404 -0,030702 -0,013489 -0,106974

45 KDSI 0,040215 0,064563 0,042345 0,046724 0,009745



43


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

46 KIAS -0,010098 0,032261 0,030872 0,037235 -0,071390

47 KICI 0,004081 0,023795 0,075481 0,048617 -0,097143

48 KLBF 0,179132 0,184109 0,169642 0,166172 0,146333

49 LION 0,143611 0,196942 0,129895 0,081655 0,071979

50 LMPI 0,007908 0,002871 -0,014644 0,002115 0,005003

51 LMSH 0,111176 0,321145 0,101504 0,052911 0,014534

52 LPIN 0,071928 0,096360 0,043561 -0,022256 -0,043589

53 MAIN 0,154585 0,168208 0,108945 -0,023947 -0,015859

54 MBTO 0,078754 0,074690 0,026420 0,004723 -0,021662

55 MERK 0,395556 0,189326 0,251734 0,253241 0,222156

56 MLBI 0,415492 0,393511 0,657066 0,356203 0,236433

57 MLIA -0,006230 -0,004629 -0,065932 0,017326 -0,021880

58 MRAT 0,065960 0,067515 -0,015243 0,014780 0,002104

59 MYOR 0,071370 0,087881 0,102666 0,039221 0,107560

60 MYTX -0,025376 -0,029242 -0,010420 -0,035079 -0,061288

61 NIPS 0,039918 0,041005 0,042425 0,041542 0,019817

62 PICO 0,022480 0,018731 0,024846 0,025779 0,024721

63 PRAS 0,002809 0,026960 0,016587 0,008813 0,004203

64 PSDN 0,030466 0,020639 0,011574 -0,049323 -0,075807

65 PYFA 0,043818 0,039074 0,035381 0,015386 0,019300

66 RICY 0,019347 0,019740 0,004477 0,011542 0,009215

67 RMBA 0,048311 -0,046622 -0,112875 -0,222302 -0,129352



44


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

68 ROTI 0,152716 0,123781 0,086693 0,088001 0,099965

69 SCCO 0,075274 0,113972 0,059385 0,082585 0,089614

70 SCPI -0,081340 -0,028074 -0,016302 -0,047416 0,092220

71 SIAP 0,012569 0,011802 -0,013756 0,000923 -0,092801

72 SIMA -0,670088 -0,107241 -0,104842 0,022020 -0,030581

73 SIPD 0,008354 0,006768 0,003055 0,000636 -0,156819

74 SKLT 0,027895 0,031881 0,038653 0,051155 0,054134

75 SMCB 0,097089 0,110963 0,063922 0,038868 0,010110

76 SMGR 0,199650 0,182371 0,174399 0,162201 0,118509

77 SMSM 0,176685 0,161816 0,180992 0,223005 0,192616

78 SPMA 0,021315 0,023969 -0,013500 0,023233 -0,019491

79 SQBB 0,331879 0,340553 0,354998 0,358783 0,323703

80 SRSN 0,066415 0,042168 0,038011 0,031200 0,027008

81 SSTM -0,028571 -0,017447 -0,016497 -0,016597 -0,014493

82 STAR 0,003642 0,001142 0,000585 0,000269 0,000114

83 STTP 0,045655 0,059722 0,077862 0,072637 0,096759

84 TCID 0,123833 0,119196 0,109245 0,094060 0,261503

85 TOTO 0,162831 0,154956 0,135472 0,144925 0,116922

86 TRST 0,067528 0,028085 0,010109 0,009225 0,007540

87 TSPC 0,133176 0,135539 0,117350 0,103595 0,083052

88 ULTJ 0,046454 0,145806 0,115679 0,099901 0,146629

89 UNIT 0,003972 0,000482 0,000940 0,000467 0,000906



45


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

90 UNVR 0,397180 0,403779 0,401000 0,401838 0,372017

91 VOKS 0,070276 0,086506 0,019988 -0,054954 0,000180

92 YPAS 0,074364 0,047140 0,010135 -0,027869 -0,035391


3. Perhitungan Efisiensi Investasi

Berikut ini adalah hasil perhitungan Debt to Asset Ratio untuk dasar perhitungan kinerja keuangan:

Tabel 5 Hasil Perhitungan Debt to Asset Ratio (DAR) (satuan)

No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

1 ADES 0,602130 0,462541 0,399683 0,414103 0,497310

2 AKPI 0,514248 0,508252 0,506211 0,534878 0,615848

3 ALDO 0,502907 0,489954 0,536010 0,553205 0,532995

4 ALKA 0,812134 0,629258 0,753386 0,741767 0,571092

5 ALMI 0,711633 0,687557 0,761147 0,800452 0,741845

6 AMFG 0,202704 0,211314 0,220000 0,187258 0,206088

7 APLI 0,335891 0,345142 0,282849 0,175262 0,282092

8 ARNA 0,418919 0,354775 0,323062 0,275533 0,374657

9 ASII 0,506009 0,507258 0,503780 0,490215 0,484454

10 AUTO 0,321835 0,382423 0,242432 0,295139 0,292604



46

Tabel 5 Hasil Perhitungan Debt to Asset Ratio (DAR) (Lanjutan) (satuan)

No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

11 BAJA 0,651086 0,686711 0,793285 0,806774 0,829629

12 BATA 0,313886 0,325060 0,416980 0,446225 0,311937

13 BIMA 0,308074 2,876290 2,728439 2,863556 3,029086

14 BRNA 0,604781 0,608208 0,728138 0,127422 0,545298

15 BTON 0,223986 0,219996 0,211875 0,158003 0,185738

16 BUDI 0,618030 0,628584 0,628549 0,631265 0,661584

17 CEKA 0,508042 0,549084 0,506113 0,581395 0,569335

18 CPIN 0,300483 0,337865 0,367080 0,475455 0,491129

19 DLTA 0,177014 0,197362 0,219693 0,229321 0,181736

20 DPNS 0,238816 0,156740 0,128503 0,121969 0,120907

21 EKAD 0,378576 0,299079 0,308188 0,335845 0,250789

22 FASW 0,634995 0,676070 0,726297 0,705308 0,650347

23 GDST 0,237441 0,318776 0,257730 0,357424 0,320562

24 GGRM 0,371918 0,359043 0,420600 0,429262 0,401501

25 GJTL 0,616516 0,574322 0,627097 0,627044 0,691931

26 HDTX 0,442335 0,533526 0,697267 0,854410 0,713847

27 HMSP 0,473493 0,492965 0,483479 0,524390 0,157710

28 ICBP 0,296468 0,324820 0,376243 0,396234 0,383037

29 IGAR 0,182782 0,225118 0,282779 0,247056 0,191365

30 IKAI 0,473614 0,509513 0,573893 0,655465 0,823012

31 IMAS 0,606303 0,675244 0,701552 0,713395 0,730618

32 INAF 0,453590 0,453061 0,543616 0,525801 0,613545

33 INCI 0,110785 0,124880 0,073823 0,073468 0,091390



47


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

34 INDF 0,410102 0,424473 0,508621 0,520259 0,530427

35 INDS 0,445257 0,317283 0,201980 0,199042 0,248593

36 INTP 0,133179 0,146623 0,136412 0,141948 0,136492

37 JECC 0,796668 0,798470 0,880902 0,838721 0,729285

38 JKSW 2,333082 2,432349 2,554215 2,377900 2,660631

39 JPFA 0,542081 0,565448 0,648387 0,663710 0,643946

40 JPRS 0,228457 0,128190 0,037232 0,041337 0,008480

41 KAEF 0,301931 0,305736 0,342883 0,389814 0,424608

42 KBLI 0,335569 0,272495 0,336847 0,296552 0,337955

43 KBLM 0,619936 0,633793 0,587856 0,551506 0,546941

44 KBRI 0,093541 0,039549 0,121094 0,478921 0,641979

45 KDSI 0,524873 0,446151 0,585986 0,583588 0,678087

46 KIAS 0,477963 0,078594 0,098553 0,100209 0,146351

47 KICI 0,264490 0,299074 0,247408 0,186733 0,302322

48 KLBF 0,212533 0,217278 0,248793 0,209863 0,201376

49 LION 0,174283 0,142256 0,166043 0,260162 0,288944

50 LMPI 0,406440 0,497689 0,516632 0,506571 0,494118

51 LMSH 0,416413 0,241331 0,220395 0,171277 0,159523

52 LPIN 0,248557 0,217179 0,269769 0,249552 0,640522

53 MAIN 0,682313 0,621158 0,610511 0,694756 0,609147

54 MBTO 0,260547 0,287010 0,262274 0,267418 0,330846

55 MERK 0,154361 0,268143 0,265053 0,227336 0,261988

56 MLBI 0,565644 0,713681 0,445875 0,751778 0,635158



48


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

57 MLIA 0,857403 0,811316 0,834474 0,816834 0,843510

58 MRAT 0,151633 0,152778 0,140570 0,230242 0,241534

59 MYOR 0,632617 0,630491 0,598990 0,601544 0,542044

60 MYTX 0,965490 1,033786 1,049420 1,131671 1,292094

61 NIPS 0,628381 0,591132 0,704480 0,522814 0,606516

62 PICO 0,665538 0,665140 0,653951 0,631198 0,592117

63 PRAS 0,709912 0,514517 0,489149 0,467045 0,529579

64 PSDN 0,510428 0,399984 0,387533 0,390309 0,477241

65 PYFA 0,301917 0,354392 0,463786 0,441005 0,367170

66 RICY 0,454517 0,564442 0,572030 0,661489 0,666098

67 RMBA 0,645201 0,722600 0,904478 0,160713 1,248573

68 ROTI 0,280181 0,446773 0,568035 0,551951 0,560830

69 SCCO 0,643278 0,560135 0,401588 0,508219 0,479821

70 SCPI 0,930894 0,960758 0,986480 1,033293 0,933230

71 SIAP 0,372656 0,426182 0,633107 0,044505 0,912892

72 SIMA 1,439870 1,320531 0,540337 0,498501 0,168306

73 SIPD 0,518825 0,612888 0,592760 0,540505 0,673201

74 SKLT 0,426337 0,481544 0,537566 0,537456 0,596817

75 SMCB 0,312610 0,308210 0,411014 0,490642 0,512177

76 SMGR 0,256668 0,316573 0,291915 0,271377 0,280772

77 SMSM 0,410118 0,430803 0,408149 0,344438 0,351271

78 SPMA 0,515741 0,531654 0,572445 0,615384 0,636023

79 SQBB 0,163801 0,180754 0,176016 0,196959 0,236999



49


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

80 SRSN 0,301626 0,330519 0,252879 0,290302 0,407602

81 SSTM 0,645414 0,648344 0,661153 0,665397 0,661869

82 STAR 0,320408 0,349153 0,346380 0,368266 0,328310

83 STTP 0,475735 0,536188 0,527823 0,519120 0,474460

84 TCID 0,097671 0,130592 0,193022 0,307425 0,176373

85 TOTO 0,432250 0,410136 0,406904 0,392690 0,388597

86 TRST 0,377983 0,381667 0,475707 0,459878 0,417125

87 TSPC 0,283372 0,276242 0,285691 0,261123 0,309892

88 ULTJ 0,356434 0,307451 0,283279 0,223506 0,209743

89 UNIT 0,212368 0,367136 0,474521 0,451694 0,472414

90 UNVR 0,648843 0,668888 0,681255 0,677972 0,693110

91 VOKS 0,684276 0,644854 0,692586 0,668026 0,668248

92 YPAS 0,337311 0,528988 0,721751 0,494908 0,461300



50

4. Analisis Statistik Deskriptif

Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan program IBM SPSS

statistics 23. Hasil pengujian statistik deskriptif variabel CEO gender,

kinerja keuangan, dan efisiensi investasi dapat dijabarkan sebagai

berikut:

a. Statistik Deskriptif CEO Gender

1) Klasifikasi CEO Gender

Peneliti membagi klasifikasi CEO gender menjadi 2 kategori:

Perempuan : 1

Laki-laki : 0

Berikut adalah tabel CEO gender setelah diklasifikasikan.

Tabel 6 Tabel Frekuensi CEO Gender

Frequency Percent

Valid

Percent

Cumulative

Percent

Valid Laki-laki 430 93,5 93,5 93,5

Perempuan 30 6,5 6,5 100,0

Total 460 100,0 100,0


Kolom frequency menunjukkan proporsi CEO gender pada

populasi perusahaan yang diteliti. Frequency tertinggi terdapat

pada CEO gender laki-laki sebanyak 430. Angka 430

menunjukkan terdapat 86 perusahaan dalam 5 tahun berturut-

turut memiliki CEO laki-laki. Frequency terendah terdapat

pada CEO gender perempuan sebanyak 30. Angka 30

menunjukkan terdapat 6 perusahaan dalam 5 tahun berturut-

turut memiliki CEO perempuan. 6 perusahaan yang memiliki


51

CEO perempuan adalah INDS, KICI, KLBF, ROTI, SCCO,

dan MRAT. Percent menjelaskan persentase proporsi CEO

gender yakni 93,5% CEO laki-laki dan 6,5% CEO perempuan.

Valid percent menjelaskan validitas persentase proporsi CEO

gender yakni 93,5% CEO laki-laki dan 6,5% CEO perempuan.

Cumulative percent menunjukkan penjumlahan validitas

persentase.

b. Statistik Deskriptif Kinerja Keuangan

1) Statistik Deskritif Return on Asset

Berikut merupakan tabel hasil analisis deskriptif dari Return on

Asset.

Tabel 7 Analisis Statistik Desktiptif Return on Asset

Berdasarkan tabel 5.4 terdapat 460 data valid dan tidak ada

data missing. Data missing 0 menjelaskan bahwa tidak ada data

yang bernilai nol atau data yang terlewat (hilang). Range

adalah perbedaan jarak antara nilai maksimum dan minimum

sebesar 1,380023 yang menunjukkan sebaran data Return on

Asset (ROA).

Return on Asset

N Valid 460

Missing 0

Mean ,06635003

Range 1,380023

Minimum -,670088

Maximum ,709935



52

a) Return on Asset Terendah

Berdasarkan tabel 5.4 nilai Return on Asset (ROA) terendah

adalah -0,670088. Nilai return on asset tersebut diperoleh

oleh PT. Siwani Makmur Tbk pada tahun 2011 yang berarti

setiap Rp1,- dari total aset yang yang digunakan PT. Siwani

Makmur Tbk, perusahaan tidak mendapatkan keuntungan

atau rugi. Return on Asset (ROA) mengukur seberapa besar

kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dengan

menggunakan total aktiva yang dimiliki perusahaan. Return

on Asset (ROA) yang negatif disebabkan karena laba

perusahaan berada dalam kondisi negatif (rugi).

Berdasarkan data yang diperoleh, perkembangan nilai

Return on Asset (ROA) PT. Siwani Makmur Tbk yang

terendah terjadi pada tahun 2011 yang mana pada tahun

2011-2015 mengalami perkembangan yang fluktuatif. Hal

tersebut terlihat dari nilai ROA yang dimiliki perusahaan

pada tahun 2011 return on asset yang dimiliki perusahaan

tersebut adalah -0,670088, pada tahun 2012, 2013, 2014

mengalami perkembangan setiap tahunnya menjadi -

0,107241, -0,104842, -0,022020 tetapi pada tahun 2015

mengalami penurunan kembali menjadi -0,030581.


53

b) Return on Asset Tertinggi

Berdasarkan tabel 5.4 nilai Return on Asset (ROA) tertinggi

adalah 0,709935. Nilai Return on Asset (ROA) dimiliki oleh

PT. Asahimas Flat Glass Tbk. Return on Asset (ROA)

mengukur seberapa besar kemampuan perusahaan dalam

menghasilkan laba dengan menggunakan total aktiva yang

dimiliki perusahaan. Semakin tinggi ROA maka semakin

tinggi jumlah laba bersih yang dihasilkan perusahaan.

Berdasarkan data yang diperoleh, perkembangan nilai

Return on Asset (ROA) PT. Asahimas Flat Glass Tbk yang

tertinggi terjadi pada tahun 2015 yang mana pada tahun

2011-2015 mengalami perkembangan yang fluktuatif. Hal

tersebut terlihat dari nilai ROA yang dimiliki perusahaan,

pada tahun 2011 return on asset yang dimiliki perusahaan

tersebut adalah 0,125249, pada tahun 2012 mengalami

penurunan menjadi 0,111256, pada tahun 2013 mengalami

penurunan kembali menjadi 0,095598, pada tahun 2014

mengalami perkembangan lagi menjadi 0,117047 dan pada

tahun 2015 return on asset mencapai nilai tertinggi selama

5 tahun penelitian, yakni 0,709935.

2) Klasifikasi Return on Asset

Semakin tinggi ratio return on asset maka semakin baik pula

kinerja perusahaan terutama dalam pengembalian investasi


54

yang diperoleh. Klasifikasi ROA yang digunakan berdasarkan

pada penyebaran data yang dilihat dari nilai kuartil. Nilai

kuartil yang didapat sebagai berikut:

Tabel 5.5 Tabel kuartil Return on Asset

Sumber: data sekunder yang diolah,2017

Berdasarkan pernyataan tersebut, maka peneliti

mengklasifikasi return on asset menjadi 4 kategori:

Sangat rendah ≤0,00479300 : 1

Rendah >0,00479300 - ≤ 0,04299300 : 2

Tinggi > 0,04299300 - ≤ 0,10461100 : 3

Sangat tinggi > 0,10461100 : 4

Berikut adalah tabel return on asset selelah diklasifikasikan.

Tabel 8 Tabel frekuensi Return on Asset

Frequency Percent Valid

Percent

Cumulative

Percent

Valid 1,00 115 25,0 25,0 25,0

2,00 115 25,0 25,0 50,0

3,00 115 25,0 25,0 75,0

4,00 115 25,0 25,0 100,0

Total 460 100,0 100,0


Return on Asset

N Valid 460

Missing 0

Percentiles 25 ,00479300

50 ,04299300

75 ,10461100


55

c. Statistik Deskriptif Efisiensi Investasi

1) Statistik Deskriptif Debt to Asset Ratio

Berikut merupakan tabel hasil analisis deskriptif dari Debt to

Asset Ratio (DAR).

Tabel 9 Analisis Statistik Dekriptif Debt to Asset Ratio

Berdasarkan tabel 5.7 Terdapat 460 data valid dan tidak ada

data missing. Data missing 0 menjelaskan bahwa tidak ada data

yang bernilai nol atau data yang terlewat (hilang). Range

adalah perbedaan antara jarak nilai maksimum dan minimum

sebesar 0,41 yang menunjukkan seberan data debt to asset

ratio.

a) Debt to Asset Ratio Terendah

Pada dasarnya nilai debt to asset ratio yang semakin tinggi

menjukkan semakin besar jumlah aset yang dibiayai oleh

utang dan berarti semakin kecil jumlah aset yang dibiayai

oleh modal serta semakin tinggi risiko perusahaan untuk

menyelesaikan kewajibannya. Berdasarkan tabel 5.7 Nilai

Debt to Asset Ratio (DAR) terendah adalah -0,633107.

Debt to Asset Ratio

N Valid 460

Missing 0

Mean ,49637917

Range 3,662193

Minimum -,633107

Maximum 3,029086



56

Nilai debt to asset ratio tersebut diperoleh oleh PT.

Sekawan Intipratama Tbk pada tahun 2013.

Berdasarkan data yang diperoleh, nilai Debt to Asset Ratio

(DAR) PT. Sekawan Intipratama Tbk mengalami

perubahan yang fluktuatif. Hal tersebut terlihat dari nilai

DAR yang dimiliki oleh perusahaan pada tahun 2010

sebesar 0,372656, pada tahun 2011 mengalami kenaikan

menjadi 0,426182, pada tahun 2013 mengalami penurunan

menjadi -0,633107, pada tahun 2014 mengalami kenaikan

menjadi 0,044505, dan pada tahun 2015 mengalmi

kenaikan kembali menjadi 0,912892.

b) Debt to Asset Ratio Tertinggi

Berdasarkan tabel 5.7 Nilai Debt to Asset Ratio (DAR)

tertinggi adalah 3,029086. Nilai DAR tersebut diperoleh

oleh PT. Primarindo Asia Infrastructure Tbk pada tahun

2015. Berdasarkan data yang diperoleh, nilai debt to asset

ratio PT. Primarindo Asia Infrastructure Tbk mengalami

perubahan yang fluktuatif. Hal tersebut terlihat dari nilai

DAR yang dimiliki oleh perusahaan pada tahun 2011

sebesar 0,308074, pada tahun 2012 mengalami

peningkatan menjadi 2,876290, pada tahun 2013

mengalami penurunan menjadi 2,728439, pada tahun 2014


57

mengalami kenaikan menjadi 2,863556, dan pada tahun

2015 mengalami kenaikan menjadi 3,029086.

2) Klasifikasi Debt to Asset Ratio

Klasifikasi Debt to Asset Ratio (DAR) yang digunakan

berdasarkan pada penyebaran data yang dilihat dari nilai

kuartil. Nilai kuartil yang didapat sebagai berikut:

Tabel 10 Tabel Kuartil Debt to Asset Ratio

Debt to Asset Ratio

N Valid 460

Missing 0

Percentiles 25 ,28032875

50 ,46192050

75 ,62806000


Berdasarkan pernyataan tersebut, maka peneliti

mengklasifikasi debt to asset ratio menjadi 4 kategori:

Sangat rendah ≤ 0,28032875 : 1

Rendah > 0,28032875 - ≤ 0,46192050 : 2

Tinggi > 0,46192050 - ≤ ,62806000 : 3

Sangat tinggi > ,62806000 : 4

Berikut adalah tabel debt to asset ratio selelah diklasifikasikan.


58

Tabel 11 Tabel Frekuensi Debt to Asset Ratio

Frequency Percent

Valid

Percent

Cumulative

Percent

Valid 1,00 115 25,0 25,0 25,0

2,00 115 25,0 25,0 50,0

3,00 115 25,0 25,0 75,0

4,00 115 25,0 25,0 100,0

Total 460 100,0 100,0


5. Analisis Tabulasi Silang (Crosstabs)

a. Analisis Tabulasi Silang Antara CEO Gender dan Kinerja

Keuangan

Berikut merupakan tabel output alsis tabulasi CEO gender dengan

return on asset.

Tabel 12 Tabulasi Silang CEO Gender Dengan Return on Asset

(ROA)

ROA klasifikasi

Total Sangat

Rendah Rendah Tinggi

Sangat

Tinggi

CEO

Gender

Laki-laki 110 113 101 106 430

Perempuan 5 2 14 9 30

Total 115 115 115 115 460

Sumber: data sekunder yang diolah,2017

Berdasarkan tabel 5.10, tahun perusahaan yang dipimpin oleh CEO

laki-laki yang memiliki tingkat ROA sangat rendah sebanyak 110

tahun perusahaan, 113 tahun perusahaan dengan tingkat ROA

rendah, 101 tahun perusahaan dengan tingkat ROA tinggi, dan pada

tingkat ROA sangat tinggi sebanyak 106 tahun perusahaan.

Sedangkan, perusahaan yang dipimpin oleh CEO perempuan yang

memiliki tingkat ROA sangat rendah sebanyak 5 tahun perusahaan,


59

2 tahun perusahaan dengan tingkat ROA rendah, 14 tahun

perusahaan dengan tingkat ROA tinggi, dan pada tingkat ROA

sangat tinggi sebanyak 9 tahun perusahaan. Kekuatan dan arah

hubungan dapat dijelaskan dengan tabel symmetric measures

berikut ini.

Tabel 13 Tabel Symmetric Measures CEO Gender Dengan Return

on Asset (ROA)

Value

Nominal by Nominal Cramer's V ,158

N of Valid Cases 460


Berdasarkan tabel 5.11, Nilai Cramer’s V yang diperoleh sebesar

0,158. Hal ini berarti kekuatan dan arah hubungan CEO gender

dengan kinerja keuangan (return on asset) adalah sangat lemah dan

positif. Hubungan yang sangat lemah menunjukkan bahwa cara

berpikir dan pegambilan keputusan yang berbeda antara CEO laki-

laki dan CEO perempuan sangat lemah untuk berhubungan dengan

kinerja keuangan perusahaan. Arah hubungan positif dapat berarti

bahwa dalam mengelola perusahaan, CEO perempuan lebih baik

dari CEO laki-laki karena dapat menciptakan kinerja keuangan

yang lebih baik. Hal ini disebabkan oleh karakter gender

perempuan yang lebih ulet dan berkomitmen.


60

b. Analisis Tabulasi Silang Antara CEO Gender dan Efisiensi

Investasi

Berikut merupakan tabel output analisis tabulasi CEO gender

dengan return on asset.

Tabel 14 Tabulasi Silang CEO Gender Dengan Debt to Asset Ratio

(DAR)

Berdasarkan tabel 5.12, tahun perusahaan yang dipimpin oleh CEO

laki-laki yang memiliki tingkat DAR sangat rendah sebanyak 97

tahun perusahaan, 110 tahun perusahaan dengan tingkat DAR

rendah, 109 tahun perusahaan dengan tingkat DAR tinggi, dan pada

tingkat DAR sangat tinggi sebanyak 114 tahun perusahaan.

Sedangkan, perusahaan yang dipimpin oleh CEO perempuan yang

memiliki tingkat DAR sangat rendah sebanyak 18 tahun

perusahaan, 5 tahun perusahaan dengan tingkat DAR rendah, 6

tahun perusahaan dengan tingkat DAR tinggi, dan pada tingkat

DAR sangat tinggi sebanyak 1 tahun perusahaan. Kekuatan dan

arah hubungan dapat dijelaskan dengan tabel symmetric measures

berikut ini.

DAR klasifikasi

Total

sangat

rendah Rendah Tinggi

sangat

tinggi

CEO

Gender

Laki-laki 97 110 109 114 430


Total 115 115 115 115 460



61

Tabel 15 Tabel Symmetric Measures CEO Gender dengan Debt to

Asset Ratio (DAR)

Value

Nominal by Nominal Cramer's V ,223


Sumber: data Sekunder yang diolah, 2017

Berdasarkan tabel 5.13, Nilai Cramer’s V yang diperoleh sebesar

0,223. Nilai tersebut menandakan kekuatan dan nilai arah

hubungan CEO gender dan efisiensi investasi (debt to asset ratio)

adalah sangat lemah dan bernilai positif. Hubungan yang sangat

lemah dapat berarti bahwa cara pengambilan keputusan dan tingkat

toleransi resiko yang berbeda antara CEO laki-laki dan CEO

perempuan memiliki hubungan sangat lemah dangan efisiensi

investasi yang dilakukan. Arah hubungan positif dapat berarti

bahwa karakter CEO perempuan yang risk aversion (menghindari

risiko) akan membuat efisiensi investasi cenderung rendah karena

tidak berani mengambil risiko investasi yang berbahaya dan CEO

laki-laki yang memiliki sifat risk taking (mengambil risiko) akan

membuat efisiensi investasi cenderung tinggi karena berani

mengambil investasi dengan risiko dan return tinggi.

6. Penarikan Kesimpulan

a. Hubungan CEO Gender dengan Kinerja Keuangan Perusahaan

Hasil penelitian ini memiliki kecenderungan yang

mengarah pada hasil penelitian yang dilakukan oleh Dutta dan

Sudipta (2007), Garba dan Bilkisu (2014), Dwiharti (2015) yang


62

menyimpulkan bahwa gender seorang CEO dapat mempengaruhi

kinerja keuangan. Keberadaan CEO gender memiliki hubungan

dengan tinggi atau rendahnya kinerja keuangan yang mana kinerja

keuangan sebuah perusahaan merupakan hasil dari keputusan

individual yang dibuat secara terus-menerus untuk mencapai tujuan

perusahaan. Penelitian Garba dan Bilkisu (2014) pada perusahaan

asuransi di Negeria menunjukkan bahwa adanya partisipasi

perempuan akan mempengaruhi kinerja keuangan, dalam kasus

Garba dan Bilkisu (2014), adanya perempuan dalam direksi akan

meningkatkan kinerja keuangan perusahaan. Penelitian Dwiharti

(2015) menyatakan bahwa CEO berpengaruh positif dan signifikan

terhadap ROA, dalam penelitiannya, CEO perempuan berpengaruh

positif terhadap ROA, hal ini dikarenakan perempuan lebih ulet

dan memiliki komitmen yang tinggi sehingga dapat mengatur

perusahaan dengan baik. Selain itu menurut Dwiharti (2015)

perempuan lebih demokratik dalam memimpin sehingga tercipta

suasana kerja yang nyaman dan menyebabkan profitabilitas

perusahaan meningkat.

Hasil penelitian ini cenderung tidak konsisten dengan

penelitian Raluca dan Georgiana (2013) dan Ramadhani (2015).

Hasil penelitian Raluca dan Georgiana (2013) menyatakan bahwa

keberadaan wanita dalam dewan direksi tidak berkorelasi dengan

return on asset, return on equity, stock profitability, dan


63

pembagian dividen tetapi kemungkinan umur dari seorang CEO

yang mempengaruhi nilai keuangan, saham, dan ekonomi karena

jika seorang CEO memiliki umur yang lebih tua, hal ini mungkin

dapat menunjukkan bahwa CEO tersebut memiliki pengalaman

yang lebih banyak. Ramadhani (2015) melakukan penelitian

mengenai keberagaman gender pada dewan komisaris dan dewan

direksi yang didalamnya terdapat CEO gender terhadap kinerja

keuangan. Hasil penelitian Ramadhani (2015) menunjukkan bahwa

CEO gender tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan

perusahaan yang dilihat dari ROA sebagai pengukur kinerja

keuangan perusahaan. Ramadhani (2015) menemukan bahwa

faktor yang mempengaruhi kinerja keuangan perusahaan adalah

ukuran perusahaan. Perusahaan dengan ukuran yang besar

dipercaya dapat mengelolah kinerja keuangan secara baik.

b. Hubungan CEO Gender dengan Efisiensi Investasi Perusahaan

Hasil penelitian ini memiliki kecenderungan yang

mengarah pada hasil penelitian yang dilakukan oleh Kristanti

(2012) dan Faccio, Marchica, dan Mura (2012) yang menemukan

bahwa gender seorang CEO dapat mempengaruhi efisiensi

investasi perusahaan yang dipimpinnya. Keberadaan CEO gender

cenderung mampu menciptakan kenaikan atau penurunan efisiensi

investasi sebuah perusahaan dari adanya perbedaan toleransi resiko

dalam pengambilan keputusan oleh CEO laki-laki dan CEO


64

perempuan. Penelitian Kristanti (2012) menunjukkan adanya

perbedaan yang signifikan dalam penggunaan leverage antara CEO

perempuan dan laki-laki. CEO laki-laki memiliki leverage lebih

besar dibandingkan CEO perempuan. Kristanti (2012)

membuktikan perempuan lebih risk averse dibandingkan laki-laki

yang lebih risk taker. Pengunaan hutang dalam struktur modal akan

meningkatkan beban tetap bagi perusahaan sehingga meningkatkn

risiko keuangan perusahaan. Perilaku CEO perempuan yang risk

averse membuat CEO perempuan kurang berani dalam kegiatan

investasi yang besar atau cenderung melewatkan kesempatan

investasi karena menghindari risiko. Hasil penelitian Kristanti

(2012) didukung oleh penelitian Faccio, Marchica, dan Mura

(2012) yang menyatakan hal yang sama yang mana CEO

perempuan akan menghindari pilihan yang menurut mereka

“terlalu berisiko”.

Hasil penelitian ini cenderung tidak konsisten dengan hasil

penelitian yang dilakukan oleh Ramadhani (2015) yang

menunjukkan bahwa CEO gender tidak mempengaruhi efisiensi

investasi perusahaan. Ramadhani (2015) didalam penelitiannya

menemukan bahwa faktor yang mempengaruhi efisiensi investasi

adalah ukuran perusahaan. ukuran perusahaan yang semakin besar

memiliki tingkat efisiensi investasi yang semakin besar pula.


65

BAB VI

PENUTUP

A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa:

1. CEO gender mempunyai hubungan sangat lemah dan memiliki arah

positif dengan kinerja keuangan perusahaan. Hubungan yang sangat

lemah menunjukkan bahwa cara berpikir dan pegambilan keputusan

yang berbeda antara CEO laki-laki dan CEO perempuan sangat lemah

untuk berhubungan dengan kinerja keuangan perusahaan. Arah

hubungan positif dapat berarti bahwa dalam mengelola perusahaan,

CEO perempuan lebih baik dari CEO laki-laki karena dapat

menciptakan kinerja keuangan yang lebih baik. Hal ini disebabkan oleh

karakter gender perempuan yang lebih ulet dan berkomitmen.

2. CEO gender mempunyai hubungan lemah dan memiliki arah positif

dengan efisiensi investasi perusahaan. Hubungan yang sangat lemah

dapat berarti bahwa cara pengambilan keputusan dan tingkat toleransi

resiko yang berbeda antara CEO laki-laki dan CEO perempuan

memiliki hubungan sangat lemah dangan efisiensi investasi yang

dilakukan. Arah hubungan positif dapat berarti bahwa karakter CEO

perempuan yang risk aversion (menghindari risiko) akan membuat

efisiensi investasi cenderung rendah karena tidak berani mengambil

risiko investasi yang berbahaya dan CEO laki-laki yang memiliki sifat

risk taking (mengambil risiko) akan membuat efisiensi investasi


66

cenderung tinggi karena berani mengambil investasi dengan risiko dan

return tinggi.

B. Keterbatasan Penelitian

Penelitian yang dilakukan mengandung beberapa ketebatasan sebagai berikut:

1. Penentuan populasi sasaran hanya menggunakan sampel perusahaan

yang menerbitkan laporan keuangan dalam mata uanga rupiah saja.

2. Populasi hanya terbatas pada perusahaan dalam bidang manufaktur.

3. Nilai penentu setiap variabel hanya menggunakan satu variabel, yakni

return on asset untuk kinerja keuangan perusahaan dan debt to asset

ratio untuk efisiensi investasi perusahaan.

C. Saran

1. Bagi penelitian selanjutnya, memasukkan perusahaan yang menggunakan

mata uang asing seperti US$

2. Bagi penelitian selanjutnya, menggunakan perusahaan yang bekerja

dalam bidang lain tidak hanya manufaktur sehingga dapat dibandingkan

hasilnya untuk keperluan penelitian selanjutnya.

3. Bagi penelitian selanjutnya, menggunakan lebih dari satu nilai untuk

mengukur setiap variabel penelitian.


67

DAFTAR PUSTAKA

Al-Shammari, Bader dan Mejbel Al-Saidi. 2014. “Kuwaiti Women and Firm

Performance”. International Journal of Business and Management. Vol.

9. No. 8.

ecker, Gary S. 1962. “Investment in Human Capital: Theoretical nalysis”.

The Journal of Political Economy. Vol 70. Issue 5. Part 2: Investment in

human beings (oct., 1962): 9-49.

Bahtelsmitm Vickie L. dan lexandra ernasek. 1996. “Why Do Women Invest

Differently Than Men?”. Association for Financial Counseling and

Planning Education.

Carter, D. A., Frank D’Souza, etty J. Simkins, dan W. Gary Simpson. 2003.

“Corporate Governance, oard Diversity, and Firm Value”. The Financial

Review. Vol 38: 33-53.

Carter, D. ., Frank D’Souza, etty J. Simkins, dan W. Gary Simpson. 2010.

“The Gender and Ethnic Diversity of US oards and oard Committees

and Firm Financial Performance”. Corporate Governance: An

International Review, 2010, 18(5): 396-414.

Cooper, Donald R. Dan C. William Emory. 1995. Metode Penelitian Bisnis Jilid 1

& 2. Penerbit Erlanga, Jakarta.

D’Ewart, randon H. 2015. “The Effect of CEO Gender, ge, and Salary On

Firm Value”. CMC Senior Theses. Paper 1059.

Dutta, Probal dan Sudipta ose. 2007. “Gender Diversity In The boardroom nd

Financial Performance Of Commercial Banks: Evidence From

angladesh”. Munich Personal RePEc Archive. Vol. 34, No. 6: 70-74.

Dwiharti, lyssa Noviera. 2015. “ nalisis Pengaruh Gender CEO Terhadap

Kinerja Keuangan dan Tingkat risiko Perusahaan”. Skripsi tidak

Dipublikasikan. Universitas Indonesia, Jakarta.

Eisenhardt, Kathleen M. 1989. “ gency Theory: n ssessment and Review”.

The Academy of management Rewiew. Stanford University. Hal. 57.

Faccio, Mara., Maria Teresa Marchica, dan Roberto Mura. 2012. ”CEO Gender

And Corporate Risk-Taking, and Efficiency of Capital Allocation”.

Purdue University dan University of Manchester.

Faccio, Mara., Maria Teresa Marchica dan Roberto Mura. 2013. ”CEO Gender

And Corporate Risk-Taking”. Purdue University dan Universityof

Manchester

Fahmi, Irham. 2011. Analisis Kinerja Keuangan. Alfabeta, Bandung.


68

Garba, Tukur dan ilkisu . bubakar. 2014. “Corporate oard Divirsity nd

Financial Performance Of Insurance Companies In Nigeria: An

Application Of Panel Data ppproach.” Asian Economic And Financial

Review, 4(2): 257-277.

Handayani, Trisakti., Sugiarti. 2001. Konsep dan Teknik Penelitian Gender. Riset

Studi Wanita dan Kemasyarakatan Universitas Muhammadiyah Malang.

Hartanto, Jogiyanto. 2015. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. BPFE,

Yogyakarta.

Hartuti, Sugi., Itsna H. Saptiawan. 2010. Gender & Inferioritas Perempuan,

Praktek Kritik Sastra Feminis. Pustaka Pelajar, Yogyakarta.

Hery. 2015. Analisis Laporan Keuangan. Edisi Pertama. CAPS, Yogyakarta.

Hodgson et al, T. 2000. “The Concept of Investment Efficiency and Its

Application to Investment Management Structures”. British Actuarial

Journal. 451-545.

Jensen, M. C. dan William H. Meckling. 1976. “Theory of The Firm: Manaferial

ehavior, gency Costs and Ownership structure”. Journal of financial

Economics. Vol. 3: 305-360.

Johnson, C. Ray. 2001. Logika CEO; Berpikir dan Bertidak Seperti Chief Executif

O. Edisi Pertama. Erlangga, Jakarta.

Kamus Besar Bahasa Indonesia. 1991. Edisi Kedua. Balai Pustaka.

Kim, B., Burns, M. L. dan Prescott, J. E. 2009. “The strategic role of the board:

The impact of board structure on top management team strategic action

capability”. Corporate Governance: An International Review. Vol 17:

728–743.

Kristanti, Farida Titik. 2012. “Penggunaan Leverage Pada Perusahaan:

Perbedaaan ntara CEO Pria dan Wanita”. Jurnal Siasat Bisnis. Institut

Manajemen Telkom.

Lenand, Jane Mary. 2012. “Do Earnings Management and udit Quality

Influence Over-Investment by Chinese Companies?”. Internasional

Journal of Economics and Finance. Vol. 4, No. 2.

Meeting of the OECD Council at Ministerial level. 1999. “OECD Principles of

Corporate Governace”.

Munawir, S. 2001. Analisis Laporan Keuangan. Edisi 4. Liberty, Yogyakarta.

Nielsen, Sabina dan Morten Huse. 2010. “The Contribution of Women on Board

of Directors: Going Beyond the Surface”. Corporate Governance: An

International Review. hal. 136-148.


69

Ornianti, Yuli. 2009. “Laporan Keuangan Sebagai Alat untuk Menilai Kinerja

Keuangan”. Jurnal Ekonomi Bisnis. Universitas Gajayana Malang. Vol 14,

No. 3.

Komite Nasional Kebijakan Governance. 2006. Pedoman Umum Good Corporate

Governace Indonesia.

Prastowo D, Dwi. 2002. Analisis Laporan Keuangan: Konsep Dan Aplikasi. Edisi

Revisi. UPP AMP YKPN, Yogyakarta

Pertiwi, Tri Kartika dan Ferry M. D. I. Pratama. 2012. “pengaruh Kinerja

Keuangan, Good Corporate Governance terhadap Nilai Perusahaan Food

and everage”. Jurnal manajemen dan kewirausahaan. UPN Veteran. Vol.

14.No. 2: 118-127.

Prastowo D, Dwi dan Rifka Juliarty. 2002. Analisis Laporan Keuangan: Konsep

dan Aplikasi. Cetakan kedua (Revisi). AMP YKPN, Yogyakarta.

Preffer, J. dan Gerald R. Salncik. 1978. “The External Control of Organiations: A

Resource Dependence Perspective”. New York. Harper & Row.

Prihadi, Toto. 2010. Analisis Laporan Keuangan: Teori dan Aplikasi. Edisi

Pertama. PPM, Jakarta.

Puspa, Rachel. 2016. “ nalisis Pengaruh Gender CEO dan CFO terhadap

Manajemen Laba”. Skripsi Tidak Dipublikasikan. Universitas Indonesia,

Jakarta.

Raluca., Georgiana Moscu .2013. ”The Impact Of Gender nd ge Diversity On

Company Performance”. Knowledge Horizon – Economics. Vol. 5, No. 4:

215-219.

Ramadhani, Zhafarina I. 2015. “Pengaruh Keberagaman Gender Terhadap Kinerja

Keuangan Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Dan Efisiensi

Investasi”. Skripsi Tidak Dipublikasikan. Universitas Indonesia, Jakarta.

Rasyidah, Resa. 2013. ”Perbandingan Corporate Governance dengan Sistem One-

Tier Board di Inggiris dan AS Terkait Efektifitas Pencegahan Terjadinya

Fraud dalam Korporasi”. Global & Policy.Vol. 1, No. 1.

Santoso, Singgih. 2012. Analisis SPSS pada Statistik Non Parametrik. PT Elex

Media Komputindo, Jakarta.

Santoso, Singgih. 2012. Panduan Lengkap SPSS Versi 20. PT Elex Media

Komputindo, Jakarta.

Sari, Luh Indah Novita dan I G. N. gung Suaryana. 2014. “Pengaruh Kualitas

Keuangan pada Efisiensi Investasi Perusahaan Petambangan”. E-jurnal

Akuntansi Universitas Udayana. Vol. 8, No. 3: 524-537.


70

Sarwono, Jonathan. 2009. Statistik Itu Mudah: Panduan Lengkap Untuk Belajar

Komputerisasi Statistik Menggunakan SPSS 16. ANDI, Yogyakarta.

Strelcova, Jelena. 2004. “Does Gender Matter? Comparative Study of

Performance of merican CEOs”. The Leonard N. Stern School of

Business.

Sucipto. 2003. “Penilaian Kinerja Keuangan”. USU Library.

http://library.usu.ac.id/download/fe/akuntansi-sucipto.pdf. Diakses tanggal

17 November 2016.

Sugihastuti dan Iltsna Hadi Saptiawan. Gender dan inferioritas Perempuan:

Praktaktik Kritik Sastra Feminis. Cetakan Kedua. Pustaka Pelajar,

Yogyakarta.

Tahar, Fahriah. 2012. “Pengaruh Diskriminasi Gender Dan Pengalaman Terhadap

Profesionalitas uditor”. Makassar: Universitas Hasanuddin.

Tambunan, Oktaveny Minaria. 2015. “Pengaruh Karakteristik dan Pergantian

CEO terhadap Kinerja Perusahaan”, Skripsi tidak dipublikasikan.

Universitas Indonesia, Jakarta.

Terjesen, S., Ruth Sealy.,dan Val Singh. 2009. “Women Directors on Corporate

oards: Review and Research genda”. Corporate Governance An

International Review. Vol. 17, No. 3: 320-337.

Triwardhani, nnisa. 2015. “Pengaruh Konvergensi IFRS dan Dewan Komisaris

terhadap Efisiensi Investasi: Sudi pada Perusahaan Manufaktur di

Indonesia”, Skripsi tidak dipublikasikan. Universitas Indonesia, Jakarta.

Undang-undang Indonesia Nomor 40 Tahun 2007 tentang PerseroanTerbatas.

Verdi, Rodrigo S. 2006. “Financial Reporting Quality and Investment Efficiency”.

Thesis University of Pennsylvania.


http://library.usu.ac.id/download/fe/akuntansi-sucipto.pdf

71

LAMPIRAN


72

LAMPIRAN I

PROFIL PERUSAHAAN

PT Akasha Wira International Tbk

Nama Akasha Wira International Tbk

Kode ADES

Alamat Kantor Jl. TB. Simatupang Kav. 88, Jakarta 12520

Alamat Email [email protected]

Bidang Usaha Utama Industri Air Minum dalam Kemasan

Sektor CONSUMER GOODS INDUSTRY

Sub Sektor FOOD AND BEVERAGES

PT Argha Karya Prima Industry Tbk

Nama Argha Karya Prima Industry Tbk

Kode AKPI

Alamat Kantor Jl. Pahlawan, Karang Asem Citeureup 16810,

Bogor

Alamat Email www.arghakarya.com

Bidang Usaha Utama Industri Kemasan Plastik

Sektor BASIC INDUSTRY AND CHEMICALS

Sub Sektor PLASTICS AND PACKAGING

PT Alkindo Naratama Tbk

Nama Alkindo Naratama Tbk

Kode ALDO

Alamat Kantor Jl. Industri Cimareme No. 14, Padalarang,

Bandung Barat 40553

Alamat Email www.alkindo.co.id

Bidang Usaha Utama Industri Pembuatan Kertas


Sub Sektor PULP AND PAPER


mailto:[email protected]

http://www.arghakarya.com/

http://www.alkindo.co.id/

73

PT Alakasa Industrindo Tbk

Nama Alakasa Industrindo Tbk

Kode ALKA

Alamat Kantor Jl. Pulo Gadung No. 4, Jakarta 13930


Bidang Usaha Utama Metal and Alied Products


Sub Sektor METAL AND ALLIED PRODUCTS

PT Alumindo Light Metal Industry Tbk

Nama Alumindo Light Metal Industry Tbk

Kode ALMI

Alamat Kantor Jl. Kembang Jepun 38-40, Surabaya 60162





PT Asahimas Flat Glass Tbk

Nama Asahimas Flat Glass Tbk

Kode AMFG

Alamat Kantor Jl. Ancol IX/5, Ancol Barat


Bidang Usaha Utama Ceramics, Glass, Porcelain


Sub Sektor CERAMICS, GLASS, PORCELAIN

PT Asiaplast Industries Tbk

Nama Asiaplast Industries Tbk

Kode APLI

Alamat Kantor Jl. H.R. Rasuna Said Kav. 1, Jakarta 12980










74

PT Arwana Citramulia Tbk

Nama Arwana Citramulia Tbk

Kode ARNA

Alamat Kantor Sentra Niaga Puri Indah blok T2 No. 6 & 7

Kembangan Selatan, Jakarta 11610





PT Astra International Tbk

Nama Astra International Tbk

Kode ASII

Alamat Kantor Jl. Gaya Motor Raya No. 8 Sunter II, Jakarta

14330


Bidang Usaha Utama Automotive And Components

Sektor MISCELLANEOUS INDUSTRY

Sub Sektor AUTOMOTIVE AND COMPONENTS

PT Astra OtopartsTbk

Nama Astra Otoparts Tbk

Kode AUTO

Alamat Kantor Jl. Raya Pegangsaan Dua Km 2.2 Kelapa Gading

Jakarta 14250


Bidang Usaha Utama Automotive and Components

Sektor INFRASTRUCTURE UTILITIES AND

TRANSPORTATION

Sub Sektor OTHERS INFRASTRUCTURE, UTILITIES AND

TRANSPORTATION





75

PT Saranacentral Bajatama Tbk

Nama Saranacentral Bajatama Tbk

Kode BAJA

Alamat Kantor Jl. Pangeran Jayakarta no. 55





PT Sepatu Bata Tbk

Nama Sepatu Bata Tbk

Kode BATA

Alamat Kantor Jl. R.A. kartini Kav. 28 Cilandak Barat, Jakarta

Selatan 12430


Bidang Usaha Utama Footwear


Sub Sektor FOOTWEAR

PT Primarindo Asia Infrastructure Tbk

Nama Primarindo Asia Infrastructure Tbk

Kode BIMA

Alamat Kantor Jl. Tanjung Karang No.3-4 A, Jakarta 10230


Bidang Usaha Utama Footwear


Sub Sektor FOOTWEAR

PT Berlina Tbk.

Nama Berlina Tbk

Kode BRNA

Alamat Kantor Jln. Jababeka Raya Blok E 12-17, Kawasan

Industri Jababeka – Cikarang, Desa Wangunharja,

Kec. Cikarang Utara, Bekasi 17520 Jawa Barat










76

PT Betonjaya Manunggal Tbk

Nama Betonjaya Manunggal Tbk

Kode BTON

Alamat Kantor Jl. Raya Krikilan No. 434 km. 28





PT Budi Starch & Sweetener Tbk

Nama Budi Starch & Sweetener Tbk

Kode BUDI

Alamat Kantor Jl. H.R. Rasuna Said Kav.C-6, Jakarta


Bidang Usaha Utama Chemicals


Sub Sektor CHEMICALS

PT Wilmar Cahaya Indonesia Tbk

Nama Wilmar Cahaya Indonesia Tbk

Kode CEKA

Alamat Kantor Jl. Industri Selatan Blok GG 1, Kec. Cikarang

Selatan, Kab. Bekasi 17550





PT Charoen Pokphand Indonesia Tbk

Nama Charoen Pokphand Indonesia Tbk

Kode CPIN

Alamat Kantor Jl. Ancol VIII/1 Jakarta 14430


Bidang Usaha Utama Animal Feed


Sub Sektor ANIMAL FEED






77

PT Delta Djakarta Tbk

Nama Delta Djakarta Tbk

Kode DLTA

Alamat Kantor Jl. Inspeksi Tarum Barat Desa Setiadharma, Kec.

Tambun, Bekasi Timur, Jawa Barat 17510





PT Duta Pertiwi Nusantara Tbk

Nama Duta Pertiwi Nusantara Tbk

Kode DPNS

Alamat Kantor Sudirman Tower 12C Fl. Jl Jend. Sudirman Kav.

60, Jakarta





PT Ekadharma International Tbk

Nama Ekadharma International Tbk

Kode EKAD

Alamat Kantor Galeri Niaga Mediterania 2 blok L8 Pantai Indah

Kapuk, Jakarta Utara 14460









78

PT Fajar Surya Wisesa Tbk

Nama Fajar Surya Wisesa Tbk

Kode FASW

Alamat Kantor Jl. Abdul Muis No. 30, Desa Kalijaya Cikarang

Barat Bekasi , Jakarta 10160

Alamat Email [email protected];

[email protected]




PT Gunawan Dianjaya Steel Tbk

Nama Gunawan Dianjaya Steel Tbk

Kode GDST

Alamat Kantor Jl. Margomulyo 29A Surabaya 60183, Jawa Timur





PT Gudang Garam Tbk

Nama Gudang Garam Tbk

Kode GGRM

Alamat Kantor Jl. Jend. A. Yani No. 79, Jakarta – 10510


Bidang Usaha Utama Industri Rokok


Sub Sektor TOBACCO MANUFACTURERS

PT Gajah Tunggal Tbk

Nama Gajah Tunggal Tbk

Kode GJTL

Alamat Kantor Jl. Hayam Wuruk No. 8, Jakarta











79

PT Panasia Indo Resources Tbk

Nama Panasia Indo Resources Tbk

Kode HDTX

Alamat Kantor Jl. Moh. Toha Km 6 Kabupaten Bandung


Bidang Usaha Utama Textile, Garment


Sub Sektor TEXTILE, GARMENT

PT HM Sampoerna Tbk

Nama HM Sampoerna Tbk

Kode HMSP

Alamat Kantor Jl. Jend. Sudirman Kav. 52-53, Jakarta 12190





PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk

Nama Indofood CBP Sukses Makmur Tbk

Kode ICBP

Alamat Kantor Jl. Jend. Sudirman Kav. 76-78, Jakarta 12910





PT Champion Pacific Indonesia Tbk

Nama Champion Pacific Indonesia Tbk

Kode IGAR

Alamat Kantor Jl. Sultan Agung Km. 28.5 Bekasi 17133










80

PT Intikeramik Alamasri Industri Tbk

Nama Intikeramik Alamasri Industri Tbk

Kode IKAI

Alamat Kantor Jl. Pangeran Jayakarta No. 133





PT Indomobil Sukses Internasional Tbk

Nama Indomobil Sukses Internasional Tbk

Kode IMAS

Alamat Kantor Jl. MT. Haryono Kav. 8, Jakarta 13330





PT Indofarma (Persero) Tbk

Nama Indofarma (Persero) Tbk

Kode INAF

Alamat Kantor Jl. Indofarma No. 1 Cikarang Barat, Bekasi 17530


Bidang Usaha Utama Farmasi


Sub Sektor PHARMACEUTICALS

PT Intanwijaya Internasional Tbk

Nama Intanwijaya Internasional Tbk

Kode INCI

Alamat Kantor Jl. Arjuna Selatan Kav. 75 kebon Jeruk, Jakarta

Barat 11530










81

PT Indofood Sukses Makmur Tbk

Nama Indofood Sukses Makmur Tbk

Kode INDF

Alamat Kantor Jl. Jend. Sudirman Kav. 76 – 78, Jakarta 12190





PT Indospring Tbk

Nama Indospring Tbk

Kode INDS

Alamat Kantor Jl. Mayjend. Soengkono No. 10 Segoromadu,

Gresik, Jawa Timur





PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk

Nama Indocement Tunggal Prakarsa Tbk

Kode INTP

Alamat Kantor Wisma Indocement, Lt.8, JL. Jend. Sudirman

KaV. 70-71, Jakarta


Bidang Usaha Utama Produsen Semen


Sub Sektor CEMENT

PT Jembo Cable Company Tbk

Nama Jembo Cable Company Tbk

Kode JECC

Alamat Kantor Mega Glodok Kemayoran, Jl. Angkasa Kav. B-6,

Kemayoran, Jakarta Pusat 10610


Bidang Usaha Utama Cable


Sub Sektor CABLE






82

PT Jakarta Kyoei Steel Works Tbk

Nama Jakarta Kyoei Steel Works Tbk

Kode JKSW

Alamat Kantor Jl. Rawa Teratai No. 1 Kawasan Industri Pulo

Gadung, Jakarta





PT JAPFA Comfeed Indonesia Tbk

Nama JAPFA Comfeed Indonesia Tbk

Kode JPFA

Alamat Kantor Wisma Millenia 7th Fl. Jln MT Haryono Kav. 16,

Jakarta 12810





PT Jaya Pari Steel Tbk

Nama Jaya Pari Steel Tbk

Kode JPRS

Alamat Kantor Jl. Margamulyo No. 4 Tandes, Surabaya





PT Kimia Farma (Persero) Tbk

Nama Kimia Farma (Persero) Tbk

Kode KAEF

Alamat Kantor Jl. Veteran No. 9










83

PT KMI Wire and Cable Tbk

Nama KMI Wire and Cable Tbk

Kode KBLI

Alamat Kantor Jl. Raya Bekasi KM 23,1 Cakung, Jakarta Timur

13910




Sub Sektor CABLE

PT Kabelindo Murni Tbk

Nama Kabelindo Murni Tbk

Kode KBLM

Alamat Kantor Kawasan Industri Pulogadung Jl. Rawa Girang

No. 2, Jakarta




Sub Sektor CABLE

PT Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk

Nama Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk

Kode KBRI

Alamat Kantor Antam Office Park Tower B, Jl. Letjen T.B.

Simatupang No. 1, Tanjung barat Jakarta









84

PT Kedawung Setia Industrial Tbk

Nama Kedawung Setia Industrial Tbk

Kode KDSI

Alamat Kantor Jl. Mastrip 862 Warugunung-karangpilang,

Surabaya 60221





PT Keramika Indonesia Assosiasi Tbk

Nama Keramika Indonesia Assosiasi Tbk

Kode KIAS

Alamat Kantor Graha Atrium 5th Fh. Jl. Senen Raya 135, Jakarta

10410





PT Kedaung Indah Can Tbk

Nama Kedaung Indah Can Tbk

Kode KICI

Alamat Kantor Jl. Raya Rungkut 15 – 17 Surabaya 60293


Bidang Usaha Utama Houseware


Sub Sektor HOUSEWARE

PT Kalbe Farma Tbk

Nama Kalbe Farma Tbk

Kode KLBF

Alamat Kantor Kable Building 3rd fl. Jl. Let. Jend. Suprapto Kav.

4, Cempaka Putih, Jakarta 10510










85

PT Lion Metal Works Tbk

Nama Lion Metal Works Tbk

Kode LION

Alamat Kantor Jl. Raya Bekasi Km 24,5 Cakung, Jakarta





PT Langgeng Makmur Industri Tbk

Nama Langgeng Makmur Industri Tbk

Kode LMPI

Alamat Kantor Jl. Letjen Sutoyo No. 256 Sidoarjo, Jawa Timur


Bidang Usaha Utama Houseware


Sub Sektor HOUSEWARE

PT Lionmesh Prima Tbk

Nama Lionmesh Prima Tbk

Kode LMSH

Alamat Kantor Jl. Raya Bekasi KM. 24,5 Cakung, Jakarta





PT Multi Prima Sejahtera Tbk

Nama Multi Prima Sejahtera Tbk

Kode LPIN

Alamat Kantor Karawaci Office Park, Blok M No. 39 – 50 Lippo

Karawaci, Tangerang 15139










86

PT Malindo Feedmill Tbk

Nama Malindo Feedmill Tbk

Kode MAIN

Alamat Kantor Jln. R.S. Fatmawati No. 39, Komplek Duta Mas

Fatmawati Blok A1 No. 30-31-32 Cipete Utara,

Kebayoran Baru, Jakarta 12150


No. Telepon (021) 7661727, 7228383




PT Martina Berto Tbk

Nama Martina Berto Tbk

Kode MBTO

Alamat Kantor Jl. Pulo Kambing II No. 1 Kawasan Industri Pulo

Gadung, Jakarta 13930


Bidang Usaha Utama Cosmetics and Household


Sub Sektor COSMETICS AND HOUSEHOLD

PT Merck Tbk

Nama Merck Tbk

Kode MERK

Alamat Kantor Jl. T.B. Simatupang No.8 Pasar Rebo, Jakarta









87

PT Multi Bintang Indonesia Tbk

Nama Multi Bintang Indonesia Tbk

Kode MLBI

Alamat Kantor Jl. Daan Mogot Km. 19 Tangerang 15112


Bidang Usaha Utama Food and Beverages



PT Mulia Industrindo Tbk

Nama Mulia Industrindo Tbk

Kode MLIA

Alamat Kantor Wisma Mulia 53rd Fl. Jln. Jend. Gatot Subroto 42,

Jakarta 12710





PT Mustika Ratu Tbk

Nama Mustika Ratu Tbk

Kode MRAT

Alamat Kantor Graha Mustika Ratu Lt PH. Jl. Jend. Gatot

Subroto Kav 74-75, Jakarta 12870





PT Mayora Indah Tbk

Nama Mayora Indah Tbk

Kode MYOR

Alamat Kantor Jl. Tomang Raya No. 21-23 Jakarta










88

PT Apac Citra Centertex Tbk

Nama Apac Citra Centertex Tbk

Kode MYTX

Alamat Kantor Graha BIP Building 6th & 10th Fl. Jl. Gatot

Subroto Kav.23, Jakarta 12930





PT Nipress Tbk

Nama Nipress Tbk

Kode NIPS

Alamat Kantor Jl. Raya Narogong Km. 26 Cileungsi Bogor





PT Pelangi Indah Canindo Tbk

Nama Pelangi Indah Canindo Tbk

Kode PICO

Alamat Kantor Jl. Daan Mogot Km. 14 No. 700





PT Prima Alloy Steel Universal Tbk

Nama Prima Alloy Steel Universal Tbk

Kode PRAS

Alamat Kantor Jl. Muncul No. 1 Gedangan, Sidoarjo

Alamat Email corsec@panther_wheels.net








mailto:corsec@panther_wheels.net

89

PT Prasidha Aneka Niaga Tbk

Nama Prasidha Aneka Niaga Tbk

Kode PSDN

Alamat Kantor Plaza Sentral 20th Fl. Jl. Jend. Sudirman No. 47,

Jakarta 12950





PT Pyridam Farma Tbk

Nama Pyridam Farma Tbk

Kode PYFA

Alamat Kantor Ruko Villa Kebon Jeruk Blok F3 Jl. Raya Kebon

Jeruk, Jakarta 11530





PT Ricky Putra Globalindo Tbk

Nama Ricky Putra Globalindo Tbk

Kode RICY

Alamat Kantor Jl. Sawah Lio II No 29-37 Jembatan lima,

tambora, Jakarta Barat









90

PT Bentoel Internasional Investama Tbk

Nama Bentoel Internasional Investama Tbk

Kode RMBA

Alamat Kantor Capital Place Office Tower 6th Fl Jln. Gatot

Subroto Kav. 18, Jakarta Selatan 12710





PT Nippon Indosari Corpindo Tbk

Nama Nippon Indosari Corpindo Tbk

Kode ROTI

Alamat Kantor Jln. Selayar Blok A9 Desa Mekarwangi, Cikarang

Barat, Bekasi, Jawa Barat 17520





PT Supreme Cable Manufacturing & Commerce Tbk

Nama Supreme Cable Manufacturing & Commerce Tbk

Kode SCCO

Alamat Kantor Jl. Kebon Sirih No. 71 Jakarta 10340




Sub Sektor CABLE

PT Merck Sharp Dohme Pharma Tbk

Nama Merck Sharp Dohme Pharma Tbk

Kode SCPI

Alamat Kantor Wisma BNI 46, 27th Fl. Jl. Jend.Sudirman Kav. 1,

Jakarta 10220










91

PT Sekawan Intipratama Tbk

Nama Sekawan Intipratama Tbk

Kode SIAP

Alamat Kantor Menara Global, 15th Fl Jl. Jend. Gatot Subroto

Kav. 27 Jakarta Selatan 12950

Alamat Email [email protected]; [email protected]




PT Siwani Makmur Tbk

Nama Siwani Makmur Tbk

Kode SIMA

Alamat Kantor Jl. Muara Baru No. 12 B Jakarta 14440





PT Sierad Produce Tbk

Nama Sierad Produce Tbk

Kode SIPD

Alamat Kantor TCC Batavia Tower One, 7th Fl. Jln. KH. Mas

Mansyur Kav. 126, Jakarta Pusat 10220





PT Sekar Laut Tbk

Nama Sekar Laut Tbk

Kode SKLT

Alamat Kantor Jl. Jenggolo II/17 Sidoarjo, Jawa Timur










92

PT Holcim Indonesia Tbk

Nama Holcim Indonesia Tbk

Kode SMCB

Alamat Kantor Talavera Suite 15th Fl., Talavera Office Park Jln.

Letjen. TB Simatupang No. 22-26, Jakarta 12430




Sub Sektor CEMENT

PT Semen Indonesia (Persero) Tbk

Nama Semen Indonesia (Persero) Tbk

Kode SMGR

Alamat Kantor Semen Gresik Main Building Jl. Veteran, Gresik

61122

Alamat Email Corp/[email protected]



Sub Sektor CEMENT

PT Selamat Sempurna Tbk

Nama Selamat Sempurna Tbk

Kode SMSM

Alamat Kantor Wisma ADR Jl. Pluit Raya No. 1, Jakarta





PT Suparma Tbk

Nama Suparma Tbk

Kode SPMA

Alamat Kantor Jl. Mastrip No. 856 Karangpilang, Subaraya







mailto:Corp/[email protected]



93

PT Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk

Nama Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk

Kode SQBB

Alamat Kantor Wisma Tamara 10th Fl. Jl. Jend. Sudirman Kav.

24, Jakarta 12920





PT Indo Acidatama Tbk

Nama Indo Acidatama Tbk

Kode SRSN

Alamat Kantor Graha Kencana 9th Fl. Suite A Jl. Raya

Perjuangan 88, Jakarta 11530





PT Sunson Textile Manufacturer Tbk

Nama Sunson Textile Manufacturer Tbk

Kode SSTM

Alamat Kantor Jl. Raya Rancaekek Km. 25,5 Sumedang,

Bandung









94

PT Star Petrochem Tbk

Nama Star Petrochem Tbk

Kode STAR

Alamat Kantor Menara BCA 45th Fl. Grand Indonesia Jl. MH.

Thamrin No. 1 Menteng, Jakarta 10310





PT Siantar Top Tbk

Nama Siantar Top Tbk

Kode STTP

Alamat Kantor Jl. Tambak Sawah No. 21-23 Waru, Sidoarjo

61256





PT Mandom Indonesia Tbk

Nama Mandom Indonesia Tbk

Kode TCID

Alamat Kantor Kawasan Industri MM2100 Jl. Irian Blok PP,

Bekasi 17520





PT Surya Toto Indonesia Tbk

Nama Surya Toto Indonesia Tbk

Kode TOTO

Alamat Kantor Jl. Tomang Raya No. 18 Jakarta 11430










95

PT Trias Sentosa Tbk

Nama Trias Sentosa Tbk

Kode TRST

Alamat Kantor Trisula Center Jl. Lingkar Luar Barat Blok A No.

1, Jakarta 11740





PT Tempo Scan Pacific Tbk

Nama Tempo Scan Pacific Tbk

Kode TSPC

Alamat Kantor Tempo Scan Towe Building Jl. H.R. Rasuna Said

Kav. 3-4, Jakarta 12950





PT Ultrajaya Milk Industry & Trading Co. Tbk

Nama Ultrajaya Milk Industry & Trading Co. Tbk

Kode ULTJ

Alamat Kantor Jl. Raya Cimareme 131, Padalarang – 40552 Kab.

Bandung barat









96

PT Nusantara Inti Corpora Tbk

Nama Nusantara Inti Corpora Tbk

Kode UNIT

Alamat Kantor Menara Palma Building 12th Fl. Jl. H. R. Rasunan

Said Blok X2 Kav. 6, Kuningan, Jakarta 12950





PT Unilever Indonesia Tbk

Nama Unilever Indonesia Tbk

Kode UNVR

Alamat Kantor Jl. Jend. Gatot Subroto Kav. 15, Jakarta 12930





PT Voksel Electric Tbk

Nama Voksel Electric Tbk

Kode VOKS

Alamat Kantor Jl. Raya Narogong Km. 16 Cileungsi, Bogor

16820




Sub Sektor CABLE

PT Yanaprima Hastapersada Tbk

Nama Yanaprima Hastapersada Tbk

Kode YPAS

Alamat Kantor Graha Irama Building 15th-G Fl Jl. HR. Rasuna

Said Blok X-1 Kav 01/02, Jakarta 12950










97

LAMPIRAN II

DATA CEO GENDER TAHUN 2011 – 2015

No Kode Nama Perusahaan 2011 2012 2013 2014 2015

1 ADES Akasha Wira International

Tbk

L L L L L

2 AKPI Argha Karya Prima Industry

Tbk.

L L L L L

3 ALDO Alkindo Naratama Tbk L L L L L

4 ALKA Alakasa Industrindo Tbk. L L L L L

5 ALMI Alumindo Light Metal

Industry Tbk.

L L L L L

6 AMFG Asahimas Flat Glass Tbk. L L L L L

7 APLI Asiaplast Industries Tbk. L L L L L

8 ARNA Arwana Citramulia Tbk. L L L L L

9 ASII Astra International Tbk. L L L L L

10 AUTO Astra Otoparts Tbk. L L L L L

11 BAJA Saranacentral Bajatama Tbk. L L L L L

12 BATA Sepatu Bata Tbk L L L L L

13 BIMA Primarindo Asia

Infrastructure Tbk

L L L L L

14 BRNA Berlina Tbk. L L L L L

15 BTON Betonjaya Manunggal Tbk. L L L L L

16 BUDI Budi Starch & Sweetener

Tbk.

L L L L L

17 CEKA Wilmar Cahaya Indonesia

Tbk

L L L L L

18 CPIN Charoen Pokphand Indonesia

Tbk

L L L L L

19 DLTA Delta Djakarta Tbk L L L L L

20 DPNS Duta Pertiwi Nusantara Tbk. L L L L L

21 EKAD Ekadharma International Tbk. L L L L L

22 FASW Fajar Surya Wisesa Tbk L L L L L

23 GDST Gunawan Dianjaya Steel Tbk. L L L L L

24 GGRM Gudang Garam Tbk L L L L L

25 GJTL Gajah Tunggal Tbk L L L L L

26 HDTX Panasia Indo Resources Tbk L L L L L

27 HMSP HM Sampoerna Tbk L L L L L

28 ICBP Indofood CBP Sukses

Makmur Tbk.

L L L L L

29 IGAR Champion Pacific Indonesia

Tbk.

L L L L L

30 IKAI Intikeramik Alamasri Industri

Tbk.

L L L L L


98

DATA CEO GENDER TAHUN 2011 – 2015 (Lanjutan)


31 IMAS Indomobil Sukses

Internasional Tbk.

L L L L L

32 INAF Indofarma (Persero) Tbk L L L L L

33 INCI Intanwijaya Internasional Tbk L L L L L

34 INDF Indofood Sukses Makmur

Tbk

L L L L L

35 INDS Indospring Tbk P P P P P

36 INTP Indocement Tunggal Prakarsa

Tbk

L L L L L

37 JECC Jembo Cable Company Tbk L L L L L

38 JKSW Jakarta Kyoei Steel Works

Tbk

L L L L L

39 JPFA JAPFA Comfeed Indonesia

Tbk

L L L L L

40 JPRS Jaya Pari Steel Tbk L L L L L

41 KAEF Kimia Farma (Persero) Tbk L L L L L

42 KBLI KMI Wire and Cable Tbk L L L L L

43 KBLM Kabelindo Murni Tbk L L L L L

44 KBRI Kertas Basuki Rachmat

Indonesia Tbk.

L L L L L

45 KDSI Kedawung Setia Industrial

Tbk

L L L L L

46 KIAS Keramika Indonesia

Assosiasi Tbk.

L L L L L

47 KICI Kedaung Indah Can Tbk P P P P P

48 KLBF Kalbe Farma Tbk. P P P P P

49 LION Lion Metal Works Tbk. L L L L L

50 LMPI Langgeng Makmur Industri

Tbk.

L L L L L

51 LMSH Lionmesh Prima Tbk L L L L L

52 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk L L L L L

53 MAIN Malindo Feedmill Tbk. L L L L L

54 MBTO Martina Berto Tbk. L L L L L

55 MERK Merck Tbk L L L L L

56 MLBI Multi Bintang Indonesia Tbk. L L L L L

57 MLIA Mulia Industrindo Tbk. L L L L L

58 MRAT Mustika Ratu Tbk. P P P P P

59 MYOR Mayora Indah Tbk L L L L L

60 MYTX Apac Citra Centertex Tbk L L L L L

61 NIPS Nipress Tbk L L L L L

62 PICO Pelangi Indah Canindo Tbk L L L L L


99



63 PRAS Prima Alloy Steel Universal

Tbk

L L L L L

64 PSDN Prasidha Aneka Niaga Tbk. L L L L L

65 PYFA Pyridam Farma Tbk L L L L L

66 RICY Ricky Putra Globalindo Tbk L L L L L

67 RMBA Bentoel Internasional

Investama Tbk.

L L L L L

68 ROTI Nippon Indosari Corpindo

Tbk

P P P P P

69 SCCO Supreme Cable

Manufacturing & Commerce

Tbk.

P P P P P

70 SCPI Merck Sharp Dohme Pharma

Tbk

L L L L L

71 SIAP Sekawan Intipratama Tbk. L L L L L

72 SIMA Siwani Makmur Tbk L L L L L

73 SIPD Sierad Produce Tbk L L L L L

74 SKLT Sekar Laut Tbk. L L L L L

75 SMCB (Holcim Indonesia Tbk) L L L L L

76 SMGR Semen Indonesia (Persero)

Tbk.

L L L L L

77 SMSM Selamat Sempurna Tbk L L L L L

78 SPMA Suparma Tbk L L L L L

79 SQBB Taisho Pharmaceutical

Indonesia Tbk

L L L L L

80 SRSN Indo Acidatama Tbk L L L L L

81 SSTM Sunson Textile Manufacturer

Tbk

L L L L L

82 STAR Star Petrochem Tbk. L L L L L

83 STTP Siantar Top Tbk. L L L L L

84 TCID Mandom Indonesia Tbk L L L L L

85 TOTO Surya Toto Indonesia Tbk. L L L L L

86 TRST Trias Sentosa Tbk. L L L L L

87 TSPC Tempo Scan Pacific Tbk L L L L L

88 ULTJ Ultrajaya Milk Industry &

Trading Co. Tbk

L L L L L

89 UNIT Nusantara Inti Corpora Tbk. L L L L L


100



90 UNVR Unilever Indonesia Tbk L L L L L

91 VOKS Voksel Electric Tbk. L L L L L

92 YPAS Yanaprima Hastapersada Tbk L L L L L

P = Perempuan

L = Laki-laki


101

LAMPIRAN III

DATA PERHITUNGAN KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN

( RETURN ON ASSET) TAHUN 2011

No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

1 ADES 25.868.000,00 316.048.000,00 0,081848

2 AKPI 52.852.629,00 1.523.749.531,00 0,034686

3 ALDO 7.696.268,06 164.522.710,98 0,046779

4 ALKA 9.969.564,00 258.483.778,00 0,038569

5 ALMI 32.374.760,74 1.791.523.164,73 0,018071

6 AMFG 336.995.000,00 2.690.595.000,00 0,125249

7 APLI 21.922.731,03 333.352.457,87 0,065764

8 ARNA 94.733.785,50 831.507.593,68 0,113930

9 ASII 17.785.000.000,00 153.521.000.000,00 0,115847

10 AUTO 1.006.716.000,00 6.964.227.000,00 0,144555

11 BAJA 16.618.511,00 673.612.869,12 0,024671

12 BATA 56.615.123,00 516.649.305,00 0,109581

13 BIMA 2.436.791,77 91.525.902,74 0,026624

14 BRNA 40.027.599,00 643.963.801,00 0,062158

15 BTON 19.146.696,48 118.715.558,43 0,161282

16 BUDI 59.128.000,00 2.123.285.000,00 0,027847

17 CEKA 96.305.943,80 823.360.918,37 0,116967

18 CPIN 2.355.475.000,00 8.848.204.000,00 0,266209

19 DLTA 145.084.912,00 696.166.676,00 0,208405

20 DPNS -6.641.710,48 172.322.620,69 -0,038542

21 EKAD 26.378.674,54 237.592.308,31 0,111025

22 FASW 132.338.923,80 4.936.093.736,57 0,026810

23 GDST 99.674.949,18 977.462.676,01 0,101973

24 GGRM 4.894.057.000,00 39.088.705.000,00 0,125204

25 GJTL 683.629.000,00 11.554.143.000,00 0,059167

26 HDTX 19.325.875,68 1.013.575.088,11 0,019067

27 HMSP 8.065.414.000,00 19.376.343.000,00 0,416251

28 ICBP 1.975.345.000,00 15.222.857.000,00 0,129762

29 IGAR 36.473.509,79 355.579.996,94 0,102575

30 IKAI -50.623.037,64 548.789.990,32 -0,092245

31 IMAS 812.967.575,16 12.913.941.646,04 0,062953

32 INAF 36.919.248,63 1.114.901.669,77 0,033114

33 INCI -17.169.761,43 125.184.677,58 -0,137155

34 INDF 4.891.673.000,00 53.585.933.000,00 0,091287

35 INDS 120.218.458,93 1.139.715.256,75 0,105481


102


( RETURN ON ASSET) TAHUN 2011 (Lanjutan)

No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

36 INTP 3.601.516.000,00 18.151.331.000,00 0,198416

37 JECC 29.701.777,00 627.037.935,00 0,047368

38 JKSW -2.552.823,22 287.131.908,14 -0,008891

39 JPFA 617.054.000,00 8.266.417.000,00 0,074646

40 JPRS 37.686.233,39 437.848.660,95 0,086071

41 KAEF 171.765.487,46 1.794.242.423,11 0,095731

42 KBLI 63.703.601,79 1.083.523.642,82 0,058793

43 KBLM 18.984.433,47 642.954.768,39 0,029527

44 KBRI -18.629.547,17 744.581.030,85 -0,025020

45 KDSI 23.628.732,46 587.566.985,48 0,040215

46 KIAS -20.697.619,23 2.049.632.940,57 -0,010098

47 KICI 356.739,46 87.419.114,50 0,004081

48 KLBF 1.482.236.969,78 8.274.554.112,84 0,179132

49 LION 52.535.147,70 365.815.749,59 0,143611

50 LMPI 5.424.322,79 685.895.619,33 0,007908

51 LMSH 10.897.341,68 98.019.132,65 0,111176

52 LPIN 11.319.403,81 157.371.466,25 0,071928

53 MAIN 205.257.671,00 1.327.801.184,00 0,154585

54 MBTO 42.659.142,77 541.673.841,00 0,078754

55 MERK 231.158.647,00 584.388.578,00 0,395556

56 MLBI 507.238.000,00 1.220.813.000,00 0,415492

57 MLIA -38.125.043,00 6.119.185.665,00 -0,006230

58 MRAT 27.867.834,53 422.493.037,10 0,065960

59 MYOR 471.027.871,57 6.599.845.533,33 0,071370

60 MYTX -46.905.579,45 1.848.394.822,22 -0,025376

61 NIPS 17.831.046,42 446.688.457,38 0,039918

62 PICO 12.630.196,71 561.840.337,03 0,022480

63 PRAS 1.353.860,85 481.911.700,41 0,002809

64 PSDN 12.837.248,09 421.366.403,32 0,030466

65 PYFA 5.172.045,68 118.033.602,85 0,043818

66 RICY 12.422.558,80 642.094.672,04 0,019347

67 RMBA 305.997.000,00 6.333.957.000,00 0,048311

68 ROTI 115.932.533,04 759.136.918,50 0,152716

69 SCCO 109.570.516,60 1.455.620.557,04 0,075274

70 SCPI -25.420.338,00 312.518.674,00 -0,081340

71 SIAP 2.051.697,71 163.233.383,44 0,012569


103



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

72 SIMA -31.952.799,26 47.684.499,83 -0,670088

73 SIPD 22.067.819,09 2.641.602.932,16 0,008354

74 SKLT 5.976.223,92 214.237.879,42 0,027895

75 SMCB 1.063.170.000,00 10.950.501.000,00 0,097089

76 SMGR 3.925.441.771,00 19.661.602.767,00 0,199650

77 SMSM 200.865.266,63 1.136.857.942,38 0,176685

78 SPMA 33.075.990,07 1.551.777.407,07 0,021315

79 SQBB 120.059.348,00 361.756.455,00 0,331879

80 SRSN 23.987.816,00 361.182.183,00 0,066415

81 SSTM -24.097.995,55 843.450.156,96 -0,028571

82 STAR 2.616.718,17 718.569.181,86 0,003642

83 STTP 42.676.435,40 934.765.927,86 0,045655

84 TCID 140.038.819,64 1.130.865.062,42 0,123833

85 TOTO 218.124.016,28 1.339.570.029,82 0,162831

86 TRST 144.001.061,81 2.132.449.783,09 0,067528

87 TSPC 566.048.397,45 4.250.374.395,32 0,133176

88 ULTJ 101.232.456,05 2.179.181.979,43 0,046454

89 UNIT 1.210.538,92 304.802.980,42 0,003972

90 UNVR 4.163.369.000,00 10.482.312.000,00 0,397180

91 VOKS 110.546.891,73 1.573.039.162,24 0,070276

92 YPAS 16.621.158,69 223.509.413,90 0,074364


104



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

1 ADES 83.376.000,00 389.094.000,00 0,214282

2 AKPI 31.135.678,00 1.714.834.430,00 0,018157

3 ALDO 9.224.454,89 184.896.742,89 0,049890

4 ALKA 5.122.929,00 147.882.362,00 0,034642

5 ALMI 13.949.141,06 1.881.568.513,92 0,007414

6 AMFG 346.609.000,00 3.115.421.000,00 0,111256

7 APLI 4.203.700,81 333.867.300,45 0,012591

8 ARNA 156.462.317,60 937.359.770,28 0,166918

9 ASII 19.421.000.000 182.274.000.000,00 0,106548

10 AUTO 1.053.246.000 8.881.642.000,00 0,118587

11 BAJA 18.879.858,13 820.451.474,17 0,023012

12 BATA 69.343.398,00 574.107.994,00 0,120785

13 BIMA 2.623.173,81 100.100.820,53 0,026205

14 BRNA 49.571.282,00 770.383.930,00 0,064346

15 BTON 24.761.627,15 145.100.528,07 0,170652

16 BUDI 5.049.000,00 2.299.672.000,00 0,002196

17 CEKA 58.344.237,48 1.027.692.718,50 0,056772

18 CPIN 2.680.872.000,00 12.348.627.000,00 0,217099

19 DLTA 208.120.871,00 745.306.835,00 0,279242

20 DPNS 21.235.777,64 184.636.344,56 0,115014

21 EKAD 35.970.304,66 273.893.467,43 0,131330

22 FASW 5.292.462,87 5.578.334.207,46 0,000949

23 GDST 46.591.042,72 1.163.971.056,84 0,040028

24 GGRM 4.013.758.000,00 41.509.325.000,00 0,096695

25 GJTL 1.132.247.000,00 12.869.793.000,00 0,087977

26 HDTX 6.006.766,73 1.362.546.557,86 0,004408

27 HMSP 9.945.296.000,00 26.247.527.000,00 0,378904

28 ICBP 2.179.592.000,00 17.753.480.000,00 0,122770

29 IGAR 27.373.408,66 312.342.760,28 0,087639

30 IKAI -39.675.848,69 507.425.275,15 -0,078191

31 IMAS 801.730.101,60 17.577.664.024,36 0,045611

32 INAF 42.384.956,91 1.188.618.790,41 0,035659

33 INCI 4.443.840,86 132.278.839,08 0,033594

34 INDF 3.261.176.000,00 59.324.207.000,00 0,054972

35 INDS 133.181.165,55 1.664.779.358,22 0,079999

36 INTP 4.760.382.000,00 22.755.160.000,00 0,209200


105



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

37 JECC 31.784.888 708.955.186,00 0,044833

38 JKSW -16.452.350,72 278.718.823,57 -0,059028

39 JPFA 991.659.000,00 10.961.464.000,00 0,090468

40 JPRS 9.610.155,24 398.606.524,65 0,024109

41 KAEF 205.133.316,64 2.076.347.580,79 0,098795

42 KBLI 125.181.635,83 1.161.698.219,23 0,107757

43 KBLM 23.801.337,27 722.941.339,25 0,032923

44 KBRI 36.596.330,30 740.753.171,39 0,049404

45 KDSI 36.837.060,79 570.564.051,76 0,064563

46 KIAS 69.162.140,61 2.143.814.884,44 0,032261

47 KICI 2.259.475,49 94.955.970,13 0,023795

48 KLBF 1.733.928.105,60 9.417.957.180,96 0,184109

49 LION 85.373.721,65 433.497.042,14 0,196942

50 LMPI 2.340.674,02 815.153.025,34 0,002871

51 LMSH 41.282.515,03 128.547.715,37 0,321145

52 LPIN 16.599.848,71 172.268.827,99 0,096360

53 MAIN 302.754.994,00 1.799.881.575,00 0,168208

54 MBTO 45.522.940,01 609.494.013,94 0,074690

55 MERK 107.808.155,00 569.430.951,00 0,189326

56 MLBI 453.343.000 1.152.048.000,00 0,393511

57 MLIA -30.363.959,00 6.558.955.234,00 -0,004629

58 MRAT 30.751.407,88 455.472.778,21 0,067515

59 MYOR 729.634.186,61 8.302.506.241,90 0,087881

60 MYTX -52.733.431 1.803.323.308,10 -0,029242

61 NIPS 21.553.186,95 525.628.737,29 0,041005

62 PICO 11.137.571,66 594.616.098,27 0,018731

63 PRAS 15.565.386,87 577.349.886,07 0,026960

64 PSDN 14.088.411,81 682.611.125,99 0,020639

65 PYFA 5.308.221,36 135.849.510,06 0,039074

66 RICY 16.631.233,00 842.498.674,32 0,019740

67 RMBA -323.351.000,00 6.935.601.000,00 -0,046622

68 ROTI 149.149.548,03 1.204.944.681,22 0,123781

69 SCCO 169.468.090,18 1.486.921.371,36 0,113972

70 SCPI -12.366.677,00 440.498.391,00 -0,028074

71 SIAP 2.175.862,90 184.367.259,03 0,011802

72 SIMA -5.233.828,41 48.804.284,23 -0,107241


106



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

73 SIPD 22.320.717,24 3.298.123.574,77 0,006768

74 SKLT 7.962.087,25 249.746.467,76 0,031881

75 SMCB 1.350.250.000,00 12.168.517.000,00 0,110963

76 SMGR 4.847.251.843,00 26.579.083.786,00 0,182371

77 SMSM 233.209.607,91 1.441.204.473,59 0,161816

78 SPMA 39.893.050,88 1.664.353.264,55 0,023969

79 SQBB 135.248.606,00 397.144.458,00 0,340553

80 SRSN 16.956.040 402.108.960,00 0,042168

81 SSTM -14.137.186,80 810.275.583,97 -0,017447

82 STAR 858.705,83 751.720.620,16 0,001142

83 STTP 74.642.894,46 1.249.840.835,89 0,059722

84 TCID 150.373.851,97 1.261.572.952,46 0,119196

85 TOTO 235.945.643,36 1.522.663.914,39 0,154956

86 TRST 61.453.058,76 2.188.129.039,12 0,028085

87 TSPC 627.950.145,50 4.632.984.970,72 0,135539

88 ULTJ 352.965.099,99 2.420.793.382,03 0,145806

89 UNIT 183.065,15 379.900.742,39 0,000482

90 UNVR 4.839.277.000,00 11.984.979.000,00 0,403779

91 VOKS 146.894.619,62 1.698.078.355,47 0,086506

92 YPAS 16.472.534,25 349.438.243,28 0,047140


107



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

1 ADES 55.656.000,00 441.064.000,00 0,126186

2 AKPI 34.660.293,00 2.084.567.189,00 0,016627

3 ALDO 13.581.359,54 301.479.232,22 0,045049

4 ALKA -315.174,00 241.912.806,00 -0,001303

5 ALMI 26.118.732,31 2.752.078.229,71 0,009491

6 AMFG 338.358.000,00 3.539.393.000,00 0,095598

7 APLI 1.881.586,26 303.594.490,55 0,006198

8 ARNA 235.163.537,46 1.135.244.802,06 0,207148

9 ASII 19.417.000.000,00 213.994.000.000,00 0,090736

10 AUTO 1.006.262.000,00 12.617.678.000,00 0,079750

11 BAJA -77.122.673,61 842.928.433,00 -0,091494

12 BATA 44.373.679,00 680.685.060,00 0,065190

13 BIMA -16.149.760,14 118.007.059,09 -0,136854

14 BRNA -9.326.221,00 1.125.132.715,00 -0,008289

15 BTON 25.882.922,99 176.136.296,41 0,146948

16 BUDI 10.789.000,00 2.382.875.000,00 0,004528

17 CEKA 65.068.958,56 1.069.627.299,75 0,060833

18 CPIN 2.530.909.000,00 15.722.197.000,00 0,160977

19 DLTA 264.450.662,00 867.040.802,00 0,305004

20 DPNS 57.886.539,19 256.372.669,05 0,225791

21 EKAD 38.853.310,47 343.601.504,09 0,113077

22 FASW -249.057.875,56 5.692.060.407,68 -0,043755

23 GDST 91.885.687,80 1.191.496.619,15 0,077118

24 GGRM 4.328.736.000,00 50.770.251.000,00 0,085261

25 GJTL 120.330.000,00 15.350.754.000,00 0,007839

26 HDTX -215.285.607,09 2.378.728.273,72 -0,090504

27 HMSP 10.818.486.000,00 27.404.594.000,00 0,394769

28 ICBP 2.225.272.000,00 21.267.470.000,00 0,104633

29 IGAR 19.718.348,66 314.746.644,50 0,062648

30 IKAI -43.088.205,69 482.057.048,87 -0,089384

31 IMAS 532.456.406,91 22.315.022.507,63 0,023861

32 INAF -54.222.344,14 1.294.510.669,20 -0,041886

33 INCI 10.331.808,09 136.142.063,22 0,075890

34 INDF 2.503.841.000,00 78.092.789.000,00 0,032062

35 INDS 146.300.062,07 2.196.518.364,47 0,066605

36 INTP 5.010.240.000,00 26.607.241.000,00 0,188304


108



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

37 JECC 22.566.542,00 1.239.821.716,00 0,018201

38 JKSW -7.968.797,42 262.386.019,47 -0,030371

39 JPFA 595.248.000,00 14.917.590.000,00 0,039902

40 JPRS 15.045.492,57 376.540.741,94 0,039957

41 KAEF 214.549.154,26 2.471.939.548,89 0,086794

42 KBLI 75.530.280,78 1.337.022.291,95 0,056491

43 KBLM 7.686.668,25 654.296.256,94 0,011748

44 KBRI -24.216.546,34 788.749.190,75 -0,030702

45 KDSI 36.002.772,19 850.233.842,19 0,042345

46 KIAS 70.106.785,43 2.270.904.910,52 0,030872

47 KICI 7.419.500,72 98.295.722,10 0,075481

48 KLBF 1.919.508.370,31 11.315.061.275,03 0,169642

49 LION 64.761.350,82 498.567.897,16 0,129895

50 LMPI -12.040.411,19 822.189.506,88 -0,014644

51 LMSH 14.382.899,19 141.697.598,71 0,101504

52 LPIN 8.554.996,36 196.390.816,22 0,043561

53 MAIN 241.247.017,00 2.214.398.692,00 0,108945

54 MBTO 16.162.834,11 611.769.745,33 0,026420

55 MERK 175.444.757,00 696.946.318,00 0,251734

56 MLBI 1.170.988.000,00 1.782.148.000,00 0,657066

57 MLIA -474.045.653,00 7.189.899.445,00 -0,065932

58 MRAT -6.700.373,08 439.583.727,20 -0,015243

59 MYOR 996.905.689,30 9.710.223.454,00 0,102666

60 MYTX -21.835.665,07 2.095.467.423,42 -0,010420

61 NIPS 33.872.112,00 798.407.625,00 0,042425

62 PICO 15.439.372,43 621.400.236,61 0,024846

63 PRAS 13.196.739,42 795.630.254,21 0,016587

64 PSDN 7.891.849,72 681.832.333,14 0,011574

65 PYFA 6.195.800,34 175.118.921,41 0,035381

66 RICY 3.891.897,89 869.226.313,13 0,004477

67 RMBA -1.042.068.000,00 9.232.016.000,00 -0,112875

68 ROTI 158.015.270,92 1.822.689.047,11 0,086693

69 SCCO 104.638.718,17 1.762.032.300,12 0,059385

70 SCPI -12.167.645,00 746.401.836,00 -0,016302

71 SIAP -3.749.955,14 272.597.818,16 -0,013756

72 SIMA -6.847.658,38 65.314.178,20 -0,104842


109



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

73 SIPD 9.640.599,36 3.155.680.394,48 0,003055

74 SKLT 11.672.828,20 301.989.488,70 0,038653

75 SMCB 952.113.000,00 14.894.990.000,00 0,063922

76 SMGR 5.370.247.117,00 30.792.884.092,00 0,174399

77 SMSM 307.886.742,46 1.701.103.245,18 0,180992

78 SPMA -23.856.512,66 1.767.105.818,95 -0,013500

79 SQBB 149.521.096,00 421.187.982,00 0,354998

80 SRSN 15.994.295,00 420.782.548,00 0,038011

81 SSTM -13.228.135,72 801.866.397,04 -0,016497

82 STAR 438.246,08 749.402.740,23 0,000585

83 STTP 114.462.143,99 1.470.059.394,89 0,077862

84 TCID 160.148.465,83 1.465.952.460,75 0,109245

85 TOTO 236.557.513,16 1.746.177.682,57 0,135472

86 TRST 32.965.552,36 3.260.919.505,19 0,010109

87 TSPC 634.622.746,47 5.407.957.915,81 0,117350

88 ULTJ 325.246.112,44 2.811.620.982,14 0,115679

89 UNIT 431.733,12 459.118.935,53 0,000940

90 UNVR 5.352.625.000,00 13.348.188.000,00 0,401000

91 VOKS 39.092.753,17 1.955.830.321,07 0,019988

92 YPAS 6.221.712,80 613.878.797,68 0,010135


110



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

1 ADES 31.021.000,00 504.865.000,00 0,061444

2 AKPI 34.708.938,00 2.227.042.590,00 0,015585

3 ALDO 10.986.954,96 356.814.265,67 0,030792

4 ALKA 2.662.995,00 244.879.397,00 0,010875

5 ALMI 1.948.963,06 3.212.438.981,22 0,000607

6 AMFG 458.635.000,00 3.918.391.000,00 0,117047

7 APLI 9.626.571,65 273.126.657,79 0,035246

8 ARNA 259.297.016,92 1.259.175.442,88 0,205926

9 ASII 19.181.000.000,00 236.029.000.000,00 0,081265

10 AUTO 871.659.000,00 14.380.926.000,00 0,060612

11 BAJA 14.077.852,43 974.632.970,45 0,014444

12 BATA 70.781.440,00 774.891.087,00 0,091344

13 BIMA 10.048.996,79 104.058.578,35 0,096571

14 BRNA 20.131.313,00 351.616.622,00 0,057254

15 BTON 7.630.330,09 174.157.547,02 0,043813

16 BUDI 27.932.000,00 2.476.982.000,00 0,011277

17 CEKA 41.001.414,95 1.284.150.037,34 0,031929

18 CPIN 1.746.644.000,00 20.862.439.000,00 0,083722

19 DLTA 282.174.327,00 991.947.134,00 0,284465

20 DPNS 15.430.409,47 268.877.322,94 0,057388

21 EKAD 40.042.934,79 411.348.790,57 0,097345

22 FASW 86.745.854,95 5.581.000.723,35 0,015543

23 GDST -13.938.294,98 1.354.622.569,95 -0,010289

24 GGRM 5.368.568.000,00 58.220.600.000,00 0,092211

25 GJTL 269.868.000,00 16.042.897.000,00 0,016822

26 HDTX -95.550.049,87 4.221.696.886,91 -0,022633

27 HMSP 10.181.083.000,00 28.380.630.000,00 0,358734

28 ICBP 2.604.239.000,00 24.910.211.000,00 0,104545

29 IGAR 32.593.885,51 349.894.783,58 0,093153

30 IKAI -26.245.960,76 518.546.655,13 -0,050614

31 IMAS -128.191.730,97 23.471.397.834,92 -0,005462

32 INAF 1.166.073,49 1.248.343.275,41 0,000934

33 INCI 11.028.221,01 147.992.617,35 0,074519

34 INDF 3.885.375.000,00 85.938.885.000,00 0,045211

35 INDS 126.668.594,69 2.282.666.078,49 0,055492

36 INTP 5.270.872.000,00 28.884.973.000,00 0,182478


111



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

37 JECC 23.848.960,00 1.062.476.023,00 0,022447

38 JKSW -9.631.890,62 302.951.001,73 -0,031794

39 JPFA 332.389.000,00 15.730.435.000,00 0,021130

40 JPRS -6.930.478,88 370.967.708,75 -0,018682

41 KAEF 234.625.679,21 2.968.184.626,30 0,079047

42 KBLI 70.080.135,74 1.337.351.473,76 0,052402

43 KBLM 20.686.529,92 647.249.655,44 0,031961

44 KBRI -17.526.280,77 1.299.315.036,74 -0,013489

45 KDSI 44.489.139,37 952.177.443,05 0,046724

46 KIAS 87.596.104,00 2.352.542.603,07 0,037235

47 KICI 4.703.508,24 96.745.744,22 0,048617

48 KLBF 2.064.686.665,44 12.425.032.367,73 0,166172

49 LION 49.001.630,10 600.102.716,32 0,081655

50 LMPI 1.710.590,58 808.892.238,34 0,002115

51 LMSH 7.403.115,44 139.915.598,26 0,052911

52 LPIN -4.130.648,47 185.595.748,33 -0,022256

53 MAIN -84.560.448,00 3.531.219.815,00 -0,023947

54 MBTO 2.925.148,33 619.383.082,07 0,004723

55 MERK 181.472.234,00 716.599.526,00 0,253241

56 MLBI 794.708.000,00 2.231.051.000,00 0,356203

57 MLIA 125.013.335,00 7.215.152.320,00 0,017326

58 MRAT 7.371.973,84 498.786.376,75 0,014780

59 MYOR 403.630.459,36 10.291.108.029,33 0,039221

60 MYTX -71.607.000,00 2.041.304.000,00 -0,035079

61 NIPS 50.134.988,00 1.206.854.399,00 0,041542

62 PICO 16.153.616,37 626.626.507,16 0,025779

63 PRAS 11.340.527,61 1.286.827.899,81 0,008813

64 PSDN -30.626.008,05 620.928.440,33 -0,049323

65 PYFA 2.657.665,41 172.736.624,69 0,015386

66 RICY 13.513.091,00 1.170.752.424,11 0,011542

67 RMBA -2.278.718.000,00 10.250.546.000,00 -0,222302

68 ROTI 188.577.521,07 2.142.894.276,21 0,088001

69 SCCO 136.761.606,52 1.656.007.190,01 0,082585

70 SCPI -62.461.393,00 1.317.314.767,00 -0,047416

71 SIAP 4.598.102,00 4.979.635.925,00 0,000923

72 SIMA 1.378.596,14 62.607.762,22 0,022020


112



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

73 SIPD 1.780.688,35 2.800.914.553,88 0,000636

74 SKLT 16.961.795,85 331.574.891,64 0,051155

75 SMCB 668.355.000,00 17.195.352.000,00 0,038868

76 SMGR 5.565.857.595,00 34.314.666.027,00 0,162201

77 SMSM 390.124.000,00 1.749.395.000,00 0,223005

78 SPMA 48.602.721,40 2.091.957.078,67 0,023233

79 SQBB 164.808.009,00 459.352.720,00 0,358783

80 SRSN 14.456.260,00 463.347.124,00 0,031200

81 SSTM -12.840.297,83 773.663.346,93 -0,016597

82 STAR 208.580,34 775.917.827,93 0,000269

83 STTP 123.498.145,76 1.700.204.093,89 0,072637

84 TCID 174.314.394,10 1.853.235.343,64 0,094060

85 TOTO 293.803.908,95 2.027.288.693,68 0,144925

86 TRST 30.084.477,14 3.261.285.495,05 0,009225

87 TSPC 579.379.534,77 5.592.730.492,96 0,103595

88 ULTJ 291.418.156,48 2.917.083.567,36 0,099901

89 UNIT 205.677,78 440.727.374,15 0,000467

90 UNVR 5.738.523.000,00 14.280.670.000,00 0,401838

91 VOKS -85.393.833,59 1.553.904.599,14 -0,054954

92 YPAS -8.931.976,72 320.494.592,96 -0,027869


113



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

1 ADES 32.839.000,00 653.224.000,00 0,050272

2 AKPI 27.653.931,00 2.883.143.132,00 0,009592

3 ALDO 13.744.373,06 366.010.819,20 0,037552

4 ALKA -1.179.759,00 144.628.405,00 -0,008157

5 ALMI -53.613.905,77 2.189.037.586,06 -0,024492

6 AMFG 341.346.000,00 4.270.275.000,00 0,079935

7 APLI 1.854.274,74 308.620.387,25 0,006008

8 ARNA 69.781.900,53 1.430.779.475,45 0,048772

9 ASII 14.464.000.000,00 245.435.000.000,00 0,058932

10 AUTO 318.567.000,00 14.339.110.000,00 0,022217

11 BAJA -9.349.900,88 948.682.681,14 -0,009856

12 BATA 129.519.446,00 795.257.974,00 0,162865

13 BIMA -771.373,99 99.558.394,76 -0,007748

14 BRNA -11.737.117,00 1.820.783.911,00 -0,006446

15 BTON 6.323.778,03 183.116.245,29 0,034534

16 BUDI 19.602.000,00 3.265.953.000,00 0,006002

17 CEKA 106.549.446,98 1.485.826.210,02 0,071711

18 CPIN 1.836.978.000,00 24.684.915.000,00 0,074417

19 DLTA 190.478.484,00 1.038.321.916,00 0,183448

20 DPNS 10.960.263,33 274.483.110,37 0,039931

21 EKAD 47.148.747,50 389.691.595,50 0,120990

22 FASW -308.896.601,30 6.993.634.266,97 -0,044168

23 GDST -55.212.703,90 1.183.934.183,26 -0,046635

24 GGRM 6.435.654.000,00 63.505.413.000,00 0,101340

25 GJTL -313.326.000,00 17.509.505.000,00 -0,017895

26 HDTX -303.146.046,00 4.878.367.904,00 -0,062141

27 HMSP 10.363.308.000,00 38.010.724.000,00 0,272642

28 ICBP 3.000.713.000,00 26.560.624.000,00 0,112976

29 IGAR 30.204.281,13 383.936.040,59 0,078670

30 IKAI -107.799.406,39 390.042.617,78 -0,276379

31 IMAS -45.726.385,46 24.860.957.839,50 -0,001839

32 INAF 6.566.935,99 1.533.708.564,24 0,004282

33 INCI 16.960.660,02 169.546.066,31 0,100036

34 INDF 2.967.951.000,00 91.831.526.000,00 0,032320

35 INDS 943.400,34 2.553.928.346,22 0,000369

36 INTP 4.356.661.000,00 27.638.360.000,00 0,157631

37 JECC 2.482.658,00 1.358.464.081,00 0,001828


114



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

38 JKSW -23.096.657,78 265.280.458,59 -0,087065

39 JPFA 468.230.000,00 17.159.466.000,00 0,027287

40 JPRS -21.989.704,98 363.265.042,16 -0,060534

41 KAEF 248.849.016,19 3.236.224.076,31 0,076895

42 KBLI 115.371.098,97 1.551.799.840,98 0,074347

43 KBLM 12.782.644,93 654.385.717,06 0,019534

44 KBRI -155.746.507,36 1.455.931.208,46 -0,106974

45 KDSI 11.470.563,29 1.177.093.668,87 0,009745

46 KIAS -151.660.171,00 2.124.390.696,52 -0,071390

47 KICI -13.000.883,22 133.831.888,82 -0,097143

48 KLBF 2.004.236.980,13 13.696.417.381,44 0,146333

49 LION 46.018.637,49 639.330.150,37 0,071979

50 LMPI 3.968.046,31 793.093.512,60 0,005003

51 LMSH 1.944.443,40 133.782.751,04 0,014534

52 LPIN -14.125.278,48 324.054.785,28 -0,043589

53 MAIN -62.834.727,00 3.962.068.064,00 -0,015859

54 MBTO -14.056.494,57 648.899.377,24 -0,021662

55 MERK 142.545.462,00 641.646.818,00 0,222156

56 MLBI 496.712.000,00 2.100.853.000,00 0,236433

57 MLIA -155.911.654,00 7.125.800.277,00 -0,021880

58 MRAT 1.045.990,31 497.090.038,11 0,002104

59 MYOR 1.220.020.581,46 11.342.715.686,22 0,107560

60 MYTX -119.164.000,00 1.944.326.000,00 -0,061288

61 NIPS 30.671.339,00 1.547.720.090,00 0,019817

62 PICO 14.975.406,02 605.788.310,44 0,024721

63 PRAS 6.437.333,24 1.531.742.052,16 0,004203

64 PSDN -47.030.408,87 620.398.854,18 -0,075807

65 PYFA 3.087.104,47 159.951.537,23 0,019300

66 RICY 11.041.925,96 1.198.193.867,89 0,009215

67 RMBA -1.638.538.000,00 12.667.314.000,00 -0,129352

68 ROTI 270.538.700,44 2.706.323.637,03 0,099965

69 SCCO 158.898.974,64 1.773.144.328,63 0,089614

70 SCPI 139.321.698,00 1.510.747.778,00 0,092220

71 SIAP -25.796.984,31 277.982.362,22 -0,092801

72 SIMA -1.113.535,91 36.412.685,48 -0,030581

73 SIPD -352.335.236,00 2.246.770.166,89 -0,156819

74 SKLT 20.414.618,24 377.110.748,36 0,054134


115



No Kode

Emiten

Laba Bersih

(Rp)

Total Aset

(Rp) ROA

75 SMCB 175.127.000,00 17.321.565.000,00 0,010110

76 SMGR 4.521.490.578,00 38.153.118.932,00 0,118509

77 SMSM 427.628.000,00 2.220.108.000,00 0,192616

78 SPMA -42.597.342,14 2.185.464.365,77 -0,019491

79 SQBB 150.207.262,00 464.027.522,00 0,323703

80 SRSN 15.504.788,00 574.073.314,00 0,027008

81 SSTM -10.462.177,15 721.884.167,68 -0,014493

82 STAR 83.398,57 729.020.553,28 0,000114

83 STTP 185.736.197,17 1.919.568.037,17 0,096759

84 TCID 544.474.278,01 2.082.096.848,70 0,261503

85 TOTO 285.236.780,66 2.439.540.859,21 0,116922

86 TRST 25.314.103,40 3.357.359.499,95 0,007540

87 TSPC 521.959.194,42 6.284.729.099,20 0,083052

88 ULTJ 519.067.114,50 3.539.995.910,25 0,146629

89 UNIT 417.110,31 460.539.382,21 0,000906

90 UNVR 5.851.805.000,00 15.729.945.000,00 0,372017

91 VOKS 277.107,97 1.536.244.634,56 0,000180

92 YPAS -9.880.781,29 279.189.768,59 -0,035391


116

LAMPIRAN IV

DATA PERHITUNGAN EFISIENSI INVESTASI PERUSAHAAN ( DEBT

TO ASSET RATIO) TAHUN 2011

No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

1 ADES 190.302.000,00 316.048.000,00 0,602130

2 AKPI 783.584.965,00 1.523.749.531,00 0,514248

3 ALDO 82.739.679,64 164.522.710,98 0,502907

4 ALKA 209.923.344,00 258.483.778,00 0,812134

5 ALMI 1.274.907.058,78 1.791.523.164,73 0,711633

6 AMFG 545.395.000,00 2.690.595.000,00 0,202704

7 APLI 111.969.959,29 333.352.457,87 0,335891

8 ARNA 348.334.308,52 831.507.593,68 0,418919

9 ASII 77.683.000.000,00 153.521.000.000,00 0,506009

10 AUTO 2.241.333.000,00 6.964.227.000,00 0,321835

11 BAJA 438.580.093,10 673.612.869,12 0,651086

12 BATA 162.169.217,00 516.649.305,00 0,313886

13 BIMA 28.196.728,24 91.525.902,74 0,308074

14 BRNA 389.457.125,00 643.963.801,00 0,604781

15 BTON 26.590.615,17 118.715.558,43 0,223986

16 BUDI 1.312.254.000,00 2.123.285.000,00 0,618030

17 CEKA 418.302.169,53 823.360.918,37 0,508042

18 CPIN 2.658.734.000,00 8.848.204.000,00 0,300483

19 DLTA 123.231.249,00 696.166.676,00 0,177014

20 DPNS 41.153.432,43 172.322.620,69 0,238816

21 EKAD 89.946.780,06 237.592.308,31 0,378576

22 FASW 3.134.396.282,70 4.936.093.736,57 0,634995

23 GDST 232.090.004,12 977.462.676,01 0,237441

24 GGRM 14.537.777.000,00 39.088.705.000,00 0,371918

25 GJTL 7.123.318.000,00 11.554.143.000,00 0,616516

26 HDTX 448.340.225,27 1.013.575.088,11 0,442335

27 HMSP 9.174.554.000,00 19.376.343.000,00 0,473493

28 ICBP 4.513.084.000,00 15.222.857.000,00 0,296468

29 IGAR 64.993.639,17 355.579.996,94 0,182782

30 IKAI 259.914.352,70 548.789.990,32 0,473614

31 IMAS 7.829.760.170,14 12.913.941.646,04 0,606303

32 INAF 505.707.835,10 1.114.901.669,77 0,453590

33 INCI 13.868.640,30 125.184.677,58 0,110785

34 INDF 21.975.708.000,00 53.585.933.000,00 0,410102

35 INDS 507.466.203,52 1.139.715.256,75 0,445257


117


TO ASSET RATIO) TAHUN 2011 (Lanjutan)

No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

36 INTP 2.417.380.000,00 18.151.331.000,00 0,133179

37 JECC 499.540.912,00 627.037.935,00 0,796668

38 JKSW 669.902.232,23 287.131.908,14 2,333082

39 JPFA 4.481.070.000,00 8.266.417.000,00 0,542081

40 JPRS 100.029.456,98 437.848.660,95 0,228457

41 KAEF 541.736.739,28 1.794.242.423,11 0,301931

42 KBLI 363.596.917,00 1.083.523.642,82 0,335569

43 KBLM 398.590.636,62 642.954.768,39 0,619936

44 KBRI 69.649.144,73 744.581.030,85 0,093541

45 KDSI 308.397.930,90 587.566.985,48 0,524873

46 KIAS 979.648.951,30 2.049.632.940,57 0,477963

47 KICI 23.121.512,11 87.419.114,50 0,264490

48 KLBF 1.758.619.054,41 8.274.554.112,84 0,212533

49 LION 63.755.284,21 365.815.749,59 0,174283

50 LMPI 278.775.688,53 685.895.619,33 0,406440

51 LMSH 40.816.452,50 98.019.132,65 0,416413

52 LPIN 39.115.701,46 157.371.466,25 0,248557

53 MAIN 905.976.670,00 1.327.801.184,00 0,682313

54 MBTO 141.131.522,25 541.673.841,00 0,260547

55 MERK 90.206.868,00 584.388.578,00 0,154361

56 MLBI 690.545.000,00 1.220.813.000,00 0,565644

57 MLIA 5.246.609.771,00 6.119.185.665,00 0,857403

58 MRAT 64.063.972,37 422.493.037,10 0,151633

59 MYOR 4.175.176.240,90 6.599.845.533,33 0,632617

60 MYTX 1.784.606.616,02 1.848.394.822,22 0,965490

61 NIPS 280.690.734,65 446.688.457,38 0,628381

62 PICO 373.926.044,20 561.840.337,03 0,665538

63 PRAS 342.114.676,80 481.911.700,41 0,709912

64 PSDN 215.077.297,28 421.366.403,32 0,510428

65 PYFA 35.636.351,34 118.033.602,85 0,301917

66 RICY 291.842.821,65 642.094.672,04 0,454517

67 RMBA 4.086.673.000,00 6.333.957.000,00 0,645201

68 ROTI 212.695.735,71 759.136.918,50 0,280181

69 SCCO 936.368.362,99 1.455.620.557,04 0,643278

70 SCPI 290.921.862,00 312.518.674,00 0,930894

71 SIAP 60.829.935,68 163.233.383,44 0,372656

72 SIMA 68.659.472,86 47.684.499,83 1,439870


118



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

73 SIPD 1.370.530.530,05 2.641.602.932,16 0,518825

74 SKLT 91.337.531,24 214.237.879,42 0,426337

75 SMCB 3.423.241.000,00 10.950.501.000,00 0,312610

76 SMGR 5.046.505.788,00 19.661.602.767,00 0,256668

77 SMSM 466.245.600,40 1.136.857.942,38 0,410118

78 SPMA 800.315.824,10 1.551.777.407,07 0,515741

79 SQBB 59.256.013,00 361.756.455,00 0,163801

80 SRSN 108.941.955,00 361.182.183,00 0,301626

81 SSTM 544.374.697,26 843.450.156,96 0,645414

82 STAR 230.235.127,16 718.569.181,86 0,320408

83 STTP 444.700.771,03 934.765.927,86 0,475735

84 TCID 110.452.261,78 1.130.865.062,42 0,097671

85 TOTO 579.028.772,66 1.339.570.029,82 0,432250

86 TRST 806.029.152,80 2.132.449.783,09 0,377983

87 TSPC 1.204.438.648,31 4.250.374.395,32 0,283372

88 ULTJ 776.735.279,58 2.179.181.979,43 0,356434

89 UNIT 64.730.300,53 304.802.980,42 0,212368

90 UNVR 6.801.375.000,00 10.482.312.000,00 0,648843

91 VOKS 1.076.393.659,74 1.573.039.162,24 0,684276

92 YPAS 75.392.271,56 223.509.413,90 0,337311


119



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

1 ADES 179.972.000,00 389.094.000,00 0,462541

2 AKPI 871.567.714,00 1.714.834.430,00 0,508252

3 ALDO 90.590.989,11 184.896.742,89 0,489954

4 ALKA 93.056.183,00 147.882.362,00 0,629258

5 ALMI 1.293.685.492,89 1.881.568.513,92 0,687557

6 AMFG 658.332.000,00 3.115.421.000,00 0,211314

7 APLI 115.231.507,06 333.867.300,45 0,345142

8 ARNA 332.551.590,87 937.359.770,28 0,354775

9 ASII 92.460.000.000,00 182.274.000.000,00 0,507258

10 AUTO 3.396.543.000,00 8.881.642.000,00 0,382423

11 BAJA 563.412.684,37 820.451.474,17 0,686711

12 BATA 186.619.508,00 574.107.994,00 0,325060

13 BIMA 287.919.026,43 100.100.820,53 2,876290

14 BRNA 468.553.998,00 770.383.930,00 0,608208

15 BTON 31.921.571,82 145.100.528,07 0,219996

16 BUDI 1.445.537.000,00 2.299.672.000,00 0,628584

17 CEKA 564.289.732,20 1.027.692.718,50 0,549084

18 CPIN 4.172.173.000,00 12.348.627.000,00 0,337865

19 DLTA 147.095.322,00 745.306.835,00 0,197362

20 DPNS 28.939.822,48 184.636.344,56 0,156740

21 EKAD 81.915.660,39 273.893.467,43 0,299079

22 FASW 3.771.344.290,70 5.578.334.207,46 0,676070

23 GDST 371.046.594,38 1.163.971.056,84 0,318776

24 GGRM 14.903.612.000,00 41.509.325.000,00 0,359043

25 GJTL 7.391.409.000,00 12.869.793.000,00 0,574322

26 HDTX 726.954.645,50 1.362.546.557,86 0,533526

27 HMSP 12.939.107.000,00 26.247.527.000,00 0,492965

28 ICBP 5.766.682.000,00 17.753.480.000,00 0,324820

29 IGAR 70.313.908,03 312.342.760,28 0,225118

30 IKAI 258.539.671,30 507.425.275,15 0,509513

31 IMAS 11.869.218.951,85 17.577.664.024,36 0,675244

32 INAF 538.516.613,42 1.188.618.790,41 0,453061

33 INCI 16.518.960,93 132.278.839,08 0,124880

34 INDF 25.181.533.000,00 59.324.207.000,00 0,424473

35 INDS 528.206.496,39 1.664.779.358,22 0,317283

36 INTP 3.336.422.000,00 22.755.160.000,00 0,146623

37 JECC 566.079.393,00 708.955.186,00 0,798470


120



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

38 JKSW 677.941.498,37 278.718.823,57 2,432349

39 JPFA 6.198.137.000,00 10.961.464.000,00 0,565448

40 JPRS 51.097.519,44 398.606.524,65 0,128190

41 KAEF 634.813.891,12 2.076.347.580,79 0,305736

42 KBLI 316.557.195,20 1.161.698.219,23 0,272495

43 KBLM 458.195.274,79 722.941.339,25 0,633793

44 KBRI 29.296.076,62 740.753.171,39 0,039549

45 KDSI 254.557.936,40 570.564.051,76 0,446151

46 KIAS 168.491.645,79 2.143.814.884,44 0,078594

47 KICI 28.398.892,25 94.955.970,13 0,299074

48 KLBF 2.046.313.566,06 9.417.957.180,96 0,217278

49 LION 61.667.655,10 433.497.042,14 0,142256

50 LMPI 405.692.420,52 815.153.025,34 0,497689

51 LMSH 31.022.520,18 128.547.715,37 0,241331

52 LPIN 37.413.214,49 172.268.827,99 0,217179

53 MAIN 1.118.011.031,00 1.799.881.575,00 0,621158

54 MBTO 174.931.100,59 609.494.013,94 0,287010

55 MERK 152.689.086,00 569.430.951,00 0,268143

56 MLBI 822.195.000,00 1.152.048.000,00 0,713681

57 MLIA 5.321.387.013,00 6.558.955.234,00 0,811316

58 MRAT 69.586.067,04 455.472.778,21 0,152778

59 MYOR 5.234.655.914,66 8.302.506.241,90 0,630491

60 MYTX 1.864.250.275,64 1.803.323.308,10 1,033786

61 NIPS 310.716.227,61 525.628.737,29 0,591132

62 PICO 395.503.093,20 594.616.098,27 0,665140

63 PRAS 297.056.156,25 577.349.886,07 0,514517

64 PSDN 273.033.834,16 682.611.125,99 0,399984

65 PYFA 48.144.037,18 135.849.510,06 0,354392

66 RICY 475.541.284,69 842.498.674,32 0,564442

67 RMBA 5.011.668.000,00 6.935.601.000,00 0,722600

68 ROTI 538.337.083,67 1.204.944.681,22 0,446773

69 SCCO 832.876.706,62 1.486.921.371,36 0,560135

70 SCPI 423.212.410,00 440.498.391,00 0,960758

71 SIAP 78.573.961,10 184.367.259,03 0,426182

72 SIMA 64.447.585,67 48.804.284,23 1,320531

73 SIPD 2.021.380.807,62 3.298.123.574,77 0,612888

74 SKLT 120.263.906,80 249.746.467,76 0,481544


121



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

75 SMCB 3.750.461.000,00 12.168.517.000,00 0,308210

76 SMGR 8.414.229.138,00 26.579.083.786,00 0,316573

77 SMSM 620.875.870,08 1.441.204.473,59 0,430803

78 SPMA 884.860.701,20 1.664.353.264,55 0,531654

79 SQBB 71.785.430,00 397.144.458,00 0,180754

80 SRSN 132.904.817,00 402.108.960,00 0,330519

81 SSTM 525.337.311,07 810.275.583,97 0,648344

82 STAR 262.465.727,18 751.720.620,16 0,349153

83 STTP 670.149.495,58 1.249.840.835,89 0,536188

84 TCID 164.751.376,50 1.261.572.952,46 0,130592

85 TOTO 624.499.013,87 1.522.663.914,39 0,410136

86 TRST 835.136.579,73 2.188.129.039,12 0,381667

87 TSPC 1.279.825.890,90 4.632.984.970,72 0,276242

88 ULTJ 744.274.268,50 2.420.793.382,03 0,307451

89 UNIT 139.475.335,81 379.900.742,39 0,367136

90 UNVR 8.016.614.000,00 11.984.979.000,00 0,668888

91 VOKS 1.095.012.302,72 1.698.078.355,47 0,644854

92 YPAS 184.848.566,68 349.438.243,28 0,528988


122



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

1 ADES 176.286.000,00 441.064.000,00 0,399683

2 AKPI 1.055.230.963,00 2.084.567.189,00 0,506211

3 ALDO 161.595.933,06 301.479.232,22 0,536010

4 ALKA 182.253.663,00 241.912.806,00 0,753386

5 ALMI 2.094.736.673,25 2.752.078.229,71 0,761147

6 AMFG 778.666.000,00 3.539.393.000,00 0,220000

7 APLI 85.871.301,62 303.594.490,55 0,282849

8 ARNA 366.754.918,53 1.135.244.802,06 0,323062

9 ASII 107.806.000.000,00 213.994.000.000,00 0,503780

10 AUTO 3.058.924.000,00 12.617.678.000,00 0,242432

11 BAJA 668.682.316,80 842.928.433,00 0,793285

12 BATA 283.831.895,00 680.685.060,00 0,416980

13 BIMA 321.975.025,14 118.007.059,09 2,728439

14 BRNA 819.251.536,00 1.125.132.715,00 0,728138

15 BTON 37.318.882,61 176.136.296,41 0,211875

16 BUDI 1.497.754.000,00 2.382.875.000,00 0,628549

17 CEKA 541.352.365,83 1.069.627.299,75 0,506113

18 CPIN 5.771.297.000,00 15.722.197.000,00 0,367080

19 DLTA 190.482.809,00 867.040.802,00 0,219693

20 DPNS 32.944.704,26 256.372.669,05 0,128503

21 EKAD 105.893.942,73 343.601.504,09 0,308188

22 FASW 4.134.128.366,49 5.692.060.407,68 0,726297

23 GDST 307.084.100,13 1.191.496.619,15 0,257730

24 GGRM 21.353.980.000,00 50.770.251.000,00 0,420600

25 GJTL 9.626.411.000,00 15.350.754.000,00 0,627097

26 HDTX 1.658.609.326,64 2.378.728.273,72 0,697267

27 HMSP 13.249.559.000,00 27.404.594.000,00 0,483479

28 ICBP 8.001.739.000,00 21.267.470.000,00 0,376243

29 IGAR 89.003.869,70 314.746.644,50 0,282779

30 IKAI 276.648.973,23 482.057.048,87 0,573893

31 IMAS 15.655.152.396,93 22.315.022.507,63 0,701552

32 INAF 703.717.301,31 1.294.510.669,20 0,543616

33 INCI 10.050.376,98 136.142.063,22 0,073823

34 INDF 39.719.660.000,00 78.092.789.000,00 0,508621

35 INDS 443.652.749,97 2.196.518.364,47 0,201980

36 INTP 3.629.554.000,00 26.607.241.000,00 0,136412

37 JECC 1.092.161.372,00 1.239.821.716,00 0,880902


123



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

38 JKSW 670.190.389,36 262.386.019,47 2,554215

39 JPFA 9.672.368.000,00 14.917.590.000,00 0,648387

40 JPRS 14.019.207,79 376.540.741,94 0,037232

41 KAEF 847.584.859,90 2.471.939.548,89 0,342883

42 KBLI 450.372.591,11 1.337.022.291,95 0,336847

43 KBLM 384.632.097,12 654.296.256,94 0,587856

44 KBRI 95.512.957,71 788.749.190,75 0,121094

45 KDSI 498.224.954,61 850.233.842,19 0,585986

46 KIAS 223.804.349,60 2.270.904.910,52 0,098553

47 KICI 24.319.143,49 98.295.722,10 0,247408

48 KLBF 2.815.103.309,45 11.315.061.275,03 0,248793

49 LION 82.783.559,31 498.567.897,16 0,166043

50 LMPI 424.769.313,26 822.189.506,88 0,516632

51 LMSH 31.229.504,32 141.697.598,71 0,220395

52 LPIN 52.980.206,37 196.390.816,22 0,269769

53 MAIN 1.351.915.503,00 2.214.398.692,00 0,610511

54 MBTO 160.451.280,61 611.769.745,33 0,262274

55 MERK 184.727.696,00 696.946.318,00 0,265053

56 MLBI 794.615.000,00 1.782.148.000,00 0,445875

57 MLIA 5.999.787.094,00 7.189.899.445,00 0,834474

58 MRAT 61.792.400,16 439.583.727,20 0,140570

59 MYOR 5.816.323.334,82 9.710.223.454,00 0,598990

60 MYTX 2.199.024.993,14 2.095.467.423,42 1,049420

61 NIPS 562.461.853,00 798.407.625,00 0,704480

62 PICO 406.365.304,33 621.400.236,61 0,653951

63 PRAS 389.182.140,90 795.630.254,21 0,489149

64 PSDN 264.232.599,98 681.832.333,14 0,387533

65 PYFA 81.217.648,19 175.118.921,41 0,463786

66 RICY 497.223.323,46 869.226.313,13 0,572030

67 RMBA 8.350.151.000,00 9.232.016.000,00 0,904478

68 ROTI 1.035.351.397,44 1.822.689.047,11 0,568035

69 SCCO 707.611.129,15 1.762.032.300,12 0,401588

70 SCPI 736.310.824,00 746.401.836,00 0,986480

71 SIAP 172.583.639,40 272.597.818,16 0,633107

72 SIMA 35.291.657,37 65.314.178,20 0,540337

73 SIPD 1.870.560.118,67 3.155.680.394,48 0,592760

74 SKLT 162.339.135,06 301.989.488,70 0,537566


124



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

75 SMCB 6.122.043.000,00 14.894.990.000,00 0,411014

76 SMGR 8.988.908.217,00 30.792.884.092,00 0,291915

77 SMSM 694.304.234,87 1.701.103.245,18 0,408149

78 SPMA 1.011.571.248,74 1.767.105.818,95 0,572445

79 SQBB 74.135.708,00 421.187.982,00 0,176016

80 SRSN 106.406.914,00 420.782.548,00 0,252879

81 SSTM 530.156.259,86 801.866.397,04 0,661153

82 STAR 259.578.391,39 749.402.740,23 0,346380

83 STTP 775.930.985,78 1.470.059.394,89 0,527823

84 TCID 282.961.770,80 1.465.952.460,75 0,193022

85 TOTO 710.527.268,89 1.746.177.682,57 0,406904

86 TRST 1.551.242.364,82 3.260.919.505,19 0,475707

87 TSPC 1.545.006.061,57 5.407.957.915,81 0,285691

88 ULTJ 796.474.448,00 2.811.620.982,14 0,283279

89 UNIT 217.861.673,23 459.118.935,53 0,474521

90 UNVR 9.093.518.000,00 13.348.188.000,00 0,681255

91 VOKS 1.354.581.302,10 1.955.830.321,07 0,692586

92 YPAS 443.067.408,29 613.878.797,68 0,721751


125

DATA PERHITUNGAN EFISIENSI INVESTASI PERUSAHAAN (DEBT


No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

1 ADES 209.066.000,00 504.865.000,00 0,414103

2 AKPI 1.191.196.937,00 2.227.042.590,00 0,534878

3 ALDO 197.391.610,04 356.814.265,67 0,553205

4 ALKA 181.643.493,00 244.879.397,00 0,741767

5 ALMI 2.571.403.202,98 3.212.438.981,22 0,800452

6 AMFG 733.749.000,00 3.918.391.000,00 0,187258

7 APLI 47.868.731,70 273.126.657,79 0,175262

8 ARNA 346.944.901,74 1.259.175.442,88 0,275533

9 ASII 115.705.000.000,00 236.029.000.000,00 0,490215

10 AUTO 4.244.369.000,00 14.380.926.000,00 0,295139

11 BAJA 786.309.001,83 974.632.970,45 0,806774

12 BATA 345.775.482,00 774.891.087,00 0,446225

13 BIMA 297.977.547,60 104.058.578,35 2,863556

14 BRNA 44.803.728,00 351.616.622,00 0,127422

15 BTON 27.517.328,11 174.157.547,02 0,158003

16 BUDI 1.563.631.000,00 2.476.982.000,00 0,631265

17 CEKA 746.598.865,22 1.284.150.037,34 0,581395

18 CPIN 9.919.150.000,00 20.862.439.000,00 0,475455

19 DLTA 227.473.881,00 991.947.134,00 0,229321

20 DPNS 32.794.800,67 268.877.322,94 0,121969

21 EKAD 138.149.558,60 411.348.790,57 0,335845

22 FASW 3.936.322.827,20 5.581.000.723,35 0,705308

23 GDST 484.174.854,65 1.354.622.569,95 0,357424

24 GGRM 24.991.880.000,00 58.220.600.000,00 0,429262

25 GJTL 10.059.605.000,00 16.042.897.000,00 0,627044

26 HDTX 3.607.059.196,61 4.221.696.886,91 0,854410

27 HMSP 14.882.516.000,00 28.380.630.000,00 0,524390

28 ICBP 9.870.264.000,00 24.910.211.000,00 0,396234

29 IGAR 86.443.556,43 349.894.783,58 0,247056

30 IKAI 339.889.432,97 518.546.655,13 0,655465

31 IMAS 16.744.375.200,00 23.471.397.834,92 0,713395

32 INAF 656.380.082,91 1.248.343.275,41 0,525801

33 INCI 10.872.710,10 147.992.617,35 0,073468

34 INDF 44.710.509.000,00 85.938.885.000,00 0,520259

35 INDS 454.347.526,61 2.282.666.078,49 0,199042

36 INTP 4.100.172.000,00 28.884.973.000,00 0,141948

37 JECC 891.120.969,00 1.062.476.023,00 0,838721


126



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

38 JKSW 720.387.262,24 302.951.001,73 2,377900

39 JPFA 10.440.441.000,00 15.730.435.000,00 0,663710

40 JPRS 15.334.844,45 370.967.708,75 0,041337

41 KAEF 1.157.040.676,38 2.968.184.626,30 0,389814

42 KBLI 396.594.755,21 1.337.351.473,76 0,296552

43 KBLM 356.961.782,29 647.249.655,44 0,551506

44 KBRI 622.269.749,16 1.299.315.036,74 0,478921

45 KDSI 555.679.416,10 952.177.443,05 0,583588

46 KIAS 235.745.579,99 2.352.542.603,07 0,100209

47 KICI 18.065.657,38 96.745.744,22 0,186733

48 KLBF 2.607.556.689,28 12.425.032.367,73 0,209863

49 LION 156.123.759,27 600.102.716,32 0,260162

50 LMPI 409.761.454,15 808.892.238,34 0,506571

51 LMSH 23.964.388,44 139.915.598,26 0,171277

52 LPIN 46.315.786,93 185.595.748,33 0,249552

53 MAIN 2.453.334.659,00 3.531.219.815,00 0,694756

54 MBTO 165.633.948,16 619.383.082,07 0,267418

55 MERK 162.908.670,00 716.599.526,00 0,227336

56 MLBI 1.677.254.000,00 2.231.051.000,00 0,751778

57 MLIA 5.893.580.221,00 7.215.152.320,00 0,816834

58 MRAT 114.841.797,85 498.786.376,75 0,230242

59 MYOR 6.190.553.036,54 10.291.108.029,33 0,601544

60 MYTX 2.310.084.000,00 2.041.304.000,00 1,131671

61 NIPS 630.960.175,00 1.206.854.399,00 0,522814

62 PICO 395.525.304,45 626.626.507,16 0,631198

63 PRAS 601.006.310,35 1.286.827.899,81 0,467045

64 PSDN 242.353.749,50 620.928.440,33 0,390309

65 PYFA 76.177.686,07 172.736.624,69 0,441005

66 RICY 774.439.342,86 1.170.752.424,11 0,661489

67 RMBA 1.647.399.000,00 10.250.546.000,00 0,160713

68 ROTI 1.182.771.921,47 2.142.894.276,21 0,551951

69 SCCO 841.614.670,13 1.656.007.190,01 0,508219

70 SCPI 1.361.171.539,00 1.317.314.767,00 1,033293

71 SIAP 221.617.172,00 4.979.635.925,00 0,044505

72 SIMA 31.210.008,70 62.607.762,22 0,498501

73 SIPD 1.513.908.338,48 2.800.914.553,88 0,540505

74 SKLT 178.206.785,02 331.574.891,64 0,537456


127


TO ASSET RATIO) TAHUN 2014 ( Lanjutan)

No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

75 SMCB 8.436.760.000,00 17.195.352.000,00 0,490642

76 SMGR 9.312.214.091,00 34.314.666.027,00 0,271377

77 SMSM 602.558.000,00 1.749.395.000,00 0,344438

78 SPMA 1.287.357.023,67 2.091.957.078,67 0,615384

79 SQBB 90.473.777,00 459.352.720,00 0,196959

80 SRSN 134.510.685,00 463.347.124,00 0,290302

81 SSTM 514.793.507,58 773.663.346,93 0,665397

82 STAR 285.744.500,91 775.917.827,93 0,368266

83 STTP 882.610.280,83 1.700.204.093,89 0,519120

84 TCID 569.730.901,36 1.853.235.343,64 0,307425

85 TOTO 796.096.371,05 2.027.288.693,68 0,392690

86 TRST 1.499.792.311,89 3.261.285.495,05 0,459878

87 TSPC 1.460.391.494,41 5.592.730.492,96 0,261123

88 ULTJ 651.985.807,63 2.917.083.567,36 0,223506

89 UNIT 199.073.815,55 440.727.374,15 0,451694

90 UNVR 9.681.888.000,00 14.280.670.000,00 0,677972

91 VOKS 1.038.049.413,77 1.553.904.599,14 0,668026

92 YPAS 158.615.180,28 320.494.592,96 0,494908


128



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

1 ADES 324.855.000,00 653.224.000,00 0,497310

2 AKPI 1.775.577.239,00 2.883.143.132,00 0,615848

3 ALDO 195.081.792,39 366.010.819,20 0,532995

4 ALKA 82.596.104,00 144.628.405,00 0,571092

5 ALMI 1.623.926.585,48 2.189.037.586,06 0,741845

6 AMFG 880.052.000,00 4.270.275.000,00 0,206088

7 APLI 87.059.306,49 308.620.387,25 0,282092

8 ARNA 536.050.998,39 1.430.779.475,45 0,374657

9 ASII 118.902.000.000,00 245.435.000.000,00 0,484454

10 AUTO 4.195.684.000,00 14.339.110.000,00 0,292604

11 BAJA 787.055.068,78 948.682.681,14 0,829629

12 BATA 248.070.766,00 795.257.974,00 0,311937

13 BIMA 301.570.909,68 99.558.394,76 3,029086

14 BRNA 992.869.623,00 1.820.783.911,00 0,545298

15 BTON 34.011.648,53 183.116.245,29 0,185738

16 BUDI 2.160.702.000,00 3.265.953.000,00 0,661584

17 CEKA 845.932.695,66 1.485.826.210,02 0,569335

18 CPIN 12.123.488.000,00 24.684.915.000,00 0,491129

19 DLTA 188.700.435,00 1.038.321.916,00 0,181736

20 DPNS 33.187.031,33 274.483.110,37 0,120907

21 EKAD 97.730.178,88 389.691.595,50 0,250789

22 FASW 4.548.288.087,75 6.993.634.266,97 0,650347

23 GDST 379.524.183,28 1.183.934.183,26 0,320562

24 GGRM 25.497.504.000,00 63.505.413.000,00 0,401501

25 GJTL 12.115.363.000,00 17.509.505.000,00 0,691931

26 HDTX 3.482.406.080,00 4.878.367.904,00 0,713847

27 HMSP 5.994.664.000,00 38.010.724.000,00 0,157710

28 ICBP 10.173.713.000,00 26.560.624.000,00 0,383037

29 IGAR 73.471.782,13 383.936.040,59 0,191365

30 IKAI 321.009.676,69 390.042.617,78 0,823012

31 IMAS 18.163.865.982,39 24.860.957.839,50 0,730618

32 INAF 940.999.667,49 1.533.708.564,24 0,613545

33 INCI 15.494.757,31 169.546.066,31 0,091390

34 INDF 48.709.933.000,00 91.831.526.000,00 0,530427

35 INDS 634.889.428,23 2.553.928.346,22 0,248593

36 INTP 3.772.410.000,00 27.638.360.000,00 0,136492

37 JECC 990.707.822,00 1.358.464.081,00 0,729285


129



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

38 JKSW 705.813.376,88 265.280.458,59 2,660631

39 JPFA 11.049.774.000,00 17.159.466.000,00 0,643946

40 JPRS 3.080.601,71 363.265.042,16 0,008480

41 KAEF 1.374.127.253,84 3.236.224.076,31 0,424608

42 KBLI 524.437.909,92 1.551.799.840,98 0,337955

43 KBLM 357.910.337,06 654.385.717,06 0,546941

44 KBRI 934.677.601,39 1.455.931.208,46 0,641979

45 KDSI 798.172.379,79 1.177.093.668,87 0,678087

46 KIAS 310.906.059,95 2.124.390.696,52 0,146351

47 KICI 40.460.281,47 133.831.888,82 0,302322

48 KLBF 2.758.131.396,17 13.696.417.381,44 0,201376

49 LION 184.730.654,19 639.330.150,37 0,288944

50 LMPI 391.881.675,09 793.093.512,60 0,494118

51 LMSH 21.341.373,89 133.782.751,04 0,159523

52 LPIN 207.564.071,08 324.054.785,28 0,640522

53 MAIN 2.413.482.767,00 3.962.068.064,00 0,609147

54 MBTO 214.685.781,27 648.899.377,24 0,330846

55 MERK 168.103.536,00 641.646.818,00 0,261988

56 MLBI 1.334.373.000,00 2.100.853.000,00 0,635158

57 MLIA 6.010.681.233,00 7.125.800.277,00 0,843510

58 MRAT 120.064.018,29 497.090.038,11 0,241534

59 MYOR 6.148.255.759,03 11.342.715.686,22 0,542044

60 MYTX 2.512.252.000,00 1.944.326.000,00 1,292094

61 NIPS 938.717.411,00 1.547.720.090,00 0,606516

62 PICO 358.697.326,13 605.788.310,44 0,592117

63 PRAS 811.177.918,36 1.531.742.052,16 0,529579

64 PSDN 296.079.753,26 620.398.854,18 0,477241

65 PYFA 58.729.478,03 159.951.537,23 0,367170

66 RICY 798.114.824,38 1.198.193.867,89 0,666098

67 RMBA 15.816.071.000,00 12.667.314.000,00 1,248573

68 ROTI 1.517.788.685,16 2.706.323.637,03 0,560830

69 SCCO 850.791.824,81 1.773.144.328,63 0,479821

70 SCPI 1.409.875.667,00 1.510.747.778,00 0,933230

71 SIAP 253.767.988,20 277.982.362,22 0,912892

72 SIMA 6.128.467,88 36.412.685,48 0,168306

73 SIPD 1.512.527.888,60 2.246.770.166,89 0,673201

74 SKLT 225.066.080,25 377.110.748,36 0,596817


130



No Kode

Emiten

Total Utang

(Rp)

Total Aset

(Rp) DAR

75 SMCB 8.871.708.000,00 17.321.565.000,00 0,512177

76 SMGR 10.712.320.531,00 38.153.118.932,00 0,280772

77 SMSM 779.860.000,00 2.220.108.000,00 0,351271

78 SPMA 1.390.005.205,10 2.185.464.365,77 0,636023

79 SQBB 109.974.035,00 464.027.522,00 0,236999

80 SRSN 233.993.478,00 574.073.314,00 0,407602

81 SSTM 477.792.694,82 721.884.167,68 0,661869

82 STAR 239.344.544,39 729.020.553,28 0,328310

83 STTP 910.758.598,91 1.919.568.037,17 0,474460

84 TCID 367.225.370,66 2.082.096.848,70 0,176373

85 TOTO 947.997.940,09 2.439.540.859,21 0,388597

86 TRST 1.400.438.809,90 3.357.359.499,95 0,417125

87 TSPC 1.947.588.124,08 6.284.729.099,20 0,309892

88 ULTJ 742.490.216,32 3.539.995.910,25 0,209743

89 UNIT 217.565.067,46 460.539.382,21 0,472414

90 UNVR 10.902.585.000,00 15.729.945.000,00 0,693110

91 VOKS 1.026.591.706,68 1.536.244.634,56 0,668248

92 YPAS 128.790.247,86 279.189.768,59 0,461300


131

LAMPIRAN V

PENGKLASIFIKASIAN CEO GENDER

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

1 ADES 0 0 0 0 0

2 AKPI 0 0 0 0 0

3 ALDO 0 0 0 0 0

4 ALKA 0 0 0 0 0

5 ALMI 0 0 0 0 0

6 AMFG 0 0 0 0 0

7 APLI 0 0 0 0 0

8 ARNA 0 0 0 0 0

9 ASII 0 0 0 0 0

10 AUTO 0 0 0 0 0

11 BAJA 0 0 0 0 0

12 BATA 0 0 0 0 0

13 BIMA 0 0 0 0 0

14 BRNA 0 0 0 0 0

15 BTON 0 0 0 0 0

16 BUDI 0 0 0 0 0

17 CEKA 0 0 0 0 0

18 CPIN 0 0 0 0 0

19 DLTA 0 0 0 0 0

20 DPNS 0 0 0 0 0

21 EKAD 0 0 0 0 0

22 FASW 0 0 0 0 0

23 GDST 0 0 0 0 0

24 GGRM 0 0 0 0 0

25 GJTL 0 0 0 0 0

26 HDTX 0 0 0 0 0

27 HMSP 0 0 0 0 0

28 ICBP 0 0 0 0 0

29 IGAR 0 0 0 0 0

30 IKAI 0 0 0 0 0

31 IMAS 0 0 0 0 0

32 INAF 0 0 0 0 0

33 INCI 0 0 0 0 0

34 INDF 0 0 0 0 0

35 INDS 1 1 1 1 1

36 INTP 0 0 0 0 0

37 JECC 0 0 0 0 0

38 JKSW 0 0 0 0 0

39 JPFA 0 0 0 0 0


132

PENGKLASIFIKASIAN CEO GENDER (Lanjutan)

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

40 JPRS 0 0 0 0 0

41 KAEF 0 0 0 0 0

42 KBLI 0 0 0 0 0

43 KBLM 0 0 0 0 0

44 KBRI 0 0 0 0 0

45 KDSI 0 0 0 0 0

46 KIAS 0 0 0 0 0

47 KICI 1 1 1 1 1

48 KLBF 1 1 1 1 1

49 LION 0 0 0 0 0

50 LMPI 0 0 0 0 0

51 LMSH 0 0 0 0 0

52 LPIN 0 0 0 0 0

53 MAIN 0 0 0 0 0

54 MBTO 0 0 0 0 0

55 MERK 0 0 0 0 0

56 MLBI 0 0 0 0 0

57 MLIA 0 0 0 0 0

58 MRAT 1 1 1 1 1

59 MYOR 0 0 0 0 0

60 MYTX 0 0 0 0 0

61 NIPS 0 0 0 0 0

62 PICO 0 0 0 0 0

63 PRAS 0 0 0 0 0

64 PSDN 0 0 0 0 0

65 PYFA 0 0 0 0 0

66 RICY 0 0 0 0 0

67 RMBA 0 0 0 0 0

68 ROTI 1 1 1 1 1

69 SCCO 1 1 1 1 1

70 SCPI 0 0 0 0 0

71 SIAP 0 0 0 0 0

72 SIMA 0 0 0 0 0

73 SIPD 0 0 0 0 0

74 SKLT 0 0 0 0 0

75 SMCB 0 0 0 0 0

76 SMGR 0 0 0 0 0

77 SMSM 0 0 0 0 0

78 SPMA 0 0 0 0 0

79 SQBB 0 0 0 0 0

80 SRSN 0 0 0 0 0


133

PENGKLASIFIKASIAN CEO GENDER (Lanjutan)

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

81 SSTM 0 0 0 0 0

82 STAR 0 0 0 0 0

83 STTP 0 0 0 0 0

84 TCID 0 0 0 0 0

85 TOTO 0 0 0 0 0

86 TRST 0 0 0 0 0

87 TSPC 0 0 0 0 0

88 ULTJ 0 0 0 0 0

89 UNIT 0 0 0 0 0

90 UNVR 0 0 0 0 0

91 VOKS 0 0 0 0 0

92 YPAS 0 0 0 0 0

0 = Laki-laki

1 = Perempuan


134

LAMPIRAN VI

PENGKLASIFIKASIAN KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN

(RETURN ON ASSET)

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

1 ADES 3 4 4 3 3

2 AKPI 2 2 2 2 2

3 ALDO 3 3 3 2 2

4 ALKA 2 2 1 2 1

5 ALMI 2 2 2 1 1

6 AMFG 4 4 3 4 4

7 APLI 3 2 2 2 2

8 ARNA 4 4 4 4 3

9 ASII 4 4 3 3 3

10 AUTO 4 4 3 3 2

11 BAJA 2 2 1 2 1

12 BATA 4 4 3 3 4

13 BIMA 2 2 1 3 1

14 BRNA 3 3 1 3 1

15 BTON 4 4 4 3 2

16 BUDI 2 1 1 2 2

17 CEKA 4 3 3 2 3

18 CPIN 4 4 4 3 3

19 DLTA 4 4 4 4 4

20 DPNS 1 4 4 3 2

21 EKAD 4 4 4 3 4

22 FASW 2 1 1 2 1

23 GDST 3 2 3 1 1

24 GGRM 4 3 3 3 3

25 GJTL 3 3 2 2 1

26 HDTX 2 1 1 1 1

27 HMSP 4 4 4 4 4

28 ICBP 4 4 4 3 4

29 IGAR 3 3 3 3 3

30 IKAI 1 1 1 1 1

31 IMAS 3 3 2 1 1

32 INAF 2 2 1 1 1

33 INCI 1 2 3 3 3

34 INDF 3 3 2 3 2

35 INDS 4 3 3 3 1

36 INTP 4 4 4 4 4

37 JECC 3 3 2 2 1

38 JKSW 1 1 1 1 1

39 JPFA 3 3 2 2 2


135


(RETURN ON ASSET) (Lanjutan)

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

40 JPRS 3 2 2 1 1

41 KAEF 3 3 3 3 3

42 KBLI 3 2 3 3 3

43 KBLM 2 2 2 2 2

44 KBRI 1 3 1 1 1

45 KDSI 2 3 2 3 2

46 KIAS 1 2 2 2 1

47 KICI 1 2 3 3 1

48 KLBF 4 4 4 4 4

49 LION 4 4 4 4 3

50 LMPI 2 1 1 1 2

51 LMSH 4 4 2 3 2

52 LPIN 3 3 3 1 1

53 MAIN 4 4 4 1 1

54 MBTO 3 3 2 1 1

55 MERK 4 4 4 4 4

56 MLBI 4 4 4 4 4

57 MLIA 1 1 1 2 1

58 MRAT 3 3 1 2 1

59 MYOR 3 3 3 2 4

60 MYTX 1 1 1 1 1

61 NIPS 2 2 2 2 2

62 PICO 2 2 2 2 2

63 PRAS 1 2 2 2 1

64 PSDN 2 2 2 1 1

65 PYFA 3 2 2 2 2

66 RICY 2 2 1 2 2

67 RMBA 3 1 1 1 1

68 ROTI 4 4 3 3 3

69 SCCO 3 4 3 3 3

70 SCPI 1 1 1 1 3

71 SIAP 2 2 1 1 1

72 SIMA 1 1 1 2 1

73 SIPD 2 2 1 1 1

74 SKLT 2 2 2 3 3

75 SMCB 3 4 3 2 2

76 SMGR 4 4 4 4 4

77 SMSM 4 4 4 4 4

78 SPMA 2 2 1 2 1

79 SQBB 4 4 4 4 4

80 SRSN 3 2 2 2 2


136


(RETURN ON ASSET) (Lanjutan)

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

81 SSTM 1 1 1 1 1

82 STAR 1 1 1 1 1

83 STTP 3 3 3 3 3

84 TCID 4 4 4 3 4

85 TOTO 4 4 4 4 4

86 TRST 3 2 4 2 2

87 TSPC 4 4 4 3 3

88 ULTJ 3 4 4 3 4

89 UNIT 1 1 1 1 1

90 UNVR 4 4 4 4 4

91 VOKS 3 3 2 1 1

92 YPAS 3 3 2 1 1

1 = Sangat rendah ≤0,00479300

2 = Rendah = >0,00479300 - ≤ 0,04299300

3 = Tinggi = > 0,04299300 - ≤ 0,10461100

4 = Sangat tinggi = > 0,10461100


137

LAMPIRAN VII

PENGKLASIFIKASIAN EFISIENSI INVESTASI (DEBT TO ASSET

RATIO)

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

1 ADES 3 3 2 2 3

2 AKPI 3 3 3 3 3

3 ALDO 3 3 3 3 3

4 ALKA 4 4 4 4 3

5 ALMI 4 4 4 4 4

6 AMFG 1 1 1 1 1

7 APLI 2 2 2 1 2

8 ARNA 2 2 1 1 2

9 ASII 3 3 3 3 3

10 AUTO 2 2 1 2 2

11 BAJA 4 4 4 4 4

12 BATA 2 2 2 2 2

13 BIMA 2 4 4 4 4

14 BRNA 3 3 4 1 3

15 BTON 1 1 1 1 1

16 BUDI 3 4 4 4 4

17 CEKA 3 3 3 3 3

18 CPIN 2 2 2 3 3

19 DLTA 1 1 1 1 1

20 DPNS 1 1 1 1 1

21 EKAD 2 2 2 2 1

22 FASW 4 4 4 4 4

23 GDST 1 2 1 2 2

24 GGRM 2 2 2 2 2

25 GJTL 3 3 3 3 4

26 HDTX 2 3 4 4 4

27 HMSP 2 3 3 3 1

28 ICBP 2 2 2 2 2

29 IGAR 1 1 2 1 1

30 IKAI 3 3 3 4 4

31 IMAS 3 4 4 4 4

32 INAF 2 2 3 3 3

33 INCI 1 1 1 1 1

34 INDF 2 2 3 3 3

35 INDS 2 2 1 1 1

36 INTP 1 1 1 1 1

37 JECC 1 4 4 4 4

38 JKSW 4 4 4 4 4

39 JPFA 3 3 4 4 4


138


RATIO) (Lanjutan)

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

40 JPRS 1 1 1 1 1

41 KAEF 2 2 2 2 2

42 KBLI 2 4 2 2 3

43 KBLM 3 4 3 3 3

44 KBRI 1 1 1 3 4

45 KDSI 3 2 3 3 4

46 KIAS 3 1 1 1 1

47 KICI 1 2 1 1 1

48 KLBF 1 1 1 1 1

49 LION 1 1 1 1 2

50 LMPI 2 3 3 3 3

51 LMSH 2 1 1 1 1

52 LPIN 1 1 1 1 4

53 MAIN 4 3 3 4 3

54 MBTO 1 2 1 1 2

55 MERK 1 1 1 1 1

56 MLBI 3 4 2 4 4

57 MLIA 4 4 4 4 4

58 MRAT 1 1 1 1 1

59 MYOR 4 4 3 3 3

60 MYTX 4 4 4 4 4

61 NIPS 4 3 4 3 3

62 PICO 4 4 4 4 3

63 PRAS 4 3 3 3 3

64 PSDN 3 2 2 2 3

65 PYFA 4 4 3 2 2

66 RICY 2 3 3 4 4

67 RMBA 4 4 4 1 4

68 ROTI 1 2 3 3 3

69 SCCO 4 3 2 3 3

70 SCPI 4 4 4 4 4

71 SIAP 2 2 1 1 4

72 SIMA 4 4 3 3 1

73 SIPD 3 3 3 3 4

74 SKLT 2 3 3 3 3

75 SMCB 2 2 2 3 3

76 SMGR 1 1 2 1 2

77 SMSM 2 2 2 2 2

78 SPMA 3 3 3 3 4

79 SQBB 1 1 1 1 1

80 SRSN 2 2 1 2 2


139


RATIO) (Lanjutan)

No. Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

81 SSTM 4 4 4 4 4

82 STAR 2 2 2 2 2

83 STTP 3 3 3 3 3

84 TCID 1 1 1 2 1

85 TOTO 2 2 2 2 2

86 TRST 2 2 2 2 2

87 TSPC 2 1 2 1 2

88 ULTJ 2 2 2 1 1

89 UNIT 1 2 3 2 3

90 UNVR 4 4 4 4 4

91 VOKS 4 4 4 4 4

92 YPAS 2 3 4 3 2

1 = Sangat rendah = ≤ 0,28032875

2 = Rendah = > 0,28032875 - ≤ 0,46192050

3 = Tinggi = > 0,46192050 - ≤ 0,62806000

4 = Sangat tinggi = > ,62806000


140

LAMPIRAN VIII

ANALISIS TABULASI SILANG

CEO GENDER dengan KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN (RETURN

ON ASSET)

Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

CEO Gender * ROA

klasifikasi 460 100,0% 0 0,0% 460 100,0%

CEO Gender * ROA klasifikasi Crosstabulation

Count

ROA klasifikasi

Total

Sangat

Rendah Rendah Tinggi

Sangat

Tinggi

CEO

Gender

Laki-laki 110 113 101 106 430


Total 115 115 115 115 460

Symmetric Measures

Value

Nominal by

Nominal

Cramer's V ,158



141

ANALISIS TABULASI SILANG

CEO GENDER dengan EFISIENSI INVESTASI PERUSAHAAN (DEBT TO

ASSET RATIO) (Lanjutan)

Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

CEO Gender * DAR

klasifikasi 460 100,0% 0 0,0% 460 100,0%

CEO Gender * DAR klasifikasi Crosstabulation

Count

DAR klasifikasi

Total

sangat

rendah Rendah tinggi sangat tinggi

CEO

Gender

Laki-laki 97 110 109 114 430


Total 115 115 115 115 460

Symmetric Measures

Value

Nominal by

Nominal

Cramer's V ,223



hubungan ceo gender dengan kinerja ... hubungan ceo gender dengan kinerja keuangan perusahaan dan...

Documents