RASIO – RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI … · Net Income to Net Worth, dan Current Liabilities to Inventory karena tingkat sig. < 5%, sedangkan secara simultan semua variabel
Post on 01-May-2019
221 Views
Preview:
Transcript
RASIO – RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN
LABA PERUSAHAAN
Studi Kasus : Perusahaan Properti dan Real Estate yang Terdaftar
di Bursa Efek Jakarta
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Syarat MemperolehGelar Sarjana Ekonomi Pada Fakultas Ekonomi
Program Studi Manajemen
oleh:
Anastasia Ardhiyan Adi Suryani
NIM : 02 2214 101
PROGRAM STUDI MANAJEMEN
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2008
RASIO – RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN
LABA PERUSAHAAN
Studi Kasus : Perusahaan Properti dan Real Estate yang Terdaftar
di Bursa Efek Jakarta
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Syarat MemperolehGelar Sarjana Ekonomi Pada Fakultas Ekonomi
Program Studi Manajemen
oleh:
Anastasia Ardhiyan Adi Suryani
NIM : 02 2214 101
PROGRAM STUDI MANAJEMEN
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2008
i
i
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
Jika seseorang maju dengan ketetapan hati kearah mimpinya dan berusaha keras
untuk hidup seperti yang ia bayangkan, ia akan memperoleh sukses yang tidak
pernah diharapkan dalam saat-saat biasa.
(Thoreau)
I dedicate this thesis to:
*My Savior Jesus Christ for his love and blessing
*Saint Mary thanks for her prayer forme
*My Mom and My Dad, thanks for love
*My Brothers and Sister, I love U all
iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya, bahwa skripsi yang saya tulis ini
tidak memuat karya atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan
dalam kutipan dan daftar pustaka, sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, 7 April 2008
Penulis
Anastasia Ardiyan A.S.
iv
vi
ABSTRAK
RASIO-RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHANLABA
Studi kasus Perusahaan Property dan Real Estate Yang Terdaftar Di BEJ
Anastasia Ardhiyan Adi SuryaniUniversitas Sanata Dharma
Yogyakarta2008
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah rasio-rasiokeuangan dapat digunakan untuk memprediksi perubahan laba pada perusahaanproperty dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta (BEJ) di masa yangakan datang.
Penelitian menggunakan metode studi kasus. Subjeknya adalah perusahaanproperty dan real estate, sedangkan objeknya adalah perubahan relatif rasiokeuangan dari tahun 2004-2005 serta perubahan laba bersih sebelum pajak tahun2005-2006 pada perusahaan property dan real estate. Sampel yang digunakanberjumlah 36 perusahaan. Teknik pengambilan sampel purposive sampling.Teknik pengambilan data adalah dokumentasi. Data dianalisa menggunakananalisa rasio keuangan dan analisa regresi berganda, sedangkan untuk mengujimodel regresi dilakukan uji asumsi klasik.
Hasil penelitian menunjukkan dari tiga belas rasio yang diteliti, secaraparsial yang berpengaruh pada perubahan laba adalah Operating Income to Sales,Net Income to Net Worth, dan Current Liabilities to Inventory karena tingkat sig.< 5%, sedangkan secara simultan semua variabel independen atau perubahan rasiokeuangan berpengaruh secara signifikan dalam memprediksi variabeldependennya atau perubahan laba.
vii
ABSTRACT
FINANCIAL RATIO IN PREDICTING PROFIT CHANGECase Study of Property and Real Estate Companies Listed
in Jakarta Stock Exchange
Anastasia Ardhiyan Adi SuryaniSanata Dharma University
Yogyakarta2008
The purpose of the research was to identity the ability as financial ratio topredict the profit change in property and real estate companies listed in JakartaStock Exchange in future.
The research used case study method. The subjects were property and realestate companies, whereas the object was relative change of financial ratio from2004-2005 and also the net profit change before tax in 2005-2006 in property andreal estate companies. The sample used ware 36 companies. Technique ofsampling collection was purposive sampling. Technique of data gaining wasdocumentation. Data was analyzed by using analysis of financial ratio andanalysis of multiple regression, whereas to examine the regression model it wasconducted classical assumption test.
The result of the research indicated that from thirteen ratio understudied,partially influence to the profit changes were Operating Income to Sales, NetIncome to Net Worth, and Current Liabilities to Inventory because thesignificance level of < 5%, whereas simultaneously all independent variables orchange of financial ratio influenced significantly in predicting dependent variablesor profit change.
viii
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Yesus Kristus yang telah melimpahkan segala berkat
dan kasihNya sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi dengan judul “Rasio-
rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Perusahaan” yang diajukan
untuk memenuhi syarat memperoleh gelar Sarjana Ekonomi Program Studi
Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Penulis
menyadari bahwa tanpa bantuan dan dukungan dari berbagai pihak, skripsi ini
tidak akan terselesaikan. Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan
ucapan terimakasih kepada :
1. Bapak Drs. Alex Kahu Lantum, M.S., selaku Dekan Fakultas Ekonomi
Universitas Sanata Dharma.
2. Bapak Drs. G. Hendra Poerwanto, M.Si., selaku Kepala Jurusan
Manajemen.
3. Ibu Dra.Caesilia Wahyu E.R, M.Si., selaku dosen pembimbing I yang telah
meluangkan waktu, tenaga dan pikiran serta mengarahkan sehingga skripsi
ini dapat selesai.
4. Bapak A. Yudi Yuniarto, S.E., MBA, selaku dosen pembimbing II yang
telah memberikan pengarahan sehingga skripsi ini dapat selesai.
5. Bapak Drs. P. Rubiyatno, M.M., selaku dosen penguji yang telah
memberikan masukan yang bermanfaat sehingga skripsi ini dapat selesai.
6. Para dosen pengajar dan karyawan yang telah banyak membantu aku selama
belajar di Sanata Dharma.
ix
7. Bapakku tercinta (Lambertus Sumarto) dan ibuku tersayang (Fransisca
Soekini), yang selalu memberikan aku dorongan material maupun spiritual.
8. Kedua adekku tresayang Fina dan Antok, tawa dan canda kalian merupakan
semangat dalam hidupku “Love you…”.
9. Pak Anom sekeluarga (mbak Enik, dek Puput, dan para karyawan) yang
telah memberikan banyak pelajaran bagi aku tentang arti kehidupan. Pak
Anom terimakasih atas bimbingannya selama ini, ilmu yang bapak berikan
tidak akan pernah bisa dibayar dengan apapun.
10. Keluargaku di Klaten dan di Cepu terimakasih atas doa dan dukungan
kalian selama ini.
11. Buat Om Marno sekeluarga, terimakasih telah menjadi orang tua keduaku
di Jogja.
12. Buat Om Sumadi sekeluarga, terimakasih atas dukungan material dan
spiritualnya.
13. Sahabatku Santi, Tata, Yudi. Thank a lot for our friendship. Moga
persahabatan kita tidak berakhir sampai disini saja.
14. Anak-anak Mel-C yang menjadi keluarga keduaku di Jogja, mbak Rina
(makasih atas komputernya), Ipeh, Dini, Etix, Dwi, Itax, Heni, Iin, Anti,
Naja, Nani, Ayu dan Exs Mel-C (mbak Aat, Munt, Uma, Ely, Ana),
makasih kalian telah menemani aku selama di Jogja. Buat ibu kos (mbak
Niya), makasih banyak sudah memberikan aku tempat bernaung selama di
Jogja.
x
15. Teman-teman Manajemen 2002 yang sudah lulus duluan Wawan, Ika,
Indri, Niya, Christin, Sandra, Retno, Wulan, Nana, Marwati, Sisil. Akhirnya
aku mengikuti jejak kalian.
16. Teman-teman Manajemen B 2002, sukses semuanya yaaaachhh....
17. Teman-teman seperjuanganku Yeni, Nita, Lise, Endah, Christy
Manajemen ’03, semuanya tetep semangat ya.....
18. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, terimakasih banyak
atas segala bantuannya.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa skripsi ini jauh dari sempurna
karena ketebatasan pengetahuan dan pengalaman yang dimiliki penulis. Untuk itu
penulis mengaharapkan kritik dan saran yang membangun dari para pembaca
untuk penyempurnaan skripsi ini.
Akhir kata penulis berharap skripsi ini dapat berguna bagi pembaca semua.
Yogyakarta, April 2008
Penulis
Anastasia Ardhiyan AS
xi
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL…………………………………………………………....i
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING………………………………..ii
HALAMAN PENGESAHAN ………………………………………………… iii
MOTTO DAN PERSEMBAHAN……………………………………………...iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA………………………………………...v
HALAMAN PERNYATAAN PUBLIKASI........................................................vi
ABSTRAKSI……………………………………………………………………vii
ABSTRACT…………………………………………………………….............viii
KATA PENGANTAR…………………………………………………………..ix
DAFTAR ISI……………………………………………………………………..xii
DAFTAR TABEL……………………………………………………………......x
1. BAB I. PENDAHULUAN…………………………………………………… 1
A. Latar Belakang…………………………………………………………..... 1
B. Rumusan Masalah………………………………………………………… 4
C. Batasan Masalah………………………………………………………...... 4
D. Tujuan Penelitian………………………………………………………..... 5
E. Manfaat Penelitian……………………………………………………….. 6
F. Sistematika Penulisan……………………………………………............. 7
2. BAB II. LANDASAN TEORI………………………………………………. 9
A. Laporan Keuangan……………………………………………………….. 9
1. Pengertian Laporan Keuangan……………………………………….. 9
2. Tujuan Laporan Keuangan…………………………………………… 10
3. Peranan Laporan Keuangan………………………………………….. 10
4. Karakteristik Kualitatif Laporan Keuangan………………………….. 11
5. Pihak-pihak Yang Berkepentingan Dalam Laporan Keuangan……… 12
B. Analisis Laporan Keuangan……………………………………………… 13
1. Pengertian Analisis Laporan Keuangan……………………………… 13
xii
2. Tujuan Analisis Laporan Keuangan…………………………………. 14
3. Prosedur Analisis Laporan Keuangan……………………………….. 14
4. Metode Analisis Laporan Keuangan………………………………... 15
C. Analisis Rasio Keuangan……………………………………………….. 16
1. Pengertian Analisis Rasio Keuangan………………………………... 16
2. Tujuan Analisis Rasio Keuangan………………………………….… 17
3. Macam Rasio Keuangan…………………………………………….. 17
4. Rasio Keuangan Yang Digunakan dalam Penelitian………………... 19
D. Perubahan Laba…………………………………………………………. 28
E. Hubungan Antara Rasio Keuangan dan Perubahan Laba………………. 29
F. Tinjauan Penelitian Sebelumnya……………………………………...… 30
G. Hipotesis………………………………………………………………… 32
3. BAB III. METODE PENELITIAN………………………………………… 34
A. Jenis Penelitian………………………………………………………….. 34
B. Tempat dan Waktu Penelitian…………………………………………… 34
C. Subyek dan Obyek Penelitian…………………………………………… 34
D. Variabel Penelitian………………………………………………………. 35
1. Variabel Independen………………………………………………… 35
2. Variabel Dependen………………………………………………….. 36
E. Data Yang Diperlukan…………………………………………………... 37
F. Populasi dan Sampling………………………………………………….. 37
G. Teknik Pengambilan Sampel……………………………………………. 38
H. Teknik Pengumpulan Data……………………………………………… 39
I. Teknik Analisis Data……………………………………………………. 40
1. Analisa Rasio Keuangan……………………………………………. 40
2. Analisis Regresi Berganda………………………………………….. 41
4. BAB IV. GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN…………………………. 46
A. PT. Bursa Efek Jakarta…………………………………………………... 46
1. Sejarah Singkat PT. Bursa Efek Jakarta…………………………….. 46
xiii
2. Sistem Perdagangan Efek di Bursa Efek Jakarta……………………. 47
B. Perusahaan Property dan Real Estate Yang Terdaftar di BEJ………….. 53
5. BAB V. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN………………………. 66
A. Deskripsi Data…………………………………………………………... 66
B. Analisa Data dan Pembahasan………………………………………….. 68
1. Analisa Rasio Keuangan, Perubahan Relatif Rasio Keuangan,
dan Perubahan Laba………………………………………………… 69
2. Analisis Regresi Berganda………………………………………….. 98
6. BAB VI. KESIMPULAN DAN SARAN………………………………...... 108
A. Kesimpulan……………………………………………………………... 108
B. Keterbatasan Penelitian………………………………………………… 110
C. Saran……………………………………………………………………. 111
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel V.1 Daftar nama perusahaan property dan real estate sebagai sample...66
Tabel V.2 Rasio Keuangan Tahun 2004………………………………………70
Tabel V.3 Rasio Keuangan Tahun 2005………………………………………77
Tabel V.4 Perubahan Relatif Rasio Keuangan Tahun 2004 – 2005…………..84
Tabel V.5 Perubahan Laba Relatif Tahun 2005 – 2006………………………96
Tabel V.6 Statistik Deskripsi…………………………………………………98
Tabel V.7 Koefisien Regresi………………………………………………….99
Tabel V.8 Anova……………………………………………………………..102
Tabel V.9 Model Summary………………………………………………….103
Tabel V.10 Hasil Uji Multikolinearitas……………………………………….104
Tabel V.11 Autokorelasi………………………………………………………105
Tabel V.12 Hasil Uji Heterokedastisitas Korelasi Spearman…………………106
xv
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Masyarakat luas mengukur keberhasilan perusahaan berdasarkan
kemampuan manajemen dalam mengelola perusahaan. Jika manajemen dapat
menunjukkan prestasi yang baik, maka manajemen akan memperoleh
penghargaan dan imbalan yang besar. Dalam dunia usaha besar kecilnya
perolehan laba akan dijadikan ukuran sukses tidaknya manajemen dalam
mencapai tujuan perusahaan. Selain itu, perolehan laba perusahaan juga
menjadi ukuran tingkat efisiensi dan efektivitas kegiatan usaha perusahaan.
Seperti yang kita ketahui, tujuan utama didirikannya suatu perusahaan adalah
memperoleh laba, yang nantinya akan diperlukan untuk perkembangan dan
kelangsungan hidup perusahaan.
Untuk memahami kondisi keuangan perusahaan, diperlukan analisis
terhadap laporan keuangan perusahaan. Disamping manajer keuangan atau
pihak intern perusahaan, beberapa pihak diluar perusahaan juga perlu
memahami kondisi keuangan perusahaan. Pihak-pihak tersebut diantaranya
adalah para calon pemodal dan kreditur. Kepentingan mereka berbeda, tetapi
mereka sama-sama mengharapkan memperoleh informasi dari laporan
keuangan perusahaan (Husnan, 1994: 65).
Salah satu analisis terhadap laporan keuangan adalah analisis rasio
keuangan. Analisis rasio keuangan meliputi perhitungan dan interpretasi rasio
1
keuangan yang dapat membantu para pelaku bisnis, pemerintah, maupun para
pemakai laporan keuangan lainnya dalam menilai kondisi keuangan suatu
perusahaan. Analisis rasio keuangan juga memberikan pemahaman yang lebih
baik terhadap kinerja keuangan perusahaan daripada analisis terhadap data
keuangannya saja. Investor dan kreditur menggunakan rasio yang relevan
untuk pengambilan keputusan tertentu. Jika analisis dilakukan oleh pihak
kreditur, aspek yang dinilai akan berbeda dengan penilaian yang dilakukan
oleh investor. Kreditur akan berkepentingan dengan kemampuan perusahaan
melunasi kewajiban finansial tepat pada waktunya, sedangkan investor akan
lebih berkepentingan dengan kemampuan perusahaan menghasilkan
keuntungan. Jadi penggunaan analisis rasio keuangan ini sangat bervariasi dan
tergantung pada pihak yang memerlukan.
Banyak ahli yang melakukan penelitian untuk mengetahui apakah
laporan keuangan bermanfaat atau tidak sesuai dengan tujuannya. Liby pada
tahun 1975 membuktikan bahwa rasio-rasio akuntansi menyediakan informasi
yang berguna bagi pejabat kredit perbankan dalam memprediksi kegagalan
maupun kesuksesan bisnis. Pada tahun 1987 Houghton dan Woodliff juga
membuktikan kegunaan rasio-rasio keuangan, rasio-rasio tersebut harus
menyediakan informasi dalam proses pembuatan keputusan. Selanjutnya
mereka membuktikan bahwa rasio-rasio keuangan return on assets, shorterm
liquidity, devidend policy, cashflows, dan indebtedness dapat digunakan
sebagai prediktor dalam kegagalan maupun keberhasilan suatu perusahaan
(Suhardito, 1998: 602).
2
Penelitian tentang manfaat rasio keuangan juga pernah dilakukan di
Indonesia, salah satunya dilakukan oleh Mas’ud Machfoedz pada tahun 1994
terhadap 68 perusahaan pabrikan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Mas’ud
Machfoedz menganalisis 47 rasio keuangan yang dikategorikan dalam 8
kategori rasio keuangan yaitu short term-liquidity, long-term solvency,
profitability, productivity, indebtedness, investment intensiveness, leverage,
dan equity. Mas’ud Machfoedz dapat membuktikan bahwa terdapat tiga belas
rasio keuangan yang signifikan yang dapat digunakan sebagai prediktor
terhadap pertumbuhan laba. Rasio keuangan yang signifikan tersebut terdiri
dari satu rasio kategori short term-liquidity, satu rasio kategori long-term
solvency, empat rasio kategori profitability, satu rasio kategori Investment
Intensiveness, satu rasio kategori productivity, satu rasio kategori
indebtedness, satu rasio kategori leverage, dan tiga rasio kategori equity
(Hartono, 1999: 70).
Salah satu objek yang mampu menyediakan data tentang laporan
keuangan perusahaan yang dapat dipertanggungjawabkan adalah Bursa Efek
Jakarta, artinya perusahaan yang sudah terdaftar di Bursa Efek Jakarta laporan
keuangannya adalah hasil audit. Ada sembilan sektor usaha yang terdapat
dalam Bursa Efek Jakarta, salah satu diantaranya adalah sektor jasa yang
bergerak di bidang property dan realestate. Hal ini dipilih oleh peneliti
disebabkan karena keterbatasan waktu, dana, dan kemampuan menentukan
lokasi masing-masing perusahaan.
3
Berdasarkan uraian tersebut dan mengacu pada penelitian Mas’ud
Machfoedz, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang menguji
kegunaan rasio keuangan perusahaan dalam mempengaruhi perubahan laba
perusahaan, khususnya pada perusahaan property dan real estate yang terdaftar
di BEJ. Penelitian ini dibatasi oleh tiga belas rasio keuangan yang
dikelompokkan dalam delapan kategori rasio keuangan yang telah diteliti oleh
Mas’ud Machfoedz, sehingga judul penelitian yang digunakan adalah “Rasio-
Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Perusahaan” Studi
kasus pada perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek
Jakarta (BEJ).
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, maka dalam penelitian ini penulis
membuat rumusan masalah sebagai berikut. Apakah rasio-rasio keuangan
dapat digunakan untuk memprediksi perubahan laba pada perusahaan
property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta (BEJ) di masa
yang akan datang?
C. Batasan Masalah
Fokus penelitian ini adalah pada rasio-rasio keuangan yang telah diteliti
oleh Mas’ud Machfoedz, antara lain Short-term Liquidity yang meliputi Cash
Flow to Current Liabilities (CFCL), Long-term Solvency yang meliputi Net
Worth and Total Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA), Profitability ratio
4
yang meliputi Gross Profit to Sales (GPS), Operating Income to Sales (OIS),
Net Income to Sales (NIS), dan Net Income to Net Worth (NINW),
Productivity ratio yang meliputi Quick Assets to Inventory (QAI), Investment
Intensiveness yang meliputi Net Worth to Sales (NWS), Indebtedness yang
meliputi Operating Income to Total Liabilities (OITL), Leverage yang
meliputi Current Liabilities to Inventory (CLI), Equity yang meliputi Net
Income to Total Liabilities (NITL), Current Liabilities to Net Worth (CLNW),
dan Net Worth to Total Liabilities (NWTL), serta perubahan laba bersih
Sebelum bunga dan pajak (EBIT) setiap perusahaan, yang selanjutnya akan
dianalisis untuk menguji apakah rasio-rasio tersebut dapat digunakan untuk
memprediksi perubahan laba di masa yang akan datang. Adapun periode
penelitian yang digunakan adalah dari tahun 2004-2006.
D. Tujuan Penelitian
Berdasarkan batasan masalah di atas, maka penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui apakah rasio-rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi
perubahan laba pada perusahaan property dan real estate yang terdaftar di
Bursa Efek Jakarta (BEJ) di masa yang akan datang.
5
E. Manfaat Penelitian.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi pihak-pihak yang
berkepentingan, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Bagi Perusahaan
Hasil penelitian ini dapat digunakan perusahaan sebagai
pertimbangan dalam menentukan kebijakan keuangan untuk periode
selanjutnya. Setelah perusahaan mengetahui rasio-rasio keuangan
yang paling dominan pengaruhnya terhadap pertumbuhan laba di
masa mendatang, sehingga perusahaan dapat menentukan strateginya
secara lebih baik.
2. Bagi Universitas Sanata Dharma
Hasil penelitian ini dapat menambah referensi perpustakaan
Universitas Sanata Dharma sebagai wahana menggali ilmu
pengetahuan, khususnya mengenai kegunaan rasio keuangan.
3. Bagi Penulis
Kegiatan penelitian ini dapat memperdalam dan mengaplikasikan
ilmu yang diperoleh penulis dibangku kuliah, dibidang manajemen
keuangan khususnya mengenai analisis rasio keuangan.
6
F. Sistematika Penulisan
BAB I : PENDAHULUAN
Bab I ini berisi tentang latar belakang masalah, rumusan masalah,
batasan masalah,tujuan, penelitian, manfaat penelitian, dan
sistematika penulisan.
BAB II : LANDASAN TEORI
Bab II berisi tentang teori-teori yang relevan dengan topik
penelitian ini yang terdiri dari pengertian laporan keuangan, tujuan
laporan keuangan, peranan laporan keuangan, karakteristik
kualitatif laporan keuangan, pihak-pihak yang berkepentingan
dalam laporan keuangan, pengertian analisis laporan keuangan,
tujuan analisis laporan keuangan, prosedur analisis laporan
keuangan, metode analisis laporan keuangan, pengertian analisis
rasio keuangan, tujuan analisis rasio keuangan, macam rasio
keuangan, perubahan laba, hubungan rasio keuangan dan
perubahan laba, hubungan antara rasio keuangan dan perubahan
laba, tinjauan penelitian sebelumnya, dan hipotesis.
BAB III : METODOLOGI PENELITIAN
Bab III ini berisi tentang jenis penelitian, tempat, dan waktu
penelitian, subyek dan obyek penelitian, variabel penelitian, data
yang diperlukan, populasi dan sampel, teknik pengambilan sampel,
teknik pengumpulan data, dan teknik analisis data.
7
BAB IV : GAMBARAN UMUM PASAR MODAL DI INDONESIA
Bab IV ini berisi tentang gambaran umum perusahaan yang terdiri
dari sejarah singkat PT. Bursa Efek Jakarta, sistem perdagangan
efek di Bursa Efek Jakarta, dan sekilas tentang peusahaan-
perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek
Jakarta.
BAB V : ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Bab V ini berisi analisis terhadap data-data yang diperoleh dari
perusahaan dengan menggunakan Analisis Rasio Keuangan,
Analisis Regresi Linier Berganda, Koefisien Determinasi.
BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN
Bab VI ini berisi kesimpulan yang diperoleh berdasarkan hasil
analisis dan pembahasan pada Bab V, keterbatasan penelitian, serta
saran-saran.
8
BAB II
LANDASAN TEORI
Laporan Keuangan
1. Pengertian Laporan Keuangan
Laporan keuangan pada dasarnya melaporkan kegiatan-kegiatan
perusahaan, di antaranya adalah kegiatan investasi, kegiatan pendanaan,
kegiatan operasional, dan sekaligus sebagai alat untuk mengevaluasi
keberhasilan strategi perusahaan dalam mencapai tujuan. Laporan
keuangan utama yang umumnya dibuat oleh setiap perusahaan adalah
neraca dan laporan rugi laba. Neraca dibuat dengan maksud untuk
menggambarkan posisi keuangan suatu organisasi pada suatu saat tertentu,
sedangkan laporan rugi laba menggambarkan hasil-hasil usaha yang
dicapai dalam suatu periode waktu tertentu (Jusup, 2001:21).
Menurut Myer laporan keuangan adalah dua daftar yang di susun
oleh Akuntan pada akhir periode untuk suatu perusahaan. Kedua daftar itu
adalah daftar neraca atau daftar posisi keuangan dan daftar pendapatan atau
daftar rugi laba. Pada waktu akhir-akhir ini sudah menjadi kebiasaan bagi
perseroan-perseroan untuk menambahkan daftar ketiga yaitu daftar surplus
atau daftar laba yang tidak dibagikan (Munawir, 1995: 5).
Uraian diatas memberikan pengertian bahwa laporan keuangan
merupakan hasil akhir dari proses akuntansi dan laporan keuangan
9
disajikan sebagai bentuk tanggung jawab manajemen kepada pemilik
perusahaan.
2. Tujuan Laporan Keuangan
Tujuan dari penyusunan laporan keuangan adalah untuk menyediakan
informasi yang menyangkut posisi keuangan. Kinerja dan perubahan posisi
keuangan suatu perusahaan, yang bermanfaat bagi para pemakai dalam
pengambilan keputusan ekonomi (Prastowo,1995 : 5).
Sedangkan Accounting Prinsiples Board Statement No.4
menggambarkan tujuan laporan keuangan adalah sebagai berikut:
a. Tujuan umum
Menyajikan laporan posisi keuangan, hasil usaha, dan perubahan posisi
keuangan secara wajar sesuai prinsip akuntansi yang diterima.
b. Tujuan khusus
Memberikan informasi tentang kekayaan, kewajiban, kekayaan bersih,
proyeksi laba, perubahan kekayaan dan kewajiban, serta informasi
lainnya yang relevan.
3. Peranan Laporan Keuangan
Peranan laporan keuangan dalam dunia bisnis atau ekonomi dapat
digunakan sebagai (Revsine, 1999 : 2):
a. Alat untuk menganalisis
b. Laporan pertanggung jawaban manajemen
c. Tanda-tanda peringatan bagi perusahaan
d. Untuk meramalkan atau memprediksi keuntungan suatu perusahaan
e. Ukuran dalam akuntansi.
10
4. Karakteristik Kualitatif Laporan Keuangan
Karakteristik laporan keuangan meliputi (Prastowo , 1995:6-8):
a. Dapat dipahami
Kualitas penting informasi yang ditampung dalam laporan
keuangan adalah kemudahannya untuk segera dapat dipahami oleh para
pemakai. Dalam hal ini, para pemakai diasumsikan memiliki
pengetahuan yang memadai tentang aktivitas ekonomi dan bisnis,
akuntansi serta kemauan untuk mempelajari informasi dengan ketekunan
yang wajar.
b. Relevan
Agar bermanfaat informasi harus relevan untuk memenuhi
kebutuhan para pemakai dalam proses pengambilan keputusan.
Informasi mempunyai kualitas relevan apabila informasi tersebut dapat
mempengaruhi keputusan ekonomi pemakai dengan membantu mereka
mengevaluasi peristiwa masa lalu, masa kini, atau masa depan
(predictive), menegaskan atau mengoreksi hasil evaluasi mereka di masa
lalu (Confirmatory).
c. Keandalan
Agar bermanfaat informasi juga harus andal (reliable). Informasi
mempunyai kualitas yang andal jika bebas dari pengertian yang
menyesatkan, kesalahan material dan dapat diandalkan pemakainya
sebagai penyajian yang tulus dan jujur (faithfull representation).
11
d. Dapat dibandingkan
Pemakai laporan keuangan harus dapat membandingkan laporan
keuangan perusahaan antar periode untuk mengidentifikasi
kecenderungan (trend) posisi keuangan dan kinerja perusahaan.
5. Pihak-pihak Yang Berkepentingan Dalam Laporan Keuangan
Pihak-pihak yang berkepentingan dalam laporan keuangan adalah
(Munawir, 1983:2-4):
a. Pemilik perusahaan
Laporan keuangan diperlukan oleh pemilik perusahaan untuk
menilai hasil yang akan dicapai dimasa yang akan datang sehingga
bisa menaksir bagian keuntungan yang akan diterima dan
perkembangan harga saham yang dimilikinya.
b. Manajer atau pimpinan perusahaan
Laporan keuangan diperlukan manajer sebagai alat untuk
mempertanggung jawabkan kepada para pemilik perusahaan atas
kepercayaan yang telah diberikan kepadanya.
c. Para investor
Laporan keuangan diperlukan para investor untuk mengetahui
prospek keuntungan di masa mendatang dan perkembangan perusahaan
selanjutnya, untuk mengetahui jaminan investasinya dan untuk
mengetahui kondisi kerja atau kondisi keuangan jangka pendek
perusahaan tersebut.
12
d. Para kreditur dan bankers
Laporan keuangan di gunakan oleh kreditur dan bankers untuk
mengetahui posisi keuangan dari perusahaan yang bersangkutan
sebelum mengambil keputusan untuk memberi atau menolak
permintaan kredit dari suatu perusahan.
e. Pemerintah
Laporan keuangan perusahaan digunakan oleh pemerintah untuk
menentukan besarnya pajak yang harus ditanggung oleh perusahaan,
juga sangat diperlukan oleh Biro Pusat Statistik, Dinas Perindustrian,
Perdagangan dan Tenaga Kerja untuk dasar perencanaan pemerintah.
B. Analisis Laporan Keuangan
1. Pengertian Analisis Laporan Keuangan
Analisis laporan keuangan secara harafiah terdiri dari dua kata,
“analisis” dan “laporan keuangan”. Definisi “analisis” menurut kamus besar
Bahasa Indonesia adalah penguraian suatu pokok atas berbagai bagiannya
dan penelaahan bagian itu sendiri, serta hubungan antar bagian untuk
memperoleh pengertian yang tepat dan pemahaman arti keseluruhan.
Berdasarkan definisi tersebut, analisis laporan keuangan merupakan proses
untuk membedah laporan keuangan, menelaah masing-masing unsur dan
menelaah hubungan diantara unsur tersebut dengan tujuan untuk
memperoleh pengertian dan pemahaman yang baik dan tepat atas laporan
keuangan.
13
2. Tujuan Analisis Laporan Keuangan
Analisis laporan keuangan dilakukan untuk mencapai beberapa
tujuan. Misalnya dapat digunakan sebagai alat forecasting mengenai
kondisi dan kinerja keuangan di masa mendatang, sebagai diagnosis
terhadap masalah-masalah manajemen, operasi atau masalah lainnya, atau
sebagai alat evaluasi terhadap manajemen. Tujuan terpenting dalam laporan
keuangan adalah mengurangi ketergantungan para pengambil keputusan
pada dugaan murni, tekanan dan intuisi, mengurangi dan mempersempit
lingkup ketidak pastian yang tidak bisa dielakkan pada setiap proses
pengambilan keputusan.
Analisis laporan keuangan tidak berarti mengurangi kebutuhan akan
penggunaan pertimbangan-pertimbangan, melainkan hanya memberikan
dasar yang layak dan sistematis dalam menggunakan pertimbangan-
pertimbangan tersebut (Prastowo, 1995 :31).
3. Prosedur Analisis Laporan Keuangan
Langkah-langkah yang ditempuh dalam analisis laporan keuangan,
yaitu (Prastowo,1995:32):
a. Memahami latar belakang data keuangan perusahaan
Memahami tentang bidang usaha yang diterjuni oleh perusahaan
yang dianalisis dan kebijakan akuntansi yang dianut dan diterapkan
perusahaan tersebut.
14
b. Memahami kondisi-kondisi yang berpengaruh pada perusahaan.
Kondisi yang dipahami mencakup informasi mengenai trend
(kecenderungan) industri dimana perusahaan beroperasi, perubahan
teknologi, perubahan selera konsumen, perubahan faktor-faktor
ekonomi, dan perubahan yang terjadi di dalam perusahaan itu sendiri.
c. Mempelajari dan me-review laporan keuangan.
Tujuan mempelajari dan me-review laporan keuangan adalah untuk
memastikan laporan keuangan telah cukup jelas menggambarkan data
keuangan yang relevan dan sesuai dengan standar akuntansi keuangan
yang berlaku.
d. Menganalisis laporan keuangan.
Dalam menganalisis laporan keuangan harus menggunakan
berbagai metode dan teknik analisis yang ada serta menginterpretasikan
analisis tersebut.
4. Metode Analisis Laporan Keuangan
Secara umum metode analisis laporan keuangan ada 2, yaitu
(Swastha, 1991: 328-330) :
a. Metode Horizontal
Metode Horizontal adalah metode analisis laporan keuangan antara
dua periode atau lebih. Analisis ini bertujuan untuk melihat perubahan-
perubahan kekayaan perusahaan, modal kerja neto, dan kas perusahaan.
Dari analisis-analisis perusahaan ini dapat diketahui asal (sumber) dan
penggunaan dana perusahaan, di samping perkembangan perusahaan
dari periode satu ke periode yang lain.
15
b. Metode Vertikal
Metode Vertikal adalah analisis elemen-elemen laporan keuangan
pada satu periode tertentu. Analisis ini menggunakan rasio atau
perbandingan antara pos-pos yang terdapat dalam neraca dan laporan rugi
laba.
C. Analisis Rasio Keuangan
1. Pengertian Analisis Rasio Keuangan
Analisis Rasio Keuangan adalah suatu metode analisis untuk
mengetahui hubungan dari pos-pos tertentu dalam neraca atau laporan rugi
laba secara individu atau kombinasi dari kedua laporan tersebut (Munawir,
1999:37).
Untuk melakukan analisis rasio keuangan, diperlukan perhitungan
rasio-rasio keuangan yang mencerminkan aspek-aspek tertentu. Agar
bermanfaat, rasio-rasio harus dihubungkan dengan beberapa standar. Salah
satu pendekatannya adalah menggunakan pola historis perusahaan sendiri,
yang melibatkan perhitungan rasio-rasionya untuk sejumlah tahun guna
menentukan apakah perusahaan membaik atau memburuk.
Pendekatan kedua adalah melakukan perbandingan dengan
perusahaan-perusahaan lain dalam industri yang sama. Dengan melakukan
analisis rasio keuangan selama beberapa periode akan dapat dilihat
kecenderungan keuangan suatu perusahaan, sehingga dapat membantu
16
dalam nilai prestasi keuangan perusahaan di masa lalu dan prospeknya di
masa mendatang.
2. Tujuan Analisis Rasio Keuangan
Tujuan dari analisis rasio keuangan yaitu (Simangunsong, 1995:52) :
a. Menentukan tingkat likuidasi
b. Mengukur efektivitas operasi
c. Mengukur derajat keuntungan
3. Macam Rasio Keuangan
Penggolongan rasio keuangan itu banyak sekali, karena rasio dapat
dibuat menurut kebutuhan analisis. Berikut ini adalah penggolongan rasio
keuangan yang dibagi menjadi dua kelompok (Riyanto, 1995: 264-265) :
a. Rasio keuangan berdasarkan sumber datanya dapat digolongkan menjadi
tiga kelompok:
1) Rasio-rasio neraca (Balance sheet ratios), ialah rasio-rasio yang
disusun dari data yang berasal dari neraca, misalnya: current ratio,
acid-test ratio, current assets to total ratio, current liabilities to total
assets ratio, dan sebagainya.
2) Rasio-rasio laporan Rugi dan Laba (Income Statement Ratios), ialah
rasio-rasio yang disusun dari data yang berasal dari income
statement, misalnya: gross profit margin, net operating margin,
operationg ratio, dan sebagainya.
3) Rasio-rasio antar-laporan (Inter-statement ratios), ialah rasio-rasio
yang disusun dari data yang berasal dari neraca dan data lainnya
17
berasal dari income statement, misalnya: assets turnover, inventory
turnover, receivables turnover, dan sebagainya.
b. Berdasarkan tujuan analisis rasio keuangan dapat digolongkan
menjadi:
1) Rasio-rasio likuiditas, adalah rasio-rasio yang dimaksudkan untuk
mengukur likuiditas perusahaan (Current ratio, Acid test ratio).
2) Rasio-rasio leverage, adalah rasio-rasio yang dimaksudkan untuk
mengukur sampai berapa jauh aktiva perusahaan dibiayai dengan
hutang (Debt to total assets ratio, Net Worth to Debt ratio, dan
sebagainya).
3) Rasio-rasio aktivitas, adalah rasio-rasio yang dimaksudkan untuk
mengukur sampai seberapa besar efektivitas perusahaan dalam
mengerjakan sumber-sumber dananya (Inventory turnover,
Average collection period, dan sebagainya).
4) Rasio-rasio profitabilitas, yaitu rasio-rasio yang menunjukkan hasil
akhir dari sejumlah kebijaksanaan dan keputusan-keputusan
(Profit margin on sales, Return on total assets, Return on net
worth, dan sebagainya).
c. Pengelompokan rasio berdasarkan kategori,
Hanafi dan Halim (2003) mengatakan bahwa pengelompokan
rasio keuangan menurut kategorinya terdiri dari :
18
1) Rasio Likuiditas
Rasio yang mengukur kemampuan perusahaan memenuhi
kewajiban jangka pendeknya
2) Rasio Aktivitas
Rasio yang mengukur sejauh mana efektivitas penggunaan aset
dengan melihat tingkat aktivitas aset.
3) Rasio Solvabilitas
Rasio yang mengukur sejauh mana kemampuan perusahaan
memenuhi kewajiban jangka panjangnya.
4) Rasio Profitabilitas
Rasio yang melihat kemampuan perusahaan menghasilkan laba
(profitabilitas).
5) Rasio Nilai Pasar
Rasio ini melihat perkembangan nilai perusahaan relatif terhadap
nilai buku perusahaan.
4. Rasio Keuangan yang Digunakan Menganalisis dalam Penelitian
Berikut ini adalah penjelasan mengenai rasio-rasio yang akan
digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut :
a. Short-term Liquidity
Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan untuk
memenuhi kewajiban jangka pendek perusahaan. Rasio yang dipakai
untuk mengukur Short-term Liquidity adalah:
19
Cash Flow to Current Liabilities (CFCL).
Rasio CFCL digunakan untuk mengukur hutang lancar
perusahaan dengan menggunakan arus kas operasi perusahaan.
CFCL dirumuskan sebagai berikut:
Rasio CFCL yang tinggi menunjukkan bahwa perusahaan mampu
memenuhi kewajiban lancarnya atau mampu membayar hutang
lancar perusahaan dengan menggunakan arus kas perusahaan,
sebaliknya rasio CFCL yang rendah menunjukkan risiko
perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban lancarnya atau
perusahaan tidak mampu membayar hutang lancarnya.
a. Long-term Solvency
Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan
untuk memenuhi kewajiban jangka panjang perusahaan. Long-term
Solvency Ratio yang dipakai dalam penelitian ini adalah:
Net Worth and Total Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA):
Rasio ini digunakan untuk mengukur bagaimana
perusahaan menggunakan aktiva tetapnya dengan menggunakan
modal sendiri dan total hutangnya. Rasio NWTLFA dirumuskan
sebagai berikut:
tetapAktiva
hutangTotalsendiriModal NWTLFA
lancarHutang
operasikasArusCFCL
20
Semakin tinggi rasio NWTLFA menunjukkan bahwa perusahaan
mampu membiayai aktiva tetap perusahaan dengan modal sendiri
perusahaan dan hutang perusahaan. Semakin rendah rasio
NWTLFA menunjukkan kecilnya modal yang dimiliki
perusahaan dan kecilnya hutang yang diperoleh perusahaan
sehingga tidak mampu membiayai aktiva tetap perusahaan.
b. Profitability
Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba
dalam hubungannya dengan penjualan, total aktiva, maupun modal
sendiri (Sartono, 2001:122).
Rasio-rasio profitabilitas yang digunakan dalam penelitian ini terdiri
dari:
1) Gross Profit to Sales (GPS)
Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan
perusahaan dalam mendapatkan laba kotor per rupiah penjualan
bersih. Gross Profit to Sales dirumuskan sebagai berikut:
bersihPenjualan
kotorlabaGPS
Laba kotor adalah penjualan setelah dikurangi oleh semua
biaya untuk memproduksi barang. Semakin besar rasio GPS
berarti keuntungan perusahaan semakin naik, karena biaya
produksi yang dikeluarkan perusahaan kecil dibandingkan
penjualan bersihnya. Sebaliknya, jika rasio GPS menurun berarti
keuntungan perusahaan juga akan menurun, karena biaya
21
produksi yang dikeluarkan perusahaan terlalu besar dibandingkan
dengan penjualan bersihnya.
2) Operating Income to Sales (OIS)
Operating Income to Sales (OIS) digunakan untuk
mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba operasi
sebelum bunga dan pajak yang dihasilkan oleh setiap rupiah
penjualan bersih. Rasio ini membandingkan antara laba operasi
dengan penjualan bersih, sehingga dapat dirumuskan sebagai
berikut:
bersihPenjualan
OperasiLabaOIS
Besar kecilnya Operating Income to Sales ditentukan oleh dua
faktor, yaitu penjualan bersih dan laba operasi. Besar kecilnya
laba operasi tergantung pada pendapatan dari penjualan dan
besarnya biaya usaha. Jika Operating Income to Sales tinggi
menandakan perusahaan mampu menghasilkan laba operasi yang
tinggi pada tingkat penjualan tertentu dengan cara menekan atau
memperkecil biaya usaha perusahaan. Operating Income to Sales
yang rendah menandakan laba operasi yang dihasilkan
perusahaan rendah pada tingkat penjualan tertentu dikarenakan
biaya usaha yang terlalu tinggi (Bambang, 1995:3).
22
3) Net Income to Sales (NIS)
Net Income to Sales menunjukkan perbandingan antara
laba bersih setelah pajak dengan penjualan bersih. Net Income to
Sales dapat dirumuskan sebagai berikut:
bersihPenjualan
pajaksetelahbersihLabaNIS
Rasio ini merupakan alat untuk mengukur sampai seberapa efektif
perusahaan telah mengelola pengeluaran-pengeluarannya (biaya-
biaya perusahaan), hal ini dilihat dari perbedaan antara nilai
penjualan dengan laba bersih yang terletak pada total biaya
(Kuswadi, 2004: 188). Apabila rasio NIS naik berarti biaya-biaya
perusahaan menurun, sedangkan penjualan meningkat. Sebaliknya,
jika rasio NIS turun berarti biaya-biaya perusahaan meningkat,
sedangkan penjualannya menurun.
4) Net Income to Net Worth (NINW)
Net Income to Net Worth adalah rasio profitabilitas yang
menunjukkan perbandingan antara laba bersih setelah pajak dengan
modal sendiri. Net Income to Net Worth dapat dirumuskan sebagai
berikut:
sendiriModal
pajaksetelahbersihLabaNINW
Net Income to Net Worth yang tinggi menandakan bahwa
perusahaan mampu menghasilkan laba dengan baik ditunjukkan
dengan meningkatnya laba bersih setelah pajak dan meningkatnya
23
modal sendiri. Sebaliknya, Net Income to Net Worth rendah maka
akan terjadi penurunan laba bersih setelah pajak dan modal sendiri
perusahaan, sehingga laba perusahaan mengalami penurunan
c. Productivity
Rasio ini untuk mengukur seberapa besar efektivitas perusahaan
dalam mengerjakan sumber-sumber dananya. Rasio productivity yang
digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Quick Assets to Inventory (QAI)
Quick Assets to Inventory menunjukkan penggunaan aktiva
lancar perusahaan yang paling liquid terhadap persediaan. Quick
Assets to Inventory dapat dirumuskan sebagai berikut:
Persediaan
lain-lainpiutangusahapiutanginvestasiKas QAI
Semakin tinggi rasio Quick Assets to Inventory mengakibatkan
risiko likuiditas yang ditanggung perusahaan semakin rendah. Hal
ini ditunjukkan dengan meningkatnya aktiva lancar perusahaan
yang paling liquid yaitu kas, investasi, piutang usaha dan piutang
lain-lain dan juga meningkatnya persediaan perusahaan.
Sebaliknya, rasio QAI yang rendah mengakibatkan risiko
likuiditasnya tinggi, hal ini disebabkan oleh menurunnya aktiva
lancar perusahaan yang paling liquid dan menurunnya persediaan
perusahaan.
24
d. Indebtedness
Rasio ini digunakan untuk menghitung kemampuan perusahaan
untuk membayar semua hutang-hutangnya (baik hutang jangka pendek
maupun jangka panjang). Rasio Indebtedness yang digunakan dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut:
Operating Income to Total Liabilities (OITL)
Rasio ini digunakan untuk mengukur total hutang
perusahaan dengan menggunakan laba operasi perusahaan.
Operating Income to Total Liabilities dirumuskan sebagai berikut:
hutangTotal
operasiLabaOITL
Semakin tinggi rasio OITL, maka perusahaan mampu membayar
hutangnya, baik hutang jangka pendek maupun hutang jangka
panjang dengan menggunakan laba operasi perusahaan.
Sebaliknya, semakin rendah rasio OITL menunjukkan risiko
perusahaan tidak mampu membayar hutang-hutangnya.
e. Investmet Intensiveness
Rasio ini digunakan untuk menghitung kemampuan perusahaan
untuk meningkatkan investasi perusahaan dengan menggunakan modal
sendiri. Rasio yang digunakan untuk penelitian ini adalah:
Net Worth to Sales (NWS):
Rasio NWS digunakan untuk menghitung penjualan bersih
perusahaan dengan mengunakan modal sendiri. Net Worth to Sales
dirumuskan sebagai berikut:
25
bersihPenjualan
sendiriModalNWS
Semakin tinggi rasio Net Worth to Sales, maka perusahaan semakin
mampu meningkatkan investasinya dengan menggunakan modal
sendiri. Sebaliknya, rasio Net Worth to Sales rendah akan
mengakibatkan investasi perusahaan menurun.
f. Leverage
Rasio yang digunakan untuk mengukur sampai berapa jauh aktiva
perusahaan dibiayai dengan hutang perusahaan. Rasio Leverage yang
digunakan dalam penelitian ini adalah:
Current Liabilities to Inventory (CLI)
Rasio yang menunjukkan perbandingan antara hutang
lancar dengan persediaan. Current Liabilities to Inventory
dirumuskan sebagai berikut:
Persediaan
lancarHutangCLI
Semakin tinggi rasio Current Liabilities to Inventory, berarti
semakin tinggi hutang lancar yang harus ditanggung perusahaan,
hal ini disebabkan oleh naiknya biaya persediaan perusahaan.
Sebaliknya, rasio Current Liabilities to Inventory rendah berarti
hutang lancar yang harus ditanggung perusahaan lebih kecil,
karena biaya persediaan yang dikeluarkan perusahaan menurun.
26
g. Equity
Rasio yang digunakan untuk mengukur sampai berapa jauh modal
perusahaan dalam membiayai hutang-hutang perusahaan. Rasio Equity
yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1) Net Income to Total Liabilities (NITL)
Rasio yang menunjukkan perbandingan antara laba bersih
setelah pajak dengan hutang perusahaan, baik hutang jangka
pendek maupun hutang jangka panjang. Net Income to Total
Liabilities dirumuskan sebagai berikut:
hutangTotal
pajaksetelahbersihLabaNITL
Net Income to Total Liabilities yang tinggi menandakan bahwa
perusahaan mampu membayar hutang-hutangnya dengan laba yang
dihasilkan perusahaan. Sebaliknya, Net Income to Total Liabilities
yang rendah merupakan risiko bagi perusahaan tidak dapat
membayar hutang-hutangnya, dikarenakan laba yang dihasilkan
perusahaan terlalu rendah.
2) Current Liabilities to Net worth (CLNW)
Rasio yang menunjukkan perbandingan antara hutang
lancar dengan modal sendiri. Current Liabilities to Net Worth
dirumuskan sebagai berikut:
sendiriModal
lancarHutangCLNW
Semakin tinggi nilai Current Liabilities to Net Worth, maka modal
sendiri perusahaan semakin besar sehingga perusahaan dapat
27
memenuhi kewajiban lancarnya, sebaliknya Current Liabilities to
Net Worth semakin rendah maka modal sendiri perusahaan juga
semakin rendah, sehingga menimbulkan risiko bagi perusahaan
tidak dapat memenuhi kewajiban lancarnya.
3) Net Worth to Total Liabilities (NWTL)
Rasio yang menunjukkan perbandingan antara modal
sendiri dengan total hutang perusahaan, baik hutang jangka
panjang maupun hutang jangka pendek. Net Worth to Total
Liabilities dirumuskan sebagai berikut:
hutangTotal
sendiriModalNWTL
Net Worth to Total Liabilities yang tinggi menandakan bahwa
perusahaan mampu membayar hutang-hutangnya, baik hutang
jangka pendek maupun hutang jangka panjang menggunakan
modal sendiri. Sebaliknya, Net Worth to Total Liabilities yang
rendah mengakibatkan perusahaan tidak mampu membayar
hutang-hutangnya karena modal yang dimiliki perusahaan terlalu
rendah.
D. Perubahan Laba
Perubahan laba yang digunakan dalam penelitian ini adalah perubahan
laba relatif , karena perubahan laba relatif akan mengurangi pengaruh ukuran
perusahaan (Zainuddin, 1999: 72). Sedangkan indikator perubahan laba yang
digunakan dalam penelitian ini adalah laba bersih sebelum bunga dan pajak
28
(EBIT), hal ini bertujuan untuk menghindari pengaruh penggunaan tarif pajak
yang yang berbeda antar periode yang dianalisis.
Perubahan laba dihitung dengan rumus sebagai berikut ( Machfoedz,
1994:119):
nit
nitit
Y
YYY
)(
Keterangan :
Y : perubahan laba
t : periode perhitungan laba
i : perusahaan sampel
n : jangka waktu perubahan laba
Apabila besarnya laba bertambah atau kerugian berkurang, maka hal ini
menunjukkan keadaan perusahaan bertambah baik, apabila besarnya laba
turun atau kerugian bertambah hal ini menunjukkan keadaan perusahaan
mengalami kemunduran (Simangunsong, 1995:80).
E. Hubungan Antara Rasio Keuangan dan Perubahan Laba
Rasio keuangan digunakan sebagai instrumen analisis prestasi
perusahaan yang menunjukkan perubahan dalam kondisi keuangan atau
prestasi perusahaan dimasa lalu. Meskipun analisis rasio keuangan didasarkan
pada data kondisi masa lalu, tetapi dimaksudkan untuk menilai risiko dan
peluang perusahaan yang bersangkutan dimasa yang akan datang.
Prediksi laba merupakan salah satu informasi yang paling menarik
perhatian para investor, karena investor lebih berkepentingan dengan prospek
29
perusahaan dimasa yang akan datang dibandingkan informasi yang bersifat
historis. Rasio keuangan diduga dapat digunakan sebagai prediktor terhadap
perubahan laba (laba naik atau laba turun). Untuk menguji kemampuan rasio
keuangan sebagai prediktor terhadap perubahan laba digunakan informasi
dalam laporan keuangan.
Rasio keuangan dikatakan bermanfaat apabila dapat digunakan dalam
membantu mengambil keputusan. Manfaat rasio keuangan sebagai prediktor
perubahan laba dapat diukur dengan signifikan atau tidak signifikan antara
rasio keuangan dengan perubahan laba. Apabila hubungan antara rasio
keuangan dengan perubahan laba adalah signifikan berarti rasio keuangan
bermanfaat sebagai prediktor dalam perubahan laba perusahaan, sebaliknya
jika hubungan antara rasio keuangan dengan perubahan laba tidak signifikan
berarti rasio keuangan tidak bermanfaat sebagai prediktor perubahan laba
(Zainuddin&Hartono, 1999: 74).
F. Tinjauan Penelitian Sebelumnya
Penelitian terdahulu yang menjadi referensi penelitian ini adalah :
1. Mas’ud Machfoedz
Penelitian tentang kegunaan rasio keuangan pernah dilakukan oleh
Mas’ud Machfoedz pada tahun 1994 terhadap 68 perusahaan manufaktur
yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Tujuan penelitian Mas’ud Machfoedz
adalah untuk menguji apakah rasio keuangan dalam memprediksi perubahan
laba perusahaan di masa yang akan datang. Mas’ud Machfoedz menganalisis
30
47 rasio keuangan yang dikategorikan dalam 8 kategori rasio keuangan yaitu
short term-liquidity, long-term solvency, profitability, productivity,
indebtedness, investment intensiveness, leverage, dan equity. Dari rasio
keuangan tersebut dilakukan seleksi dengan stepwise regression menunjukkan
bahwa terdapat 13 rasio keuangan yang signifikan yang dapat digunakan
sebagai prediktor terhadap pertumbuhan laba. Rasio keuangan yang signifikan
tersebut terdiri dari 1 rasio kategori short term-liquidity yaitu Cash Flow to
Current Liabilities (CFCL), 1 rasio kategori long-term solvency yaitu Net
Worth and Total Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA), 4 rasio kategori
profitability yaitu Gross Profit to Sales (GPS), Operating Income to Sales
(OIS), Net Income to Sales (NIS), dan Net Income to Net Worth (NINW), 1
rasio kategori Investment Intensiveness yaitu Net Worth to Sales (NWS), 1
rasio kategori productivity yaitu Quick Assets to Inventory (QAI), 1 rasio
kategori indebtedness yaitu Operating Income to Total Liabilities (OITL), 1
rasio kategori leverage yaitu Current Liabilities to Inventory (CLI), dan 3
rasio kategori equity yaitu Net Income to Total Liabilities (NITL), Current
Liabilities to Net Worth (CLNW), dan Net Worth to Total Liabilities (NWTL).
2. Warsidi dan Bambang Agus Pramuka
Pada tahun 2000 Warsidi dan Bambang Agus Pramuka juga melakukan
penelitian tentang kegunaan rasio keuangan dalam memprediksi perubahan
laba di masa yang akan datang. Pengujian dilakukan dengan menggunakan
sampel random sebanyak 54 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa
Efek Jakarta. Dengan menggunakan metode pemilihan variabel stepwise
31
regresión dianalisis sejumlah 49 rasio keuangan. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa tujuh rasio keuangan terbukti signifikan digunakan
sebagai prediktor perubahan laba di masa yang akan datang. Rasio-rasio
tersebut antara lain Cost of Goods Sold to Inventories (CGSI), Cost of Goods
Sold to Net Sales (CGSNS), Net Sales to Trade Receivables (NSTR), Net
Sales to Quick Assets (NSQA) yang termasuk dalam kategori productivity
ratio. Working Capital to Total Assets (WCTA), Working Capital to Net Sales
(WCNS) yang termasuk dalam kategori investment intensiveness ratio dan
Profit Before Taxes to Shareholders Equity (PBTSE) yang termasuk dalam
kategori Return on Investment ratio.
G. Hipotesis
Hipotesis adalah pernyataan mengenai sesuatu hal yana harus diuji
kebenarannya. Hipotesis yang dapat diuji disebut hipotesis nol, istilah nol
mengacu pada pemikiran bahwa tidak ada perbedaan antara nilai yang
sebenarnya dengan nilai yang ada dalam hipotesis. Di samping itu harus
diformulasikan hipotesis alternatifnya (Ha), sehingga menolak Ho berarti
menerima Ha dan sebaliknya (Djarwanto dan Pangestu, 1999: 183).
Berdasarkan uraian di atas dan mengacu pada penelitian Mas’ud
Machfoedz digunakan untuk membangun hipotesis ini. Perubahan laba
perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta
mungkin dipengaruhi oleh perubahan rasio-rasio keuangan khususnya ke tiga
32
belas rasio yang telah diteliti oleh Mas’ud Machfoedz. Oleh karena itu,
hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Ho : Perubahan relatif rasio keuangan tidak berpengaruh secara signifikan
dalam memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan
real estate.
Ha : Perubahan relatif rasio keuangan berpengaruh secara signifikan dalam
memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan real
estate.
33
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah studi kasus, yaitu penelitian yang
memusatkan pada suatu obyek tertentu yang akan diteliti. Kesimpulan yang
dapat diambil dalam kasus ini hanya berlaku pada perusahaan yang diteliti
saja dan tidak berlaku untuk perusahaan lain (Umar, 1997:42).
B. Tempat dan Waktu Penelitian
1. Tempat Penelitian : Universitas Sanata Dharma (Pojok BEJ)
2. Waktu Penelitian : Agustus 2007
C. Subyek dan Obyek Penelitian
1. Subyek Penelitian : Perusahaan property dan real estate yang terdaftar
di Bursa Efek Jakarta.
2. Obyek Penelitian : Perubahan relatif rasio keuangan perusahaan
property dan real estate dari tahun 2004-2005, yang
meliputi rasio Short-term Liquidity, Long-term
Solvency, Profitability, Productivity, Investment
Intensiveness, Indebtedness, Equity, dan Leverage,
serta perubahan laba bersih sebelum bunga dan pajak
(EBIT) pada perusahaan property dan real estate
dari tahun 2005-2006.
34
D. Variabel Penelitian
1. Variabel Independen
Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah
perubahan relatif rasio keuangan pada perusahaan property dan real estate
yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Rasio yang digunakan berjumlah 13,
yang dikelompokkan kedalam delapan kategori rasio keuangan berikut ini:
a. Short-term Liquidity tahun 2004-2005, yang digunakan adalah
Cash Flow to Current Liabilities (CFCL).
b. Long-term Solvency tahun 2004-2005, yang digunakan adalah
Net Worth and Total Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA).
c. Profitability tahun 2004-2005, meliputi Gross Profit to Sales
(GPS), Operating Income to Sales (OIS), Net Income to Sales
(NIS), dan Net Income to Net Worth (NINW).
d. Productivity tahun 2004-2005, yang digunakan adalah Quick
Assets to Inventory (QAI).
e. Investment Intensiveness tahun 2004-2005, yang digunakan
adalah Net Worth to Sales (NWS).
f. Indebtedness tahun 2004-2005, yang digunakan adalah
Operating Income to Total Liabilities (OITL).
g. Leverage tahun 2004-2005, yang digunakan adalah Current
Liabilities to Inventory (CLI).
35
h. Equity tahun 2004-2005, meliputi Net Income to Total
Liabilities (NITL), Current Liabilities to Net Worth (CLNW),
dan Net Worth to Total Liabilities (NWTL).
Alasan penggunaan angka relatif rasio keuangan dimaksudkan
untuk menghindari pengaruh variasi besaran perusahaan, sehingga rumus
yang digunakan adalah sebagai berikut (Warsidi & Bambang, 2000: 18) :
it
itti
tiFr
FrFrFr
)1(
)1(
Keterangan :
tiFr : Perubahan relatif rasio keuangan untuk periode t
tiFr : Rasio keuangan pada periode t
itFr )1( : Rasio keuangan periode t-1
i : Data observasi ke i
2. Variabel Dependen
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah perubahan laba
pada perusahaan property dan real estate tahun 2005-2006. Indikator
perubahan laba yang digunakan dalam penelitian ini adalah laba bersih
sebelum bunga dan pajak (EBIT), hal ini dimaksudkan untuk menghindari
pengaruh penggunaan tarif pajak yang berbeda antar periode yang
dianalisis (Simangunsong, 1995:80).
36
Perubahan laba dihitung dengan rumus sebagai berikut (Machfoedz,
1994:119):
nit
nititit
Y
YYY
)(
Keterangan :∆Yit : perubahan laba
t : periode perhitungan laba
i : perusahaan sampel
n : jangka waktu perubahan laba
E. Data Yang Diperlukan
1. Gambaran umum PT. Bursa Efek Jakarta dan Perusahaan Property dan
Real estate yang terdaftar di BEJ.
2. Neraca Perusahaan Property dan Real Estate dari tahun 2004-2006.
3. Laporan laba rugi Perusahaan Property dan Real Estate dari tahun 2004-
2006.
4. Laporan arus kas Perusahaan Property dan Real Estate tahun 2004-2006.
F. Populasi dan Sampling
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau
subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan
oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,
1999: 72). Yang menjadi populasi dalam penelitian ini adalah 38 perusahaan
property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta.
37
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh
populasi tersebut (Sugiyono, 1999: 73). Sampel dalam penelitian ini
berjumlah 36 perusahaan yang tergabung dalam perusahaan property dan real
estate.
G. Teknik Pengambilan Sampel
Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling yaitu
penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 1999:78).
Perusahaan yang memenuhi kriteria dan dipilih sebagai sampel dalam
penelitian ini berjumlah 36 perusahaan yang termasuk dalam kelompok
perusahaan property dan real estate.
Adapun kriteria yang digunakan dalam pemilihan sampel adalah sebagai
berikut:
1. Perusahaan tersebut telah menerbitkan laporan keuangan untuk periode
tahun 2004-2006.
2. Perusahaan belum pernah di delist oleh Bursa Efek Jakarta.
3. Akhir periode setiap laporan keuangan yang digunakan adalah per 31
Desember. Kriteria ini penting untuk memastikan bahwa sampel tidak
akan meliputi laporan tahunan yang berbeda-beda dalam satu periode.
Dengan demikian rasio keuangan yang digunakan atas dasar laporan
keuangan per 31 Desember.
38
4. Perusahaan yang hasil perhitungan setiap rasionya adalah minimal nol. Ini
penting, agar setiap hasil perhitungan rasio dapat di intepretasikan secara
logis.
Penggunaan perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa
Efek Jakarta sebagai sampel didasari berbagai alasan. Pertama, ketersediaan
data laporan keuangan hasil audit yang akan digunakan untuk perhitungan
perubahan rasio keuangan dan perubahan laba perusahaan. Kedua,
penggunaan perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEJ
dimaksudkan agar implikasi dari penelitian ini dapat memberikan informasi
bagi investor di pasar modal. Ketiga, penulis sengaja menggunakan
perusahaan property dan real estate bukan perusahaan manufaktur seperti
yang digunakan oleh Mas’ud Machfoedz yang merupakan peneliti
sebelumnya, agar dapat membuktikan bahwa hasil penelitian Mas’ud
Machfoedz dapat digunakan dalam bidang usaha lain.
H. Teknik Pengumpulan Data
Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah dokumentasi, yaitu
teknik pengumpulan data dengan cara melihat dan mempelajari dokumen-
dokumen perusahaan yang berhubungan dengan penelitian. Data yang
digunakan dalam penyusunan skripsi ini adalah data sekunder yang diperoleh
dari internet www.jsx.co.id.
39
I. Teknik Analisis Data
Teknik analisa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
analisa rasio keuangan yang digunakan untuk mengetahui hubungan dari pos-
pos tertentu dari neraca masing-masing perusahaan property dan real estate
yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Sedangkan untuk mengetahui variabel-
variabel bebas yang mempunyai pengaruh kuat terhadap variabel terikatnya
dan untuk menjawab hipotesis yang telah diajukan digunakan analisis regresi
berganda.
Adapun langkah-langkah yang dilakukan untuk masing-masing
analisa adalah sebagai berikut:
1. Analisa Rasio Keuangan
Analisa ini dilakukan dengan menghitung rasio keuangan setiap
perusahaan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
a. Short-term Liquidity
lancarHutang
operasikasArusCFCL
b. Long-term Solvency
tetapAktiva
hutangTotalsendiriModal NWTLFA
c. Profitability
bersihPenjualan
kotorlabaGPS
bersihPenjualan
OperasiLabaOIS
40
bersihPenjualan
pajaksetelahbersihLabaNIS
sendiriModal
pajaksetelahbersihLabaNINW
d. Productivity
Persediaan
lain-lainpiutangusahapiutanginvestasiKas QAI
e. Indebtedness
hutangTotal
operasiLabaOITL
f. Investment Intensiveness
bersihPenjualan
sendiriModalNWS
g. Leverage
Persediaan
lancarHutangCLI
h. Equity
hutangTotal
pajaksetelahbersihLabaNITL
2. Analisis regresi berganda
Untuk menjawab hipotesis yang telah diajukan yaitu apakah
perubahan relatif rasio keuangan berpengaruh secara signifikan dalam
memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan real estate
digunakan analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda berguna
untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas dengan variabel
terikatnya.
41
a. Persamaan Regresi Berganda
Persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut:
∆Y = bo+ b1X1(t-1) + b2X2(t-1) + …+ bkXk(t-1) + e
Keterangan:
∆Y = variabel dependen
bo = konstanta
b1…bk = koefisien regresi variabel independen
ke1 sampai ke k
X1(t-1)…Xk(t-1) = perubahan rasio keuangan
e = kesalahan prediksi
b. Uji F
Uji F ini untuk mengetahui apakah semua variabel
independen (secara simultan) mempunyai pengaruh yang sama
terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan melihat
tabel Anova, apabila tingkat signifikansinya lebih kecil dari 0,05
(sig.<0,05), maka semua variabel independen secara simultan atau
bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen.
Sebaliknya, apabila tingkat signifikansinya lebih besar dari 0,05
(sig.>0,05), maka variabel independen secara simultan tidak
berpengaruh terhadap variabel dependen.
42
c. Uji t
Uji t ini untuk mengetahui apakah semua variabel
independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen.
Uji t dilakukan berdasarkan tingkat signifikansi koefisien regresi
setiap variabel independen. Jika sig.> 0,05, maka koefisien regresi
tidak signifikan artinya variabel independen secara individu tidak
berpengaruh terhadap variabel dependen. Sebaliknya, Jika sig.<
0,05, maka koefisien regresi signifikan artinya variabel independen
secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen.
d. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi dalam penelitian ini ditentukan oleh
nilai Adjusted R Square bukan dengan nilai R Square, karena nilai R
Square akan mengalami penambahan nilai ketika dimasukkan
variabel baru walaupun variabel baru tersebut secara parsial tidak
signifikan. Nilai Adjusted R Square dinilai lebih mempresentasikan
nilai pengaruh yang sebenarnya. Hal ini akan terlihat dari hasil
analisis Adjusted R Square yang dapat bertambah atau berkurang
ketika ada penambahan variabel baru.
Untuk menguji apakah model regresi baik digunakan dalam
memprediksi variabel atau dengan kata lain untuk mengetahui
apakah rasio-rasio keuangan dapat digunakan dalam memprediksi
perubahan laba dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik terdiri
43
dari uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas
atau uji homogenitas.
a.Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah
antara sesama prediktor mempunyai hubungan yang besar atau
tidak. Uji multikolinearitas diketahui dari nilai VIF untuk masing-
masing prediktor. Persyaratan untuk dapat dikatakan bebas dari
multikolinier apabila nilai VIF prediktor tidak melebihi nilai 10
(VIF < 10).
b.Uji Autokorelasi
Autokorelasi (korelasi serial) adalah korelasi yang terjadi
antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun
dalam rangkaian waktu seperti data runtut waktu ( time series data)
atau yang tersusun dalam rangkaian ruang seperti data silang waktu
(cross section data).
Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dalam penelitian,
digunakan uji Durbin Watson (Uji DW) atau dapat dideteksi
dengan uji statistik. Adapun cara mendeteksi autokorelasi dalam
model analisis regresi dengan menggunakan uji Durbin Watson
dapat dijelaskan sebagai berikut :
44
DW KesimpulanKurang dari 1.08
1.08 s.d 1.661.66 s.d 2.342.34 s.d 2.92
Lebih dari 2.92
Ada AutokorelasiTanpa Kesimpulan
Tidak Ada AutokorelasiTanpa KesimpulanAda Autokorelasi
Sumber : Algifari.2000
c.Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas atau uji homogenitas bertujuan
untuk menguji apakah antarprediktor mempunyai pengaruh yang
signifikan dengan nilai residualnya. Uji heteroskedastisitas
dilakukan dengan menggunakan metode korelasi spearman.
Dikatakan terjadi heteroskedastisitas apabila nilai koefisien
korelasi Spearman mempunyai korelasi yang signifikan
(Sig.<0,05) terhadap nilai residualnya, sebaliknya nilai koefisien
korelasi Spearman (Sig.> 0,05) dapat disimpulkan model regresi
adalah homogen.
45
BAB IV
GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
A. PT. Bursa Efek Jakarta (PT. BEJ)
PT. Bursa Efek Jakarta beralamat di Gedung Bursa Efek Jakarta, Jalan
Sudirman Kav. 52-53 Jakarta Selatan 12190, telepon: 021-5150515 (Hunting).
Fax: 021-5150330. Homepage: http:/www.jsx.co.id. Di gedung ini selain terdapat
kantor manajemen Bursa Efek Jakarta juga terdapat lantai bursa dimana transaksi
dilakukan.
1. Sejarah singkat PT. Bursa Efek Jakarta
PT. Bursa Efek Jakarta didirikan secara resmi pada bulan Desember
1991 dan memperoleh ijin operasi dari Menteri Keuangan pada bulan Maret
1992, serta serah terima pengelolaan dari BAPEPAM dimulai pada bulan
April 1992. PT. BEJ baru mulai beroperasi penuh sebagai bursa swasta mulai
bulan Juli 1992.
Sebagai perseroan, PT. BEJ didirikan berdasarkan akte Notaris Ny.
Purbaningsih Adi Warsito, SH. No. 27 Tanggal 4 Desember 1991. Kedudukan
peseroan sebagai Badan Hukum telah disahkan melalui SK Menteri
Kehakiman No.C2-8126.HT.01. 01 Tanggal 26 Desember 1991 dan dimuat
dalam tambahan Berita Negara No. 1335 Tahun 1992. Pada tanggal 18 Maret
1992, perseroan secara resmi memperoleh ijin usaha dari Menteri Keuangan
melalui SK No.323/KMK.010/1992. Penyerahan pengelolaan bursa dari
BAPEPAM kepada perseroan dilaksanakan pada bulan April 1992. Peresmian
46
swastanisasi perseroan dilakukan oleh Menteri Keuangan pada tanggal 13 Juli
1992 di Jakarta.
PT. BEJ bertekad mewujudkan bursa efek berskala internasional yang
menawarkan kesempatan berinvestasi secara luas sejalan dengan
perkembangan perekonomian Indonesia. PT. BEJ berusaha mewujudkan
sarana perdagangan yang efisien, sistem informasi yang terpercaya, lengkap
dan tepat waktu, serta sumber daya manusia yang profesional dan berintegrasi
tinggi. Sehingga menjadikan Bursa Efek Jakarta sebagai Bursa efek yang
transparan, likuid, wajar, dan efisien. Dengan demikian dapat membawa
Bursa Efek Jakarta sejajar dengan bursa efek-bursa efek dunia.
PT. BEJ aktif berpartisipasi mengembangkan basis investor lokal yang
luas dan kokoh sebagai stabilisator Pasar Modal Indonesia. PT. BEJ bertekad
menawarkan beragam efek yang berkualitas sejalan dengan instrumen pasar
modal yang semakin berkembang, sehingga BEJ dapat memberikan manfaat
yang optimal baik kepada investor domestik maupun asing.
2. Sistem Perdagangan Efek di Bursa Efek Jakarta
Kegiatan perdagangan efek tidak berbeda dengan kegiatan pasar pada
umumnya, yang melibatkan pembeli dan penjual. Namun untuk membeli dan
menjual efek dibutuhkan Perusahaan Pialang atau Broker (anggota bursa).
Aktivitas jual dan beli di lantai bursa dilakukan pialang melalui orang yang
ditunjuk sebagai Wakil Perantara Perdagangan Efek (WPPE). Mereka adalah
pelaku bursa.
47
a) Pembagian Pasar di Bursa
Dilihat dari pembentukan harga efek yang terjadi di pasar,
pembagian pasar terdiri dari pasar reguler dan pasar negosiasi.
Pembentukan harga di pasar reguler dengan cara tawar-menawar (action
market) secara terus menerus berdasarkan kekuatan pasar. Pembentukan
harga efek di pasar negosiasi (negotiated market) antara pihak penjual dan
pembeli. Pasar negosiasi terdiri dari:
1) Perdagangan dalam jumlah besar (Block Trading) untuk jumlah saham
minimal 200 ribu lembar saham.
2) Perdagangan dibawah standar lot (Odd Lot) untuk perdagangan
dibawah standar lot atau dibawah 500 lembar saham.
3) Perdagangan tutup sendiri (Crossing) untuk transaksi jual-beli yang
dilakukan oleh anggota bursa.
4) Perdagangan saham pemodal asing untuk saham porsi asingnya telah
mencapai 49% dari jumlah saham yang tercatat (Foreign Board).
b) Persyaratan Melakukan Transaksi di Pasar Reguler
1) Jumlah lembar saham dalam standar satuan lot, yaitu satu lot adalah
500 lembar saham (untuk saham yang bukan reksadana), sedangkan
standar lot untuk reksadana 1 lot adalah 100 lembar saham.
2) Perubahan harga (fraksi) dengan menawar di bursa:
(i) Untuk saham dengan kelipatan Rp. 25,- dengan perubahan
maksimum Rp. 200,-.
(ii) Untuk obligasi dengan kelipatan 1/6%.
48
(iii)Untuk harga Bukti Right sampai dengan Rp. 100,- ditetapkan
kelipatan Rp. 1,- dengan setiap kali perubahan maksimum Rp. 10,-,
bagi Bukti Right dengan harga antara Rp. 100,- hingga Rp. 1.000,-
ditetapkan kelipatan Rp. 10,- dengan setiap kali perubahan
maksimum Rp. 100,-.
c) Pasar Tunai, Harga Saham, Indeks di Bursa dan Biaya Transaksi
Pasar Tunai disediakan bagi perusahaan pialang yang tidak dapat
memenuhi kewajiban dalam menyelesaikan transaksi di Pasar Reguler
atau Pasar Negosiasi (gagal menyerahkan saham) pada hari bursa kelima.
Pasar Tunai dilakukan dengan prinsip pembayaran dan penyerahan
seketika (cash and carry).
Harga saham di bursa ditentukan oleh kekuatan pasar, dalam
artian tergantung kekuatan permintaan (penawaran beli) dan penawaran
jual. Saat ini harga saham sudah ditentukan melalui proses otomatisasi
JATS.
Indeks Harga Saham setiap hari dihitung menggunakan harga
saham terakhir yang terjadi di bursa. Dua macam indeks yang digunakan
di BEJ adalah Indeks Harga Saham Individual yang mencerminkan
perkembangan harga suatu saham dan Indeks Harga Saham Gabungan
yang mencerminkan perkembangan pasar secara keseluruhan. Harga
saham yang digunakan dalam perhitungan indeks di bursa adalah harga
saham yang terjadi di pasar reguler.
49
Biaya Transaksi adalah komisi (imbalan jasa) kepada perusahaan
pialang yang besarnya ditentukan berdasarkan kesepakatan dengan
pemodal, untuk membeli atau menjual saham pemodal. Di BEJ biaya
komisi ini setinggi-tingginya 1% dari nilai transaksi (jual atau beli).
Anggota bursa berkewajiban membayar biaya-biaya untuk:
1) Untuk transaksi saham dikenakan biaya transaksi sebesar 0,04% dari
kumulatif nilai transaksi setiap bulannya.
2) Untuk transaksi atas unjuk tidak dikenakan biaya transaksi.
3) Untuk transaksi bukti right tidak dikenakan biaya transaksi.
4) Untuk transaksi warrant dikenakan biaya transaksi sebesar 0.02% dari
nilai transaksi.
5) Untuk anggota bursa yang tidak melakukan transaksi sama sekali
wajib membayar biaya administrasi kepada BEJ sebesar Rp. 250.000,-
per bulan.
6) Pengenaan komisi dan biaya ini belum termasuk PPN 10%, Pajak
Transaksi bagi transaksi penjualan saham sebesar 0,1% dari kumulatif
nilai transaksi penjualan, serta pajak penghasilan atas transaksi
penjualan, serta pajak penghasilan atas transaksi penjualan saham oleh
pemegang saham oleh pemegang saham pendiri sebesar 5%.
d) Hak pemodal sebagai pemegang saham.
Sebagai pemegang saham, investor berhak memperoleh dividen,
hadir dalam Rapat Umum Pemegang Saham (RPUS), dan mendapat
bagian jika perusahaan (karena suatu sebab) dilikuidasi.
50
e) Indeks Harga Saham
Indeks harga saham di bursa setiap hari dihitung menggunakan
harga saham terakhir yang terjadi di bursa. Dua indeks yang digunakan
adalah Indeks Harga Individual yang mencerminkan perkembangan harga
suatu saham dan Indeks Harga Saham Gabungan yang mencerminkan
perkembangan pasar secara keseluruhan. Harga saham yang dipergunakan
dalam perhitungan indeks di bursa adalah harga saham yang terjadi di
pasar reguler.
f) Pendaftaran saham.
Perusahaan pialang yang melakukan pesanan untuk membeli efek
atas perintah investor, atau investor sendiri dapat datang ke Biro
Administrasi Efek (BAE) yang ditunjuk oleh emiten untuk mendaftar dan
mengadministrasi saham tersebut atas nama investor yang membeli
saham. PT. BEJ menentukan bahwa batas waktu proses registrasi saham
selambatnya 7 hari. Setelah melakukan registrasi, maka investor telah
terdaftar sebagai pemegang saham perusahaan yang berhak mendaftarkan
seluruh hak sebagai pemagang saham.
g) Jadwal perdagangan
Seluruh kegiatan di BEJ dilakukan pada hari yang disebut dengan
hari bursa. Hari bursa tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1. Jadwal Perdagangan Harian Bursa Efek JakartaSenin - Kamis Sesi I
Sesi II
09.30 – 12.00 WIB
13.30 – 16.00 WIB
Jumat Sesi I 09.30 – 11.00 WIB
51
Sesi II 14.00 – 16.00 WIB
Sumber: Laporan Tahunan Bursa Efek Jakarta
h) Informasi perdagangan efek yang tersedia di BEJ
PT. BEJ menyediakan berbagai sistem yang langsung
berhubungan dengan mesin utama komputer sistem perdagangan di BEJ
sehubungan dengan kebutuhan para investor akan informasi. Bagi para
vendor yang bergerak di bidang penyebaran informasi, tersedia jasa
pelayanan data feed yang berisi data mentah perdagangan yang bersifat
seketika. Data feed tersebut diolah oleh vendor dalam bentuk info-
broadcast yang kemudian akan disebarkan kepada para pelanggannya.
PT. BEJ menjalin kerjasama dengan PT. Surya Gendewamas
untuk menghasilkan produk info-broadcast yang disebut JSX RTI
(Jakarta Stock Exchange Real Time Informasi), kerjasama lainnya dengan
lembaga Kantor Berita Antara dengan nama produk Antara-IMQ
(Indonesian Market Quote). Sedangkan produk info-broadcast lainnya
adalah Penta-RTI milik PT. Wara Arta.
Untuk pihak yang tidak memerlukan informasi seketika bisa
mengakses Bulletin Broad System (BBS) yang berisikan seluruh data
perdagangan pada hari itu. BBS bisa diakses dengan melalukan dial up
atau menghubungi nomor-nomor telepon tertentu di BEJ yang sudah
dilengkapi dengan modem.
52
Setiap hari bursa, PT. BEJ menerbitkan Daftar Kurs Efek (DKE)
yang memuat tentang:
1) Nama dan kode efek yang tercatat di bursa.
2) Kurs, volume dan nilai transaksi yang terjadi.
3) Indeks Harga Saham Individual dan Gabungan.
4) Penawaran jual dan penawaran beli.
5) Daftar saham yang dapat dibeli oleh pemodal asing.
6) Pengumuman-pengumuman bursa.
B. Perusahaan Property dan Real Estate Yang Terdaftar di Bursa Efek
Jakarta
Perusahaan property dan real estate adalah salah satu sektor usaha yang
terdaftar dalam Bursa Efek Jakarta yang akan diteliti oleh penulis. Berikut ini
adalah sekilas tentang perusahaan property dan real estate yang akan diteliti
oleh penulis:
1. PT. Bakrieland Development Tbk (ELTY)
PT. Bakrieland Development Tbk didirikan pada tanggal 12 Juni
1990, berdasarkan akta notaris John Leonard Woworuntu, S.H. N0. 209.
Perusahaan berkedudukan di Jakarta, ruang lingkup kegiatan perusahaan
meliputi pemilikan dan pengoperasian hotel, serta investasi saham di
bidang property dan real estate.
53
2. PT. Bintang Mitra Semestaraya Tbk (BMSR)
PT. Bintang Mitra Semestaraya Tbk didirikan pada tanggal 16
November 1989 berdasarkan akta notaris Siti Pertiwi Henny Shidki, S.H.
No.240. Kantor pusat perusahaan terletak di Gedung Ribens Autocars,
jalan R.S. Fatmawati No.188 Jakarta Selatan. Ruang lingkup kegiatan
perusahaan meliputi bidang pembangunan, perdagangan, industri,
percetakan, pertanian, perikanan, real estate, perkebunan, perhutanan, dan
jasa angkutan.
3. PT. Ciptojaya Kontrindoreksa Tbk (CKRA)
PT. Ciptojaya Kontrindoreksa Tbk didirikan pada tanggal 19
September 1990 berdasarkan akta notaris Siti Pertiwi Henny Sidki, S.H.
No.435. Kantor pusat perusahaan terletak di Gedung Ribens Autocars,
jalan RS Fatmawati No.188 Jakarta Selatan. Ruang lingkup kegiatan
perusahaan bergerak dalam bidang real estate dan kontraktor.
4. PT. Ciputra Development Tbk (CTRA)
PT. Ciputra Development Tbk didirikan pada tanggal 22 Oktober
1981 berdasarkan akta notaris Hobropoerwanto, S.H. No.22. Kantor pusat
perusahaan berlokasi di jalan Prof. Dr. Satrio Kav.6, Jakarta. Ruang
lingkup usaha perusahaan meliputi pembangunan perumahan, perkantoran,
pertokoan dan pusat niaga serta fasilitas-fasilitasnya. Menjalankan usaha
dibidang perhubungan dan perencanaan, pembuatan serta pemeliharaan
sarana perumahan, termasuk lapangan golf, klub keluarga, restoran, dan
tempat hiburan.
54
5. PT. Ciputra Surya Tbk (CTRS)
PT. Ciputra Surya Tbk didirikan pada tanggal 1 Maret 1989
berdasarkan akta notaris Hobropoerwanto, S.H. No.1, Perusahaan
berkedudukan di Surabaya dan proyeknya yaitu Citra Raya Surabaya
berlokasi di Lakarsantri Surabaya. Ruang lingkup usaha perusahaan
meliputi perencanaan, pelaksanaan pembangunan, penjualan kawasan
perumahan, perkantoran, pertokoan, pusat niaga beserta fasilitasnya.
6. PT. Dharmala Intiland Tbk (DILD)
PT. Dharmala Intiland Tbk didirikan pada tanggal 26 Nopember
2001 berdasarkan akta notaris Paulus Widodo Sugeng Haryono, S.H.
No.73, perusahaan berdomosili di Jakarta dengan kantor pusat beralamat
di Wisma Dharmala Sakti lt. 4 Jl. Jenderal Sudirman Kav.32 Jakarta.
Ruang lingkup kegiatan usaha perusahaan meliputi usaha pembangunan
dan persewaan perkantoran.
7. PT. Duta Anggada Tbk (DART)
PT. Duta Anggada Tbk didirikan pada tanggal 30 Desember 1983
berdasarkan akta notaris Buniarti Tjandra, S.H. No.196. Kantor pusat
perusahaan berlokasi di Gedung Chase Plaza Jl. Jenderal Sudirman Kav.
21 Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi pembangunan,
penjualan, penyewaan, dan pengelolaan bangunan perumahan, apartemen,
perkantoran, pusat perbelanjaan, serta bangunan parkir.
55
8. PT. Duta Pertiwi Tbk (DUTI)
PT. Duta Pertiwi Tbk didirikan pada tanggal 29 Desember 1972 di
Jakarta berdasarkan akta notaris Mohamad Said Tadjoedin, S.H. No.237,
kantor pusat perusahaan beralamat di Gedung ITC Lt. 8, jalan Mangga
Dua Raya Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi usaha
konstruksi, pembangunan real estate serta perdagangan umum.
9. PT. Gowa Makassar Tourism Development Tbk (GMTD)
PT. Gowa Makassar Tourism Development Tbk didirikan pada
tanggal 14 Mei 1991 berdasarkan akta notaris Haji Abdullah Ashal, S.H.
No.34, perusahaan berkedudukan di Makassar, Sulawesi Selatan dengan
kantor pusat perusahaan berlokasi di jalan Metro Tanjung Bunga Kav.3-5.
Ruang lingkup usaha perusahaan bergerak dalam bidang investasi,
pembangunan real estate dan property.
10. PT. Indonesia Prima Property Tbk (MORE)
PT. Indonesia Prima Property Tbk didirikan pada tanggal 23 April
1983 berdasarkan akta notaris Sastra Kokasih, S.H. No.31, perusahaan
berdomisili di Jakarta dengan kantor pusat beralamat di Wisma Sudirman
Lt. 11, jalan Jenderal Sudirman Kav.34 Jakarta. Ruang lingkup usaha
perusahaan meliputi bidang persewaan kantor, pusat pembelanjaan (mall),
apartemen dan hotel.
11. PT. Jaka Artha Graha Tbk (JAKA)
PT. Jaka Artha Graha Tbk didirikan pada tanggal 3 Februari 1993
berdasarkan akta notaris Lieke Lianadevi Tukgali, S.H. Perusahaan
56
berkedudukan di Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan di bidang real
estate, pengembang dan kontraktor yang membangun perumahan beserta
fasilitasnya dalam strata menengah kebawah.
12. PT. Jakarta Internasional Hotels & Development Tbk (JIHD)
PT. Jakarta Internasional Hotels & Development Tbk didirikan
pada tanggal 7 November 1969 berdasarkan akta notaris Soetrono
Prawiroatmodjo, S.H. No.5, kantor pusat perusahaan berkedudukan di
Gedung Artha Graha lantai 15 kawasan Niaga Terpadu Sudirman (KNTS),
jalan Jenderal Sudirman Kav. 52 – 53 Jakarta. Ruang lingkup usaha
perusahaan meliputi pembangunan hotel, pembangunan real estate dan
property, gedung perkantoran, pusat pembelanjaan dan niaga.
13. PT. Jakarta Setiabudi Internasional Tbk (JSPT)
PT. Jakarta Setiabudi Internasional Tbk didirikan pada tanggal 2
Juli 1975 berdasarkan akta notaris Imas Fatimah, S.H. No. 4, kantor pusat
perusahan berkedudukan di Setiabudi Building 2, jalan H.R. Rasuna Said
Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi bidang pembangunan,
penyewaan, pengelolaan perhotelan, apartemen, perkantoran, perumahan
dan pusat niaga.
14. PT. Jaya Real Property Tbk (JRPT)
PT. Jaya Real Property Tbk didirikan pada tanggal 25 Mei 1979
dengan akta No. 36 dari notaris Hobropoerwanto, S.H. Kantor perusahaan
di Bintaro Trade Centre, Blok K, jalan Jenderal Sudirman Bintaro Jaya
Sektor VII Tangerang 15224 Banten. Ruang lingkup usaha perusahaan
57
meliputi pengembangan kawasan perumahan dan industri, pembangunan
infrastruktur dan fasilitas umum.
15. PT. Karka Yasa Profilia Tbk (KARK)
PT. Karka Yasa Profilia Tbk didirikan pada tanggal 21 April 1994
dengan akta No. 221 dari notaris Ny. Siti Pertiwi Henny Shidki, S.H.
Kantor perusahaan berdomisili di Jalan KS Tubun No.29 Kelurahan
Manahan Kecamatan Banjarsari Surakarta dan kantor cabang beralamat di
Wijaya Graha Puri Blok G – 9 Jalan Wijaya II Jakarta. Kegiatan
perusahaan meliputi bidang real estate, pengembangan dan kontraktor
yang antara lain membangun rumah-rumah, termasuk perumahan
sederhana bagi masyarakat menengah kebawah.
16. PT. Kawasan Industri Jabeka Tbk (KIJA)
PT. Kawasan Industri Jabeka Tbk didirikan pada tanggal 12
Januari 1989 dengan akta No. 18 dari Ny. Maria Kristiana Soeharyo, S.H.
Kantor perusahaan berkedudukan di Bekasi dan anak perusahaannya
berkedudukan di Bekasi dan Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan
meliputi pembangunan perumahan, apartemen, perkantoran, pertokoan,
pembangunan dan pengelolaan instalasi air bersih, limbah, telepon, dan
listrik.
17. PT. Krida Perdana Indah Graha Tbk (KPIG)
PT. Krida Perdana Indah Graha Tbk didirikan pada tanggal 11 Juni
1990 dengan akta No. 65 dari notaris Achmad Bajumi, S.H. Kantor pusat
perusahaan terletak di Wisma 77 Lantai VI, Jalan S. Parman Kav.77
58
Jakarta Barat. Perusahaan juga memiliki kantor pengelola gedung yang
berkedudukan di kios Lt.2 No.15 Grand Mall Bekasi Jalan Jenderal
Sudirman Bekasi. Ruang lingkup kegiatan perusahaan terutama dalam
bidang usaha property yang mencakup pembangunan dan pengelolaan
pusat pembelanjaan dan arena hiburan.
18. PT. Lamicitra Nusantara Tbk (LAMI)
PT. Lamicitra Nusantara Tbk didirikan pada tanggal 29 Januari
1988 dengan akta No. 32 dari notaris Tjitra Sasanti Djatmiko, S.H. di
Surabaya. Perusahaan bedomisili di Surabaya dengan lokasi di Surabaya
dan Semarang, kantor pusat perusahaan berada di Jembatan Merah Plaza
Lantai 5, Jl. Taman Jayengrono No. 2 – 4 Surabaya. Ruang lingkup
kegiatan perusahaan terutama dalam bidang pembangunan dan
pengelolaan property, jasa, perdagangan dan pertokoan.
19. PT. Lippo Cikarang Tbk (LPCK)
PT. Lippo Cikarang Tbk didirikan berdasarkan Undang – undang
Penanaman Dalam Negeri pada tanggal 20 Juli 1987 dengan akta No. 13
dari notaris Hendra Karyadi, S.H. Kantor pusat perusahaan terletak di
Menara Pasifik Jl. M.H. Thamrin Kav. 107, Lippo Cikarang Bekasi 17550
jawa Barat. Ruang lingkup usaha meliputi pengembangan kawasan
perumahan dan industri, pembangunan infratruktur dan fasilitas umum.
20. PT. Lippo Karawaci Tbk (LPKR)
PT. Lippo Karawaci Tbk didirikan dengan nama PT. Tunggal
Reksakencana pada tanggal 15 Oktober 1990 dengan akta No. 233 dari
59
notaris Misahardi Wilamarta, S.H. Perusahaan berdomisili di 2121
Bulevar Gajah Mada. Ruang lingkup usaha meliputi pembangunan sarana
dan prasarana ifrastruktur, membangun perumahan, hotel, rumah sakit,
pusat pembelanjaan, pusat sarana olah raga, restoran, tempat hiburan,
laboratorium medik dan apotik.
21. PT. Mas Murni Indonesia Tbk (MAMI)
PT. Mas Murni Indonesia Tbk didirikan pada tanggal 27 Juli 1970
berdasarkan akta No. 22 dari notaris Nyoo Sioe Liep, S.H. Peusahaan
berkedudukan di Surabaya dengan kantor pusat terletak di jalan Yos
Sudarso 11 Surabaya. Ruang lingkup usaha meliputi pembangunan hotel,
apartemen dan pusat pembelanjaan.
22. PT. Metro Supermarket Realty Tbk (MTSM)
PT. Metro Supermarket Realty Tbk semula bernama PT. Melawai
Indah Plaza didirikan berdasarkan akta notaris No. 9 dari notaris Hadi
Moentoro, S. H. di Jakarta pada tanggal 7 Februari 1980 dan diubah
dengan akta notaris yang sama No. 16 tanggal 20 Mei 1980. Perusahaan
berdomisili di Gedung Metro Pasar Baru Jl. H. Samanhudi Jakarta.
Perusahaan bergerak dibidang swalayan, sewa dan pengelolaan gedung,
investasi dan pengembangan real estate.
23. PT. Mulialand Tbk (MLND)
PT. Mulialand Tbk didirikan pada tanggal 21 September 1987
berdasarkan akta No. 25 dari notaris Sinta Setiawati, S.H. di Jakarta.
Kantor pusat perusahaan beralamat di Plaza Kuningan Menara Utara Lt.
60
10 Jl. H.R. Rasuna Said Kav. C 11 – 14 Jakarta. Ruang lingkup kegiatan
perusahaan terutama dibidang property yang mencakup pembangunan dan
pengelolaan gedung perkantoran.
24. PT. New Century Development Tbk (PTRA)
PT. New Century Development Tbk didirikan dengan nama PT.
Surya Perkasa pada tanggal 15 Mei 1981 berdasarkan akta No. 23 dari
notaris Raden Sudibio Djojopranoto, S.H. Perusahaan beralamat di
Mayapada Tower lantai 19, jalan Jenderal Sudirman Kav. 28 Jakarta.
Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi pembangunan perumahan,
perkantoran, pertokoan, dan penyewaan apartemen.
25. PT. Pakuwon Jati Tbk (PWON)
PT. Pakuwon Jati Tbk didirikan pada tanggal 20 September 1982
berdasarkan akta No. 281 dari notaris Kartini Muljadi, S.H. di Jakarta.
Perusahaan berdomisili di Surabaya dengan kantor pusat berlokasi di
Menara Mandiri Lt. 8 Jalan Basuki Rachmad No. 8 – 12 Surabaya. Ruang
lingkup usaha meliputi pembangunan pusat pembelanjaan, pusat
perkantoran, hotel, pembangunan real estate dan kawasan industri.
26. PT. Panca Wiratama Sakti Tbk (PWSI)
PT. Panca Wiratama Sakti Tbk didirikan pada tanggal 1 September
1986 berdasarkan akta No. 1 dari notaris Mirah Dewi Ruslim Sukmadjaja,
S. H. Perusahaan berdomisili di Tangerang, kegiatan perusahaan meliputi
pembukaan lahan, pematangan sawah, konsruksi bangunan,
61
penyelenggaraan usaha real estate dan kawasan industri, instalasi fasilitas
teknik, pertanaman, perencanaan tata ruang, perdagangan dan keagenan.
27. PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk (PJAA)
PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk didirikan pada tanggal 10 Juli
1992 berdasarkan akta No.33 dari notaris Sutjipto, S.H. di Jakarta yang
telah diperbaharui dengan akta No. 98 tanggal 22 Agustus 1992 dan akta
No. 34 tanggal 8 September 1992 dari notaris yang sama. Perusahaan
berdomisili di Jakarta, kantor pusat beralamat di Gedung Cordava Tower,
Jl. Pasir Putih Raya Blok E5 Ancol Timur, Jakarta Utara. Ruang lingkup
usaha meliputi pemborong dan pengembang wilayah pemukiman,
konsultasi bidang perencanaan dan pengawasan pembangunan,
pembangunan real estate, mengelola pasar seni, hotel wisata, padang golf
dan dermaga.
28. PT. Pudjiadi Prestige Tbk (PUDP)
PT. Pudjiadi Prestige Tbk didirikan pada tanggal 11 September
1980 berdasarkan akta notaris Miryam Magdalena Indriani, S.H. No. 21.
Perusahaan berdomisili di Jayakarta Tower Jl. Hayam Wuruk 126 Jakarta.
Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi pembangunan perumahan,
perkantoran, dan apartemen.
29. PT. Pudjiadi & Sons Tbk (PNSE)
PT. Pudjiadi & Sons Tbk didirikan pada tanggal 17 Desember
1970 berdasarkan akta notaris Ridwan Suselo, S.H. No. 34 di Jakarta.
Perusahaan berkedudukan di Jakarta dan kantornya berlokasi di Jalan
62
Hayam Wuruk No. 126 Jakarta. Ruang lingkup kegiatan perusahaan
adalah di bidang perhotelan dengan segala fasilitas penunjang yang ada
antara lain jasa akomodasi, perkantoran, pusat perbelanjaan, apartemen,
sarana rekreasi dan hiburan yang berada di lokasi hotel.
30. PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk (RBMS)
PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk didirikan pada tanggal 22
Mei 1985 berdasarkan akta notaris Lieke Lianadevi Tukgali, S.H. No.114.
Kantor pusat perusahaan terletak di Gedung Ribens Autocars Jl. R. S.
Fatmawati No. 188 Jakarta Selatan. Ruang lingkup kegiatan perusahaan
terutama bergerak dalam bidang real estate dan kontraktor.
31. PT. Roda Panggon Harapan Tbk (RODA)
PT. Roda Panggon harapan Tbk didirikan berdasarkan akta notaris
Benny Kristianto, S.H. No. 83 pada tanggal 15 Oktober 1984 yang telah
diubah dari notaris yang sama No. 241 tanggal 31 Desember 1984. Kantor
pusat perusahaan terletak di Gedung Ribens Autocars Jl. R.S. Fatmawati
No. 184 Jakarta Selatan. Ruang lingkup kegiatan perusahaan meliputi
usaha perdagangan umum, peragenan, kontraktor, perindustrian,
pengangkutan, percetakan, pertanian, real estate, perkebunan dan
pertambangan.
32. PT. Sentul City Tbk (BKSL)
PT. Sentul City Tbk didirikan dengan akta notaris Misahardi
Wilamarta, S.H. No. 311 tanggal 16 April 1993 dahulu bernama PT. Bukit
Sentul Tbk. Perusahaan berdomisili di Graha Utama Jalan Siliwangi No. 1,
63
kawasan perumahan Sentul City Bogor. Ruang lingkup kegiatan
perusahaan meliputi bidang pengembangan, penjualan, operasi, persewaan
dan rehabilitasi bangunan yang ditujukan untuk perkantoran., pusat
pembelanjaan, rekreasi, pembangunan real estate dan melakukan investasi
baik ke perusahaan luar negeri maupun domestik, baik melalui perusahaan
atau patungan dengan pihak lain.
33. PT. Summarecon Agung Tbk (SMRA)
PT. Summarecon Agung Tbk didirikan sesuai Undang – undang
Penanaman Modal Dalam Negeri berdasarkan akta notaris Ridwan Suselo,
S.H. No. 308 tanggal 26 November 1975. Kantor pusat perusahaan
berkedudukan di Plaza Summeracon Jl. Perintis Kemerdekaan Jakarta.
Ruang lingkup kegiatan perusahaan meliputi pengembangan real estate,
penyewaan property, pengelolaan fasilitas rekreasi dan restoran.
34. PT. Surya Inti Permata Tbk (SIIP)
PT. Surya Inti Permata Tbk didirikan berdasarkan akta No. 74
tanggal 14 Februari 1990 oleh Ny. Endang Widjajanti Soejono, S.H.
notaris di Sidoarjo. Perusahaan berdomisili di jalan Panglima Sudirman 55
Surabaya. Ruang lingkup kegiatan perusahaan meliputi bidang
pembangunan dan pengusahaan perkantoran, pertokoan dan pemukiman,
bidang industri, perdagangan dan jasa.
35. PT. Suryamas Duta Makmur Tbk (SMDM)
PT. Suryamas Duta Makmur Tbk didirikan berdasarkan akta No.
322 tanggal 21 September 1989 dari Benny Kristianto, S.H. notaris di
64
Jakarta. Perusahaan berdomisili di Rancamaya, Bogor Jawa Barat. Kantor
pusat perusahaan beralamat di World Trade Center Lt. 13, Jalan Jenderal
Sudirman Kav. 29 – 31 Jakarta. Ruang lingkup kegiatan perusahaan
meliputi bidang perdagangan umum, real estate dan bangunan pada
umumnya, antara lain sebagai developer, pemborong, perencana,
penyelenggara pelaksana pembuatan gedung, rumah, jalan, jembatan,
landasan dan instalatir.
36. PT. Surya Semesta Internusa Tbk (SSIA)
PT. Surya Semesta Internusa Tbk didirikan berdasarkan akta No.
37 tanggal 15 Juni 1971 dari Ny. Umi Sutamto, S.H. di Jakarta dengan
nama PT. Multi Investment Ltd. Perusahaan beralamat di jalan H. R.
Rasuna Said Kav. X – 0, Kuningan Jakarta. Ruang lingkup kegiatan
perusahaan meliputi bidang industri, perdagangan, pembangunan,
pertanian, pertambangan dan jasa, termasuk mendirikan perusahaan
dibidang perindustrian bahan bangunan, real estate, kawasan industri, dan
pengelolaan gedung.
65
BAB V
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Data
Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta mencakup berbagai
sektor usaha, yaitu (1) pertanian, (2) pertambangan, (3) industri manufaktur,
(4) property dan real estate, (5) infrastruktur, utilitas, dan transportasi, (6)
keuangan dan (7) perdagangan, jasa, dan investasi.
Perusahaan yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini adalah
perusahaan property dan real estate yang berjumlah 36 perusahaan. Daftar
nama perusahaan property dan real estate yang terpilih sebagai sampel dapat
dilihat pada tabel V.1.
Tabel V.1.Daftar nama perusahaan property dan real estate sebagai sampel
No Kode Perusahaan Nama Perusahaan
1. ELTY PT. Bakrieland Development Tbk
2. BMSR PT. Bintang Mitra Semestaraya Tbk
3. CKRA PT. Ciptojaya Kontridoreksa Tbk
4. CTRA PT. Ciputra Development Tbk
5. CTRS PT. Ciputra Surya Tbk
6. DILD PT. Dharmala Intiland Tbk
7. DART PT. Duta Anggada Tbk
8. DUTI PT. Duta Pertiwi Tbk
9.GMTD
PT. Gowa Makassar Tourism DevelopmentTbk
10. MORE PT. Indonesia Prima Property Tbk
11. JAKA PT. Jaka Artha Graha Tbk
66
12.JIHD
PT. Jakarta Internasional Hotels &Development Tbk
13. JSPT PT. Jakarta Setiabudi Internasional Tbk
14. JRPT PT. Jaya Real Property Tbk
15. KARK PT. Karka Yasa Profilia Tbk
16. KIJA PT. Kawasan Industri Jababeka Tbk
17. KPIG PT. Krida Perdana Indah Graha Tbk
18. LAMI PT. Lamicitra Nusantara Tbk
19. LPCK PT. Lippo Cikarang Tbk
20. LPKR PT. Lippo Karawaci Tbk
21. MAMI PT. Mas Murni Indonesia Tbk
22. MTSM PT. Metro Supermarket Realty Tbk
23. MLND PT. Mulialand Tbk
24. PTRA PT. New Century Development Tbk
25. PWON PT. Pakuwon Jati Tbk
26. PWSI PT. Panca Wiratama Sakti Tbk
27. PJAA PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk
28. PUDP PT. Pudjiadi Prestige Tbk
29. PNSE PT. Pudjiadi & Sons Tbk
30. RBMS PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk
31. RODA PT. Roda Panggon Harapan Tbk
32. BKSL PT. Sentul City Tbk
33. SMRA PT. Summarecon Agung Tbk
34. SIIP PT. Surya Inti Permata Tbk
35. SMDM PT. Suryamas Duta Makmur Tbk
36. SSIA PT. Surya Semesta Internusa Tbk
Sumber : www.jsx.co.id
Data yang diteliti dan dipergunakan dalam penelitian ini adalah laporan
keuangan perusahaan property dan real estate, yaitu berupa ringakasan dari
neraca, laporan laba rugi, dan arus kas dari 36 perusahaan sampel selama
periode 2004 – 2006. Laporan keuangan perusahaan tahun 2004 dan 2005
67
digunakan untuk menghitung perubahan relatif rasio keuangan, sedangkan
laporan keuangan perusahaan tahun 2005 dan 2006 digunakan untuk
menghitung perubahan laba. Data tersebut merupakan data sekunder yang
didapat dari internet yaitu www.jsx.co.id.
B. Analisa Data dan Pembahasan
Rasio keuangan dikatakan bermanfaat jika rasio keuangan dapat
membantu manajer dalam pengambilan keputusan. Manfaat rasio keuangan
dalam memprediksi perubahan laba dapat diukur dengan melihat signifikan
tidaknya hubungan antara perubahan rasio keuangan dengan perubahan laba.
Apabila hubungan antara perubahan rasio keuangan dengan perubahan laba
adalah signifikan, berarti rasio keuangan bermanfaat dalam memprediksi
perubahan laba, sebaliknya jika hubungan antara perubahan rasio keuangan
dengan perubahan laba tidak signifikan berarti rasio keuangan tersebut tidak
dapat digunakan dalam memprediksi perubahan laba.
Hipotesis nol dalam penelitian ini adalah perubahan relatif rasio
keuangan tidak berpengaruh secara signifikan dalam memprediksi perubahan
laba pada perusahaan property dan real estate. Sedangkan hipotesis
alternatifnya adalah perubahan relatif rasio keuangan berpengaruh secara
signifikan dalam memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan
real estate.
Data yang dimasukkan merupakan data satu waktu (cross-section),
yaitu data perubahan relatif rasio keuangan perusahaan sampel selama tahun
68
2004-2005 dan perubahan laba perusahaan sampel selama tahun 2005-2006.
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi berganda
dengan program SPSS 12.0 for Windows. Untuk menguji apakah model
regresi baik digunakan dalam memprediksi variabel atau dengan kata lain
untuk mengetahui apakah rasio-rasio keuangan dapat digunakan dalam
memprediksi perubahan laba dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik
terdiri dari uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas
atau uji homogenitas.
3. Analisa Rasio Keuangan, Perubahan Relatif Rasio Keuangan, dan
Perubahan Laba
Dalam penelitian ini digunakan tiga belas rasio keuangan, yaitu
Cash Flow to Current Liabilities (CFCL), Net Worth and Total
Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA), Gross Profit to Sales (GPS),
Operating Income to Sales (OIS), Net Income to Sales (NIS), Net Income
to Net Worth (NINW), Quick Assets to Inventory (QAI), Operating
Income to Total Liabilities (OITL), Net Worth to Sales (NWS), Current
Liabilities to Inventory (CLI), Net Income to Total Liabilities (NITL),
Current Liabilities to Net Worth (CLNW) dan Net Worth to Total
Liabilities (NWTL). Ketiga belas rasio keuangan tersebut termasuk
kedalam kategori rasio Short-term Liquidity, Long-term Solvency,
Profitability, Productivity, Indebtedness, Investment Intensiveness,
Leverage, dan Equity. Hasil perhitungan rasio, perubahan relatif rasio
69
keuangan, dan perubahan laba masing-masing sampel dapat dilihat pada
tabel.
Tabel V.2.Rasio keuangan tahun 2004
RasioNo KodePerush. CFCL NWTLFA GPS OIS NIS NINW QAI
1. ELTY 13,0 268,1 51,5 13,1 21,1 6,7 16,9
2. BMSR -56,3 508,522 33,1 -60,5 -69,4 -0,7 162,5
3. CKRA -4,7 98,852 25,2 -13 0,7 0 14,4
4. CTRA 6,4 467,6 74,4 29,7 -44,9 97,8 20,9
5. CTRS 32,9 48,934 47,7 21,6 20,9 7,2 36,4
6. DILD 2,1 500,1 38,4 11,6 -19,3 104 118,363
7. DUTI 5,3 606,3 54,4 12,5 6,6 3,6 97,7
8. MORE 15,8 343,6 39,1 23,2 76 91,4 94,568
9. GMTD 4,1 51,822 45,9 11,3 12,6 9,1 27,9
10. DART 4,2 323,5 95,3 29,5 -31,1 -35,7 133,8
11. JAKA -4,9 51,386 20,7 -4,1 15,8 0,5 42,1
12. JRPT 35,3 117,84 43,3 28,4 17,3 5,4 9,5
13. JSPT 6,3 156,9 63,2 -7,5 -9,3 -3,8 59,777
14. JIHD -1,7 458,7 70,6 -72,7 237,2 31,2 6,4
15. KARK 0,338 101,289 0,240 0,071 0,022 0,012 422,3
16. BKSL 2,1 194,524 18,5 -48 -105,8 -5,9 9,6
17. KIJA 9 639 40,6 12 17,6 4,2 74
18. SSIA 5,4 938,1 13,5 3,3 -10,5 -15 310,67
19. SMDM 3,3 13,371 41 0,7 -2,3 0,5 165,407
20. RODA 21,7 104,869 16,9 -1 -60,4 -1,4 8,5
21. SIIP 9,5 593,850 50,3 48,6 30,7 14 7,5
22. SMRA 10 221,2 56,6 36,9 23,2 22,7 132,3
23. PWSI 2,2 42,426 68 -26,8 -545,4 10,7 4,5
24. PJAA 92,2 247,8 51,8 30,8 20,4 19,7 90,084
25. PWON 7,9 207,1 49 39,8 72,1 365,8 169,337
26. PNSE 60,1 140 70,3 39,5 3,9 6,3 471,2
27. MAMI 355,9 351,6 63,6 2,6 360,9 29,4 14,653
28. KPIG 130,4 258,6 0,2 7,6 11,4 2,6 57,3
29. LAMI -5,5 478,8 43,4 11,5 2,3 0,9 27,4
30. PUDP 9,3 363,6 66,3 25,7 6,5 1,8 57,5
31. PTRA 18,3 15,313 -292,7 -555 -610,7 -18,7 3,6
32. MTSM 0,7 443 18,2 1,6 13,7 8,9 160,7
33. MLND 6,2 457,1 26,3 3,7 -49,5 50,2 55,125
34. LPCK -1,7 67,292 49,9 30 15,4 6,6 38,2
35. LPKR 6,6 448,2 46,3 22 17,5 20,3 38,7
36. RBMS 7,1 118,275 22,1 -27,8 -11,7 -1 14,7
70
RasioNo KodePerush. OITL NWS CLI NITL CLNW NWTL
1. ELTY 3,5 312,2 97,8 5,6 64,3 83,7
2. BMSR -5,1 99,159 88,5 -5,8 0,9 833
3. CKRA -45,2 14,152 2 2,4 1,5 49
4. CTRA 3,3 -46 193,7 -5 -15,819 -5,1
5. CTRS 9,1 289,4 120,8 0,8 81,8 12,19
6. DILD 1,4 -18,5 1958,48 -2,4 -42,176 -2,3
7. DUTI 4,2 186,2 222,4 2,2 149,5 63,2
8. MORE 12,6 83,1 568,185 41,3 141 45,2
9. GMTD 3 138,7 761,5 3,3 273,1 36,6
10. DART 2,9 87,2 13,423 -3,1 824,5 8,7
11. JAKA -1,3 29,402 23,1 5,2 9,7 974,1
12. JRPT 12,3 322,7 44,3 7,5 25,7 139,7
13. JSPT -3 244,8 56,669 -3,7 35,5 97
14. JIHD -5,6 759,6 85 18,4 151,1 59
15. KARK 7,7 180,4 270 2,4 41,5 194,8
16. BKSL -5,2 178,39 112,2 -11,6 49,9 194,9
17. KIJA 8 422,1 101,4 11,8 33,3 283,6
18. SSIA 2,5 69,8 65,711 -7,8 96,3 51,9
19. SMDM 0 -446,6 3204,34 -0,1 -625,1 -13,3
20. RODA -30,4 43,561 7,6 -18,2 4,6 13,166
21. SIIP 75,8 218,4 144 47,8 29,3 340,3
22. SMRA 28,1 102,4 414,2 17,7 123,6 78
23. PWSI -0,2 -51,16 524,6 -3,7 -278,2 -34,4
24. PJAA 253,6 103,5 49,437 169,5 25,6 860,9
25. PWON 5,6 19,7 1553,38 10,1 30,875 2,8
26. PNSE 31,2 62,4 356,4 3,1 60,7 49,2
27. MAMI 3,4 12,285 625,7 469,7 1,1 15,988
28. KPIG 41 431,2 10 61,4 3,9 23,258
29. LAMI 4,6 251,4 88,6 0,9 91,3 100
30. PUDP 0,095 3,672 1,641 2,4 719 135,7
31. PTRA -10,9 32,613 51,7 -12 61,2 64,3
32. MTSM 1,4 153,2 12,875 12 47,9 135
33. MLND 0,8 -98,7 437,261 -10,1 -468,2 -20
34. LPCK 8,2 235,1 127,6 4,2 139,9 63,9
35. LPKR 9,5 86,4 206,9 7,6 259,1 37,5
36. RBMS -19,2 12,179 12,8 -8 10,1 839,4
Sumber : lampiran 2
Berdasarkan tabel hasil perhitungan rasio CFCL tahun 2004 pada 36
perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEJ menunjukkan ada
30 perusahaan yang nilainya positif, dimana 28 perusahaan nilai rasionya
antara 0,7 – 119,1%; 1 perusahaan nilainya antara 119,2 – 237,6%; dan 1
perusahaan nilainya antara 237,7 – 355,9% artinya semakin tinggi rasio
71
CFCL semakin besar arus kas operasi perusahaan, sehingga perusahaan
mampu membayar hutang lancarnya. Sedangkan 6 perusahaan lainnya
bernilai negatif antara 1,7 - 56,3% artinya semakin rendah rasio CFCL,
maka terjadi penurunan pada arus kas operasi sehingga perusahaan harus
menanggung risiko tidak mampu membayar hutang lancarnya.
Pada perhitungan rasio NWTLFA menunjukkan 36 perusahaan yang
diteliti semua bernilai positif, dimana 34 perusahaan nilai rasionya antara
140 - 198,88% dan 2 perusahaan nilainya antara 198,89 - 396,37%, artinya
semakin tinggi rasio NWTLFA menunjukkan bahwa perusahaan mampu
membiayai aktiva tetapnya dengan modal sendiri dan hutang perusahaan.
Pada perhitungan rasio GPS menunjukkan ada 35 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 10 perusahaan nilai rasionya antara 0,2 - 31,9%, 19
perusahaan nilainya antara 32 – 63,7%, dan 6 perusahaan nilainya antara
63,8 – 95,3% artinya semakin tinggi rasio GPS, maka keuntungan
perusahaan semakin naik. Hal ini disebabkan oleh penjualan bersihnya naik,
sedangkan biaya produksi yang dikeluarkan perusahaan tidak begitu besar.
Sedangkan 1 perusahaan bernilai negatif antara 0,000 – 292,7% artinya
semakin rendah rasio GPS, maka terjadi penurunan keuntungan perusahaan.
Hal ini disebabkan penjualan bersihnya yang menurun, sedangkan biaya
produksinya semakin naik.
Pada perhitungan rasio OIS menunjukkan ada 26 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 13 perusahaan nilai rasionya antara 0,7 – 16,6%; 9
perusahaan nilainya antara 16,7 – 32,6%; dan 4 perusahaan nilainya antara
72
32,7 – 48,6% artinya semakin tinggi rasio OIS, maka laba operasi
perusahaan semakin naik pada tingkat penjualan tertentu dengan menekan
biaya usaha sekecil mungkin. Sedangkan 10 perusahaan bernilai negatif
antara 4,1 – 555% artinya semakin rendah rasio OIS, maka terjadi
penurunan laba operasi pada tingkat penjualan tertentu, sedangkan biaya
usahanya semakin besar.
Pada perhitungan rasio NIS menunjukkan ada 23 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 21 perusahaan nilai rasionya antara 0,7 – 120,7%; 1
perusahaan nilainya antara 120,8 – 240,8%; dan 1 perusahaan nilainya
antara 240,9 – 360,9% artinya semakin tinggi rasio NIS, maka laba bersih
yang dihasilkan perusahaan semakin naik. Hal ini disebabkan oleh
meningkatnya penjualan dan menurunnya biaya-biaya perusahaan.
Sedangkan 13 perusahaan bernilai negatif antara 2,3 – 610,7% artinya
semakin rendah rasio NIS, maka terjadi penurunan laba bersih perusahaan.
Laba bersih menurun karena penjualannya juga menurun, sedangkan biaya-
biaya yang harus ditanggung perusahaan semakin naik.
Pada perhitungan rasio NINW menunjukkan ada 28 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 27 perusahaan nilai rasionya antara 0,000 – 121,9%,
dan 1 perusahaan nilainya antara 244 – 365,8% artinya semakin tinggi rasio
NINW, maka laba yang dihasilkan perusahaan semakin naik. Hal ini
disebabkan oleh meningkatnya laba bersih setelah pajak dan modal sendiri.
Sedangkan 8 perusahaan bernilai negatif antara 0,7 – 35,7% artinya semakin
73
rendah rasio NINW, maka terjadi penurunan laba perusahaan, karena
menurunnya laba bersih setelah pajak dan modal sendiri perusahaan.
Pada perhitungan rasio QAI menunjukkan ada 36 perusahaan yang
diteliti semuanya bernilai positif, dimana 30 perusahaan nilai rasionya antara
3,6 – 564,66%; 3 perusahaan nilai rasionya antara 564,67 – 112,897%; dan 3
perusahaan nilainya antara 112,898 - 169,337% artinya semakin tinggi rasio
QAI, semakin rendah risiko likuiditas yang ditanggung perusahaan. Hal ini
ditunjukkan dengan meningkatnya aktiva lancar perusahaan yang paling
liquid dan juga meningkatnya persediaan perusahaan.
Pada perhitungan rasio OITL menunjukkan ada 26 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 25 perusahaan nilai rasionya antara 0,000 – 84,5%;
dan 1 perusahaan nilainya antara 169,2 – 253,6% artinya semakin tinggi
rasio OITL, maka laba operasi yang dihasilkan perusahaan juga tinggi
sehingga perusahaan mampu membayar hutang jangka panjang dan hutang
jangka pendeknya. Sedangkan 10 perusahaan bernilai negatif antara 0,2 -
45,2% artinya semakin rendah rasio OITL, maka laba operasi yang
dihasilkan perusahaan juga rendah sehingga perusahaan harus menanggung
risiko tidak mampu membayar hutang-hutang perusahaan.
Pada perhitungan rasio NWS menunjukkan ada 31 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 29 perusahaan nilai rasionya antara 19,7 - 331,87%;
1 perusahaan nilainya antara 331,88 – 661,78%; dan 1 perusahaan nilainya
antara 661,79 – 991,59% artinya semakin tinggi rasio NWS, maka
perusahaan semakin mampu meningkatkan investasinya dengan
74
menggunakan modal sendiri. Sedangkan 5 perusahaan bernilai negatif antara
18,5 – 511,6% artinya semakin rendah rasio NWS, akan mengakibatkan
investasi perusahaan menurun.
Pada perhitungan rasio CLI menunjukkan ada 36 perusahaan yang
diteliti semuanya bernilai positif, dimana 33 perusahaan nilai rasionya antara
2 - 189,41%; 1 perusahaan nilai rasionya antara 189,41 - 378,8%; dan 2
perusahaan nilainya antara 378,8 - 568,185% artinya semakin tinggi rasio
CLI, semakin tinggi hutang lancar yang harus ditanggung perusahaan. Hal
ini disebabkan oleh naiknya biaya persediaan yang harus dikeluarkan oleh
perusahaan.
Pada perhitungan rasio NITL menunjukkan ada 23 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 22 perusahaan nilai rasionya antara 0,8 – 157,1%;
dan 1 perusahaan nilainya antara 313,6 – 469,7% artinya semakin tinggi
rasio NITL, maka laba bersih yang diperoleh perusahaan semakin besar
sehingga perusahaan mampu membayar hutang-hutangnya. Sedangkan 13
perusahaan bernilai negatif antara 0,1 - 18,2% artinya semakin rendah rasio
NITL, maka laba bersih yang dihasilkan perusahaan semakin turun
mengakibatkan perusahaan harus menanggung risiko tidak mampu
membayar hutang-hutangnya.
Pada perhitungan rasio CLNW menunjukkan ada 31 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 30 perusahaan nilai rasionya antara 0,9 – 102,97%
dan 1 perusahaan nilainya antara 205,87 – 308,75% artinya semakin tinggi
rasio CLNW, maka modal sendiri yang dimiliki perusahaan juga lebih besar,
75
sehingga perusahaan mampu membayar hutang lancarnya. Sedangkan 5
perusahaan bernilai negatif antara 278,2 – 421,76% artinya semakin rendah
rasio CLNW, maka modal sendiri yang dimiliki perusahaan juga rendah
mengakibatkan harus menanggung risiko tidak mampu membayar hutang
lancarnya.
Pada perhitungan rasio NWTL menunjukkan ada 32 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 30 perusahaan nilai rasionya antara 28 – 163,53%; 1
perusahaan nilainya antara 163,54 – 327,06%; dan 1 perusahaan nilainya
antara 327,07 – 490,04%. Artinya semakin tinggi rasio NWTL, maka modal
sendiri yang dimiliki perusahaan juga lebih besar, sehingga perusahaan
mampu membayar total hutangnya, baik hutang jangka panjang maupun
hutang jangka pendeknya. Sedangkan 4 perusahaan bernilai negatif antara
2,3 – 34,4% artinya semakin rendah rasio NWTL, maka modal sendiri yang
dimiliki perusahaan juga rendah mengakibatkan harus menanggung risiko
tidak mampu membayar total hutangnya.
76
Tabel V.3.Rasio keuangan tahun 2005
RasioNo KodePerush. CFCL NWTLFA GPS OIS NIS NINW QAI
1. ELTY -13,8 452,8 42,5 14,6 28,9 7,3 37,6
2. BMSR 84,3 861,717 33,1 -88,9 -113 -1 129,6
3. CKRA 0,6 144,893 27,1 -11,9 1,6 0,1 11,3
4. CTRA 10,2 422,6 62,8 30,4 10,2 -82,2 22,6
5. CTRS 32,2 768 45,7 29,4 22,9 12,7 8,9
6. DILD -2,5 576,9 46,2 23,4 -12,1 -44 71,835
7. DUTI -2,9 600 59,8 12,3 6,8 3,9 106,7
8. MORE 13,8 344 41 9,7 -14,8 -1,3 104,814
9. GMTD 1,8 59,802 50,2 11 12,9 8,8 1,6
10. DART 17,5 177,2 85,4 33,9 55,3 71,2 123,7
11. JAKA -35,9 58,139 30,6 3,1 32,1 1,1 6
12. JRPT 64,8 123,19 46,2 29,9 19,7 6,8 7,4
13. JSPT 6,5 149,8 59 -6,9 -22,4 -11,5 50,508
14. JIHD 1,1 384,1 44,7 -30 -45,8 -10 43,1
15. KARK -17,9 117,094 34,2 8,3 1,2 0,4 118,2
16. BKSL -3 195,260 32,6 -0,8 -24,5 -2,1 3,9
17. KIJA 55,1 621,5 45,9 25,2 23,6 8,4 70,5
18. SSIA 2 581,9 13,7 5,7 0,9 4,1 10,498
19. SMDM 5,3 132,7 40,5 -0,2 5,2 1,7 160,792
20. RODA 30,6 121,976 27 -47,3 -34 -2,1 7,4
21. SIIP -24,1 492,958 74,8 71,9 50,5 14,5 3,1
22. SMRA 28,6 246,8 51,3 16,7 19 18,1 72,4
23. PWSI 0,6 40,230 64,7 19,5 594,5 -13,2 4,3
24. PJAA 54,8 289 47,8 27,7 20,1 19,3 43,137
25. PWON 64,8 154,5 50,6 44,4 179,8 797 133,580
26. PNSE 77,8 129,2 69,4 39,1 2,5 4,3 298,6
27. MAMI 105,8 216,1 65,9 13,5 12 0,8 21,519
28. KPIG 74,7 211,8 0 6,8 11,3 2,7 34,8
29. LAMI 12,7 461,7 50,9 18,4 2,9 1,0 16,5
30. PUDP 10,1 351,1 59,1 19,5 5,8 1,7 43,2
31. PTRA -40,3 11,921 89,3 23,4 -11,37 -110,3 1,2
32. MTSM 2,7 421,2 28,9 6,8 13,8 7,1 13,599
33. MLND 4 463 24,4 2,2 -30,5 26,6 49,635
34. LPCK -6,7 68,137 50,2 26,6 2,7 0,8 17
35. LPKR -41,7 508,3 49,8 26,7 17,9 13,3 32,7
36. RBMS 40,9 146,778 22,2 -20 -10,4 -1,5 14,2
77
RasioNo. KodePerush. OITL NWS CLI NITL CLNW NWTL
1. ELTY 3,7 394,7 65,7 7,4 0,9 100
2. BMSR -6,9 117,26 176,9 -8,7 0,9 905,2
3. CKRA -47,2 146,12 1,5 6,2 1,1 579,95
4. CTRA 5,2 -12,4 168,2 1,8 -46,142 -2,1
5. CTRS 22,1 179,8 73 17,2 96,9 134,9
6. DILD 3,3 27,5 1443,28 -1,7 24,491 3,9
7. DUTI 4,2 177 232,1 2,3 154,1 60,6
8. MORE 2,9 131 602,763 -4,5 178,5 39,5
9. GMTD 2,9 146,8 145 3,5 254,4 39,3
10. DART 10,7 77,7 457,7 17,6 316,8 24,7
11. JAKA 0,9 29,365 17,5 9,9 10,5 905,2
12. JRPT 24,9 289,1 25,8 16,4 13,2 240,6
13. JSPT -2,9 194,7 68,919 -9,6 44,5 83,1
14. JIHD -6,4 458,8 1,004 -9,7 91,5 97,1
15. KARK 5,7 299,2 136,5 0,8 37,7 206,7
16. BKSL -0,2 113,80 98 -4,9 43,2 229,2
17. KIJA 37,9 281,7 67,2 35,5 22,3 423,5
18. SSIA 8,2 21,3 13,983 1,2 206 30,6
19. SMDM 0 301,7 2145,62 0,3 502,9 15,2
20. RODA -58,2 16,306 6,8 -41,9 3,9 20,051
21. SIIP 136,5 347 49,7 95,8 6,1 658,7
22. SMRA 13 104,9 218,4 14,7 118,6 81,6
23. PWSI 0,2 -449,7 560,8 5,5 -231,5 -41,5
24. PJAA 66 104,5 27,978 48 31 249,2
25. PWON 9,8 22,6 136,056 39,8 308,2 5
26. PNSE 34,6 57,8 299 2,2 58,2 0,512
27. MAMI 19,4 145,5 869 17,2 0,8 21,250
28. KPIG 36,3 427,1 10,3 60,3 4,2 22,737
29. LAMI 5 280,4 87,5 0,8 121,2 76,5
30. PUDP 8,6 339,9 147,2 2,6 65,4 149,6
31. PTRA 0,9 103,03 30,4 -44,9 82,9 40,7
32. MTSM 7,3 195,4 807,10 15 36,4 211,2
33. MLND 0,5 -114,6 411,46 -6,5 -379,9 -24,6
34. LPCK 5,6 315,5 96 0,6 132,8 66,7
35. LPKR 16,5 134,3 107,8 11 116 82,9
36. RBMS -24,4 695,4 14,6 -12,7 10,8 849,3
Sumber : lampiran 3
78
Berdasarkan tabel hasil perhitungan rasio CFCL tahun 2005 pada 36
perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEJ menunjukkan ada
26 perusahaan yang nilainya positif, dimana 16 perusahaan nilai rasionya
antara 0,6 - 35,7%; 6 perusahaan nilainya antara 35,8 - 70,8%; dan 4
perusahaan nilainya antara 70,9 – 105,8%. Artinya semakin tinggi rasio
CFCL semakin besar arus kas operasi perusahaan, sehingga perusahaan
mampu membayar hutang lancarnya. Sedangkan 10 perusahaan lainnya
bernilai negatif antara 2,5 - 41,7% artinya semakin rendah rasio CFCL,
maka terjadi penurunan pada arus kas operasi sehingga perusahaan harus
menanggung risiko tidak mampu membayar hutang lancarnya.
Pada perhitungan rasio NWTLFA menunjukkan 36 perusahaan yang
diteliti semua bernilai positif, dimana 34 perusahaan nilai rasionya antara
129,2 – 288,10%; 1 perusahaan nilainya antara 288,11 - 574,92% dan 1
perusahaan nilainya antara 574,93 - 861,717%, artinya semakin tinggi rasio
NWTLFA menunjukkan bahwa perusahaan mampu membiayai aktiva
tetapnya dengan modal sendiri dan hutang perusahaan.
Pada perhitungan rasio GPS menunjukkan ada 36 perusahaan yang
nilai rasionya semua positif, dimana 7 perusahaan nilai rasionya antara 0,00
- 29,7%; 21 perusahaan nilainya antara 29,8 – 59,5%; dan 8 perusahaan
nilainya antara 59,6 – 89,3% artinya semakin tinggi rasio GPS, maka
keuntungan perusahaan semakin naik. Hal ini disebabkan oleh penjualan
bersihnya naik, sedangkan biaya produksi yang dikeluarkan perusahaan
tidak begitu besar.
79
Pada perhitungan rasio OIS menunjukkan ada 28 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 18 perusahaan nilai rasionya antara 2,2 – 25,4%; 9
perusahaan nilainya antara 25,5 – 48,7%, dan 1 perusahaan nilainya antara
48,8 - 71,9 artinya semakin tinggi rasio OIS, maka laba operasi perusahaan
semakin naik pada tingkat penjualan tertentu dengan menekan biaya usaha
sekecil mungkin. Sedangkan 8 perusahaan bernilai negatif antara 0,2 –
88,9% artinya semakin rendah rasio OIS, maka terjadi penurunan laba
operasi pada tingkat penjualan tertentu, sedangkan biaya usahanya semakin
besar.
Pada perhitungan rasio NIS menunjukkan ada 26 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 25 perusahaan nilai rasionya antara 0,9 – 198,8%,
dan 1 perusahaan nilainya antara 396,9 – 594,5% artinya semakin tinggi
rasio NIS, maka laba bersih yang dihasilkan perusahaan semakin naik. Hal
ini disebabkan oleh meningkatnya penjualan dan menurunnya biaya-biaya
perusahaan. Sedangkan 10 perusahaan bernilai negatif antara 10,4 – 45,8%
artinya semakin rendah rasio NIS, maka terjadi penurunan laba bersih
perusahaan. Laba bersih menurun karena penjualan juga menurun,
sedangkan biaya-biaya yang harus ditanggung perusahaan semakin naik.
Pada perhitungan rasio NINW menunjukkan ada 25 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 24 perusahaan nilai rasionya antara 0,1 – 265,7%,
dan 1 perusahaan nilainya antara 531,5 – 797% artinya semakin tinggi rasio
NINW, maka laba yang dihasilkan perusahaan semakin naik. Hal ini
disebabkan oleh meningkatnya laba bersih setelah pajak dan modal sendiri.
80
Sedangkan 11 perusahaan bernilai negatif antara 1 – 110,3% artinya
semakin rendah rasio NINW, maka terjadi penurunan laba perusahaan,
karena menurunnya laba bersih setelah pajak dan modal sendiri perusahaan.
Pada perhitungan rasio QAI menunjukkan ada 36 perusahaan yang
diteliti semuanya bernilai positif, dimana 32 perusahaan nilai rasionya antara
1,2 – 536,05%; 2 perusahaan nilai rasionya antara 536,06 – 1071,99%; dan 2
perusahaan nilainya antara 1072 – 1607,92% artinya semakin tinggi rasio
QAI, semakin rendah risiko likuiditas yang ditanggung perusahaan. Hal ini
ditunjukkan dengan meningkatnya aktiva lancar perusahaan yang paling
liquid dan juga meningkatnya persediaan perusahaan.
Pada perhitungan rasio OITL menunjukkan ada 29 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 27 perusahaan nilai rasionya antara 0,00 – 45,5%; 1
perusahaan nilainya 45,6 – 91,1% dan 1 perusahaan nilainya antara 91,2 –
136,5% artinya semakin tinggi rasio OITL, maka laba operasi yang
dihasilkan perusahaan juga tinggi sehingga perusahaan mampu membayar
hutang jangka panjang dan hutang jangka pendeknya. Sedangkan 7
perusahaan bernilai negatif antara 0,2 – 58,2% artinya semakin rendah rasio
OITL, maka laba operasi yang dihasilkan perusahaan juga rendah sehingga
perusahaan harus menanggung risiko tidak mampu membayar hutang-
hutang perusahaan.
Pada perhitungan rasio NWS menunjukkan ada 33 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 26 perusahaan nilai rasionya antara 21,3 – 993%; 6
perusahaan nilainya antara 993,1% - 1964,8% dan 1 perusahaan nilainya
81
antara 1964,9 – 2936,5% artinya semakin tinggi rasio NWS, maka
perusahaan semakin mampu meningkatkan investasinya dengan
menggunakan modal sendiri. Sedangkan 3 perusahaan bernilai negatif antara
12,4 – 449,7% artinya semakin rendah rasio NWS, akan mengakibatkan
investasi perusahaan menurun.
Pada perhitungan rasio CLI menunjukkan ada 36 perusahaan yang
diteliti semuanya bernilai positif, dimana 33 perusahaan nilai rasionya antara
1,5 - 200,9%, 1 perusahaan nilai rasionya antara 201 - 401,8%, dan 2
perusahaan nilainya antara 401,9 - 602,7%. Artinya semakin tinggi rasio
CLI, semakin tinggi hutang lancar yang harus ditanggung perusahaan. Hal
ini disebabkan oleh naiknya biaya persediaan yang harus dikeluarkan oleh
perusahaan.
Pada perhitungan rasio NITL menunjukkan ada 26 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 21 perusahaan nilai rasionya antara 0,3 – 32,1%; 4
perusahaan nilai rasionya antara 32,2 – 64% dan 1 perusahaan nilainya
antara 64,1 – 95,8% artinya semakin tinggi rasio NITL, maka laba bersih
yang diperoleh perusahaan semakin besar sehingga perusahaan mampu
membayar hutang-hutangnya. Sedangkan 10 perusahaan bernilai negatif
antara 0,1 – 18,2% artinya semakin rendah rasio NITL, maka laba bersih
yang dihasilkan perusahaan semakin turun mengakibatkan perusahaan harus
menanggung risiko tidak mampu membayar hutang-hutangnya.
Pada perhitungan rasio CLNW menunjukkan ada 33 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 32 perusahaan nilai rasionya antara 0,8 – 816,9%
82
dan 1 perusahaan nilainya antara 163,32 – 244,91% artinya semakin tinggi
rasio CLNW, maka modal sendiri yang dimiliki perusahaan juga lebih besar,
sehingga perusahaan mampu membayar hutang lancarnya. Sedangkan 3
perusahaan bernilai negatif antara 231,5 – 461,42% artinya semakin rendah
rasio CLNW, maka modal sendiri yang dimiliki perusahaan juga rendah
mengakibatkan harus menanggung risiko tidak mampu membayar hutang
lancarnya.
Pada perhitungan rasio NWTL menunjukkan ada 33 perusahaan yang
nilainya positif, dimana 29 perusahaan nilai rasionya antara 3,9 – 193,57%;
3 perusahaan nilainya antara 193,58 – 386,76%; dan 1 perusahaan nilainya
antara 386,77 – 579,95% artinya semakin tinggi rasio NWTL, maka modal
sendiri yang dimiliki perusahaan juga lebih besar, sehingga perusahaan
mampu membayar total hutangnya, baik hutang jangka panjang maupun
hutang jangka pendeknya. Sedangkan 3 perusahaan bernilai negatif antara
2,1 – 41,5% artinya semakin rendah rasio NWTL, maka modal sendiri yang
dimiliki perusahaan juga rendah mengakibatkan harus menanggung risiko
tidak mampu membayar total hutangnya.
83
Tabel V.4.Perubahan relatif rasio keuangan
Tahun 2004 – 2005
RasioNo. KodePerush. CFCL NWTLFA GPS OIS NIS NINW QAI
1. ELTY -206,6 68,9 -17,4 11,5 37,4 8,7 122,2
2. BMSR -249,8 69,5 0.000 46,9 62,7 37,6 -20,3
3. CKRA -112,1 46,6 7,7 -8,8 129,4 122,2 -21,9
4. CTRA 59,4 -9,6 -15,6 2,2 -122,8 -184 7,9
5. CTRS -2,2 -54,1 -4,2 36,5 9,6 76,4 -75,7
6. DILD -218,2 15,4 20,4 101 -37,3 -142,3 -39,3
7. DUTI -155,5 -1,0 9,9 -0,9 3,1 8,4 9,2
8. MORE -12,9 0,1 5 -58,2 -119,5 -112,3 10,8
9. GMTD -55,2 15,4 9,4 -2,6 23 -3,3 -94,4
10. DART 318,8 -45,2 -10,4 14,9 -277,9 -299,7 -7,6
11. JAKA 634,9 13,1 47,5 -175,5 103,5 103,8 -85,7
12. JRPT 83,3 4,5 6,5 5,4 14,2 27,5 -22
13. JSPT 3,4 -4,5 -6,6 -8,3 141 203 -15,5
14. JIHD -164,2 -16,3 -36,6 -58,2 -119,3 -132 570,5
15. KARK -153,1 15,6 42,5 16,1 -45,6 -67,2 -72
16. BKSL -243,6 0,4 76,4 -98,4 -76,9 -63,8 -59,6
17. KIJA 514,4 -2,7 13,1 110,7 34 101 -4,7
18. SSIA -63,5 -38 1,5 73,6 -108,3 -127,1 -66,2
19. SMDM 61,6 -0,7 -1,2 -130,8 -326 234,5 -2,8
20. RODA 41 16,3 59,9 -53,0 -43,6 50,7 -13,4
21. SIIP -354,3 -17 48,7 47,9 64,7 3,7 -58,6
22. SMRA 186,7 11,6 -9,3 -54,8 -18,5 -20,4 -45,3
23. PWSI 234,5 -5,2 -4,9 -172,8 -209 -224 -4,2
24. PJAA -40,5 16,6 -7,9 -10,2 -1,1 -2,1 -52,1
25. PWON 718,1 -25,4 3,3 11,4 149,4 117,9 -21,1
26. PNSE 29,4 -7,7 -1,2 -1 -37,5 -32,6 -36,6
27. MAMI -70,3 -38,5 3,6 412,9 -96,7 -97,3 46,9
28. KPIG -42,7 -18,1 -100 -10,2 -0,5 0,4 -39,3
29. LAMI -328,9 -3,6 17,2 60,2 28,3 15,1 -39,8
30. PUDP 8 -3,4 -10,9 -24,3 -9,9 -2,7 -24,8
31. PTRA -320,7 -22,2 -103,5 -104,2 86,1 489,2 -67,5
32. MTSM 304,9 -4,9 58,6 329,9 1,3 -20,6 746
33. MLND -35,6 1,3 -7,4 -41,6 -38,4 -47 -10
34. LPCK 308,5 1,3 0,5 -11,4 -82,8 -87,2 -55,3
35. LPKR -727,4 13,4 7,7 21,7 2,2 -34,2 -15,5
36. RBMS 474,9 24,1 0,3 -28,1 -11,3 55,4 3,3
84
RasioNo. KodePerush. OITL NWS CLI NITL CLNW NWTL
1. ELTY 5,8 26,4 -32,9 30,4 -98,6 20
2. BMSR 35 18,3 99,9 49,6 2,5 8,7
3. CKRA 4,6 3,3 -27,3 162,9 -28,5 18,3
4. CTRA 59,2 -72,9 -13,2 -135,5 191,7 -57,8
5. CTRS 85,5 -37,9 -39,6 49 18,4 -15,6
6. DILD 131 -248,2 -26,3 -28 -158,1 -270,3
7. DUTI 0,1 -4,9 4,4 4,1 3 -4
8. MORE -76,8 57,6 6,1 -110,8 26,6 -12,7
9. GMTD -1,1 5,8 -81 3,8 -6,8 7,3
10. DART 264,3 -10,9 -65,9 -664,2 -61,6 182,6
11. JAKA -170,3 -0,1 -24,1 89,4 8,1 -7,1
12. JRPT 102,7 -10,4 -41,7 119,7 -48,7 72,3
13. JSPT -1,3 -20,5 21,6 159,5 25,4 -14,4
14. JIHD 13,9 -39,6 18,2 -152,6 -39,4 64,6
15. KARK -25,7 65,8 -49,5 -65,2 36,2 6,1
16. BKSL -97 -36,2 -12,7 -57,4 -13,5 17,6
17. KIJA 371,4 -33,3 -33,7 200 -33,1 49,3
18. SSIA 235,2 -69,5 -78,7 -116 113,9 -41
19. SMDM -152 -167,6 -33 -480,7 -180,4 -213,8
20. RODA 91,4 -62,6 -11,1 129,5 -14,8 52,3
21. SIIP 80,2 58,9 -65,5 100 -79 93,6
22. SMRA -53,9 2,4 -47,3 -16,8 -4,1 4,6
23. PWSI -199,8 -12,1 6,9 -249,4 -16,8 20,4
24. PJAA -74,3 1 -43,4 -71,7 20,8 -71,1
25. PWON 76,4 14,5 -91,2 294,9 -90 81,2
26. PNSE 11,1 -7,3 -16,1 -29,9 -4,2 4
27. MAMI 463,8 20,9 38,9 -96,3 -28,2 32,9
28. KPIG -11,4 -1 2,8 -1,8 6 -2,2
29. LAMI 9,6 11,5 -1,2 -12,2 32,8 -23,7
30. PUDP -9,8 -7,4 -10,3 7,3 -9,1 10,3
31. PTRA -108,5 -68,4 -41,2 273 35,4 -36,7
32. MTSM 427,7 27,5 526,9 24,3 -24,1 56,5
33. MLND -38,2 16,1 -5,9 -34,9 -18,9 22,8
34. LPCK -31,2 34,2 -24,8 -86,7 -5,1 4,3
35. LPKR 73,1 55,5 -47,9 45,4 -55,2 121,2
36. RBMS 27,3 -42,9 13,8 57,2 7,5 1,2
Sumber : lampiran 4
85
Berdasarkan tabel hasil perhitungan perubahan relatif rasio CFCL dari
tahun 2004 - 2005 pada 36 perusahaan property dan real estate yang
terdaftar di BEJ menunjukkan ada 16 perusahaan yang perubahan relatif
rasionya nilainya positif, dimana 9 perusahaan nilai rasionya antara 3,4 –
241,6%; 5 perusahaan nilainya antara 241,7 – 479,9%; dan 2 perusahaan
nilainya antara 480 – 718,1%. Artinya nilai rasio CFCL tahun 2005 lebih
besar dari pada nilai rasio CFCL tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh
bertambahnya cash flow dan current liabilities. Cash flow dan current
liabilities merupakan unsur modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan
baik dalam kegiatan operasi perusahaan dapat menghasilkan pendapatan.
Kenaikan pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di masa
mendatang. Sedangkan 10 perusahaan lainnya perubahan relatif rasionya
bernilai negatif antara 2,5 – 41,7%, perubahan relatif rasio CFCL negatif
artinya nilai rasio CFCL tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio CFCL
tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya cash flow dan
current liabilities. Cash flow dan current liabilities merupakan unsur modal
kerja. Jika tidak dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi
perusahaan dapat menurunkan pendapatan. Penurunan pendapatan
mengakibatkan menurunnya laba perusahaan.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio NWTLFA menunjukkan 17
perusahaan yang diteliti bernilai positif, dimana 13 perusahaan nilai rasionya
antara 0,1 – 23,2%; 1 perusahaan nilainya antara 23,3 – 46,4% dan 3
perusahaan nilainya antara 46,5 – 69,5%. Perubahan relatif rasio NWTLFA
86
positif artinya nilai rasio NWTLFA tahun 2005 lebih besar dari pada nilai
rasio NWTLFA tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya
net worth, total liabilities dsan fixed assets. Ketiganya merupakan unsur
modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi
perusahaan dapat menghasilkan pendapatan. Kenaikan pendapatan akan
mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang. Sedangkan 19 perusahaan
lainnya bernilai negatif antara 0,7 – 54,1% artinya nilai rasio NWTLFA
tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio NWTLFA tahun 2004.
Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya net worth, total liabilities dan
fixed assets. Ketiganya merupakan unsur modal kerja. Jika tidak
dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi perusahaan dapat
menurunkan pendapatan. Penurunan pendapatan mengakibatkan
menurunnya laba perusahaan.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio GPS menunjukkan ada 21
perusahaan yang nilai rasionya positif, dimana 15 perusahaan nilai rasionya
antara 0,00 – 25,4%; 3 perusahaan nilainya antara 25,5 – 50,9%; dan 3
perusahaan nilainya antara 51 – 76,4%. Perubahan relatif rasio GPS positif
artinya nilai rasio GPS tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio GPS
tahun 2004. Perubahan tersebut terjadi karena bertambahnya gross profit
dan sales. Gross profit dan sales bertambah karena adanya kenaikan
pendapatan. Kenaikan pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di
masa mendatang. Sedangkan 15 perusahaan lainnya bernilai negatif antara
1,2 – 103%; perubahan relatif rasio GPS negatif artinya nilai rasio GPS
87
tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio GPS tahun 2004. Perubahan
tersebut terjadi karena berkurangnya gross profit dan sales. Gross profit dan
sales berkurang karena adanya penurunan pendapatan. Penurunan
pendapatan akan mengakibatkan penurunan laba.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio OIS menunjukkan ada 16
perusahaan yang nilainya positif, dimana 14 perusahaan nilai rasionya antara
2,2 – 139% dan 2 perusahaan nilainya antara 140 – 412,9%. Perubahan
relatif rasio OIS positif artinya nilai rasio OIS tahun 2005 lebih besar dari
pada nilai rasio OIS tahun 2004. Perubahan tersebut terjadi karena
bertambahnya operating income dan sales. Jika bertambahnya sales lebih
besar dari biaya usaha akan mengakibatkan kenaikan pendapatan. Kenaikan
pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang.
Sedangkan 20 perusahaan bernilai negatif antara 0,9 – 175,5%; perubahan
relatif rasio OIS negatif artinya nilai rasio OIS tahun 2005 lebih kecil dari
pada nilai rasio OIS tahun 2004. Perubahan tersebut terjadi karena
berkurangnya operating income dan sales. Jika bertambahnya sales lebih
kecil dari biaya usaha akan mengakibatkan penurunan pendapatan.
Menurunnya pendapatan akan mengakibatkan menurunnya laba di masa
mendatang.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio NIS menunjukkan ada 16
perusahaan yang nilainya positif, dimana 9 perusahaan nilai rasionya antara
1,3 – 50,6%; 3 perusahaan nilainya antara 50,7 – 100% dan 4 perusahaan
nilainya antara 101 – 149%. Perubahan relatif rasio NIS positif artinya nilai
88
rasio NIS tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio NIS tahun 2004.
Perubahan tersebut terjadi karena bertambahnya net income dan sales. Net
Income bertambah karena beban pajak yang ditanggung perusahaan kecil,
tidak melebihi pendapatan perusahaan. Bertambahnya sales disebabkan oleh
kecilnya biaya usaha yang harus ditanggung perusahaan, kondisi seperti ini
sangat baik untuk perusahaan karena akan menambah laba. Sedangkan 20
perusahaan lainnya bernilai negatif antara 0,5 - 326%; perubahan relatif
rasio NIS negatif artinya nilai rasio NIS tahun 2005 lebih kecil dari pada
nilai rasio NIS tahun 2004. Perubahan tersebut terjadi karena berkurangnya
net income dan sales. Net Income berkurang karena beban pajak yang
ditanggung perusahaan besar, melebihi pendapatan perusahaan.
Berkurangnya sales disebabkan oleh besarnya biaya usaha yang harus
ditanggung perusahaan. Kondisi seperti ini sangat buruk untuk perusahaan,
karena akan mengurangi laba atau perusahaan bisa mengalami kerugian.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio NINW menunjukkan ada 17
perusahaan yang nilainya positif dimana, 14 perusahaan nilai rasionya
antara 0,4 – 163%; 2 perusahaan nilainya antara 164 – 326% dan 1
perusahaan nilainya antara 327 – 489%. Perubahan relatif rasio NINW
positif artinya nilai rasio NINW tahun 2005 lebih besar dari pada nilai
rasio NINW tahun 2004. Perubahan ini terjadi karena kenaikan net income
dan net worth. Kenaikan net worth merupakan sumber modal kerja, yang
berarti modal kerja bertambah. Modal kerja ini digunakan dalam operasi
akan menghasilkan pendapatan. Jika pendapatan lebih besar dari biaya,
89
maka laba perusahaan bertambah. Sedangkan 19 perusahaan bernilai
negatif antara 2,7 – 299%; perubahan relatif rasio NINW negatif artinya
nilai rasio NINW tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio NINW tahun
2004. Perubahan ini terjadi karena penurunan net income dan net worth.
Penurunan net worth berarti menurunnya modal kerja perusahaan. Jika
modal kerja menurun akan menghambat operasi perusahaan, sehingga
pendapatan menurun. Kondisi seperti ini berakibat buruk bagi perusahaan,
yaitu terjadi penurunan laba pada perusahaan.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio QAI menunjukkan ada 8
perusahaan yang diteliti bernilai positif, dimana 6 perusahaan nilai rasionya
antara 3,3 - 250% dan 2 perusahaan nilainya antara 251 – 746%. Perubahan
relatif rasio QAI positif artinya nilai rasio QAI tahun 2005 lebih besar dari
pada nilai rasio QAI tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh
bertambahnya aktiva lancar yang paling liquid dan persediaan. Persediaan
merupakan salah satu unsur modal kerja. Perputaran persediaan yang
semakin cepat akan mengakibatkan kenaikan pendapatan. Kondisi seperti ini
berdampak baik bagi perusahaan yaitu menambah laba bagi perusahaan.
Sedangkan 28 perusahaan lainnya bernilai negatif antara 2,8 – 94,4%;
perubahan relatif rasio QAI negatif, artinya nilai rasio QAI tahun 2005 lebih
kecil dari pada nilai rasio QAI tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh
perputaran persediaan yang lambat, sehingga terjadi penurunan pendapatan.
Kondisi seperti ini berdampak buruk bagi perusahaan yaitu mengurangi
laba.
90
Pada perhitungan perubahan relatif rasio OITL menunjukkan ada 21
perusahaan yang nilainya positif, dimana 16 perusahaan nilai rasionya antara
0,1 – 15,6%; 2 perusahaan nilainya 15,7 – 30,9% dan 3 perusahaan nilainya
antara 31 – 46,3%. Perubahan relatif rasio OITL positif artinya nilai rasio
OITL tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio OITL tahun 2004.
Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya operating income dan total
liabilities. Operating income bertambah karena kenaikan pendapatan. Total
liabilities merupakan salah satu modal kerja, sehingga modal kerja
bertambah. Tambahan modal kerja jika digunakan dalam operasi akan
menghasilkan pendapatan. Jika tambahan pendapatan lebih besar dari biaya,
maka laba akan bertambah. Kondisi seperti ini sangat baik bagi perusahaan.
Sedangkan 15 perusahaan bernilai negatif antara 1,1 – 19,9%. Perubahan
relatif rasio OITL negatif, artinya nilai rasio OITL tahun 2005 lebih kecil
dari pada nilai rasio OITL tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh
menurunnya operating income dan total liabilities. Operating income
menurun karena penurunan pendapatan. Total liabilities menurun akan
berdampak pada menurunnya modal kerja. Hal ini akan menghambat
kegiatan operasi perusahaan. Kondisi seperti ini berakibat buruk pada
perusahaan karena menurunnya pendapatan, sehingga laba perusahaan juga
mengalami penurunan.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio NWS menunjukkan ada 16
perusahaan yang nilainya positif, dimana 9 perusahaan nilai rasionya antara
1 - 22,6%; 3 perusahaan nilainya antara 22,7 – 44,3% dan 4 perusahaan
91
nilainya antara 44,4 – 65,8%. Perubahan relatif rasio NWS positif artinya
nilai rasio NWS tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio NWS tahun
2004. Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya net worth dan sales.
Bertambahnya net worth dan sales dapat meningkatkan investasi
perusahaan, sehingga pendapatan perusahaan bertambah. Kondisi seperti ini
sangat baik bagi perusahaan, karena akan menambah laba di masa
mendatang. Sedangkan 20 perusahaan bernilai negatif antara 0,1-24,8%,
perubahan relatif rasio NWS negatif, artinya nilai rasio NWS tahun 2005
lebih kecil dari pada nilai rasio NWS tahun 2004. Perubahan ini disebabkan
oleh berkurangnya net worth dan sales. Berkurangnya net worth dan sales
dapat menurunkan investasi perusahaan, sehingga pendapatan perusahaan
juga menurun. Kondisi seperti ini tidak baik bagi perusahaan, karena akan
menurunkan laba.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio CLI menunjukkan ada 10
perusahaan yang diteliti bernilai positif, dimana 9 perusahaan nilai rasionya
antara 2,8 – 177%; dan 1 perusahaan nilainya antara 178 – 912%. Perubahan
relatif rasio CLI positif artinya nilai rasio CLI tahun 2005 lebih besar dari
pada nilai rasio CLI tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh
bertambahnya current liabilities dan inventory. Current liabilities dan
inventory keduanya merupakan unsur modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan
dengan baik dalam kegiatan operasi perusahaan dapat menghasilkan
pendapatan. Kenaikan pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di
masa mendatang. Sedangkan 26 perusahaan lainnya bernilai negatif antara
92
1,2 - 91,2%; perubahan relatif rasio CLI negatif, artinya nilai rasio CLI
tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio CLI tahun 2004. Perubahan ini
disebabkan oleh berkurangnya current liabilities dan inventory. Current
liabilities dan inventory keduanya merupakan unsur modal kerja. Jika dapat
dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi perusahaan dapat
menghasilkan pendapatan. Tetapi, jika perusahaan tidak dapat
memanfaatkanya akan menambah risiko yaitu tidak dapat membayar hutang
lancar perusahaan.
Pada perhitungan perubahan relatif rasio NITL menunjukkan ada 18
perusahaan yang nilainya positif, dimana 11 perusahaan nilai rasionya antara
3,8 – 101%; 4 perusahaan nilai rasionya antara 102 – 198% dan 3
perusahaan nilainya antara 199 – 295%. Perubahan ini disebabkan oleh
bertambahnya net income dan total liabilities. Total liabilities merupakan
unsur modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan
operasi perusahaan dapat menghasilkan pendapatan. Kenaikan pendapatan
akan mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang. Sedangkan 18
perusahaan bernilai negatif antara 1,8 - 6,64%. Perubahan relatif rasio NITL
negatif, artinya nilai rasio NITL tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio
NITL tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya net income
dan total liabilities. Total liabilities merupakan unsur modal kerja. Jika tidak
dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi perusahaan dapat
menurunkan pendapatan. Penurunan pendapatan mengakibatkan
menurunnya laba perusahaan.
93
Pada perhitungan perubahan relatif rasio CLNW menunjukkan ada 14
perusahaan yang nilainya positif, dimana 12 perusahaan nilai rasionya antara
2,5 - 65,5%; 1 perusahaan nilainya antara 65,6 – 128,6% dan 1 perusahaan
nilainya antara 128,7 – 191,7%. Perubahan relatif rasio CLNW positif
artinya nilai rasio CLNW tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio
CLNW tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya current
liabilities dan net worth. Current liabilities dan net worth merupakan unsur
modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi
perusahaan dapat menghasilkan pendapatan. Kenaikan pendapatan akan
mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang. Sedangkan 22 perusahaan
bernilai negatif antara 4,1 – 180%; perubahan relatif rasio CLNW negatif,
artinya nilai rasio CLNW tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio CLNW
tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya current liabilities
dan net worth. Current liabilities dan net worth merupakan unsur modal
kerja. Jika tidak dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi
perusahaan dapat menurunkan pendapatan. Penurunan pendapatan
mengakibatkan menurunnya laba perusahaan.
Pada perhitungan perubahan rasio NWTL menunjukkan ada 23
perusahaan yang nilainya positif, dimana 16 perusahaan nilai rasionya
antara 1,2 – 61,6%; 5 perusahaan nilainya antara 61,7 – 122% dan 2
perusahaan nilainya antara 123 – 182,6%. Perubahan relatif rasio NWTL
positif artinya nilai rasio NWTL tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio
NWTL tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya net worth
94
dan total liabilities. Net worth dan total liabilities merupakan unsur modal
kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi
perusahaan dapat menghasilkan pendapatan. Kenaikan pendapatan akan
mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang. Sedangkan 13 perusahaan
bernilai negatif antara 2,2 – 27,03%. Perubahan relatif rasio NWTL negatif,
artinya nilai rasio NWTL tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio NWTL
tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya net worth dan
total liabilities. Net worth dan total liabilities merupakan unsur modal
kerja. Jika tidak dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi
perusahaan dapat menurunkan pendapatan. Penurunan pendapatan
mengakibatkan menurunnya laba perusahaan.
95
Tabel V.5.Perubahan laba relatif tahun 2005-2006
Sumber : lampiran 5
No KodePerusahaan
PerubahanLaba
1. ELTY -36,942. BMSR -237,113. CKRA 244,764. CTRA 30,385. CTRS 38,776. DILD -669,177. DUTI -17,278. MORE 34,779. GMTD 20,16
10. DART -217,3711. JAKA -9,9412. JRPT -16,8013. JSPT -81,9414. JIHD 31,9115. KARK -255,6616. BKSL -71,3117. KIJA -4,7718. SSIA -8,9119. SMDM -94,9420. RODA -13,2821. SIIP -140,0122. SMRA 12,0023. PWSI 74,9324. PJAA -102,2625. PWON -99,5726. PNSE -7,1527. MAMI -0,5928. KPIG -87,3429. LAMI 53,8130. PUDP -122,2031. PTRA -121,5732. MTSM 236,1733. MLND 10,5334. LPCK 22,3235. LPKR -222,9536. RBMS 88,35
96
Berdasarkan tabel hasil perhitungan perubahan laba relatif dari tahun 2005-
2006 pada 36 perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEJ
menunjukkan ada 16 perusahaan yang nilai perubahan labanya positif, dimana
13 perusahaan nilai perubahan labanya antara 10,5 – 11,24%, dan 3
perusahaan lainnya nilainya antara 22,45 – 32,63%. Perubahan laba relatif
positif artinya laba perusahaan tahun 2006 lebih besar dari pada laba
perusahaan tahun 2005. Perubahan tersebut terjadi karena bertambahnya laba
bersih sebelum bunga dan pajak yang dihasilkan perusahaan. Bertambahnya
laba terjadi karena beban pajak dan bunga yang harus ditanggung perusahaan
tidak begitu besar. Pada tabel V.5. perusahaan yang nilai perubahan labanya
paling tinggi adalah PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk yaitu sebesar
88,35. Hal ini menunjukkan kondisi perusahaan tersebut semakin baik dari
tahun 2005-2006. Sedangkan 20 perusahaan lainnya perubahan labanya
bernilai negatif antara 0,006 - 6,692; perubahan laba relatif negatif, artinya
laba perusahaan tahun 2006 lebih kecil dari pada laba perusahaan tahun 2005.
Perubahan tersebut terjadi karena berkurangnya laba bersih sebelum pajak
yang dihasilkan perusahaan. Berkurangnya laba terjadi karena beban pajak
dan bunga yang harus ditanggung perusahaan sangat besar. Pada tabel V.5.
perubahan laba relatif negatif ditunjukkan oleh PT. Dharmala Intiland Tbk
yaitu sebesar -6,692, maka perusahaan tersebut harus berhati-hati terhadap
kondisi perusahaannya yang semakin memburuk.
97
4. Analisis Regresi Berganda
Untuk menjawab hipotesis yang telah diajukan yaitu apakah
perubahan relatif rasio keuangan berpengaruh secara signifikan dalam
memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan real estate
digunakan analisis regresi berganda dengan program SPSS 12.0 for
Windows. Adapun hasil dari pengolahan data adalah sebagai berikut:
e. Deskriptif Statistik
Tabel V.6.Statistik Deskripsi
Variabel Mean Std.deviation NPL
CFCLNWTLFA
GPSOISNIS
NINWQAI
OITLNWSCLI
NITLCLNWNWTL
-0,13510,11790,00440,0396-0,0455-0,2538-0,01230,12380,4217-0,4183-0,0207-0,1693-0,13610,0505
1,808992,918990,263300,358531,286821,040771,384131,651071,507050,602260,792971,803790,645590,78388
3636363636363636363636363636
Sumber : lampiran 6
Secara statistik deskripsi hasil perhitungan rata-rata dan
standar deviasi pada perubahan laba dan perubahan relatif rasio CFCL,
NWTLFA, GPS, OIS, NIS, NINW, QAI, OITL, NWS, CLI, NITL,
CLNW, NWTL pada 36 perusahaan property dan real estate yang
terdaftar di BEJ dapat dilihat pada tabel V.6.
98
f. Persamaan Regresi Berganda
Tabel V.7.Koefisien Regresi
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficientModel
B Std.error Betat Sig.
(Constant)CFCL
NWTLFAGPSOISNIS
NINWQAI
OITLNWS
CLINITL
CLNWNWTL
-0,0900,062
-0,1960,8060,6410,1590,5310,263
-0,1670,134
-0,938-0,3540,200
-0,030
0,2340,0740,9440,6370,2170,5340,2430,1620,1790,6250,4510,2960,3760,544
0,099-0,0280,1600,4560,0920,4070,240
-0,1390,045
-0,411-0,3530,072
-0,013
-0,3860,828
-0,2071,2652,9490,2982,1851,623
-0,9330,215
-2,081-1,1960,532
-0,055
0,7030,4170,8380,2190,007*0,7680,040**0,1190,3610,8320,049**0,2450,6000,956
Sumber : lampiran 6
Keterangan : * : Sig. pada = 1%** : Sig.pada = 5%
Berdasarkan nilai koefisien regresi yang terdapat dalam tabel,
maka disusun persamaan regresi berganda sebagai berikut:
∆Y = -0,090 + 0,062 X1 – 0,196 X2 + 0,806 X3 + 0,641 X4 + 0,159 X5
+ 0,531 X6 + 0,263 X7 – 0,167 X8+ 0,134 X9 – 0,938 X10 – 0,354 X11
+0,200X12 – 0,030 X13
Keterangan :
∆Y = perubahan laba
X1 = perubahan rasio CFCL
X2 = perubahan rasio NWTLFA
X3 = perubahan rasio GPS
X4 = perubahan rasio OIS
X5 = perubahan rasio NIS
99
X6 = perubahan rasio NINW
X7 = perubahan rasio QAI
X8 = perubahan rasio OITL
X9 = perubahan rasio NWS
X10 = perubahan rasio CLI
X11 = perubahan rasio NITL
X12 = perubahan rasio CLNW
X13 = perubahan rasio NWTL
Hasil perhitungan regresi berganda menunjukkan bahwa dari tiga
belas rasio keuangan yang diteliti pada perusahaan property dan real
estate, ada tiga rasio keuangan yang signifikan untuk memprediksi
perubahan laba dimasa yang akan datang. Hal ini dapat dilihat dari hasil
uji t, sig. uji t < 5% (sig. < 5%). Ketiga rasio tersebut adalah Operating
Income to Sales (OIS), Net Income to Net Worth (NINW) keduanya
termasuk dalam kategori profitability ratio dan Current Liabilities to
Inventory (CLI) termasuk dalam kategori laverage ratio. Hasil penelitian
ini tidak sesuai dengan hasil penelitian Machfoedz pada tahun 1994 yang
digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini, karena dari tiga belas rasio
yang diteliti hanya ada tiga rasio yang signifikan.
Operating Income to Sales (OIS) mempunyai koefisien positif
yaitu sebesar 0,641. Artinya setiap penambahan rasio OIS sebesar 1 %
akan menambah laba sebesar 0,641 %. Penambahan rasio ini disebabkan
adanya penambahan operating Income atau sales. Operating Income atau
100
sales bertambah karena adanya kenaikan pendapatan, kenaikan
pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang pada
perusahaan property dan real estate.
Net Income to Net Worth (NINW) mempunyai koefisien positif
yaitu sebesar 0,531. Artinya setiap penambahan rasio NINW sebesar 1%
akan menambah laba sebesar 0,531%. Kenaikan rasio ini mungkin
disebabkan oleh kenaikan net income atau net worth. Kenaikan net worth
merupakan sumber modal kerja, yang berarti modal kerja bertambah.
Tambahan modal kerja ini jika digunakan dalam operasi akan
menghasilkan pendapatan. Jika pendapatan lebih besar dari biaya operasi,
berakibat bertambahnya laba perusahaan di masa mendatang.
Current Liabilities to Inventory (CLI), mempunyai koefisien
negatif yaitu sebesar -0,938. Artinya setiap penambahan rasio CLI sebesar
1% akan mengurangi laba sebesar -0,938%. Penambahan rasio ini
disebabkan penambahan current liabilities atau inventory. Penambahan
current liabilities atau inventory merupakan sumber modal kerja.
Penambahan modal kerja dapat digunakan untuk membiayai operasi
perusahaan dan akhirnya dapat menghasilkan pendapatan. Jika pendapatan
lebih kecil dari biaya usaha maka akan mengurangi laba, sebaliknya jika
pendapatan lebih besar dari biaya usaha maka akan menambah laba di
masa mendatang.
101
g. Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui apakah semua variabel independen
secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen. Pengaruh secara
individual ditunjukkan dari nilai sig. uji t. Jika nilai sig. uji t < 0,05 (sig.
< 5%), maka dapat disimpulkan terdapat pengaruh yang signifikan secara
individual masing-masing prediktornya. Dari tabel V.7. dapat dilihat
bahwa, dengan menggunakan uji t ada tiga rasio keuangan yang signifikan
yang dapat di gunakan dalam memprediksi perubahan laba di masa
mendatang, ketiga rasio tersebut adalah Operating Income to Sales (OIS),
Net Income to Net Worth (NINW), dan Current Liabilities to Inventory
(CLI). Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan hasil penelitian Machfoedz
pada tahun 1994 yang digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini,
karena dari tiga belas rasio yang diteliti hanya ada tiga rasio yang
signifikan.
h. Uji F
Tabel V.9.ANOVA
Model Sum ofSquare
df MeanSquare
F Sig.
RegressionResidualTotal
84,45330,083
114,536
132235
6,4961,367
4,751 0,001
Sumber : lampiran 6
Pada tabel Anova didapat F hitung adalah 4,751 dengan tingkat
signifikansi 0,001. Dapat disimpulkan bahwa model regresi dapat
digunakan untuk memprediksi perubahan laba atau dengan kata lain
102
perubahan rasio keuangan secara simultan atau bersama-sama berpengaruh
secara signifikan dalam memprediksi perubahan laba di masa mendatang.
Hal ini dibuktikan dengan nilai sig. uji F sebesar 0,001 lebih kecil dari
0,05 (0,001 <0,05).
i. Koefisien determinasi
Koefisien determinasi dalam penelitian ini ditentukan oleh nilai
Adjusted R Square bukan dengan nilai R Square, karena nilai R Square
akan mengalami penambahan nilai ketika dimasukkan variabel baru
walaupun variabel baru tersebut secara parsial tidak signifikan.
Tabel V.8.
Model Summary
Sumber : lampiran 6
Pada tabel V.8. dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R Square adalah
0,582 artinya 58,2% variabel perubahan laba dapat dijelaskan oleh
variabel bebasnya yaitu perubahan rasio CFCL, perubahan rasio
perubahan rasio NWTLFA, perubahan rasio GPS, perubahan rasio
OIS, perubahan rasio NIS, perubahan rasio NINW, perubahan rasio
QAI, perubahan rasio OITL, perubahan rasio NWS, perubahan rasio
CLI, perubahan rasio NITL, perubahan rasio CLNW, dan perubahan
rasio NWTL. Sedangkan sisanya 41,8% dijelaskan oleh faktor-faktor
yang lain.
Model
R Square Adjusted
R Square
1 0,737 0,582
103
Untuk menguji apakah model regresi baik digunakan dalam
memprediksi variabel atau dengan kata lain untuk mengetahui apakah
rasio-rasio keuangan dapat digunakan dalam memprediksi perubahan laba
dilakukan uji asumsi klasik. Adapun hasil dari uji asumsi klasik adalah
sebagai berikut:
d. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah
antara sesama prediktor mempunyai hubungan yang besar atau
tidak. Uji multikolinearitas diketahui dari nilai VIF untuk masing-
masing prediktor. Persyaratan untuk dapat dikatakan bebas dari
multikolinier apabila nilai VIF prediktor tidak melebihi nilai 10
(VIF < 10). Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada
tabel V.10.
Tabel V.10.Hasil uji multikolinearitas
Model Toleransi VIF
(Constant)CFCL
NWTLFAGPSOISNIS
NINWQAI
OITLNWS
CLINITL
CLNWNWTL
0.8290.6330.7480.4990.1270.3450.5460.5390.2760.3050.1370.6610.215
1.2061.5811.3362.0047.8922.9021.8331.8563.6253.2747.3061.5124.647
Sumber : lampiran 6
104
Berdasarkan tabel V.10. dapat disimpulkan bahwa prediktor
terbebas dari multikolinearitas, dikarenakan nilai VIF hitungnya
berkisar pada nilai 1 atau lebih rendah dari 10 (VIF<10).
e. Uji Autokorelasi
Autokorelasi (korelasi serial) adalah korelasi yang terjadi
antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun
dalam rangkaian waktu seperti data runtut waktu ( time series data)
atau yang tersusun dalam rangkaian ruang seperti data silang waktu
(cross section data).
Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dalam penelitian
ini digunakan uji Durbin Watson (Uji DW). Adapun cara mendeteksi
autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson dapat
dijelaskan sebagai berikut (Algifari, 2000: 89) :
Tabel V.11.Autokorelasi
DW KesimpulanKurang dari 1.08
1.08 s.d 1.661.66 s.d 2.342.34 s.d 2.92
Lebih dari 2.92
Ada AutokorelasiTanpa Kesimpulan
Tidak Ada AutokorelasiTanpa KesimpulanAda Autokorelasi
Sumber : Algifari 2000
Hasil perhitungan analisis regresi dalam penelitian ini
diperoleh nilai DW sebesar 1.771 dapat dilihat dalam lampiran.
Berdasarkan tabel V.11. nilai DW sebesar 1.771 terletak antara
nilai DW 1.66 s.d 2.34, sehingga dapat disimpulkan bahwa model
regresi yang kita uji adalah terbebas dari autokorelasi.
105
f. Uji Heteroskedastisitas atau uji homogenitas
Uji heteroskedastisitas atau uji homogenitas bertujuan
untuk menguji apakah antar prediktor mempunyai pengaruh yang
signifikan dengan nilai residualnya. Uji heteroskedastisitas
dilakukan dengan menggunakan metode korelasi spearman.
Dikatakan terjadi heteroskedastisitas apabila nilai koefisien
korelasi Spearman mempunyai korelasi yang signifikan (Sig.<0,05)
terhadap nilai residualnya, sebaliknya nilai koefisien korelasi
Spearman (Sig.>0,05) dapat disimpulkan model regresi adalah
homogen. Hasil analisis dapat dilihat pada tabel V.12.
Tabel V.12.Hasil Uji Heterokedastisitas Korelasi Spearman
Prediktor Koefisien KorelasiCFCL
NWTLFAGPSOISNIS
NINWQAIOITLNWSCLI
NITLCLNWNWTL
-0.010-0.140-0.0030.0750.0430.0060.043-0.0570.029-0.045-0.028-0.1150.079
Sumber : lampiran 6
Berdasarkan tabel V.12. dapat diketahui bahwa ada enam
prediktor yang nilai residualnya adalah tidak signifikan (sig > 0,05)
yaitu, NWTLFA, OIS, OITL, CLI, CLNW, NWTL, sehingga dapat
disimpulkan bahwa model regresi adalah homogen. Sedangkan
106
tujuh prediktor lainnya yaitu CFCL, GPS, NIS, NINW, QAI,
NWS, dan NITL mempunyai nilai residual yang signifikan
(sig<0,05), sehingga ketujuh prediktor tersebut terkena persoalan
heterokedastisitas.
107
BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya,
dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil dari uji F menunjukkan bahwa semua variabel independen
atau perubahan rasio keuangan secara simultan berpengaruh secara
signifikan dalam memprediksi variabel dependennya atau
perubahan laba. Hal ini ditunjukkan pada tingkat signifikansi,
yaitu 0,001 lebih kecil dari 0,05 (0,001 < 0,05).
2. Hasil dari uji t menunjukkan bahwa secara individual terdapat tiga
rasio keuangan yang memiliki pengaruh signifikan dalam
memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan real
estate di masa yang akan datang. Dilihat dari tingkat signifikansi
5% (sig. < 5%), ketiga rasio tersebut adalah Operating Income to
Sales, Net Income to Net Worth termasuk dalam kategori rasio
Profitability dan Current Liabilities to Inventory termasuk dalam
kategori rasio Leverage.
3. Koefisien determinasi menunjukkkan bahwa ketigabelas rasio
keuangan tersebut mempunyai nilai adjusted R2 sebesar 0,582. Hal
ini berarti 58,2% variasi y (perubahan laba) dipengaruhi oleh
108
variabel x (perubahan relatif rasio keuangan), sedangkan sisanya
41,8% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar model regresi.
4. Hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa prediktor atau
rasio-rasio keuangan yang diuji terbebas dari masalah
multikolinearitas, karena nilai VIF prediktor tidak melebihi nilai
10 (VIF < 10) dari syarat yang telah ditetapkan.
5. Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson,
diperoleh nilai DW sebesar 1.771. Nilai tersebut terletak antara
nilai DW 1.66 s.d 2.34, sehingga dapat disimpulkan bahwa model
regresi yang kita uji adalah terbebas dari masalah autokorelasi.
6. Hasil uji heterokedastisitas dengan metode korelasi spearman,
menunjukkan ada tujuh prediktor yang terkena masalah
heterokedastisitas, karena nilai koefisien korelasi Spearman
(Sig.<0,05) yaitu rasio Cash Flow to Current Liabilities, Gross
Profit to Sales, Net Income to Sales, Net Income to Net Worth,
Quick Assets to Inventory, Net Worth to Sales, dan Net Income to
Total Liabilities. Sedangkan enam prediktor lainnya terbebas dari
masalah heterokedastisitas, sehingga layak masuk dalam model
regresi karena nilai koefisien korelasi Spearman (Sig.>0,05) yaitu
rasio Net Worth and Total Liabilities to Fixed Assets, Operating
Income to Sales, Operating Income to Total Liabilities, Current
Liabilities to Inventory, Current Liabilities to Net Worth dan Net
Worth to Total Liabilities.
109
7. Secara keseluruhan kesimpulan dari penelitian ini adalah
perubahan relatif rasio keuangan secara signifikan berpengaruh
dalam memprediksi perubahan laba di masa mendatang pada
perusahaan property dan real estate, terutama rasio Operating
Income to Sales (OIS), Net Income to Net Worth (NINW) dan
Current Liabilities to Inventory (CLI). Hasil penelitian ini tidak
sesuai dengan hasil penelitian Machfoedz pada tahun 1994 yang
digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini, karena dari tiga
belas rasio yang diteliti hanya ada tiga rasio yang signifikan.
B. Keterbatasan Penelitian
Hasil penelitian ini mempunyai beberapa keterbatasan antara lain :
Dalam penelitian ini jumlah sampel yang diteliti terlalu sedikit, karena
disesuaikan dengan kriteria pemilihan sampel.
Penelitian ini tidak melakukan pengujian terhadap pengaruh perusahaan besar
dan perusahaan kecil yang dijadikan sampel penelitian. Dengan kata lain
penelitian ini tidak memperhatikan size effect, ukuran perusahaan
mungkin mempengaruhi kemampuan perusahaan untuk memperoleh laba.
110
C. Saran
Berdasarkan hasil penelitian ada beberapa saran untuk peneliti berikutnya:
1. Peneliti berikutnya sebaiknya memperhatikan jumlah sampel yang diteliti
dan disesuaikan dengan kriteria pemilihan sampel.
2. Peneliti berikutnya sebaiknya memperhatikan size affect dalam
penelitiannya dan pengujian dengan pengamatan yang lama mungkin akan
mendapatkan hasil yang lebih baik.
111
DAFTAR PUSTAKA
Algifari (2000). Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi. Edisi Kedua,Yogyakarta: BPFE.
Asyik, Nurfadjrih (2000). Kemampuan Rasio Keuangan Dalam MemprediksiLaba, STIESIA Surabaya.
Hanafi M, Mamduh & Abdul Halim (2003). Analisis Laporan Keuangan.EdisiRevisi, Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Husnan, Suad (1997). Manajemen Keuangan Teori dan Penerapan KeputusanJangka Pendek, Yogyakarta: BPFE.
Jusup,Haryono Al(2001). Dasar-Dasar Akuntasi. Edisi ke-6, Yogyakarta : STIEYKPN.
Krisna, Erlyna Budiarti (2000). Analisis Rasio Keuangan Dalam MemprediksiPerubahan Laba Pada Industri Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa EfekJakarta , Skripsi Fakultas Ekonomi Jurusan Manajemen UniversitasSanata Dharma.
Kuswadi (2004). Cara Mudah Memahami Angka-angka dan ManajemenKeuangan Bagi Orang awam, Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.
Martono &D.Agus Harjito (2002). Manajemen Keuangan, Yogyakarta: Ekonisia.
Machfoed. Mas’ud (1994), Financial Ratio Analysis and The Predection ofEarning Change in Indonesia, Universitas Gajah Mada
Merung, Fransinety Ivone (2004). Kegunaan Rasio Keuangan DalamMemprediksi Perubahan Laba, Skripsi Fakultas Ekonomi JurusanAkuntansi Universitas Sanata Dharma.
Munawir,S.(1999). Analisis Laporan Keuangan, yogyakarta: Liberty.
Prastowo D, Dwi(1995). Analisis Laporan Keuangan: Konsep dan Aplikasi,Yogyakarta: UMP AMP YKPN.
Revsine, Lawrence, Daniel W.Collins,& W.Bruce Johnsons(1999).FinancialRepoting and Analysis, New Jersey: Prentice Hall.
Riyanto, Bambang(1995). Dasar-Dasar Pembelanjaan Perusahaan, Yogyakarta:BPFE.
Santoso, Singgih (2005). Menguasai Statistik di Era Informasi dengan SPSS 12,Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Sartono R, Agus(2001). Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi.Edisi 4,Yogyakarta: BPFE.
Simangunsong, M.P(1995). Pokok-Pokok Analisis Laporan Keuangan, Jakarta:Karya Utama.
Sugiyono (2002). Metode Penelitian Bisnis, Bandung: CV.alfabeta.
Supranto.J(2000). Statistik Teori dan Aplikasi. Edisi Keenam, Jakarta: Erlangga.
Suwarno, Agus Endro (2004). Manfaat Informasi Rasio Keuangan DalamMemprediksi Perubahan Laba, Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Swasta DH, Basu& Ibnu Sukotjo W(1993). Pengantar Bisnis Modern ( PengantarEkonomi Perusahaan Modern), Yogyakarta: Liberty.
Umar, H(1998), Metode Penelitian untuk Skripsi dan Tesis Bisnis, Jakarta:PT.Raja Grafindo Perkasa.
Warsidi & Bambang Agus P (2000). Evaluasi Kegunaan Rasio Keuangan DalamMemprediksi Perubahan Laba Di Masa Yang Akan Datang, UniversitasGajah Mada.
Zainuddin & J. Hartono (1999). Manfaat Rasio Keuangan Dalam MemprediksiPertumbuhan Laba, Universitas Gajah Mada.
www. jsx. co. id
LAMPIRAN I
TABEL DATA MENTAH
TAHUN 2004 - 2006
Lampiran I.A.
TABEL AKTIVA TETAP 2004-2006
NoKode
perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 444,260,611,276 556,181,054,917 637,822,070,080
2 BMSR 345,726,814 202,074,999 66,499,999
3 CKRA 485,032,414 330,237,241 160,931,961
4 CTRA 894,001,423,703 1,039,398,123,852 1,121,462,667,680
5 CTRS 81,710,627,986 213,187,986,125 210,311,557,727
6 DILD 375,450,463,624 362,475,607,386 346,482,471,456
7 DUTI 714,107,829,123 696,479,195,639 42,548,837,531
8 MORE 220,109,161,188 217,274,026,122 0
9 GMTD 5,061,418,490 4,449,647,447 3,840,207,025
10 DART 918,445,373,355 791,276,140,052 153,293,690,185
11 JAKA 3,054,977,489 2,749,361,820 2,463,142,278
12 JRPT 113,262,961,000 113,225,920,000 113,988,086,000
13 JSPT 1,478,947,822,245 1,532,811,570,167 1,572,884,134,407
14 JIHD 810,976,651,000 748,743,235,000 717,172,592,000
15 KARK 755,836,412 641,851,030 371,432,770
16 BKSL 10,676,140,150 9,847,794,276 0
17 KIJA 310,003,528,676 317,825,177,144 261,935,297,924
18 SSIA 178,736,975,395 167,855,631,665 101,755,146,786
19 SMDM 152,813,253,482 152,663,102,579 168,543,707,679
20 RODA 737,350,785 605,916,021 528,029,268
21 SIIP 856,818,712 1,246,787,189 973,525,017
22 SMRA 668,392,898,000 754,987,386,000 860,553,229,020
23 PWSI 8,010,111,082 7,906,794,556 7,856,157,356
24 PJAA 253,022,720,294 313,226,273,920 314,089,795,952
25 PWON 1,119,349,547,000 1,096,232,211,000 1,134,913,875,000
26 PNSE 122,105,873,846 130,989,765,701 131,304,852,881
27 MAMI 133,941,221,814 287,905,244,748 0
28 KPIG 37,750,515,264 46,112,562,593 44,762,127,606
29 LAMI 66,842,468,000 80,912,688,000 75,880,528,000
30 PUDP 91,813,566,512 92,243,709,200 91,118,658,383
31 PTRA 108,446,391,764 59,261,034,896 58,226,476,244
32 MTSM 25,224,122,761 24,165,720,888 22,033,555,082
33 MLND 289,767,843,054 299,301,640,967 0
34 LPCK 16,790,275,533 16,298,949,681 19,064,488,686
35 LPKR 1,182,560,494,329 1,168,917,602,708 972,555,639,299
36 RBMS 1,453,655,171 1,152,742,770 1,524,881,226
Lampiran I.B.
TABEL HUTANG LANCAR TAHUN 2004-2006
NoKode
perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 349,139,702,165 788,550,946,211 853,664,068,810
2 BMSR 1,550,499,279 1,573,474,099 1,329,543,726
3 CKRA 698,918,816 500,112,197 1,147,885,796
4 CTRA 3,547,718,661,266 4,449,380,839,160 1,255,492,711,118
5 CTRS 695,446,861,211 910,577,702,239 693,035,431,789
6 DILD 1,853,862,420,541 1,920,498,107,561 1,680,330,466,978
7 DUTI 2,505,396,984,606 2,430,179,370,503 2,280,481,434,683
8 MORE 331,760,442,161 377,521,267,713 0
9 GMTD 191,935,874,388 191,006,732,341 188,003,613,997
10 DART 1,966,631,453,117 878,839,148,699 935,029,903,139
11 JAKA 1,766,818,607,117 749,039,100,958 21,949,319,014
12 JRPT 199,812,846,000 129,800,047,741 205,669,463,000
13 JSPT 405,433,113,181 463,647,247,213 465,938,450,793
14 JIHD 2,084,900,184,000 1,296,797,120,000 2,083,745,359,000
15 KARK 20,979,730,770 19,120,258,639 15,875,159,730
16 BKSL 685,188,421,554 578,370,486,694 0
17 KIJA 488,385,338,133 356,774,385,408 272,497,209,268
18 SSIA 551,379,310,485 471,325,769,750 409,025,832,831
19 SMDM 1,961,798,666,886 1,341,453,502,976 1,210,001,850,756
20 RODA 3,302,702,836 2,755,926,433 1,936,623,922
21 SIIP 115,361,125,699 32,769,158,650 62,408,483,999
22 SMRA 801,095,521,000 992,789,152,000 1,147,686,457,000
23 PWSI 496,174,065,630 521,243,973,129 546,877,421,771
24 PJAA 143,893,230,807 199,932,174,795 128,432,899,079
25 PWON 1,921,725,241,000 248,586,896,000 494,330,654,000
26 PNSE 34,253,472,104 33,345,183,804 36,805,009,834
27 MAMI 5,031,965,240 4,842,051,637 0
28 KPIG 3,669,842,539 3,888,111,468 11,682,071,920
29 LAMI 146,317,988,000 196,315,820,000 310,991,875,000
30 PUDP 138,136,643,411 126,891,430,119 49,638,543,827
31 PTRA 397,671,090,377 169,369,496,862 158,673,829,997
32 MTSM 30,760,977,848 25,134,153,060 17,305,327,978
33 MLND 1,555,254,182,112 1,719,014,880,601 0
34 LPCK 616,305,983,269 590,063,197,879 135,259,686,124
35 LPKR 3,743,894,589,100 3,122,560,596,658 2,983,702,486,422
36 RBMS 15,450,055,411 16,362,223,091 10,323,230,371
Lampiran I.C.
TABEL PENJUALAN TAHUN 2004-2006
NoKode
perusahaan Tabel 2004 Tabel 2005 Tabel 2006
1 ELTY 173,876,710,448 319,788,858,466 393,231,522,592
2 BMSR 1,773,000,000 1,485,000,000 255,100,000
3 CKRA 3,320,266,000 3,219,145,000 7,561,157,000
4 CTRA 487,859,534,583 774,565,000,313 1,185,718,207,470
5 CTRS 293,762,489,455 522,906,698,626 657,588,720,980
6 DILD 237,014,239,094 285,373,918,025 256,606,416,738
7 DUTI 900,126,759,773 891,189,913,540 1,101,410,974,235
8 MORE 283,064,514,281 161,385,121,344 0
9 GMTD 50,664,212,442 51,141,226,326 58,520,415,586
10 DART 273,379,077,762 356,919,792,568 442,061,701,982
11 JAKA 4,842,078,000 4,901,834,800 5,341,129,300
12 JRPT 241,018,440,000 340,868,119,000 408,218,497,000
13 JSPT 466,817,050,090 535,329,350,441 657,952,835,120
14 JIHD 181,680,159,000 308,790,150,000 191,771,002,000
15 KARK 28,037,835,818 16,929,525,000 7,461,866,341
16 BKSL 76,940,221,187 117,640,264,732 0
17 KIJA 346,959,627,786 567,357,352,895 429,958,921,945
18 SSIA 820,367,395,840 1,073,214,916,034 1,097,177,545,754
19 SMDM 70,269,804,098 88,406,720,497 134,410,726,682
20 RODA 1,649,770,454 4,317,199,727 9,025,222,500
21 SIIP 180,044,035,419 153,774,260,000 241,669,937,179
22 SMRA 632,388,471,000 797,931,932,000 965,249,803,000
23 PWSI 3,485,832,345 5,008,206,822 648,468,430
24 PJAA 542,815,049,915 617,880,605,251 693,140,686,434
25 PWON 315,888,007,000 357,663,244,000 392,123,176,000
26 PNSE 90,465,087,813 99,153,270,429 90,538,487,329
27 MAMI 36,072,791,978 40,003,155,189 0
28 KPIG 21,703,430,952 21,904,458,393 9,627,640,652
29 LAMI 63,745,187,000 57,756,123,000 43,565,800,000
30 PUDP 52,341,047,315 57,113,058,367 43,710,186,686
31 PTRA 19,922,406,325 19,829,893,809 18,912,596,198
32 MTSM 41,894,248,328 35,360,751,045 36,149,630,505
33 MLND 336,360,267,876 394,810,174,857 0
34 LPCK 187,413,239,619 140,810,236,099 120,763,398,377
35 LPKR 1,672,680,675,445 2,004,950,543,306 1,905,330,356,857
36 RBMS 12,614,554,374 21,766,669,793 33,209,730,950
Lampiran I.D.
TABEL AKTIVA LANCAR TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 419,747,273,229 1,657,391,997,485 1,539,353,966,395
2 BMSR 115,087,825,372 111,748,643,571 111,173,402,331
3 CKRA 39,978,495,346 38,238,277,626 41,246,726,002
4 CTRA 2,254,921,266,275 3,287,141,349,144 3,490,878,027,307
5 CTRS 805,217,424,719 1,377,767,929,011 1,570,678,781,123
6 DILD 1,246,118,736,620 1,260,968,788,156 1,231,732,974,158
7 DUTI 2,289,375,021,772 2,215,012,383,494 2,230,119,413,494
8 MORE 60,958,925,859 71,532,259,281 0
9 GMTD 32,483,553,206 133,951,575,089 134,203,968,837
10 DART 351,009,300,797 437,732,904,159 391,363,767,496
11 JAKA 84,993,917,755 91,280,808,809 93,701,171,489
12 JRPT 495,067,651,000 542,204,743,000 674,475,411,000
13 JSPT 455,361,121,698 359,420,106,323 395,703,964,623
14 JIHD 2,997,601,857,000 2,234,254,695,000 3,841,983,316,000
15 KARK 42,079,906,670 32,784,477,665 38,298,183,436
16 BKSL 2,035,683,533,111 1,885,325,867,216 0
17 KIJA 877,372,058,677 925,086,534,444 1,598,512,217,704
18 SSIA 278,712,293,432 410,898,824,053 366,196,992,397
19 SMDM 136,163,122,956 139,839,791,953 133,882,042,352
20 RODA 58,775,300,054 55,769,371,956 54,500,843,169
21 SIIP 87,563,619,351 81,311,173,597 690,876,802,549
22 SMRA 501,592,861,000 827,621,827,000 857,356,068,000
23 PWSI 99,972,194,462 97,552,159,631 94,268,715,827
24 PJAA 277,641,845,169 325,502,223,077 327,167,948,482
25 PWON 228,846,238,000 258,610,644,000 254,295,329,000
26 PNSE 56,116,878,456 45,277,919,619 62,254,322,282
27 MAMI 13,732,989,156 14,134,531,280 0
28 KPIG 57,659,113,178 50,922,247,966 62,302,715,709
29 LAMI 213,167,734,000 262,837,190,000 398,083,579,000
30 PUDP 133,044,339,920 123,836,758,724 105,557,489,880
31 PTRA 959,518,959,773 564,073,104,247 562,282,195,486
32 MTSM 8,129,758,956 6,579,366,070 8,210,931,322
33 MLND 236,699,754,519 255,563,116,795 0
34 LPCK 667,407,907,240 719,781,238,390 737,465,171,999
35 LPKR 2,742,352,290,567 3,907,869,402,512 6,250,399,138,505
36 RBMS 165,395,840,840 157,249,516,892 154,945,519,032
Lampiran I.E.
TABEL PERSEDIAAN TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 356,931,328,411 1,201,092,367,566 1,323,984,640,868
2 BMSR 1,752,419,131 889,614,152 705,587,972
3 CKRA 34,923,800,851 34,360,478,195 34,936,751,876
4 CTRA 1,831,271,600,713 2,644,755,434,688 2,446,141,390,277
5 CTRS 575,522,904,302 1,248,169,581,643 1,215,033,057,769
6 DILD 946,583,138 1,330,651,447 868,833,666
7 DUTI 1,126,451,213,040 1,046,932,425,747 1,332,052,102,900
8 MORE 583,895,600 626,318,250 0
9 GMTD 25,203,941,299 131,704,026,914 132,696,031,653
10 DART 146,509,013,324 192,030,491,339 168,198,100,140
11 JAKA 59,827,534,275 86,116,995,799 65,589,210,669
12 JRPT 451,535,617,000 503,413,773,000 611,661,363,000
13 JSPT 7,154,450,011 6,727,459,606 8,405,367,323
14 JIHD 2,453,892,032,000 1,291,706,084,000 1,186,818,648,000
15 KARK 7,769,468,563 14,010,220,172 9,347,142,994
16 BKSL 610,542,658,839 590,169,773,731 0
17 KIJA 481,827,194,786 531,204,711,696 482,933,113,588
18 SSIA 8,390,991,167 33,707,917,760 0
19 SMDM 612,231,279 625,204,723 643,629,252
20 RODA 43,263,748,912 40,606,573,701 37,342,150,151
21 SIIP 80,116,600,347 65,978,917,749 77,603,401,476
22 SMRA 193,407,486,000 454,587,077,000 519,194,865,000
23 PWSI 94,580,391,094 92,940,304,014 92,471,707,705
24 PJAA 2,910,620,242 7,146,162,274 8,248,238,299
25 PWON 1,237,128,000 1,827,086,000 1,942,805,000
26 PNSE 9,610,912,393 11,153,657,540 16,995,798,334
27 MAMI 804,219,691 557,180,789 0
28 KPIG 36,544,857,209 37,669,630,009 52,102,933,501
29 LAMI 165,228,673,000 224,280,970,000 5,892,403,000
30 PUDP 84,165,541,098 86,209,692,223 17,914,106,086
31 PTRA 768,818,778,361 557,051,338,567 557,068,113,176
32 MTSM 2,389,284,988 311,412,030 204,699,714
33 MLND 3,556,812,082 4,177,876,591 0
34 LPCK 482,848,010,771 614,834,624,231 654,629,478,039
35 LPKR 1,809,708,141,448 2,895,977,738,844 3,673,731,892,479
36 RBMS 120,645,157,083 112,253,542,241 107,468,422,416
Lampiran I.F.
TABEL TOTAL HUTANG TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 648,171,469,701 1,255,991,535,966 1,036,383,333,588
2 BMSR 21,106,590,058 19,236,200,449 21,120,041,792
3 CKRA 958,861,985 811,065,197 1,606,455,802
4 CTRA 4,404,326,441,589 4,489,036,680,253 1,303,269,765,552
5 CTRS 697,081,010,459 697,081,010,459 696,348,879,674
6 DILD 1,921,437,405,936 2,012,569,304,510 1,893,628,623,252
7 DUTI 2,653,597,252,966 2,601,166,721,416 2,441,387,895,536
8 MORE 520,934,578,325 535,957,432,489 0
9 GMTD 191,998,675,243 191,028,894,312 188,003,613,997
10 DART 2,732,581,452,323 1,124,743,187,341 1,099,620,994,843
11 JAKA 14,615,541,328 15,901,699,412 21,949,319,014
12 JRPT 556,900,662,000 409,464,319,000 578,071,443,000
13 JSPT 1,177,670,194,790 1,254,420,246,755 1,322,806,393,304
14 JIHD 2,340,135,347,000 1,459,276,536,000 2,534,130,631,000
15 KARK 25,969,787,304 24,502,980,403 22,137,038,671
16 BKSL 704,221,214,959 584,137,875,976 0
17 KIJA 516,377,891,524 377,357,030,237 278,018,843,663
18 SSIA 1,104,207,263,571 748,064,603,326 686,280,776,069
19 SMDM 2,357,149,020,522 1,760,322,590,613 1,596,467,284,393
20 RODA 5,458,390,721 3,510,840,939 2,294,953,922
21 SIIP 115,561,777,052 81,004,584,473 62,408,483,999
22 SMRA 830,450,283,000 1,026,141,474,000 1,215,083,592,000
23 PWSI 518,186,195,227 543,288,663,846 569,437,341,488
24 PJAA 65,248,635,894 259,254,500,197 230,580,047,149
25 PWON 2,256,279,160,000 1,613,429,837,000 1,791,774,812,000
26 PNSE 114,577,584,035 111,936,615,715 121,261,052,175
27 MAMI 27,718,018,768 27,963,504,067 0
28 KPIG 4,023,938,784 4,114,553,657 14,935,429,315
29 LAMI 159,824,915,000 211,619,674,000 328,127,225,000
30 PUDP 141,635,741,118 129,722,456,356 60,165,900,391
31 PTRA 1,010,960,148,346 502,173,207,946 491,477,739,942
32 MTSM 47,559,544,566 32,701,903,802 23,433,366,218
33 MLND 1,656,790,866,839 1,838,270,296,812 0
34 LPCK 689,266,565,489 666,242,651,458 714,416,103,506
35 LPKR 3,855,275,330,100 3,248,557,968,501 5,208,253,762,626
36 RBMS 18,302,463,152 17,823,748,051 12,029,768,591
Lampiran I.G.
TABEL MODAL SENDIRI TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 542,761,160,025 1,262,130,679,939 1,318,830,174,668
2 BMSR 175,809,595,145 174,131,415,709 171,225,713,333
3 CKRA 46,987,693,168 47,038,045,903 47,252,732,047
4 CTRA -224,273,927,992 -96,427,746,077 2,844,824,066,250
5 CTRS 850,052,625,718 940,147,702,148 1,085,516,148,770
6 DILD -43,955,442,570 78,416,954,239 1,836,722,304
7 DUTI 1,675,782,960,888 1,577,435,585,370 1,651,272,609,651
8 MORE 235,344,402,617 211,491,697,290 0
9 GMTD 70,292,675,356 75,069,540,598 80,618,387,765
10 DART 238,518,716,202 277,426,740,612 397,267,489,460
11 JAKA 142,366,595,060 143,942,351,610 142,665,991,572
12 JRPT 777,846,263,000 985,322,699,000 1,050,386,172,000
13 JSPT 1,142,648,504,160 1,042,306,025,853 1,006,658,175,396
14 JIHD 1,380,052,168,000 1,416,729,976,000 1,358,216,830,000
15 KARK 50,588,467,341 50,653,676,987 50,366,572,379
16 BKSL 1,372,542,178,969 1,338,742,778,331 0
17 KIJA 1,464,438,606,501 1,598,003,164,412 1,621,682,646,808
18 SSIA 572,573,010,817 228,770,113,161 594,111,891,335
19 SMDM -313,823,156,018 266,750,876,388 329,720,338,450
20 RODA 71,865,895,289 70,396,227,382 70,639,214,233
21 SIIP 393,259,827,863 533,608,986,558 626,777,229,691
22 SMRA 647,880,272,000 837,150,451,000 975,741,538,000
23 PWSI -178,350,190,278 -225,198,073,077 -254,741,722,056
24 PJAA 561,711,555,505 645,935,107,439 723,343,935,645
25 PWON 62,242,573,000 80,668,096,000 929,724,777,000
26 PNSE 56,416,232,877 57,336,576,844 67,088,200,779
27 MAMI 443,167,386,583 594,233,249,042 0
28 KPIG 93,589,387,634 93,552,963,039 93,058,915,462
29 LAMI 160,243,009,000 161,932,547,000 162,899,507,000
30 PUDP 192,176,024,981 194,101,803,318 196,740,748,038
31 PTRA 649,726,503,844 204,304,715,991 212,329,914,747
32 MTSM 64,191,674,271 69,081,952,869 73,526,058,708
33 MLND -332,143,122,704 -452,546,650,565 0
34 LPCK 440,585,526,378 444,323,787,197 447,563,722,361
35 LPKR 1,444,925,246,604 2,692,634,412,966 2,962,488,557,445
36 RBMS 153,628,563,966 151,373,247,460 151,553,258,593
Lampiran I.H.
TABEL LABA KOTOR TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 89,496,902,472 135,945,221,721 167,188,820,165
2 BMSR 586,909,708 491,656,576 140,636,319
3 CKRA 835,939,387 872,582,743 1,721,251,118
4 CTRA 362,782,027,984 486,190,917,015 559,007,352,254
5 CTRS 139,995,668,073 238,774,500,088 303,189,932,748
6 DILD 90,949,085,993 131,844,576,514 97,995,363,052
7 DUTI 489,414,687,853 532,526,242,642 530,927,573,174
8 MORE 110,609,923,493 66,230,189,142 0
9 GMTD 23,233,742,094 25,648,482,389 25,307,074,028
10 DART 260,480,078,356 304,843,360,803 294,841,026,240
11 JAKA 1,003,256,266 1,498,170,146 1,512,622,768
12 JRPT 104,416,265,000 157,317,001,000 184,211,956,000
13 JSPT 294,819,130,816 315,799,131,469 349,654,101,261
14 JIHD 128,296,474,000 138,162,593,000 139,072,853,000
15 KARK 6,733,259,933 5,794,014,856 2,462,415,893
16 BKSL 14,223,891,508 38,366,597,339 0
17 KIJA 140,890,998,097 260,636,243,596 188,220,625,637
18 SSIA 110,711,623,319 147,012,752,417 114,653,910,418
19 SMDM 28,786,798,320 35,764,889,508 46,396,960,468
20 RODA 278,521,450 1,165,441,608 1,911,972,744
21 SIIP 90,646,602,985 115,098,870,317 141,582,014,158
22 SMRA 358,053,307,000 409,598,170,000 419,567,828,000
23 PWSI 2,370,598,346 3,239,493,744 408,461,998
24 PJAA 281,372,151,125 295,139,824,658 311,159,180,142
25 PWON 154,743,106,000 181,044,334,000 194,846,068,000
26 PNSE 63,572,833,871 68,846,208,075 61,847,399,071
27 MAMI 22,955,022,597 26,377,748,746 0
28 KPIG 39,449,780 0 4,771,265,350
29 LAMI 27,667,330,000 29,382,757,000 21,066,825,000
30 PUDP 34,713,399,140 33,754,863,732 30,331,785,092
31 PTRA -58,312,950,259 17,716,918,366 16,886,979,174
32 MTSM 7,624,747,017 10,207,445,812 11,505,311,233
33 MLND 88,564,451,686 96,245,314,810 0
34 LPCK 93,601,415,753 70,703,459,484 52,744,868,324
35 LPKR 774,191,144,239 999,207,432,281 972,993,310,351
36 RBMS 2,790,392,227 4,830,318,935 8,871,233,740
Lampiran I.I.
TABEL LABA OPERASI TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 22,737,085,647 46,633,805,665 72,201,019,163
2 BMSR -1,073,092,126 -1,320,013,989 -3,047,889,423
3 CKRA -433,118,142 -383,144,427 -624,695,442
4 CTRA 145,101,994,740 235,486,299,500 286,957,133,881
5 CTRS 63,347,335,353 153,887,120,497 206,524,806,284
6 DILD 27,566,649,618 66,696,292,970 39,555,881,646
7 DUTI 112,193,861,260 110,040,700,771 109,901,356,306
8 MORE 65,786,494,827 15,687,288,708 0
9 GMTD 5,720,416,333 5,626,172,555 10,026,501,676
10 DART 80,575,754,463 120,828,019,641 142,908,059,641
11 JAKA -197,026,493 150,646,988 375,441,228
12 JRPT 68,367,549,000 101,892,383,000 123,563,690,000
13 JSPT -35,074,730,204 -36,865,876,031 4,346,587,213
14 JIHD -132,085,982,000 -93,836,562,000 -68,906,024,000
15 KARK 2,001,163,913 1,403,325,690 861,599,140
16 BKSL -36,925,480,707 -904,073,284 0
17 KIJA 41,466,000,040 142,848,061,243 51,890,761,381
18 SSIA 27,164,419,581 61,692,035,541 24,286,339,347
19 SMDM 509,867,261 -197,827,745 10,276,651,543
20 RODA -1,659,528,019 -2,042,839,628 29,916,200
21 SIIP 87,554,417,748 110,581,107,394 137,075,108,453
22 SMRA 233,499,137,000 133,075,842,000 241,940,033,000
23 PWSI -935,479,583 978,375,731 -2,823,218,502
24 PJAA 167,205,707,827 170,980,700,354 166,285,762,550
25 PWON 125,846,320,000 158,779,820,000 166,354,634,000
26 PNSE 35,747,243,503 38,785,554,063 29,887,860,349
27 MAMI 951,477,180 5,411,617,865 0
28 KPIG 1,648,154,261 1,493,933,944 855,174,891
29 LAMI 7,332,087,000 10,640,775,000 4,173,116,000
30 PUDP 13,448,360,460 11,108,744,658 2,143,034,209
31 PTRA -110,565,616,824 4,649,458,302 1,836,498,579
32 MTSM 660,745,224 2,397,487,299 6,012,528,038
33 MLND 12,527,790,579 8,585,412,981 0
34 LPCK 56,194,018,382 37,388,755,808 17,191,042,099
35 LPKR 367,538,835,187 536,003,140,249 447,172,735,658
36 RBMS -3,507,304,338 -4,348,838,629 -844,270,463
Lampiran I.J.
TABEL LABA SEBELUM PAJAK TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 48,237,049,605 125,820,144,289 79,346,442,962
2 BMSR -1,514,331,226 -1,912,978,500 -2,622,902,019
3 CKRA 38,138,519 69,233,735 238,687,696
4 CTRA -121,309,017,952 230,576,156,692 300,630,553,569
5 CTRS 86,507,203,679 174,816,319,591 242,586,355,985
6 DILD -31,107,047,409 -14,535,672,581 82,732,197,205
7 DUTI 107,825,451,861 102,375,325,859 137,968,788,347
8 MORE 0 -12,838,367,720 10,938,352,596
9 GMTD 8,321,228,775 8,566,391,292 10,293,404,177
10 DART -65,883,920,029 173,473,867,805 143,508,254,729
11 JAKA 772,431,113 1,046,548,867 1,438,617,765
12 JRPT 58,648,635,000 87,307,035 115,166,080
13 JSPT -5,845,685,075 -126,982,215,570 -22,930,920,390
14 JIHD -346,421,016,000 -189,495,738,000 157,654,562,000
15 KARK 838,409,632 214,461,918 -333,827,433
16 BKSL 0 -24,135,088,953 -81,134,336,073
17 KIJA 52,921,412,265 148,637,058,886 42,646,874,917
18 SSIA -73,353,269,816 20,526,197,926 38,661,477,331
19 SMDM 122,259,203,900 -69,552,615,883 85,517,832,814
20 RODA 1,554,080,568 -1,988,576,287 428,860,151
21 SIIP 78,974,008,110 110,922,995,067 135,677,743,107
22 SMRA 187,848,356 193,886,310 214,308,857
23 PWSI -27,154,034,216 -31,735,768,007 -29,467,950,658
24 PJAA 162,983,265,747 179,423,407,362 178,362,027,746
25 PWON -109,482,614,000 59,180,684,000 252,306,562,000
26 PNSE 3,558,885,657 6,676,357,273 10,268,712,038
27 MAMI 0 7,850,080,455 -19,622,022,086
28 KPIG 2,763,085,539 2,778,606,844 2,646,020,648
29 LAMI 3,819,184,000 4,322,742,000 3,937,708,000
30 PUDP 4,977,488,412 4,903,283,662 620,796,167
31 PTRA -120,251,813,051 -443,693,814,845 10,007,749,873
32 MTSM 7,201,257,322 5,866,730,732 6,570,917,553
33 MLND 0 -75,479,952,282 -132,033,458,037
34 LPCK 29,886,014,534 4,810,410,484 243,467,885
35 LPKR 336,719,877,884 535,039,905,826 463,991,758,137
36 RBMS -2,492,904,454 -3,310,217,065 734,741,949
Lampiran I.K.
TABEL LABA BERSIH SETELAH PAJAK TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tabel 2004 Tabel 2005 Tabel 2006
1 ELTY 36,620,126,181 92,554,816,500 67,608,522,696
2 BMSR -1,231,246,051 -1,678,179,436 -2,905,702,376
3 CKRA 22,640,919 50,352,735 214,686,144
4 CTRA -219,273,939,140 79,231,045,950 572,099,687,440
5 CTRS 61,391,768,522 119,778,048,940 169,114,824,630
6 DILD -45,705,227,673 -34,485,314,719 80,229,873,493
7 DUTI 59,642,976,096 60,856,737,158 72,943,280,735
8 MORE 215,001,471,325 -23,851,885,127 0
9 GMTD 6,396,856,295 6,604,549,242 7,376,531,167
10 DART -85,044,467,264 197,509,703,715 121,877,610,170
11 JAKA 764,784,213 1,575,756,550 1,445,894,104
12 JRPT 41,622,059,000 67,226,436,000 84,119,953,000
13 JSPT -43,463,730,029 -120,134,058,817 -35,647,850,457
14 JIHD 430,879,391,000 -141,366,862,000 -58,513,146,000
15 KARK 618,080,549 203,016,370 -287,104,608
16 BKSL -81,372,418,866 -28,769,314,628 0
17 KIJA 61,127,939,703 133,990,509,624 37,016,788,091
18 SSIA -85,843,564,422 9,311,119,058 21,538,880,518
19 SMDM -1,631,206,831 4,637,478,933 43,901,229,259
20 RODA -995,648,688 -1,469,667,907 242,986,851
21 SIIP 55,202,352,949 77,638,752,183 93,683,793,133
22 SMRA 147,014,773,000 151,209,519,000 168,099,159,000
23 PWSI -19,010,264,516 29,773,209,585 -29,294,371,765
24 PJAA 110,608,660,997 124,501,551,934 126,231,445,789
25 PWON 227,665,129,000 642,910,669,000 218,735,781,000
26 PNSE 3,558,885,657 2,436,919,938 8,919,159,986
27 MAMI 130,202,108,832 4,795,863,155 0
28 KPIG 2,472,482,510 2,482,067,905 2,024,444,923
29 LAMI 1,453,067,000 1,689,538,000 966,960,000
30 PUDP 3,382,818,480 3,325,778,337 288,106,287
31 PTRA -121,669,605,815 -225,421,787,853 8,025,198,756
32 MTSM 5,719,588,348 4,890,278,598 4,430,580,256
33 MLND -166,646,209,485 -120,403,527,861 0
34 LPCK 28,936,338,681 3,732,760,819 3,269,855,164
35 LPKR 292,914,373,144 358,943,471,241 324,836,371,332
36 RBMS -1,473,116,701 -2,255,316,506 180,011,133
Lampiran I.L.
TABEL ARUS KAS OPERASI TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 45,269,472,800 -108,979,123,952 -214,361,642,467
2 BMSR -872,232,133 1,326,114,493 -2,731,045,045
3 CKRA -32,639,881 2,820,621 1,023,471,636
4 CTRA 227,902,039,349 455,531,098,565 11,076,959,477
5 CTRS 228,987,961,622 293,110,875,467 1,702,002,223
6 DILD 38,712,294,918 -47,402,292,200 -17,407,629,630
7 DUTI 133,075,260,509 -71,587,276,161 163,020,938,931
8 MORE 52,573,608,722 52,130,833,109 0
9 GMTD 7,924,067,479 3,531,334,808 7,034,751,215
10 DART 82,292,783,019 154,025,565,960 -9,215,679,328
11 JAKA -674,638,964 -5,419,079,478 1,188,210,295
12 JRPT 70,603,495,000 84,073,829,000 8,885,894,000
13 JSPT 25,654,032,596 30,328,573,511 1,753,636,009
14 JIHD -34,657,940,000 13,839,848,000 -155,096,333,000
15 KARK 7,091,340,799 -3,429,673,028 571,310,381
16 BKSL 14,530,903,995 -17,609,875,122 0
17 KIJA 43,810,866,926 196,645,594,969 74,807,364,953
18 SSIA 29,843,564,422 9,311,119,058 119,810,504,900
19 SMDM 64,740,403,563 71,520,523,469 23,660,735,544
20 RODA 717,557,926 844,295,094 1,675,168,092
21 SIIP 10,917,216,348 -7,893,888,895 115,469,749,144
22 SMRA 79,981,965,000 284,160,700,000 -174,104,511
23 PWSI 868,623,780 3,052,143,175 -1,537,317,844
24 PJAA 132,693,872,991 109,618,390,574 132,357,703,799
25 PWON 152,226,983,000 161,090,234,000 176,173,370,000
26 PNSE 20,595,223,334 25,952,766,498 2,703,616,610
27 MAMI 17,908,283,731 5,122,530,824 0
28 KPIG 4,785,873,107 2,906,086,014 -2,111,260,852
29 LAMI -8,095,132,000 24,864,551,000 -40,024,671,000
30 PUDP 12,856,248,456 12,753,496,775 -6,623,225,553
31 PTRA 72,699,851,899 -68,338,312,566 699,504,425
32 MTSM 201,691,121 667,220,822 11,100,965,191
33 MLND 95,650,549,874 68,082,448,926 0
34 LPCK -10,180,669,121 -39,816,695,818 -498,080,569,581
35 LPKR 248,635,504,546 -1,301,021,768,157 -1,175,878,842,819
36 RBMS 1,100,401,784 6,699,428,846 5,532,778,296
Lampiran I.M.
TABEL KAS TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 12,387,219,891 238,755,090,938 32,637,089,690
2 BMSR 1,449,848,479 926,822,327 276,594,998
3 CKRA 479,118,680 1,852,609,447 2,982,950,095
4 CTRA 179,292,485,012 389,959,331,492 759,944,279,552
5 CTRS 110,129,328,468 269,085,652,883 156,170,379,637
6 DILD 54,597,199,571 865,520,867 28,280,614,280
7 DUTI 296,015,236,740 460,797,718,118 289,218,086,231
8 MORE 43,018,844,026 53,267,403,652 0
9 GMTD 4,901,831,363 1,176,280,425 523,611,035
10 DART 44,375,345,763 49,563,770,921 53,252,628,975
11 JAKA 14,016,232,356 14,038,715,226 280,728,389
12 JRPT 18,428,884,000 15,573,796,000 35,754,478,000
13 JSPT 240,771,068 130,754,953 11,857,109
14 JIHD 30,426,112,000 45,664,270,000 50,783,345,000
15 KARK 2,415,918,170 727,287,790 168,601,389
16 BKSL 18,336,692,101 6,411,576,651 0
17 KIJA 142,386,510,807 142,106,231,100 81,385,885,996
18 SSIA 55,101,874,659 71,008,811,299 126,507,065,438
19 SMDM 48,491,736,987 44,819,957,620 38,124,012,364
20 RODA 2,515,577,358 2,508,922,853 3,844,271,249
21 SIIP 1,871,845,092 555,560,285 621,413,696
22 SMRA 114,974,543,000 213,555,807,000 116,749,455,000
23 PWSI 240,771,068 130,754,953 11,857,109
24 PJAA 161,020,965,269 135,027,219,277 125,116,551,468
25 PWON 192,410,860,000 221,799,441,000 217,746,096,000
26 PNSE 32,545,548,961 21,625,583,804 25,723,221,809
27 MAMI 611,128,885 788,651,253 0
28 KPIG 14,492,484,471 10,601,500,263 959,976,973
29 LAMI 22,974,958,000 25,036,867,000 5,463,452,000
30 PUDP 24,564,563,130 18,740,697,815 13,867,683,649
31 PTRA 9,198,158,905 513,560,079 1,037,071,254
32 MTSM 1,719,635,000 2,156,052,806 2,335,313,413
33 MLND 171,736,508,119 147,169,198,645 0
34 LPCK 80,393,497,168 8,346,300,437 8,122,395,704
35 LPKR 269,005,155,248 287,627,842,560 1,349,407,328,222
36 RBMS 7,904,911,135 10,099,995,544 11,460,240,602
Lampiran I.N.
TABEL INVESTASI TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 594,919,000 237,967,600 613,224,200
2 BMSR 0 0 0
3 CKRA 0 0 0
4 CTRA 168,229,864,040 160,414,573,991 39,792,286,782
5 CTRS 86,700,914,612 94,707,866,261 16,246,201,457
6 DILD 2,894,105,661 348,058,711 71,409,150
7 DUTI 1,299,522,748,837 512,057,491,280 489,267,639,723
8 MORE 5,820,200 0 0
9 GMTD 0 0 0
10 DART 63,586,368,690 1,994,798,160 50,728,220,000
11 JAKA 0 0 15,456,000,000
12 JRPT 9,319,477,000 5,125,867,000 5,447,853,000
13 JSPT 0 46,465,971,341 16,227,977,013
14 JIHD 99,373,778,000 429,619,058,000 261,533,215,000
15 KARK 0 0 0
16 BKSL 15,465,515,474 0 0
17 KIJA 0 0 0
18 SSIA 19,944,722,793 41,720,387,650 9,028,614,100
19 SMDM 46,849,753,667 49,689,521,953 50,100,875,296
20 RODA 0 0 0
21 SIIP 244,000,000 391,000,000 44,000,000
22 SMRA 6,629,304,000 21,279,505,000 24,034,653,000
23 PWSI 200,000,000 2,450,000,000 0
24 PJAA 25,000,000,000 25,741,619,619 5,929,075,000
25 PWON 3,324,465,000 3,710,195,000 3,055,381,000
26 PNSE 2,493,800,000 2,979,350,000 2,701,967,000
27 MAMI 0 0 0
28 KPIG 0 0 0
29 LAMI 0 0 0
30 PUDP 18,790,742,337 12,249,461,099 58,737,066,787
31 PTRA 0 0 0
32 MTSM 0 0 0
33 MLND 0 0 0
34 LPCK 16,260,316,747 15,839,461,081 19,520,171,824
35 LPKR 178,050,398,376 128,586,916,522 356,004,602,653
36 RBMS 0 0 0
Lampiran I.O.
TABEL PIUTANG USAHA TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tabel 2004 Tabel 2005 Tabel 2006
1 ELTY 37,680,994,002 116,994,394,173 167,503,393,402
2 BMSR 1,398,594,888 226,326,088 194,542,827
3 CKRA 4,126,919,802 3,874,299,431 3,327,024,031
4 CTRA 29,083,277,614 39,186,777,891 49,996,445,250
5 CTRS 11,641,044,934 11,930,450,715 8,063,411,669
6 DILD 46,182,994,194 56,675,258,664 58,076,046,634
7 DUTI 32,506,183,311 46,886,457,830 49,750,059,669
8 MORE 7,496,152,439 6,457,588,158 0
9 GMTD 180,690,777 0 368,119,906
10 DART 38,809,717,771 28,441,556,075 16,014,238,413
11 JAKA 9,912,230,308 9,887,176,248 11,108,786,254
12 JRPT 14,787,123,000 16,235,259,000 18,691,417,000
13 JSPT 45,355,385,346 51,366,042,792 74,824,147,931
14 JIHD 24,819,763,000 77,575,877,000 25,098,411,000
15 KARK 9,303,724,679 8,091,057,511 9,557,519,266
16 BKSL 20,326,971,548 15,280,046,668 0
17 KIJA 53,854,062,543 51,721,950,977 21,637,692,847
18 SSIA 185,637,252,418 241,140,533,226 172,346,992,294
19 SMDM 4,475,160,338 3,505,418,387 4,181,743,851
20 RODA 1,168,406,656 484,903,600 1,467,375,974
21 SIIP 3,614,571,774 807,062,178 1,674,953,500
22 SMRA 21,958,051,000 30,569,222,000 54,900,825,000
23 PWSI 3,191,314,946 779,666,130 1,383,695,123
24 PJAA 72,868,083,114 146,263,219,515 167,777,714,475
25 PWON 10,992,499,000 17,070,228,000 16,671,048,000
26 PNSE 8,312,675,749 7,378,303,982 7,845,189,978
27 MAMI 1,334,676,606 1,294,787,507 0
28 KPIG 1,228,318,481 2,236,323,838 8,374,512,243
29 LAMI 20,784,700,000 11,918,711,000 1,761,589,000
30 PUDP 2,527,977,906 4,473,820,619 5,708,797,246
31 PTRA 15,706,585,619 5,474,502,682 2,369,342,334
32 MTSM 417,568,099 437,251,753 801,083,559
33 MLND 21,051,440,997 50,690,885,886 0
34 LPCK 86,933,998,741 78,533,734,573 53,133,119,786
35 LPKR 195,227,058,497 479,427,759,818 609,267,028,002
36 RBMS 9,370,893,976 5,832,811,344 6,921,814,084
Lampiran I.P.
TABEL PIUTANG LAIN-LAIN TAHUN 2004-2006
No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006
1 ELTY 9,772,399,687 95,923,484,914 1,405,464,744
2 BMSR 0 0 0
3 CKRA 438,822,680 3,500,000 0
4 CTRA 6,746,413,026 7,968,262,384 19,893,579,093
5 CTRS 842,757,538 3,860,032,758 13,862,189,073
6 DILD 8,365,657,648 12,698,683,114 22,974,909,132
7 DUTI 12,716,692,942 7,630,050,852 15,484,454,874
8 MORE 4,694,732,085 5,921,694,786 0
9 GMTD 1,952,694,482 867,546,237 561,175,797
10 DART 49,288,131,402 157,516,990,076 92,905,995,552
11 JAKA 1,237,920,816 1,237,920,816 1,226,446,177
12 JRPT 134,829,000 151,726,000 628,862,000
13 JSPT 6,409,861,275 7,880,168,130 29,241,300,500
14 JIHD 3,273,841,000 4,459,253,000 9,044,181,000
15 KARK 21,087,457,399 15,833,891,867 16,982,276,845
16 BKSL 4,714,727,184 1,316,052,811 0
17 KIJA 160,145,949,684 180,526,542,201 182,082,655,105
18 SSIA 8,390,991,167 33,707,917,760 35,769,955,631
19 SMDM 1,450,404,267 2,437,580,379 2,800,949,817
20 RODA 0 0 0
21 SIIP 243,670,041 283,220,847 2,855,311,971
22 SMRA 42,362,085,000 47,112,150,000 42,130,048,000
23 PWSI 627,576,994 649,086,994 0
24 PJAA 3,311,950,192 1,230,111,026 2,024,626,673
25 PWON 2,763,396,000 1,482,558,000 2,338,676,000
26 PNSE 1,938,618,746 1,318,469,148 8,352,350,610
27 MAMI 9,838,519,585 9,906,524,965 0
28 KPIG 5,156,559,546 264,637,416 7,718,336
29 LAMI 1,468,158,000 2,820,431,000 5,892,403,000
30 PUDP 2,489,088,959 1,810,272,577 8,725,382,226
31 PTRA 2,565,346,150 481,798,147 523,763,690
32 MTSM 1,703,300,432 1,641,645,960 1,416,342,676
33 MLND 3,280,640,240 9,508,755,746 0
34 LPCK 650,404,518 2,065,572,882 852,316,965
35 LPKR 57,514,586,084 50,455,625,606 77,004,385,568
36 RBMS 444,603,844 3,748,000 0
LAMPIRAN II
TABEL RASIO KEUANGAN
TAHUN 2004
TABEL RASIO KEUANGAN TAHUN 2004
KODE CFCL NWTLFA
GPS OIS NIS NINW
QAI
ELTY 13,0 268,1 51,5 13,1 21,1 6,7 16,9
BMSR -56,3 508,522 33,1 -60,5 -69,4 -0,7 162,5
CKRA -4,7 98,852 25,2 -13 0,7 0 14,4
CTRA 6,4 467,6 74,4 29,7 -44,9 97,8 20,9
CTRS 32,9 48,934 47,7 21,6 20,9 7,2 36,4
DILD 2,1 500,1 38,4 11,6 -19,3 104 118,363
DUTI 5,3 606,3 54,4 12,5 6,6 3,6 97,7
MORE 15,8 343,6 39,1 23,2 76 91,4 94,568
GMTD 4,1 51,822 45,9 11,3 12,6 9,1 27,9
DART 4,2 323,5 95,3 29,5 -31,1 -35,7 133,8
JAKA -4,9 51,386 20,7 -4,1 15,8 0,5 42,1
JRPT 35,3 117,84 43,3 28,4 17,3 5,4 9,5
JSPT 6,3 156,9 63,2 -7,5 -9,3 -3,8 59,777
JIHD -1,7 458,7 70,6 -72,7 237,2 31,2 6,4
KARK 0,338 101,289 0,240 0,071 0,022 0,012 422,3
BKSL 2,1 194,524 18,5 -48 -105,8 -5,9 9,6
KIJA 9 639 40,6 12 17,6 4,2 74
SSIA 5,4 938,1 13,5 3,3 -10,5 -15 310,67
SMDM 3,3 13,371 41 0,7 -2,3 0,5 165,407
RODA 21,7 104,869 16,9 -1 -60,4 -1,4 8,5
SIIP 9,5 593,850 50,3 48,6 30,7 14 7,5
SMRA 10 221,2 56,6 36,9 23,2 22,7 132,3
PWSI 2,2 42,426 68 -26,8 -545,4 10,7 4,5
PJAA 92,2 247,8 51,8 30,8 20,4 19,7 90,084
PWON 7,9 207,1 49 39,8 72,1 365,8 169,337
PNSE 60,1 140 70,3 39,5 3,9 6,3 471,2
MAMI 355,9 351,6 63,6 2,6 360,9 29,4 14,653
KPIG 130,4 258,6 0,2 7,6 11,4 2,6 57,3
LAMI -5,5 478,8 43,4 11,5 2,3 0,9 27,4
PUDP 9,3 363,6 66,3 25,7 6,5 1,8 57,5
PTRA 18,3 15,313 -292,7 -555 -610,7 -18,7 3,6
MTSM 0,7 443 18,2 1,6 13,7 8,9 160,7
MLND 6,2 457,1 26,3 3,7 -49,5 50,2 55,125
LPCK -1,7 67,292 49,9 30 15,4 6,6 38,2
LPKR 6,6 448,2 46,3 22 17,5 20,3 38,7
RBMS 7,1 118,275 22,1 -27,8 -11,7 -1 14,7
KODE OITL NWS CLI NITL CLNW NWTLELTY 3,5 312,2 97,8 5,6 64,3 83,7
BMSR -5,1 99,159 88,5 -5,8 0,9 833
CKRA -45,2 14,152 2 2,4 1,5 49
CTRA 3,3 -46 193,7 -5 -15,819 -5,1
CTRS 9,1 289,4 120,8 0,8 81,8 12,19
DILD 1,4 -18,5 1958,48 -2,4 -42,176 -2,3
DUTI 4,2 186,2 222,4 2,2 149,5 63,2
MORE 12,6 83,1 568,185 41,3 141 45,2
GMTD 3 138,7 761,5 3,3 273,1 36,6
DART 2,9 87,2 13,423 -3,1 824,5 8,7
JAKA -1,3 29,402 23,1 5,2 9,7 974,1
JRPT 12,3 322,7 44,3 7,5 25,7 139,7
JSPT -3 244,8 56,669 -3,7 35,5 97
JIHD -5,6 759,6 85 18,4 151,1 59
KARK 7,7 180,4 270 2,4 41,5 194,8
BKSL -5,2 178,39 112,2 -11,6 49,9 194,9
KIJA 8 422,1 101,4 11,8 33,3 283,6
SSIA 2,5 69,8 65,711 -7,8 96,3 51,9
SMDM 0 -446,6 3204,34 -0,1 -625,1 -13,3
RODA -30,4 43,561 7,6 -18,2 4,6 13,166
SIIP 75,8 218,4 144 47,8 29,3 340,3
SMRA 28,1 102,4 414,2 17,7 123,6 78
PWSI -0,2 -51,16 524,6 -3,7 -278,2 -34,4
PJAA 253,6 103,5 49,437 169,5 25,6 860,9
PWON 5,6 19,7 1553,38 10,1 30,875 2,8
PNSE 31,2 62,4 356,4 3,1 60,7 49,2
MAMI 3,4 12,285 625,7 469,7 1,1 15,988
KPIG 41 431,2 10 61,4 3,9 23,258
LAMI 4,6 251,4 88,6 0,9 91,3 100
PUDP 0,095 3,672 1,641 2,4 719 135,7
PTRA -10,9 32,613 51,7 -12 61,2 64,3
MTSM 1,4 153,2 12,875 12 47,9 135
MLND 0,8 -98,7 437,261 -10,1 -468,2 -20
LPCK 8,2 235,1 127,6 4,2 139,9 63,9
LPKR 9,5 86,4 206,9 7,6 259,1 37,5
RBMS -19,2 12,179 12,8 -8 10,1 839,4
LAMPIRAN III
TABEL RASIO KEUANGAN
TAHUN 2005
TABEL RASIO KEUANGAN TAHUN 2005
KODE CFCL NWTLFA
GPS OIS NIS NINW
QAI
ELTY -13,8 452,8 42,5 14,6 28,9 7,3 37,6
BMSR 84,3 861,717 33,1 -88,9 -113 -1 129,6
CKRA 0,6 144,893 27,1 -11,9 1,6 0,1 11,3
CTRA 10,2 422,6 62,8 30,4 10,2 -82,2 22,6
CTRS 32,2 768 45,7 29,4 22,9 12,7 8,9
DILD -2,5 576,9 46,2 23,4 -12,1 -44 71,835
DUTI -2,9 600 59,8 12,3 6,8 3,9 106,7
MORE 13,8 344 41 9,7 -14,8 -1,3 104,814
GMTD 1,8 59,802 50,2 11 12,9 8,8 1,6
DART 17,5 177,2 85,4 33,9 55,3 71,2 123,7
JAKA -35,9 58,139 30,6 3,1 32,1 1,1 6
JRPT 64,8 123,19 46,2 29,9 19,7 6,8 7,4
JSPT 6,5 149,8 59 -6,9 -22,4 -11,5 50,508
JIHD 1,1 384,1 44,7 -30 -45,8 -10 43,1
KARK -17,9 117,094 34,2 8,3 1,2 0,4 118,2
BKSL -3 195,260 32,6 -0,8 -24,5 -2,1 3,9
KIJA 55,1 621,5 45,9 25,2 23,6 8,4 70,5
SSIA 2 581,9 13,7 5,7 0,9 4,1 10,498
SMDM 5,3 132,7 40,5 -0,2 5,2 1,7 160,792
RODA 30,6 121,976 27 -47,3 -34 -2,1 7,4
SIIP -24,1 492,958 74,8 71,9 50,5 14,5 3,1
SMRA 28,6 246,8 51,3 16,7 19 18,1 72,4
PWSI 0,6 40,230 64,7 19,5 594,5 -13,2 4,3
PJAA 54,8 289 47,8 27,7 20,1 19,3 43,137
PWON 64,8 154,5 50,6 44,4 179,8 797 133,580
PNSE 77,8 129,2 69,4 39,1 2,5 4,3 298,6
MAMI 105,8 216,1 65,9 13,5 12 0,8 21,519
KPIG 74,7 211,8 0 6,8 11,3 2,7 34,8
LAMI 12,7 461,7 50,9 18,4 2,9 1,0 16,5
PUDP 10,1 351,1 59,1 19,5 5,8 1,7 43,2
PTRA -40,3 11,921 89,3 23,4 -11,37 -110,3 1,2
MTSM 2,7 421,2 28,9 6,8 13,8 7,1 13,599
MLND 4 463 24,4 2,2 -30,5 26,6 49,635
LPCK -6,7 68,137 50,2 26,6 2,7 0,8 17
LPKR -41,7 508,3 49,8 26,7 17,9 13,3 32,7
RBMS 40,9 146,778 22,2 -20 -10,4 -1,5 14,2
KODE OITL NWS CLI NITL CLNW NWTLELTY 3,7 394,7 65,7 7,4 0,9 100
BMSR -6,9 117,26 176,9 -8,7 0,9 905,2
CKRA -47,2 146,12 1,5 6,2 1,1 579,95
CTRA 5,2 -12,4 168,2 1,8 -46,142 -2,1
CTRS 22,1 179,8 73 17,2 96,9 134,9
DILD 3,3 27,5 1443,28 -1,7 24,491 3,9
DUTI 4,2 177 232,1 2,3 154,1 60,6
MORE 2,9 131 602,763 -4,5 178,5 39,5
GMTD 2,9 146,8 145 3,5 254,4 39,3
DART 10,7 77,7 457,7 17,6 316,8 24,7
JAKA 0,9 29,365 17,5 9,9 10,5 905,2
JRPT 24,9 289,1 25,8 16,4 13,2 240,6
JSPT -2,9 194,7 68,919 -9,6 44,5 83,1
JIHD -6,4 458,8 1,004 -9,7 91,5 97,1
KARK 5,7 299,2 136,5 0,8 37,7 206,7
BKSL -0,2 113,80 98 -4,9 43,2 229,2
KIJA 37,9 281,7 67,2 35,5 22,3 423,5
SSIA 8,2 21,3 13,983 1,2 206 30,6
SMDM 0 301,7 2145,62 0,3 502,9 15,2
RODA -58,2 16,306 6,8 -41,9 3,9 20,051
SIIP 136,5 347 49,7 95,8 6,1 658,7
SMRA 13 104,9 218,4 14,7 118,6 81,6
PWSI 0,2 -449,7 560,8 5,5 -231,5 -41,5
PJAA 66 104,5 27,978 48 31 249,2
PWON 9,8 22,6 136,056 39,8 308,2 5
PNSE 34,6 57,8 299 2,2 58,2 0,512
MAMI 19,4 145,5 869 17,2 0,8 21,250
KPIG 36,3 427,1 10,3 60,3 4,2 22,737
LAMI 5 280,4 87,5 0,8 121,2 76,5
PUDP 8,6 339,9 147,2 2,6 65,4 149,6
PTRA 0,9 103,03 30,4 -44,9 82,9 40,7
MTSM 7,3 195,4 807,10 15 36,4 211,2
MLND 0,5 -114,6 411,46 -6,5 -379,9 -24,6
LPCK 5,6 315,5 96 0,6 132,8 66,7
LPKR 16,5 134,3 107,8 11 116 82,9
RBMS -24,4 695,4 14,6 -12,7 10,8 849,3
LAMPIRAN IV
TABEL PERUBAHAN RELATIF
RASIO KEUANGAN
TAHUN 2004 - 2005
TABEL PERUBAHAN RELATIF RASIO KEUANGANTAHUN 2004 – 2005
KODE CFCL NWTLFA GPS OIS NIS NINW QAIELTY -206,6 68,9 -17,4 11,5 37,4 8,7 122,2
BMSR -249,8 69,5 0.000 46,9 62,7 37,6 -20,3
CKRA -112,1 46,6 7,7 -8,8 129,4 122,2 -21,9
CTRA 59,4 -9,6 -15,6 2,2 -122,8 -184 7,9
CTRS -2,2 -54,1 -4,2 36,5 9,6 76,4 -75,7
DILD -218,2 15,4 20,4 101 -37,3 -142,3 -39,3
DUTI -155,5 -1,0 9,9 -0,9 3,1 8,4 9,2
MORE -12,9 0,1 5 -58,2 -119,5 -112,3 10,8
GMTD -55,2 15,4 9,4 -2,6 23 -3,3 -94,4
DART 318,8 -45,2 -10,4 14,9 -277,9 -299,7 -7,6
JAKA 634,9 13,1 47,5 -175,5 103,5 103,8 -85,7
JRPT 83,3 4,5 6,5 5,4 14,2 27,5 -22
JSPT 3,4 -4,5 -6,6 -8,3 141 203 -15,5
JIHD -164,2 -16,3 -36,6 -58,2 -119,3 -132 570,5
KARK -153,1 15,6 42,5 16,1 -45,6 -67,2 -72
BKSL -243,6 0,4 76,4 -98,4 -76,9 -63,8 -59,6
KIJA 514,4 -2,7 13,1 110,7 34 101 -4,7
SSIA -63,5 -38 1,5 73,6 -108,3 -127,1 -66,2
SMDM 61,6 -0,7 -1,2 -130,8 -326 234,5 -2,8
RODA 41 16,3 59,9 -53,0 -43,6 50,7 -13,4
SIIP -354,3 -17 48,7 47,9 64,7 3,7 -58,6
SMRA 186,7 11,6 -9,3 -54,8 -18,5 -20,4 -45,3
PWSI 234,5 -5,2 -4,9 -172,8 -209 -224 -4,2
PJAA -40,5 16,6 -7,9 -10,2 -1,1 -2,1 -52,1
PWON 718,1 -25,4 3,3 11,4 149,4 117,9 -21,1
PNSE 29,4 -7,7 -1,2 -1 -37,5 -32,6 -36,6
MAMI -70,3 -38,5 3,6 412,9 -96,7 -97,3 46,9
KPIG -42,7 -18,1 -100 -10,2 -0,5 0,4 -39,3
LAMI -328,9 -3,6 17,2 60,2 28,3 15,1 -39,8
PUDP 8 -3,4 -10,9 -24,3 -9,9 -2,7 -24,8
PTRA -320,7 -22,2 -103,5 -104,2 86,1 489,2 -67,5
MTSM 304,9 -4,9 58,6 329,9 1,3 -20,6 746
MLND -35,6 1,3 -7,4 -41,6 -38,4 -47 -10
LPCK 308,5 1,3 0,5 -11,4 -82,8 -87,2 -55,3
LPKR -727,4 13,4 7,7 21,7 2,2 -34,2 -15,5
RBMS 474,9 24,1 0,3 -28,1 -11,3 55,4 3,3
KODE OITL NWS CLI NITL CLNW NWTLELTY 5,8 26,4 -32,9 30,4 -98,6 20
BMSR 35 18,3 99,9 49,6 2,5 8,7
CKRA 4,6 3,3 -27,3 162,9 -28,5 18,3
CTRA 59,2 -72,9 -13,2 -135,5 191,7 -57,8
CTRS 85,5 -37,9 -39,6 49 18,4 -15,6
DILD 131 -248,2 -26,3 -28 -158,1 -270,3
DUTI 0,1 -4,9 4,4 4,1 3 -4
MORE -76,8 57,6 6,1 -110,8 26,6 -12,7
GMTD -1,1 5,8 -81 3,8 -6,8 7,3
DART 264,3 -10,9 -65,9 -664,2 -61,6 182,6
JAKA -170,3 -0,1 -24,1 89,4 8,1 -7,1
JRPT 102,7 -10,4 -41,7 119,7 -48,7 72,3
JSPT -1,3 -20,5 21,6 159,5 25,4 -14,4
JIHD 13,9 -39,6 18,2 -152,6 -39,4 64,6
KARK -25,7 65,8 -49,5 -65,2 36,2 6,1
BKSL -97 -36,2 -12,7 -57,4 -13,5 17,6
KIJA 371,4 -33,3 -33,7 200 -33,1 49,3
SSIA 235,2 -69,5 -78,7 -116 113,9 -41
SMDM -152 -167,6 -33 -480,7 -180,4 -213,8
RODA 91,4 -62,6 -11,1 129,5 -14,8 52,3
SIIP 80,2 58,9 -65,5 100 -79 93,6
SMRA -53,9 2,4 -47,3 -16,8 -4,1 4,6
PWSI -199,8 -12,1 6,9 -249,4 -16,8 20,4
PJAA -74,3 1 -43,4 -71,7 20,8 -71,1
PWON 76,4 14,5 -91,2 294,9 -90 81,2
PNSE 11,1 -7,3 -16,1 -29,9 -4,2 4
MAMI 463,8 20,9 38,9 -96,3 -28,2 32,9
KPIG -11,4 -1 2,8 -1,8 6 -2,2
LAMI 9,6 11,5 -1,2 -12,2 32,8 -23,7
PUDP -9,8 -7,4 -10,3 7,3 -9,1 10,3
PTRA -108,5 -68,4 -41,2 273 35,4 -36,7
MTSM 427,7 27,5 526,9 24,3 -24,1 56,5
MLND -38,2 16,1 -5,9 -34,9 -18,9 22,8
LPCK -31,2 34,2 -24,8 -86,7 -5,1 4,3
LPKR 73,1 55,5 -47,9 45,4 -55,2 121,2
RBMS 27,3 -42,9 13,8 57,2 7,5 1,2
LAMPIRAN V
TABEL PERUBAHAN LABA RELATIF
TAHUN 2005 - 2006
TABEL PERUBAHAN LABA RELATIF TAHUN 2005 – 2006
KODE PLELTY -36,94BMSR -237,11CKRA 244,76CTRA 30,38CTRS 38,77DILD -669,17DUTI -17,27MORE 34,77GMTD 20,16DART -217,37JAKA -9,94JRPT -16,80JSPT -81,94JIHD 31,91
KARK -255,66BKSL -71,31KIJA -4,77SSIA -8,91
SMDM -94,94RODA -13,28
SIIP -140,01SMRA 12,00PWSI 74,93PJAA -102,26
PWON -99,57PNSE -7,15MAMI -0,59KPIG -87,34LAMI 53,81PUDP -122,20PTRA -121,57MTSM 236,17MLND 10,53LPCK 22,32LPKR -222,95RBMS 88,35
LAMPIRAN VI
HASIL PERHITUNGAN REGRESI
top related