BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Obyek Penelitian
Obyek penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan Singapore Exchange tahun 2013-2015. Dari seluruh populasi yang ada, hanya diambil sampel perusahaan yang memenuhi kriteria sesuai dengan teknik purposive sampling. Sumber data yang digunakan sebagai sampel penelitian yaitu laporan keuangan yang dipublikasikan dan dapat diunduh dari website resmi Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id) dan Singapore Exchange (www.sgx.com).
Seluruh data yang digunakan dalam variabel penelitian ini diperoleh dari laporan keuangan perusahaan. Laporan keuangan digunakan untuk memperoleh data penelitian yaitu firm size, fixed asset intensity, level of indebtness, liquidity, dan declining cash flow from operation. Sedangkan keputusan revaluasi aset tetap diperoleh dari catatan atas laporan keuangan (CALK) perusahaan.
Hasil pemilihan sampel dengan teknik purposive sampling adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1
Prosedur Pemilihan Sampel Perusahaan Indonesia dan Singapura
Keterangan Indonesia Singapura
Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan Singapore Exchange periode tahun 2013 sampai dengan tahun 2015
Lanjutan Tabel 4.1
Tidak memiliki aset tetap antara tahun 2013-2015
- -
Perusahaan dengan data yang tidak dapat diperoleh periode tahun 2013-2015 yang terdiri dari:
- Laporan keuangan tidak ditemukan - Komponen pembentuk variabel tidak lengkap (5) (35) (227) (316) Outliers (29) (8)
Sampel perusahaan final tahun 2013-2015 yang terdiri dari:
489 262
- Model Revaluasi 31 38
- Model Biaya 458 224
B. Uji Kualitas Data
1. Uji Statistik Deskriptif
Uji statistik deskriptif dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui gambaran secara umum terkait data penelitian dan hubungan antara variabel satu dengan variabel yang lain.
Tabel 4.2
Statistik Deskriptif Indonesia
N Minimum Maximum Mean Std.
Deviation FIRM_SIZE (jutaan rupiah) 489 45208 93491227 7782419,34 14797833,442 FAI 489 0,00007 0,91741 0,3656343 0,20116723 DR 489 0,00025 4,98033 0,5286159 0,41019859 LIQ 489 -0,31023 372,86767 2,7875285 19,59192123 CFFO 489 -7,11133 3,28169 -0,0025583 0,57507467 Valid N (listwise) 489 Sumber: Output SPSS 21, 2016
29
Tabel 4.2 menunjukkan hasil uji statistik secara keseluruhan, khusus variabel firm size dinyatakan dalam jutaan rupiah, selanjutnya dapat diketahui bahwa firm size memiliki nilai minimum sebesar 45.208 dan nilai maksimum sebesar 93.491.227. Nilai rata-rata firm size adalah sebesar 7.782.419,34 dengan standar deviasi sebesar 14797833,442. Kemudian variabel fixed asset intensity memiliki nilai minimum sebesar 0,00007 dan nilai maksimum sebesar 0,91741. Nilai rata-rata fixed asset intensity adalah sebesar 0,3656343 dengan standar deviasi sebesar 0,20116723.
Variabel level of indebtedness memiliki nilai minimum sebesar 0,00025 dan nilai maksimum sebesar 4,98033. Untuk nilai rata-rata level of indebtedness adalah sebesar 0,5286159 dengan standar deviasi sebesar 0,41019859. Lalu untuk variabel liquidity memiliki nilai minimum sebesar -0,31023 dan nilai maksimum sebesar 372,86767. Nilai rata-rata liquidity adalah sebesar 2,7875285 dengan standar deviasi sebesar 19,59192123.
Variabel declining cash flow from operation memiliki nilai minimum sebesar -7,11133 dan nilai maksimum sebesar 3,28169. Nilai rata-rata declining cash flow from operation adalah sebesar -0,0025583 dengan standar deviasi sebesar 0,57507467. Sedangkan variabel dependen yaitu keputusan revaluasi aset tetap, sejumlah 31 perusahaan yang melakukan revaluasi dan 458 perusahaan yang tidak melakukan revaluasi dari total 489 perusahaan.
Tabel 4.3
Statistik Deskriptif Singapura
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation FIRM_SIZE (jutaan rupiah) 262 1484 178261195 3760263,55 17278173,020 FAI 262 0,00000 0,96360 0,0523632 0,13908925 DR 262 0,00079 33,32370 0,5787165 2,80842954 LIQ 262 0,00000 922,70800 19,1251575 80,05924270 CFFO 262 -65303,64267 142,23750 -304,2624622 4086,23825018 Valid N (listwise) 262 Sumber: Output SPSS 21, 2016
Tabel 4.3 menunjukkan hasil uji statistik secara keseluruhan, khusus variabel firm size dinyatakan dalam jutaan rupiah, selanjutnya dapat diketahui bahwa firm size memiliki nilai minimum sebesar 1.484 dan nilai maksimum sebesar 178.261.195. Nilai rata-rata firm size adalah sebesar 3.760.263,55 dengan standar deviasi sebesar 17278173,020. Kemudian variabel fixed asset intensity memiliki nilai minimum sebesar 0,00000 dan nilai maksimum sebesar 0,96360. Nilai rata-rata fixed asset intensity adalah sebesar 0,0523632 dengan standar deviasi sebesar 0,13908925.
Variabel level of indebtedness memiliki nilai minimum sebesar 0,00079 dan nilai maksimum sebesar 33,32370. Untuk nilai rata-rata level of indebtedness adalah sebesar 0,5787165 dengan standar deviasi sebesar 2,80842954. Lalu untuk variabel liquidity memiliki nilai minimum sebesar 0,00000 dan nilai maksimum sebesar 922,70800. Nilai rata-rata
31
liquidity adalah sebesar 19,1251575 dengan standar deviasi sebesar 80,05924270.
Variabel declining cash flow from operation memiliki nilai minimum sebesar -65303,64267 dan nilai maksimum sebesar 142,23750. Nilai rata-rata declining cash flow from operation adalah sebesar -304,2624622 dengan standar deviasi sebesar 4086,23825018. Sedangkan variabel dependen yaitu keputusan revaluasi aset tetap, sejumlah 38 perusahaan yang melakukan revaluasi dan 224 perusahaan yang tidak melakukan revaluasi dari total 262 perusahaan.
2. Menilai Model Fit (Overall Model Fit) Tabel 4.4
Perbandingan Nilai -2LL Awal dengan -2LL Akhir
-2 Log likelihood Nilai
Indonesia Singapura Awal (Block Number : 0) 265,496 220,990 Akhir (Block Number : 1) 188,556 192,746 Sumber: Output SPSS 21, 2016
Berdasarkan tabel 4.4 untuk data perusahaan Indonesia terlihat nilai -2LL awal atau pada saat blocknumber= 0 adalah sebesar 265,496 dan nilai -2LL akhir pada saat blocknumber= 1 sebesar 188,556. Nilai -22LL awal lebih besar dari nilai -2LL akhir dengan selisih sebesar 76,940 dengan adanya penurunan sebesar 76,940 maka dapat disimpulkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data.
Berdasarkan tabel 4.4 untuk data perusahaan Singapura terlihat nilai -2LL awal atau pada saat blocknumber= 0 adalah sebesar 220,990 dan untuk nilai -2LL akhir atau pada saat blocknumber= 1 sebesar 192,746. Nilai -22LL awal lebih besar dari nilai -2LL akhir dengan selisih sebesar 28,244 dengan adanya penurunan sebesar 28,244 maka dapat disimpulkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data.
3. Uji Kelayakan Model
Hasil pengujian kelayakan model dengan Omnimbus Tests of Model Coefficients dapat dilihat pada tabel 4.5 sebagai berikut:
Tabel 4.5
Menilai Overall Model Fit Perusahaan
Sampel
Chi-square Df Sig. Ket.
Model 1 Indonesia Step 42,455 5 0,000 Layak Block 42,455 5 0,000 Model 42,455 5 0,000 Model 2 Singapura Step 23.878 5 0,000 Layak Block 23.878 5 0,000 Model 23.878 5 0,000 Sumber: Output SPSS 21, 2016
Berdasarkan pengujian Omnimbus Tests of Model Coefficients pada tabel 4.5 untuk kedua model penelitian baik perusahaan Indonesia maupun Singapura terlihat nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05 (lebih kecil dari nilai alpha). Jadi dapat disimpulkan bahwa data penelitian layak diteliti. Sedangkan hasil pengujian kelayakan model dengan Hormer and Lemeshow dapat dilihat pada tabel 4.6 sebagai berikut:
33
Tabel 4.6
Hasil Uji Kelayakan Model Perusahaan Sampel
Chi-square Sig. Keterangan
Model 1 Indonesia 14,595 0,068 Layak
Model 2 Singapura 14,391 0,072 Layak
Sumber: Output SPSS 21, 2016
Berdasarkan tabel 4.6 pengujian Hosmer and Lameshow Test untuk menguji kelayakan model penelitian yang digunakan, dapat diketahui nilai Chi-square untuk sampel perusahaan Indonesia sebesar 14,595 dengan nilai sig. 0,068 > 0,05 sedangkan untuk sampel perusahaan Singapura sebesar 14,391 dengan nilai sig. sebesar 0,072 > 0,05. Dari hasil yang ditemukan dapat disimpulkan bahwa kedua model untuk masing-masing perusahaan yaitu Indonesia dan Singapura layak digunakan untuk melanjutkan pengujian dalam penelitian ini.
4. Uji Koefisien Determinasi
Tabel 4.7
Hasil Uji Koefisien Determinasi INDONESIA
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R
Square Nagelkerke’s R Square
1 188,556 0,083 0,221
SINGAPURA
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R
Square Nagelkerke’s R Square
1 192,746 0,087 0,155
Berdasarkan hasil tabel 4.7 terlihat nilai Nagelkerke’s R Square untuk data perusahaan Indonesia sebesar 0,221. Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox & Snell R Square guna memastikan nilainya bervariasi antara 0,0 sampai 1,0. Nilai Nagelkerke’s R Square menunjukkan bahwa 22,1 % keputusan revaluasi aset tetap pada perusahaan di Indonesia dijelaskan oleh variabel firm size, fixed asset intensity, level of indebtness, liquidity, dan declining cash flow from operation, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti.
Sedangkan berdasarkan tabel 4.7 untuk data perusahaan Singapura menunjukkan nilai Nagelkerke’s R Square sebesar 0,155. Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox & Snell R Square guna memastikan nilainya bervariasi antara 0,0 sampai 1,0. Nilai Nagelkerke’s R Square menunjukkan bahwa 15,5 % keputusan revaluasi aset tetap pada perusahaan manufaktur di Singapura dijelaskan oleh variabel firm size, fixed asset intensity, level of indebtness liquidity, dan declining cash flow from operation, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti.
5. Tabel Klasifikasi
Hasil matriks klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi adanya kemungkinan firm size, fixed asset intensity, level of indebtness, liquidity, dan declining cash flow from
35
operation dengan keputusan revaluasi aset tetap. Hasil matriks ini digunakan untuk memperjelas ketepatan model atau penggambaran model regresi logistik dengan data penelitian yang memperlihatkan hasil prediksi dengan hasil penelitian. Tabel klasifikasi dapat dilihat pada tabel 4.8 dan 4.9 sebagai berikut:
Tabel 4.8
Tabel Klasifikasi Indonesia Observed Predicted Kep_REV Percentage Correct 0 1 Step 1 Kep_REV 0 457 1 99,8 1 31 0 ,0 Overall Percentage 93,5
a. The cut value is ,500
Tabel 4.9
Tabel Klasifikasi Singapura Observed Predicted Kep_REV Percentage Correct 0 1 Step 1 Kep_REV 0 221 2 99,1 1 35 3 7,9 Overall Percentage 85,8
a. The cut value is ,500
Hasil tabel 4.8 menunjukkan bahwa dari 457 perusahaan yang tidak melakukan revaluasi aset tetap, seharusnya (99,8%) dapat diprediksi oleh model regresi logistik dengan tepat. Sedangkan dari 31 perusahaan yang melakukan revaluasi aset tetap (0,0%) yang mampu diprediksi dengan tepat oleh model. Secara keseluruhan terdapat 93,5% yang dapat diprediksi dengan tepat dalam model regresi logistik dalam penelitian ini.
Sedangkan hasil tabel 4.9 menunjukkan bahwa dari 221 perusahaan yang tidak melakukan revaluasi, seharusnya (99,1%) dapat diprediksi oleh model regresi logistik dengan tepat. Lalu dari 35 perusahaan yang melakukan revaluasi aset tetap (7,9%) yang mampu diprediksi dengan tepat oleh model. Secara keseluruhan terdapat 85,8% yang dapat diprediksi dengan tepat dalam model regresi logistik dalam penelitian ini.
C. Uji Hipotesis
Pengolahan dan perhitungan data menggunakan program SPSS 21.00 for windows. Hasil pengujian hipotesis dijelaskan oleh tabel sebagai berikut:
Tabel 4.10
Hasil Uji Hipotesis Indonesia
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a FIRM_SIZE(Ln) -0.213 0.144 2.198 1 0.138 0.808 FAI 4.481 1.061 17.853 1 0.000 88.356 DR -0.245 0.663 0.136 1 0.712 0.783 LIQ -1.044 0.459 5.170 1 0.023 0.352 CFFO -0.276 0.359 0.589 1 0.443 0.759 Constant 2.344 4.082 0.330 1 0.566 10.427 a. Variable(s) entered on step 1: FIRM_SIZE, FAI, DR, LIQ, CFFO.
Sumber: Output SPSS 21, 2016
Berdasarkan tabel 4.10 dapat dimasukkan model regresi logistik sebagai berikut:
37
Tabel 4.11
Hasil Uji Hipotesis Singapura
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a FIRM_SIZE(Ln) -0.221 0.147 2.253 1 0.133 0.801 FAI 4.721 1.321 12.772 1 0.000 112.318 DR -1.737 0.720 5.826 1 0.016 0.176 LIQ -0.016 0.013 1.371 1 0.242 0.985 CFFO 0.001 0.004 0.044 1 0.834 1.001 Constant 4.578 4.033 1.288 1 0.256 97.277 a. Variable(s) entered on step 1: FIRM_SIZE, FAI, DR, LIQ, CFFO.
Sumber: Output SPSS 21, 2016
Berdasarkan tabel 4.11 dapat dimasukkan model regresi logistik sebagai berikut:
REVi = 4,578 – 0,221SIZE + 4,721FAI – 1,737DR – 0,016LIQ + 0,001CFFO 1. Hasil Pengujian Hipotesis Satu
H1a: Firm Size berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia.
H1b: Firm Size berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura.
Berdasarkan tabel 4.10 variabel firm size yang diukur dengan logaritma natural dari total aset memiliki nilai koefisien -0,213 dengan nilai sig 0,138 > alpha 0,05 dan arah koefisien negatif tidak sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H1a ditolak, hal ini menunjukkan bahwa firm size tidak berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia. Artinya, semakin besar ukuran
perusahaan maka semakin kecil kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
Sedangkan berdasarkan tabel 4.11 variabel firm size yang diukur dengan logaritma natural dari total aset memiliki nilai koefisien -0,221 dengan nilai sig 0,133 > alpha 0,05 dan arah koefisien negatif tidak sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H1b ditolak, hal ini menunjukkan bahwa firm size tidak berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura. Artinya, semakin besar ukuran perusahaan maka semakin kecil kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
2. Hasil Pengujian Hipotesis Dua
H2a: Fixed Asset Intensity berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia.
H2b: Fixed Asset Intensity berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura.
Berdasarkan tabel 4.10 variabel fixed asset intensity yang diukur dengan nilai buku dari total aset tetap dibagi total aset memiliki nilai koefisien 4,481 dengan nilai sig 0,000 < alpha 0,05 dan arah koefisien positif sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H2a
diterima, hal ini menunjukkan bahwa fixed asset intensity berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia. Artinya, semakin banyak aset tetap yang dimiliki perusahaan maka semakin besar kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
39
Sedangkan berdasarkan tabel 4.11 variabel fixed asset intensity yang diukur dengan nilai buku dari total aset tetap dibagi total aset memiliki nilai koefisien 4,721 dengan nilai sig 0,000 < alpha 0,05 dan arah koefisien positif sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H2b diterima, hal ini menunjukkan bahwa fixed asset intensity berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura. Artinya, semakin banyak aset tetap yang dimiliki perusahaan maka semakin besar kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
3. Hasil Pengujian Hipotesis Tiga
H3a: Level of Indebtedness berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia.
H3b: Level of Indebtedness berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura.
Berdasarkan tabel 4.10 variabel level of indebtedness yang diukur dengan total kewajiban dibagi total aset memiliki nilai koefisien -0,245 dengan nilai sig 0,712 > alpha 0,05 dan arah koefisien negatif tidak sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H3a ditolak, hal ini menunjukkan bahwa level of indebtedness tidak berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia. Artinya, semakin tinggi rasio utang perusahaan maka semakin rendah kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
Sedangkan, berdasarkan tabel 4.11 variabel level of indebtedness yang diukur dengan total kewajiban dibagi total aset memiliki nilai
koefisien -1,737 dengan nilai sig 0,016 < alpha 0,05 dan arah koefisien negatif tidak sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H3b ditolak, hal ini menunjukkan bahwa level of indebtedness tidak berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura. Artinya, semakin tinggi rasio utang perusahaan maka semakin rendah kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
4. Hasil Pengujian Hipotesis Empat
H4a: Liquidity berpengaruh negatif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia.
H4b: Liquidity berpengaruh negatif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura.
Berdasarkan tabel 4.10 variabel liquidity yang diukur dengan acid test ratio memiliki nilai koefisien -1,044 dengan nilai sig 0,023 < alpha 0,05 dan arah koefisien negatif sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H4a diterima, hal ini menunjukkan bahwa liquidity berpengaruh negatif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia. Artinya, semakin rendah likuiditas perusahaan maka semakin tinggi kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
Sedangkan, berdasarkan tabel 4.11 variabel liquidity yang diukur dengan acid test ratio memiliki nilai koefisien -0,016 dengan nilai sig 0,242 > alpha 0,05 dan arah koefisien negatif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H4b ditolak, hal ini menunjukkan bahwa liquidity tidak berpengaruh negatif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura. Artinya,
41
semakin rendah likuiditas perusahaan maka semakin rendah kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
5. Pengujian Hipotesis Lima
H5a: Declining Cash Flow From Operation berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia.
H5b: Declining Cash Flow From Operation berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura.
Berdasarkan tabel 4.10 variabel declining cash flow from operation yang diukur dengan perubahaan arus kas operasi selama 2 tahun dibagi total aset tetap memiliki nilai koefisien -0,276 dengan nilai sig 0,443 > alpha 0,05 dan arah koefisien negatif tidak sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H5a ditolak, hal ini menunjukkan bahwa declining cash flow from operation tidak berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Indonesia. Artinya, semakin tinggi penurunan arus kas operasi perusahaan maka semakin rendah kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
Berdasarkan tabel 4.11 variabel declining cash flow from operation yang diukur dengan perubahaan arus kas operasi selama 2 tahun dibagi total aset tetap memiliki nilai koefisien -0,001 dengan nilai sig 0,834 > alpha 0,05 dan arah koefisien negatif tidak sesuai dengan hipotesis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H5b ditolak, hal ini menunjukkan bahwa declining cash flow from operation tidak berpengaruh positif terhadap keputusan revaluasi aset tetap di Singapura. Artinya, semakin
tinggi penurunan arus kas operasi perusahaan maka semakin rendah kemungkinan perusahaan merevaluasi aset tetapnya.
