BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2.1.3 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1 (sebelumnya). Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Masalah autokorelasi umumnya terjadi pada regresi yang datanya time series. Untuk mendeteksi masalah autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson. secara umum panduan mengenai angka Durbin-Watson dapat diambil patokan sebagai berikut:
1) angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif,
2) angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi, 3) angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.10 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
Tabel 4.5 memperlihatkan nilai statistik D-W sebesar 1.621 Angka ini terletak diantara -2 dan +2, dari pengamatan ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif dalam penelitian ini.
4.2.1.4 Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali (2005:91),“Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen)”. Adanya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance value atau nilai Variance Inflation Factor (VIF). Batas tolerance value adalah 0,1 dan batas VIF adalah 10. Apabila tolerance value < 0,1 atau VIF > 10 = terjadi multikolinearitas. Apabila tolerance value > 0,1 atau VIF < 10 = tidak terjadi multikolinearitas. Hasil pengujian terhadap multikolinearitas pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.6
1 .630a .397 .343 1.79937 1.621
a. Predictors: (Constant), Ln_OPERA, Ln_EPTI, Ln_CLI, Ln_OPM b. Dependent Variable: Ln_Pajak_Penghasilan
Tabel 4.11
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 18.351 2.272 8.077 .000 Ln_CLI -1.319 .501 -.422 -2.631 .012 .522 1.915 Ln_OPM 2.067 .634 .696 3.259 .002 .294 3.402 Ln_EPTI .793 .477 .268 1.662 .103 .516 1.937 Ln_OPER A 2.423 5.280 .101 .459 .649 .277 3.613
a. Dependent Variable: Ln_Pajak_Penghasilan
Berdasarkan tabel 4.6 diatas dapat diukur bahwa tidak ada satupun variabel bebas yang memiliki nilai VIF > 10 dan tidak ada yang memiliki tolerance value < 0,1. Jadi dapat disimpulkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya multikolinearitas. Dari hasil analisis, diketahui bahwa:
• nilai VIF untuk variabel Ln_CLI adalah 1,915 (<10) dan nilai tolerance
sebesar 0,522 (>0,1),
• nilai VIF untuk variabel Ln_OPM adalah 3,402 (<10) dan nilai tolerance
sebesar 0.294 (>0,1),
• nilai VIF untuk variabel Ln_EPTI adalah 1,937 (<10) dan nilai tolerance
sebesar 0,516 (>0,1), dan
• nilai VIF untuk variabel Ln_OPERA adalah 3,613 (<10) dan nilai tolerance
Dari hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel bebas yang dipakai dalam penelitian ini lolos uji gejala multikolinearitas.
4.2.2 Pengujian Hipotesis
Dari pengujian asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa data yang ada terdistribusi normal, tidak terdapat heteroskedastisitas, autokorelasi dan multikolinearitas sehingga memenuhi persyaratan untuk melakukan pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan melakukan analisis regresi berganda, analisis regresi berganda ditujukan untuk menentukan hubungan linier antara beberapa variabel independent (bebas) dengan variabel dependent (terikat), (Helmi dkk 2010:141). Pengujian hipotesis menggunakan nilai koefisien determinasi (R²), uji F dan uji t.
4.2.2.1 Koefisien Determinasi (R²)
Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen. Nilai R²yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen, terbatas. Sebaliknya, nilai R2 yang mendekati satu menandakan variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan oleh variabel dependen (Ghozali, 2005). Nilai yang digunakan adalah adjusted R²karena variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini lebih dari dua buah. Adapun nilai adjusted
Tabel 4.12 Nilai R²
R = 0,630 berarti hubungan antara variabel independent (Ln_OPM, Ln_CLI, Ln_EPTI, Ln_OPERA) terhadap variabel dependent (Ln_Pajak_Penghasilan) sebesar 63%. Artinya hubungannya erat, Semakin besar R berarti hubungannya semakin erat. Untuk memasukkan tipe hubungan antar variabel dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel Hubungan antar Variabel
Nilai Interpretasi
0.0 – 0.19 Sangat tidak erat 0.2 – 0.39 Tidak erat 0.4 – 0.59 Cukup erat Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .630a .397 .343 1.79937
a. Predictors: (Constant), Ln_OPERA, Ln_EPTI, Ln_CLI, Ln_OPM b. Dependent Variable: Ln_Pajak_Penghasilan
0.6 – 0.79 Erat
0.8 – 0.99 Sangat erat
Koefisien yang dipakai pada penelitian ini adalah Adjusted R Square karena variabel independen yang digunakan lebih dari 2 variabel. Adjusted R Squaresebesar 0,343 berarti 34,3% variabel independen (CLI, OPM, EPTI dan OPERA) berpengaruh terhadap pajak penghasilan. Sedangkan sisanya sebesar 65,7% adalah dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
4.2.2.2 Pengujian Simultan (Uji F)
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh antara variabel indipenden dan variabel dependen secara bersama-sama (simultan). Uji F dapat dicaridengan melihat F hitung dari tabel Anova output SPSS versi 18for windows, selain itu jugamembandingkan hasil dari probabilitas value. Jika probabilitas value > 0,05maka Ho ditolak dan jika probabilitas value < 0,05 maka Ha diterima. berdasarkan tabel 4.8 dibawah ini terlihat bahwa:
Tabel 4.13 Hasil Regresi Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 95.794 4 23.948 7.397 .000a
Residual 145.697 45 3.238
Total 241.491 49
a. Predictors: (Constant), Ln_OPERA, Ln_EPTI, Ln_CLI, Ln_OPM b. Dependent Variable: Ln_Pajak_Penghasilan
Pada tabel Anova dapat diketahui nilai F hitung sebesar 7,397 dengan nilai probabilitas value dalam penelitian ini adalah 0,000 yang berarti angka ini berada jauh di bawah 0,05 maka Ha diterima. Kesimpulan yang dapat diambil adalah terdapat pengaruh antara variabel CLI, OPM, EPTI dan OPERA terhadap pajak penghasilan.
Keterangan tambahan :
• Pada tabel terlihat bahwa regression df = 4 berarti jumlah variabel independen adalah 4 yakni CLI, OPM, EPTI dan OPERA
• Total df = 49 berarti jumlah responden /data adalah 50 (dimana df = n-1) sedangkan residual df = 45 , berasal dari 49 – 4 . Dimana residual adalah selisih antara keputusan yang sesungguhnya dengan keputusan yang diprediksi.
• Mean Square yaitu Sum of Square / df . Dalam contoh mean square regression (23.948) = 95.794/4
• SSE (sum of square for error) menunjukkan jumlah kuadrat untuk kesalahan artinya jika suatu persamaan regresi diperoleh dari mensubstitusikan nilai a dan b yang meminimumkan SSE, maka akan dihasilkan persamaan garis regresi prediksi kuadrat terkecil.
4.2.2.3 Pengujian Parsial (Uji t)
Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak digunakan statistik t (uji t). Jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima atau Ha ditolak, sedangkan jika t hitung > t tabel , maka Ho ditolak dan Ha diterima. Jika tingkat signifikasi di bawah 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima. Berdasarkan output di bawah ini terlihat bahwa :
Tabel 4.14 Hasil regresi Uji t
Dari tabel 4.9 dapat ditulis persamaan regresi linier sebagai berikut : Pajak Penghasilan = 18,351- 1,319 CLI + 2,067 OPM + 0,793 EPTI + 2,423 OPERA + e
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan SPSS 18, dapat dilihat bahwa terdapat dua variabel independen, yaitu CLI dan OPM yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen yaitu pajak penghasilan, dengan tingkat signifikasi masing-masing sebesar 0,012 dan 0,002. Sedangkan variabel EPTI dan
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 18.351 2.272 8.077 .000 Ln_CLI -1.319 .501 -.422 -2.631 .012 Ln_OPM 2.067 .634 .696 3.259 .002 Ln_EPTI .793 .477 .268 1.662 .103 Ln_OPERA 2.423 5.280 .101 .459 .649
OPERA tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pajak penghasilan. Hal ini dikarenakan nilai sig t untuk variabel EPTI dan OPERA masing – masing sebesar 0,103 dan 0,649 yang berarti lebih besar dari tingkat signifikasi sebesar 0,05.
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian
Hasil penelitian yang akan dibahas adalah mengenai pengujian hipotesis (kesimpulan sementara) yang dibuat oleh peneliti pada BAB II.
4.3.1 Hipotesis 1 (H1)
Hipotesis pertama yang diajukan pada penelitian ini adalah bahwa rasio
Current Liabilities to Inventory (CLI) berpengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan. Dari hasil penelitian ini diperoleh nilai koefisien regresi untuk variabel CLI adalah -1,319 dengan nilai signifikasi sebesar 0,012. Karena nilai signifikasi ini berada di bawah tingkat signifikasi 0,05, maka dinyatakan bahwa CLI berpengaruh positif terhadap pajak penghasilan. Dengan demikian hipotesis pertama yang menyatakan bahwa rasio CLI memiliki pengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan dapat diterima (H1 diterima).
4.3.2 Hipotesis 2 (H2)
Hipotesis kedua yang diajukan pada penelitian ini adalah bahwa rasio
Operating Profit Margin(OPM) berpengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan. Dari hasil penelitian ini diperoleh nilai koefisien regresi untuk variabel CLI adalah
2,067 dengan nilai signifikasi sebesar 0,002. Karena nilai signifikasi ini berada di bawah tingkat signifikasi 0,05, maka dinyatakan bahwa OPM berpengaruh positif terhadap pajak penghasilan. Dengan demikian hipotesis kedua yang menyatakan bahwa rasio OPM memiliki pengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan dapat diterima (H2 diterima).
4.3.3 Hipotesis 3 (H3)
Hipotesis ketiga yang diajukan pada penelitian ini adalah bahwa rasio
Earning Power of Total Investment(EPTI) berpengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan. Dari hasil penelitian ini diperoleh nilai koefisien regresi untuk variabel CLI adalah 0,793 dengan nilai signifikasi sebesar 0,103. Karena nilai signifikasi ini berada di atas tingkat signifikasi 0,05, maka dinyatakan bahwa EPTI tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan. Dengan demikian hipotesis ketiga yang menyatakan bahwa rasio EPTI memiliki pengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan ditolak (H3 ditolak).
4.3.4 Hipotesis 4 (H4)
Hipotesis keempat yang diajukan pada penelitian ini adalah bahwa rasio
Operating Ratio(OPERA) berpengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan. Dari hasil penelitian ini diperoleh nilai koefisien regresi untuk variabel CLI adalah 2,423 dengan nilai signifikasi sebesar 0,649. Karena nilai signifikasi ini berada di atas tingkat signifikasi 0,05, maka dinyatakan bahwa OPERA tidak memiliki pengaruh
signifikan terhadap pajak penghasilan. Dengan demikian hipotesis keempat yang menyatakan bahwa rasio OPERA memiliki pengaruh signifikan terhadap pajak penghasilan ditolak (H4 ditolak).
4.3.5 Hipotesis5 (H5)
Hipotesis kelima yang diajukan pada penelitian ini adalah bahwa rasio CLI, OPM, EPTI dan OPERA berpengaruh secara simultan (bersama – sama) terhadap pajak penghasilan. Dari hasil penelitian diketahui pada table Anova hasil dari Uji F bahwa nilai F hitung sebesar 7,397 dengan nilai probabilitasvalue dalam penelitian ini adalah 0,000 yang berarti angka ini berada jauh di bawah 0,05, maka dinyatakan bahwa terdapat pengaruh antara variabel CLI, OPM, EPTI dan OPERA terhadap pajak penghasilan. Dengan demikian hipotesis kelima yang menyatakan bahwa rasio CLI, OPM, EPTI dan OPERA berpengaruh secara simultan terhadap pajak penghasilan.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut :
1. Dari keempat variabel independen yaitu CLI, OPM, EPTI dan OPERA yang berpengaruh positif dan signifikan terhadap pajak penghasilan adalah variabel CLI dan OPM. Sedangkan rasio EPTI dan OPERA berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap pajak penghasilan
2. Dari hasil uji F, terbukti bahwa nilai signifikansi F lebih kecil dari nilai signifikansi yang telah ditentukan sebelumnya, yaitu 0,05. Artinya seluruh variabel independen dalam penelitian ini secara bersama-sama (simultan) berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba sebagai variabel dependen.
3. Dari hasil uji t, diketahui bahwa rasio OPM adalah yang paling berpengaruh secara signifikan terhadap pajak penghasilan dengan nilai signifikasi 0,002. Sedangkan variabel independen yang paling tidak berpengaruh terhadap pajak penghasilan adalah rasio OPERA dengan nilai signifikasi 0,649.
4. Seluruh variabel independen dalam penelitian ini hanya menyumbang 34,3% dari keseluruhan variabel independen yang seharusnya ada seperti terlihat pada nilai adjusted R2. Artinya masih terdapat 65,7% variabel-variabel
independen lain yang belum diketahui dan diteliti secara ilmiah,mempengaruhi pajak penghasilan.
5.2 Saran
1. Penulis menyarankan agar peneliti selanjutnya memasukkan faktor yang lain
selain CLI, OPM, EPTI dan OPERA yang mempengaruhi pajak penghasilan agar
penelitian dapat lebih digeneralisasi.
2. Sebaiknya peneliti selanjutnya memperpanjang jumlah periode yang digunakan
dalam penelitian ini untuk lebih menyakinkan hasil penelitian yang telah dibuat
DAFTAR PUSTAKA
Agoes, Sukrisno dan Estralita Trisnawati, 2007, Akuntansi Perpajakan, Salemba Empat, Jakarta
Ang, Robert, 1997, Buku Pintar: Pasar Modal Indonesia, Mediasoft Indonesia Asyik Arikunto, Suharsimi, 2002. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. PT.
Rineka Cipta, Jakarta.
Dennis, Michael, 2006, “Key Financial Rastios for The Credit Department”,Business Credit, New York, Nov./Dec., Vol.108, Iss. 10; pg. 62, 1 pgs
Djarwanto , Pokok-Pokok Analisa Laporan Keuangan, 2001, Edisi Pertama, BPFE-Yogyakarta, Yogyakarta
Ediningsih, Sri Isworo, 2004, ”Rasio Keuangan dan Prediksi Pertumbuhan Laba: StudiEmpiris pada Perusahaan Manufaktur di BEJ”, Wahana, Vol. 7, No. 1 Erlina, Sri Mulyani, 2007,Metode Penelitian Bisnis, Cetakan Pertama, USU Press,
Medan
Fraser, Lyn M. dan Aileen Ormiston, 2005 Memahami Laporan Keuangan, Edisi Ketujuh, PT. Indeks,New Jersey
Ghozali, Imam, 2005. Aplikasi Analisis Mutivariate dengan Program SPSS, Edisi Ketiga, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
Gunadi, 2006, Akuntansi Pajak Sesuai dengan Undang-Undang Pajak Baru , Cetakan Kesepuluh, PT. Grasindo, Jakarta
Hanafi, Mamduh M. dan Abdul Halim, 2000, Analisis Laporan Keuangan, UPPAMP YKPN
Helmi, Syafrizal, dkk, 2010, Analisis Data untuk Riset Manajemen dan Bisnis,
Perpustakaan Nasional : Katalog Dalam Terbitan (KDT), Medan
Husnan, Suad dan Enny Pudjiastuti, 1994, Dasar-dasar Manajemen Keuangan, UPP.AMP. YKPN
Institute for Economic and Financial Research, 2009. Indonesia Capital Market Directory, Jakarta.
_____________________________________, 2010. Indonesia Capital Market Directory, Jakarta.
_____________________________________, 2011. Indonesia Capital Market Directory, Jakarta
Jogiyanto, 2004. Metodologi Penelitian Bisnis, Edisi Pertama, BPFE, Yogyakarta. Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universita Sumatera Utara, 2004. Buku
Petunjuk Teknis Penulisan Proposal Penelitian dan Penulisan Skripsi,
Medan, Fakultas Ekonomi USU Press.
Kasmir, 2010, Analisis Laporan Keuangan, Cetakan Ketiga, PT. RajaGrafindo Persada, Jakarta
Lumbantoruan, Sophar, 1996, Akuntansi Pajak,Cetakan Kedua PT. Gramedia Widiasarana Indonesia, Jakarta
Machfoedz, Mas’ud, 1994, “Financial Ratio analysis and The Prediction of EarningsChanges In Indonesia”, Kelola, No. 7, Vol III
Mannan, Salam dan Wahyudi, 2003, Analisis Laporan Keuangan, Cetakan Ketiga, Pusat Penerbitan Universitas Terbuka, Jakarta
Meythi, 2005, “Rasio Keuangan yang paling baik Untuk Memprediksi PertumbuhanLaba: Suatu studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di BursaEfek Jakarta”, Jurnal Ekonomi dan BisnisVol. XI No. 2, September
Munawir, S, 2004, Analisa Laporan Keuangan Edisi Keempat, Liberty, Yogyakarta Nugroho, Augustinus Heri, dkk, 2003, “Evaluasi Terhadap
Alternatif-AlternatifPenilaian Kinerja Perusahaan”, ANTISIPASI, Vol. 7, No. 2
Purba M. P, 2009, Akuntansi Pajak Penghasilan, Cetakan Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta
Regar, Moenaf H. 1993, Pajak Penghasilan Suatu Tinjauan Akuntan Publik, Cetakan Pertama, PT. Bumi Aksara, Jakarta
Riyanto, Bambang, 1995, Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan Edisi 4, BPFE, Yogyakarta
Sugiyono, 2007. Metode Penelitian Bisnis, Cetakan Kesepuluh, Alfabeta, Bandung. Sunyoto, Danang, 2009. Analisis Regresi dan Uji Hipotesis, Edisi Pertama, Media
Pressindo, Yogyakarta. C.V. Alfabeta, Bandung.
Umar, Husein, 2003. Metode Riset Akuntansi Terapan, Ghalia Indonesia, Jakarta. Usman, Bahtiar, 2003, “Analisis Rasio Keuangan dalam Memprediksi Perubahan
Labapada Bank-Bank di Indonesia”, Media Riset Bisnis & Manajemen, Vol 3 No. 1
Widjaja, Amin, 1995, Pelaksanaan Pajak Penghasilan Perseorangan, Cetakan Pertama, PT. Rineka Cipta, Jakarta
, 2000, Dasar-Dasar Analisis Laporan Keuangan, Cetakan Pertama, PT. Rineka Cipta, , Jakarta
Lampiran i
Daftar Populasi dan Sampel No Kode
Perusahaan
Nama Perusahaan Kriteria Sampel 1 2 3
1 ADES PT. Akasha Wira International Tbk √ √ √ Sampel 1 2 AISA PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk √ √ √ Sampel 2
3 CEKA PT. Cahaya Kalbar Tbk √ √ √ Sampel 3
4 DAVO PT. Davomas Abadi Tbk √ X X Bukan
Sampel
5 DLTA PT. Delta Djakarta Tbk √ √ X Bukan
Sampel 6 FAST PT. Fast Food Indonesia Tbk √ √ √ Sampel 4 7 ICBP PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk √ √ √ Sampel 5 8 INDF PT. Indofood Sukses Makmur Tbk √ √ √ Sampel 6 9 MLBI PT. Multi Bintang Indonesia Tbk √ √ √ Sampel 7
10 MYOR PT. Mayora Indah Tbk √ √ √ Sampel 8
11 PSDN PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk √ √ √ Sampel 9 12 PTSP PT. Pioneerindo Gourmet International
Tbk √ √ √ Sampel 10
13 ROTI PT. Nippon Indosari Corpindo Tbk √ √ √ Sampel 11
14 SIPD PT. Sierad Produce Tbk √ √ √ Sampel 12
15 SKLT PT. Sekar Laut Tbk √ √ √ Sampel 13
16 SMAR PT. Sinar Mas Agro Resources And
Technology Tbk √ √ √ Sampel 14
17 STTP PT. Siantar Top Tbk √ √ √ Sampel 15
18 TBLA PT. Tunas Baru Lampung Tbk √ √ √ Sampel 16 19 ULTJ PT. Ultrajaya Milk Industry And Trading
Lampiran ii
Perhitungan Current Liabilities to Inventory (X1) Tahun 2009
NO NAMA PERUSAHAAN KODE
CURRENT LIABILITES
(Million Rp)
INVENTORY (Million Rp) CLI 1 PT. Akasha Wira International Tbk ADES 29,613 7,088 4.178 2 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk AISA 372,275 235,350 1.582
3 PT. Cahaya Kalbar Tbk CEKA 79,014 114,748 0.689
4 PT. Fast Food Indonesia Tbk FAST 320,777 95,221 3.369 5 PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP 7,378,449 1,310,739 5.629 6 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 11,148,529 5,117,484 2.179 7 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI 852,194 110,497 7.712
8 PT. Mayora Indah Tbk MYOR 764,230 458,603 1.666
9 PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN 131,963 110,570 1.193 10 PT. Pioneerindo Gourmet International Tbk PTSP 33,805 11,208 3.016 11 PT. Nippon Indosari Corpindo Tbk ROTI 95,447 9,075 10.51
8 12 PT. Sierad Produce Tbk SIPD 425,313 333,017 1.277
13 PT. Sekar Laut Tbk SKLT 46,512 45,384 1.025
14 PT. Sinar Mas Agro Resources And
Technology Tbk SMAR 2,764,944 2,139,125 1.293
15 PT. Siantar Top Tbk STTP 110,001 112,157 0.981
16 PT. Tunas Baru Lampung Tbk TBLA 973,634 247,071 3.941 17 PT. Ultrajaya Milk Industry And Trading
Lampiran ii (Lanjutan)
Perhitungan Current Liabilities to Inventory (X1) Tahun 2010
NO NAMA PERUSAHAAN KODE
CURRENT LIABILITES
(Million Rp)
INVENTORY (Million Rp) CLI 1 PT. Akasha Wira International Tbk ADES 87,255 8,488 10.280 2 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk AISA 518,295 424,332 1.221 3 PT. Cahaya Kalbar Tbk CEKA 385,079 454,029 0.848 4 PT. Fast Food Indonesia Tbk FAST 326,766 117,652 2.777 5 PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP 2,701,200 1,422,466 1.899 6 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 9,859,118 5,644,141 1.747 7 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI 632,026 101,153 6.248 8 PT. Mayora Indah Tbk MYOR 1,040,333 498,464 2.087 9 PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN 194,443 154,066 1.262 10 PT. Pioneerindo Gourmet International
Tbk PTSP 38,929 12,486 3.118
11 PT. Nippon Indosari Corpindo Tbk ROTI 92,639 9,602 9.648 12 PT. Sierad Produce Tbk SIPD 564,056 467,298 1.207
13 PT. Sekar Laut Tbk SKLT 50,396 49,619 1.016
14 PT. Sinar Mas Agro Resources And
Technology Tbk SMAR 4,106,205 2,702,534 1.519
15 PT. Siantar Top Tbk STTP 170,423 146,013 1.167 16 PT. Tunas Baru Lampung Tbk TBLA 1,468,445 477,585 3.075 17 PT. Ultrajaya Milk Industry And Trading
Lampiran ii (Lanjutan)
Perhitungan Current Liabilities to Inventory (X1) Tahun 2011
NO NAMA PERUSAHAAN KODE
CURRENT LIABILITES
(Million Rp)
INVENTORY
(Million Rp) CLI 1 PT. Akasha Wira International Tbk ADES 75,394 38,965 1.935 2 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk AISA 911,836 331,899 2.747 3 PT. Cahaya Kalbar Tbk CEKA 367,059 390,950 0.939 4 PT. Fast Food Indonesia Tbk FAST 422,292 128,904 3.276 5 PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP 2,988,540 1,629,883 1.834 6 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 12,831,304 6,536,343 1.963 7 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI 659,873 106,732 6.183 8 PT. Mayora Indah Tbk MYOR 1,845,791 1,336,250 1.381 9 PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN 180,506 162,978 1.108 10 PT. Pioneerindo Gourmet International
Tbk PTSP 41,665 14,164 2.942
11 PT. Nippon Indosari Corpindo Tbk ROTI 148,209 16,306 9.089 12 PT. Sierad Produce Tbk SIPD 882,649 552,633 1.597
13 PT. Sekar Laut Tbk SKLT 61,944 47,259 1.311
14 PT. Sinar Mas Agro Resources And
Technology Tbk SMAR 4,270,944 2,839,141 1.504
15 PT. Siantar Top Tbk STTP 303,434 161,700 1.877 16 PT. Tunas Baru Lampung Tbk TBLA 1,366,205 488,998 2.794 17 PT. Ultrajaya Milk Industry And
Lampiran iii
Perhitungan Operating Profit Margin (X2) Tahun 2009
NO NAMA PERUSAHAAN KODE
OPERATING PROFIT (Million Rp) NET SALES (Million Rp) OPM
1 PT. Akasha Wira International Tbk ADES 4,632 134,438 0.034 2 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk AISA 102,629 533,194 0.192 3 PT. Cahaya Kalbar Tbk CEKA 93,460 1,194,544 0.078 4 PT. Fast Food Indonesia Tbk FAST 221,241 2,454,360 0.090 5 PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP 1,799,911 16,332,607 0.110 6 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 5,004,209 37,397,319 0.134 7 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI 513,384 1,616,264 0.318 8 PT. Mayora Indah Tbk MYOR 613,187 4,777,175 0.128 9 PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN 43,132 592,358 0.073 10 PT. Pioneerindo Gourmet International Tbk PTSP 16,479 226,790 0.073 11 PT. Nippon Indosari Corpindo Tbk ROTI 88,295 485,920 0.182 12 PT. Sierad Produce Tbk SIPD 72,683 3,242,551 0.022
13 PT. Sekar Laut Tbk SKLT 1,707 276,312 0.006
14 PT. Sinar Mas Agro Resources And
Technology Tbk SMAR 1,110,206 14,201,230 0.078 15 PT. Siantar Top Tbk STTP 39,706 627,115 0.063 16 PT. Tunas Baru Lampung Tbk TBLA 281,468 2,783,573 0.101 17 PT. Ultrajaya Milk Industry And Trading
Lampiran iii (Lanjutan)
Perhitungan Operating Profit Margin (X2) Tahun 2010
NO NAMA PERUSAHAAN KODE
OPERATING PROFIT (Million Rp) NET SALES (Million Rp) OPM
1 PT. Akasha Wira International Tbk ADES 28,321 218,748 0.129 2 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk AISA 126,390 705,220 0.179 3 PT. Cahaya Kalbar Tbk CEKA 46,431 718,205 0.065 4 PT. Fast Food Indonesia Tbk FAST 247,666 2,913,605 0.085 5 PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP 2,644,892 17,960,120 0.147 6 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 6,729,311 38,403,360 0.175 7 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI 616,288 1,790,164 0.344 8 PT. Mayora Indah Tbk MYOR 773,335 7,224,165 0.107 9 PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN 46,247 928,527 0.050 10 PT. Pioneerindo Gourmet International
Tbk PTSP 23,247 247,503 0.094
11 PT. Nippon Indosari Corpindo Tbk ROTI 125,692 612,192 0.205 12 PT. Sierad Produce Tbk SIPD 140,181 3,642,501 0.038 13 PT. Sekar Laut Tbk SKLT 5,725 314,146 0.018 14 PT. Sinar Mas Agro Resources And
Technology Tbk SMAR 1,667,451 20,265,425 0.082 15 PT. Siantar Top Tbk STTP 51,225 762,613 0.067 16 PT. Tunas Baru Lampung Tbk TBLA 349,603 2,951,114 0.118 17 PT. Ultrajaya Milk Industry And
Lampiran iii (Lanjutan)
Perhitungan Operating Profit Margin (X2) Tahun 2011
NO NAMA PERUSAHAAN KODE
OPERATING PROFIT (Million Rp) NET SALES (Million Rp) OPM
1 PT. Akasha Wira International Tbk ADES 26,319 299,409 0.088 2 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk AISA 307,852 1,752,802 0.176 3 PT. Cahaya Kalbar Tbk CEKA 149,369 1,238,169 0.121 4 PT. Fast Food Indonesia Tbk FAST 287,930 3,316,800 0.087 5 PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP 2,640,611 19,367,155 0.136 6 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 6,718,716 45,332,256 0.148 7 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI 675,747 1,858,750 0.364 8 PT. Mayora Indah Tbk MYOR 757,877 9,453,865 0.080 9 PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN 57,158 1,246,290 0.046 10 PT. Pioneerindo Gourmet International
Tbk PTSP 37,266 292,477 0.127
11 PT. Nippon Indosari Corpindo Tbk ROTI 146,487 813,342 0.180 12 PT. Sierad Produce Tbk SIPD 129,423 4,092,131 0.032 13 PT. Sekar Laut Tbk SKLT 9,064 344,436 0.026 14 PT. Sinar Mas Agro Resources And
Technology Tbk SMAR 2,471,560 31,676,219 0.078 15 PT. Siantar Top Tbk STTP 70,446 1,027,684 0.069 16 PT. Tunas Baru Lampung Tbk TBLA 614,126 3,731,749 0.165 17 PT. Ultrajaya Milk Industry And Trading
Lampiran iv
Perhitungan Earning Power of Total Investment (X3) Tahun 2009
NO NAMA PERUSAHAAN KODE
EBIT (Million Rp) TOTAL ASSTES (Million Rp) EPTI 1 PT. Akasha Wira International Tbk ADES 17,395 178,287 0.098 2 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk AISA 49,411 1,568,829 0.031 3 PT. Cahaya Kalbar Tbk CEKA 70,089 568,603 0.123 4 PT. Fast Food Indonesia Tbk FAST 247,148 1,041,409 0.237 5 PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP 1,602,588 10,223,893 0.157 6 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 4,063,813 40,382,953 0.101 7 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI 472,491 993,465 0.476 8 PT. Mayora Indah Tbk MYOR 503,934 3,246,498 0.155 9 PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN 58,572 353,629 0.166 10 PT. Pioneerindo Gourmet International Tbk PTSP 17,102 91,142 0.188 11 PT. Nippon Indosari Corpindo Tbk ROTI 80,491 346,978 0.232 12 PT. Sierad Produce Tbk SIPD 61,249 1,641,295 0.037 13 PT. Sekar Laut Tbk SKLT 12,411 196,186 0.063 14 PT. Sinar Mas Agro Resources And
Technology Tbk SMAR 992,722 10,210,595 0.097 15 PT. Siantar Top Tbk STTP 39,836 548,720 0.073 16 PT. Tunas Baru Lampung Tbk TBLA 321,057 2,786,340 0.115
