A. Analisis Deskriptif
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari laporan keuangan tahunan yang telah dipublikasikan oleh perusahaan pada Pusat Referensi Pasar Modal (PRPM) di Bursa Efek Indonesia serta laporan Indonesian Capital Market Directory (ICMD) pada tahun 2005 sampai 2007. Dalam melakukan pemilihan data perusahaan yang memenuhi kriteria penelitian adalah sebanyak 30 perusahaan yang tercantum dalam table 4.1.
Tabel 4.1
Perusahaan yang memenuhi kriteria dalam penelitian tahun 2005 – 2007
Nomor Kode Emiten Nama Perusahaan
1. ASII PT. Astra Internasional Tbk 2. ASGR PT. Astra Graphia Tbk 3. AKRA PT. AKR Corporindo Tbk
4. ALMI PT. Alumindo Light Metal Industry Tbk 5. ANTM PT. Aneka Tambang Tbk
6. AUTO PT. Astra Otoparts Tbk
7. APOL PT. Arpeni Pratama Ocean Line Tbk 8. ADMF PT. Adira Dinamika Multi Finance Tbk 9. UNSP PT. Bakrie Sumatera Plantation Tbk 10. RMBA PT. Bentoel Internasional Investama Tbk 11. BHIT PT. Bhakti Investama Tbk
12. BUMI PT. Bumi Resources Tbk 13. GJTL PT. Gajah Tunggal Tbk
14. GGRM PT. Gudang Garam Tbk
15. INDF PT. Indofood Sukses Makmur Tbk 16. INTP PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk 17. INCO PT. International Nickel Indonesia Tbk 18. KLBF PT. Kalbe Farma Tbk
19. KAEF PT. Kimia Farma Tbk 20. LTLS PT. Lautan Luas Tbk
21. MPPA PT. Matahari Putra Prima Tbk 22. MTDL PT. Metrodata Electronics Tbk 23. PGAS PT. Perusahaan Gas Negara Tbk 24. SMGR PT. Semen Gresik (Persero) Tbk 25. SMRA PT. Summarecon Agung Tbk 26. BATA PT. Sepatu Bata Tbk
27. TLKM PT. Telekomunikasi Indonesia Tbk 28. TINS PT. Timah Tbk
29. TRST PT. Trias Sentosa Tbk 30. UNTR PT. United Tractor Tbk Sumber : Data yang telah diolah penulis
Data pada awal penelitian berjumlah 30 sampel perusahaan selama tahun 2005 sampai 2007, sehingga total seluruh data yang diteliti sebanyak 90 data penelitian. Kemudian data yang ekstrim sebanyak 24 data dihilangkan agar tidak terjadi hasil pengolahan data yang tidak bias, dengan demikian jumlah akhir data yang terdapat dalam penelitian sebanyak 66 data.
Sebagai contoh dalam perhitungan, maka diambil satu sampel perusahaan yaitu PT. Bakrie Sumatera Plantation Tbk untuk tahun 2006. Perhitungan untuk seluruh perusahaan dapat dilihat pada halaman lampiran.
1. Menghitung Market Value Added (MVA) MVA diperoleh dengan rumus sebagai berikut: MVA = Market Value of Equity – Invested Capital
= (closing price x Σ saham yang beredar) – [(EPS/ROE) x Σ saham yang beredar].
= [closing price – (EPS/ROE)] x Σ saham yang beredar Dimana:
Market Value of Equity = Harga penutupan saham (Closing price) x Jumlah saham yang beredar (Number of share).
Invested Capital = Total nilai modal yang diinvestasikan di dalam perusahaan.
Closing Price = 970 Earning Per Share = 74,17 Return on Equity = 38,98
Σ saham beredar = 2.331.097.748
MVA = [970 – (74,17 / 38,98)] x 2.331.097.748 = 2.256.728.737.000
(Hasil Perhitungan MVA seluruh sampel terdapat pada lampiran 6,7,8) 2. Menghitung Economic Value Added
a. Perhitungan Biaya Hutang (Kd*)
Biaya hutang sebelum dikoreksi dengan faktor pajak adalah sebagai berikut: Kd = Biaya bunga tahunan / Total hutang jangka panjang
Tingkat pajak didapat dengan rumus sebagai berikut:
T = Biaya pajak / Laba sebelum dikenai pajak T = 77.566.780.000 / 250.464.280.000
= 0,30970
Biaya hutang setelah dikoreksi dengan faktor pajak adalah sebagai berikut: Kd* = Kd x (1-T)
Kd* = 0,07378 x (1 - 0,30970) = 0,05093
(Hasil Perhitungan Kd* seluruh sampel terdapat pada lampiran 3,4,5) b. Perhitungan Biaya Modal Sendiri (Ke)
Menggunakan pendekatan dividend yield ditambah tingkat pertumbuhan yang diharapkan. Dengan perhitungan sebagai berikut:
Ke = Dividend yield + g
Ke = Dividend yield + (plowback ratio x r) Ke = Dividen Yield + [ (1 - Deviden Payout) x r ]
= 1,55 + [(1- 20,22) x 0,16114] = -1,54711
(Hasil Perhitungan Ke seluruh sampel terdapat pada lampiran 3,4,5) c. Perhitungan Struktur Modal
Total Hutang = 1.140.515.876.000 Total Ekuitas = 642.485.319.000 Proporsi hutang (Wd) diperoleh dengan:
Wd = [Total Hutang / (Total Hutang + Total Ekuitas)] x 100 % = (1.140.515.876.000 / 1.783.001.195.000) x 100 % = 0,63966 Proporsi ekuitas (We) diperoleh dengan:
We = [Total Ekuitas / (Total Hutang + Total Ekuitas)] x 100 %
= (642.485.319.000 / 1.783.001.195.000) x 100 % = 0,36034
(Hasil Perhitungan Wd dan We seluruh sampel terdapat pada lampiran 3,4,5)
d. Perhitungan NOPAT NOPAT diperoleh dengan: NOPAT = EAT + IAT
NOPAT = EAT + [i(1-T)]
= 172.897.520.000 + [70.179.893.000 x (1 - 0,30970)]
= 221.342.700.100
(Hasil Perhitungan NOPAT seluruh sampel terdapat pada lampiran 3,4,5) e. Perhitungan Tingkat Pengembalian (r)
r = NOPAT / Capital
= 221.342.700.100 / 1.373.615.876.000 = 0,16114
(Hasil Perhitungan tingkat pengembalian(r) seluruh sampel terdapat pada lampiran 3,4,5)
f. Perhitungan biaya modal rata-rata tertimbang (WACC atau C*) WACC = (Kd* x Wd) + (Ke x We)
= (0,05093 x 0,63966) + (-1,54711 x 0,36034) = -0,52491 (Hasil Perhitungan WACC seluruh sampel terdapat pada lampiran 3,4,5)
g. Perhitungan EVA EVA dihitung dengan:
EVA = NOPAT – (WACC x Capital)
= 221.432.700.100 – (-0,52491 x 1.373.615.876.000) = 942.367.409.600
(Hasil Perhitungan EVA seluruh sampel terdapat pada lampiran 3,4,5)
B. Analisis Data
1. Uji Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menjelaskan atau menggambarkan secara umum berbagai karakteristik data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Berikut ini adalah hasil statistik deskriptif berdasarkan data yang telah diolah, dapat dilihat dalam table 4.2.
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum EVA 66 4E+13 2.256E+13 1E+13 3E+13 MVA 66 3E+13 2.100E+13 1E+13 9E+13 Sumber: Data yang telah diolah penulis
1). Nilai minimum pada variable MVA sebesar 1E+013 atau Rp.10.452.072.990.000; nilai maksimum sebesar 9E+013 atau Rp.89.780.146.010.000; nilai mean (rata-rata) sebesar 3E+013 atau Rp.33.493.614.513.484,84; nilai standar deviasi sebesar 2.100E+013 atau Rp.21.004.257.819.944,270. Pada variabel MVA memiliki nilai mean (rata-rata) positif yang menunjukkan bahwa banyak perusahaan telah menciptakan kesejahteraan (kekayaan) yang substansial bagi para pemegang saham (data sebelum berdistribusi normal pada Lampiran 1).
2). Nilai minimum pada variabel EVA sebesar 1E+013 atau sebesar Rp.10.211.074.640.000; nilai maksimum sebesar 3E+013 atau Rp.35.070.167.640.000; nilai mean (rata-rata) sebesar 4E+013 atau Rp.38.784.148.529.820,77; nilai standar deviasi sebesar 2.256E+013 atau Rp.22.562.865.774.680,430. Pada variabel EVA memiliki nilai mean (rata-rata) positif yang menunjukkan bahwa banyak perusahaan telah mampu
melakukan penciptaan nilai (value creation) tambah bagi para pemegang saham (data sebelum berdistribusi normal pada Lampiran 1).
2. Uji Asumsi Normalitas
Uji asumsi normalitas Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk menguji keselarasan data yang berskala ordinal, interval, ataupun rasio. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati normal.
Oleh karena itu, uji Kolmogorov-Smirnov ini digunakan untuk menguji keselarasan data dalam penelitian, data yang akan diuji adalah variabel independen (bebas X) sebagai Economic Value Added (EVA), dan variabel dependen (terikat Y) sebagai Market Value Added (MVA).
Dalam uji Kolmogorov-Smirnov menggunakan taraf signifikansi lebih besar dari (α) 5% dengan kriteria pengujian antara lain:
1. Angka signifikan (SIG) > 0,05 maka data berdistribusi normal. 2. Angka signifikan (SIG) < 0,05 maka data tidak berdistribusi normal.
Pada awal penelitian data perusahaan berjumlah 90 data, kemudian dilakukan uji dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov dan mendapatkan hasil uji yang tidak berdistribusi normal. Karena hasil uji tidak normal, maka data dihilangkan sebanyak 24 data yang mengacu pada nilai ekstrim dari variabel yang diteliti. Hasil uji normalitas data sebelum berdistribusi normal dapat dilihat pada Lampiran 2.
Uji normalitas data statistik Kolmogorov–Smirnov setelah berdistribusi normal akan disajikan dalam output dibawah ini pada tabel 4.3.
Tabel 4.3
Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
EVA MVA
N 66 66
Normal Parameters(a,b) Mean 38.784.148.529.820,76 33.493.614.513.484,85 Std. Deviation 22.562.865.774.680,410 21.004.257.819.944,280 Most Extreme Differences Absolute .127 .165
Positive .127 .165
Negative -.103 -.139
Kolmogorov-Smirnov Z 1.035 1.342
Asymp. Sig. (2-tailed) .234 .054
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Sumber: Data yang telah diolah penulis
Berdasarkan hasil dari pengujian normalitas data statistik nonparametrik One–Sample Kolmogorov–Smirnov Test untuk variabel dependen (MVA) sebagai berikut:
Mean atau rata–rata MVA dari 66 sampel data perusahaan adalah sebesar 33.493.614.513.484,85 dengan standar deviasi sebesar 21.004.257.819.944,280 dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z = 1,342 serta dari data Asymp.sig dua sisi untuk variabel MVA adalah 0,054 atau diatas 0,05 (0,054>0,05) berdasarkan data diatas maka Ho diterima atau distribusi populasi MVA adalah normal.
Berdasarkan hasil dari pengujian normalitas data statistik nonparametrik One-Sampel Kolmogorov-Smirnov Test untuk variabel independen (EVA) sebagai berikut:
Mean atau rata–rata EVA dari 66 sampel data perusahaan sebesar 38.784.148.529.820,76 dengan standar deviasi sebesar 22.562.865.774.680,410 dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z = 1,035 serta data Asymp.sig dua sisi untuk variabel EVA adalah 0,234 atau diatas 0,05 (0,234>0,05). Berdasarkan data diatas maka Ho diterima atau distribusi populasi pertumbuhan MVA dan EVA adalah normal.
3. Uji Simultan Dengan F-Test (Anova)
Uji Anova bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable independen mempengaruhi variable dependen secara simultan (bersamaan), yaitu pengaruh EVA (X) terhadap MVA (Y).
Untuk hasil perhitungan pada tabel Anova dalam menentukan nilai F dapat dilihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4
Uji Simultan dengan F-Test
ANOVA(b)
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 4.8E+026 1 4.816E+026 1.093 .300(a) Residual 2.8E+028 64 4.405E+026
Total 2.9E+028 65
a Predictors: (Constant), EVA b Dependent Variable: MVA
Sumber: Data yang telah diolah penulis
Dari Uji F atau Uji ANOVA didapat F adalah 1,093 dengan tingkat signifikansi 0,300. Karena probabilitas lebih besar dari (α) 0,05 (0,300>0,05) dengan demikian perhitungan ini dapat menerima Ho dan menolak Ha, disimpulkan bahwa uji F ini diperoleh dengan faktor penilaian kinerja Economic Value Added (EVA) tidak mempengaruhi Market Value Added (MVA).
4. Uji Parsial Dengan T-Test
Uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji signifikansi. Uji signifikansi (pengaruh nyata) pada variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) akan diterapkan pada uji statistik T (T-test) dengan catatan bahwa hasil signifikansi dari p-value harus di bawah angka (α) 0,05 (p-value<0,05) agar hipotesis (Ha) dapat diterima. Dapat dilihat pada tabel 4.5.
Tabel 4.5
Uji Parsial dengan T-Test
Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta B Std. Error 1 (Constant) 38172438354642.940 5167321097769.080 7.387 .000 EVA -.121 .115 -.130 -1.046 .300 a Dependent Variable: MVA
Sumber: Data yang telah diolah penulis
Berdasarkan nilai dari uji T dapat dilihat pada kolom sig variabel independen EVA (0,300). Ternyata p-value lebih besar dari taraf signifikan yang ditentukan (0,300>0,05) dengan demikian dapat disimpulkan hasil yang diperoleh pada uji T tidak signifikan dan tidak terdapat pengaruh antara Economic Value Added (EVA) terhadap Market Value Added (MVA).
5. Uji Regresi Linier Sederhana
Uji regresi bertujuan untuk menguji hubungan pengaruh antara satu variabel terhadap variabel lain. Variabel yang dipengaruhi adalah Market Value Added (MVA), sedangkan variabel yang mempengaruhi adalah Economic Value Added (EVA). Regresi yang memiliki satu variabel dependen dan satu variabel independen disebut regresi linier sederhana. Model persamaannya dapat digambarkan sebagai berikut:
Tabel 4.6
Uji Regresi Linier Sederhana
Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta B Std. Error 1 (Constant) 38172438354642.940 5167321097769.080 7.387 .000 EVA -.121 .115 -.130 -1.046 .300 a Dependent Variable: MVA
Sumber: Data yang telah diolah penulis
MVA = 38.172.438.354.642,940 + -0,12X + e Angka-angka ini dapat diartikan sebagai berikut:
1). Konstanta sebesar 38.172.438.354.642,940; artinya jika EVA (X) nilainya adalah 0, maka MVA (Y) nilainya positif yaitu sebesar 38.172.438.354.642,940.
2). Koefisien regresi variabel EVA (X) sebesar -0,21; artinya jika EVA mengalami penurunan Rp. 1,- maka MVA (Y) akan mengalami penurunan sebesar Rp. -0,21. Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara EVA dengan MVA, semakin rendah tingkat EVA maka semakin menurun hubungan pada tingkat MVA.
C. Pembahasan
Hubungan signifikan secara simultan dalam uji F-test terlihat pada perhitungan nilai F hitung sebesar 1,093 dan nilai F tabel sebesar 2,19 dengan taraf signifikansi 5% (0,05), karena nilai F hitung (1,093) < nilai F tabel (2,19) atau jika dilihat dari nilai signifikansi, diketahui bahwa nilai sig (0,300 > 0,05) maka Ho diterima dan Ha ditolak. Artinya, tidak ada hubungan linier antara EVA dengan MVA. Hal ini tidak sependapat dengan hasil penelitian Yevi Dwitayanti (2005) yang menyatakan bahwa EVA berpengaruh secara simultan (besama-sama) terhadap MVA.
Secara parsial dalam uji T-test, EVA tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap MVA jika dilihat dari nilai signifikansi, diketahui bahwa nilai sig (0,300 > 0,05) maka Ho diterima dan Ha ditolak. Artinya, tidak ada hubungan linier antara EVA dengan MVA. Penilaian diatas tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Yevi Dwitayanti (2005). Menurut Yevi Dwitayanti (2005) menyatakan bahwa EVA berpengaruh signifikan terhadap MVA, karena EVA dan MVA merupakan alat yang digunakan untuk mengukur kinerja suatu perusahaan, secara logis apabila hasil analisis EVA positif maka MVA juga positif. Dengan kata lain hal tersebut menunjukkan bahwa kenaikan atau penurunan MVA.
Hasil analisa yang dilakukan secara parsial (T-test) dan juga secara simultan (F-test) menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara EVA terhadap MVA yaitu dengan tingkat signifikansi sebesar 0,300 tolok ukur kinerja berdasarkan EVA mempunyai kontribusi yang rendah terhadap MVA. Hal ini
menunjukkan bahwa nilai tambah EVA tidak semata-mata mempengaruhi dalam mengukur tindakan manajerial untuk memaksimalkan kemakmuran (kekayaan) para pemegang saham, serta penilaian EVA belum bisa dipertimbangkan oleh investor sebagai alat prediksi dalam mengambil keputusan untuk melakukan kegiatan investasi, dengan demikian pada penelitian ini tidak dapat membuktikan bahwa alat ukur tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap Market Value Added (MVA).
Hal ini mungkin saja terjadi karena pendekatan EVA belum banyak diterapkan oleh perusahaan-perusahaan di Indonesia. Sementara itu, di Amerika kebanyakan perusahaan telah menerapkan model EVA. Perusahaan di Indonesia yang mau menerapkan model EVA untuk mengukur kinerja perusahaan umumnya hanya perusahaan asing atau perusahaan yang mayoritas sahamnya dimiliki oleh investor asing.
Rumitnya perhitungan EVA kemungkinan juga menjadi kendala untuk diterapkan, begitu pun para analis di Indonesia belum dapat mengoptimalkan perhitungan EVA sebagai informasi yang berguna untuk pengukuran penilaian kinerja dalam suatu perusahaan. Ada pun faktor lain yang ikut mempengaruhi tingkat signifikan yaitu, stabilitas ekonomi serta kebijakan pemerintah.
Alasan adanya perbedaan penelitian ini dengan peneliti terdahulu dikarenakan penulis melakukan peneltian pada seluruh sektor industri yang perusahaannya telah go public, sedangkan peneliti terdahulu melakukan penelitian pada sektor industri manufaktur serta tahun pengamatan yang dilakukan juga berbeda yaitu, penulis meneliti dari tahun 2005 sampai 2007 sedangkan peneliti terdahulu melakukan penelitian dari tahun 1998 sampai 2001. Perbedaan indikator ini mungkin saja terjadi misalnya, disebabkan oleh krisis ekonomi ditahun penelitian, perubahan kebijakan pemerintah dan lain sebagainya, sehingga penelitian yang dilakukan oleh Yevi Dwitayanti (2005) dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis hasilnya berbeda.
