DAFTAR LAMPIRAN. Lampiran 1. Daftar Sampel Perusahaan

(1)

DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Daftar Sampel Perusahaan

No Kode Nama Perusahaan 1 AALI Astra Agro Lestari Tbk 2 BISI Bisi International Tbk 3 BRAM Indo Kodrsa Tbk

4 BTEK Bumi Teknokultura Unggul Tbk 5 BWPT Eagle High Plantation Tbk 6 CPRO Central Proteinema Tbk 7 GZCO Gozco Plantations Tbk

8 LSIP PP London Sumatera Indonesia Tbk 9 PLAS Polaris Investama Tbk

10 SGRO Sampoerna Agro Tbk 11 SMAR Smart Tbk

12 TBLA Tunas Baru Lampung Tbk

13 WICO Wicaksana Overseas International Tbk 14 DSFI Dharma Samudera Fishing Ind. Tbk 15 ANJT Austindo Nusantara Jaya Tbk 16 DSNG Dharma Satya Nusantara Tbk 17 JAWA Jaya Agra Wattie Tbk

18 MAGP Multi Agro Gemilang Plantations Tbk 19 PALM Provident Agro Tbk

20 SIMP Salim Ivomas Pratama Tbk 21 SSMS Sawit Sumbermas Sarana Tbk 22 IIKP Inti Agri Resource Tbk

23 CPIN Charoen Pokhpand Indonesia Tbk 24 HOKI Buyung Poetra Sembada Tbk 25 JPFA Japfa Comfeed Indonesia Tbk 26 MAIN Malindo Feedmill Tbk

27 PSDN Prasidha Aneka Niaga Tbk 28 SIPD Sierad Produce Tbk

29 ULTJ Ultra Jaya Milk Industry Tbk 30 UNSP Bakrie Sumatera Plantations Tbk

Lampiran 2. Daftar Item Pengungkapan Aset Biologis

No Indeks Pengungkapan skor

mondatory item

(2)

keuntungan atau kerugian yang timbul selama periode :

1 Pengakuan awal aset biologis 1

2 Pengakuan awal hasil agrikultur 1

3 Perubahan nilai wajar dikurangi biaya untu menjual 1

4 Gambaran dari setiap kelompok aset biologis 1

5 Penjelasan paragraph 1

6 Penjelasan pengukuran 1

7 Penjelasan aktivitas perusahaan dengan masing-masing kelompok aset biologis 1

Penjelasan tahapan pengukuran non keuangan :

8 Aset yang tersedia akhir periode 1

9 Hasil agrikultur selama periode tersebut 1

10 Asumsi dan metode yang digunakan dalam menentukan nilai wajar dari masing masing 1

kelompok aset biologis

11 Nilai wajar dikurangi biaya untuk menjual produk agrikultur yang dipanen pada periode 1

tersebut

12 Informasi terkait aset biologis yang dibatasi atau dijaminkan 1 13 Komitmen dalam pembangunan atau akuisisi aset biologis 1 14 Strategi manajemen terkait resiko keuangan aset biologis 1 15 Penyesuaian terkait perubahan jumlah tercatat aset biologis pada awal dan akhir periode 1

16 Rekonsiliasi yang meliputi desegregasi 1

Pengungkapan tambahan ketika nilai wajar tidak dapat diukur secara andal Entitas mengukur dan mengungkapkan aset biologis berdasarkan biaya yang mereka tetapkan dikurangi akumulasi penyusutan dan akumulasi penurunan nilai

17 Gambaran aset biologis 1

18 Penjelasan mengapa nilai wajar tidak dapat diukur secara andal 1

19 Perkiraan tingkat ketidaksesuaian nilai wajar 1

20 Metode Penyusutan yang digunakan 1

21 Masa manfaat atau tarif penyusutan yang digunakan 1

22 Jumlah tercatata bruto dan akumulasi penyusutan (akumulasi rugi penurunan nilai) pada 1

awal dan akhir periode

23 Pengakuan keuntungan atau kerugian penjualan aset biologis 1

24 Kerugian perununan nilai, terkait penghentian 1

25 Reversal rugi penurunan nilai terkait penghentian 1

26 Penyusutan terkait penghentiang 1

Pengungkapan entitas terkait - nilai wajar aset biologis yang sebelumnya diukur pada biaya yang ditetapkan dikurangi akumulasi penyusutan dan kerugian penurunan menjadi

andal terukur selama periode berjalan

27 Gambaran aset biologis 1

28 Penjelasan mengapa nilai wajar telag diukur secara andal 1

29 Pengaruh perubahan tersebut 1

Pengungkapan entitas terkait hibah pemerintah

(3)

30 Hibah pemerintah 1 31 Pengakuan terkait sifat dan tingkat hibah pemerintah dalam laporan keuangan 1 32 Kondisi yang terpenuhi dalam kontjensi lainnya yang melekat pada hibah pemerintah 1 33 Penurunan yang signifikan pada tingkat hibah pemerintah 1

Non-mondatory but recommended items :

Gambaran perhitungan setiap kelompok aset biologis, yang membedakannya dengan :

34 Consumable and beerer asset 1

35 Aset dewasa dan belum dewasa 1

36

Jumlah perubahan nilai wajar dikurangi biaya untuk menjual, mempengaruhi laba atau

rugi 1

kerena perubahan fisik dan perubahan harga

37 Informasi ini disampaikan oleh aset biologis 1

38 Informasi mengenai penilaian efek 1

39 Informasi lebih lanjut 1

40 Asumsi harga masa depan dan biaya, serta mengungkapkan analisis sensitivitas dengan 1

beberapa parameter

Total skor 40

Lampiran 3. Data Intensitas Asset Biologis

No Kode Perusahaan Tahun Aset Biologis Total Aset BAI

1 AALI 2018 174,872 26,606,967 0.657241391

2 BISI 2018 16,372 2,765,010 0.592113591

3 BRAM 2018 53,965 29,400,018 0.183554309

4 BTEK 2018 55,761,289,089 5,165,236,468,705 1.079549589

5 BWPT 2018 420,864 16,163,267 2.60383003

6 CPRO 2018 30,045 6,572,440 0.457136163

7 GZCO 2018 50,381 2,910,873 1.730786606

8 LSIP 2018 89,280 10,037,294 0.889482763

9 PLAS 2018 249,640,911 190,690,176,774 0.130914405

10 SGRO 2018 66,494,167 9,018,844,952 0.737280299

11 SMAR 2018 235,318 29,310,310 0.802850601

12 TBLA 2018 980,998 16,339,319 6.003909955

13 WICO 2018 19,087,332,908 386,108,236,920 4.943518704

14 DSFI 2018 763880972 404,997,860,246 0.188613582

15 ANJT 2018 1,573,973 602,204,916 0.261368341

16 DSNG 2018 73,626 11,738,892 0.627197184

17 JAWA 2018 28,322,251,362 3,442,393,738,873 0.822748747 18 MAGP 2018 1,850,238,813 1,136,649,133,718 0.162780119

(4)

19 PALM 2018 10,524,000 1,992,544,414 0.528168904

20 SIMP 2018 516,656 34,666,506 1.490360753

21 SSMS 2018 79,366,127 11,296,112,298 0.702596831

22 IIKP 2018 356,876,613 298,090,648,072 0.119720835

23 CPIN 2018 1,591,235 27,645,118 5.755934918

24 HOKI 2018 5,787,732,124 758,846,556,031 0.762701244

25 JPFA 2018 11,085,869 23,038,028 48.11986946

26 MAIN 2018 360,387,015 4,335,844,455 8.311806817

27 PSDN 2018 1,330,747,040 697,657,400,651 0.190745062

28 SIPD 2018 42,367 2,187,879 1.936441641

29 ULTJ 2018 67,781,240 5,555,871 1219.993049

30 UNSP 2018 2,357,790 13,363,483 17.64352901

Lampiran 4. Data Ukuran Perusahaan

No Kode Perusahaan Tahun Total Aset Size

1 AALI 2018 26,606,967 7.424995371

2 BISI 2018 2,765,010 6.441696706

3 BRAM 2018 29,400,018 7.468347596

4 BTEK 2018 5,165,236,468,705 12.71309021

5 BWPT 2018 16,163,267 7.208529147

6 CPRO 2018 6,572,440 6.81772663

7 GZCO 2018 2,910,873 6.464023258

8 LSIP 2018 10,037,294 7.001616645

9 PLAS 2018 190,690,176,774 11.28032832 10 SGRO 2018 9,018,844,952 9.955150921

11 SMAR 2018 29,310,310 7.467020412

12 TBLA 2018 16,339,319 7.213233952

13 WICO 2018 386,108,236,920 11.58670907 14 DSFI 2018 404,997,860,246 11.60745273

15 ANJT 2018 602,204,916 8.779744296

16 DSNG 2018 11,738,892 7.069627107

17 JAWA 2018 3,442,393,738,873 12.53686054 18 MAGP 2018 1,136,649,133,718 12.05562643 19 PALM 2018 1,992,544,414 9.299408011

20 SIMP 2018 34,666,506 7.539910072

21 SSMS 2018 11,296,112,298 10.052929 22 IIKP 2018 298,090,648,072 11.47434835

23 CPIN 2018 27,645,118 7.441618448

24 HOKI 2018 758,846,556,031 11.88015397

25 JPFA 2018 23,038,028 7.362445302

(5)

26 MAIN 2018 4,335,844,455 9.637073694 27 PSDN 2018 697,657,400,651 11.84364221

28 SIPD 2018 2,187,879 6.3400233

29 ULTJ 2018 5,555,871 6.744752153

30 UNSP 2018 13,363,483 7.125919666

Lampiran 5. Data Konsentrasi Kepemilikan

No Kode Perusahaan Tahun

Jumlah Saham

Terbesar Jumlah Saham Beredar KP

1 AALI 2018 766,841 962,344 79.68470734

2 BISI 2018 93,000 300,000 31

3 BRAM 2018 890,776,018 6,634,211,179 13.42700728

4 BTEK 2018 303,590,099,700 578,468,704,700 52.4816809

5 BWPT 2018 1,188,621 3,152,529 37.70372929

6 CPRO 2018 1,444,897 5,002,156 28.88548458

7 GZCO 2018 34,250,000,000 100,250,000,000 34.16458853

8 LSIP 2018 405,842 682,286 59.48268028

9 PLAS 2018 2,772,065 1,000,000 277.2065

10 SGRO 2018 1,267,217,500 1,890,000,000 67.04854497

11 SMAR 2018 530,780 574,439 92.3997152

12 TBLA 2018 298,156 298,156 100

13 WICO 2018 444,773,738,500 634,475,488,500 70.10101203

14 DSFI 2018 55,054,575,000 185,713,550,000 29.64488859

15 ANJT 2018 203,315,962,428 676,733,995,148 30.0437046

16 DSNG 2018 58,433 211,977 27.56572647

17 JAWA 2018 328,024,458,500 377,468,550,000 86.90113613

18 MAGP 2018 450,000,000,000 500,000,000,000 90

19 PALM 2018 3,210,036,000 8,210,060,000 39.09881292

20 SIMP 2018 8,004,987 5,670,987 141.1568568

21 SSMS 2018 512,000,000 952,500,000 53.75328084

22 IIKP 2018 300,538,909,600 2,642,066,347 11375.1462

23 CPIN 2018 91.064 164 55.53360166

24 HOKI 2018 157,142,857,000 237,483,462,000 66.17002114

25 JPFA 2018 773,659,000 1,879,461 41163.87624

26 MAIN 2018 25,642,863 44,775,000 57.27049246

27 PSDN 2018 118,257,045,375 252,000,000,000 46.92739896

28 SIPD 2018 1,266,724 1,552,620 81.586222

29 ULTJ 2018 176,757 577,676 30.59794764

30 UNSP 2018 1,009,550,613 1,372,047,139 73.57987815

(6)

Lampiran 6. Data Profitabilitas

No Kode Perusahaan Tahun

Laba Bersih After

Tax Total Aset Profitabilitas

1 AALI 2018 1,620,723 26,606,967 6.09134818

2 BISI 2018 403,870 2,765,010 14.60645712

3 BRAM 2018 19,377,050 29,400,018 65.90829298

4 BTEK 2018 76,001,730,866 5,165,236,468,705 1.471408547

5 BWPT 2018 -462,557 16,163,267 -2.861779119

6 CPRO 2018 1,722,704 6,572,440 26.21102665

7 GZCO 2018 -353,277 2,910,873 -12.13646215

8 LSIP 2018 329,426 10,037,294 3.282020034

9 PLAS 2018 413,213,440 190,690,176,774 0.216693616

10 SGRO 2018 63,608,069 9,018,844,952 0.705279549

11 SMAR 2018 597,773 29,310,310 2.039463247

12 TBLA 2018 764,380 16,339,319 4.678163147

13 WICO 2018 -21,172,048,346 386,108,236,920 -5.483449023

14 DSFI 2018 8,642,591,060 404,997,860,246 2.133984376

15 ANJT 2018 -491,612 602,204,916 -0.081635335

16 DSNG 2018 432,417 11,738,892 3.683627041

17 JAWA 2018 -300,146,994,752 3,442,393,738,873 -8.719136087 18 MAGP 2018 -182,564,412 1,136,649,133,718 -0.016061633

19 PALM 2018 -111,498,768 1,992,544,414 -5.595798378

20 SIMP 2018 -178,067 34,666,506 -0.513657188

21 SSMS 2018 86,770,696 11,296,112,298 0.768146542

22 IIKP 2018 -15,074,081,971 298,090,648,072 -5.056878526

23 CPIN 2018 4,551,485 27,645,118 16.46397386

24 HOKI 2018 90,195,136,265 758,846,556,031 11.88582007

25 JPFA 2018 463,224 23,038,028 2.010692929

26 MAIN 2018 284,246,878 4,335,844,455 6.555744353

27 PSDN 2018 -46,599,426,588 697,657,400,651 -6.679414071

28 SIPD 2018 25,934 2,187,879 1.185348916

29 ULTJ 2018 701,637 5,555,871 12.62874894

30 UNSP 2018 -1,479,785 13,363,483 -11.07334817

Lampiran 7. Data Pengungkapan Aset Biologis Perusahaan Agrikultur tahun 2018

Kode Perusahaan Total indeks

Pengungkapan

Skor

Pengungkapan

Luas

Pengungkapan

AALI 25 1 62.5

BISI 30 1 75

(7)

BRAM 15 0 37.5

BTEK 10 0 25

BWPT 40 1 100

CPRO 35 1 87.5

GZCO 22 1 55

LSIP 14 0 35

PLAS 31 1 77.5

SGRO 18 0 45

SMAR 21 1 52.5

TBLA 34 1 85

WICO 15 0 37.5

DSFI 20 0 50

ANJT 40 1 100

DSNG 40 1 100

JAWA 40 1 100

MAGP 25 0 62.5

PALM 30 1 75

SIMP 19 0 47.5

SSMS 15 0 37.5

IIKP 40 1 100

CPIN 37 1 92.5

HOKI 11 0 27.5

JPFA 30 1 75

MAIN 32 1 80

PSDN 40 1 100

SIPD 40 1 100

ULTJ 15 0 37.5

UNSP 40 1 100

Lampiran 8. Data Statistik Deskriptif

N minimum maximum mean Std.

Deviasi Biologiacal Asset

Intensity

30 0 ,1220 44,28 222,243

(8)

Ukuran Perusahaan 30 6 13 8,93 2,206 Konsentrasi

Kepemilikan

30 ,13 ,41164 1813,08 7713,471

Profitabilitas 30 -12 66 4,14 14,301

Pengungkapan Aset Biologis

30 ,65 1 ,9258 ,11112

Valid N (listwise) 30

Lampiran 9. Uji Regresi Logistik a. Menilai keseluruhan model

Overall Model Fit : Block 0 Beginning Block

O v

Iteration History^a,b,c,d

Iteration -2 Log likelihood

Coefficients

Constant BAI UP KP P

Step 1 1 29.354 4.490 -.003 -.416 .000 -.044

2 28.110 5.801 -.004 -.538 .000 -.060

3 27.549 6.205 -.005 -.581 .000 -.063

4 27.321 6.301 -.005 -.594 .000 -.063

Iteration History^a,b,c

Iteration -2 Log likelihood

Coefficients Constant

Step 0 1 39.431 .533

2 39.429 .547

3 39.429 .547

(9)

5 27.245 6.303 -.006 -.595 .000 -.063

6 27.213 6.300 -.006 -.595 .000 -.063

7 27.192 6.294 -.006 -.596 .001 -.062

8 27.156 6.279 -.006 -.598 .001 -.062

9 27.064 6.197 -.006 -.609 .004 -.060

10 27.064 6.202 -.006 -.610 .004 -.060

11 27.064 6.202 -.006 -.610 .004 -.060

b. Koefisien Determinan

Koefisien Determinasi

c. Menguji kelayakan model regresi

Hosmer and Lemeshow Test

d. Uji Hipotesis secara simultan

Uji Simultan

Model Summary

Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square

1 27.064^a .338 .462

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square Df Sig.

1 10.011 8 .264

Omnibus Tests of Model Coefficients

(10)

e. Uji Hipotesis secara parsial

Uji Parsial

Chi-square Df Sig.

Step 1 Step 12.365 4 .015

Block 12.365 4 .015

Model 12.365 4 .015

Variables in the Equation

S.E. Wald Df Sig. Exp(B)

Step 1^a BAI . .171 1 .042 .994

UP .039 5.773 1 .013 .543

KP .009 .181 1 .023 1.004

P .006 1.872 1 .074 .941

Constant 2.522 6.046 1 .000 493.527

a. Variable(s) entered on step 1: BAI, UP, KP, P.