A.Gambaran Umum
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh umur perusahaan, financial leverage, dan return on assets (ROA) terhadap terhadap underpricing pada perusahaan yang melakukan IPO di Bursa Efek Indonesia (BEI). Data dalam penelitian ini di peroleh dari data perusahaan, harga saham, laporan keuangan yang di publikasikan di website Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id), jurnal Indonesia Capital Market Directory (ICMD), dan www.e-bursa.com.
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang melakukan IPO pada periode 2013 yang berjumlah 30 Perusahaan. Sampel terdiri dari beberapa anggota yang diambil dari populasi dengan menggunakan teknik purposive sampling, yaitu pengambilan sampel yang sesuai dengan kriteria yang telah di tetapkan. Atas dasar kriteria tersebut, maka jumlah sampel penelitian ini dapat dijelaskan dalam tabel sebagai berikut :
Tabel 4.1
Jumlah perusahaan yang melakukan IPO tahun 2013 30 Sampel dikeluarkan karena overpricing -7 sampel yang di keluarkan karena data wajar -2
sampel penelitian 21
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa jumlah perusahaan yang melakukan IPO pada tahun 2013 adalah sejumlah 30 Perusahaan. dari data tersebut 7 perusahaan mengalami overpricing dalam periode penelitian. oleh sebab itu, perusahaan tersebut tidak dapat digunakan sebagai sampel pada penelitian ini. Selain itu, terdapat 2 perusahaan yang mempunyai harga saham yang wajar. Oleh sebab itu, perusahaan tersebut tidak dapat digunakan sebagai sampel pada penelitian ini. Berdasarkan analisis tersebut, maka jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 21 perusahaan.
B.Deskriptif Variabel
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif
Variabel Data (n) Jumlah rata(Mean) Rata- Standar Deviasi
Underpricing 21 0,22 0,22
Umur Perusahaan 21 22,23 13,52
Financial Leverage 21 1,58 1,19
Return On Assets(ROA) 21 0,06 0,04
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2015 1. Perhitungan Variabel Underpricing
a. Perhitungan Initial Return
Initial return dihitung dengan menggunakan rumus : IR = P1 – P0 x 100%
Sebagai contoh untuk perusahaan Golden Plantation Tbk pada saat IPO harga penawaran perdana sebesar Rp. 288 per lembar saham, sedangkan pada saat harga penutupan dipasar sekunder sebesar Rp. 289 per lembar saham, sehingga dapat dihitung besarnya initial return :
IR = Rp. 289 – Rp. 288 x 100% = 0,0035 Rp.288
Hasil ini dapat diartikan bahwa Golden Plantation Tbk harga saham nya mengalami underprice sebesar 0,35% dari harga saham perdana. Untuk perhitungan Underpricing pada perusahaan yang lain dapat dilakukan dengan cara yang sama.
Tabel 4.3
Deskriptif terhadap variabel Underpricing
No Code Price IPO
Closing Price Presentasi Initial Return Initial Return 1 GOLL 288 289 0,35% 0,0035 2 IBFN 288 290 0,69% 0,0069 3 IMPC 3800 5700 50,00% 0,5 4 BPII 500 550 10,00% 0,1 5 IMJS 500 540 8% 0,08 6 KRAH 275 410 49% 0,4909 7 APII 220 330 50% 0,5 8 SILO 9000 9650 7% 0,0722 9 VICO 125 210 68% 0,68 10 MLPT 480 720 50% 0,5 11 BBMD 1380 1560 13% 0,13 12 SMBR 560 570 2% 0,0178 13 NRCA 850 1270 49% 0,494 14 ACST 2500 2825 13% 0,13 15 SRIL 240 250 4% 0,0416 16 DSNG 1850 1870 1% 0,0108 17 NOBU 375 430 15% 0,147 18 DYAN 350 385 10% 0,1
19 TPMA 230 345 50% 0,5 20 SAME 400 455 14% 0,1375 21 HOTL 185 200 8% 0,081 Total 4,7232 Mean 0,22491429 Standar Deviasi 0,2235863 Sumber : Data sekunder yang diolah, 2015
Berdasarkan statistik deskriptif, variabel Underpricing yang dihitung sebagai perbandingan antara selisih harga saham pada hari pertama penutupan pada pasar sekunder dengan harga penawaran dibagi dengan harga penawaran memiliki nilai rata-rata (mean) sebesar 22% atau 0,22. Sedangkan standar deviasi sebesar 0,22 berarti ukuran penyebaran dari selisih positif harga saham dipasar sekunder dengan harga saham saat IPO adalah sebesar 0,22 dari 21 kasus yang terjadi.
b. Perhitungan Umur Perusahaan
Umur diukur berdasarkan pengalaman perusahaan, yang terhitung sejak perusahaan berdiri hingga pada saat melakukan IPO. Sebagai contoh untuk perusahaan Golden Plantation Tbk, berdiri pada tahun 2007 dan pada saat melakukan IPO pada tahun 2013, sehingga dapat dihitung besarnya umur perusahaan :
Umur = 2013 – 2007= 6 tahun
Untuk perhitungan umur pada perusahaan yang lain dapat dilakukan dengan cara yang sama.
Tabel 4.4
Deskriptif terhadap variabelUmur Perusahaan
No Date Established
Date Code Name of Company
Umur Perusahaan
1 23/12/2013 05/12/2007 GOLL Golden Plantation Tbk 6 2 22/12/2013 04/09/1991 IBFN Intan Baruprana Finance Tbk 22 3 17/12/2013 26/01/1981 IMPC Impack Pratama Industri Tbk 32 4 08/07/2013 12/11/1998 BPII Batavia Prosperindo Internasional Tbk 15 5 10/12/2013 14/12/2004 IMJS Indomobil Multi Jasa Tbk 9
6 08/11/2013 18/08/1990 KRAH Grand Kartech Tbk. 23
7 29/10/2013 05/10/2000 APII Arita Prima Indonesia Tbk 13 8 12/09/2013 03/08/1996 SILO Siloam International Hospitals 17 9 08/07/2013 26/10/1989 VICO Victoria Investama Tbk 24 10 08/07/2013 28/12/2001 MLPT Multipolar Technology Tbk 12 11 08/07/2013 27/04/1955 BBMD Bank Mestika Dharma Tbk 58 12 28/06/2013 14/11/1974 SMBR Semen Baturaja (Persero) Tbk 39 13 27/06/2013 17/09/1975 NRCA Nusa Raya Cipta Tbk 38
14 24/06/2013 10/01/1995 ACST ACSET Indonusa Tbk 18
15 17/06/2013 22/05/1978 SRIL Sri Rejeki Isman Tbk 35 16 14/06/2013 29/09/1980 DSNG Dharma Satya Nusantara Tbk 33 17 20/05/2013 13/02/1990 NOBU Bank Nationalnobu Tbk 23 18 25/03/2013 24/07/2007 DYAN Dyandra Media International Tbk 6 19 20/02/2013 24/01/2005 TPMA Trans Power Marine Tbk 8 20 11/01/2013 13/11/1984 SAME Sarana Meditama Metropolitan Tbk 29 21 10/01/2013 25/03/2006 HOTL Saraswati Griya Lestari Tbk 7
Total 467
Mean 22,23809524
Standar Deviasi 13,52370054
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2015
Berdasarkan statistik deskriptif, variabel umur perusahaan yang dihitung sejak perusahaan berdiri berdasar akta pendirian sampai dengan saat perusahaan tersebut melakukan penawaran perdana saham, rata-rata sebesar 22,23 tahun. Sedangkan standar deviasi sebesar 13,52 menunjukkan bahwa ukuran penyebaran adalah sebesar 13,52 dari 21 kasus yang terjadi.
c. Perhitungan Financial Leverage
Financial leverage dapat dihitung dengan menggunakan rumus : Financial Leverage = Total Hutang x 100%
Total Ekuitas
Sebagai contoh untuk perusahaan Golden Plantation Tbk ,pada saat IPO memiliki total hutang sebesar Rp 1.043.693.459.637 sedangkan total modal sendiri sebesar Rp 931.929.150.059 sehingga dapat dihitung besarnya financial leverage :
Financial Leverage = Rp 1.043.693.459.637 x 100% = 12% Rp 931.929.150.059
Hasil ini dapat diartikan bahwa Golden Plantation Tbk., memiliki kemampuan dalam membayar utang dengan modal sendiri yang dimilikinya sebesar 112%. Untuk perhitungan financial leverage pada perusahaan yang lain dapat dilakukan dengan cara yang sama.
Tabel 4.5
Deskriptif terhadap variabel Financial Leverage
No Code Equity Debt FinLev
1 GOLL Rp 931.929.150.059 Rp 1.043.693.459.637 1,119928 2 IBFN Rp 564.741.114.309 Rp 2.475.766.987.882 4,383897 3 IMPC Rp 984.941.579.075 Rp 751.768.302.052 0,763262 4 BPII Rp 308.736.440.644 Rp 200.431.498.260 0,649199 5 IMJS Rp 1.613.214.084.078 Rp 6.687.322.251.103 4,145341 6 KRAH Rp 154.939.586.432 Rp 174.290.096.531 1,124891 7 APII Rp 183.715.712.789 Rp 115.762.863.865 0,63012 8 SILO Rp 1.638.991.778.979 Rp 961.782.758.180 0,586814 9 VICO Rp 924.739.573.668 Rp 75.660.387.871 0,081818 10 MLPT Rp 443.584.634.000 Rp 802.903.059.000 1,810034 11 BBMD Rp 1.930.963.193.620 Rp 5.980.587.113.504 3,097204
12 SMBR Rp 2.466.956.754.000 Rp 244.459.581.000 0,099094 13 NRCA Rp 785.500.980.231 Rp 839.818.002.786 1,06915 14 ACST Rp 560.442.562.162 Rp 737.915.640.383 1,316666 15 SRIL Rp 2.319.599.411.985 Rp 3.271.382.382.624 1,410322 16 DSNG Rp 1.678.545.000.000 Rp 4.242.510.000.000 2,527493 17 NOBU Rp 1.008.413.000.000 Rp 2.868.857.000.000 2,844923 18 DYAN Rp 1.004.335.057.337 Rp 789.264.216.659 0,785857 19 TPMA Rp 551.025.811.377 Rp 794.595.480.532 1,44203 20 SAME Rp 133.010.676.097 Rp 244.644.203.877 1,839282 21 HOTL Rp 379.025.840.887 Rp 596.306.055.486 1,57326 Total 33,30058 Mean 1,585742 Standar Deviasi 1,196857
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2015
Berdasarkan statistik deskriptif, variabel financial leverage merupakan perbandingan antara total utang dengan total equity, diperoleh rata-rata keseluruhan sebesar 1,585742 atau 158% dari nilai equity yang dimiliki perusahaan. Sedangkan standar deviasi sebesar 1,196857 menunjukkan bahwa ukuran perusahaan dari financial leverage adalah sebesar 1,2 dari 21 kasus yang terjadi, atau terjadi penyimpangan yang cukup tinggi dari nilai rata-ratanya karena standar deviasi lebih dari nilai rata-rata.
d. Perhitungan Return On Assets (ROA)
Return On Assets (ROA) dapat dihitung dengan menggunakan rumus : ROA = Net Income x 100%
Total Assets
Sebagai contoh untuk perusahaan Golden Plantation Tbk, pada saat IPO memiliki total aset sebesar Rp 1.975.622.609.696 sedangkan laba bersih
sebesar Rp 13.027.521.160 sehingga dapat dihitung besarnya return on assets (ROA) :
ROA = Rp 1.975.622.609.696 x 100% = 0,6% Rp 13.027.521.160
Hasil ini dapat diartikan bahwa Golden Plantation Tbk., seberapa efektifnya perusahaan beroperasi sehingga menghasilkan keuntungan atau laba bagi perusahaan adalah sebesar 0,6%. Untuk perhitungan Return On Assets (ROA) pada perusahaan yang lain dapat dilakukan dengan cara yang sama.
Tabel 4.6
Deskriptif terhadap variabel Return On Assets (ROA)
No Code Net Income Total assets ROA
1 GOLL Rp 13.027.521.160 Rp 1.975.622.609.696 0,006594134 2 IBFN Rp 60.752.290.843 Rp 3.040.508.102.191 0,019980967 3 IMPC Rp 289.798.711.811 Rp 1.736.709.881.127 0,166866507 4 BPII Rp 52.345.667.871 Rp 509.167.938.904 0,102806292 5 IMJS Rp 135.666.532.052 Rp 8.300.536.335.181 0,016344309 6 KRAH Rp 31.763.813.704 Rp 329.229.682.963 0,096479192 7 APII Rp 24.199.872.068 Rp 299.478.576.654 0,080806689 8 SILO Rp 50.192.486.904 Rp 2.600.774.537.159 0,019299053 9 VICO Rp 118.832.817.772 Rp 1.000.399.961.539 0,118785308 10 MLPT Rp 52.856.335.000 Rp 1.246.487.693.000 0,042404217 11 BBMD Rp 308.299.165.969 Rp 7.911.550.307.124 0,038968237 12 SMBR Rp 312.183.836.000 Rp 2.711.416.335.000 0,115136813 13 NRCA Rp 187.799.467.373 Rp 1.625.318.983.017 0,115546222 14 ACST Rp 99.215.342.391 Rp 1.298.358.202.545 0,076416002 15 SRIL Rp 309.602.613.909 Rp 5.590.981.794.609 0,055375357 16 DSNG Rp 215.696.000.000 Rp 5.921.055.000.000 0,036428643 17 NOBU Rp 14.643.000.000 Rp 3.877.270.000.000 0,003776626 18 DYAN Rp 57.313.806.803 Rp 1.793.599.273.996 0,031954633 19 TPMA Rp 83.356.556.564 Rp 1.345.621.291.910 0,06194652
20 SAME Rp 46.648.727.962 Rp 377.654.879.974 0,123522111 21 HOTL Rp 9.676.919.995 Rp 975.331.896.373 0,009921669
Total 1,339359502
Mean 0,063779024
Standar Deviasi 0,047120357
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2015
Berdasarkan statistik deskriptif, variabel merupakan Return On Assets (ROA) perbandingan antara laba bersih dengan total aset, diperoleh rata-rata keseluruhan sebesar 0,06377 atau 6% dari nilai aset yang dimiliki perusahaan. Sedangkan standar deviasi sebesar 0,04712 menunjukkan bahwa ukuran perusahaan dari Return On Assets (ROA) adalah sebesar 0,05 dari 21 kasus yang terjadi.
C.Hasil Uji Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (kemencengan distribusi). Skewness dan kurtosis merupakan ukuran untuk melihat apaka data umur perusahaan, financial leverage, Return On Assets (ROA) terdistribusi secara normal atau tidak. Skewness mengukur kemencengan dari data dan kurtosis mengukur puncak distribusi data. Data yang terdistribusi secara normal memiliki nilai skewness dan kurtosis mendekati angka nol.
Tabel 4.7
Descriptive Statistics
N Range Minimum Maximu m Sum Mean Std. Deviation Varianc e Skewness Kurtosis
Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error
Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Std. Error Underpricing 21 ,6765 ,0035 ,6800 4,7232 ,224914 ,0487905 ,2235863 ,050 ,758 ,501 -1,132 ,972 Umur Perusahaan 21 52 6 58 467 22,24 2,951 13,524 182,890 ,875 ,501 ,761 ,972 Financial Leverage 21 4,3021 ,0818 4,3839 33,3006 1,585742 ,2611757 1,1968575 1,432 1,102 ,501 ,652 ,972 Return On Assets 21 ,163 ,004 ,167 1,339 ,06378 ,010283 ,047120 ,002 ,494 ,501 -,776 ,972 Valid N (listwise) 21
Output tampilan SPSS menunjukan jumlah responden (N) ada 21. Dari data diatas menunjukan bahwa variabel selisih harga saham di pasar sekunder dengan harga saham saat IPO mempunya nilai rata-rata 0,2249 dengan nilai minimum 0,0035 dan nilai maksimum 0,68. Karena nilai standar deviasi lebih kecil yaitu sebesar 0,2235 dari nilai rata-rata maka tidak ada kesenjangan yang cukup besar antara nilai minimum dan nilai maksimum dari variabel selisih harga saham di pasar sekunder dengan harga saham saat IPO. Nilai skewness dan kurtosis untuk variabel variabel selisih harga saham di pasar sekunder dengan harga saham saat IPO masing-masing 0,758 dan -1,132 dapat disimpulkan bahwa data umur perusahaan terdistribusi secara normal.
Variabel umur perusahaan mempunya nilai rata-rata 22,24 dengan nilai minimum 6 dan nilai maksimum 58. Karena nilai standar deviasi lebih kecil yaitu sebesar 13,524 dari nilai rata-rata maka tidak ada kesenjangan yang cukup besar antara nilai minimum dan nilai maksimum dari umur perusahaan.
Nilai skewness dan kurtosis untuk umur perusahaan masing-masing 0,875 dan 0,761 dapat disimpulkan bahwa data umur perusahaan terdistribusi secara normal.
Variabel financial leverage mempunya nilai rata-rata 1,5857 dengan nilai minimum 0,0818 dan nilai maksimum 4,3839. Karena nilai standar deviasi lebih kecil yaitu sebesar 1,1968 dari nilai rata-rata maka tidak ada kesenjangan yang cukup besar antara nilai minimum dan nilai maksimum dari financial leverage. Untuk data financial leverage nilai skewness dan kurtosis masing-masing 1,102 dan 0,652 dapat disimpulkan bahwa data financial leverage terdistribusi secara normal.
Variabel return on assets (ROA) mempunya nilai rata-rata 0,06378 dengan nilai minimum 0,004 dan nilai maksimum 0,167. Karena nilai standar deviasi lebih kecil yaitu sebesar 0,04712 dari nilai rata-rata maka tidak ada kesenjangan yang cukup besar antara nilai minimum dan nilai maksimum dari umur perusahaan. Dan untuk data return on assets (ROA) nilai skewness dan kurtosis masing-masing 0,494 dan -0,776 dapat disimpulkan bahwa data return on assets (ROA) terdistribusi secara normal.
D.Hasil Uji Asumsi Klasik 1. Hasil Uji Normalitas
Normalitas data diuji dengan menggunakan uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov (KS). Prosedur pengujian sebagai berikut :
Menganalisis nilai residual dengan metode uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov (KS)
Kesimpulan : apabila nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05 maka residual berdistribusi normal.
Tabel 4.8
Hasil Perhitungan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 21
Normal Parametersa,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,17941104
Most Extreme Differences
Absolute ,163
Positive ,163
Negative -,114
Kolmogorov-Smirnov Z ,749
Asymp. Sig. (2-tailed) ,629
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Hasil perhitungan diatas diperoleh nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,629 > 0,05. Dengan demikian data residual dalam model regresi berdistribusi normal
2. Hasil Uji Multikolonieritas
Berdasarkan hasil regresi variabel independen dan variabel dependen menghasilkan nilai toleransi dan VIF. Untuk membuktikan ada atau tidaknya pelanggaran multikolinieritas dapat digunakan uji VIF dan Tolerance. Apabila VIF kurang dari 10 dan tolerance lebih dari 0,1
(Santosa, 2002) maka model penelitian tidak terjadi gejala multikolinieritas, begitu juga sebaliknya.
Tabel 4.9
Hasil Perhitungan Multikolonieritas
Variabel Collinearity Statistics Keterangan
Tolerance VIF
Umur Perusahaan ,739 1,353 Tidak Ada Multikolinieritas Financial Leverage ,603 1,657 Tidak Ada Multikolinieritas Return On Assets (ROA) ,523 1,912 Tidak Ada Multikolinieritas
Sumber : Data hasil regresi
Dari hasil di atas dapat diketahui bahwa semua variabel bebas mempunyai toleransi yang sangat besar terhadap variabel bebas lainnya dimana nilai toleransi seluruhnya diatas 0,1, dengan nilai VIF kurang dari 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakan dalam model penelitian ini tidak terjadi gejala multikolinieritas.
3. Hasil Uji Autokorelasi
Autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu dan ruang. Pengujian ini perlu dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar unsur pengganggu pada observasi dengan unsur pengganggu pada observasi lain (Gujarati, 2003). Penentuan ada tidaknya autokorelasi dapat digunakan patokan nilai Durbin-Watson hitung yang berkisar antara 0 dan 4 (Uyanto, 2009:248).
Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada keputusan dl ≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 − dl < d < 4
Tidak ada korelasi negatif Tidak ada keputusan
4 − du ≤ d ≤ 4 − dl Tidak ada autokorelasi positif
atau negatif Tidak ditolak
du < d < 4 − du
Tabel 4.10
Hasil Perhitungan Autokorelasi Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 ,597a ,356 ,242 ,1945986 2,054
a. Predictors: (Constant), Return On Assets, Umur Perusahaan, Financial Leverage b. Dependent Variable: Underpricing
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Durbin Watson sebesar (2,054). Selanjutnya nilai ini kitabandingkan dengan nilai tabel signifikansi 5%, jumlah sampel 21 dan jumlah variabel independen 3 (K=3). Dari tabel Durbin-Watson diperoleh nilai du 1,669.
Nilai DW 2,054 lebih besar dari batas atas (du) yakni 1,669 dan kurang dari (4-du) 4 - 1,669 = 2,331 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi.
4. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Gejala heteroskedastisitas akan muncul apabila variabel disturbance term setiap observasi tidak lagi konstan tetapi bervariasi. Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah terjadi penyimpangan model karena varians gangguan berbeda antara satu observasi ke observasi lainnya.
Cara yang dilakukan untuk mendeteksi terjadinya heteroskedastisitas dalam varian error term suatu model regresi yaitu dengan melihat diagram plot residualnya. Jika grafik memiliki pola yang tertentu seperti bergelombang kemudian menyempit, berpola U atau U terbalik maka dapat dipastikan bahwa model regresi terjadi heteroskedastisitas. Sebaliknya jika grafik memiliki pola yang menyebar ke atas dan ke bawah nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil uji heteroskedastisitas dapat ditunjukkan pada tabel berikut :
Gambar 4.1
Berdasarkan gambar di atas terlihat bahwa grafik menyebar diatas dan dibawah sumbu Y (0) dan tidak membentuk pola tertentu maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi.
E.Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (variabel bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan/atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui (Gujarati, 2003).
Tabel 4.11 Hasil Regresi
Koefisien Regresi t Statistik Sig-t
(Constant) ,130 1,002 ,330
UmurPerusahaan -,004 -1,171 ,258
Financial Leverage -,001 -,021 ,983
ROA 3,033 2,375 ,030
Sumber : Data yang diolah, 2015
Dari tabel diatas, dapat disimpulkan persamaan regresi untuk penelitian ini sebagai berikut :
F. Hasil Pengujian Hipotesis
1. Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah ada pengaruh secara bersama-sama antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X), yaitu umur perusahaan, financial leverage, dan return on assets (ROA) secara simultan terhadap Underpricing.
Tabel 4.12 Uji Statistik F
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression ,356 3 ,119 3,134 ,053b
Residual ,644 17 ,038
Total 1,000 20
a. Dependent Variable: Underpricing
b. Predictors: (Constant), Return On Assets, Umur Perusahaan, Financial Leverage
Hasil Output data SPSS menunjukan nilai F sebesar 3,134 dengan signifikansi F sebesar 0,053. Nilai tersebut lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,1 maka hasil analisis dalam penelitian ini menunjukan bahwa secara bersama-sama variabel independen (Umur Perusahaan, Financial Leverage, Return On Assets (ROA)) berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen (Underpricing) ditingkat kepercayaan 90%.
2. Hasil Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen.
Tabel 4.13
Hasil Koefisien Regresi Uji t
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) ,130 ,130 1,002 ,330 Umur Perusahaan -,004 ,004 -,265 -1,171 ,258 Financial Leverage -,001 ,047 -,005 -,021 ,983 Return On Assets 3,033 1,277 ,639 2,375 ,030
a. Dependent Variable: Underpricing
Berdasarkan tabel di atas maka dapat diberikan interpretasi sebagai berikut :
a. Umur Perusahaan
Berdasarkan hasil pengujian secara parsial umur perusahaan mempunyai nilai probabilitas 0,258 (lebih besar dari 5%), menunjukkan bahwa umur perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap Underpricing pada perusahaan yang melakukan IPO. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Ari Bawani (2006) yang menyatakan bahwa umur perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat underpricing.
b. Financial Leverage
Berdasarkan hasil pengujian secara parsial financial leverage mempunyai nilai probabilitas 0,983 (lebih besar dari 5%), menunjukkan bahwa financial leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap Underpricing pada perusahaan yang melakukan IPO. Hubungan antara financial leverage dengan Underpricing pada perusahaan yang melakukan IPO ini tidak mendukung penelitian yang dilakukan oleh Daljono (2000) dan Trisnaningsih (2005) yang menyatakan bahwa financial leverage berpengaruh secara parsial terhadap tingkat underpricing.
c. Return On Assets (ROA)
Berdasarkan hasil pengujian secara parsial return on assets (ROA) mempunyai nilai probabilitas 0,030 (lebih kecil dari 5%), menunjukkan bahwa return on assets (ROA) berpengaruh signifikan terhadap Underpricing pada perusahaan yang melakukan IPO. Tanda positif pada koefisien variabel return on assets (ROA) berarti bahwa ROA mempunyai hubungan positif Underpricing pada perusahaan yang melakukan IPO. Dengan demikian, semakin tinggi ROA maka akan semakin rendah Underpricing pada perusahaan yang melakukan IPO. Hasil ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Imam Ghozali dan Mudrik Al Mansur (2002) yang menyatakan bahwa variabel ROA berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat underpricing.
