34
ANALISA DAN PEMBAHASAN
Bab ini akan membahas analisa data untuk menguji hipotesa yang telah disebutkan sebelumnya dan untuk mendapatkan hasil penelitian. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sampel 108 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2009.
Tujuan dari tesis ini adalah untuk menguji adanya dan bentuk hubungan antara efisiensi manajemen modal kerja, yang diukur dengan cash conversion cycle (CCC) terhadap profitabilitas, yang diukur dengan return on asset. Pada penelitian ini digunakan model regresi sebagai berikut :
ROAi = β0 + β1CCCi + β2GROWTHi + β3MCAPi + β4LEVi + ε
Langkah-langkah yang akan dilakukan untuk menguji hipotesa penelitian ini berdasarkan pada metode yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya.
4.1. Statistik
Deskriptif
Hasil dari analisa statistik deskripsi untuk variabel bebas (cash conversion
cycle, pertumbuhan penjualan, market capitalization dan leverage) dan variabel
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
N Rata-rata Standar
Defiasi Maksimum Minimum
ROA 108 0.075953 0.115023 0.602569 -0.269873
CCC 108 426.4986 817.8750 5109.585 -81.54862
GROWTH 108 0.504680 2.076232 15.82184 -0.891138
MCAP 108 2649.435 9682.183 84312.00 10.00000
LEV 108 0.548249 0.458990 3.129316 0.045078
ROAi = β0 + β1CCCi + β2GROWTHi + βMCAPi + β4LEVi + ε. ROA pada tahun i dihitung dengan menggunakan rumus net income dibagi rata-rata total asset (total asset tahunn ditambah total asset tahunn-1 dibagi dua). CCC dihitung dengan menjumlahkan inventory conversion period dengan accounts
receivable conversion period dikurangi accounts payable defferal period. GROWTH dihitung dengan
penjualan tahun 2009 dibagi penjualan tahun 2006 diakar pangkat tiga. MCAP dihitung dengan jumlah saham beredar dikali harga pasar saham. Leverage dihitung dengan total liabilities dibagi total assets.
Rata-rata ROA adalah sebesar 0.075953. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata return
on asset pada 108 perusahaan tahun 2009 sebesar 0.075953. Nilai maksimum adalah
sebesar 0.602569 dan nilai minimum -0.269873. Nilai minimum pada hasil analisa yang negatif menunjukkan adanya perusahaan sampel yang mengalami kerugian.
Rata-rata CCC adalah sebesar 426.4986. Hal ini menunjukkan bahwa nilai rata-rata periode perputaran kas pada 108 perusahaan tahun 2009 adalah sebesar 426.4986 hari. Nilai maksimum adalah sebesar 5109.585 dan nilai minimum sebesar -81.54862. Nilai minimum pada hasil analisa yang negatif menunjukkan adanya perusahaan sampel yang memiliki tingkat perputaran hutang yang lebih lama bila dibandingkan dengan perputaran piutang dan persediaannya.
Rata-rata GROWTH adalah sebesar 0.504680. Hal ini menunjukkan bahwa nilai rata-rata pertumbuhan penjualan tahun 2009 adalah sebesar 0.504680. Nilai maksimum adalah sebesar 15.82184 dan nilai minimum sebesar -0.891138. Nilai minimum pada hasil analisa yang negatif menunjukkan adanya perusahaan sampel yang mengalami penurunan penjualan.
Rata-rata MCAP adalah sebesar 2649.435. Hal ini menunjukkan bahwa nilai rata-rata market capitalization pada 108 perusahaan tahun 2009 adalah sebesar 84312.00. Nilai maksimum adalah sebesar 140478.00 dan nilai minimum sebesar 10.000000.
Rata-rata LEV adalah sebesar 0.548249. Hal ini menunjukkan bahwa nilai rata-rata leverage pada 108 perusahan adalah sebesar 9.404126. Nilai maksimum adalah sebesar 3.129316 dan nilai minimum sebesar 0.045078.
4.2. Analisa
Korelasi
Analisa korelasi pada penelitian ini digunakan untuk melihat hubungan antara variabel terkait dengan variabel bebasnya. Hasil analisa korelasi adalah sebagai berikut
Tabel 4.2 Korelasi Koefisien
ROA CCC GROWTH MCAP LEV
ROA 1
CCC -0.164198 1
GROWTH -0.014548 -0.074335 1
MCAP 0.555968 -0.052261 -0.031647 1
LEV -0.221608 -0.171828 -0.033911 -0.041547 1
ROAi = β0 + β1CCCi + β2GROWTHi + βMCAPi + β4LEVi + ε. ROA pada tahun i dihitung dengan menggunakan rumus net income dibagi rata-rata total asset (total asset tahunn ditambah total asset tahunn-1 dibagi dua). CCC dihitung dengan menjumlahkan inventory conversion period dengan accounts receivable conversion period dikurangi accounts payable defferal period. GROWTH dihitung dengan penjualan tahun 2009 dibagi penjualan tahun 2006 diakar pangkat tiga. MCAP dihitung dengan jumlah saham beredar dikali harga pasar saham. Leverage dihitung dengan total liabilities dibagi total assets.
Tabel 4.2 diatas menunjukkan hasil analisa Pearson coefficient correlation antara variabel tergantung dengan variabel bebas. Berdasarkan hasil analisa diatas, dapat terlihat bahwa ROA memiliki hubungan yang positif terhadap market capitalization
(MCAP). Sedangkan terhadap periode perputaran kas (CCC), pertumbuhan penjualan (GROWTH) dan leverage (LEV) memiliki hubungan yang negatif.
Hasil analisa tersebut menguatkan hipotesa pada penelitian ini dimana semakin rendah cash conversion cycle maka profitabilitas akan meningkat sehingga hubungan keduanya akan bertolak belakang (negatif). Hasil ini juga menguatkan studi-studi sebelumnya mengenai hubungan antara cash conversion cycle dengan profitabilitas. Zariyawati (2009) dan Shin dan Shoenen (1998) pada hasil penelitiannya mendapati adanya hubungan yang negatif dan saling bertolak belakang antara cash conversion
cycle dengan profitabilitas.
Selain itu leverage juga memiliki pengaruh yang bertolak belakang dengan profitabilitas. Penggunaan leverage sebagai struktur modal memungkinkan munculnya tambahan beban yang bisa mengurangi profitabilitas perusahaan (Warganegara, Alamsjah, Soentoro; 2011).
Pertumbuhan penjualan memiliki hubungan yang bertolak belakang dengan profitabilitas. Hal ini dimungkinkan karena perusahaan berinvestasi pada aset, baik aset lancar maupun aset tetap. Atau perusahaan meningkatkan penjualan dengan memberikan kredit sehingga uang kas tertunda dan piutang usaha meningkat.
Selain itu market capitalization juga memiliki hubungan yang positif dengan profitabilitas. Dimana perusahaan dengan ukuran yang lebih besar mempunyai waktu
cash conversion cycle yang lebih rendah (Moss dan Stine,1993, dikutip dari Syarief
dan Wilujeng, 2009) dan secara umum cash conversion cycle yang semakin rendah memiliki profitabilitas yang tinggi.
4.3.
Analisa Industri
Setiap industri memiliki tingkat perputaran kas yang berbeda-beda. Dimana perputaran kas ini akan mempengaruhi besarnya investasi pada modal kerja. Perbedaan ini disebabkan oleh beberapa faktor, diantaranya sifat atau tipe perusahaan, waktu yang dibutuhkan untuk memproduksi barang, syarat pembelian bahan atau barang dagangan, syarat penjualan, tingkat perputaran piutang, tingkat perputaran persediaan, faktor musim, dan sejumlah faktor lainnya.
Dalam penelitian ini mencoba untuk melihat bagaimanakah dampak suatu industri terhadap hubungan antara cash converision cycle terhadap profitabilitas perusahaan industri manufacturing dan industri Property, Real Estate, and Building
Construction.
Tabel 4.3 Cash Conversion Cycle Industri Industri N
Cash Conversion Cycle
Rata-rata Standar Defiasi
Maksimum Minimum
Basic Industry and Chemical
36 92 75 283 -82
Miscellaneous Industry 25 105 92 416 -34
Consumer Goods Industry 24 119 79 301 22
Property, Real Estate, and Building Construction
29 1345 1204 5110 -58
Cash conversion cycle dihitung dengan menjumlahkan inventory conversion period dengan accounts receivable conversion period dikurangi accounts payable defferal period. inventory conversion period dihitung dengan
persediaan / (penjualan / 365. accounts receivable conversion period dihitung dengan piutang / (penjualan / 365).
accounts payable defferal period dihitung dengan hutang / (COGS / 365).
Pada analisa deskriptif cash conversion cycle masing-masing industri dapat terlihat bahwa pada Basic Industry and Chemical memiliki rata-rata perputaran kas yang
paling rendah bila dibandingkan dengan rata-rata industri lain, yaitu berkisar 92 hari. Selain itu nilai cash conversion cycle yang tertinggi terdapat pada Property, Real
Estate, and Building Construction yang memiliki tingkat perputaran kas selama 1345
hari.
Industri Basic Industry and Chemical memiliki tingkat perputaran cash
conversion cycle yang terendah, karena industri ini memiliki siklus operasi yang
cepat. Dimana perputaran persediaannya akan sangat cepat bila dibandingkan dengan industri lain karena tingginya permintaan akan produk. Perputaran piutang industri ini diperkirakan juga lebih cepat karena rendahnya fasilitas hutang yang diberikan perusahaan kepada konsumen. Dengan lebih cepatnya tingkat perputaran piutang, maka perusahaan akan memiliki uang kas lebih cepat. Hutang usaha juga akan lebih cepat dilunasi sehingga perputarannya akan cepat.
Industri Property, Real Estate, and Building Construction.memiliki tingkat perputaran kas yang sangat lama bila dibandingkan industri lainnya. Hal ini disebabkan karena tingginya tingkat persediaan (finished goods) yang dimiliki namun dalam penjualannya tidak secepat industri Consumer Goods. Selain itu perusahaan biasanya memberikan kemudahan pembelian dengan memberikan kredit kepada konsumen.
Tabel 4.4 Return on Assets Industri Industri N
Return on Assets
Rata-rata Standar Defiasi
Maksimum Minimum
Chemical
Miscellaneous Industry 25 0,032819 0,101102 0.202820 -0.1463
Consumer Goods Industry 24 0,155274 0,150408 0,602569 -0.048900
Property, Real Estate, and Building Construction
29 0,040074 0,037352 0.121851 -0.00834
Return on assets dihitung dengan operating income dibagi total assets
Industri Consumer Goods memiliki rata-rata return on assets yang tertinggi bila dibandingkan industri lain, yaitu sebesar 0,155274. Sedangkan untuk nilai terendah berada pada Miscellaneous Industry sebesar 0,032819, dimana ROA yang semakin besar berarti perusahaan dalam keadaan baik.
Rendahnya nilai return on assets industri Miscellaneous menunjukkan tingginya nilai total assets yang dimiliki perusahaan. Semakin tinggi total assets yang disebabkan karena tingginya current assets akan memberikan dampak terhadap kemungkinan meningkatnya beban, dimana bila beban meningkat akan menyebabkan rendahnya pendapatan dari kegiatan operasional perusahaan.
4.4.
Tes Regresi Berganda
4.4.1. Uji Persamaan Regresi
Persamaan regresi akan menguji adanya dan bentuk hubungan cash
conversion cycle (CCC), pertumbuhan penjualan 3 tahun (GROWTH), market capitalization (MCAP), dan leverage (LEV) terhadap return on asset (ROA) dengan
ROAi = β0 + β1CCCi + β2GROWTHi + β3MCAPi + β4LEVi + ε
Pada uji persamaan regresi akan diuji dengan menggunakan F-test, untuk melihat hubungan variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel tergantung, dan t-test, untuk melihat hubungan variabel bebas secara individu berpengaruh terhadap variabel tergantung.
Hipotesa yang digunakan pada pengujian ini adalah:
1. H0 : dengan mengendalikan beberapa faktor yang mempengaruhi profitabiliats, maka makin rendah cash conversion cycle tidak makin tinggi profitabilitas perusahaan
2. H1 : dengan mengendalikan beberapa faktor yang mempengaruhi profitabiliats, maka makin rendah cash conversion cycle makin tinggi profitabilitas perusahaan
3. Tingkat signifikan adalah sebesar 1% (sangat signifikan), 5% (cukup signifikan), 10% (kurang signifikan)
4. Menentukan area tidak dapat ditolak atau ditolaknya H0 :
a. Probabilitas > tingkat signifikan maka H0 tidak dapat ditolak b. Probabilitas < tingkat signifikan maka H0 ditolak
5. Kesimpulan : Bila H0 tidak dapat ditolak, maka makin rendah cash conversion
cycle profitabilitas perusahaan tidak makin tinggi. Jika H0 ditolak, maka
makin rendah cash conversion cycle, makin tinggi profitabilitas perusahaan
Tabel 4.5 Analisa Regresi Berganda
Berdasarkan pada Tabel 4.3 diatas, nilai F-statistic yang didapat sebesar 15.69628, yang secara statistik memiliki nilai yang lebih kecil dari tingkat signifikan 1% (p-value 0.0000000 < 0.01), sehingga H0 ditolak. Selain itu dalam Tabel 4.3 menunjukkan bahwa adanya hubungan yang negatif antara cash conversion cycle dengan return on assets, yang menunjukkan bahwa cash conversion cycle rendah maka return on assets akan meningkat, dan sebaliknya. Bila cash conversion cycle tinggi, maka return on assets akan menurun. Hasil uji regresi tersebut sesuai dengan hipotesa penelitian ini yang mengatakan bahwa semakin rendah cash conversion
cycle maka profitabilitas akan meningkat.
Adjusted R-squared menunjukkan nilai 0.354586, yang menunjukkan bahwa
variabel bebas dapat menjelaskan variabel tergantung sebesar 35.46%, dan 64.54% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak digunakan pada model ini.
Hasil uji regresi juga menunjukkan adanya hubungan yang sangat signifikan antara variabel bebas dengan variabel tergantung. Hubungan cash conversion cycle
Variabel Bebas Hubungan yang diharapkan Return On Assets Probabilitas Coefficients t-statistic Constant ? 0.101860 4.733236 0.000 CCC - -2.49-05 -4.004247 0.0001 GROWTH + -0.001027 -0.271606 0.7865 MCAP + 6.37E-06 11.68198 0.0000 Leverage - -0.057733 -1.679136 0.0962 F- statistic (p-value) 15.69628 (0.000000) Adjusted R-squared 0.354586
ROAi = β0 + β1CCCi + β2GROWTHi + βMCAPi + β4LEVi + ε. ROA pada tahun i dihitung dengan
menggunakan rumus net income dibagi rata-rata total asset (total asset tahunn ditambah total asset
tahunn-1 dibagi dua). CCC dihitung dengan menjumlahkan inventory conversion period dengan accounts
receivable conversion period dikurangi accounts payable defferal period. GROWTH dihitung dengan
penjualan tahun 2009 dibagi penjualan tahun 2006 diakar pangkat tiga. MCAP dihitung dengan jumlah saham beredar dikali harga pasar saham. Leverage dihitung dengan total liabilities dibagi total assets.
dengan return on assets yang negatif dengan tingkat signifikan 1% (sangat signifikan) menunjukkan bahwa bila perusahaan mampu untuk menekan cash
conversion cycle maka profitabilitas akan semakin baik (Zariyawati, 2009). Hasil
terebut juga didukung oleh Shin dan Soenen (1998) yang dalam penelitiannya menyatakan bahwa dengan mengurangi cash conversion cycle akan dapat meningkatkan profitabilitas perusahaan.
Tabel 4.3 diatas juga memberikan hasil untuk melihat pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung secara individu (t-test). Nilai t-statistic CCC menunjukkan nilai -4.004247, yang secara statistik memiliki nilai yang lebih kecil dari tingkat signifikan 1% (probabilitas 0.0001 < 0.10), sehingga H0 ditolak, dan pengaruhnya sangat signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel CCC yang semakin rendah maka ROA akan meningkat, dan berpengaruh sangat signifikan. Selain itu, nilai koefisien yang negatif menunjukkan bahwa adanya hubungan yang saling bertolak belakang antara cash conversion cycle dengan return on assets, dimana semakin rendah cash conversion cycle maka return on assets akan meningkat.
Nilai t-statistic GROWTH menunjukkan nilai -0.271606, yang secara statistik memiliki nilai yang lebih besar dari nilai signifikan, (probabilitas 0.7865 > 0.10) sehingga H0 tidak dapat ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh antara pertumbuhan penjualan (GROWTH) dengan profitabilitas (ROA).
Nilai t-statistic MCAP menunjukkan nilai 11.68198 yang secara statistik memiliki nilai yang lebih kecil dari tingkat signifikan (probabilitas 0.0000 > 0.01), sehingga H0 ditolak, dan memiliki pengaruh yang sangat signifikan. Selain itu nilai koefisien yang positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara market
capitalization dengan profitabilitas, dimana profitabilitas yang semakin baik, akan
membuat market capitalization perusahaan meningkat
Nilai t-statistic leverage menunjukkan nilai -1.679136 yang secara statistik memiliki nilai yang lebih kecil dari tingkat signifikan 10% (probabilitas 0.0962 < 0.01), sehingga H0 ditolak, dan memiliki pengaruh yang kurang signifikan. Selain itu, nilai koefisien yang negatif menunjukkan adanya hubungan yang bertolak belakang antara leverage dengan profitabilitas. Dimana semakin tinggi leverage yang dimiliki perusahaan, maka profitabilitas akan rendah.
