i
PENGARUH RASIO KEUANGAN EARLY WARNING SYSTEM (EWS) TERHADAP RETURN SAHAM
(STUDI PADA PERUSAHAAN ASURANSI KERUGIAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2008-2013)
Oleh :
Mega Sekar Larasati NIM : 232011257
KERTAS KERJA
Diajukan kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis Guna Memenuhi Sebagian dari
Persyaratan-persyaratan untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi
FAKULTAS : EKONOMIKA DAN BISNIS PROGRAM STUDI : AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA
SALATIGA
2015
ii
FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA Jalan Diponegoro 52-60
(0298)321212, 311881 Telex 322364 ukswsa ia Salatiga 50711 – Indonesia Fax. (0298) 321433
PERYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS SKRIPSI Yang bertanda tangan dibawah ini :
Nama : Mega Sekar Larasati
Nim : 232011257
Program Studi : AKUNTANSI
Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga
menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi,
Judul : Pengaruh Rasio Keuangan Early Warning System (EWS) Terhadap Return Saham
Pembimbing : Linda Ariany Mahastanti, SE., M.Sc.
Tanggal diuji : 23 Januari 2015 adalah benar-benar hasil karya saya.
Di dalam skripsi ini tidak terdapat keseluruhan atau sebagian tulisan atau gagasan orang lain yang saya ambil dengan cara menyalin atau meniru dalam bentuk rangkaian kalimat atau simbol yang saya akui seolah-olah sebagai tulisan saya sendiri tanpa memberikan pengakuan pada penulis aslinya.
Apabila kemudian terbukti bahwa saya ternyata melakukan tindakan menyalin atau meniru tulisan orang lain seolah-olah hasil pemikiran saya sendiri, saya bersedia menerima sanksi sesuai peraturan yang berlaku di Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, termasuk pencabutan gelar kesarjanaan yang telah saya peroleh.
Salatiga, Januari 2015 Yang memberi pernyataan,
MEGA SEKAR LARASATI
iii
PENGARUH RASIO KEUANGAN EARLY WARNING SYSTEM (EWS) TERHADAP RETURN SAHAM
(STUDI PADA PERUSAHAAN ASURANSI KERUGIAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2008-2013)
Oleh :
MEGA SEKAR LARASATI NIM : 232011257
KERTAS KERJA
Diajukan Kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis Guna Memenuhi Sebagian dari
Persyaratan-persyaratan untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi
FAKULTAS : EKONOMIKA DAN BISNIS
PROGDI : AKUNTANSI
Disetujui oleh:
Linda Ariany Mahastanti, SE., M.Sc Pembimbing
FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA
SALATIGA
2015
iv
UCAPAN TERIMA KASIH
Merupakan suatu kasih karunia yang sangat besar apabila suatu tugas dapat dikerjakan dan terselesaikan. Puji syukur kepada Allah SWT, yang senantiasa mencukupkan kebutuhanku selama kuliah. Terima kasih yang sebesar-besarnya atas segala bantuan, nasehat, bimbingan dan dukungan penulis ucapkan kepada:
1. Papaku Yosep Heri Utomo, Mamaku Rahayu Agustina, Kakakku Galih Hera Anggana dan Adikku Bintang Timur Provostian yang selalu mendoakan, mendukung, memotivasi, dan memberi kasih sayang yang tak terhinggga sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
2. Ibu Linda Ariany Mahastanti, SE, M.Sc selaku pembimbing yang telah meluangkan waktu, tenaga, pikiran dan kesabaran untuk memberikan masukan, bimbingan dan saran-saran maupun kritik yang bermanfaat bagi penulis sehingga penulisan skripsi ini dapat terselesaikan.
3. Bapak Hari Sunarto, SE., MBA. PhD selaku Dekan Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana.
4. Bapak Usil Sis Sucahyo, , SE. MBA selaku Ketua Program Studi Akuntansi dan wali studi yang selalu bersedia memberikan pengetahuan dan membimbing penulis selama masa studi di Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana.
5. Seluruh keluarga besarku yang selalu mendukung dan memberi restu.
6. Muhamad Tedy Hinawan yang dengan setia menemani, memberikan masukan dalam pembuatan skripsi dan memberiku semangat.
7. Seluruh Dosen Fakultas Ekonomika dan Bisnis UKSW membekali ilmu yang bermanfaat selama penulis menempuh pendidikan di Universitas Kristen Satya Wacana. Staf dan Tata Usaha Fakultas Ekonomika dan Bisnis UKSW yang telah membantu penulis dalam pengurusan persyaratan administrasi skripsi.
v
8. Arin Puspitaningrum, Anisa Dewi Arismaya, Hervina Isnayulia Kharismawati, Jati Maryani, Fajar Fauziah, Anis Yulianti, Mochamad Syarifudin dan Aditya Dwiki Nugraha yang telah memberi doa, semangat, dukungan, kejutan dan setia menjadi teman baik selama masa perkuliahan.
9. Anggita Rizky Amalia, Geri Novia Meilano, Ninin Karyani, Kumala Nindya Pramono dan Cana Paranita, teman sejak SMP dan SMA. Terima kasih untuk motivasi dan dukungannya selama ini.
10. Semua teman-teman anak bimbingan Ibu Linda Ariany Mahastanti, SE, M.Sc yang telah berbagi waku dan ilmu dalam mengerjakan skripsi.
Semua teman-temanku dan yang tidak dapat disebutkan namanya satu persatu tetap semangat dan terima kasih atas bantuannya selama kuliah.
Pihak-pihak lain yang tidak dapat penulis sebutkan satu-persatu, terima kasih telah memberikan dukungan bagi penulis dalam penulisan skripsi ini.
Semoga Allah SWT senantiasa selalu melimpahkan karunia serta rahmatNya kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan penulisan skripsi ini.
Salatiga, Januari 2015
Penulis
vi
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
MOTTO
“ Allah meninggikan orang-orang yang beriman diantara kamu dan orang yang diberi ilmu beberapa derajat “
( Q.S Al-Mujadallah : 11 )
“ Sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan, maka apabila kamu telah selesai (dari sesuatu urusan), kerjakanlah dengan sungguh-sungguh (urusan) yang
lain, dan hanya kepada Tuhanmulah hendaknya kamu berharap “ ( Q.S Alam Nasyrah : 6 – 8 )
PERSEMBAHAN
Skripsi ini penulis dedikasikan untuk : 1. Orang tua
2. Kakak adik
3. Seluruh keluarga besar 4. Kekasih
5. Sahabat dan teman seperjuangan
6. Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
vii
DAFTAR ISI
Halaman Judul ... i
Keaslian Karya Tulis ... ii
Halaman Persetujuan ... iii
Ucapan Terima Kasih ... iv
Motto dan Persembahan ... vi
Daftar Isi... vii
Daftar Tabel ... x
Daftar Grafik ... xi
Daftar Lampiran ... xii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
Pendahuluan ... 1
Masalah dan Persoalan Penelitian ... 6
Tujuan dan Manfaat Penelitian ... 6
BAB II KERANGKA TEORITIS ... 7
Early Warning System (EWS) ... 7
Rasio Beban Klaim ... 9
Rasio Likuiditas ... 9
Rasio Agent’s Balance to Surplus ... 9
Rasio Pertumbuhan Premi ... 9
Return Saham ... 10
Analisis Kinerja Perusahaan Asuransi Kerugian ... 12
Pengembangan Hipotesis ... 13
BAB III METODE PENELITIAN... 16
Objek Penelitian, Satuan Analisis dan Satuan Pengamatan ... 16
Populasi dan Sampel ... 16
Sumber Data Penelitian ... 17
Pengukuran Variabel ... 18
viii
Teknik Analisis Data ... 18
Analisis Cross Section dan Time Series ... 18
Regresi Data Panel ... 19
Uji Statistik F ... 22
Uji Hausman... 23
Uji Langrange Multiplier (LM) ... 23
Pengujian Asumsi Klasik ... 24
Uji Normalitas (Normality Test) ... 24
Uji Heteroskedastisitas (Heteroskedasticity Test) ... 25
Uji Multikolinearitas (Multicolinearity Test) ... 25
Uji Autokorelasi (Autocorelation Test) ... 25
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 26
Gambaran Umum Objek Penelitian ... 26
Analisis Deskriptif ... 26
Analisis Time Series ... 28
Analisis Time Series pada Rasio Beban Klaim (RBK) ... 29
Analisis Time Series pada Rasio Likuiditas (RL) ... 32
Analisis Time Series pada Rasio Agent’s Balance to Surplus (RABS) . 34 Analisis Time Series pada Rasio Pertumbuhan Premi (RPP) ... 36
Data Rasio EWS pada Perusahaan Asuransi Kerugian yang terdaftar di BEI ... 38
Rasio Beban Klaim (RBK) pada Perusahaan Asuransi Kerugian yang terdaftar di BEI ... 38
Rasio Likuiditas pada Perusahaan Asuransi Kerugian yang terdaftar di BEI ... 41
Rasio Agent’s Balance to Surplus (RABS) pada Perusahaan Asuransi Kerugian yang terdaftar di BEI ... 44
Rasio Pertumbuhan Premi (RPP) pada Perusahaan Asuransi Kerugian yang terdaftar di BEI ... 47
Return Saham ... 50
ix
Pengujian Asumsi Klasik ... 52
Uji Normalitas (Normality Test) ... 52
Uji Heteroskedastisitas (Heteroskedasticity Test) ... 53
Uji Multikolinearitas (Multicolinearity Test) ... 53
Uji Autokorelasi (Autocorelation Test) ... 53
Teknik Estimasi Regresi Data Panel ... 54
Uji Statistik F ... 54
Uji Hausman... 55
Uji Langrange Multiplier (LM) ... 56
Pengujian Statistik ... 56
Uji Koefisien Determinasi (R2) ... 56
Uji F-Statistik ... 57
Ikhtisar Pemilihan Model Akhir... 57
Pengujian Hipotesis pada Masing-Masing Variabel Bebas ... 59
Pengaruh Rasio Beban Klaim Terhadap Return Saham ... 59
Pengaruh Rasio Likuiditas Terhadap Return Saham ... 60
Pengaruh Rasio Agent’s Balance to Surplus Terhadap Return Saham ... 61
Pengaruh Rasio Pertumbuhan Premi Terhadap Return Saham ... 62
BAB V PENUTUP ... 64
Kesimpulan ... 64
Keterbatasan Penelitian dan Saran ... 65
Daftar Pustaka ... 67
LAMPIRAN-LAMPIRAN ... 69
x
DAFTAR TABEL
Tabel 1 Pengukuran Variabel ... 18 Tabel 2 Analisis Statistik Deskriptif ... 27 Tabel 3 Rasio Beban Klaim (RBK) pada Perusahaan Asuransi Kerugian yang
Terdaftar di BEI ... 38 Tabel 4 Rasio Likuiditas (RL) pada Perusahaan Asuransi Kerugian yang Terdaftar
di BEI ... 41 Tabel 5 Rasio Agent’s Balance to Surplus (RABS) pada Perusahaan Asuransi
Kerugian yang Terdaftar di BEI ... 44 Tabel 6 Rasio Pertumbuhan Premi (RPP) pada Perusahaan Asuransi Kerugian yang
Terdaftar di BEI ... 47 Tabel 7 Return Saham ... 50 Tabel 8 Perbandingan Koefisien Determinasi Random Effect Model dengan Fixed
Effect Model ... 58 Tabel 9 Hasil Regresi Panel dengan Fixed Effect Model ... 59
xi
DAFTAR GRAFIK
Grafik 1 Analisis Time Series pada Rasio Beban Klaim (RBK) ... 29
Grafik 2 Analisis Time Series pada Rasio Likuiditas (RL) ... 32
Grafik 3 Analisis Time Series pada Rasio Agent’s Balance to Surplus (RABS) ... 34
Grafik 4 Analisis Time Series pada Rasio Pertumbuhan Premi (RPP) ... 36
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Uji Normalitas Data (Normality Test)
Lampiran 2 Uji Heteroskedastisitas (Heteroskedasticity Test) Lampiran 3 Uji Multikolinearitas (Multicolinearity Test) Lampiran 4 Uji Autokorelasi (Autocorelation Test)
Lampiran 5 Hasil Regresi Panel dengan Common Effect Model Lampiran 6 Hasil Regresi Panel dengan Fixed Effect Model Lampiran 7 Uji Hausman
Lampiran 8 Hasil Regresi Panel dengan Random Effect Model
ABSTRACT
This study aims to explain the influence of “Incured Loss Ratio”, “Liabilities to Liquid Asset Ratio”, “Agent’s Balance to Surplus Ratio” and “Premi Growth Ratio” on Stock Return. This study uses the insurance companies listed in Indonesia Stock Exchange 2008-2013. The amount of the final sample in this study is the ten companies. In this study the method of analysis used is panel data regression. These results indicated that the "Incured Loss Ratio", “Liabilities to Liquid Asset Ratio”, and “Agent’s Balance to Surplus Ratio” to have significant negative impact on Stock Return, while “Premi Growth Ratio” has a significant positive impact on Stock Return. Adjusted R square value of 0,975830 can be ilustrated that dependend variable can be explained by the independent variable variables by 98 % and the remaining 2% are explained by other variables.
Keywords: Incured Loss Ratio, Liabilities to Liquid Asset Ratio, Agent’s Balance to Surplus Ratio, Premi Growth Ratio, Stock Return.
SARIPATI
Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan pengaruh dari Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio Pertumbuhan Premi terhadap Return Saham. Penelitian ini menggunakan perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2008-2013. Jumlah sampel akhir dalam penelitian ini adalah sepuluh perusahaan. Dalam penelitian ini metode analisis yang digunakan adalah regresi data panel. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas dan Rasio Agent’s Balance to Surplus memiliki dampak negatif yang signifikan terhadap Return Saham, sedangkan Rasio Pertumbuhan Premi memiliki dampak positif yang signifikan terhadap Return Saham.
Nilai dari Adjusted R square sebesar 0,975830 yang dapat diilustrasikan bahwa variabel terikat dapat dijelaskan oleh variabel bebas sebesar 98% dan sisanya 2%
dijelaskan oleh variabel lain.
Kata kunci: Rasio Beban Klaim, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio Pertumbuhan Premi, Return Saham.
1 Pendahuluan
Asuransi diibaratkan seperti payung yang bisa melindungi dari risiko yang muncul sehingga asuransi dapat dikatakan sebagai pengelola risiko yang terjadi.
Asuransi merupakan sebuah produk keuangan yang memiliki fungsi untuk memberikan perlindungan keuangan atas risiko atau musibah yang mungkin terjadi.
Dalam menjalankan usahanya, perusahaan asuransi harus mengestimasi risiko yang paling mendekati kenyataan untuk menetapkan premi bagi client atau nasabah agar bisa menutupi klaim di masa depan dan memperoleh keuntungan yang lebih besar.
Menurut UU No. 2 tahun 1992 Asuransi kerugian yaitu usaha yang memberikan jasa-jasa dalam penanggulangan risiko atas kerugian, kehilangan manfaat dan tanggung jawab hukum kepada pihak ketiga yang timbul dari peristiwa yang tidak pasti. Usaha asuransi kerugian ini dapat dipilah sebagai berikut:
a) Asuransi kebakaran adalah asuransi yang menutup risiko kebakaran.
b) Asuransi pengangkutan adalah asuransi pengangkutan penanggung atau perusahaan asuransi akan menjamin kerugian yang dialami tertanggung akibat terjadinya kehilangan atau kerusakan saat pelayaran.
c) Asuransi aneka adalah jenis asuransi kerugian yang tidak dapat digolongkan kedalam kedua asuransi diatas, misal : asuransi kendaraan bermotor, asuransi kecelakaan diri, dan lain sebagainya.
Perusahaan asuransi di Indonesia dalam beberapa tahun terakhir ini berkembang pesat. Sejalan dengan pertumbuhan ekonomi nasional yang semakin baik, kinerja industri ini juga semakin baik. Dalam lima tahun terakhir industri asuransi tumbuh rata-rata di angka 20%. Sejak tahun 2008, kinerja keuangan industri asuransi nasional memberikan trend positif dengan pertumbuhan yang cukup tinggi. Setiap tahun pertumbuhan rata-rata premi bruto asuransi sebesar 23%. Begitu pula pertumbuhan aset sekitar 25% setiap tahun. (http://the- marketers.com/archives/industri diakses tanggal 4 Juni 2014).
Menurut data Badan Pengawas Pasar Modal dan Lembaga Keuangan, aset industri asuransi pada semester pertama 2010 mengalami peningkatan 18,5% pada
2
asuransi kerugian dan peningkatan 23,37% pada asuransi jiwa, dibandingkan dengan periode yang sama tahun 2009. Ada sejumlah faktor yang membuat industri ini tumbuh pada 2010. Selain kondisi makro ekonomi yang semakin membaik, tingginya pertumbuhan pada asuransi jiwa didukung oleh produk unit link.
Masyarakat semakin sadar, asuransi tidak hanya melindungi mereka dari risiko kecelakaan maupun penyakit, tetapi bisa menjadi sarana investasi. Sementara banyaknya bencana yang terjadi di tanah air bisa diambil sisi positifnya. Tidak bisa dipungkiri, jika tingginya kejadian bencana alam membuat peluang asuransi yang berkaitan dengan bencana alam semakin dikenal masyarakat. Masyarakat yang sudah melek asuransi akan melindungi harta mereka dari bencana alam melalui asuransi. (http://www.marketers.com/archives/industri diakses tanggal 4 Juni 2014).
Pertumbuhan pendapatan premi asuransi pada tahun 2011 tidak diikuti oleh beberapa perusahaan asuransi kerugian, diantara adalah Lippo General Insurance, Asuransi Ramayana, Asuransi Dayin Mitra, Asuransi Bintang dan Asuransi Jasa Tania. Beberapa perusahaan asuransi tersebut mengalami kemunduran dalam pendapatan premi penutupan langsung hingga 20%. Penurunan pendapatan premi tersebut dikarenakan terjadinya penurunan pendapatan premi kendaraan bermotor dan premi asuransi kesehatan serta yang mengakibatkan terjadinya penurunan pendapatan premi, selain itu penurunan pendapatan premi penutupan langsung pada lima perusahaan tersebut dikarenakan terjadinya pembengkakan biaya-biaya operasional perusahaan yang mengalami peningkatan yang cukup signifikan hingga mencapai 35%. (http://keuangan.kontan.co.id diakses tanggal 2 Juni 2014).
Menurut Purba (2006), perusahaan asuransi kerugian menghimpun dana yang cukup besar dimana dana tersebut merupakan pengelolaan keuangan yang mendasar dalam sebuah perusahaan. Hal ini dikarenakan dari dana inilah digunakan untuk seluruh kegiatan operasional perusahaan asuransi seperti pendapatan premi, beban klaim maupun penawaran surat berharga perusahaan yang dilakukan di pasar modal.
Selain kegiatan operasional, pengelolaan keuangan juga merupakan salah satu faktor
3
utama dalam penilaian performa perusahaan. Baik atau tidaknya pengelolaan keuangan perusahaan menjadi indikasi penilaian terhadap perusahaan tersebut.
Namun, kenyataannya beban klaim yang harus dipenuhi oleh perusahaan asuransi semakin meningkat sedangkan masih ada premi yang belum tertagih. Hal ini yang memotivasi peneliti bahwa kinerja perusahaan asuransi kerugian perlu diukur untuk mengetahui kondisi keuangan dalam perusahaan tersebut di masa yang akan datang.
Dalam penelitian ini memilih sektor asuransi kerugian karena sektor asuransi kerugian adalah salah satu sektor usaha yang memiliki karakteristik tersendiri.
Menurut Satria (1994) perbedaan mendasar antara perusahaan asuransi kerugian dengan perusahaan yang lainnya terletak pada adanya underwriting (pengelolaan risiko) dan fungsi penanganan klaim, perusahaan lain biasanya dapat menghitung biaya secara tepat sebelum menentukan harga produknya, maka tidak demikian halnya dengan perusahaan asuransi.
Pada saat menetapkan tingkat premi (yang berlaku sebagai harga pokok penjualan) untuk suatu penutupan pertanggungan, perusahaan asuransi belum dapat mengetahui secara pasti berapa biaya yang harus dikeluarkan untuk penutupan tersebut. Oleh karena itu, perusahaan asuransi harus mendasarkan penetapan premi pada perkiraan biaya yang berbeda inilah yang menyebabkan perusahaan asuransi harus mengukur kemungkinan terjadinya risiko (risk profile) dan memproyeksikan hasil investasi. Investasi ini dananya terutama bersumber dari cadangan premi yang sebetulnya merupakan piutang dari tertanggung dan cadangan klaim yang sebetulnya merupakan hutang atas klaim yang diperkirakan akan terjadi.
Faktor fundamental dalam perusahaan asuransi kerugian tercermin dalam rasio keuangan. Rasio keuangan sendiri dapat dilihat dari kinerja perusahaan yang merupakan faktor internal dalam sebuah perusahaan. Dalam penelitian ini informasi yang akan diberikan adalah informasi rasio keuangan Early Warning System (EWS) perusahaan asuransi kerugian. Rasio EWS tepat digunakan untuk mengetahui kinerja perusahaan asuransi kerugian karena terdiri dari Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio Pertumbuhan Premi
4
(Sulastria, 1994). Peneliti hendak menganalisa apakah rasio keuangan Early Warning System (EWS) pada perusahaan asuransi kerugian yang akan mempengaruhi return saham perusahaan tersebut. Rasio ini merupakan faktor fundamental dalam perusahaan asuransi kerugian yang khusus dipakai dalam menganalisis rasio keuangan.
Menurut Sulastria (2004: 5), Early Warning System (EWS) dibuat oleh The National Association Of Insurances Commissioners (NAIC) atau lembaga pengawas badan usaha Amerika Serikat dalam mengukur kinerja keuangan dan menilai tingkat kesehatan perusahaan asuransi. Perhitungan EWS digunakan oleh banyak negara karena hasil analisis sistem ini memberikan peringatan dini (early warning) terhadap kemungkinan kesulitan keuangan dan operasi perusahaan asuransi di masa yang akan datang. Berdasarkan pengalaman NAIC sebagai pelopor penerapan EWS telah merasakan manfaat penggunaan sistem ini. Pemakai sistem EWS terbukti efektif dalam mengidentifikasikan kondisi perusahaan asuransi yang sehat dan tidak sehat.
Sistem ini menghasilkan rasio-rasio dari perusahaan asuransi yang dibuat berdasarkan informasi dari laporan keuangan perusahaan yang dikirimkan kepada dewan pengawas industri asuransi.
Oleh karena itu, peneliti perlu menggunakan rasio keuangan Early Warning System (EWS). untuk mengukur kinerja keuangan perusahaan asuransi. Analisis rasio keuangan Early Warning System (EWS) akan diterapkan untuk mengetahui return saham melalui laporan keuangan pada perusahaan asuransi kerugian di Indonesia.
Penelitian ini masih sangat kontrakdiktif karena terdapat penelitian yang menjelaskan bahwa rasio keuangan Early Warning System (EWS) mempengaruhi return saham. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Fauzan (2012) menjelaskan bahwa Kepemilikan Manajerial, Kepemilikan Institusional, Kinerja Keuangan Early Warning System dengan Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio Pertumbuhan Premi baik secara bersama-sama maupun parsial berpengaruh terhadap nilai perusahaan (perubahan harga saham).
5
Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Kurniawan (2006) menjelaskan bahwa Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio Pertumbuhan Premi secara bersama-sama berpengaruh terhadap harga saham.
Namun, terdapat juga hasil penelitian yang menunjukkan bahwa rasio keuangan Early Warning System (EWS) tidak mempengaruhi return saham. Penelitian yang dilakukan oleh Detiana (2012), diketahui bahwa Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas dan Rasio Pertumbuhan Premi tidak berpengaruh terhadap perubahan harga saham, sedangkan Rasio Agent’s Balance to Surplus berpengaruh terhadap perubahan harga saham.
Oleh karena itu, perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu adalah ingin membuktikan ada atau tidaknya pengaruh rasio keuangan Early Warning System (EWS) terhadap variabel dependen yang berbeda dari penelitian terdahulu yaitu return saham pada perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan periode terbaru yaitu tahun 2008 sampai 2013 dan menggunakan analisis regresi data panel karena menggabungkan data cross section dan data time series.
6 Masalah dan Persoalan Penelitian
Persoalan dalam penelitian ini adalah
1. Bagaimana analisis kinerja perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2013 menggunakan rasio keuangan Early Warning System (EWS)?
2. Apakah terdapat pengaruh rasio keuangan Early Warning System (EWS) terhadap return saham pada perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2013?
Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh rasio keuangan Early Warning System (EWS) terhadap return saham pada perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2013.
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut :
1. Bagi perusahaan, dapat memberikan peringatan dini terhadap keadaan keuangan dan usaha perusahaan serta dapat mengetahui kondisi rasio kinerja keuangannya dan juga mengetahui seberapa besar pengaruh faktor fundamental (kinerja keuangan) terhadap return saham perusahaannya sehingga bisa diambil langkah-langkah dalam menyusun kebijakan selanjutnya.
2. Bagi Investor, hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran kinerja perusahaan asuransi selama ini kepada para investor sebagai bahan pertimbangan dalam penanaman modal di perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di BEI.
3. Bagi penelitian lebih lanjut, hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai bahan referensi dan masukan untuk pengembangan penelitian mendalam dan lebih lanjut tentang pengaruh rasio keuangan Early Warning System (EWS) terhadap return saham pada perusahaan asuransi kerugian untuk periode yang berbeda.
7 Kerangka Teoritis
Early Warning System (EWS)
Rasio keuangan Early Warning System (EWS) yang terdiri dari Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio Pertumbuhan Premi sebagai variabel independen (bebas). EWS merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk menganalisis laporan keuangan perusahaan asuransi dan mengolahnya menjadi informasi berguna, EWS yang digunakan adalah modifikasi dari EWS yang dibuat oleh National Association of Insurance Commissioners (NAIC).
Menurut Fuertes (2006), Early Warning System (EWS) adalah salah satu alat yang digunakan untuk menganalisis laporan keuangan dan mengolahnya menjadi suatu informasi yang berguna untuk dijadikan suatu sistem pengawasan bagi kinerja keuangan perusahaan asuransi. Hsiao (2009) menambahkan bahwa penilaian perusahaan asuransi dengan menggunakan beberapa rasio EWS untuk mendeteksi secara dini kondisi dan kinerja keuangan perusahaan asuransi sehingga pihak manajemen dapat segera melakukan perbaikan. Umumnya faktor-faktor fundamental yang diukur adalah rasio beban klaim, rasio likuiditas, rasio cadangan teknis, rasio pertumbuhan premi dan rasio solvabilitas (Simpson & Damoah, 2009).
EWS menjadi tolak ukur dalam mengukur kinerja keuangan dan menilai tingkat kesehatan perusahaan asuransi (Orros & ZSmith, 2012). EWS ini dibuat pada awal dekade 1970-an dan mulai digunakan menganalisis laporan keuangan untuk periode yang berakhir pada tanggal 31 Desember 1977. Berdasarkan analisis yang dihasilkan, disempurnakan terus pada setiap tahunnya. Berdasarkan pengalaman NAIC sebagai pelopor penerapan EWS telah merasakan manfaat penggunaan sistem ini. Pemakai sistem EWS terbukti efektif dalam mengidentifikasikan kondisi perusahaan asuransi yang sehat dan tidak sehat. Sistem ini menghasilkan rasio-rasio dari perusahaan asuransi yang dibuat berdasarkan informasi dari laporan keuangan perusahaan yang dikirimkan kepada dewan pengawas industri asuransi.
8
Rasio Early Warning System (EWS) merupakan salah satu ukuran yang dipakai regulator untuk mendeteksi dini kondisi perusahaan. Meskipun sudah diterapkan, namun belum ada angka absolute yang dipakai sebagai patokan. Menurut Kepala Biro Perasuransian Isa Rachmawarta (2011), sampai saat ini regulator belum secara tegas mentepkan batasan mana yang dianggap baik dan mana yang dianggap berbahaya.
Alasannya, regulator tidak ingin terburu-buru dan gegabah sehingga justru membuat industri menjadi tidak baik. Masih perlu banyak pertimbangan dan kajian untuk suatu benchmark yang lebih absolute ukurannya. Selain belum menetapkan angka absolute, EWS bersifat dinamis artinya ketika industri tengah dihadapkan pada suatu keadaan atau persoalan maka ada rasio-rasio yang penekannya lebih.
Tujuan dari pembuatan rasio-rasio ini adalah untuk memudahkan lembaga pengawas asuransi melakukan identifikasi terhadap hal-hal penting yang berkaitan dengan pembinaan dan pengawasan industri asuransi kerugian. Fuertes & Kalotychou (2004) et al. (2006) menyatakan bahwa kegunaan Early Warning System (EWS) sebagai pengawas kinerja keuangan adalah membantu mengidentifikasi masalah dalam perusahaan asuransi kerugian secara dini sehingga tindakan perbaikan dapat segera dilakukan, sebagai dasar untuk memberi tingkatan (grading) pada perusahaan asuransi kerugian dan sebagai alat penentu prioritas dalam pemilihan perusahaan asuransi kerugian yang akan diperiksa secara langsung serta membantu mengidentifikasi perusahaan yang memerlukan pemantauan lebih jauh di masa yang akan datang. Rasio-rasio tersebut dijadikan suatu sistem pengawasan yang dinamakan Early Warning System (EWS).
Menurut Munawir (2007: 82), Early Warning System merupakan suatu sistem yang menghasilkan rasio-rasio keuangan dari perusahaan asuransi kerugian yang dibuat berdasarkan informasi dari laporan keuangan perusahaan dan bertujuan untuk memudahkan melakukan identifikasi terhadap hal-hal penting yang berkaitan dengan kinerja keuangan perusahaan. Menurut Sulastria (2006: 12), Early Warning System adalah salah satu alat yang dapat digunakan untuk menganalisis laporan keuangan dan mengolahnya menjadi suatu informasi yang berguna untuk dijadikan suatu sistem
9
pengawasan bagi kinerja perusahaan asuransi kerugian yang bersangkutan. Rasio keuangan Early Warning System terdiri dari Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio Pertumbuhan Premi (Sulastria, 1994).
Adapun rasio-rasio keuangan yang dipergunakan dari EWS menurut Sulastria (1994) sebagai berikut :
Rasio Beban Klaim (Incurred Loss Ratio)
Rasio ini mencerminkan klaim (loss ratio) yang terjadi serta kualitas usaha penutupannya. Tingginya rasio ini memberikan informasi tentang buruknya proses underwriting dan penerimaan penutupan risiko. Dalam rasio ini masih perlu dilakukannya analisis terhadap klaim untuk setiap jenis asuransinya.
Rasio Likuiditas (Liabilities to Liquid Assets Ratio)
Rasio Likuiditas digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya dan secara kasar memberikan gambaran kondisi keuangan perusahaan apakah kondisi keuangannya solven atau tidak. Tingginya rasio ini menunjukkan adanya masalah likuiditas dan perusahaan kemungkinan besar berada dalam kondisi yang tidak solven, sehingga perlu dilakukan analisis terhadap tingkat kecukupan cadangan (reserve adequancy) serta kestabilan dan likuiditas kekayaan yang diperkenankan (admitted assets).
Rasio Agent’s Balance to Surplus
Rasio ini mengukur tingkat solvabilitas perusahaan berdasarkan asset yang seringkali tidak bisa diwujudkan (dicairkan) pada saat likuidasi, yaitu tagihan premi langsung. Jika angka rasio ini terlalu tinggi, maka perlu diselidiki umur dari tagihan dan analisis penyebab dari belum tertagihnya premi langsung tersebut. Dalam perhitungan kekayaan yang diperkenankan (admitted assets), tagihan premi langsung yang berumur diatas 90 hari tidak dihitung.
Rasio Pertumbuhan Premi
Kenaikan/ penurunan yang tajam pada volume premi netto memberikan indikasi kurangnya tingkat kestabilan kegiatan usaha pada perusahaan. Hasil rasio ini sebaiknya diinterpretasikan bersama dengan sejarah dan operasi perusahaan. Dalam
10
menganalisis rasio ini harus diperhatikan pula alasan-alasan yang dikemukakan perusahaan yang menyebabkan angka rasio ini berbeda atau berfluktuasi. Disamping itu perlu dipertimbangkan pula perubahan yang terjadi dalam industri asuransi dan perekonomian.
Return Saham
Return saham merupakan pendapatan per lembar saham yang dinikmati oleh investor atas suatu investasi yang dilakukan. Return merupakan salah satu aspek tepenting dalam analisis investasi. Ketika investor menanamkan modalnya, mereka mengharapkan suatu tingkat keuntungan yang optimal. Return merupakan salah satu faktor yang memotivasi investor berinteraksi dan juga merupakan imbalan atas keberanian investor untuk menanggung risiko atas investasi yang dilakukan. Jadi, semua investasi mempunyai tujuan utama yaitu mendapatkan return. Menurut Jogiyanto (2009: 199), return merupakan hasil yang diperoleh dari investasi. Menurut Samsul (2006: 291), return adalah pendapatan yang dinyatakan dalam presentase dari modal awal investasi. Pendapatan investasi dalam saham ini merupakan keuntungan yang diperoleh dari jual beli saham, dimana jika untung disebut capital gain dan jika rugi disebut capital loss. Menurut Brigham dan Houston (2006: 215), return atau tingkat pengembalian adalah selisih antara jumlah yang diterima dan jumlah yang diinvestasikan, dibagi dengan jumlah yang diinvestasikan. Berdasakan beberapa pendapat diatas dapat disimpulkan bahwa return saham merupakan tingkat pengembalian berupa imbalan yang diperoleh dari hasil jual beli saham yang terdiri dari dividen dan capital gain/loss.
Menurut Jogiyanto (2009: 199), jenis return saham dapat dibagi menjadi dua yaitu return realisasian dan return ekspektasian. Return realisasian merupakan return yang telah terjadi yang dihitung berdasarkan data historis, sedangkan return ekspektasian adalah return yang diharapkan akan diperoleh investor dimasa mendatang. Dalam penelitian ini hanya akan menggunakan return realisasian karena membandingkan data historis return saham periode 2008 sampai dengan 2013.
11
Secara sistemastis, perhitungan rumus return saham adalah sebagai berikut : (Jogiyanto, 2009: 201)
2 (Brigham dan Housto
Keterangan :
Pt atau P1 : Price, yaitu harga waktu t
Pt-1 atau P0 : Price, yaitu harga untuk waktu sebelumnya Dt : Dividen periodik
Dalam penelitian ini menggunakan rumus return saham yang diambil dari Brigham dan Houston (2006: 410) untuk memudahkan dalam menghitung return saham tersebut, karena pada laporan keuangan telah diketahui harga penutupan pada setiap perusahaan setiap tahunnya dan karena tidak semua perusahaan membagikan dividen secara periodik.
Keberhasilan dalam menghasilkan keuntungan akan memberikan kepuasan bagi investor yang rasional. Return saham yang cukup tinggi akan memberikan keuntungan, yaitu berupa capital gain dan citra yang lebih baik bagi perusahaan sehingga memudahkan bagi manajemen untuk mendapatkan dana dari luar perusahaan. Ketika seorang investor memutuskan untuk membeli atau menjual suatu saham, investor harus melakukan analisis terhadap informasi keuangan pada perusahaan tersebut. Kadang-kadang keputusan membeli atau menjual dilakukan karena adanya rumor atau mengikuti kekuatan pasar. Analisis investor terhadap informasi keuangan lebih difokuskan pada penilaian kemampuan perusahaan untuk menghasilkan dan mempertahankan laba dimasa mendatang. Informasi keuangan dimasa lalu yang menentukan jumlah return bagi para investor bisa dipakai untuk menilai kemampuan perusahaan sekaligus memproyeksikan kemampuan perusahaan
12
pada masa-masa mendatang, sehingga return juga dapat digunakan sebagai alat pengukuran untuk menilai pertumbuhan atau kinerja suatu perusahaan.
Analisis Kinerja Perusahaan Asuransi Kerugian Menggunakan Rasio Keuangan Early Warning System (EWS)
Analisis kinerja perusahaan dapat dilakukakan dengan analisis keuangan, terdapat dua metode untuk melakukan analisis keuangan (Riyanto, 2001) :
1. Cross Section
Analisis cross section adalah perbandingan data keuangan suatu perusahaan atau industri yang sejenis, dengan cara membandingkan rasio-rasio dari suatu perusahaan (company ratio) dengan rasio-rasio semacam dari perusahaan lain yang sejenis atau menggunakan standar industri untuk waktu yang sama.
2. Time Series
Analisis time series adalah analisis terhadap data historis untuk melihat tren yang mungkin timbul, dengan cara membandingkan rasio sekarang (present ratio) dengan rasio-rasio dari waktu yang lalu (rasio historis).
Early Warning System (EWS) terdiri dari Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio Pertumbuhan Premi. Rasio Beban Klaim adalah rasio yang diketahui dengan cara membandingkan antara beban klaim dengan pendapatan premi. Tingginya rasio ini memberikan informasi tentang buruknya proses underwriting dan penerimaan penutupan risiko pada perusahaan asuransi, sehingga perusahaan asuransi dikatakan dalam kondisi buruk. Rasio Likuiditas digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya dan secara kasar memberikan gambaran kondisi keuangan perusahaan apakah kondisi keuangannya solven atau tidak. Tingginya rasio ini menunjukkan adanya masalah likuiditas dan perusahaan kemungkinan besar berada dalam kondisi yang tidak solven atau buruk, sehingga perlu dilakukan analisis terhadap tingkat kecukupan cadangan (reserve adequancy), serta kestabilan dan likuditas kekayaan yang diperkenankan (admitted assets).
13
Rasio Agent’s Balance to Surplus, rasio ini mengukur tingkat solvabilitas perusahaan berdasarkan assets yang seringkali tidak bisa diwujudkan (dicairkan) pada saat likuidasi, yaitu tagihan premi langsung. Jika angka rasio ini terlalu tinggi, maka perlu diselidiki umur dari tagihan dan analisis penyebab dari belum tertagihnya premi langsung tersebut. Dalam perhitungan kekayaan yang diperkenankan (admitted assets), tagihan premi langsung yang berumur di atas 90 hari tidak dihitung.
Tingginya rasio ini menunjukkan kondisi perusahaan dalam keadaan buruk. Rasio Pertumbuhan Premi (Premium Growth Ratio) adalah rasio yang membandingkan antara kenaikan atau penurunan premi netto dengan premi netto tahun sebelumnya.
Kenaikan atau penurunan yang tajam pada volume premi netto memberikan indikasi kurangnya tingkat kestabilan kegiatan usaha perusahaan asuransi. Dapat dikatakan tingginya rasio pertumbuhan premi akan menunjukkan kondisi perusahaan dalam keadaan baik dan sebaliknya.
Pengaruh Rasio Keuangan Early Warning System (EWS) terhadap Return Saham dan Pengembangan Hipotesis
Rasio Beban Klaim berpengaruh negatif terhadap return saham, artinya semakin tinggi rasio beban klaim akan semakin menurunkan harga saham perusahaan dan berdampak pada return saham. Rasio Beban Klaim merupakan pengalaman dalam menutup risiko yang telah terjadi serta kualitas usaha penutupan klaim tersebut (Kurniawan, 2006). Tingkat beban klaim yang tinggi akan mengancam kondisi keuangan perusahaan sehingga meningkatkan risiko bagi perusahaan. Proses underwriting yang buruk akan meningkatkan kemungkinan adanya rasio beban klaim yang besar dan dapat mengancam kemampuan perusahaan dalam menghasilkan keuntungan. Kondisi seperti inilah yang sangat dihindari oleh investor dan adanya kemungkinan pemegang saham melepaskan saham yang mereka miliki sehingga pada akhirnya terjadi penurunan return saham. Penelitian yang dilakukan oleh Meirianie (2013) juga menjelaskan bahwa Rasio Beban Klaim berpengaruh negatif secara bersama-sama terhadap return saham.
14
H1 : Rasio Beban Klaim berpengaruh negatif terhadap return saham
Rasio likuiditas untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya, yaitu kemampuan dalam menghadapi terjadinya klaim asuransi dan secara kasar memberikan gambaran kondisi keuangan perusahaan apakah dalam kondisi solven atau tidak. Rasio yang tinggi menunjukkan adanya masalah likuiditas dan perusahaan kemungkinan besar berada dalam kondisi yang tidak solven, sehingga akan menurunkan return saham. Perusahaan yang likuid akan terhindar dari risiko gagal bayar (default), sehingga risiko yang ditanggung investor makin kecil.
Peningkatan jumlah kewajiban perusahaan akan mendorong naiknya Rasio Likuiditas, artinya besarnya kewajiban yang ditanggung oleh perusahaan akan ikut mempengaruhi persepsi investor yang secara langsung akan berimbas terhadap return saham perusahaan. Penelitian yang dilakukan oleh Fauzan (2012) didapatkan hasil bahwa secara parsial rasio keuangan Early Warning System dengan Rasio Likuiditas berpengaruh negatif terhadap perubahan harga saham. Penelitian Fauzan (2012) sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Nadirsyah (2012) dan Meirianie (2013) bahwa Rasio Likuiditas mempunyai pengaruh negatif secara bersama-sama terhadap perubahan harga saham.
H2 : Rasio Likuiditas berpengaruh negatif terhadap return saham
Rasio ini mengukur tingkat solvabilitas perusahaan berdasarkan asset yang seringkali tidak bisa diwujudkan (dicairkan) pada saat likuidasi, yaitu tagihan premi langsung. Jika angka rasio ini terlalu tinggi maka akan menurunkan return saham perusahaan. Artinya, premi merupakan suatu asset dalam perusahan asuransi, semakin tinggi tagihan premi maka asset perusahaan semakin berkurang sehingga seringkali asset perusahaan tidak bisa dicairkan. Hal ini akan menurunkan return saham dan mempengaruhi investor untuk tidak membeli saham perusahaan tersebut.
Jika rasio ini terlalu tinggi, maka perlu diselidiki umur dari tagihan dan analisis penyebab dari belum tertagihnya premi tersebut. Hasil penelitian Fauzan (2012) untuk variabel rasio keuangan Early Warning System dengan rasio keuangan Agent’s Balance to Surplus secara parsial berpengaruh negatif terhadap perubahan harga
15
saham. Sejalan dengan penelitian Kurniawan (2006) dan Meirianie (2013) yang menemukan bahwa rasio Agent’s Balance to Surplus berpengaruh negatif dan signifikan terhadap harga saham.
H3 : Rasio Agent’s Balance to Surplus berpengaruh negatif terhadap return saham Kenaikan/ penurunan yang tajam pada volume premi netto memberikan indikasi kurangnya tingkat kestabilan kegiatan usaha perusahaan. Pertumbuhan premi mencerminkan kekayaan perusahaan asuransi, hal ini akan mempengaruhi return saham yang menjadi incaran para investor karena kinerja perusahaan tersebut dalam kondisi yang baik. Hasil penelitian Fauzan (2012) untuk variabel rasio keuangan Pertumbuhan Premi berpengaruh positif terhadap return saham, artinya meningkatnya Rasio Pertumbuhan Premi juga dapat meningkatkan return saham.
Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Nadirsyah (2012) dan Detiana (2012) yang menemukan hubungan pengaruh positif Rasio Pertumbuhan Premi terhadap perubahan harga saham.
H4 : Rasio Pertumbuhan Premi berpengaruh positif terhadap return saham
16 METODE PENELITIAN
Objek Penelitian, Satuan Analisis dan Satuan Pengamatan
Objek dalam penelitian ini adalah perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2013.
Dalam penelitian ini, satuan analisis yang digunakan adalah kelompok perusahaan asuransi yaitu industri pada perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI), sedang yang menjadi satuan pengamatan adalah organisasi yaitu perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).
Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah laporan keuangan industri perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2013.
Dari seluruh populasi yang ada, akan diambil beberapa perusahaan yang akan dijadikan sampel. Pengambilan sampel berdasarkan metode purposive sampling dengan tujuan untuk mendapatkan sampel yang representative sesuai dengan kriteria sampel, yaitu :
1. Data return saham akhir tahun perusahaan asuransi kerugian yang listing di BEI secara berturut-turut selama periode penelitian (tahun 2008-2013).
2. Perusahaan asuransi kerugian yang menerbitkan laporan keuangan tahunan pada periode penelitian (31 Desember 2008 sampai 31 Desember 2013).
Berdasarkan kriteria diatas maka dalam penelitian ini diambil 10 perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Adapun 10 perusahaan asuransi kerugian tersebut adalah sebagai berikut :
1. PT Asuransi Bina Dana Artha Tbk.
2. PT Asuransi Harta Aman Pratama Tbk.
3. PT Asuransi Multi Artha Guna Tbk.
4. PT Asuransi Bintang Tbk.
5. PT Asuransi Dayin Mitra Tbk.
6. PT Asuransi Jasa Tania Tbk.
17 7. PT Asuransi Ramayan Tbk.
8. PT Lippo General Insurance Tbk.
9. PT Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk 10. PT Panin Insurance Tbk.
Sumber Data Penelitian
Pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian adalah penelitian kepustakaan. Penelitian kepustakaan ini dilakukan untuk mendapatkan data sekunder yaitu informasi dari para ahli maupun penulis yang kompeten dalam membahas masalah yang diteliti.Teknik ini dilakukan dengan cara membaca dan memahami literatur, jurnal, buku-buku yang sesuai dengan topik yang dibahas.
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD), JSX Statistic, literatur, jurnal, majalah, koran dan sebagianya. Adapun lokasi penelitian yang dilakukan adalah di perusahaan- perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI), sedang periode (waktu) penelitian yang dilakukan adalah sejak tahun 2008 sampai dengan tahun 2013. Data yang digunakan meliputi :
1. Data return saham akhir tahun sesuai periode laporan keuangan, selama periode penelitian (2008–2013).
2. Laporan Keuangan tahunan, tahun 2008 sampai tahun 2013 pada perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di BEI.
18 Tabel 1
Pengukuran Variabel
Konsep Definisi Dimensi Indikator Empiris
1. Rasio Keuangan Early Warning System (EWS) Sulastria (2006: 12)
2. Return Saham Brigham dan Houston (2006:
215)
Salah satu alat yang dapat digunakan untuk menganalisis laporan
keuangan dan
mengolahnya menjadi suatu informasi yang berguna untuk dijadikan
suatu sistem
pengawasan bagi kinerja perusahaan asuransi yang bersangkutan.
Selisih antara jumlah yang diterima dan
jumlah yang
diinvestasikan, dibagi dengan jumlah yang diinvestasikan.
Suatu sistem pengawasan bag kinerja perusahaan asuransi :
- Rasio Beban Klaim
- Rasio Likuiditas - Rasio Agent’s
Balance to Surplus - Rasio
Pertumbuhan Premi
Investasi dari hasil jual beli saham yang terdiri dari dividen dan capital gain/loss.
Sumber : Data olahan 2014 Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Analisis Cross Section dan Time Series
Analisis cross section adalah perbandingan data keuangan suatu perusahaan dengan perusahaan atau industri yang sejenis. Perhitungan dengan analisis cross section dapat dilakukan dengan perhitungan rata-rata industri, ada beberapa alternative yang dapat dilakukan, yaitu menghitung nilai tunggal sebagai
19
pembanding, menghitung nilai tunggal dengan dispersinya (standar deviasi) dan menghitung nilai untuk percentile tertentu (misal 25% paling kecil).
Analisis time series adalah analisis terhadap data historis untuk melihat tren yang mungkin timbul, tren yang digunakan adalah tren angka yang selanjutnya dianalisis guna mengetahui apa yang terjadi. Tren perusahaan sebaiknya dibandingkan dengan tren industri apakah sudah bergerak lebih baik dari tren industri.
2. Regresi Data Panel
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi data panel. Regresi data panel merupakan teknik regresi yang menggabungkan data time series dengan cross section. Menurut Agus Widarjono (2007) metode regresi data panel mempunyai beberapa keuntungan jika dibandingkan dengan data time series atau cross section, yaitu data panel yang merupakan gabungan dua data time series dan cross section mampu menyediakan data yang lebih banyak sehingga akan menghasilkan degree of freedom yang lebih besar. Selain itu, data panel yang menggabungkan informasi dari data time series dan cross section dapat mengatasi masalah yang timbul ketika ada masalah penghilangan variabel (ommited-variabel).
Dalam analisis regresi data panel terdapat beberapa keunggulan menurut Wibisono (2005), antara lain :
a. Data panel mampu memperhitungkan heterogenitas individu secara eksplisit dengan mengizinkan variabel spesifik individu.
b. Kemampuan mengontrol heterogenitas ini selanjutnya menjadikan data panel dapat digunakan untuk menguji dan membangun perilaku lebih kompleks.
c. Data panel mendasarkan diri pada observasi cross section yang berulang- ulang (time series), sehingga metode data panel cocok digunakan sebagai study of dynamic adjustment.
20
d. Tingginya jumlah observasi memliki implikasi pada data yang lebih informative, lebih variatif dan kolinearitas antara data semakin berkurang dan derajat kebebasan (degree of freedom/df) lebih tinggi sehingga dapat diperoleh hasil estimasi lebih efisien.
e. Data panel dapat digunakan untuk mempelajari model-model perilaku yang kompleks.
f. Data panel dapat digunakan untuk meminimalkan bias yang mungkin ditimbulkan oleh agresi data individu.
Regresi data panel dapat dimodelkan sebagai berikut :
+ ,.….,N; t = 1,2,……,T
Di mana :
N = Banyaknya observarsi T = Banyaknya waktu N x T = Banyaknya data panel
Y = Variabel dependen (Return Saham) X1 = Variabel independen 1 (RBK) X2 = Variabel independen 2 (RL) X3 = Variabel independen 3 (RABS) X4 = Variabel independen 4 (RPP)
b(1…2) = Koefisien regresi masing-masing variabel independen e = Error term
t = Waktu i = Perusahaan
21 Metode Regresi Data Panel terdiri dari :
1. Koefisien Tetap Antar Waktu dan Individu (Common Effect): Ordinary Least Square
Teknik yang digunakan dalam metode Common Effect hanya dengan mengkombinasikan data time series dan cross section. Dengan hanya menggabungkan kedua jenis data tersebut maka dapat digunakan metode OLS untuk mengestimasi model data panel. Dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu dan dapat diasumsikan bahwa perilaku data antar perusahaan sama dalam berbagai rentang waktu.
Asumsi ini jelas sangat jauh dari realita sebenarnya, karena karakteristik antar perusahaan baik dari segi kewilayahan jelas sangat berbeda.
2. Model Efek Tetap (Fixed Effect)
Metode Fixed Effect adalah metode dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep. Metode ini mengasumsikan bahwa koefisien regresi (slope) tetap antar perusahaan dan antar waktu, namun intersepnya berbeda antar perusahaan namun sama antar waktu (time invariant). Namun metode ini membawa kelemahan yaitu berkurangnya derajat kebebasan (degree of freedom) yang pada akhirnya mengurangi efisiensi parameter.
3. Model Efek Random (Random Effect)
Teknik yang digunakan dalam Metode Random Effect adalah dengan menambahkan variabel gangguan (error terms) yang mungkin saja akan muncul pada hubungan antar waktu dan antar kabupaten/ kota. Teknik metode OLS tidak dapat digunakan untuk mendapatkan estimator yang efisien, sehingga lebih tepat untuk menggunakan Metode Generalized Least Square (GLS).
Langkah analisis yang hendak dilakukan peneliti adalah analisis regresi data panel, karena menggabungkan data time series dan data cross section yang meliputi Rasio Beban Klaim, Rasio Likuiditas, Rasio Agent’s Balance to Surplus dan Rasio
22
Pertumbuhan Premi. Masing-masing rasio akan diuji pengaruhnya terhadap variabel terikat yaitu return saham. Sebelum melakukan analisis regresi data panel, maka perlu dilakukan pemilihan teknik estimasi regresi data panel yang dapat dilakukan sebagai berikut :
- Uji Statistik F atau Uji Chow
Uji Statistik F digunakan untuk memilih antara metode OLS tanpa variabel dummy atau Fixed Effect. Setelah kita melakukan regresi dua model yaitu model dengan asumsi bahwa slope dan intersep sama dan model dengan asumsi bahwa slope sama tetapi beda intersep. Model mana yang lebih baik, apakah penambahan dummy menyebabkan residual sum of squares menjadi menurun atau tidak. Keputusan apakah kita sebaiknya menambah variabel dummy untuk mengetahui bahwa intersep berbeda antar perusahaan dengan metode Fixed Effect dapat diuji dengan uji Statistik F. Uji statistik F merupakan uji perbedaan dua regresi sebagaimana uji Chow. Uji F digunakan untuk mengetahui apakah teknik regresi data panel dengan Fixed Effect lebih baik dari model regresi data panel tanpa variabel dummy dengan melihat residual of squares (RSS). Adapun uji F statistiknya adalah sebagai berikut :
Dimana :
SSE1 : Sum Square Error dari model Common Effect SSE2 : Sum Square Error dari model Fixed Effect n : jumlah perusahaan (cross section)
nt : jumlah cross section x jumlah time series k : jumlah variabel independen
23 Sedangkan F tabel didapat dari :
{ } Dimana :
α : Tingkat signifikansi yang dipakai (alfa) n : Jumlah perusahaan (cross section)
nt : Jumlah cross section x jumlah time series k : Jumlah variabel independen
Menurut Widarjono (2009), apabila F hitung > F tabel maka H0 ditolak yang berarti model yang paling tepat digunakan adalah Fixed Effect Model. Sedangkan apabila F hitung < F tabel maka H0 diterima dan model yang digunakan adalah Common Effect.
- Uji Hausman
Uji ini untuk memilih antara Fixed Effect atau Random Effect. Statistik uji Hausman mengikuti distribusi statistik chi-square dengan derajat bebas sebanyak jumlah variabel independen (p).
H0 : model mengikuti Random Effect H1 : model mengikuti Fixed Effect
H0 diterima jika nilai statistik Hausman (p-value) lebih besar daripada alfa (α).
Hal ini berarti bahwa model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Random Effect daripada model Fixed Effect.
- Uji Langrange Multiplier (LM) dipakai manakala pada uji Chow menunjukkan model yang dipakai adalah Common Effect Model, sedangkan pada uji Hausman menunjukkan model yang paling tepat adalah Random Effect Model. Maka diperlukan uji LM sebagai tahap akhir untuk menentukan model Random Effect atau model Common Effect (OLS) yang paling tepat digunakan. Uji signifikansi Random Effect ini dikembangkan oleh Breusch Pagan. Metode Breusch Pagan untuk uji signifikansi Random Effect didasarkan pada nilai residual dari metode OLS. Adapun nilai statistik LM dihitung berdasarkan rumus sebagai berikut :
24 LM =
- 1 ]2 Dimana :
n = Jumlah individu T = Jumlah periode waktu
e = Residual metode Common Effect (OLS) Hipotesis yang digunakan adalah
H0 : Common Effect Model H1 : Random Effect Model
Uji LM ini didasarkan pada distribusi chi-squares dengan degree of freedom sebesar jumlah variabel independen. Jika nilai LM statisik lebih besar dari nilai kritis statistik chi-squares maka H0 ditolak, artinya estimasi yang tepat untuk model regresi data panel adalah metode Random Effect daripada metode Common Effect. Sebaliknya jika nilai LM statistik lebih kecil dari nilai statistik Chi squares sebagai nilai kritis, maka H0 diterima, artinya estimasi yang digunakan dalam regresi data panel adalah metode Common Effect (Widarjono, 2009).
Pengujian Asumsi Klasik
Sebagai upaya menghasilkan model yang efisien, fisibel dan konsisten maka perlu pendeteksian terhadap pelanggaran asumsi model yaitu gangguan antara waktu (time-realated disturbance), gangguan antar individu (cross sectional disturbance) dan gangguan akibat keduanya.
1. Uji Normalitas Data (Normality Test)
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi panel seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian baik variabel dependen maupun variabel independen, mempunyai ditribusi yang normal atau tidak normal. Model regresi yang baik dan dapat dipergunakan adalah model regresi yang mempunyai distribusi normal atau mendekati normal.
25 H0 : data berdistribusi normal H1 : data tidak berdistribusi normal Jika p value > α, maka H0 diterima.
2. Uji Heteroskedatisitas (Heteroskedasticity Test)
Heteroskedatisitas merupakan keadaan dimana varians dari setiap gangguan tidak konstan. Uji heteroskedasitas dapat dilakukan dengan menggunakan White Heteroskedasticity yang tersedia dalam program Eviews. Hasil yang perlu diperhatikan dari uji ini adalah nilai F dan Obs* R-squared. Jika nilai Obs* R-squared lebih besar dari α.
3. Uji Multikolinearitas (Multicolinearity Test)
Multikolinearitas adalah adanya hubungan linier yang signifikan antara beberapa atau semua variabel independen dalam model regresi data panel.
Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari korelasi masing-masing variabel bebas. Jika koefisien korelasi antara masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8 berarti terjadi multikolinearitas.
4. Uji Autokorelasi (Autocorelation Test)
Autokorelasi menunjukkan adanya hubungan antar gangguan. Metode yang digunakan dalam mendeteksi ada tidaknya masalah autokorelasi adalah Metode Bruech-Godfrey yang lebih dikenal dengan LM-Test. Metode ini didasarkan pada nilai F dan Obs* R-Squared. Dimana jika nilai probabilitas dari Obs* R-Squared melebihi tingkat kepercayaan maka H0 diterima, berarti tidak ada masalah autokorelasi.
26 Hasil dan Pembahasan
Gambaran Umum Objek Penelitian
Dalam penelitian ini yang dijadikan obyek penelitian adalah Perusahaan Asuransi Kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan periode pengamatan tahun 2008-2013. Alasan memilih sektor asuransi karena sektor asuransi adalah salah satu sektor usaha yang memiliki karakteristik tersendiri. Menurut Satria (1994) perbedaan mendasar antara perusahaan asuransi dengan perusahaan yang lainnya terletak pada adanya underwriting (pengelolaan risiko) dan fungsi penanganan klaim, perusahaan lain biasanya dapat menghitung biaya secara tepat sebelum menentukan harga produknya, maka tidak demikian halnya dengan perusahaan asuransi.
Pada saat menetapkan tingkat premi (yang berlaku sebagai harga pokok penjualan) untuk suatu penutupan pertanggungan, perusahaan asuransi belum dapat mengetahui secara pasti berapa biaya yang harus dikeluarkan untuk penututpan tersebut. Oleh karena itu, perusahaan asuransi harus mendasarkan penetapan premi pada perkiraan biaya yang berbeda inilah yang menyebabkan perusahaan asuransi harus mengukur kemungkinan terjadinya risiko (risk profile) dan memproyeksikan hasil investasi. Investasi ini dananya terutama bersumber dari cadangan premi yang sebetulnya merupakan piutang dari tertanggung dan cadangan klaim yang sebetulnya merupakan hutang atas klaim yang diperkirakan akan terjadi.
Analisis Deskriptif
Sesuai dengan permasalahan dan perumusan model yang telah dikemukakan, serta kepentingan pengujian hipotesis, maka teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini meliputi analisis deskriptif dan analisis statistik. Dimana analisis deskriptif merupakan analisis yang menjelaskan gejala-gejala yang terjadi pada variabel-variabel penelitian untuk mendukung hasil analisis statistik, sedangkan analisis statistik merupakan analisis yang mengacu pada perhitungan data penelitian
27
yang merupakan angka-angka yang dianalisis dengan bantuan komputer menggunakan program Eviews versi7.
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui gambaran dari variabel-variabel yang diteliti. Statistik deskriptif variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada tabel berikut :
Tabel 2
Analisis Statistik Deskriptif
RETURN_SAHAM RBK RL RABS RPP
Mean 0.37% 0.56% 0.82% 0.32% 0.53%
Median 0.29% 0.52% 0.65% 0.27% 0.32%
Maximum 3.32% 1.86% 2.88% 3.39% 2.03%
Minimum -0.62% 0.19% 0.12% 0 -0.07%
Std. Dev. 0.61% 0.26% 0.56% 0.48% 0.49%
Sumber : Data olahan Eviews7 (2014) Keterangan :
RBK = Rasio Beban Klaim RL = Rasio Likuiditas
RABS = Rasio Agent’s Balance to Surplus RPP = Rasio Pertumbuhan Premi
Tabel 2 menunjukkan bahwa return saham yang dimiliki dari rata-rata 10 perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode penelitian diperoleh sebesar 0,37 dengan standar deviasi sebesar 0,61%. Hal ini menunjukkan tingkat pengembalian (return) oleh perusahaan kepada setiap pemegang saham rata-rata sebesar 0,37%.
Nilai Rasio Beban Klaim diperoleh sebesar 0,56 dengan standar deviasi sebesar 0,26. Hal ini menujukkan kemampuan perusahaan dalam menutup proses
28
underwriting melalui pendapatan premi sebesar 0,56% dengan satandar deviasi sebesar 0,26%.
Rasio Likuiditas diperoleh sebesar 0,82 dengan standar deviasi sebesar 0,56.
Hal ini menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya dan secara kasar memberikan gambaran kondisi keuangan perusahaan apakah dalam kondisi solven atau tidak sebesar 0,82% dengan nilai standar deviasi 0,56%.
Rasio Agent’s Balance to Surplus diperoleh sebesar 0,32 dengan standar deviasi sebesar 0,48. Besarnya nilai RABS mengukur tingkat solvabilitas perusahaan berdasarkan asset yang seringkali tidak bisa dicairkan pada saat likudiasi yaitu tagihan premi langsung sebesar 0,32% dengan standar deviasi 0,48%. Jika angka rasio ini terlalu tinggi maka akan menurunkan return saham perusahaan. Artinya, premi merupakan suatu asset dalam perusahaan asuransi, semakin tinggi tagihan premi maka aset perusahaan semakin berkurang sehingga seringkali aset perusahaan tidak bisa dicairkan.
Rasio Pertumbuhan Premi diperoleh sebesar 0,53 dengan standar deviasi sebesar 0,49. Hal ini menunjukkan kekayaan dalam perusahaan asuransi kerugian sebesar 0,53% dengan standar deviasi sebesar 0,49%. Semakin tinggi kekayaan yang dimiliki perusahaan asuransi kerugian maka menunjukkan kondisi perusahaan dalam keadaan baik.
Dibawah ini merupakan grafik analisis time series yang menjelaskan keempat Rasio Early Warning System yaitu Rasio Beban Klaim (RBK), Rasio Likuiditas (RL), Rasio Agent’s Balance to Surplus (RABS) dan Rasio Pertumbuhan Premi (RPP) pada 10 perusahaan asuransi kerugian yang terdaftar di BEI.
29 Grafik 1
Analisis Time Series pada Rasio Beban Klaim (RBK)
Sumber : Data olahan 2014 Keterangan :
ABDA = PT Asuransi Bina Dana Artha Tbk.
AHAP = PT Asuransi Harta Aman Pratama Tbk.
AMAG = PT Asuransi Multi Artha Guna Tbk.
ASBI = PT Asuransi Bintang Tbk.
ASDM = PT Asuransi Dayin Mitra Tbk.
ASJT = PT Asuransi Jasa Tania Tbk.
ASRM = PT Asuransi Ramayana Tbk.
LPGI = PT Lippo General Insurance Tbk.
MREI = PT Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk PNIN = PT Panin Insurance Tbk.
- 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00
2008 2009 2010 2011 2012 2013
Tahun
ABDA AHAP AMAG ASBI ASDM ASJT ASRM LPGI MREI PNIN
