Prediksi Struktur Modal Berbasis Pecking Order Theory pada Kondisi Ekonomi Normal dan Ekonomi Krisis

(1)

(2)

(3)

1. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Perdebatan teori struktur modal masih berlanjut hingga saat ini. Modigliani dan Miller (MM) (1958) berargumentasi bahwa leverage (struktur modal) bersifat independent terhadap nilai perusahaan, dan dikenal dengan irrelevance theory. Selanjutnya, Seperti dikutip oleh Brigham et al. (1999: 407-421), pada tahun 1963, MM menyimpulkan bahwa leverage akan meningkatkan nilai perusahaan karena bunga utang mengurangi penghasilan yang terkena pajak. Studi Miller tahun 1977 memasukkan unsur pajak penghasilan perusahaan dan perseorangan yang

diperoleh dari saham dan yang diperoleh dari utang, mendukung studi MM yang pertama.

Teori MM ini mendapat dukungan empiris dari studi Black dan Scholes pada tahun 1974 (seperti dikutip oleh Chang dan Rhee, 1990).

Studi lain justru kontradiktif dengan teori Miller. Taggart (1980) mengemukakan bahwa pada pasar modal yang incomplete, preferensi investor tidak dapat diketahui secara sempurna. Barnea et al. (1981) menunjukkan fungsi kurva permintaan dan penawaran utang yang mengarah pada ekuilibrium sehingga struktur modal dapat mempengaruhi nilai perusahaan. DeAngelo dan Masulis (1980) juga berargumentasi

PREDIKSI STRUKTUR MODAL BERBASIS PECKING ORDER THEORY PADA KONDISI EKONOMI NORMAL DAN EKONOMI KRISIS

Hermeindito Kaaro *)

ABSTRACT

The purpose of this research is to predict the level of capital structure in difference economic conditions based on assets structure and four attributes of pecking order theory.

Research findings show that: first, retained earning to total assets and assets structure are statistically significant predicting the level of capital structure; second, the model has moderate power of classification prediction and meaningful both in the normal and crisis economics conditions. The prediction power is slightly decreases to the next one year, but more meaningful to the next two and three years.

Key word: capital structure, prediction model, retained earning to total assets

---

*) Staf Pengajar Fakultas Ekonomi, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya

N0. 28 JANUARI-APRIL 2003 51

(4)

bahwa utang dan dividen menjadi relevan bila ada pajak dan bila kondisi ekuilibrium tidak tercapai.

Beberapa studi empiris juga menunjukkan hasil yang bertentangan dengan irrelevance theory diantaranya adalah Litzenberger dan Ramaswamy, pada tahun 1979 dan 1982, Poterba dan Summers pada tahun 1984, Buser dan Hess pada tahun, 1986, serta Trzcinka, 1982 (dalam Chang dan Rhee 1990). Studi Change dan Rhee juga menunjukkan hasil yang bertentangan dengan teori Miller. Koch dan Shenoy (1999) juga membuktikan bahwa interaksi antara kebijakan dividen dan struktur modal terbukti berpengaruh signifikan terhadap future cash flow yang berarti bahwa struktur modal relevan dengan nilai perusahaan.

Pada sisi lain, para ahli teori mempelajari peran struktur modal dalam mengurangi agency cost (Jensen dan Meckling, 1976, 355) yang dikenal dengan agency theory. Teori ini beragumentasi bahwa penggunaan utang dapat mengurangi agency cost of equity. Studi lain berusaha menjelaskan struktur modal melalui keseimbangan antara biaya dan manfaat dari penggunaan utang, sehingga disebut pula sebagai trade-off theory (Brigham et al. 1999, 376) atau balancing theory (Bayless dan Diltz, 1994), tetapi studi empiris yang dilakukan oleh Bayless dan Diltz ternyata tidak mendukung balancing theory.

Dalam praktek, manajer seringkali memiliki informasi lebih baik daripada investor luar, sehingga terjadi asymmetric information sehingga berdampak penting terhadap struktur modal. Aktivitas manajer dalam memilih atau menentukan sumber modal dipandang sebagai signal informasi tentang prospek perusahaan (Brigham et al. 1999:

377-379). Asymmetric information memunculkan beberapa teori berbasis relevance proposition seperti signaling theory dan pecking order theory (Myers,1984). Studi empiris yang membuktikan pecking order theory diantaranya adalah Baskin (1989) serta Bayless dan Diltz (1994) yang membuktikan keberadaan asymmetric information.

Berdasarkan beberapa bukti empiris yang menunjukkan fenomena (gejala) asymmetric information dalam pasar modal, penelitian ini difokuskan untuk menelaah pecking order theory secara empiris guna memprediksikan tingkat struktur modal tinggi dan struktur modal rendah.

Perkembangan ekonomi Indonesia pada satu dekade terakhir diwarnai dengan perbedaan kondisi ekonomi yang menyolok, yakni kondisi ekonomi normal sebelum 1997, dan kondisi ekonomi krisis sejak 1997.

Perubahan kondisi ini tidak dapat diabaikan dalam penelitian karena bisa berdampak pada bias hasil kesimpulan analisis. Oleh karena itu unsur perubahan tersebut juga dipertimbangkan dalam penelitian. Data pada kondisi ekonomi normal digunakan untuk pembentukan estimasi model diskriminan, sedangkan data pada kondisi ekonomi krisis digunakan untuk menguji konsistensi kekuatan atau keampuhan model disktrminan dalam dua kondisi ekonomi yang berbeda untuk memprediksikan struktur modal.

1. 2. Perumusan Masalah

Permasalahan pokok dalam penelitian ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

a. Apakah variabel struktur aktiva dan variabel proksi pecking order hypothesis mampu membedakan perusahaan dengan struktur modal rendah dan perusahaan dengan

52 KAJIAN BISNIS STIE WIDYA WIWAHA YOGYAKARTA

(5)

struktur modal tinggi pada kondisi ekonomi normal (1994-1996)?

b. Apakah hasil estimasi model prediksi pada kondisi ekonomi normal bermanfaat untuk memprediksikan struktur modal pada kondisi ekonomi krisis (1997, 1998, dan 1999)?

Struktur aktiva dalam poin a juga merupakan persoalan yang relevan dalam menjelaskan struktur modal (Barton et al.

1989). Keputusan pendanaan seringkali juga mempertimbangkan proporsi aktiva tetap yang merupakan implikasi dari investasi jangka panjang. Aktiva tetap juga berguna sebagai kolateral untuk pendanaan yang diperoleh dari utang.

2. TINJAUAN TEORI DAN HIPOTESIS

Pada bagian terdahulu telah disinggung perdebatan yang menunjukkan bahwa tidak terdapat teori tunggal tentang struktur modal. Bagian ini mengkaji secara khusus teori yang mendasari tujuan penelitian, yaitu tentang pecking order theory. Pecking order theory didasarkan pada asumsi bahwa manajer mengetahui informasi lebih banyak tentang prospek perusahaan dibandingkan investor luar (Myers dan Majluf, 1984), sehingga investor luar berusaha menangkap sinyal aktivitas manajer untuk menduga prospek perusahaan. Oleh karena itu, pecking order theory juga dapat dikaitkan dengan signaling theory. Teori ini mengkritik asumsi MM yang berargumentasi bahwa terdapat informasi simetris; dalam kenyataannya, informasi simetris sangat sulit dijumpai, karena manajer cenderung lebih banyak mendapatkan informasi daripada investor.

Myers (1996) mengutip studi profesor G. Donalson yang menyimpulkan bahwa perusahaan lebih menyukai menggunakan

pendanaan dari modal internal, yakni dari aliran kas laba ditahan dan depresiasi. Myers memperjelas pecking order atau urutan sumber pendanaan dimulai dari internal fund, debt, dan equity. Prediksi pecking order theory juga menjadi dasar dari signaling theory dalam menjelaskan sinyal yang diberikan oleh manajer terhadap investor luar menurut sebagai berikut (Brigham et al. 1999: 378):

a. Perusahaan yang memiliki prospek bagus akan lebih memilih menggunakan utang daripada menjual saham atau menerbitkan saham baru.

Oleh karena itu pengunaan utang dipandang sebagai sinyal positif bagi investor luar.

b. Sebaliknya, perusahaan yang memiliki prospek buruk akan lebih memilih menjual saham atau menerbitkan saham baru daripada menggunakan utang, sehingga penerbitan saham baru merupakan sinyal negatif bagi investor luar.

Selanjutnya, variabel-variabel determinan struktur modal yang telah diuji secara empiris oleh penelitian terdahulu diataranya adalah:

a. Return on assets (ROA) atau rentabilitas ekonomi (Carleton dan Silberman, 1977; Barton et al. 1989;

Baskin, 1989; Crutchley dan Hansen, 1989; serta Chang dan Rhee, 1990).

b. Pertumbuhan, yang diukur dari dua proksi yaitu (1) Growth of sales (G.S) atau pertumbuhan penjualan (Carleton dan Silberman, 1977; Barton et al., 1989) dan (2) Growth of total assets (G.TA) atau pertumbuhan total aktiva (Baskin, 1989; Chang dan Rhee, 1990).

c. Assets structure (A.S) atau struktur aktiva (Barton et al., 1989).

(6)

Poin a dan b mecerminkan atribut dalam pecking order theory, sedangkan poin c (assets structure) juga relevan dalam menjelaskan struktur modal. Selain mereplikasi empat variabel yang telah dikaji oleh peneliti terdahulu, penelitian ini memasukkan variabel reinvestasi yang diproksi dari retained earning to total assets (RE.TA) atau laba ditahan terhadap total aktiva. Variabel ini secara empiris terbukti berpengaruh signifikan untuk memprediksikan kebangkrutan perusahaan (Altman, 1968;

Altman et al. 1977; Altman et al. 1994), memprediksikan prospek profitabilitas perusahaan pada masa yang akan datang dengan kondisi ekonomi yang berbeda (Ka’aro, 2000). Berdasarkan hasil studi tersebut RE.TA dapat dipandang sebagai indikator prospek perusahaan dan juga relevan dengan pecking order theory.

Terkait dengan permasalahan pertama yang dibahas sebelumnya, hipotesis mayor penelitian dapat dinyatakan sebagai berikut:

Ha1: Variabel A.S dan proksi pecking order theory; ROA, G.S, G.TA, RE.TA, dan A.S berguna untuk memprediksikan perusahaan berstruktur modal rendah dan perusahaan berstruktur modal tinggi pada kondisi ekonomi normal (1994-1996).

Terkait dengan permasalahan kedua yang dibahas sebelumnya, model analisis prediksi perlu dikembangkan untuk mengakomodasi prediksi struktur modal pada kondisi ekonomi yang berbeda. Komponen struktur modal merupakan sumber pendanaan jangka panjang, sehinga kebijakan penentuan tingkat struktur modal seringkali juga membawa konsekuensi jangka panjang. Manfaat model prediksi perlu dikembangkan hingga satu atau

lebih periode berikutnya, sehingga hipotesis kedua dapat dinyatakan sebagai berikut:

Ha2: Hasil estimasi model prediksi pada kondisi ekonomi normal

bermanfaat untuk

memprediksikan struktur modal hingga tiga periode berikutnya pada kondisi ekonomi krisis (1997, 1998, dan 1999).

3. METODE PENELITIAN

3.1. Pengukuran Variabel

Variabel terikat adalah struktur modal yang mencerminkan kebijakan manajer dalam menentukan proporsi sumber pendanaan modal. Struktur modal tinggi mencerminkan lebih banyak pendanaan yang diperoleh dari utang. Struktur modal yang digunakan dalam penelitian ini diukur dengan skala nominal, mengacu pada metodologi yang digunakan oleh Bayless dan Diltz (1994). Tabel 1 menunjukkan penentuan struktur modal yang diukur dengan dua titik ekstrim, yakni struktur modal rendah dan struktur modal tinggi.

Pendekatan tersebut dimaksudkan untuk mengamati kecenderungan manajerial dalam menentukan derajat (tinggi atau rendah) struktur modal yang diinginkan.

Ukuran ini dimaksudkan untuk mengatasi tiga kelemahan ukuran berskala rasio seperti dikemukakan oleh Gardner dan Trzcinka, (1992) yakni; (1) untuk menghindari spurious correlation karena variabel bebas menggunakan accounting-based; (2) variabel bebas yang digunakan dalam analisis cross sectional seringkali lemah dalam mengukur construct teoritis; dan (3) bila terdapat struktur modal optimal untuk penggunaan utang, sangat sulit menentukan apakah tingkat utang terlalu tinggi, terlalu rendah, atau ekuilbrium.

(7)

Empat variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini diukur berdasarkan penelitian terdahulu yang relevan dengan analisis struktur modal, sedangkan variabel RE.TA dimasukkan dalam model analisis sebagai tambahan indikator prospek perusahaaan pada masa yang akan datang. Pengukuran variabel-variabel bebas disarikan dalam Tabel 2.

3.2. Populasi, Sampel, dan Data

Populasi adalah perusahaan manufaktur yang go-public di Indonesia, sedangkan sampel diambil dari perusahaan manufaktur yang telah go-public di Indonesia sejak 1992 sesuai dengan kebutuhan periode analisis. Industri manufaktur yang digunakan sebagai sampel terdiri dari 11 industri.

Data keuangan yang digunakan adalah laporan keuangan perusahaan sejak 1992 hingga 1998 data tersebut digunakan untuk menghitung nilai variabel bebas. Data tahun 1992 hanya digunakan untuk menghitung variabel pertumbuhan, sehingga data untuk analisis sesungguhnya mengacu pada data tahun 1993 – 1998.

Periode data yang digunakan untuk menghitung variabel terikat adalah

periode t+1 dari variabel bebas, artinya data yang digunakan adalah 1 tahun sebelum periode data untuk variabel bebas. Jadi data yang digunakan adalah periode 1994–1999.

Data yang digunakan bersifat pooled data, karena data runtut waktu saja atau data seksi silang saja tidak mencukupi, selain itu hasil uji pendahuluan tidak memenuhi normalitas data, sehingga penambahan data diperlukan dengan teknik pooling tersebut. Tabel 3 menunjukkan data berdasarkan pengelompokkan sampel untuk estimasi dan sampel untuk holdout.

3.3. Teknik analisis dan Pengujian Hipotesis

Teknik analisis yang digunakan adalah analisis diskriminan. Estimasi fungsi diskriminan didasarkan pada pooled data 1994-1996 untuk variabel terikat dan pooled data 1993-1995 untuk variabel bebas yang dirumuskan sebagai berikut:

Tabel 1: Pengukuran Variabel Terikat

Simbol Pengukuran Variabel Keterangan Z1 1 = struktur modal< 1 Struktur modal rendah Z2 2 = struktur modal> 1 Struktur modal tinggi

Tabel 2: Pengukuran Variabel Bebas Simbol Pengukuran Variabel Bebas

ROA Laba operasi / total aktiva

G.S (Penjualan t – Penjualan t-1) / Penjualan t-1

G.TA (Total aktiva t – Total aktiva t-1) / Total aktiva t-1

RE.TA Laba ditahan / total aktiva A.S Aktiva Lancar / Total Aktiva

(8)

Zt =  + 1ROA t-1 + 2G.S t-1 + 3G.TA t-1 +

4RE.TA t-1 + 5A.S t-1

Keterangan:

Z = Skor Diskriminan ROA = Return on assets G.S = Growth of sales G.TA = Growth of total assets

RE.TA = Retained earning to total assets A.S = Assets structure

 = Koefisien Diskriminasi

 = Konstanta

t = Periode estimasi struktur modal t-1 = Satu tahun sebelum periode estimasi struktur modal

Hipotesis pertama diuji dengan uji Wilks lambda univariate (u) dan Wilks lambda multivariate (m). Uji signifikansi univariate diaproksimasi dari distribusi F,

sedangkan Uji signifikansi univariate diaproksimasi dari distribusi chi-square (²).

Hipotesis kedua yang juga merupakan hipotesis untuk mengukur validasi model diuji dengan uji Z.

Analisis diskriminan relatif kaku terhadap asumsi distribusi normal multivariate, sayangnya tools untuk menguji normalitas data secara multivariate jarang dijumpai sehingga pengujian normalitas data multivariate tidak dapat diperoleh, tetapi berdasarkan pertimbangan bahwa data yang digunakan relatif besar karena menggunakan poole data, maka distribusi data dianggap mendekati distribusi normal (Brown dan Warner, 1985). Asumsi kedua yang harus dipenuhi dalam penggunaan analisis diskriminan adalah bahwa variance dari kedua kelompok sampel harus sama. Tabel 4 tentang

pengujian equality of variance secara univariate dengan uji Levene

maupun multivariate dengan metode Box’s M menunjukkan bahwa tidak Tabel 3: Pooled Data untuk Total Sampel

Kode Industri 1993-1995 * 1996-1998 *

Sampel Analisis ** Sampel Holdout **

1 Makanan dan Minuman 42 42

2 Farmasi 18 18

3 Tekstil dan Produk Tekstil 39 39

4 Kertas 9 9

5 Semen 9 9

6 Plastik 12 12

7 Baja 15 15

8 Kabel 9 9

9 Adhesive 12 12

10 Otomotif 24 24

11 Rokok 9 9

Total 198 198

Keterangan: * data variabel terikat adalah periode t+1 dari data variabel bebas

** setiap perusahaan terdiri dari 3 periode kondisi ekonomi normal dan 3 periode ekonomi krisis

(9)

ada pengujian yang memberikan hasil signifikan, berarti asumsi kedua dapat terpenuhi sehingga teknik analisis diskriminan dianggap layak digunakan dalam penelitian ini.

4. ANALISIS HASIL PENELITIAN

Tabel 5 menunjukkan deskripsi variabel bebas antar kedua kelompok. Selisih (delta) mean variabel dari kedua kelompok secara berturut-turut dari yang tertinggi adalah G.TA, A.S, G.S, RE.TA. dan yang paling rendah adalahROA. Selisih mean G.TA merupakan yang tertinggi, tetapi variasi mean dalam kedua kelompok sangat lebar. Analisis deskriptif tersebut

menunjukkan perbedaan mean masing- masing variabel bebas, walaupun secara absolut terdapat perbedaan-perbedaan nilai, namun kesimpulan untuk menentukan apakah perbedaan mean tersebut signifikan diperlukan pengujian secara statistik.

Tabel 6 meringkas hasil pengujian statistik secara univariate dengan Wilks lambda. Hasil analisis pengujian univariate menunjukkan bahwa hanya terdapat dua variabel yang terbukti mampu membedakan mean dari kedua kelompok secara signifikan, yaitu variabel RE.TA dan A.S. Tiga variabel yang lain terbukti tidak signifikan untuk membedakan tingkat struktur modal kedua kelompok sampel.

Tabel 4: Uji Equality of Variance Univariate dan Multivariate

Variabel F * Prob. Sig.

ROA 0.103 0.749

G.S 3.829 0.052

G.TA 2.354 0.127

RE.TA 0.319 0.573

A.S 1.574 0.211

Box’s M fungsi diskriminan kanonikal = 0,754 (prob. sig = 0,387) **) Keterangan: *) uji equality of variance untuk univariate

**) uji equality of variance untuk multivariate

Tabel 5: Deskripsi Variabel Bebas

Variabel Mean *) Deviasi Standar

1 2 DELTA 1 2 DELTA

ROA 0.112 0.116 -0.004 0.111 0.089 0.022

G.S 0.283 0.353 -0.070 0.290 0.646 -0.356

G.TA 0.505 0.289 0.216 2.117 0.409 1.709

RE.TA 0.133 0.187 -0.054 0.209 0.137 0.072

A.S 0.659 0.484 0.175 1.093 0.174 0.919

Keterangan: *) Mean variabel analisis didasarkan pada periode estimasi 1993-1995

(10)

Tabel 6 juga menunjukkan nilai loading sebagai indikator untuk menentukan urutan variabel yang memberikan kontribusi tertinggi dalam memprediksikan tingkat struktur modal.

Berdasarkan nilai loading diketahui bahwa variabel RE.TA memiliki loading paling tinggi diikuti oleh A.S. Tiga variabel yang lain memiliki loading yang relatif rendah dan terbukti tidak bermanfaat secara signifikan dalam memprediksikan tingkat struktur modal.

Tabel 6 Kolom 2 menunjukkan koefisien fungsi diskriminasi. Berdasarkan fungsi tersebut, nilai Z masing-masing perusahaan pada setiap sampel dapat dihitung dan diprediksikan.

Klasifikasi prediksi memerlukan penentuan nilai Z cut-off. Terdapat beberapa cara untuk menghitung nilai Z. Penelitian ini menggunakan tiga ukuran Z cut-off, yaitu Z konvensional (Z1), Z prior probabilities (Z2), dan Z miscalssification cost (Z3). Hasil prediksi sampel estimasi dan sampel holdout diuji dengan uji Z.

Tabel 7 menyajikan hasil prediksi struktur modal pada periode ekonomi normal (sampel estimasi) dan hasil prediksi pada periode ekonomi krisis (sampel holdout) dengan menggunakan teknik Z konvensional.

Tabel 6: Beta, Loading dan Uji Diskriminasi Mean Univariate

Variabel Beta Loading Wilks' Lambda F Sig.

ROA 3.994 -0.0500 1,000 0,087 0,769

G.S -0.408 -0.1600 0,996 0,878 0,350

G.TA 0.118 0.1780 0,994 1,090 0,298

RE.TA -9.280 -0.3730 0,976 4,796 0,030 **

A.S 1.720 0.2810 0,986 2,724 0,100***

Konstan 0.173 - - - -

Keterangan: ** signifikan pada = 0,05; *** signifikan pada = 0,10

Tabel 7: Pengujian Ketepatan Prediksi Sampel Estimasi dan Sampel Holdout dengan uji Z konvensional

Sampel Estimasi Sampel Holdout

Peri- ode

Grp obs

Group prediksi Klasif.

Benar Z1 Peri- ode

Grp obs

Group prediksi Klasif.

Benar Z1

1 2 Ttl 1 2 Ttl

1994 – 1996

1 66 22 88 0.75 5.77 *

1997 – 1999

1 81 35 116 0.70 2.46 *

2 39 71 110 0.65 1.90 ** 2 35 47 82 0.57 2.92 *

Total 105 93 198 0.69 5.23 * Total 116 82 198 0.65 3.71 *

1994

1 20 7 27 0.74 3.51 *

1997

1 24 19 43 0.56 -1.29

2 12 27 39 0.69 1.29 *** 2 7 16 23 0.70 3.49 *

Total 32 34 66 0.71 3.18 * Total 31 35 66 0.61 0.98

1995

1 23 6 29 0.79 3.84 *

1998

1 31 9 40 0.78 2.19 **

2 16 21 37 0.57 0.09 2 11 15 26 0.58 1.91 **

Total 39 27 66 0.67 2.59 * Total 42 24 66 0.70 2.84 *

1996

1 23 9 32 0.72 2.65 *

1999

1 26 7 33 0.79 3.31 *

2 11 23 34 0.68 1.88 ** 2 17 16 33 0.48 -0.17

Total 34 32 66 0.70 3.19 * Total 43 23 66 0.64 2.22 **

Keterangan: * signifikan pada =0,01, ** signifikan pada =0,05, *** signifikan pada =0,10

(11)

Tingkat ketepatan prediksi (klasifikasi benar) untuk sampel estimasi relatif moderat, berkisar antara 57% hingga 79%. Semua hasil prediksi klasifikasi terbukti signifikan, kecuali prediksi klasifikasi kelompok 2 pada tahun 1995.

Validasi eksternal dengan holdout method juga menunjukkan hasil yang relatif moderat, tingkat ketepatan prediksi berkisar antara 48% hingga 79%. Pada uji validasi ada 3 klasifikasi kelompok yang tidak signifikan.

Tabel 8 menyajikan hasil prediksi struktur modal pada periode ekonomi normal (sampel estimasi) dan hasil prediksi pada periode ekonomi krisis (sampel holdout) dengan teknik Z prior probabilities. Tingkat ketepatan prediksi (klasifikasi benar) untuk sampel estimasi lebih rendah dibandingkan teknik Z1, yakni berkisar antara 54% hingga 74%, tetapi semua hasil prediksi klasifikasi terbukti signifikan.

Validasi eksternal dengan holdout method menunjukkan variasi hasil yang lebih lebar, tingkat ketepatan prediksi berkisar antara 40%

hingga 76%. Pada uji validasi terdapat 4 klasifikasi kelompok yang tidak signifikan.

Hasil ini lebih rendah dibandingkan dengan teknik Z konvensional.

Tabel 9 menyajikan hasil prediksi struktur modal pada periode ekonomi normal (sampel estimasi) dan hasil prediksi pada periode ekonomi krisis (sampel holdout) dengan teknik Z misclassification cost. Tingkat ketepatan prediksi (klasifikasi benar) untuk sampel estimasi lebih baik dibandingkan teknik Z1, yakni berkisar antara 57% hingga 79%, tetapi tiga hasil prediksi klasifikasi terbukti tidak signifikan.

Tabel 8: Pengujian Ketepatan Prediksi Sampel Estimasi dan Sampel Holdout dengan metode Z Prior Probabilities

Peri- ode

Grp obs

Benar Z1

1 2 Ttl 1 2 Ttl

1994 – 1996

1 55 33 88 0.63 3.41 * 1997

– 1999

1 72 44 116 0.62 0.76

2 31 79 110 0.72 3.43 * 2 33 49 82 0.60 3.37 *

Total 86 112 198 0.68 4.80 * Total 105 93 198 0.61 2.71 *

1994

1 16 11 27 0.59 1.94 **

1997

1 17 26 43 0.40 -3.53

2 10 29 39 0.74 1.94 ** 2 6 17 23 0.74 3.93 *

Total 26 40 66 0.68 2.69 * Total 23 43 66 0.52 -0.50

1995

1 18 11 29 0.62 1.97 **

1998

1 30 10 40 0.75 1.86 **

2 11 26 37 0.70 1.74 ** 2 11 15 26 0.58 1.91 **

Total 29 37 66 0.67 2.59 * Total 41 25 66 0.68 2.59 *

1996

1 21 11 32 0.66 1.94 **

1999

1 25 8 33 0.76 2.96 *

2 10 24 34 0.71 2.23 ** 2 16 17 33 0.52 0.17

Total 31 35 66 0.68 2.95 * Total 41 25 66 0.64 2.22 **

Keterangan: * signifikan pada =0,01, ** signifikan pada =0,05

(12)

Validasi eksternal dengan holdout method menunjukkan variasi hasil yang lebih lebar, tingkat ketepatan prediksi berkisar antara 48%

hingga 82%. Pada uji validasi terdapat 3 klasifikasi kelompok yang tidak signifikan.

Hasil validasi ini juga lebih rendah dibandingkan dengan teknik Z konvensional.

Berdasarkan hasil evaluasi ketiga metode cut-off, dapat diketahui bahwa metode konvensional relatif lebih baik dibandingkan dua pendekatan yang lain. Secara keseluruhan, hasil prediksi menunjukkan tingkat ketepatan yang moderat, walaupun beberapa pengujian prediksi klasifikasi kelompok sampel terdapat hasil yang tidak signifikan, tetapi semua pengujian prediksi klasifikasi untuk total setiap periode menunjukkan hasil yang signifikan. Pengujian untuk sampel holdout juga menunjukkan hasil signifikansi yang relatif sama dengan sampel estimasi.

Hasil tidak signifikan hanya terjadi pada periode t+1 atau tahun 1997. Validitas eksternal model prediksi relatif konsisten untuk periode t+2 dan t+3 atau tahun 1998 dan 1999.

Berdasarkan hasil ini dapat disimpulkan bahwa model prediksi juga berguna untuk meramalkan struktur modal pada dua kondisi ekonomi yang berbeda, yakni pada kondisi ekonomi normal dan kondisi ekonomi krisis.

5. PEMBAHASAN 5.1. Return on Assets

Koefisien parameter ROA bertanda positif dalam penelitian ini kontrakditif dengan pecking order theory yang berargumentasi bahwa dalam analisis dinamis, profitabilitas berkorelasi negatif dengan penentuan struktur modal. Semakin tinggi profitabilitas semakin banyak laba yang ditahan perusahaan sehingga struktur modal semakin rendah.

Korelasi positif cenderung terjadi pada pendekatan statis seperti hasil studi Bayless dan Diltz (1994) yang menemukan bahwa Tabel 9: Pengujian Ketepatan Prediksi Sampel Estimasi dan Sampel Holdout

dengan metode Z Misclassification Cost

Peri- ode

Grp obs

Benar Z1

1 2 Ttl 1 2 Ttl

1994 – 1996

1 67 21 88 0.76 5.98 * 1997

– 1999

1 82 34 116 0.71 2.65 *

2 42 68 110 0.62 1.32 *** 2 36 46 82 0.56 2.70 *

Ttl 109 89 198 0.68 4.94 * Ttl 118 80 198 0.65 3.71 *

1994

1 20 7 27 0.74 3.51 *

1997

1 24 19 43 0.56 -1.29

2 13 26 39 0.67 0.96 2 8 15 23 0.65 3.06 *

Ttl 33 33 66 0.70 2.93 * Ttl 32 34 66 0.59 0.73

1995

1 23 6 29 0.79 3.84 *

1998

1 31 9 40 0.78 2.19 **

2 16 21 37 0.57 0.09 2 11 15 26 0.58 1.91 **

Ttl 39 27 66 0.67 2.59 * Ttl 42 24 66 0.70 2.84 *

1996

1 24 8 32 0.75 3.00 *

1999

1 27 6 33 0.82 3.66 *

2 13 21 34 0.62 1.20 2 17 16 33 0.48 -0.17

Ttl 37 29 66 0.68 2.95 * Ttl 44 22 66 0.65 2.46 *

Keterangan: * signifikan pada =0,01, ** signifikan pada =0,05, *** signifikan pada =0,10

(13)

koefisien parameter profitabilitas (ROA) bertanda positif tetapi juga gagal membuktikan bahwa variabel ROA berguna untuk memprediksikan tingkat struktur modal.

Hasil positif ini selain bertentangan dengan teori juga bertentangan dengan studi empiris dengan teknik dinamis oleh Baskin (1989) serta Chang dan Rhee (1990).

Kontradiksi hasil penelitian dengan teori dan penelitian terdahulu dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Pengaruh positif profitabilitas terhadap struktur modal melalui pendekatan dinamis dalam penelitian disebabkan perusahaan melakukan ekspansi. Ekspansi menyerap banyak dana dan biaya saat ini untuk mendorong peningkatan laba pada masa yang akan datang. Profitabiltas yang rendah saat ini hanya menyediakan sedikit laba ditahan, dalam pecking order atau urutan pendanaan selanjutnya, perusahaan sampel lebih banyak menggunakan utang ditangkap pelaku pasar sebagai sinyal bahwa prospek perusahaan pada masa yang akan datang relatif baik. Dugaan tersebut diperkuat oleh tingkat pertumbuhan penjualan maupun pertumbuhan aktiva yang relatif tinggi seperti disajikan dalam Tabel 5. Dalam konteks hubungan tersebut, bila dikaitkan dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi profitabilitas semakin besar laba yang ditahan tetapi akan diimbangi dengan utang yang lebih tinggi karena prospek perusahaan dianggap sangat bagus (Brigham et al., 1999, 377-379).

2. Hasil tidak signifikan dalam penelitian ini dapat terjadi karena perbedaan time lag, nilai ROA dihitung pada periode ke t-1, sedangkan Baskin (1989) menggunakan

beberapa periode time lag. Baskin (1989) serta Chang dan Rhee (1990) menggunakan nilai mean ROA berdasarkan beberapa periode sebelum penentuan struktur modal. Fluktuasi ROA menjadi lebih halus (smooth) karena menggunakan nilai mean, dibandingkan menggunakan nilai ROA individual yang cenderung lebih berfluktuasi pada setiap periode. Spesifikasi pengukuran ROA yang digunakan oleh peneliti terdahulu tidak digunakan dalam penelitian ini karena penelitian ini menggunakan pooled data sebagai konsekuensi untuk meningkatkan jumlah observasi guna memenuhi asumsi normalitas data.

5.2. Pertumbuhan Ukuran Perusahaan (Penjualan dan Total Aktiva)

Pertumbuhan ukuran perusahaan yang menggunakan proksi ukuran pertumbuhan penjualan dan pertumbuhan total aktiva juga terbukti gagal menolak hipotesis nol, tetapi koefisien pertumbuhan penjualan yang bertanda negatif konsisten dengan studi Carleton dan Silberman (1977) yang juga menunjukkan bahwa pertumbuhan penjualan juga tidak berpengaruh signifikan terhadap struktur modal. Barton, Hill, dan Sundaram (1989) membuktikan bahwa penjualan berpengaruh positif dan signifikan terhadap equity to total capital, karena mereka menggunakan ukuran yang terbalik dengan studi ini (resiprokal), maka hasil positif bila dibalik (reverse) akan memberikan arah yang konsisten dengan studi ini.

Koefisien parameter pertumbuhan total aktiva menunjukkan tanda positif juga konsisten dengan hasil studi Baskin (1989) serta Chang dan Rhee (1990). Sayangnya, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel pertumbuhan total aktiva juga gagal

(14)

menolak hipotesis nol. Hasil tidak signifikan kedua variabel ini dapat disebabkan oleh perbedaan dampak perubahan lingkungan terhadap industri dan tanggapan industri terhadap perubahan lingkungan. Perubahan lingkungan dapat dianggap menguntungkan bagi industri yang satu sekaligus merugikan bagi industri yang lain. Sebagai contoh, depresiasi rupiah (secara nominal, karena perhitungan rasio menggunakan accounting- based) meningkatkan keuntungan bagi perusahaan yang berorientasi ekspor dan meningkatkan biaya atau kerugian bagi perusahaan yang berorientasi impor.

5.3. Retained earning to total assets

Variabel RE.TA yang mencerminkan

kemampuan perusahaan dalam

mengembangkan usaha melalui sumber internal sesungguhnya mencerminkan akumulasi relatif laba perusahaan. Rasio ini juga dapat dijadikan sebagai proksi ukuran akumulasi profitabilitas perusahaan. Pecking order theory menekankan penggunaan sumber modal internal sebelum sumber modal yang lain digunakan untuk menutup kekurangan modal.

Hasil studi menunjukkan bahwa reinvestasi sangat penting dalam menentukan struktur modal pada masa yang akan datang.

Koefisien RE.TA bertanda negatif dan terbukti signifikan konsisten dengan ukuran rata-rata profitabilitas atau average ROA (Baskin, 1989;

Chang dan Rhee, 1990) serta average return on total capital (Carleton dan Silberman, 1977). Hasil ini mengindikasikan bahwa profitabilitas (ROA) yang didasarkan pada satu periode yang digunakan dalam penelitian ini kurang kuat untuk mendeteksi pecking order theory dibandingkan akumulasi profitabiltas (laba ditahan) terhadap total aktiva yang lebih bersifat dinamis (akumulasi dari waktu ke waktu).

5.4. Struktur Aktiva

Struktur aktiva memiliki koefisien positif, hasil ini sama dengan hasil studi Barton, Hill, dan Sundaram (1989). Tetapi hasil studi mereka gagal membuktikan bahwa struktur aktiva berpengaruh terhadap struktur modal. Bila ditelusuri lebih lanjut, hasil ini kontradiktif dengan studi mereka karena ukuran yang digunakan dalam penelitian ini bersifat resiprokal dengan ukuran yang

Rupiah Total costs

Minimum

point Carrying costs

Shortage costs

0 A CA* B (Current assets) Gambar 1: Posisi Carrying Costs dan Shortage Costs dari Current Assets

(15)

digunakan oleh Barton, Hill, dan Sundaram.

Hasil positif mengindikasikan bahwa perusahaan dengan aktiva lancar membutuhkan utang lebih besar pada masa yang akan datang.

Ross et al. (1999: 698-670) mengemukakan bahwa biaya optimal current assets dapat tercapai bila carrying costs sama dengan shortage costs (order costs dan costs related to safety reserves). Konsep tersebut dapat dilihat pada Gambar 1. Berdasarkan konsep teori tersebut dapat dijelaskan bahwa perusahaan sampel dalam penelitian ini cenderung berada pada area A yang memiliki shortage cost lebih tinggi dibandingkan carrying cost. Penurunan shortage costs membawa implikasi pada peningkatan carrying costs dan current assets perusahaan.

Titik minimum efisiensi biaya current assets (CA) tercapai bila shortage costs sama dengan carrying cost, yakni pada titik CA*.

Berdasarkan konsep tersebut nampak dapat dijelaskan bahwa hasil kontradiktif dengan studi terdahulu terjadi karena data struktur aktiva perusahaan sampel dalam penelitian ini lebih cenderung berada pada area A. Struktur aktiva perusahaan sampel dari studi terdahulu berada pada area B.

KESIMPULAN

Prediksi struktur modal berbasis pecking order theory dalam penelitian ini memberikan hasil yang berbeda dengan penelitian terdahulu. Modifikasi model dengan memasukkan unsur reinvestasi (retained earning to total assets) terbukti dapat memberikan kontribusi yang signifikan dan konsisten dengan teori bahwa (akumulasi) profitabilitas masa lalu berkorelasi negatif terhadap struktur modal. Hasil ini relatif konsisten baik pada kondisi ekonomi normal maupun pada kondisi ekonomi krisis.

Beberapa variabel analisis yang digunakan dalam penelitian ini tidak memberikan kontribusi signifikan untuk memprediksikan struktur modal perusahaan.

Penelitian selanjutnya perlu mempertimbangkan spesifikasi variabel yang lebih tepat. Bila data mencukupi, nila rata-rata atau mean seperti spesifikasi yang digunakan Baskin (1989) dapat diadopsi untuk memperhalus (smoothing) fluktuasi data antar industri dengan rasio tertimbang seperti yang digunakan oleh Beard dan Dess (1979), memperbanyak sampel analisis dan menggunakan metode average atau mean untuk satu set periode tertentu sebagai dasar analisis.

__________________________

REFERENSI

Altman, E.I. (1968). “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy,” The Journal of Finance, 33 (4), pp. 589-609.

_________ , R. G. Haldeman, and P.

Narayanan, (1977), “Zeta Analysis; A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations,” Journal of Banking and Finance, 1 June, pp. 25-54.

__________, G. Marco, and F. Varetto, (1994), “Corporate Distress: Comparison Using Linear Discriminant Analysis and Neural Networks (The Italian Experience),” Journal of Banking and Finance, 18, pp. 505 - 529.

(16)

Barnea, A., R.A. Haugen, L.W. Senbet, (1981),

“An Equilibrium Analysis of Debt Financing under Costly Tax Arbitrage and Agency Problems,” Journal of Finance, 32, (3) June, pp. 569-581.

Barton, S.L., N.C. Hill, and S. Sundaram, (1989), “An Empirical Test of Stakeholder Theory Prediction of Capital Structure,”

Financial Management, Spring, pp. 36 – 44.

Baskin, J., (1989), “An Empirical Investigation of the Pecking Order Hypothesis,”

Financial Management, Spring, pp. 26–

35.

Bayless, M.E., and J.D. Diltz, (1994),

“Securities offering and Capital Structure Theory,” Journal of Business Finance and Accounting, 21 (1), pp. 77-91.

Beard, Donald W., and Dess, Gregory G.

1979, Industry Profitability and Firm Performance: A Preliminary Analysis on Business Portfolio Question, Academic of Management Proceeding, 39^th Annual Meeting, Atltanta, Georgia, August, 22-25.

Brigham, E.F, L.C.Gapenski, and P.R. Dave, (1999), Intermediate Financial Management, Sixth Edition, the Dryden Press, Harcourt Brace College Publishers, Fort Worth.

Brown, S.J, and J.B. Warner (1985), “Using Daily Stock Returns: The Case of Event Studies,” Journal of Financial Economics 14, pp. 3-31.

Carleton, W.T., and I.H. Silberman, (1977),

“Joint Determination of Rate of Return and Capital Structure: An Econometric

Analysis,” Journal of Finance, 32, (3) June, pp. 811-821.

Chang, R.P, and S.G. Rhee, (1990), “The Impact of Personal Taxes on Corporate Dividend Policy and Capital Structure Decisions,” Financial Management, Summer, pp. 21 – 31.

Crutchley, C.E., and R.S Hansen, 1989, A Test of the Agency Theory of Managerial Ownership, Corporate Leverage, and Corporate Dividends, Financial Management, Winter, 36-46.

DeAngelo, H., and R.W. Masulis, (1980),

“Leverage and Dividend Irrelevancy Under Corporate and Personal Taxation,”

Journal of Finance, 35, (2) May, pp. 453- 464.

Gardner, J.C., and Trzcinka, C.A., (1992), “All- Equity Firms and the Balancing Theory of Capital Structure,” The Journal of Financial Research 15 (1), Spring, pp. 77- 90.

Hair, Joseph F. Jr., et al., (1998), Multivariate Data Analysis, Fifth Edition, Prentice Hall Inc. A Simon and Schuster Company, Upper Saddle River, New Jersey.

Jensen, M.C., and Meckling, W.H., (1976),

“Theory of The Firm: Managerial Behavior, Agency Cost and Ownership Structure,” Journal of Financial Economics 3, 305-360.

Ka’aro, Hermeindito, (2000), “The Prediction of Company Profitability in Difference Economic Condition: A Perspective of Industry and Competitive Ratios,” Atma nan Jaya, 13 (2), Agustus, pp. 12-29.

(17)

Koch, P.D. and C.Shenoy, (1999), “The Information Content of Dividend and Capital Structure Policies,” Financial Management, 28 (4),Winter, 16-35.

Modigliani F., and M.H. Miller, 1958, The Cost of Capital, Corporation Finance and The Theory of Investment, The American Economic Review, 13 (3), 261-297.

Myers, S.C., 1984, Capital Structure Puzzle, Journal of Finance, 39, (3), July, 575-592.

Myers, S.C., 1996, Still Search for Optimal Capital Structure; from Advance in Business Financial Management, Edited by Cooley, Philip, L., Second Edition, The Dryden Press, Harcourt Brace College Publisher, Philadelphia, 147-164.

Myers, S.C., and N.S. Majluf, 1984, Corporate Financing and Investment Decisions When Firm Have Information that Investor do not Have, Journal of Financial Economics, 13, 187-221.

Sharma, Subash, (1996), Applied Multivariate Techniques, John Wiley and Sons, Inc., New York.

Taggart, R. Jr, (1980), “Taxes and Corporate Capital Structure in an Incomplete Market,

“Journal of Finance, 35, (3) June, pp. 645- 659.