Penyajian Data Penelitian

A. Penyajian Data Penelitian

1. Deskripsi Objek Penelitian

Penelitian ini adalah penelitian survey yang menggunakan data sekunder sehingga data diambil langsung dari beberapa literatur yang memuat data tersebut. Data laporan keuangan perusahaan terdapat pada Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan IDX Statistic tahun 2007 sampai 2010 yang tersedia di pojok BEI UNS. Pemilihan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan purposive sampling, yaitu dengan sengaja dipilih agar dapat mewakili populasinya. Pemilihan sampel bertujuan untuk mendapatkan sampel yang representatif sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Kriteria yang digunakan untuk memilih sampel adalah:

a. Perusahaan yang melakukan IPO tahun 2007 - 2010

b. Perusahaan yang menyajikan laporan keuangan secara lengkap yaitu mencakup ratio-ratio seperti, FL (financial leverage), ROA (Return On Assets ), CR (Current Ratio) serta informasi mengenai RU (reputasi nderwriter ).

Berdasarkan kriteria tersebut, yang memenuhi syarat untuk menjadi sampel dalam penelitian ini adalah 59 sampel perusahaan. Jumlah perusahaan yang memenuhi syarat menjadi sampel tersebut dapat dirinci dalam tabel berikut.

commit to user

PEROLEHAN SAMPEL PENELITIAN

Kriteria Sampel Jumlah Perusahaan yang melakukan IPO tahun 2007 - 2010

Perusahaa yang tidak underpricing tahun 2007 - 2010 Perusahaan yang datanya tidak lengkap Jumlah sampel akhir yang dapat diambil

Sumber: ICMD, 2007 - 2010.

Berdasarkan tabel IV.1 di atas menunjukkan bahwa jumlah sampel akhir dalam penelitian ini adalah 46 perusahaan.

Objek dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan yang melakukan initial Public Offering (penawaran saham perdana) di BEI periode 2007-2010. Jumlah perusahaan yang melakukan IPO pada periode tersebut sebanyak 59 perusahaan, 11 perusahaan dikeluarkan karena tidak mengalami underpricing dan 2 perusahaan yang datanya tidak lengkap. Sehingga total sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 46 perusahaan.

2. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian

Dari data perusahaan yang mengalami IPO pada tahun 2007-2010 diperoleh data yang memenuhi syarat yaitu sebanyak 46 perusahaan. Untuk statistik deskriptif data dapat dilihat pada tabel berikut:

commit to user

Descriptive Statistic

Minimum Maximum Mean

Valid N (listwise)

46

Sumber : output SPSS 16 Dari tabel IV.2 diperoleh statistik deskriptif data penelitian sebagai berikut :

a. Underpricing

Besarnya underpricing pada penelitian ini diukur dengan menggunakan rumus dari Kuntz dan Aggrawal dalam Takarini dan Kustini (2007) yaitu persentase selisih antara harga penutupan hari pertama di pasar sekunder (P1) dan harga penawaran perdana (offering price ) (Po) dibagi harga penawaran perdana. Berdasarkan daftar perusahaan yang mengalami underpricing tahun 2007-2010 dapat diketahui bahwa tingkat underpricing terbesar dialami oleh saham PT. Bumi Citra Permai Tbk. yaitu mencapai 86%, sementara tingkat underpricing terendah dialami oleh PT.Elang Mahkota Tekhnologi Tbk. yang hanya sebesar 1%. Rata-rata tingkat underpricing sebesar 36.58%.

b. Financial Leverage

Financial leverage dihitung berdasarkan persentase besarnya total hutang perusahaan terhadap equity perusahaan. Dalam penelitian ini disajikan jumlah total hutang perusahaan dibandingkan dengan equity perusahaan, dari laporan ICMD (Indonesian Capital Market Directory)

commit to user

masing perusahaan. Semakin tinggi financial leverage sebuah perusahaan maka semakin tinggi pula tingkat resikonya.

Pada daftar financial leverage perusahaan dapat diketahui financial leverage tertinggi dimilikki oleh PT.Bukit Darmo Property Tbk. Yaitu sebesar 97%, berarti perusahaan tersebut memiliki tingkat resiko usaha yang paling tinggi. Perusahaan dengan tingkat financial leverage terendah adalah PT.Benakat Petroleum Energy Tbk. yaitu sebesar 3% yang berarti perusahaan tersebut memiliki resiko usaha yang paling kecil.

c. Reputasi Underwriter

Penilaian variabel reputasi underwriter dalam penelitian ini menggunakan dummy variable. Apabila underwriter termasuk dalam Top Five broker selama periode 2007-2010, maka dikategorikan sebagai underwriter berkualitas. Jika perusahaan listing pada periode penelitian tersebut dijamin oleh salah satunya diberi angka 1, dan jika tidak diberi angka 0. Di dalam melakukan penjaminan emisi suatu efek, biasanya underwriter membentuk suatu kelompok yang terdiri dari underwriter pelaksana dan underwriter peserta. Underwriting suatu efek dilakukan dengan menandatangani kontrak penjaminan emisi antara underwriter pelaksana dengan emiten. Berdasarkan daftar reputasi underwriter dapat diketahui bahwa perusahaan yang dijamin oleh underwriter dalam Top Five broker selama periode 2007-2010 ada sebanyak 18 perusahaan dan sisanya sebanyak 28 di jamin oleh underwriter Not Top Five Broker.

commit to user

Rasio profitabilitas ROA menunjukkan kemampuan perusahaan dalam mendapatkan laba pada laporan keuangan terakhir sebelum meakukan IPO. Informasi ROA ini oleh emiten diharapkan menjadi pertimbangan keputusan investasi oleh investor. Berdasarkan data dari 46 sampel perusahaan, diperoleh rata-rata ROA sebesar 0,05 Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata emiten mendapatkan laba bersih sebesar 0,05 dibanding dengan equitynya pada laporan terakhir sebelum IPO. Rasio ROA terendah adalah sebesar -0,05 yang diperoleh oleh PT Kertas Basuki Rachmat Tbk., Rasio ROA tertinggi diperoleh oleh PT Tri Polyta Indonesia Tbk. yang mencapai 0,19.

e. Current Ratio (CR)

Curent ratio merupakan rasio yang menunjukkan likuiditas suatu perusahaan. Semakin tinggi current ratio suatu perusahaan berarti semakin kacil risiko kegagalan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Akibatnya risiko yang akan ditanggung pemegang saham juga semakin kecil. Dalam penelitian ini terdapat 46 perusahaan yang rata-rata current rationya yaitu sebesar 1,77. Curent ratio tertinggi dimiliki oleh PT.Bukit Darmo property Tbk. sebesar 13,91. Sedangkan untuk current ratio terendah dimiliki oleh PT.Bekasi Asri Pemula Tbk. dengan ratio sebesar 0,13.

commit to user

1. Uji Asumsi Klasik

Secara teoritis, analisis data yang digunakan dalam penelitian ini akan menghasilkan nilai parameter model pendugaan yang sahih bila telah memenuhi nilai asumsi klasik regresi normalitas, autokorelasi, multiko- linearitas, dan heteroskedastisitas. Untuk lebih jelasnya dapat dikemukakan sebagai berikut:

a. Uji Normalitas

Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan uji One- Sample Kolmogorov-Smirnov Test pada unstandarized residual. Dengan uji ini dapat diketahui apakah data yang diamati sesuai dengan distribusi tertentu. Kriteria yang digunakan dengan membandingkan nilai sign 2 tailed, apabila nilai sign 2 tailed > 0,05 maka data terdistribusi normal. Setelah dilakukan pengolahan dengan menggunakan bantuan program SPSS 16, maka diperoleh hasil seperti tampak pada tabel IV.3 berikut:

Tabel IV.3 Uji Normalitas One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test

Normal Parameters a Mean

0.0000000

Std. Deviation

0.23234287

Most Extreme Difference

Kolmogrov-Smirnov Z

0.689

Asymp. Sig. (2-tailed)

0.730

a. Test distribution is Normal

commit to user

Gambar IV.1 Scatterplot Uji Normalitas

Sesuai dengan hasil rangkuman yang merupakan hasil dari pengujian normalitas dengan SPSS 16 di atas maka diketahui bahwa nilai residual sudah terdistribusi normal. Hal ini dapat dilihat pada uji kolmogrov smirnov yang menunjukkan signifikansi diatas 0,05. Selain itu dapat dilihat juga pada gambar PP Plot yang ditunjukkan dari letak titik-titik berada tidak jauh dari garis diagonal.

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinieritas dimaksudkan untuk menguji apakah model regresi bebas multikolinieritas atau tidak. Suatu variabel menunjukkan gejala multikoliniearitas bisa dilihat dari nilai VIF (Variance Inflation Factor ) yang tinggi pada variabel-variabel independen suatu model

commit to user

multikoliniearitas dalam model regresi. Hasil pengujian VIF adalah sebagai berikut :

Tabel IV.4 Uji Multikolinearitas

Collinearity Statistics

Sumber: Output SPSS 16

Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa keempat variabel independen, memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, demikian juga nilai tolerance tidak ada yang kurang dari 0,1, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat multikolinearitas.

c. Uji Autokorelasi

Pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji statistik non-parametrik run test. Run test sebagai bagian dari staristik non- parametrik dapat digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah random atau sistematis, agar bebas dari autokorelasi maka residual harus terjadi secara random. Nilai dari asymp. sig. (2-tailed) > 0.05 agar tidak terjadi autokorelasi. Hasil pengujian run test adalah sebagai berikut :

commit to user

Uji Autokorelasi

Runs Test Unstandardized Residual Test Value a -0.02813

Cases < Test Value

23

Cases >= Test Value

23

Total Cases

46

Number of Runs

30

1.640

Asymp. Sig. (2-tailed)

0.101

a. Median Sumber : output SPSS 16

Dari rangkuman hasil run test diatas dapat dilihat bahwa nilai asymp.sig.(2-tailed) sebesar 0.101 > 0.05, berarti tidak terjadi autokorelasi dalam model regresi tersebut.

d. Uji Heteroskedastisitas

Dalam penelitian ini menggunakan cara analisis grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Yadalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu

X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di- studentized. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terhadi heteroskedastisitas. Namun jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas

commit to user

heteroskedastisitas. Hasil uji heteroskedastisitas dengan analisis grafik adalh sebagai berikut :

Sumber: Output SPSS 16

Gambar IV.2 Uji Hesteroskedastisitas

Berdasarkan gambar diatas terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk menganalisis TU (Tingkat Underpricing ) berdasarkan variabel independen Financial Leverage, Reputasi Underwriter , Return on Assets dan Current Ratio.

commit to user

Uji regresi berganda digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen. Perhitnungan persamaan regresi dilakukan dengan menggunakan program SPSS 16 for windows dengan memasukan variabel dummy reputasi underwriter. Hasil perhitungan dapat dilihat pada table berikut :