Kemampuan laba bersih dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi di masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
SKRIPSI
KEMAMPUAN LABA BERSIH DAN ARUS KAS OPERASI DALAM MEMPREDIKSI ARUS KAS OPERASI DI MASA DEPAN PADA
PERUSAHAAN OTOMOTIF YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
OLEH :
RAISA GRACE M SINAGA 090503314
PROGRAM STUDI S-1 AKUNTANSI DEPARTEMEN AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN
(2)
PERNYATAAN
Saya yang bertanda tangan dibawah ini menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi saya yang berjudul “Kemampuan laba bersih dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi di masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia” adalah benar hasil karya tulis saya sendiri yang disusun sebagai tugas akademik guna menyelesaikan beban akademik pada Fakultas Ekonomi Sumatera Utara.
Bagian atau data tertentu yang saya peroleh dari perusahaan atau lembaga, atau yang saya kutip dari hasil karya orang lain telah mendapat izin dan dituliskan sumbernya secara jelas sesuai dengan norma, kaidah dan penulisan etika ilmiah.
Apabila kemudian hari ditemukan adanya kecurangan dan plagiat dalam skripsi saya, saya bersedia menerima sanksi sesuai dengan peraturan yang berlaku.
Medan, Januari 2013 Yang membuat pernyataan
Raisa Grace M Sinaga NIM : 090503314
(3)
ABSTRAK
KEMAMPUAN LABA BERSIH DAN ARUS KAS OPERASI DALAM MEMPREDIKSI ARUS KAS OPERASI DI MASA DEPAN PADA
PERUSAHAAN OTOMOTIF YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah laba bersih dan arus kas operasi memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini memiliki jumlah sampel 9 perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2009-2011.
Pemilihan sampel dilakukan dengan metode purposive sampling. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan data sekunder yaitu laporan keuangan yang dipublikasikan melalui website yang digunakan adalah regresi linier berganda yang dilakukan dengan bantuan program komputer SPSS versi 19.0 .
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa laba bersih dan arus kas operasi secara simultan memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan. Secara parsial laba memiliki kemampuan yang lebih unggul daripada arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi masa depan.
Kata kunci: Laba Bersih, Arus Kas Operasi dan Arus Kas Operasi Masa Depan
(4)
ABSTRACT
THE ABILITY OF OPERATING CASH FLOW AND NET INCOME TO PREDICT FUTURE OPERATING CASH FLOW IN
AUTOMOTIVE COMPANIES LISTED ON THE INDONESIA STOCK EXCHANGE
The objective of this research is to determine whether the net income and operating cash flows has ability in predicting the future operating cash flows in automotive companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The sample in this research is 9 automotive companies listed on the Indonesia Stock Exchange from 2009-2011.
Research methods in this research using purposive sampling. The type of data used are secondary data. Data that used in this research is financial statements from each company of sample, publicized through website on analysis model performed with the aid of the computer program SPSS version 19.0.
The result of this study indicate that operating cash flows and net income variable simultaneously have predictive ability for future operating cash flows. Partially, net income variable has a superior ability in predicting future operating cash flow rather than operating cash flow variable.
Keywords : Net income, Operating Cash Flow and Future operating Cash Flow
(5)
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala berkatNya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Kemampuan laba bersih dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi di masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.” Penulis telah banyak menerima bimbingan, saran, motivasi serta doa dari berbagai pihak selama penulisan skripsi ini. Teristimewa untuk kedua oarang tua saya yang sangat saya kagumi, Ir. Alex Ferdinandus Sinaga dan Johanna Westenberg Munthe yang tidak pernah lelah memberikan kasih sayang, doa, nasehat serta semangat yang tulus hingga saat ini.
Pada kesempatan ini penulis juga ingin mengucapkan terimakasih dan penghargaan yang tulus kepada :
1. Bapak Drs. H. Arifin Lubis, MM, Ak selaku Plt. Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Dr. Syarifuddin Ginting Sugihen, MAFIS, selaku Ketua
Departemen dan bapak Drs.Hotmal Ja’far, MM, Ak selaku Sekretaris Departemen Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara. 3. Bapak Drs. Firman Syarif, MSi, Ak, selaku Ketua Program Studi S-1
Akuntansi dan Ibu Dra. Mutia Ismail, MM, Ak selaku Sekretaris Departemen Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara. 4. Bapak Drs. M. Zainul Bahri Torong, MSi, Ak selaku Penasehat Akademik
yang telah meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan selama masa perkuliahan.
(6)
5. Bapak Drs. Firman Syarif, MSi, Ak, yang juga selaku Dosen Pembimbing saya dan Bapak Sambas Ade Kesuma, SE, MSi, Ak selaku Dosen Pembaca yang telah meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan dan perbaikan dalam menyelesaikan skripsi ini.
6. Yang sangat saya kasihi abang dan adik saya Michael Mario Rapdear Sinaga, Moses Odillo Rosevelt Sinaga dan Anastasya Beatrice Sinaga yang selalu memberikan doa, semangat serta kasih sayang yang tulus selama ini. Teman-teman angkatan 2009 teristimewa Vivi, Mona, Vilintini, Ade, Rizka dan segenap teman-teman Sofyan 18 yang tidak pernah letih memberikan kasih sayang, semangat dan bantuan sepanjang masa perkuliahan saya. Serta semua keluarga dan pihak yang tidak dapat disebutkan satu-persatu, terima kasih atas segala bantuan yang telah diberikan selama ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini juga masih banyak terdapat kekurangan. Untuk itu, penulis mengharapkan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi kita semua.
Medan, Januari 2013 Penulis,
Raisa Grace M Sinaga NIM : 090503314
(7)
DAFTAR ISI
Halaman
PERNYATAAN ... i
ABSTRAK ... ii
ABSTRACT ... iii
KATA PENGANTAR ... iv
DAFTAR ISI ... vi
DAFTAR TABEL ... viii
DAFTAR GAMBAR ... ix
DAFTAR LAMPIRAN ... x
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang masalah ... 1
1.2 Rumusan masalah ... 6
1.3 Tujuan penelitian ... 6
1.4 Manfaat penelitian ... 6
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Laporan Keuangan ... 8
2.1.1 Pengertian Laporan Keuangan ... 8
2.1.2 Pemakai Laporan keuangan ... 9
2.1.3 Manfaat Laporan Keuangan ... 9
2.1.4 Komponen Laporan Keuangan ... 10
2.1.5 Karakteristik Laporan Keuangan ... 12
2.2 Laba Bersih ... 14
2.3 Laporan Arus Kas Aktivitas Operasi ... 15
2.3.1 Metode Pelaporan Arus Kas... 16
2.4 Prediksi Arus Kas Operasi Masa Depan ... 18
2.5 Penelitian Terdahulu ... 19
2.6 Kerangka Konseptual ... 23
2.7 Hipotesis Penelitian ... 24
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian ... 25
3.2 Populasi Dan Sampel Penelitian ... 25
3.3 Jenis Data ... 27
(8)
3.5.1 Variabel Independen ... 28
3.5.2 Variabel Dependen ... 29
3.6 Metode Analisis Data ... 30
3.6.1 Uji Asumsi Klasik ... 30
3.6.2 Pengujian Hipotesis ... 34
3.6.2.1 Uji t-test ... 34
3.6.2.2 Uji F-test ... 35
3.6.2.3 Koefisien Determinasi (�2 ) ... 35
3.7 Jadwal Penelitian ... 36
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Objek Penelitian ... 37
4.2 Analisis Statistik Deskriptif ... 37
4.3 Uji Asumsi Klasik ... 40
4.3.1 Uji Normalitas ... 40
4.3.2 Uji Multikolinieritas ... 46
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas ... 47
4.3.4 Uji Autokorelasi ... 49
4.4 Pengujian Hipotesis ... 50
4.4.1 Uji t-test ... 51
4.4.2 Uji F-test ... 53
4.4.3 Hasil Uji KoefisienDeterminasi (�2) ... 54
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan ... 56
5.2 Keterbatasan Penelitian ... 57
5.3 Saran ... 57
DAFTAR PUSTAKA ... 59
(9)
DAFTAR TABEL
No. Tabel Judul Halaman
1.1 Data Penjualan Mobil Januari-Desember 2012 ... 4
2.1 Peneliti Terdahulu ... 20
3.1 Pemilihan Sampel ... 26
3.2 Sampel Perusahaan ... 27
3.3 Jadwal Penelitian ... 33
4.1 Analisis Statistik Deskriptif ... 38
4.2 Uji Normalitas Sebelum ditransformasi... 42
4.3 Uji Normalitas Setelah ditransformasi... 44
4.4 Uji Multikolinieritas ... 47
4.5 Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson ... 49
4.6 Hasil Uji run-test ... 50
4.7 Hasil Uji t-test ... 51
4.8 Hasil Uji F-test ... 53
(10)
DAFTAR GAMBAR
No. Gambar Judul Halaman
2.1 Kerangka Konseptual ... 24
4.1 Uji Normalitas Sebelum Data Ditransformasi ... 40
4.2 Uji Normalitas Sebelum Data Ditransformasi ... 43
4.3 Uji Normalitas Setelah Data Ditransformasi... 45
4.4 Uji Normalitas Setelah Data Ditransformasi ... 46
(11)
DAFTAR LAMPIRAN
No. Lampiran Halaman
Lampiran 1 Laba Bersih, Arus kas Operasi, Arus Kas Operasi
Masa Depan sebelum ditransformasi ... 61
Lampiran 2 Laba Bersih, Arus kas Operasi, Arus Kas Operasi Masa Depan setelah ditransformasi ... 64
Lampiran 3 Hasil Uji Statistik Deskriptif ... 67
Lampiran 4 Hasil Uji Normalitas ... 68
Lampiran 5 Hasil Uji Multikolinieritas ... 71
Lampiran 6 Hasil Uji Heteroskedastisitas ... 71
Lampiran 7 Hasil Uji Autokorelasi ... 72
Lampiran 8 Hasil Uji Hipotesis ... 72
(12)
ABSTRAK
KEMAMPUAN LABA BERSIH DAN ARUS KAS OPERASI DALAM MEMPREDIKSI ARUS KAS OPERASI DI MASA DEPAN PADA
PERUSAHAAN OTOMOTIF YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah laba bersih dan arus kas operasi memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini memiliki jumlah sampel 9 perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2009-2011.
Pemilihan sampel dilakukan dengan metode purposive sampling. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan data sekunder yaitu laporan keuangan yang dipublikasikan melalui website yang digunakan adalah regresi linier berganda yang dilakukan dengan bantuan program komputer SPSS versi 19.0 .
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa laba bersih dan arus kas operasi secara simultan memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan. Secara parsial laba memiliki kemampuan yang lebih unggul daripada arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi masa depan.
Kata kunci: Laba Bersih, Arus Kas Operasi dan Arus Kas Operasi Masa Depan
(13)
ABSTRACT
THE ABILITY OF OPERATING CASH FLOW AND NET INCOME TO PREDICT FUTURE OPERATING CASH FLOW IN
AUTOMOTIVE COMPANIES LISTED ON THE INDONESIA STOCK EXCHANGE
The objective of this research is to determine whether the net income and operating cash flows has ability in predicting the future operating cash flows in automotive companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The sample in this research is 9 automotive companies listed on the Indonesia Stock Exchange from 2009-2011.
Research methods in this research using purposive sampling. The type of data used are secondary data. Data that used in this research is financial statements from each company of sample, publicized through website on analysis model performed with the aid of the computer program SPSS version 19.0.
The result of this study indicate that operating cash flows and net income variable simultaneously have predictive ability for future operating cash flows. Partially, net income variable has a superior ability in predicting future operating cash flow rather than operating cash flow variable.
Keywords : Net income, Operating Cash Flow and Future operating Cash Flow
(14)
BAB I
PENDAHULUAN 1.1Latar Belakang Masalah
Ketatnya persaingan antar perusahaan membuat perusahaan berlomba-lomba untuk meningkatkan kemampuannya baik di bidang pemasaran, operasional, sumber daya manusia, bahkan dalam laporan keuangannya. Laporan keuangan dinilai merupakan suatu pengukuran yang dianggap sangat penting dalam melihat prestasi perusahaan. Prestasi sebuah perusahaan dapat dilihat dari laporan keuangannya. Informasi yang terdapat dalam laporan keuangan suatu perusahaan merupakan informasi yang penting bagi para penggunanya dalam membuat suatu keputusan ekonomi yang berguna untuk berbagai tujuan pembuatan keputusan sesuai dengan tujuan tiap-tiap pengguna informasi.
Laporan keuangan merupakan hasil dari proses akuntansi yang mampu memberikan gambaran tentang kinerja suatu perusahaan serta merupakan sarana komunikasi dalam menyampaikan informasi mengenai aktivitas perusahaan guna memenuhi kebutuhan pihak-pihak yang berkepentingan. Adapun tujuan dari laporan keuangan menurut Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK 2007:3) No. 1 menyatakan bahwa tujuan laporan keuangan adalah menyediakan informasi yang menyangkut posisi keuangan, kinerja, serta perubahan posisi keuangan suatu perusahaan yang bermanfaat bagi sejumlah besar pemakai dalam pengambilan keputusan ekonomi.
(15)
Informasi keuangan yang terdapat dalam laporan keuangan dinilai sebagai alat yang mampu bagi para pemakainya dalam mengurangi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan ekonomi. Salah satu cara dalam mengurangi ketidakpastian tersebut adalah dengan melakukan analisis terhadap laporan keuangan tersebut. Analisis yang dapat dilakukan terhadap laporan keuangan tersebut salah satunya adalah dalam memberikan prediksi terhadap prediksi keuangan di masa depan.
Beberapa jenis laporan yang dapat berperan dalam memberikan prediksi terhadap arus kas operasi masa depan adalah laporan laba rugi dan laporan arus kas. Informasi laba dapat digunakan sebagai dasar pengukuran kinerja perusahaan. Laba yang tinggi mengindikasikan prestasi perusahaan yang baik. Informasi laba ini juga berguna bagi pihak eksternal yang hendak melakukan kegiatan investasi dalam perusahaan untuk melihat apakah investasi yang dilakukan pada perusahaan tersebut aman dan tepat. Laporan ini menjadi bahan pertimbanagan akan bagaimana kondisi perusahaan di masa depan. Karena investor tentunya akan mengharapkan laba yang lebih baik dari sebelumnya. .
Adapun Informasi arus kas berguna bagi pemakai laporan keuangan sebagai dasar untuk menilai kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kas dan setara kas dan menilai kebutuhan perusahaan. Laporan arus kas ini menggambarkan bagaimana perusahaan mampu memenuhi kebutuhan internal perusahaannya. Dalam proses pengambilan keputusan ekonomi, para pemakai informasi keuangan perlu melakukan evaluasi terhadap kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kas dan setara kas serta kepastian untuk mendapatkannya.
(16)
Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan ( PSAK 2007:1) No. 2 menyatakan bahwa perusahaan harus menyusun laporan arus kas dan menyajikan laporan tersebut sebagai bagian yang tidak terpisahkan dari laporan keuangan untuk setiap periode penyajian laporan keuangan.
Sektor industri otomotif di Indonesia semakin maju dan berkembang. Dengan ekonomi domestik yang stabil, sentimen positif konsumen dan peluncuran model-model terbaru, pasar otomotif nasional bisa mencapai angka penjualan yang cukup tinggi. Saat ini industri otomotif Indonesia menunjukkan perkembangan yang menggembirakan. Dalam lima tahun terakhir industri otomotif mengalami peningkatan yang signifikan dan permintaan pasar dari tahun ke tahun terus menunjukkan kenaikan (Darmawan 2012). Kinerja penjualan yang baik dalam sektor industri otomotif ini haruslah dipertahankan serta ditingkatkan lagi. Untuk tetap dapat mempertahankan kinerja penjualan yang baik, dapat dilakukan prediksi arus kas masa depan, sehingga perusahaan dapat memperkirakan bagaimana kinerja perusahaan di masa depan.
Berdasarkan data Gaikindo, penjualan mobil selama periode Januari hingga September tahun ini mencapai 816.317 unit, atau selangkah lagi menebus capaian tahun lalu 894.164 unit. Untuk bulan September saja, penjualan tercatat 102.100 unit, naik dari bulan sebelumnya 76.445 unit yang dapat ditunjukkan pada tabel dibawah ini :
(17)
Tabel 1.1
Data Penjualan Mobil Januari-Desember 2012
Sumber : Gaikindo, 2012
Penelitian mengenai kemampuan laba dan arus kas untuk memprediksi arus kas di masa depan sudah banyak dilakukan. Diantaranya adalah Dahler dan Febrianto (2006) meneliti tentang kemampuan earnings dan arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa kemampuan arus kas operasi lebih baik dibandingkan dengan laba dalam
CATEGORY
MONTH
SALES
2012 JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
SEDAN 1.297 2.216 2.246 2.408 2.885 4.107 3.867 3.318 3.561 2.683 2.819 2.844 34.221
4X2 49.430 56.662 58.482 57.679 63.358 67.777 67.966 50.588 67.928 71.273 68.422 59.603 739.168
4X4 369 541 603 662 666 750 735 682 890 575 648 275 7.396
BUS 275 377 288 473 681 392 307 240 291 333 344 471 4.472
PICK UP/TRUCK 24.183 25.974 24.806 24.494 26.626 26.397 27.155 19.913 27.027 30.313 30.099 24.622 311.609
DOUBLE CABIN 873 716 1.492 1.428 1.355 2.323 2.481 1.704 2.403 1.577 1.371 1.641 19.364
MARKET TOTAL 76.427 86.486 87.917 87.144 95.541 101.746 102.511 76.445 102.100 106.754 103.703 89.456 1.116.230
(18)
memprediksi arus kas operasi masa depan. Bandi dan Rahmawati (2005) yang meneliti tentang kandungan informasi komponen arus kas dan laba dalam memprediksi arus kas masa depan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa laba tidak secara mutlak memiliki kemampuan prediksi yang lebih baik dibanding komponen arus kas. Pada tahun-tahun tertentu, arus kas merupakan prediktor yang lebih baik dalam memprediksi arus kas masa depan. As’ad (2010) meneliti tentang kemampuan informasi komponen arus kas (aktivitas operasi, investasi dan pendanaan) dan laba dalam memprediksi arus kas masa depan. Dalam penelitiannya menunjukkan bahwa komponen arus kas dan laba memiliki pengaruh dalam memprediksi arus kas masa depan, dimana arus kas operasi merupakan prediktoryang paling akurat untuk menganalisis arus kas.
Berbeda halnya dengan Muchlis (2011) yang meneliti tentang kemampuan gross profit, laba dan arus kas dalam memprediksi arus kas di masa depan. Penelitian ini menunjukkan bahwa hanya laba bersihlah yang memiliki pengaruh secara signifikan terhadap prediksi arus kas di masa depan.
Berdasarkan hasil penelitian yang berbeda-beda, maka dilakukanlah penelitian terhadap laba dan arus kas untuk menguji kembali manakah yang merupakan prediktor terbaik dalam memprediksi arus kas masa depan. Penelitian yang dilakukan untuk memprediksi arus kas masa depan ini berjudul
“Kemampuan laba bersih dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi di masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.” Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berfokus
(19)
terhadap perusahaan industri otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan tahun penelitian 2009-2011.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas maka permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah “Apakah laba bersih dan arus kas operasi memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia ?
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah laba bersih dan arus kas operasi berpengaruh pada nilai prediksi arus kas operasi masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2009-2011.
1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah :
1. Penelitian ini diharapkan mampu menjadi bahan referensi dalam
menyempurnakan penelitian selanjutnya yang sejenis. Sehingga hasilnya dapat lebih baik dari penelitian yang terdahulu.
2. Bagi perusahaan, penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumbangan pemikiran untuk digunakan sebagai bahan masukan dalam mengambil
(20)
keputusan dan kemajuan perusahaan. Terutama dalam melakukan analisis laporan keuangan.
3. Bagi investor, sebagai bahan pertimbangan dan alat analisis bagi investor ketika akan melakukan keputusan investasi. Sehingga keputusan investasi dapat diambil dengan tepat.
(21)
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1Laporan Keuangan
2.1.1. Pengertian Laporan Keuangan
Pada umumnya laporan keuangan menyediakan informasi dalam bentuk neraca, laporan laba rugi, laporan perubahan ekuitas, laporan arus kas, catatan atas laporan keuangan. Laporan keuangan merupakan ringkasan dari suatu proses pencatatan, merupakan suatu ringkasan dari tansaksi-transaksi keuangan yang terjadi selama tahun buku yang bersangkutan (Baridwan, 2004).
Menurut Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK 2007:7) No.1 Laporan keuangan adalah suatu penyajian terstruktur dari posisi keuangan dan kinerja keuangan suatu entitas. Tujuan laporan keuangan adalah memberikan informasi mengenai posisi keuangan, kinerja keuangan, dan arus kas entitas yang bermanfaat bagi sebagian besar kalangan pengguna laporan dalam pembuatan keputusan ekonomi. Laporan keuangan juga menunjukkan hasil pertanggungjawaban manajemen atas penggunaan sumber daya yang dipercayakan kepada mereka.
Laporan keuangan yang disajikan harus memiliki informasi yang bermanfaat bagi para penggunanya dalam mengambil keputusan mengenai berbagai kebijakan perusahaan. Informasi yang diberikan harus dipahami oleh
(22)
orang-orang yang memiliki pengetahuan mengenai aktivitas usaha dan ekonomi serta memiliki keinginan untuk mempelajari informasi tersebut.
2.1.2. Pemakai laporan keuangan
Adapun laporan keuangan tersebut digunakan oleh 2 kelompok yang berkepentingan dalam satu perusahaan menurut Stice dan Skousen (2004) :
1. Pemakai internal
Yaitu pengambil keputusan yang secara langsung berpengaruh terhadap kegiatan internal perusahaan. Pemakai internal membutuhkan informasi untuk membantu dalam perencanaan dan pengendalian operasi perusahaan dan pengelolaan berbagai sumber daya perusahaan. Yang termasuk dalam pemakai internal adalah pemilik perusahaan, pimpinan perusahaan, serta karyawan perusahaan.
2. Pemakai eksternal
Yaitu pengambil keputusan yang berkaitan dengan hubungan mereka dengan perusahaan. Adapun yang termasuk dalam kelompok ini adalah pemerintah, kreditur, bank dan lain-lain.
2.1.3. Manfaat Laporan Keuangan
Berdasarkan Statement of Financial Accounting Concept (SFAC) No. 8 dinyatakan manfaat laporan keuangan, yaitu bahwa pelaporan keuangan harus menyajikan informasi yang :
(23)
1. Dapat membantu investor, kreditor dan pengguna lain yang potensial dalam membuat keputusan tentang perusahaan berdasarkan informasi dalam laporan keuangan.
2. Berisi tentang sumber daya ekonomi perusahaan. Serta efek dari transaksi dan peristiwa lain dan kondisi tentang perubahan sumber daya perubahan. 3. Berisi tentang prestasi perusahaan selama satu periode. Investor dan kreditor
sering menggunakan informasi masa lalu untuk membantu memprediksi prospek perusahaan ke depan.
2.1.4. Komponen Laporan Keuangan
Menurut Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK 2007) No. 1 laporan keuangan (financial statements) yang sering disajikan :
1. Neraca
Sering disebut sebagai laporan aktiva dan kewajiban atau laporan posisi keuangan. Neraca disiapkan per tanggal tertentu. Neraca melaporkan aktiva yang dimiliki perusahaan per tanggal tersebut serta klaim dari kreditor dan pemilik atas aktiva tersebut.
2. Laporan laba rugi
Sering disebut sebagai laporan operasional. Laporan laba rugi melaporkan pendapatan dan beban selama periode waktu tertentu berdasarkan konsep penandingan atau pengaitan (matching concept). Laporan laba rugi juga melaporkan kelebihan pendapatan terhadap
(24)
beban-beban yang terjadi. Laporan laba rugi disiapkan untuk suatu periode, misalnya satu tahun, satu kuartal, atau satu bulan.
3. Laporan ekuitas pemilik
Sering disebut sebagai laporan ekuitas pemegang saham. Laporan ekuitas pemilik melaporkan perubahan ekuitas pemilik selama jangka waktu tertentu laporan tersebut dipersiapkan setelah laporan laba rugi, karena laba bersih atau rugi bersih periode berjalan harus dilaporkan dalam laporan ini. Demikian juga, laporan ekuitas pemilik dibuat sebelum mempersiapkan neraca, karena jumlah ekuitas pemilik pada akhir periode harus dilaporkan di neraca.
4. Laporan arus kas
Laporan arus kas melaporkan jumlah kas yang dihasilkan dan digunakan oleh perusahaan melalui tiga jenis aktivitas : operasi, investasi dan pendanaan. Laporan arus kas merupakan laporan keuangan yang paling objektif karena tidak menggunakan berbagai estimasi dan penilaian akuntansi yang dibutuhkan untuk menyusun neraca dan laporan laba rugi. 5. Catatan atas laporan keuangan
Karena tujuan dari laporan keuangan yang disiapkan sesuai dengan GAAP adalah agar pemakai eksternal dapat membuat keputusan ekonomis yang lebih baik mengenai perusahaan, berbagai pengungkapan diperlukan untuk menjelaskan aspek-aspek dari empat laporan keuangan utama. Pengungkapan ini termasuk rincian yang tidak terdapat dalam laporan-laporan tersebut, dan penjelasan metode-metode yang digunakan
(25)
untuk transaksi-transaksi dan kejadian-kejadian. Catatan atas laporan keuangan perlu dibaca dengan teliti untuk memahami ke empat laporan keuangan tersebut.
2.1.5 Karakteristik Laporan Keuangan
Adapun karakteristik kualitatif laporan keuangan menurut Stice dan Skousen (2004) adalah sebagai berikut :
a. Manfaat lebih besar daripada biaya
Kesulitan untuk mengetahui efektivitas biaya dari pelaporan keuangan adalah bahwa manfaat dan biaya, terutama manfaat, tidak selalu dapat diukur dengan mudah. Selain biaya yang ditimbulkan oleh pihak-pihak yang dapat diidentifikasikan dan jelas, perusahaan wajib untuk menyiapkan laporan keuangan, sedangkan manfaatnya tersebar ke seluruh perekonomian.
b. Relevansi
Aspek dari informasi yang relevan adalah : - Nilai umpan balik
- Nilai prediksi - Tepat waktu
Informasi yang relevan secara normal harus menyediakan baik nilai umpan balik (feedback value) maupun nilai prediksi (predictive value) pada saat yang sama. Umpan balik dari kejadian masa lalu membantu dalam mengkonfirmasi atau memperbaiki perkiraan sebelumnya.
(26)
Informasi seperti ini dapat digunakan untuk memperkirakan hasil di masa yang akan datang. Sementara tepat waktu (timeliness) adalah aspek yang penting agar informasi dapat “membuat suatu perbedaan” karena apabila informasi baru bisa didapat setelah keputusan diambil, tidak akan banyak berguna.
c. Keandalan
Informasi dikatakan dapat diandalkan apabila secara relatif bebas dari kesalahan dan menyajikan hal yang seharusnya. Keandalan (reliability) tidak berarti ketepatan yang absolut. Informasi yang berdasarkan penilaian dan yang menggunakan estimasi dan perkiraan tidak mungkin akurat secara total, tetapi harus dapat diandalkan. Tujuannya adalah memberikan jenis informasi yang dapat memberikan kepercayaan bagi para pemakainya.
d. Dapat dibandingkan
Dapat dibandingkan (comparability) adalah bahwa informasi menjadi lebih berguna ketika dapat dikaitkan dengan suatu tolak ukur atau standar. Perbandingan dapat dilakukan dengan data dari perusahaan lain atau informasi yang sejenis dengan perusahaan yang sama, tetapi pada periode yang berbeda.
e. Materialitas
Materialitas (materiality) berkaitan dengan sesuatu yang spesifik seperti cukup besarnya atau tidak suatu unsur yang memengaruhi keputusan dari pemakai laporan keuangan. Petunjuk kuantitatif yang berkaitan
(27)
dengan materialitas sangatlah kurang, sehingga akuntan harus melakukan penilaiannya dalam menentukan apakah suatu unsur dinyatakan material atau tidak.
2.2 Laba Bersih
Laba merupakan salah satu komponen dalam laporan laba rugi. Laba merupakan selisih antara pendapatan atas biaya-biaya dalam jangka waktu tertentu. Laba bersih dapat dilihat sebagai suatu ukuran kinerja perusahaan apakah perusahaan memiliki kinerja yang baik atau tidak. Pengukuran laba ini penting sebagai dasar pertimbangan akan keputusan bisnis. Dalam menentukan keputusan investasi, calon investor dinilai penting untuk mengukur perusahaan dari segi kemampuannya untuk menghasilkan laba bersih sehingga investor dapat lebih memiliki keyakinan dalam melakukan kegiatan investasi. Untuk itu perusahaan harus mampu untuk memaksimalkan laba sebagai informasi penting yang menunjukkan prestasi perusahaan serta sebagai informasi yang berguna sebagai dasar dalam melakukan kebijakan investasi.
Belkaoui (1993) menyebutkan bahwa laba akuntansi memiliki lima karakteristik sebagai berikut :
1. Laba akuntansi didasarkan pada transaksi aktual yang dlakukan oleh sebuah perusahaan (terutama pendapatan yang timbul dari penjualan barang atau jasa dikurangi biaya yang diperlukan untuk mencapai penjualan itu).
2. Laba akuntansi didasarkan pada postulate periode dan berhubungan dengan prestasi keuangan perusahaan itu selama periode waktu tertentu.
(28)
3. Laba akuntansi didasarkan pada prinsip pendapatan dan membutuhkan definisi, pengukuran, dan pengakuan pendapatan.
4. Laba akuntansi membutuhkan pengukuran biaya dalam bentuk biaya historis bagi perusahaan, yang melahirkan kepatuhan yang ketat pada prinsip biaya. 5. Laba akuntansi mensyaratkan agar pendapatan yang direalisasikan pada periode
itu dikaitkan pada biaya relevan yang tepat atau sepadan.
2.3 Laporan Arus Kas Aktivitas Operasi
Laporan arus kas melaporkan arus kas selama periode tertentu. Laporan arus kas ini terdiri dari arus kas aktivitas operasi, arus kas aktivitas pendanaan dan arus kas aktivitas investasi. Berdasarkan Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK 2007:2.1) no.2 menyatakan bahwa ''Informasi tentang arus kas suatu perusahaan berguna bagi para pengguna laporan keuangan sebagai dasar untuk menilai kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kas dan setara kas dan menilai kebutuhan perusahaan untuk menggunakan arus kas tersebut. Dalam proses pengambilan keputusan ekonomi, para pengguna perlu melakukan evaluasi terhadap kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kas dan setara kas serta kepastian perolehannya.”
Kas adalah aktiva lancar yang paling likuid (cair) dan terdiri dari pos-pos yang berlaku sebagai alat tukar dan memberikan dasar bagi pengukuran akuntansi. Sedangkan setara kas (cash equivalent) adalah investasi yang sifatnya
(29)
sangat likuid, berjangka pendek dan yang dengan cepat dapat dijadikan kas dalam jumlah tertentu tanpa menghadapi risiko perubahan nilai yang signifikan.
Berdasarkan Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan No. 2 (PSAK 2007:2.3) No.2 jumlah arus kas dari aktivitas operasi merupakan indikator yang menentukan apakah perusahaan dapat menghasilkan arus kas yang cukup untuk melunasi pinjaman, memelihara kemampuan operasi perusahaan, membayar dividen dan melakukan investasi baru tanpa mengandalkan sumber pendanaan dari luar.
Jumlah arus kas ini dapat menggambarkan bagaimana perusahaan menggunakan serta menghasilkan kas dalam setiap kegiatan perusahaannya. Apabila kas bersih yang disediakan oleh aktivitas operasi tinggi, maka ini menggambarkan bahwa perusahaan mampu menghasilkan kas yang mencukupi kebutuhan perusahaan dari operasi untuk membayar kewajibannya. Sebaliknya, apabila jumlah kas bersih yang dihasilkan oleh aktivitas operasi rendah, maka hal ini menggambarkan bahwa perusahaan tidak mampu menghasilkan kas yang cukup untuk memenuhi kebutuhan operasi perusahaannya. Informasi mengenai arus kas historis dan informasi lainnya dapat berguna dalam memprediksi arus kas operasi masa depan.
2.3.1 Metode Pelaporan Arus Kas
Terdapat dua metode yang dapat digunakan untuk menghitung dan melaporkan jumlah arus kas bersih dari aktivitas operasi menurut Stice Skousen (2004) yaitu metode langsung dan metode tidak langsung.
(30)
a. Metode Langsung
Metode langsung adalah pemeriksaan kembali setiap pos laporan laba rugi dengan tujuan melaporkan seberapa banyak kas yang diterima atau dikeluarkan sehubungan dengan pos tersebut. Contohnya pada akun penjualan di laporan laba rugi , terdapat pos yang berhubungan dengan laporan arus kas, yang disebut dengan kas yang diterima dari pelanggan. Untuk harga pokok penjualan, pos yang berhubungan adalah kas yang dibayar untuk persediaan. Untuk menyiapkan bagian aktivitas bagian operasi dengan metode langsung, setiap pos dalam laporan laba rugi harus disesuaikan untuk pengaruh-pengaruh akrual. Banyak perusahaan menyukai metode langsung karena metode ini melaporkan secara langsung sumber dari arus kas masuk dan keluar tanpa harus dibingungkan dengan penyesuaian-penyesuain dengan laba bersih.
b. Metode Tidak Langsung
Metode tidak langsung dimulai dengan laba bersih yang dilaporkan di laporan laba rugi, dan menyesuaikan dengan nilai akrual ini untuk setiap hal yang tidak memengaruhi arus kas. Adapun penyesuaiannya adalah dalam tiga hal yang mendasar :
• Pendapatan dan beban yang tidak melibatkan arus kas masuk dan arus kas keluar.
• Keuntungan dan kerugian karena aktivitas investasi dan aktivitas pendanaan.
(31)
• Penyesuaian untuk perubahan-perubahan dalam aset dan kewajiban lancar yang mengindikasikan sumber-sumber pendapatan dan beban-beban non-kas.
Metode tidak langsung merupakan metode yang paling banyak disukai dan digunakan oleh kebanyakan perusahaan karena relatif mudah digunakan.
2.4 Prediksi Arus Kas Operasi Masa Depan
Prediksi dilakukan untuk meminimalisir ketidakpastian. Prediksi dapat digunakan untuk mengetahui berbagai informasi yang dianggap berguna dalam kegiatan-kegiatan yang akan dilakukan di masa depan. Prediksi yang menggunakan data historis ini digunakan sebagai alat untuk mengukur risiko yang mungkin terjadi di masa depan serta sebagai alat untuk melakukan evaluasi. Prediksi yang dilakukan diharapkan dapat memberi perencanaan yang lebih baik, sehingga dapat memberikan keuntungan yang lebih baik dari sebelumnya. Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK 2007:2.2) No. 2 menyatakan bahwa: “Arus kas historis adalah indikator arus kas yang paling baik dalam menilai kemampuan perusahaan di periode yang akan datang yang dibuat melalui prediksi pada tahun sebelumnya, misalnya menentukan hubungan antara profitabilitas dan arus kas bersih serta dampak perubahan harga.”
Bagi para pengguna internal perusahaan, prediksi arus kas operasi ini dapat digunakan sebagai bahan evaluasi aktivitas operasi perusahaan sekarang, sedangkan bagi para pemakai eksternal, prediksi arus kas operasi digunakan untuk
(32)
melihat kemampuan perusahaan dalam membayar hutang jangka pendeknya. Dengan prestasi perusahaan yang baik, tentunya pihak eksternal seperti investor akan lebih nyaman dan memiliki keyakinan dalam melakukan kegiatan investasinya. Bagi para pengguna laporan keuangan, prediksi arus kas masa depan ini dapat menjadi informasi penting yang membantu dalam pengambilan keputusan.
2.5 Penelitian Terdahulu
Hasil penelitian terdahulu yang berkaitan dengan prediksi arus kas di masa depan antara lain Dahler dan Febrianto (2006) meneliti tentang kemampuan earnings dan arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa kemampuan arus kas operasi lebih baik dibandingkan dengan laba dalam memprediksi arus kas operasi masa depan.
Setiawan (2010) meneliti tentang informasi keuangan dalam memprediksi perubahan laba dan arus kas di masa mendatang dengan menggunakan 8 variabel yaitu perubahan laba, perubahan piutang, perubahan persediaan, perubahan biaya administrasi dan penjualan, perubahan gross profit margin, laba masa depan dan arus kas masa depan. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa adanya pengaruh signifikan perubahan laba dan arus kas terhadap perubahan laba 1 tahun ke depan.
As’ad (2010) meneliti tentang kemampuan informasi komponen arus kas (aktivitas operasi, investasi dan pendanaan) dan laba dalam memprediksi arus kas masa depan. Dalam penelitiannya menunjukkan bahwa komponen arus kas dan
(33)
laba memiliki pengaruh dalam memprediksi arus kas masa depan, dimana arus kas operasi merupakan prediktoryang paling akurat untuk menganalisis arus kas.
Muchlis (2011) yang meneliti tentang kemampuan gross profit, laba dan arus kas dalam memprediksi arus kas di masa depan. Penelitian ini menunjukkan bahwa hanya laba bersihlah yang memiliki pengaruh secara signifikan terhadap prediksi arus kas di masa depan.
Harahap (2011) melakukan penelitian tentang kemampuan laba dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi masa depan dengan menggunakan variabel laba bersih, arus kas operasi dan arus kas operasi masa depan. Dengan hasil penelitian arus kas operasi memiliki kemampuan yang lebih baik dalam memprediksi arus kas operasi masa depan.
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu
Nama Judul Variabel yang
digunakan Hasil penelitian Dahler dan Febrianto (2006) Kemampuan prediktif earnings dan arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan.
Variabel
independen: arus kas operasi tahun berjalan dan laba bersih sebelum pos-pos luar biasa tahun berjalan
Variabel
Dependen: arus kas dari aktivitas operasi perusahaan periode setelah tahun amatan
- Arus kas operasi tahun berjalan memiliki
kemampuan lebih baik dibandingkan dengan laba dalam memprediksi arus kas operasi masa yang akan datang
(34)
Setiawan (2010)
Kemampuan informasi keuangan dalam memprediksi perubahan laba dan perubahan arus kas di masa mendatang pada perusahaan manufaktur industri barang konsumsi yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BEI) Variabel independen: perubahan laba, perubahan piutang, perubahan persediaan, perubahan biaya administrasi dan penjualan, perubahan gross profit margin, perubahan arus kas
Variabel Dependen: laba masa depan dan arus kas masa depan
- Perubahan laba secara parsial berpengaruh signifikan terhadap perubahan laba 1 tahun ke depan namun tidak terhadap perubahan arus kas 1 tahun kedepan. -Perubahan arus kas
secara parsial berpengaruh signifikan terhadap perubahan laba 1 tahun ke depan maupun perubahan arus kas 1 tahun ke depan pada taraf 10%.
As’ad (2010)
Kemampuan
informasi komponen arus kas dan laba dalam memprediksi arus kas masa depan
Variabel
independen: arus kas aktivitas operasi, arus kas aktivitas investasi, arus kas aktivitas pendanaan
Variabel
Dependen: arus kas masa depan
- Komponen arus kas operasi, investasi dan pendanaan
berpengaruh dalam memprediksi arus kas masa depan, namun pengujian komponen arus kas secara bersama-sama tidak berpengaruh dalam memprediksi arus kas masa depan
(35)
Muchlis (2011)
Kemampuan informasi arus kas, gross profit margin, dan laba dalam memprediksi arus kas masa depan pada perusahaan property, real estate dan consumer goods yang terdaftra di Bursa Efek Indonesia
Variabel
independen: arus kas aktivitas operasi, gross profit margin, laba bersih
Variabel
dependen : arus kas masa depan
- Arus kas aktivitas operasi, gross profit margin tidak
berpengaruh secara signifikan terhadap arus kas masa depan, namun arus kas aktivitas operasi, gross profit margin, dan laba bersih berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap prediksi arus kas masa depan. Harahap
(2011)
Kemampuan laba dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi masa depan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di bursa efek Indonesia
Variabel independen:
laba bersih dan arus kas aktivitas operasi
Variabel
Dependen : arus kas operasi masa depan
- Kedua prediktor dinilai mampu untuk memprediksi arus kas masa depan. Namun, arus kas operasi mempunyai kemampuan yang lebih besar
(36)
2.6 Kerangka konseptual
Hubungan antara kemampuan laba dan arus kas dalam memprediksi laba dan arus kas masa mendatang dapat dilihat pada gambar 2.1. Dari kerangka konseptual tersebut, digunakan laba bersih dan arus kas operasi sebagai variabel independen, sedangkan arus kas operasi masa depan sebagai variabel dependen.
Laba bersih merupakan komponen dari laporan keuangan memiliki potensi yang sangat penting baik bagi pihak intern maupun ekstern. Informasi tentang arus kas suatu perusahaan berguna bagi para pemakai laporan keuangan sebagai dasar untuk menilai kebutuhan perusahaan dalam menggunakan kas dan setara kas.
Laba bersih dan arus kas operasi dinilai mampu untuk memprediksi arus kas masa depan. Prediksi atas laba bersih dan arus kas operasi terhadap arus kas operasi masa depan ini berguna bagi pemakai laporan keuangan dalam mengetahui kondisi kinerja dan keuangan perusahaan serta membantu dalam pengambilan keputusan. Prediksi ini juga dinilai mampu memberikan keyakinan kepada para investor yang akan melakukan investasi, sehingga investor memiliki keyakinan bahwa investasi yang dilakukannya sudah tepat.
(37)
H1
H2
H3
Gambar 2.1 Kerangka Konseptual
2.7 Hipotesis Penelitian
Hipotesis adalah proposisi yang dirumuskan dengan maksud untuk diuji secara empiris. Proposisi merupakan ungkapan atau pernyataan yang dapat dipercaya, disangkal, atau diuji kebenarannya mengenai konsep atau konstruk yang menjelaskan atau memprediksi fenomena-fenomena. Hipotesis merupakan penjelasan sementara tentang perilaku, fenomena atau keadaan tertentu yang telah terjadi atau akan terjadi (Erlina 2008). Berdasarkan perumusan masalah dalam kerangka konseptual sebelumnya, maka hipotesis dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
H1 : Laba bersih berpengaruh terhadap arus kas operasi masa depan H2 : Arus kas operasi berpengaruh terhadap arus kas operasi masa depan H3 : Laba bersih dan arus kas operasi berpengaruh secara bersama-sama
terhadap prediksi arus kas operasi masa depan. Laba bersih
(X1)
Arus kas operasi masa depan
(Y) Arus kas operasi
(38)
BAB III
METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan desain kausal atau hubungan sebab akibat. Desain penelitian kausal ini bertujuan untuk menguji hipotesis dan merupakan penelitian yang menjelaskan fenomena dalam bentuk hubungan antar variabel. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengidentifikasikan hubungan sebab akibat antara berbagai variabel (Erlina 2008:21).
3.2 Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi adalah sekelompok orang, kejadian, suatu yang mempunyai karakteristik tertentu. Penelitian populasi dapat dilakukan jika jumlah populasi relatif kecil dan elemen dari populasi tersebut agak berbeda satu dengan yang lainnya (Erlina 2008:75). Populasi dalam penelitian ini adalah semua perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sejak tahun 2009 sampai dengan 2011.
Sampel adalah bagian populasi yang digunakan untuk memperkirakan karakteristik populasi (Erlina 2008:75). Metode yang digunakan dalam pengambilan sampel adalah purposive sampling. Menurut Sopiah dan Etta (2010:189) adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan atau kriteria tertentu dengan tidak memberikan peluang sama bagi setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Adapun kriteria tertentu tersebut, antara lain :
(39)
1. Perusahaan sektor otomotif yang terdaftar di BEI pada tahun 2009,2010, dan 2011 dan perusahaan tersebut tidak didelisting.
2. Perusahaan menyampaikan laporan laba rugi dan arus kas yang lengkap dan telah diaudit pada tahun 2009,2010, dan 2011.
3. Perusahaan tidak mengalami kerugian pada tahun 2009,2010, dan 2011.
Berdasarkan kriteria tersebut, maka diseleksi perusahaan yang sesuai dengan kriteria seperti yang tampak pada tabel dibawah ini :
Tabel 3.1 Pemilihan Sampel
No Kode Nama perusahaan Kriteria Sampel
1 2 3
1 ASII Astra International Tbk S1
2 AUTO Astra Otoparts Tbk S2
3 BRAM Indo Kordsa Tbk S3
4 GDYR Goodyear Indonesia Tbk S4
5 GJTL Gajah Tunggal Tbk × -
6 IMAS Indomobil Sukses International Tbk × -
7 INDS Indospring Tbk S5
8 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk S6
9 MASA Multistrada Arah Sarana Tbk S7
10 NIPS Nipress Tbk S8
11 PRAS Prima Alloy Steel Universal Tbk × -
(40)
Dari seleksi yang telah dilakukan berdasarkan kriteria diatas, maka didapat 9 perusahaan yang memenuhi kriteria seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 3.2 Sampel Perusahaan
No Kode Nama perusahaan
1 ASII Astra International Tbk
2 AUTO Astra Auto Part Tbk
3 BRAM Indo Kordsa Tbk
4 GDYR Goodyear Indonesia Tbk
5 INDS Indospring Tbk
6 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk
7 MASA Multistrada Arah Sarana Tbk
8 NIPS Nipress Tbk
9 SMSM Selamat Sempurna Tbk
3.3 Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data yang dikumpulkan dari sumber-sumber tercetak, dimana data itu telah dikumpulkan oleh pihak lain sebelumnya (Erlina 2008:36). Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari situs www.idx.co.id pada bulan September 2012. Data yang diambil adalah data laporan keuangan pada tahun 2009 sampai 2011. Data yang diambil meliputi data dari laporan laba rugi dan laporan arus kas.
(41)
3.4Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data menggunakan studi pustaka dan studi dokumentasi. Dimana studi pustaka dilakukan dengan mengumpulkan dilakukan dalam mengumpulkan jurnal serta buku yang berhubungan dengan masalah yang akan diteliti. Setelah itu dilakukanlah studi dokumentasi, yaitu mengumpulkan data yang dibutuhkan dengan cara mencari data langsung dari catatan-catatan atau laporan keuangan yang ada pada Bursa Efek Indonesia. Data sekunder yang diambil ini terdiri dari laporan laba rugi dan laporan arus kas dari perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2009-2011.
3.5 Definisi Operasional
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel independen (bebas) dan variabel dependen (terikat).
3.5.1 Variabel Independen
Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel dependen baik dalam cara yang positif atau negatif. Variabel independen dan variabel dependen bersama-sama digunakan, dan setiap kenaikan yang terjadi pada variabel independen, mempengaruhi peningkatan atau penurunan variabel dependen juga (Sekaran 2000).
Penelitian ini menggunakan dua variabel independen yaitu laba bersih dan arus kas operasi.
(42)
a. Laba Bersih (X1)
Laba bersih merupakan angka yang menunjukkan selisih antara seluruh pendapatan dari kegiatan operasi perusahaan maupun non operasi perusahaan. Periode pengamatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah tahun 2009-2011.
b. Arus Kas Operasi (X2)
Di dalam laporan arus kas, perusahaan melaporkan arus masuk dan arus keluar kas atau setara kas selama periode tertentu yang diklasifikasikan ke dalam aktivitas operasi, investasi dan pendanaan. Arus kas operasi merupakan selisish antara penerimaan kas dari penjualan barang dan jasa dan pembayaran kas pada pemasok dan karyawan untuk memperoleh persediaan dan membayar beban. Arus kas aktivitas operasi ini merupakan penerimaan dan pembayaran kas yang menyangkut operasi perusahaan. Jumlah arus kas yang berasal dari aktivitas operasi merupakan indikator yang menentukan apakah dari operasinya perusahaan dapat menghasilkan arus kas yang cukup untuk melunasi pinjaman, memelihara kemampuan operasi perusahaan, membayar dividen, dan melakukan investasi baru tanpa mengandalkan pada sumber pendanaan dari luar.
3.5.2 Variabel Dependen
Variabel dependen adalah variabel utama untuk diteliti. Tujuan peneliti adalah untuk memahami dan menggambarkan variabel dependen,
(43)
atau untuk menjelaskan variabilitas, atau memprediksi hal itu. Dengan kata lain, variabel dependen merupakan faktor utama yang akan diteliti (Sekaran 2000).
Variabel dependen yang akan diteliti pada penelitian ini adalah arus kas operasi masa depan. Variabel dependen ini dilambangkan dengan (Y). Arus kas operasi masa depan dilihat melalui total jumlah penerimaan arus kas masuk dan arus kas keluar yang terjadi selama satu periode di masa yang akan datang.
3.6 Metode Analisis Data
Setelah data dikumpulkan, maka dilakukanlah analisis dari data tersebut. Data tersebut diolah dan diinterpretasikan untuk memperoleh hasil yang yang lebih rinci dalam menjawab permasalahan yang timbul dalam penelitian ini. Adapun analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
3.6.1 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji autokorelasi, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam
(44)
distribusi normal Erlina (2008: 102). Uji ini biasanya digunakan untuk mengukur data berskala ordinal, interval, ataupun rasio. Untuk meningkatkan hasil uji normalitas data, maka peneliti menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dari uji ini dapat dilihat :
1. Nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas < 0,05 maka distribusi data tidak normal
2. Nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas > 0,05 maka distribusi data normal
b. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Uji autokorelasi ini menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 ataupun sebelumya. Autokorelasi ini muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan dilakukannya uji statistik Run Test. Suatu persamaan regresi dinyatakan terbebas autokorelasi jika hasil uji statistik run test-nya tidak signifikan atau di atas 0,05.
(45)
Pengambilan keputusan pada uji run test didasarkan pada acak tidaknya data. Apabila data bersifat acak, maka dapat diambil kesimpulan bahwa data tidak terkena autokorelasi.
Acak tidaknya data mempunyai batasan sebagai berikut:
1. Apabila nilai probabilitas ≥ α = 0,05 maka observasi terjadi secara acak.
2. Apabila nilai probabilitas ≤ α = 0,05 maka observasi terjadi secara tidak acak.
Selain itu, pengujian juga dapat dilakukan dengan
menggunakan uji Durbin-Watson, dengan ketentuan sebagai
berikut :
1. Angka D-W di bawah -2 berarti ada ditemukan autokorelsi positif 2. Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada ditemukan
autokorelasi
3. Angka D-W di atas +2 berarti ada ditemukan autokorelasi negatif
c. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF dan nilai
(46)
tolerance di antara variabel independen, dengan ketentuan sebagai berikut :
1. Jika nilai VIF lebih kecil dari 10 maka menunjukkan tidak adanya multikolinieritas di antara variabel independen.
2. Nilai tolerance lebih besar dari 0,10 menunjukkan tidak adanya multikolinearitas di antara variabel independen.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas (Erlina 2008).
Deteksi adanya heteroskedastisitas, yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot.
Dasar pengambilan keputusan yang dilakukan adalah sebagai berikut : a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola
tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
(47)
3.6.2 Pengujian Hipotesis
Analisis regresi digunakan untuk melakukan prediksi terhadap suatu variabel numerik berdasarkan pada nilai dari satu atau lebih variabel yang lain. Penelitian ini dianalisis dengan menggunakan model regresi berganda. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Model yang digunakan sebagi berikut :
Y = α +
ß
₁
X
₁
+ ß
₂
X
₂
+ e
Y = Arus kas masa depan
α = Konstanta
ß₁,ß₂ = Koefisien regresi variabel independen X₁ = Arus kas operasi
X₂ = Laba bersih
e = Error
Hipotesis dalam penelitian ini akan diuji menggunakan t-test dan F-test
3.6.2.1 Uji t-test
Uji t ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel
(48)
dependen. Jika nilai signifikan (α) diatas 5% berarti masing-masing variabel independen tidak mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen.
3.6.2.2 Uji F-test
Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel independen dapat secara bersama-sama (simultan) berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen (Y). Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau tidak. Jika nilai signifikan (α) diatas 5% berarti secara bersama-sama variabel independen tidak mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Jika nilai signifikan kurang dari 5% berarti secara bersama-sama variabel dependen mempunyai pengaruh terhadap variabel independen.
3.6.2.3 Koefisien Determinasi (��)
Koefisien determinasi (�2) pada dasarnya digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah terletak di antara nol dan satu. Nilai koefisien determinasi yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen tersebut.
(49)
3.7 Jadwal Penelitian
Penelitian yang dilakukan dimulai dari minggu ketiga bulan September dan berakhir pada minggu pertama bulan Desember 2012. Adapun jadwal penelitian pada penelitian disajikan dalam tabel dibawah ini :
Tabel 3.3 Jadwal Penelitian Tahapan Penelitian
Sep 2012
Okt 2012
Nov 2012
Des 2012 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Pra observasi penelitian √ √
Penetapan judul √
Pengumpulan Data √ √
Penyelesaian Proposal √ √ √ √
Pengelolaan dan
Analisis data √ √ √ √
(50)
BAB IV
ANALISIS HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Objek Penelitian
Dalam penelitian ini digunakan variabel bebas dan variabel terikat, dimana variabel bebas terdiri dari laba bersih dan arus kas operasi dan variabel terikat terdiri dari arus kas operasi masa depan. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 9 perusahan pada perusahaan otomotif yang sesuai dengan kriteria yang penulis tetapkan. Periode penelitian yang digunakan adalah dari tahun 2009-2011. Data yang digunakan sebelumnya kemudian ditransformasikan menggunakan logaritma natural untuk mendapatkan hasil pengujian yang lebih baik.
4.2 Analisis Statistik Deskriptif
Dalam penelitian ini, ada dua kelompok variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu variabel terikat (dependent variable) dan variabel bebas
(independent variable). Variabel bebas yang digunakan adalah laba bersih dan
arus kas operasi. Sedangkan variabel terikat yang digunakan adalah arus kas operasi masa depan. Laba bersih dan arus kas aktivitas operasi yang digunakan adalah periode 2009-2010. Sedangkan arus kas aktivitas operasi masa depan yang digunakan adalah periode 2010-2011. Deskripsi dari masing-masing variabel dijelaskan pada tabel berikut ini :
(51)
Tabel 4.1
Analisis Statistik Deskriptif Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation arus kas operasi masa
depan
18 57464276 229766210762 4,31E10 67684263352,871 laba bersih 18 72105574 150420111988 2,78E10 45945744203,499 arus kas aktivitas
operasi
18 57464276 268070416818 4,82E10 81005418435,026 Valid N (listwise) 18
Dari hasil pengujian statistik deskriptif diatas, maka dapat diketahui :
1.Arus kas operasi masa depan
a. Arus kas operasi masa depan memiliki jumlah sampel (N) sebanyak 18.
b. Arus kas operasi masa depan memiliki nilai minimum 57464276 yaitu Rp. 57.464.276 yang diperoleh dari PT. Indo Kordsa Tbk pada tahun 2010.
c. Arus kas operasi masa depan memiliki nilai maksimum
229766210762 yaitu Rp. 229.766.210.762 yang diperoleh dari PT. Selamat Sempurna Tbk pada tahun 2011.
d. Arus kas operasi masa depan memiliki nilai rata-rata sebesar 4,31 x 1010 yaitu Rp. 43.100.000.000.
e. Arus kas operasi masa depan memiliki nilai standar deviasi sebesar 67684263352,871 yaitu sebesar Rp.67.684.263.352,871.
(52)
2. Laba bersih
a. Laba bersih memiliki jumlah sampel (N) sebanyak 18.
b. Laba bersih memiliki nilai minimum 57464276, yaitu Rp. 72.105.574 yang diperoleh dari PT. Indo Kordsa Tbk pada tahun 2009.
c. Laba bersih memiliki nilai maksimum 150420111988, yaitu Rp.
150.420.111.988 yang diperoleh dari PT. Selamat Sempurna Tbk pada tahun 2010.
d. Laba bersih memiliki nilai rata-rata sebesar 2,78 x 1010 yaitu sebesar Rp. 27.800.000.000.
e. Laba bersih memiliki nilai standar deviasi sebesar 45945744203,499 yaitu sebesar Rp. 45.945.744.203,499
3. Arus kas operasi
a. Arus kas operasi memiliki jumlah sampel (N) sebanyak 18.
b. Arus kas operasi memiliki nilai minimum 57.464.276 yaitu Rp. 57.464.276 yang diperoleh dari PT. Indo Kordsa Tbk pada tahun 2010.
c. Arus kas operasi memiliki nilai maksimum 268070416818, yaitu Rp. 268.070.416.818 yang diperoleh dari PT. Selamat Sempurna Tbk pada tahun 2009.
d. Arus kas operasi memiliki nilai rata-rata sebesar 4,82 x 1010 yaitu sebesar Rp. 48.200.000.000.
e. Arus kas operasi memiliki nilai standar deviasi sebesar
(53)
4.3 Uji Asumsi Klasik
Dalam uji asumsi klasik, penelitian dilakukan untuk mengetahui apakah data yang digunakan dalam penelitian sudah normal dan bebas dari gejala multikolinearitas, heteroskedastisitas serta autokorelasi. Uji asumsi klasik ini terdiri dari:
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui normal tidaknya suatu distribusi data. Uji normalitas ini menjadi hal yang penting karena salah satu syarat dalam pengujian parametic-test (uji parametik) adalah data harus memiliki distribusi normal. Pengujian ini menggunakan analisis statistik dan analisis grafik.
1. Analisis Statistik
Untuk meningkatkan hasil uji normalitas data, maka akan dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Uji ini digunakan untuk menghasilkan angka yang lebih detail, apakah suatu persamaan regresi yang akan dipakai lolos normalitas. Suatu persamaan regresi dikatakan lolos normalitas apabila nilai signifikansi uji Kolmogorov Smirnov lebih besar dari 0,05 (Imam Ghozali, 2006). Uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat sebagai berikut:
(54)
Tabel 4.2
Uji Normalitas Sebelum Ditransformasi
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 18
Normal Parametersa,b Mean -,0000004
Std. Deviation 1,81596835E10
Most Extreme Differences Absolute ,183
Positive ,183
Negative -,178
Kolmogorov-Smirnov Z ,777
Asymp. Sig. (2-tailed) ,582
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dari tabel tersebut, besarnya nilai signifikansi adalah 0,582. Nilai ini lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal.
(55)
2. Analisis Grafik
Analisis grafik dilakukan dengan grafik histogram dan grafik P-P of regression standarlized residual yang digambarkan sebagai berikut:
Gambar 4.1
Uji Normalitas Sebelum Data Ditransformasi
Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang menceng ke kanan. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa distribusi data tidak normal.
(56)
Gambar 4.2
Uji Normalitas Sebelum Data Ditransformasi
Demikian pula pada pengujian normalitas dengan menggunakan grafik P-P of regression standarlized residual, terlihat titik-titik yang menyebar disekitar garis diagonal, serta penyebarannya agak menjauh dari garis diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data tidak terdistribusi secara normal.
Untuk mengubah data agar berdistribusi secara normal, maka dilakukanlah transformasi dengan menggunakan Logaritma Natural (Ln). Dimana variabel yang ditransformasikan adalah arus kas operasi masa depan, laba bersih dan arus kas masa depan.
(57)
Tabel 4.3
Uji Normalitas Setelah Ditransformasi
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 18
Normal Parametersa,b Mean ,0000000
Std. Deviation ,91170496
Most Extreme Differences Absolute ,103
Positive ,103
Negative -,084
Kolmogorov-Smirnov Z ,437
Asymp. Sig. (2-tailed) ,991
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dari tabel tersebut, besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0,437 dan signifikansi pada 0,991. Nilai ini lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal.
(58)
Gambar 4.3
Uji Normalitas Setelah Data Ditransformasi
Dari grafik histogram setelah transformasi pada tabel diatas dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal karena grafik tidak menceng ke kiri maupun ke kanan.
(59)
Gambar 4.4
Uji Normalitas Setelah Data Ditransformasi
Dari grafik P-P of regression standarlized residual pada tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa terdapat penyebaran data yang merata dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonalnya. Hal ini menunjukkan bahwa data terdistribusi normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah adanya korelasi diantara variabel bebas. Model regresi yang baik tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Uji ini perlu dilakukan apabila jika jumlah variabel lebih dari satu. Multikolinieritas dapat dilihat
(60)
nilai tolerance > 0,1 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinieritas diantara variabel.
Tabel 4.4
Hasil Uji Multikolinieritas
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
B
Std.
Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -1,444 2,191
laba bersih 1,010 ,281 ,888 ,120 8,331
arus kas operasi ,060 ,252 ,059 ,120 8,331
Berdasarkan tabel diatas, nilai VIF yang ditunjukkan oleh kedua variabel adalah lebih kecil dari 10 yaitu 8,331 untuk laba bersih dan 8,331 untuk arus kas operasi. Demikian pula dengan nilai tolerance lebih besar dari 0,1 yaitu 0,120 untuk laba bersih dan 0,120 untuk arus kas operasi. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak adanya gejala multikolinieritas di antara variabel.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik
(61)
adalah apabila tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas yang dipakai dalam penelitian ini adalah dengan melihat grafik scatterplot.
Gambar 4.5 Uji Heteroskedastisitas
Dari grafik scatterplot diatas terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur. Titik-titik yang menyebar menjauh dari titik-titik yang lain mengindikasikan bahwa adanya data observasi yang sangat berbeda dengan data observasi lainnya. Maka dapat di simpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.
(62)
4.3.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Adanya autokorelasi dapat diuji dengan menggunakan Uji Durbin-Watson. Dengan kriteria sebagai berikut :
1. Angka D-W di bawah -2 berarti ada ditemukan autokorelasi positif 2. Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada ditemukan
autokorelasi
3. Angka D-W di atas +2 berarti ada ditemukan autokorelasi negatif
Tabel 4.5
Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 ,944a ,890 ,876 ,97058 1,230
a. Predictors: (Constant), arus kas operasi, laba bersih b. Dependent Variable: arus kas operasi masa depan
Dari tabel diatas dapat dilihat nilai Durbin-Watson sebesar 1,230. Karena angka ersebut terletak diantara -2 dan +2 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi adanya autokorelasi dalam penelitian ini.
(63)
Adanya autokorelasi juga dapat diuji menggunakan Uji run-test dengan kriteria :
1. Apabila nilai probabilitas ≥ α = 0,05 maka observasi terjadi secara acak 2. Apabila nilai probabilitas ≤ α = 0,05 maka observasi terjadi secara tidak
acak.
Tabel 4.6 Hasil Uji Run-test
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Valuea ,12743
Cases < Test Value 9
Cases >= Test Value 9
Total Cases 18
Number of Runs 7
Z -1,215
Asymp. Sig. (2-tailed) ,224
Dari tabel tersebut menunjukkan besarnya nilai signifikansi adalah
0,224. Nilai ini lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data
terdistribusi secara acak dan tidak terjadi autokorelasi.
4.4 Pengujian Hipotesis
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hipotesis dalam penelitian ini akan diuji menggunakan t-test dan F-test.
(64)
4.4.1 Uji t-test
Uji t-test digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara parsial.
Tabel 4.7 Hasil Uji t-test
Model
Unstandardized Coefficients
Standardize d Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -1,444 2,191 -,659 ,520
laba bersih 1,010 ,281 ,888 3,597 ,003
arus kas operasi
,060 ,252 ,059 ,240 ,814
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan mengenai uji hipotesis secara parsial dari masing-masing variabel independen yaitu laba bersih dan arus kas terhadap variabel dependen adalah sebagai berikut :
H1 : Laba bersih berpengaruh terhadap arus kas operasi masa depan
Pada variabel laba bersih diperoleh nilai t = 3,597 dengan nilai signifikan sebesar 0,003 yaitu lebih kecil daripada 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa laba bersih berpengaruh signifikan terhadap arus kas operasi masa depan. Maka H1 diterima karena didukung oleh data dan sesuai dengan ekspektasi penelitian.
(65)
H2 : Arus kas operasi berpengaruh terhadap arus kas operasi masa depan
Pada arus kas operasi diperoleh nilai t = 0,240 dengan nilai signifikan sebesar 0,814 yaitu lebih besar daripada 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa arus kas operasi tidak berpengaruh signifikan terhadap arus kas operasi masa depan. Maka H2 dtolak karena tidak didukung oleh data dan tidak sesuai dengan ekspektasi penelitian.
Model regresi yang terbentuk adalah sebagai berikut :
Y = -1,444 + 1,010�� + 0,060��
Dari model persamaan diatas dapat diartikan sebagai berikut :
1. Konstanta sebesar -1,444 berarti bahwa jika tidak dipengaruhi oleh kedua variabel bebas, maka perubahan arus kas operasi 1 tahun ke depan akan cenderung bernilai negatif sebesar -1,444.
2. Nilai koefisien regresi 1,010 pada variabel laba bersih mengindikasikan adanya hubungan positif dengan arus kas operasi masa depan. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan satu persen dari laba bersih akan menyebabkan kenaikan arus kas operasi yang diterima sebesar nilai koefisiennya 1 tahun ke depan.
3. Nilai koefisien regresi 0,060 pada variabel arus kas operasi mengindikasikan adanya hubungan positif dengan arus kas operasi masa depan. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan satu persen
(66)
dari arus kas operasi menyebabkan kenaikan pada arus kas operasi masa depan yang diterima sebesar koefisiennya dalam 1 tahun ke depan.
4.4.2 Uji F-test
Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas memiliki pengaruh secara bersama-sama ataupun simultan terhadap variabel terikat, apabila nilai signifikan yang diperoleh kurang dari 0,05.
Tabel 4.8 Hasil Uji F-test ANOVAb
Model
Sum of
Squares Df
Mean
Square F Sig.
1 Regression 114,715 2 57,358 60,887 ,000a
Residual 14,131 15 ,942
Total 128,846 17
a. Predictors: (Constant), arus kas operasi, laba bersih b. Dependent Variable: arus kas operasi masa depan
H3 : Laba bersih dan arus kas operasi berpengaruh secara bersama- sama terhadap prediksi arus kas operasi masa depan.
F-test pada tabel anova diatas diperoleh nilai F sebesar 60,887 dan nilai signifikan sebesar 0,000 yaitu lebih kecil dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa arus kas operasi dan laba bersih berpengaruh signifikan secara bersama-sama dalam memprediksi arus kas operasi masa depan. Maka H3 diterima karena didukung oleh data dan sesuai dengan ekspektasi penelitian.
(67)
4.4.3 Hasil Uji Koefisien Determinasi (��)
Pada dasarnya koefisien determinasi (R2) menunjukkan seberapa besar presentase variasi variabel independen yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi ini teletak diantara nol dan satu.
Tabel 4.9
Nilai Koefisien Determinan
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,944a ,890 ,876 ,97058
Berdasarkan pada tabel di atas nilai Adjusted R Square, diperoleh nilai sebesar 0,876 yang berarti 87,6% yang menjelaskan bahwa pengaruh yang diberikan oleh variabel bebas dalam penelitian ini, yaitu arus kas operasi dan laba bersih pada prediksi arus kas operasi masa depan adalah sebesar 87,6 %. Sedangkan sebesar 12,4% lagi merupakan pengaruh dari faktor lain yang tidak terdapat didalam penelitian ini.
4.5 Pembahasan Hasil Penelitian
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa laba bersih memiliki pengaruh yang signifikan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan. Hal ini dapat dilihat dari hasil t-test , dimana pada variabel laba bersih diperoleh nilai t = 3,597 dengan nilai signifikan sebesar 0,003. Sedangkan pada arus kas operasi diperoleh
(68)
secara parsial laba bersih memiliki pengaruh signifikan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan sedangkan arus kas operasi tidak. Namun, berdasarkan Uji-F dapat dilhat bahwa laba bersih dan arus kas operasi dapat berpengaruh secara bersama-sama atau simultan dalam memprediksi arus kas masa depan. Hasil penelitian ini secara statistik membuktikan bahwa informasi laba bersih dan arus kas aktivitas operasi merupakan informasi yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan serta menilai kinerja perusahaan baik sekarang dan yang akan datang dalam suatu periode. Dampak yang timbul dari prediksi ini adalah apabila prediksi yang dilakukan menunjukkan kinerja perusahaan yang meningkat, maka akan meningkatkan prestasi perusahaan yang menyebabkan bertambahnya investor yang akan melakukan investasi ke perusahaan tersebut, begitu pula sebaliknya.
Hasil penelitian ini didukung dengan penelitian Muchlis (2011), dimana dalam penelitiannya disimpulkan bahwa hanya laba bersih yang berpengaruh signifikan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan. Namun, penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian lain yang dilakukan oleh Dahler dan Febrianto (2006) yang menyatakan bahwa arus kas operasi memiliki kemampuan lebih baik daripada laba dalam memprediksi arus kas masa depan. Adapun hal-hal yang membuat penelitian ini berbeda dari sebelumnya, mungkin dikarenakan adanya perbedaan dari jenis perusahaan yang diteliti serta periode tahun penelitian yang digunakan.
(69)
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan untuk menguji apakah laba bersih dan arus kas operasi memiliki pengaruh dalam memprediksi arus kas operasi masa depan baik secara parsial maupun simultan. Sampel penelitian sebanyak 9 perusahaan otomotif yang terdaftar di BEI periode 2009-2011. Dimana sampel dipilih dengan metode purposive sampling. Berdasarkan hasil analisis mengenai kemampuan laba bersih dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi masa depan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di BEI, dapat disimpulkan bahwa H1, dan H3 diterima yaitu laba bersih memiliki kemampuan secara parsial dalam memprediksi arus kas operasi masa depan serta laba bersih dan arus kas operasi secara bersama-sama (simultan) memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas masa depan. Sedangkan H2 dalam penelitian ini ditolak yaitu arus kas operasi memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas masa depan, karena arus kas operasi dinilai tidak berpengaruh secara signifikan dalam memprediksi arus kas masa depan.
Penelitian ini juga menunjukkan bahwa laba bersih memiliki kemampuan yang lebih unggul dalam memprediksi arus kas operasi di masa depan dibandingkan dengan arus kas operasi. Terbukti dari hasil t-test , dimana pada variabel laba bersih diperoleh nilai t = 3,597 dengan nilai signifikan sebesar 0,003. Sedangkan pada arus kas operasi diperoleh nilai t = 0,240 dengan nilai
(70)
signifikan sebesar 0,814. Dimana nilai signifikan diatas 0,05 atau 5% merupakan salah satu indikator bahwa variabel independen tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.
5.2 Keterbatasan Penelitian
Adapun beberapa keterbatasan yang disadari oleh penulis :
1. Penelitian yang diamati hanya menggunakan 3 tahun yaitu periode 2009-2011 untuk melakukan pengujian terhadap arus kas masa depan.
2. Jumlah sampel yang terbatas dalam penelitian ini hanya menganalisis perusahan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan populasi sebanyak 12 perusahaan dan sampel sebanyak 9 yang menghasilkan laba pada tahun 2009,2010 dan 2011.
3. Penelitian terhadap arus kas operasi masa depan hanya menggunakan variabel laba bersih, arus kas operasi dan arus kas operasi masa depan.
5.3 Saran
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan, oleh karena itu penulis
memberikan saran-saran untuk penelitian berikutnya sebagai bahan
pertimbangan:
1. Menambah populasi pengamatan agar dapat lebih memberikan
informasi yang lebih menyeluruh tentang prediksi arus kas masa depan.
(71)
2. Menambah periode pengamatan penelitian sehingga hasil penelitian menjadi lebih akurat dan meyakinkan.
3. Menambah variabel lain selain laba bersih dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas masa depan. Misalnya laba kotor, arus kas aktivitas pendanaan serta arus kas aktivitas investasi.
(72)
DAFTAR PUSTAKA
Ariani, Marisca.D, 2010, “Pengaruh laba kotor, laba operasi dan laba bersih dalam memprediksi arus kas di masa mendatang (Studi empiris pada
perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia,” Fakultas Ekonomi,
Universitas Diponegoro, Semarang.
Baridwan, Zaki, 2004. Intermediate Accounting, Edisi 8, BPFE, Yogyakarta
Bursa Efek Indonesia. 2012. Laporan Keuangan & Tahunan.
(18
September 2012)
Dahler, Yolanda dan Febrianto, Rahmat. 2006. “Kemampuan Prediktif Earnings
dan Arus Kas dalam Memprediksi Arus Kas Masa Depan.” Universitas
Andalas. SNA IX Padang.
Ebaid, Ibrahim E.S, 2011, “Accruals and the prediction of future cash flows:
Empirical evidance from an emerging market”, Journal of Finance,
Vol.34, No 7 .
Erlina, 2008. Metode Penelitian Bisnis untuk Akuntansi dan Manajemen, Edisi 2, Usupress, Medan
Etta dan Sopiah, 2010. Metodologi penelitian pendekatan praktis dalam penelitian, Andi, Yogyakarta
FASB, 2010. Statement of Financial Accounting Concept no.8 tentang “Conceptual Frameworks for Financial Reporting”.
Gaikindo. 2012. Domestic Auto Market & Exim.
(22 September
2012).
Ghozali, I. 2006. Aplikasi Multivariate dengan Program SPSS. Semarang : Badan Penerbit Undip.
Harahap, Fristyanti, 2011. “Kemampuan laba dan arus kas operasi dalam memprediksi arus kas operasi masa depan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia,” Fakultas Ekonomi, Universitas Sumatera Utara, Medan.
(73)
Ikatan Akuntan Indonesia, 2007. Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan, Salemba Empat, Jakarta.
Kieso, Donald E. dan Weygandt, Jerry J. 2008. Akuntansi Intermediate, Edisi 12, Jilid 3. Jakarta, Erlangga.
Muchlis, 2011. “Kemampuan informasi arus kas, gross profit margin dan laba dalam memprediksi arus kas masa depan pada perusahaan property, real estate dan consumer goods yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia,” Fakultas Ekonomi, Universitas Sumatera Utara, Medan.
Sekaran, Uma, 2000. Research methods For Business, Edisi 3, Wiley,
Pennsylvania State University
Setiawan, Zeffri 2010. “Kemampuan informasi keuangan dalam memprediksi perubahan laba dan perusahaan arus kas di masa mendatang pada perusahaan manufaktur industri barang konsumsi yang terdapat di
Bursa Efek Indonesia (BEI),” Fakultas Ekonomi, Universitas
Diponegoro, Semarang.
Stice, Skousen, 2004. Akuntansi keuangan, Edisi 16, jilid 1, Salemba empat, Jakarta
(74)
Lampiran 1
Laba Bersih Perusahaan Sebelum ditransformasi
(Dalam Rupiah)
No Kode saham Emiten 2009 2010
1 ASII Astra International Tbk 10.040.000.000 14.366.000.000
2 AUTO Astra Auto Part Tbk 768.265.000 1.141.179.000
3 BRAM Indo Kordsa Tbk 72.105.574 134.160.199
4 GDYR Goodyear Indonesia Tbk 11.645.100.000 7.415.868.000
5 INDS Indospring Tbk 58.765.937.255 71.109.354.932
6 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk 10.210.751.529 14.122.435.304
7 MASA Multistrada Arah Sarana Tbk 174.860.000 176.082.000
8 NIPS Nipress Tbk 3.685.250.963 12.662.580.855
(75)
Arus Kas Operasi Perusahaan (Dalam Rupiah)
No Kode saham Emiten 2009 2010
1 ASII Astra International Tbk 11.335.000.000 2.907.000.000
2 AUTO Astra Auto Part Tbk 595.745.000 374.748.000
3 BRAM Indo Kordsa Tbk 213.251.433 57.464.276
4 GDYR Goodyear Indonesia Tbk 37.448.724.000 19.523.845.000
5 INDS Indospring Tbk 196.535.471.785 130.914.276.067
6 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk 3.868.493.566 18.375.198.099
7 MASA Multistrada Arah Sarana Tbk 180.729.000 504.280.000
8 NIPS Nipress Tbk 843.083.666 25.105.090.279
(76)
Arus Kas Operasi Masa Depan (Dalam Rupiah)
No Kode saham Emiten 2010 2011
1 ASII Astra International Tbk 2.907.000.000 9.330.000.000
2 AUTO Astra Auto Part Tbk 374.748.000 258.576.000
3 BRAM Indo Kordsa Tbk 57.464.276 141.798.893
4 GDYR Goodyear Indonesia Tbk 19.523.845.000 16.294.264.000
5 INDS Indospring Tbk 130.914.276.067 121.348.186.341
6 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk 18.375.198.099 4.337.093.854
7 MASA Multistrada Arah Sarana Tbk 504.280.000 98.790.000
8 NIPS Nipress Tbk 25.105.090.279 44.903.234.452
(1)
Lampiran 3
Hasil Uji Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Arus kas operasi masa
depan
18
57464276
229766210762
4,31E10 67684263352,871
Laba bersih
18
72105574
150420111988
2,78E10 45945744203,499
Arus kas operasi
18
57464276
268070416818
4,82E10 81005418435,026
(2)
68
Lampiran 4
Hasil Uji Normalitas
Sebelum transformasi
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 18
Normal Parametersa,b Mean -,0000004
Std. Deviation 1,81596835E10
Most Extreme Differences Absolute ,183
Positive ,183
Negative -,178
Kolmogorov-Smirnov Z ,777
Asymp. Sig. (2-tailed) ,582
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Setelah Transformasi
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 18
Normal Parametersa,b Mean ,0000000
Std. Deviation ,91170496
Most Extreme Differences Absolute ,103
Positive ,103
Negative -,084
Kolmogorov-Smirnov Z ,437
Asymp. Sig. (2-tailed) ,991
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
(3)
Sebelum ditransformasi
(4)
70
Sebelum ditransformasi
Setelah ditransformasi
(5)
Lampiran 5
Hasil Uji Multikolinieritas
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Collinearity
Statistics
B
Std. Error
Beta
Tolerance
VIF
(Constant)
-1,444
2,191
laba bersih
1,010
,281
,888
,120
8,331
arus kas operasi
,060
,252
,059
,120
8,331
Lampiran 6
(6)
72
Lampiran 7
Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 ,944a ,890 ,876 ,97058 1,230
a. Predictors: (Constant), arus kas operasi, laba bersih b. Dependent Variable: arus kas operasi masa depan
Lampiran 8
Hasil Uji Hipotesis
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -1,444 2,191 -,659 ,520
laba bersih 1,010 ,281 ,888 3,597 ,003
arus kas operasi ,060 ,252 ,059 ,240 ,814
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 114,715 2 57,358 60,887 ,000a
Residual 14,131 15 ,942
Total 128,846 17
a. Predictors: (Constant), arus kas operasi, laba bersih b. Dependent Variable: arus kas operasi masa depan