Analisis Faktor yang Mempengarui Penggunaan Instrumen Derivatif Sebagai Pengambilan Keputusan Hedging Studi Kasus pada Perusahaan yang terdaftar di LQ45 periode 2011-2014)

(1)

SKRIPSI

ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGGUNAAN INSTRUMEN DERIVATIF SEBAGAI PENGAMBILAN KEPUTUSAN HEDGING (Studi Kasus pada Perusahaan yang terdaftar di LQ45 periode

2011-2014)

OLEH KRISNA MURTY

120501194

PROGRAM STUDI STRATA – 1 EKONOMI PEMBANGUNAN DEPARTEMEN EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

(2)

ABSTRAK

Resiko terbesar dari transaksi perdagangan internasional adalah resiko dari fluktuasi kurs valuta asing. Perubahan nilai mata uang asing yang tidak terduga dapat berdampak penting pada perusahaan, oleh karena itu perusahaan perlu untuk melakukan manajemen risiko salah satunya adalah dengan melakukan hedging derivatif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variabel-variabel independen yang meliputi DER, Kesempatan Tumbuh Perusahaan, Likuiditas, dan Ukuran Perusahaan terhadap Keputusan Hedging.

Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berasal dari laporan keuangan tahunan perusahaaan LQ 45 yang terdaftar di BEI periode 2011 sampai dengan 2014. Pengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling dengan ketentuan perusahaan yang menerbitkan laporan keuangannya secara lengkap. Penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi logistik, untuk mengetahui rangkaian variabel yang mempengaruhi probabilitas penggunaan instrumen derivatif sebagai aktivitas hedging.

Hasil pengujian menggunakan metode regresi logistik, menunjukkan hasil bahwa dari keempat variabel yang digunakan dalam penelitian ini, terdapat dua variabel yang berpengaruh terhadap probabilitas perusahaan untuk menggunakan instrumen derivatif sebagai aktivitas hedging. Variabel-variabel tersebut yang mempengaruhi aktivitas hedging adalah Debt Equity Ratio dan Firm Size. Dari hasil regresi logistik menemukan bahwa variabel DER, Kesempatan Tumbuh Perusahaan, Likuiditas dan Ukuran Perusahaan, dapat menjelaskan Keputusan Hedging sebesar 51,2%, dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

Kata Kunci : Hedging Derivatif, Regresi Logistik, DER, Kesempatan Tumbuh, Likuiditas , Ukuran Perusahaan

(3)

ABSTRACT

The greatest risk of international trade transactions is the risk of fluctuations in foreign exchange rates . Changes in the value of foreign currency that can unexpectedly significant impact on the company , therefore the company needs to do a risk management one of which is the hedging derivative. This study’s

purpose is to analyze the influence of independent variables which include Debt to Equity Ratio, Growth Opportunity, Liquidity, and firm size on Hedging Decision. This study uses secondary data derived from the annual financial statements of LQ 45 listed on Indonesian Stock Exchange the period 2011 to 2014. Sampling using purposive sampling method with the provision of the company that publishes full financial statements. This research used logistic regressions analysis technique, to find sets of variables that affect the probability the use of derivative instruments as hedging activities.

Test results used logistic regressions method, showed that the four of variables used in this research there are two variables that affect the probability of firms to use derivative instruments for hedging activities. Those variables that affect the hedging activity are Debt Equity Ratio, and Firm size.

From the results of logistic regression found that the variable Debt to Equity Ratio, Growth Opportunity,, Liquidity, and firm size can explain Hedging Decision by 51,2%, and the rest is explained by other variables outside the model..

Keywords : Hedging derivative,Logistic Regression, Debt to Equity Ratio, Growth Opportunity, Liquidity, Firm Size

(4)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus sebagai sumber segala hikmat dan berkat yang telah memberkati penulis dari awal perkuliahan sampai akhir perkuliaha, hingga penyelesaian penulisan skripsi yang berjudul “Analisis Faktor Yang Mempengarui Penggunaan Instrumen Derivatif Sebagai Pengambilan Keputusan Hedging Pada Perusahaan Yang Terdaftar di LQ 45 periode 2011-2014” dengan baik. Adapaun skripsi ini sebagai salah satu syarat memperoleh gelar sarjana di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan terimaksih kepada semua pihak yang telah membantu, memberikan bimbingan, saran dan dorongan moril baik dalam masa perkuliahan maupun pada saat penyusunan skripsi yaitu kepada:

1. Keluarga tercinta, kepada orang tua Irwan Tarigan dan Lena br Barus juga kepada abang dan adik saya Eko PerdanaTtarigan dan Shinta Tirana Tarigan yang telah bersabar mendidik dan selalu memotivasi penulis

2. Bapak prof. Dr. Azhar Maksum, SE, M.Ec, Ac.Ak, CA, selaku dekan fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara 3. Bapak Wahyu Ario Pratomo, SE, M.Ec, selaku Ketua Departemen

dan Bapak Drs.Syahrir Hakim Nasution , M.Si, selaku Sekretaris Departemen Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

(5)

4. Bapak Irsyad Lubis, SE, M.Soc.SC, Ph.D, selaku Ketua Program studi S1 dan Bapak Paidi Hidayat, SE, M.Si selaku Sekretaris program studi S1 Ekonomi Pembangunan fFakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

5. Bapak Wahyu Ario Pratomo, SE, M.Ec, selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan arahan dalam masa perkuliahan dan telah meluangkan waktu dalam memberikan masukan, saran dan bimbingan dalam penyelesaian skripsi ini.

6. Bapak Kasyful Mahali, S.E., M.Si dan Bapak Syarief Fauzie, SE, M.Ak.,Ak selaku dosen pembanding yang telah meluangkan waktu untuk memberikan saran dan kritikan dalam penyelesaian skripsi ini.

7. Seluruh dosen dan staf pengajar Departemen Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonmi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara, yang telah mendidik dan memberikan ilmu pengetahuan yang bermanfaat bagi penulis.

8. Seluruh pegawai dan staf administrasi fakultas ekonomi universitas sumatera utara khususnya departemen ekonomi pembangunan. 9. Kepada Jekson Simanungkalit yang telah membantu penulis dalam

penyelesaian skripsi ini.

10. Terima kasih penulis ucapkan kepada seluruh teman-teman angkatan 2012 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara yang namanya tidak bisa saya sebutkan satu persatu yang telah mendukung dan memberikan kritik dan sarannya selama

(6)

pengerjaan skripsi ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, dikarenakan keterbatasan pengetahuan, pengalaman dan kemampuan penulis. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Penulis juga berharap semoga skripsi ini bermanfaat bagi pembaca dan peneliti selanjutnya.

Medan, 18 Desember 2015 Penulis

Krisna murty NIM. 120501194

(7)

DAFTAR ISI

ABSTARK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... vi

DAFTAR TABEL ... viii

DAFTAR GAMBAR ... ix

DAFTAR LAMPIRAN ... x

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 6

1.3 Tujuan Penelitian ... 7

1.4 Manfaat Penelitian ... 7

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Manajemen Resiko ... 9

2.2 Jenis-Jenis Eksposur Valuta Asing ... 10

2.2.1 Eksposur Transaksi ... 10

2.2.2 Eksposur Operasi ... 11

2.2.3 Eksposur Transalasi ... 12

2.3 Pengertian Hedging ... 12

2.4 Debt To Equity Ratio ... 18

2.5 Kesempatan Tumbuh ... 20

2.8 Tingkat Likuiditas ... 21

2.9 Ukuran Perusahaan ... 22

2.8 Penelitian Terdahulu ... 23

2.8 Kerangka Konseptual ... 24

2.8 Hipotesis Penelitian ... 24

BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian ... 25

3.2 Populasi dan Sampel ... 26

3.3 Jenis dan Sumber Data ... 26

3.4 Variabel Penelitian ... 26

3.5 Pengolahan Data ... 27

3.6 Definisi Operasional ... 27

3.7 Metode Analisis Data ... 28

3.7.1 Analisis Statistik Deskriptif ... 28

(8)

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Indeks LQ45 ... 34

4.2 Statistik Deskriptif ... 35

4.3 Hasil Analisis Data ... 37

4.3.1 Menilai model fit ... 37

4.3.2 Cox dan Snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square .. 38

4.3.3 Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test ... 39

4.3.4 Uji Wald ... 40

4.3.5 Estimasi Parameter ... 42

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan ... 44

5.2 Saran ... 45 DAFTAR PUSTAKA

(9)

Daftar Tabel

Nomor Judul Halaman

3.1 Sampel Perusahaan ... 28

4.1 Hasil Pengujian Statistik Deskriptif ... 36

4.2 Nilai Uji Model Fit ... 37

4.3 Nilai Cox dan snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square ... 38 4.4 Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test ... 39 4.5 Hasil Regresi Logistik ... 40

(10)

Daftar Gambar

Nomor Judul Halaman

1.1 Fluktuasi tingkat suku Sunga ... 3

1.2 Fluktuasi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar ... 4

1.3 Fluktuasi Harga Minyak Dunia ... 5

(11)

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Judul Halaman

1. Sampel Perusahaan ... 48 2. Data Mentah ... 51 3. Hasil Uji Regresi Logistik ... 53

(12)

ABSTRAK

Kata Kunci : Hedging Derivatif, Regresi Logistik, DER, Kesempatan Tumbuh, Likuiditas , Ukuran Perusahaan

(13)

ABSTRACT

Keywords : Hedging derivative,Logistic Regression, Debt to Equity Ratio, Growth Opportunity, Liquidity, Firm Size

(14)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang

Diera globalisasi saat ini setiap negara telah menjalin kerja sama antar negara. Kerja sama tersebut disebut juga dengan perdanganan internasional. Perdagangan internasional dilakukan karena beberapa faktor seperti adanya perbedaan kemampuan penguasaan ilmupengetahuan, teknologi dalam mengolah sumber daya ekonomi, saling memenuhikebutuhan barang dan jasa dalam negeri, keinginan memperoleh keuntungan danmeningkatkan pendapatan negara, terdapatkeinginan membuka kerja sama, hubungan politik dan dukungan dari negara lain,serta terjadinya era globalisasi sehingga tidak satu negara pun di dunia yang dapathidup sendiri (Don A Ball, J.M.Garinger, Michael S.Minor, Jeanne M. McNett,2004) sedangkan menurut Madura (2000) perdagangan internasional adalah pendekatan yang konservatif yang bisa digunakan oleh perusahaan untuk memperluas pasar ke luar negeri (dengan mengekspor) atau mendapatkan bahan baku berharga murah (denganmengimpor). Banyaknya aktifitas perdagangan internasional akan menimbulkan adanya resiko yang tinggi, berkaitan dengan hal tersebut perusahaan perlu melakukan manajemen resiko.

(15)

Hal ini menjadi resiko utama pada perusahaan yang terlibat dalam transaksi ekspordan impor (Bartram, 2008).

Dampak dari kerugian nilai tukar mata uang asing tersebut bisa dirasakan secara luas, mulai dari penurunan laba perusahaan, penurunan laba per saham, dan diikuti dengan penurunan harga saham di pasar modal, apabila penurunan harga saham tersebut terjadi, kemungkinan dapat mempengaruhi jumlah investor menjadi menurun, dan perusahaan akan kehilangan saluran pendanaan (Putro,2012).Salah satu cara untuk menghadapi resiko nilai tukar dengan lindung nilai atau hedging.

Aktivitas hedging dilakukan dengan menggunakan instrumen derivatif, derivatif merupakan kontrak perjanjian antara dua pihak untuk menjual dan membeli sejumlah barang (baik komoditas, maupun sekuritas) pada tanggal tertentu di masa yang akan datang dengan harga yang telah disepakati pada saat ini. Perlu diketahui bahwa underlying instruments dalam derivatif tidak terbataspada aktiva finansial saja, seperti saham, warrants, dan obligasi, tetapi bisa terdapat pada komoditas, logam berharga, indeks saham, tingkat suku bunga, dan kurs nilai tukar.

Produk turunan derivatif juga termasuk jenis resiko yang dapat dialihkan oleh aktivitas hedging. Gambar berikut menunjukkan data keuangan yang terdiri dari BI rate, nilai tukar, dan komoditas yaitu harga minyak bumi (oil).

(16)

Indonesia Interest Rate Branchmark Interest Rate

Gambar 1.1

Fluktuasi Tingkat Suku Bunga Bank Indonesia

Pada gambar 1.1 di atas merupakan grafik fluktuasi nilai Tingkat Suku Bunga Bank Indonesia periode 2010-2014 dengan amatan pertahun. Suku bunga bank sentral atau BI Rate adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. BI Rate diumumkan oleh Dewan Gubernur Bank Indonesia setiap Rapat Dewan Gubernur bulanan dan diimplementasikan pada operasi moneter yang dilakukan Bank Indonesia melalui pengelolaan likuiditas (liquidity management) di pasar uang untuk mencapai sasaran operasional kebijakan moneter.

(17)

Gambar 1.2

Fluktuasi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar

Pada gambar 1.2 menunjukkan grafik fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap Dolar periode 2010-2014, dengan amatan pertahun. Dalam gambar grafik merupakan harga mata uang Rupiah terhadap satu Dolar Amerika. Fluktuasi kurs juga mempengaruhi inflasi maupun output, dan menjadi pertimbangan penting pengambil kebijakan moneter. Ketika mata uang Rupiah jatuh nilainya atau mata uang Dolar mengalami apresiasi, harga barang-barang yang diimpor menjadi lebih mahal yang secara langsung akan menaikkan tingkat harga dan inflasi (Mishkin, 2008). Jenis resiko fluktuasi kurs nilai tukar termasuk dalam eksposur valuta asing akan dialami oleh perusahaan yang melakukan pembayaran dan/atau menerima pendapatan dalam valuta asing (Yuliati, 2002).Dari periode Januari 2010 sampai dengan Januari 2014, mata uang Rupiah mengalami depresiasi terhadap Dolar atau Dolar apresiasi terhadap mata uang Rupiah.

(18)

Gambar 1.3

Fluktuasi Harga Minyak Dunia

Pada gambar 1.3 di atas merupakan grafik fluktuasi harga Minyak Dunia yang dinyatakan dengan Dolar per barel periode 2010-2014 dengan amatan pertahun. Bahan Bakar atau Minyak Dunia merupakan salah satu komoditas yang paling dibutuhkan dalam kehidupan, industri sangat membutuhkan peranan bahan bakar tersebut, fluktuasinya harga bahan bakar dapat mempengaruhi kondisi perekonomian secara keseluruhan karena pentingnya peranan tersebut, terutama dalam hal stabilitas harga, apabila tingkat harga bahan bakar berfluktuatif, dapat menimbulkan ketidakpastian harga, sehingga menyebabkan komplikasi pengambilan keputusan bagi konsumen, dunia usaha, dan pemerintah (Mishkin, 2008).

(19)

Selain itu, tingginya aktivitas perdagangan internasional dengan matauang asing akan berdampak pada tingginya resiko valuta asing yang akan terjadipada perusahaan, sehingga akan menarik untuk mengatahui perusahaan perlu melakukan hedging dengan instrumen derivatif atau tidak maka diperlukan penelitian lebih lanjut tentang hal tersebut. Berdasarkan uraian latar belakang tersebut maka judul yang diambil dalam penelitian ini yaitu “Analisis faktor yang mempengaruhi penggunaan instrumen derivatif sebagai pengambilan keputusan hedging(Studi kasus pada perusahaan yang terdaftar di LQ45 periode 2010-2014”).

1.2 Perumusan masalah

Selama sebuah perusahaan beroperasi, perusahaan akan selalu mengalami ketidakpastian dalam menghadapi resiko,sehingga akan menarik untuk mengetahui perusahaan perlu melakukan hedging dengan instrumen derivatif atau tidak dilhat dari faktor intern perusahaan seperti debt equity ratio (DER), kesempatan pertumbuhan perusahaan (growth oppurunity), tingkat likuiditas (liquidity), ukuran perusahaan (firm size). Oleh sebab itu, dibutuhkan pengelolaan manajemen resiko yang sistematis dan strategis dalam menghadapi fluktuatifnya resiko tersebut, salah satunya dengan menggunakan instrumen derivatif sebagai aktivitas hedging, berdasarkan permasalahan tersebut maka studi ini diharapkan mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian berikut adalah:

1. Bagaimana pengaruh debt equity ratio (DER) terhadap keputusan hedging?

(20)

2. Bagaimana pengaruh kesempatan pertumbuhan perusahaan (growth opportunity) terhadap keputusan hedging?

3. Bagaimana pengaruh tingkat likuiditas (liquidity) perusahaan terhadap keputusan hedging?

4. Bagaimana pengaruh ukuran perusahaan (firm size) terhadap keputusan hedging?

1.3 Tujuan Penelitian

1. Untuk menganalisis pengaruh Debt Equity Ratio terhadap penggunaan instrumen derivatif sebagai keputusan hedging

2. Untuk menganalisis pengaruh kesempatan pertumbuhan perusahaan terhadap penggunaan instrumen derivatif sebagai keputusan hedging

3. Untuk menganalisis pengaruh tingkat likuiditas perusahaan terhadap pengunaan instrumen derivatif sebagai keputusan hedging

4. Untuk menganalisis pengaruh ukuran perusahaan (firm size) terhadap penggunaan instrumen derivatif sebagai keputusan hedging

1.4 Manfaat Penelitian

1. Bagi Perusahaan: Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi perusahaan untuk mengambil langkah yang strategis dalam pengambilan keputusan untuk melindungi nilai aset-aset perusahaan.

2. Bagi Investor: Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pemilihan perusahaan yang akan ditanamkannya dana yang Investor

(21)

miliki, karena dapat mengetahui perusahaan mana yang memang tanggap dalam melindungi aset-aset perusahaannya.

3. Bagi Akademisi: Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi yang baik dalam mengembangkan penelitian selanjutnya tentang aktivitas hedgig dan menjadi pedoman untuk memperluas wawasan ilmu .

(22)

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Menejemen Resiko

Resiko muncul karena ada kondisi ketidakpastian, resiko bisa didefenisikan kejadian yang merugikan. sebagai contoh investasi dapat mendatangkan keuntungan (harga naik), bisa juga menyebabkan kerugian (harga turun). Ketidakpastian tersebut lah yang menyebabkan munculnya resiko (madura 2000).

Resiko diidentifikasi berdasarkan faktor penyebabnya, yaitu resiko karena pergerakan harga pasar (misalnya, harga saham, nilai tukar atau suku bunga) dikategorikan sebagai resiko pasar. Resiko karena mitra transaksi gagal bayar (default) disebut resiko kredit (default). Sementara itu, resiko karena kesalahan atau kegagalan orang atau sistem, proses atau faktor eksternal disebut resiko operasional (Sunaryo, Manajemen Resiko Finansial, 2009). Manajemen resiko mempunyai tiga tahapan: mengidentifikasi, mengukur, dan memanajemeni resiko. Lembaga finansial atau investor dapat memanajemeni resiko dengan cara: mengurangi resiko, misalnya dengan melakukan lindung nilai (hedging), menyediakan cadangan untuk menopang resiko (self insurance) dan mentransfer resiko kepada pihak ketiga dengan instrumen derivatif. Bank dapat mentransfer resiko kreditnya kepada pihak lain dengan menggunakan credit derivatives (Sunaryo, Manajemen Resiko Finansial, 2009).

Manajemen resiko adalah pengidentifikasian peristiwa-peristiwa yangdapat memberikan konsekuensi keuangan yang merugikan dan kemudian

(23)

mengambil tindakan untuk mencegah dan atau meminimalkan kerugian yangdiakibatkan oleh peristiwa-peristiwa tersebut (Brigham dan Houston, 2006).

2.2 Jenis-Jenis Eksposur Valuta Asing

Eksposur valuta asing adalah kepekaan perubahan dalam nilai riil asset, kewajiban atau pendapatan operasi yang dinyatakan dalam mata uang domestik terhadap perubahan kurs yang tidak terantisipasi (Levi, 2001). Eksposur valuta asing akan dialami oleh perusahaan yang melakukan dan/atau menerima pendapatan dalam valuta asing (Yuliati, 2002).

Ditinjau dari dampak dan pengaruhnya, terdapat tiga macam eksposur valuta asing, yaitu:

2.2.1 Eksposur Transaksi

Eksposur tansaksi mengukur perubahan pada nilai transaksi karena terdapat perbedaan antara kurs valuta asing pada saat transaksi disepakati dan saat transaksi diselesaikan/dipenuhi. Jadi eksposur ini berhubungan dengan transaksi-transaksi yang sudah ada, tetapi belum jatuh tempo (Yuliati, 2002).

Nilai aliran kas masuk perusahaan yang diterima dalam berbagai denominasi mata uang asing akan ditentukan oleh kurs valuta asing, pada saat penerimaan dikonversikan ke mata uang yang dikehendaki. Demikian juga dengan aliran kas keluar yang dibayarkan dalam denominasi mata uang asing, nilainya akan tergantung pada kurs valuta asing saat pembayaran akan dilakukan. Eksposur transaksi dapat terjadi disebabkan oleh penggunaan transaksi kredit atau meminjam dana yang pelunasannya dinyatakan dalam mata uang asing.

(24)

1. Memproyeksikan penerimaan dan pengeluaran dalam setiap mata uang asing, selama kurun waktu tertentu (misal per bulan, per tahun, dsb)

2. Menghitung keseluruhan eksposur dari semua penerimaan dan pengeluaran bersih. Bagi sebuah perusahaan besar yang memiliki banyak anak perusahaan, penghitungan eksposur transaksi harus didasarkan pada proyeksi keseluruhan penerimaan dan pengeluaran setelah konsolidasi. asing atau menempuh strategi). Kontrak hedging valuta asing bisa dilakukan di pasar forward, pasar futures, pasar uang, opsi, dan kesepakatan swap.

2.2.2 Eksposur Operasi/Ekonomis

Analisis eksposur operasi bertujuan untuk mengetahui dampak dari perubahan kurs valuta asing (yang tak terduga) terhadap kegiatan operasi dan posisi bersaing perusahaan. Eksposur operasi memiliki kesamaan dengan eksposur transaksi, yaitu berhubungan dengan perubahan aliran kas karena fluktuasi kurs valuta asing. Akan tetapi, eksposur operasi mempunyai cakupan yang lebih luas dari eksposur transaksi dan dampaknya terhadap eksistensi perusahaan yang lebih fundamental dari eksposur transaksi dan eksposur akuntansi (Yuliati, 2002).

Perubahan kurs dapat mempengaruhi seluruh kegiatan operasi perusahaan, seperti aktivitas pemasaran, keuangan, produksi, dan pembelian. Hal ini pada akhirnya akan menentukan kemampuan bersaing dan nilai perusahaan. Di sini yang diperhitungkan adalah perubahan kurs valuta asing yang tidak terduga, bukan yang sudah diperkirakan sebelumnya. Perubahan kurs valuta asing yang sudah diduga telah dimasukkan dalam perencanaan perusahaan (Levi, 2001).

(25)

2.2.3 Eksposur Translasi (Translation Exposure)

Eksposur translasi merupakan perubahan laba akuntansi dan neraca yang disebabkan oleh perubahan nilai tukar. Penggunaan mata uang fungsional penting untuk penentuan proses translasi. Jika mata uang lokal digunakan, semua aktiva dan kewajiban ditranslasikan pada nilai tukar saat ini. Selain itu, keuntungan dan kerugian translasi tidak tercermin dalam laporan laba rugi, namun diakui di ekuitas pemilik sebagai penyesuaian translasi (Horne dan Wachowicz, 2007).

2.3 Pengertian Hedging

Lindung nilai atau hedging, atau hedge merupakan istilah yang sangat popular dalam perdagangan berjangka. Dimana hedging merupakan salah satu fungsi ekonomi dari perdagangan berjangka, yaitu transfer of risk. Hedging merupakan suatu strategi untuk mengurangi resiko kerugian yang diakibatkan oleh turun-naiknya harga.

Menurut T. Sunaryo (2009) prinsip hedging adalah menutupi kerugian posisi aset awal dengan keuntungan dari posisi instrumen hedging. Sebelum melakukan hedger hanya memegang sejumlah aset awal. Setelah melakukan hedging, hedger memegang sejumlah aset awal dan sejumlah tertentu instrumen hedging. Portofolio yang terdiri atas aset awal dan instrumen hedging-nya disebut portfolio hedging. Portfolio hedging ini mempunyai resiko yang lebih rendah dibanding resiko aset awal.

Menurut Van Horne, james C and John M.Wachowicz (2005) untukmengurangi resiko nilai tukar adalah dengan menggunakan lindung nilai matauang melalui instrumen derivatif atau kontrak seperti kontrak forward,

(26)

kontrak berjangka (future contract), opsi mata uang, dan swap mata uang. Penggunaanderivatif dapat mengurangi resiko yang timbul akibat dari perubahan yang terjadipada nilai tukar uang.

2.3.1 Instrumen derivatif untuk melakukan Hedging

Aktivitas lindung nilai (hedging) dapat dilakukan dengan menggunakaninstrumen derivatif, derivatif merupakan kontrak perjanjian antara dua pihakuntuk menjual dan membeli sejumlah barang (baik komoditas, maupun sekuritas)pada tanggal tertentu di masa yang akan datang dengan harga yang telahdisepakati pada saat ini. Untuk meminimalkan resiko dari fluktuasi valuta asingtersebut dapat dilakukan Hedging dengan instrumen derivatif.

Instrumen derivatif dapat dikelompokkan menjadi opsi, forward, futures, dan swap, dengan bahan dasar instrumen derivatif adalah saham, suku bunga, obligasi, nilai tukar, komoditas, dan indeks. (Sunaryo, Manajemen Resiko Finansial, 2009)

Opsi (Option)

Opsi adalah kontrak antara dua belah pihak yaitu penjual dan pembeli, yang memberikan pembeli hak, tapi bukan kewajiban, untuk membeli atau menjual sesuatu pada kemudian hari dengan harga yang ditentukan saat ini. Pembeli opsi membayar penjual sejumlah uang yang disebut price atau premium, penjual opsi siap untuk menjual atau membeli sesuai dengan kontrak jika pembeli ingin menggunakan kontrak tersebut.

(27)

Opsi berisi dua jenis yaitu :

1. Opsi beli (Call Options) adalah opsi yang digunakan untuk membeli sebuah aset dalam harga tetap, harga tertentu pada tanggal tertentu sampai batas jatuh tempo. Harga tertentu yang konstan membuat opsi beli menjadi lebih berharga.

2. Opsi jual (Put Options) adalah opsi yang digunakan untuk menjual sejumlah aset seperti saham dan sebagainya. Opsi jual memungkinkan pemegangnya untuk menjual dengan harga tetap, penurunan harga saham akan membuat opsi jual lebih berharga begitu juga sebaliknya.

Forward

Kontrak forward secara legal adalah perjanjian mengikat antaradua pihak yang meminta penjualan aset atau produk di masa yang akan datangdengan harga yang disetujui pada hari ini. Pasal-pasal dalam kontrak memintasatu pihak untuk mengirimkan barang kepada yang lain untuk tanggal tertentu dimasa yang akan datang, disebut dengan tanggal penyerahan (settlement date).

Pihak lain membayar harga forward yang sebelumnya telah disetujui danmengambil barang tersebut. Kontrak forward dapat di beli dan di jual. Pembelidari kontrak forward memiliki kewajiban untuk memiliki kewajiban untukmenerima pengiriman tersebut dan membayar untuk barang tersebut, penjual darikontrak forward memiliki kewajiban untuk melakukan pengiriman dan menerimapembayaran. Pembeli dari kontrak forward mendapatkan manfaat jika hargameningkat karena pembeli akan memiliki harga terkunci yang lebih rendah. Halyang sama, penjual akan menang jika harga turun karena harga jual yang lebihtinggi telah dikunci.

(28)

Future

Adalah pertukaran janji dagang untuk membeli atau menjual suatu aset di masa depan pada harga yang sudah ditentukan lebih dulu. Misalkan ada seorang petani gandum, ada kekhawatiran bahwa harga gandum mungkin jatuh sampai titik terbawah, maka petani tersebut melakukan kontrak future terhadap gandumnya. Dengan kontrak tersebut petani setuju untuk megirimkan sejumlah gandum, pada bulan tertentu dengan harga yang sudah ditentukan saat ini. Pada saat jatuh tempo petani tersebut harus memberikan sejumlah gandum dengan harga yang sudah ditentukan sebelumnya kepada pembeli kontrak tersebut (Marcus, 2006).

Petani gandum akan untung apabila, harga pasar pada jatuh tempo di bawah harga kontrak future tersebut, karena pembeli kontrak harus membayar lebih di atas harga pasar, namun petani gandum akan rugi apabila harga pasar pada jatuh tempo di atas harga kontrak future tersebut.

Perbedaan antara future dan opsi adalah jika pemegang kontrak opsi mempunyai pilihan apakah ia akan melakukan pengiriman atau tidak, sedangkan kontrak future adalah janji pasti untuk mengirimkan gandum pada harga jual tetap.

Swap

Swap adalah perjanjian antara dua pihak untuk saling menukar aliran (arus) kas (cash flow) secara periodik selama periode tertentu pada masa mendatang menurut aturan yang disepakati. Misalkan, swap antara A dan B. Fixed-for-floating swapmengharuskan A membayar aliran kas secara periodik

(29)

berdasarkan suku bunga tetap sebesar 5,5 persen dari 100 (USD) kepada B, sedangkan B membayar berdasarkan suku bunga mengambang tertentu kepada A. Selanjutnya, A menerima suku bunga mengambang dan membayar suku bunga tetap. Sebaliknya, B menerima suku bunga tetap dan membayar suku bunga mengambang. Angka acuan 100 (USD) disebut notional swap. Pada swap suku bunga nilai notional bagi A dan B adalah sama, yaitu 100, oleh karena itu, notional tidak perlu dipertukarkan pada akhir periode swap. (Sunaryo, Manajemen Resiko Finansial, 2009).

2.3.2Keuntungan melakukan Hedging

Hedging memberikan beberapa keuntungan ekonomis (BAPPEBTI, 1997) sebagai berikut:

a. Hedging merupakan sarana untuk mengurangi atau meminimalkan resiko harga apabila terjadi perubahan harga yang tidak sesuai dengan yang diperkirakan, disebut “risk insrance”.

b. Bagi produsen atau pemilik komoditi, hedging merupakan alat marketing (a marketing tool). Dengan melakukan hedging, para petani dapat menentukan harga penjualan produknya, sebelum, selama, dan sesudah panen melalui pasar berjangka. Mereka dapat menentukan suatu jumlah penerimaan yang akan diperoleh dikemudian hari dengan menyimpan produk tersebut untuk dijual kemudian.

c. Bagi pengolah komoditi seperti prossecoratau miller, hedging tersebut merupakan suatu alat pembelian (a purchasing tools). Melalui pasar berjangka

(30)

mereka menentukan harga pembelian bahan baku yang akan diolah dikemudian hari, sehingga dapatmenetapkan biaya produksi dan akhirnya dapat dengan pasti menetapkan harga jualnya untuk masa yang akan dating.

d. Dengan adanya hedging pihak kreditor (bank) lebih berani memberikan kredit kepada produsen atau pemilik komoditi yang telah menghedge komoditinya. Karena dengan melakukan tindakan tersebut, pemilik komoditi telah memperkecil resiko fluktuasi harga dari komoditi yang akan dihasilkan atau bahan yang dibeli, sehingga profit yang ditargetkan lebih pasti dan hal ini merupakan jaminan bank bahwa uang yang diberikan dapat kembali dan bunganya dapat dibayar.

e. Melalui hedging, konsumen akhir akan dibebankan harga jual yang lebih rendah dan stabil hal ini dikarenakan baik produsen maupun processeor mampu memperkecil biaya akibat fluktuasi harga yang merugikan, serta adanya kesempatan untuk memperbesar operting capital.

2.3.3 Kerugian Melakukan Hedging

Selain keuntungan yang diperoleh, hedging juga mempunyai beberapa kerugian yang harus dihadapi hedger (BAPPEBTI, 1997), yaitu:

a. Resiko basis

Perkembangan harga di pasar fisik kadang-kadang tidak berkorelasi secara wajar (tidak searah) dengan pasar berjangka, sehingga resiko yang ada tidak sesuai dengan perencanaan sebelumnya.

(31)

Dengan melakukan hedging terdapat beban biaya bagi hedger, antara lain, biaya angkut, biaya bunga bank, biaya gedgung, biaya asuransi, pembayaran margin dan biaya transaksi. Oleh karena itu, hedger harus mempertibangkan biaya-biaya tersebut sebelum melakukan hedging. c. Ketidaksesuaian (incompatible) antara kondisi fisik dan futures

Hal ini terjadi mengingat mutu dan jumlah produk yang dihedge tidak selalu sama dengan mutu dan jumlah standar kontrak yang diperdagangkan. Oleh karena itu hedger dituntut agar mampu menyesuaikan perbedaan-perbedaan tersebut dengan cara melakukan hedging yang sesuai dengan volume produksinya.

2.4 Debt to Equity Ratio (DER)

Debt to Equity Ratio (DER) mencerminkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya yang ditunjukkan oleh beberapa bagian dari modal sendiri atau ekuitas yang digunakan untuk membayar hutang. Debt to Equity Ratio (DER) merupakan perbandingan antara total hutang yang dimiliki perusahaan dengan total ekuitasnya. Secara matematis Debt to Equity Ratio (DER) dapat diformulasikan sebagai berikut (Widioatmodjo. 2009), (Ang, 1997)..

Total debt merupakan total liabilities (baik hutang jangka pendek maupun jangka panjang), sedangkan total shareholder’s equity merupakan total modal sendiri yang dimiliki perusahaan. Rasio ini menunjukkan komposisi atau struktur modal dari total pinjaman (hutang) terhadap total modal yang dimiliki perusahaan. Semakin tinggi Debt to Equity Ratio (DER) menunjukkan komposisi total hutang

(32)

(jangka pendek maupun jangka panjang) semakin besar dibanding dengan total modal sendiri, sehingga berdampak semakin besar beban perusahaan terhadap pihak luar (kreditur) (Widioatmodjo. 2009.).

Resikotersebut bukanlah hal yang tidak mungkin terjadi, karena fluktuatifnya kondisi ekonomi membuat ketidakpastian semakin besar, maka dari itu perusahaan perlu untuk melakukan manajemen resiko untuk mengalihkan resiko yang kemungkinan muncul tersebut. Hal tersebut sesuai dengan pendapat semakin tinggi tingkat hutang atau Debt Equity Ratio maka akan semakin besar pengambilan keputusan hedging yang dilakukan untuk mengurangi dampak buruk resiko. Nguyen dan Faff (2003), Spano (2004)

2.5 Kesempatan Pertumbuhan Perusahaan (Growth Opportunity)

Growth Opportunity yang tinggi menunjukkan peluang perusahaan untuk maju kian besar, sehingga untuk menjawab kesempatan tersebut, kebutuhan dana dalam jumlah yang cukup besar untuk membiayai pertumbuhan tersebut di masa yang akan datang akan sangat dibutuhkan. Oleh karenanya perusahaan akan mempertahankan pendapatan yang diperoleh untuk diinvestasikan kembali dan pada waktu yang bersamaan perusahaan akan diharapkan tetap mengandalkan pendanaan melalui hutang yang lebih besar. Menurut steven dan lina (2011:175) pertumbuhan perusahaan adalah tingkat perubahan total aktiva dari tahun ke tahun. Skala yang digunakan adalah skala rasio.

GROWTH –

Nilai dari proksi kesempatan pertumbuhan perusahaan yang semakin besar membuat perusahaan lebih banyak menggunakan hutang sebagai sumber dana

(33)

(Chen, 2006). Perusahaan yang mengalami pertumbuhan yang pesat cenderung memilih hutang sebagai sumber pendanaan dibandingkan perusahaan yang memiliki laju pertumbuhan yang lambat, seperti yang diungkapkan oleh Weston dan Brigham (1984). Bertambahnya hutang dalam perusahaan, tentunya akan menambah resiko perusahaan seperti gagal bayar karena kebangkrutan, eksposur valuta asing. Dengan demikian, perusahaan yang memiliki growth opportunity yang tinggi cenderung menggunakan keputusan hedging untuk melindungi perusahaannya (Nance, Smith, dan Smithson,1993).

2.6 Tingkat Likuiditas (Liquidity)

Likuiditas adalah kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban yang harus segera dipenuhi (Sutrisno, 2000). Likuiditas adalah menunjukan kemampuan suatu perusahaan untuk memenuhi kewajiban pada saat ditagih, perusahaan yang mampu memenuhi kewajiban keuangannya tepat pada waktunya berarti perusahaan tersebut dalam keadaaan “likuid” (Munawir, 1981).

Rasio likuiditas yang mengukur kemampuan likuiditas jangka pendek perusahaan diproksikan dengan current ratio.

Nilai CR yang tinggi dari suatu perusahaan akan mengurangi ketidakpastian bagi investor, namun mengindikasikan adanya dana yang menganggur (idle cash) sehingga akan mengurangi tingkat profitabilitas perusahaan, akibatnya ROA juga semakin kecil (Priharyanto, 2009). Apabila tingkat profitabilitas menurun menunjukkan perusahaan tersebut tidak mampu menggunakan dananya dengan maksimal untuk mendapatkan laba atau profit.

(34)

Adanya eksposur transaksi memperburuk penurunan profitabilitas tersebut, dikarenakan eksposur transaksi mempengaruhi aliran kas jangka pendek perusahaan, apabila pembayaran transaksi dilakukan dengan menggunakan denominasi kurs valuta asing, nilainya akan lebih besar apabila valuta asing mengalami apresiasi terhadap mata uang domestik, sehingga resiko meningkat. Dengan demikian, semakin tinggi nilai likuiditas maka semakin tinggi keputusan hedging yang dilakukan karena tingginya resiko dalam pemenuhan kewajiban jangka pendek dan sebaliknya (Spano, 2004).

2.7 Ukuran Perusahaan (Firm Size)

Besar kecilnya suatu perusahaan membuat pengambilan keputusannya pun berbeda-beda. Besarnya ukuran perusahaan dapat mempengaruhi kemudahan suatu perusahaan dalam memperoleh sumber pendanaan baik eksternal maupun internal. Semakin besar suatu perusahaan resiko yang diterima pun semakin besar, mereka cenderung lebih banyak melakukan aktivitas hedging untuk melindungi aset mereka. Karena dampak yang ditimbulkan suatu resiko dalam perusahaan besar lebih berdampak besar, maka mereka akan memberlakukan suatu manajemen resiko yang lebih ketat dibandingkan perusahaan kecil.

Ukuran perusahaan (Firm Size) diproksikan melalui: Firm size = In Total Asset

Ukuran perusahaan dilihat dari jumlah total asset yang dimilikinya, semakin besar aset yang dimiliki, semakin hati-hati perusahaan tersebut melangkahkan suatu kegiatan di perusahaannya. Perusahaan yang lebih besar tentunya memiliki aktivitas operasional yang luas dan lebih beresiko karena

(35)

adanya kemungkinan besar untuk bertransaksi ke berbagai negara akan melibatkan beberapa mata uang yang berbeda. Dalam kegiatannya akan terdapat eksposur transaksi karena fluktuatif nilai tukar mata uang asing.Untuk itu perusahaan yang lebih besar akan lebih banyak melakukan pengambilan keputusan hedging dalam rangka melindungi perusahaan dari resiko.

2.8 Penelitian Terdahulu

Terdapat penelitian terdahulu telah melakukan penelitian yang berkaitan dengan faktor-faktor yang mempengaruhi pegambilan keputusan hedging. Penelitiannya antara lain:

1) Spano (2004) menunjukkan fakta yang kuat bahwa hedging perusahaan dilakukan karena biaya financial distress dan scale of economies.Aktivitas hedging lebih banyak dilakukan perusahaan yang memiliki ukuran perusahaan yang lebih besar dengan menggunakan model analisis Logit Rgression.

2) Clark, Judge, dan Ngai (2006) hasil penelitiannya adalah terdapat bukti kuat bahwa terdapat hubungan antara keputusan untuk lindung nilai dengan cost of financial distress. Terdapat hubungan negatif antara aktivitas hedging dan kepemilikan pemerintah tetapi faktor pendorong lain aktivitas hedging adalah eksposur valuta asing, tingkat penjualan luar negeri dan hutang asing, serta tingkat likuiditas dengan menggunakan model analisis Logit Rgression.

3) Putro (2012) dalam penelitian yang dilakukannya pada perusahaan Automotive and Allied Products di Indonesia, pada penelitian tersebutmenunjukan hasil

(36)

bahwa terdapat tiga variabel yang berpengaruh terhadap probabilitas perusahaan untuk menggunakan instrument derivatif sebagai aktivitas hedging yaitu DER, growth opportunity, dan firm sizedengan menggunakan model analisis Logit Rgression.

4) Irawan (2014) dalam penelitian yang dilakukan pada perusahaan manufaktur yang terdapat di BEI, pada penelitian tersebut menunjukkan hasil bahwa variabel LEV, liquidity,current ratio berpengaruh negatif terhadap hedging sedangkan firm size, MTBV berpengaruh positif

2.9 Kerangka Konseptual

Kerangka konseptual penelitian dalam penelitian adalah sebagai berikut :

Gambar 2.1

Kerangka konseptual Pengaruh Debt Equity Ratio, Growth Opportunity, Liquidity, dan Firm Size terhadap keputusan Hedging Instrumen Derivatif

DER (X1)

Growth Opportunity

Liquidity X3)

Firm Size (X4)

(37)

2.10 Hipotesis Penelitian

Hipotesis yang dapat diajukan terhadap permasalahan penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. DER berpengaruh positif terhadap keputusan hedging

2. Growth Opportunity berpengaruh positif terhadap keputusan hedging

3. Liquidity berpengaruh positif terhadap keputusan hedging

(38)

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif adalah suatu jenis penelitian yang bertujuan untuk membuat deskripsi secara sistematis, faktual dan akurat mengenai fakta-fakta, dan sifat-sifat populasi daerah tertentu Dirjen Dikti, 1981 (dalam Suryana, 2010). Penelitian ini mendeskripsikan faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan instrumen derivatif sebagai pengambilan keputusan hedging, maka data yang digunakan adalah data kuantitatif atau data sekunder yang diperoleh dari objek penelitian.

3.2 Definisi Operasional

Berikut adalah variabel yang digunakan dalam penelitian sebagai berikut:

3.2.1 Hedging atau Lindung nilai (Y)

Hedging merupakan suatu strategi untuk mengurangi resiko kerugian yang diakibatkan oleh turun-naiknya harga. Hedging sendiri menggunakan instrument derivatif seperti opsi, kontrak future, kontrak forward, dan swap. Apabila perusahaan menggunakan instrumen derivatif sebagai aktivitas hedging, diberi angka 1 sebagai kategori bahwa perusahaan melakukan aktivitas hedging, dan diberi angka 0 apabila perusahaan tidak melakukan penggunaan instrumen derivatif sebagai aktivitas hedging.

(39)

3.2.2 Debt to Equity Ratio (DER) (X1)

3.2.3 Pertumbuhan Perusahaan (Growth) (X2)

Kesempatan Pertumbuhan Perusahaan yang tinggi menunjukkan nilai pasar yang semakin baik di antara perusahaan lainnya, hal itu membuat perusahaan percaya diri untuk menggunakan dana eksternal untuk penggunaan pertumbuhan perusahaan, selain itu membuat calon investor bersedia menanamkan dananya kepada perusahaan yang memiliki kesempatan pertumbuhan perusahaan yang tinggi, karena dinilai dapat menjadi sarana investasi yang baik.

GROWTH

3.2.4 Tingkat Likuiditas (Liquidity) (X3)

Likuiditas adalah kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban yang harus segera dipenuhi (Sutrisno, 2000). Likuiditas adalah menunjukkan kemampuan suatu perusahaan untuk memenuhi kewajiban pada saat ditagih,

(40)

perusahaan yang mampu memenuhi kewajiban keuangannnya tepat pada waktunya berarti perusahaan tersebut dalam keadaaan likuid.

3.2.5 Ukuran Perusahaan (Firm Size) (X4)

Ukuran perusahaan (Firm Size) diproksikan melalui: Firm size = In Total Asset

2.3 Populasi dan Sampel

Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di LQ45 rentang periode 2011-2014. Penentuan sampel menggunakan metode purposive sampling, yaitu penentuan sampel dari populasi yang memenuhi kriteria-kriteria yang dikehendaki oleh peneliti. Penentuan sampel dipilih dari populasi yaitu perusahaan yang memenuhi beberapa kriteria-kriteria dengan metode purposive sampling (pemilihan sampel dengan kriteria tertentu) sebagai berikut :

1 Perusahaan yang terdaftar di LQ 45 dan mempublikaikan laporan keuangan tahunan pada periode tahun 2010-2014

(41)

2 Perusahaan yang menggunakan hedging dan tidak menggunakan hedging pada tahun 2011-2014

3 Perusahaan yang menggunakan hedging forward pada tahun 2011-2014 dan perusahaan yang mempunyai data untuk penelitian.

Jumlah perusahaan yang terdaftar di LQ45 pada periode 2011-2014 adalah 45 perusahaan. Perusahaan yang memenuhi kriteria selama periode penelitian adalah 18 perusahaan yang diklasifikasikan menjadi 2 yaitu perusahaan yang menggunakan hedging forward dan perusahaan yang tidak menggunakan hedging.

Tabel 3.1 Sampel perusahaan

No Sampel Jumlah

1 Perusahaan yang menggunakan hedging forward 6

2 Perusahaan yang tidak menggunakan hedging 12

Total 18

3.4 Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berisidata variabel dependen dan independen yang dilakukan perusahaan yang terdaftar di LQ45 selama tahun 2011 – 2014.. Sumber data berasal dari bursa efek indonesia (www.idx.co.id) dan publikasi Laporan Keuangan (ICMD). Dalam

melakukan penelitian ini juga dikumpulkan data atau informasi dari berbagai sumber bacaan seperti buku dan jurnal.

(42)

3.6 Metode Analisis 3.6.1 Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi (standard deviation), maksimum dan minimum (Ghozali, 2011). Data yang telah terkumpul akan dianalisis dengan statistik deskriptif terlebih dahulu sebelum dilakukan analisis yang lain. Analisis statistik deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran / deskripsi data tersebut. 3.6.2 Analisi Regresi Logistik

Alat analisis data yang digunakan dalam menganalisis data penelitian yaitu : 1. Dengan menggunakan program SPSS (Statistical Product and Service

Solution).

2. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan model regresi logistikkarena model variabel dependen dalam model adalah variabel kategori (dikotomivariable), dengan memberi nilai 1 untuk perusahaan yang melakukan hedging dan nilai0 untuk perusahaan yang tidak melakukan hedging. Selain itu penggunaan model inididasarkan atas masukan dari beberapa penelitian sebelumnya yang menyarankanuntuk penggunaan model ini karena mempunyai tingkat klasifikasi yang lebihbaik dibandingkan model lain serta tidak sensitif terhadap jumlah sampel yangtidak sama frekuensinya (Januarti, 2002).

Kuncoro (2001) dalam Hardanto (2012) mengatakan bahwa regresilogistik memiliki beberapa kelebihan dibandingkan teknik analisis lain yaitu:

(43)

1. Regresi logistik tidak memiliki asumsi normalitas dan heteroskedastisitasatas variabel bebas yang digunakan dalam model sehingga tidakdiperlukan uji asumsi klasik walaupun variabel independen berjumlahlebih dari satu.

2. Variabel independen dalam regresi logistik bisa campuran dari variabelkontinu, distrik, dan dikotomis.

3. Regresi logistik tidak membutuhkan keterbatasan dari variabelindependennya. 4. Regresi logistik tidak mengharuskan variabel bebasnya dalam bentukinterval. Secara umum model regresi logistik dapat dinyatakan sebagai berikut:

atau

Keterangan:

 p = probabilitas variabel dependen  e = logaritma natural

 b0= konstanta regresi  b1,b2,...bn= koefisien regresi  X1,X2,...Xn= variabel independen

Langkah-langkah analisis dalam regresi logistik menurut Ghozali (2009): 1) Menilai Model Fit

Langkah pertama adalah menilai overall fit model terhadap data. Beberapa tes statistic diberikan untuk menilai hal ini. Hipotesis untuk menilai model fit adalah :

(44)

Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data

Dari hipotesis ini jelas bahwa kita tidak akan menolak hipotesis nol agar model fit dengan data. Parameter yang digunakan adalah Fungsi Likelohood L dari model adalah probailitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, Lditransformasikan menjadi -2LogLterlebih dahulu untuk tujuan penelitian. Statistik -2LogL kadang-kadang disebutlikelihood rasio X2 statistic, dimana X2 distribusi dengan degree of freedom n– q, q adalah jumlah parameter dalam model. Apabila terjai penurunan nilai Likelihood pada awal (block number = 0) dengan nilai -2LogL pada(blocknumber = 1) maka dapat ditarik kesimpulan model fit dengan data dan merupakan regresi yang baik.

2) Cox dan Snell’s R square

Nilai Cox dan Snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square digunakan untk menunjukkan seberapa besar variabelitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Cox dan Snell’s Square merupakan ukuran yang meniru ukuran R2 pada multiple regressionyang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimumkurang dari 1 sehingga sulit diinterpretasikan. Negelkerke’s R squaremerupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell’s untuk memastikanbahwa nilainya bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell’s dengan nilai maksimumnya. Nilai Negelkerke’sR2 dapat diinterpretasikan seperti nilai R2 pada multiple regression.

(45)

3) Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of Fit Test

Menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai denganmodel. Jika nilai statistik Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of Fit Testlebih besar dari 0.05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak yang berarti tidak adaperbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehinggaGoodnes fit model baik karena model dapat memprediksi nilaiobservasinya. Jika nilai statistikHosmer and lameshow Goodness of fitlebih kecil dari 0.05, maka hipotesis nol ditolak dan berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karenamodel tidak mampu memprediksi nilai observasinya.

4) Uji Wald

Uji wald merupakan uji hipotesis yang pdilakukan dalam penelitian ini. Uji wald dilakuka utuk melihat pengaruh DER, Growth Opportunity, Liquidity, Firm size terhadap penggunaan hedging. Pengaruh tersebut dianggap signifikan terhadap hedging apabila signifikasi lebih kecil atau sama dengan 10% (0,10)

5) Estimasi Parameter dan Interprestasi

Estimasi maksimum likelihood parameter dari model dapat dilihat pada tampilan output variabel in the equation dengan formula hipotesis staistik sebagai berikut:

H0 : r = 0

H1 : r 0

Dengan kriteria :

Jika sig, > maka H0 diterima dan H1 ditolak Jika sig, < maka H0 ditolak dan H1 diterima

(46)

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Gambaran Umum Indeks LQ 45

Indeks LQ 45 merupakan salah satu indeks dari 11 jenis indeks yangdikeluarkan oleh Bursa Efek Indonesia. Indeks LQ 45 merupakan indeks sahamdari 45 jenis saham perusahaan yang tercatat dan diperdagangkan di Bursa EfekIndonesia yang mempunyai likuiditas dan kapitalisasi paling tinggi di antarasaham-saham lainnya.Indeks LQ 45 pertama kali diluncurkan pada tahun 1997 ukuran utama likuiditastransaksi adalah nilai transaksi di pasar reguler. Namun untuk mendapatkan data historikal yang cukuppanjang, hari dasar yang digunakan untuk menghitung indeks LQ 45 adalah tanggal 13 Juli 1994,dengan nilai indeks sebesar 100. Sesuai dengan perkembangan pasar, dan untuk lebih mempertajamkriteria likuiditas, maka sejak review bulan Januari 2005, jumlah hari perdagangan dan frekuensitransaksi dimasukkan sebagai ukuran likuiditas. Sehingga kriteria suatu saham untuk dapat masukdalam perhitungan indeks LQ 45 adalah sebagai berikut: 1. Telah tercatat di BEI minimal 3 bulan

2. Masuk dalam 60 saham berdasarkan nilai transaksi di pasar reguler

3. Dari 60 saham tersebut, 30 saham dengan nilai transaksi terbesar secara otomatis akan masukdalam perhitungan indeks LQ 45

4. Untuk mendapatkan 45 saham akan dipilih 15 saham lagi dengan menggunakan kriteria HariTransaksi di Pasar Reguler, Frekuensi Transaksi di Pasar Reguler dan Kapitalisasi Pasar. Metodepemilihan 15 saham tersebut adalah:

(47)

 Dari 30 sisanya, dipilih 25 saham berdasarkan Hari Transaksi di Pasar Reguler.

 Dari 25 saham tersebut akan dipilih 20 saham berdasarkan Frekuensi Transaksi di Pasar Reguler

 Dari 20 saham tersebut akan dipilih 15 saham berdasarkan Kapitalisasi Pasar, sehingga akan didapat 45 saham untuk perhitungan indeks LQ 45 5. Selain melihat kriteria likuiditas dan kapitalisasi pasar tersebut di atas,

akandilihat juga keadaan keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan tersebut.

Bursa Efek Indonesia secara rutin memantau perkembangan kinerja komponen saham yangmasuk dalam penghitungan indeks LQ 45. Setiap tiga bulan sekali dilakukan evaluasi atas pergerakanurutan saham-saham tersebut. Penggantian saham akan dilakukan setiap enam bulan sekali, yaitu pada awal bulan Februari dan Agustus.

4.2 Statistik Dekriptif

Statistik dekriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata(mean), standar deviasi, maksimum, minimum (ghozali,2009).

(48)

Tabel 4.1

Hasil pengujian statistik deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic

Hedging 72 ,00 1,00 ,05595 ,47471

DER 72 ,13 2,14 ,06332 ,53727

Growth 72 ,17 1213,00 16,66987 141,44853

Liquidity 72 ,44 7,01 ,18826 1,59747

Firm Size 72 2,51 236,02 5,23632 44,43166

Valid N (listwise) 72

Sumber : data olahan SPSS

Tabel 4.1 menunjukkan bahwa hasil pengujian statistik yang mencakup 4 variabel yang diuji dalam penelitian dengan jumlah sampel secara keseluruhan sebanyak 72 sampel. Variabel DER memiliki nilai minimum sebesar 0,13 dan nilai maksimum 2,14. Variabel DER juga memiliki nilai rata-rata 0,6332 dengan standar deviasi sebesar 0,53727. Variabel Growth memiliki nilai minimum sebesar 0,17 dan nilai maksimum 1213,00. Variabel Growth juga memiliki nilai rata-rata 16,66987 dengan standar deviasi sebesar 141,44853. Variabel Liquidity memiliki nilai minimum sebesar 0,44 dan nilai maksimum 7,01. Variabel Liquidity juga memiliki nilai rata-rata 0,18826 dengan standar deviasi sebesar1,59747. Variabel Firm Size memiliki nilai minimum sebesar 2,51 dan nilai maksimum 236,02. Variabel Firm Size juga memiliki nilai rata-rata 5,23632 dengan standar deviasi sebesar 44,43166.

(49)

4.3 Hasil Analisis 4.3.1 Menilai Model Fit

Analisis pertama yang dilakukan menilai overall fit model terhadap data. Penilaian ini dilakukan untuk mengetahui apakah model fit dengan data aik sebelum atau sesudah variabel bebas dimasukkan kedalam model. Untuk menilai keseluruhan model dalam penelitian dilakukan dengan melihat angka -2 LogLikelihood (LL) pada awal (Block Number = 0) dan angka -2 Likelihood pada akhir (Block Number = 1). Jika terjadi penurunan angka -2 Likelihood (BlockNumber = 0 - Block Number = 1). Maka secara keseluruhan model regresi yang digunakan merupkan model yang baik.

Tabel 4.2 Nilai uji model fit

Paramter Hasil

-2 Log Likelihood -2 LL Block Number 0 91,658 -2 Log Likelihood -2 LL Block Number 1 58,547

Berdasarkan tabel 4.2 menunjukkan bahwa terjdi penurunan sebesar 33.111. saat pengujian likelihood dilakukan dengan hanya memasukkan konstanta (Block Number = 0), hasil -2 LogL yang diperoleh sebesar 91,658. Saat pengujian Likelihood yang dilakukan dengan memasukkan konstanta dan variabel independen (Block Number = 1), hasil -2LogL yang diperoleh adalah sebesar 58,547. Penurunan nilai -2LogL ini dapat diartikan bahwa penambahan variabel bebas kedalam model dapat memperbaiki model fit serta menunjukkan bahwa

(50)

model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data.

4.3.2 Cox dan snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square

Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabelitas variabel-variabel independen mampu memperjelas variabilitas variabel dependen (Sulistyo, 2010). Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada nilai Negelkerke’s RSquare. Nilai Negelkerke’s R Square dapat diinterprestasikan seperti R Square pada regresi berganda (Sulistyo, 2010). Nilai ini diperoleh dengan cara membagi Cox dan snell’s R Square dengan nilai maksimumnya.

Tabel 4.3

Nilai Cox dan snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square

Model Summary

Step -2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1 58,547a ,369 ,512

Berdasarkan tabel 4.3, hsil pengujian Cox dan snell’s R Square dan Negelkerke’sR Square yang telah dilakukan menunjukkan bahwa nilai Cox dan snell’s RSquare adalah 0,369 dan nilai Negelkerke’s R Square 0,512 yang berarti variabilitas variabel dependen (Hedging) dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 51,2 %, sedangkan sisanya 48,8 % dijelaskan oleh variabel-variabel lain diluar model penelitian.

(51)

4.3.3 Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test

Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan menggunakan Goodness of Fit Test yang diukur dengan Chi-Square. Hosmer and Lemeshow’sGoodness of Fit Test menguji hipotesis nol apakah data empiris cocok atau sesuai dengan model (tidak ada perbedaan antara model denga data sehingga dapat dikatakan fit). Model regresi dikatakan layak jika nilai Goodness of Fit Test yang diukur dengan nilai signifikan Chi-Square lebih besar dari 0,05 dengan demikian hipotesis nol diterima.

Tabel 4.4

Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square Df Sig.

1 8,209 8 ,413

Dari hasil uji kelayakan model regresi hasil output yang telah diperoleh dapat dilihat bahwa nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test adalah 8,209 dengan nilai signifikan 0,413 atau lebih besar dari 0,05 maka Ho diterima. Hal ini berarti model regresi layak digunakan dalam analisis selanjutnya karena tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diperediksi dengan klasifikasi yang diamati, atau dapat juga dikatakan bahwa mampu memprediksi nilai observasinya dan dapat diinterpretasikan .

4.3.4 Uji Wald

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini untuk menguji pengaruh variabel-variabel bebas yaitu DER, Growth, Liquidity, Firm Size terhadap Hedging dengan

(52)

menggunakan hasil uji regresi yang ditunjukkan dalam tabel 4.4 pada kolom significant (Sig) dibandingkan dengan tingkat kealphaan 0,10 (10 %).

Tabel 4.5

Hasil Regresi Logistik

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a DER 1,229 ,709 3,002 1 ,083 3,418

Growth -,002 ,004 ,178 1 ,673 ,998

Liquidity -,595 ,364 2,675 1 ,102 ,551

Firmsize ,026 ,015 3,058 1 ,080 1,026

Constant -1,022 1,253 ,665 1 ,415 ,360

a. Variable(s) entered on step 1: DER, Growth, Liquidity, Firmsize.

Hasil pengujian hipotesis: 1. DER

Berdasarkan nilai analisis yang ditunjukkan pada tabel 4.4 menyatakan bahwa rasio DER berpengaruh positif dan signifikan pada tingkat 10 % dalam menentukan Hedging dengan tingkat signifikansi 0,083 dengan nilai koefisien sebesar 1,229. Hal itu menunjukkan bahwa Ho ditolak, berati rasio DER berpengaruh terhadap Hedging.Semakin tinggi DER maka semakin besar kemungkinan perusahaan menggunakan aktifitas hedging. Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Nguyen dan Faff (2003), Septama Putro (2012) Hepdityo Damanik (2015)

2. Growth

Hasil analisis yang ditunjukkan pada tabel 4.4 menyatakan bahwa rasio Growth berpengaruh negatif namun tidak signifikan dalam menentukan

(53)

Hedging dengan tingkat signifikansi 0,673 dengan nilai koefisien sebesar -0,02. Hal ini menunjukkan bahwa Ho diterima, berarti Growth tidak berpengaruh terhadap Hedging. Semakin tinggi Growth makasemakin kecil kemungkinan perusahaan menggunakan hedging. Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Ameer (2010)

3. Liquidity

Hasil analisis yang ditunjukkan pada tabel 4.4 menyatakan bahwa rasio Liquidity berpengaruh negatif namun tidak signifikan dalam menentukan Hedging dengan tingkat signifikansi 0,102 dengan nilai koefisien sebesar -0,595. Hal ini menunjukkan bahwa Ho diterima, berartiLiquidity tidakberpengaruh terhadap Hedging. Semakin tinggi Liquidity maka semakin kecil kemungkinan perusahaan menggunakan hedging. Hasil penelitian ini sama dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Spano (2005), Septama Putro (2012)

4. Firm Size

Berdasarkan nilai analisis yang ditunjukkan pada tabel 4.4 menyatakan bahwa rasio Firm Size berpengaruh positif dan signifikan pada tingkat 10% dalam menentukan Hedging dengan tingkat signifikansi 0,080 dengan nilai koefisien sebesar 0,026. Hal itu menunjukkan bahwa Ho ditolak, berati Firm Size berpengaruh terhadap Hedging. Semakin tinggi Firm Size semakin besar kemungkinan perusahaan menggunakan aktifitas hedging. Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh

(54)

Nguyen dan Faff (2003), Septama Putro (2012), Bahrain Irawan (2014), Hepdityo Damanik (2015)

4.3.5 Estimasi Parameter

Dari Tabel 4.4 hasil regresi logistik maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:

= -1,022 + 1,229DER – 0,002Growth – 0,595Liquidity + 0,026FirmSize (0.415) (0.083) (0.673) ( 0.102) (0.080)

Dari persamaan regresi logistik tersebut dapat dijelaskan bahwa

 Setiap perubahan satu satuan DER akan meningkatkan log of oods perusahaan akan hedging sebesar 1,229, ceteris paribus.

 Setiap perubahan satu satuan Growth akan menurunkan log of oods perusahaan akan hedging sebesar -0,002, ceteris paribus.

 Setiap perubahan satu satuan Liquidity akan menurunkan log of oods perusahaan akan hedging sebesar -0,595, ceteris paribus.

 setiap perubahan satu satuan Firm Size akan meningkatkan log of oods perusahaan akan hedging sebesar 0,026, ceteris paribus.

(55)

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian yang dilakukan maka beberapa kesimpulan yang dapat diberikan :

1. Hasil uji model fit yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa model yang digunakan dalam penelitian ini fit dengan data dan pengujian Likelihood dengan memasukkan variabel independen kedalam model memperbaiki model fit.

2. Berdasarkan uji kelayakan model regresi diperoleh bahwa nilai hosmer and lemeshow’s goodness of fit test adalah signifikan (lebih besar dari 0,05) maka Ho diterima. Berarti model regresi logistik mampu memprediksi nilai observasinya dan dapat diinterpretasikan.

3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel DER menunjukkan pengaruh positif dan signifikan pada tingkat alpha 10% dalam menentukan hedging.

4. Variabel Growth menunjukkan pengaruh negatif yang tidak signifikan dalam menentukan hedging.

5. Variabel Liquidity menunjukkan pengaruh negatif yang tidak signifikan dalam menentukan hedging.

6. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Firm Size menunjukkan pengaruh positif dan signifikan pada tingkat alpha 10% dalam menentukan hedging.

(56)

5.2 Saran

Berdasarkan penelitian yang dilakukan maka beberapa saran yang dapat diberikan :

1 Bagi perusahaan

Bagi perusahaan yang akan melakukan pengambilan instrumen derivatif sebagai sarana hedging diharapkan untuk memperhatikan informasi internal perusahaan yakni, Firm Size dan Debt Equity Ratio. Karena dalam penelitian ini variabel tersebutmemiliki pengaruh besar dan signifikan terhadap hedging. Hal ini perlu dilakukan dikarenakan mencegah perusahaan mendapat risiko eksposur valuta asing yang seharusnya dapat dialihkan oleh penggunaan instumen derivatif sebagai sarana hedging, dan mencegah perusahaan untuk mengeluarkan biaya derivatif dengan tidak memberikan manfaat yang diharapkan.

2 Bagi investor

Bagi investor yang akan melakukan investasi ke berbagai perusahaan dengan yang terdaftar di LQ45 Indonesia dapat memperhitungkan terlebih dahulu variabel debt equity, dan firm size yang dimiliki perusahaan tersebut. Bila nilai yang ditunjukkan oleh perhitungan variabel tersebut menunjukkan angka yang relatif tinggi dibandingkan dengan perusahaan lain, namun perusahaan tersebut belum melakukan aktivitas hedging maka perusahaan tersebut berisiko terjadinya kesulitan keuangan karena risiko yang diterima perusahaan lebih besar.

(57)

3 Bagi akademisi

Kemudian bagi akademisi, penelitian ini dapat membantu memudahkan analisis berkaitan dengan aktivitas hedging pada perusahaan yang terdaftar di LQ45 yang memiliki risiko. Selain itu, hasil penelitian diharapkan dapat memberikan tambahan pengetahuan serta dapat memberikan kontribusi dalam penelitian lain tentang penggunaan instrumen derivatif sebagai aktivitas hedging.

(58)

DAFTAR PUSTAKA

Ameer, Rashid. 2010. “Determinant of Corporate Hedging Practices in Malaysia”.International Business Research. Vol 3 No 2 April (120-130) Ang, Robert. 1997. Buku Pintar Pasar Modal Indonesia. Mediasoft: Indonesia BAPPEBTI ( Badan Pengawasan Perdagangan Berjangka Komoditi ).1997

Bartram, Shonke M, Gregory W Brown & Frank R Fehle. 2006. “International Evidence on Financial Derivatives Usage”. Working Paper, Lancaster University, Lancaster, UK

Boediono, BPFE.1999. Mengenal beberapa metode kuantitaf dalam ilmu ekonomi Brigham, Eugene F and Joel F Houston. 2006. Manajemen Keuangan. Erlangga:

Jakarta

Budiyuno, Nugroho. 1993. Pengantar statistik ekonomi. UPP AMP YKPN

Damanik, Hepdityo. 2015 “Keputusan Lindung Nilai dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Hedging”.

Don A Ball, J.M.Garinger, Michael S.Minor, Jeanne M. McNett,2004. Bisnis Internasional 1 edisi 12, salemba empat.

Ghozali, Imam. 2006. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. BP Undip: Semarang

Hardanto, Putro.2012 “Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Instrumen Derivatif dalam Pengambilan Keputusan Hedging”.

Horne, C James and Wachowicz. 2007. Prinsip-prinsip manajemen keuangan. Jakarta. Salemba empat

Irawan, Bahrain. 2014 ”Analisis fakor yang Mempengaruhi Aktivitas Instrumen Derivatif Valuta Asing sebagai Pengambilan Keputus an Hedging”.

Levi, Maurice D. 2001. Keuangan Internasional. Diterjemahkan Handoyo Prasetyo. Yogyakarta:Andi

Lubis, Ade Pratama. 1999. Hedging and derivatif. Usu Press Madura, Jeff. 2000. “internatinal financial management”. Edisi 6

(59)

Marcus, Brealey Myers. 2006. Dasar-Dasar Manajemen Keuangan. Jakarta: Erlangga

Mishkin, Frederic S. 2008. Ekonomi, Uang, Perbankan, dan Pasar Keuangan. Jakarta: Salemba Empat

Munawir, S. 1981. Analisa Laporan Keuangan. Jogyakarta: Liberty

Murni, Sri dan Andriana. 2007. Pengaruh insider ownership, institutional investor,deviden payments dan firm growth terhadap kebijakan hutang hutang perusahaan (studi kasus pada perusahaan yang terdaftar di bursa efek jakarta). Jurnal akuntansi dan bisnis.

Nance, Deana R et all. 1993.”On the Determinants of Corporate Hedging”. The Journal of Finance. Vol XLVIII No 1 March (267-284)

Nguyen, H and Faff. 2003.Optimal Fand Portofolio Return Optimisation in US Futures Markets,Working Paper.Queensland University of Technology Priharyanto, Budi. 2009.Analisa Pengaruh Current Ratio Debt to Equity Ratio dan

size terhadap profitabilitas food and beverage dan perusahan consue goods.Tesis.Universitas Diponegoro

Spano, M. 2005.Determinants of hedging and its effects on investment and debt.Working paper

Sunaryo, T. 2009. Manajemen Risiko Financial. Jakarta: Salemba Empat Sutrisno, M.M. 2000. Manajemen Keuangan. Yogyakarta: Erlangga Widioatmodjo. 2009. Buku Pintar Pasar Modal Indonesia.

Yuliati, Sri Handayu dan Handoyo Prasetyo. 2002. Dasar-dasar Manajemen Keuangan Internasional. Yogyakarta:Andi

www.tradingeconomics.com

(60)

Lampiran 1

Sampel Perusahaan

No Nama perusahaan Keterangan Hedging

1 PT. Astro Agro Lestari,Tbk (AALI) Tidak melakukan hedging 0 2 PT. Adhi Karya, Tbk (ADHI) Tidak melakukan hedging 0

3 PT. Adaro Energy, Tbk (ADRO) Forward 1

4 PT. Akr Corporindo, Tbk (AKRA) Forward 1

5 PT. Aneka Tambang, Tbk (ANTM) Futures, Swap 1

6 PT. Astra Internasional, Tbk (ASII) Forward 1

7 PT. Alam Sutera Realita,Tbk (ASRI) Option 1

8 PT. Bank Cental Asia, Tbk (BBCA) Forward 1

9 PT. Bank Negara Indonesia,Tbk (BBNI) Swap 1

10 PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk (BBRI) Swap 1

11 PT. Bank Tabungan Negara, Tbk (BBTN)

Tidak melakukan hedging 0

12 PT. Bank Mandiri, Tbk (BMRI) Swap, Option 1

13 PT. Global Mediacom, Tbk (BMTR) Option 1

14 PT. Bumi Serpong Damai, Tbk (BSDE) Tidak melakukan hedging 0 15 PT. Charoen Pokphand Indonesia, Tbk

(CPIN)

Tidak melakukan hedging 0

16 PT. Ciputra Developtmen, Tbk (CTRA) Tidak melakukan hedging 0

(61)

18 PT. Gudang Garam, Tbk (GGRM) Tidak melakukan hedging 0 19 PT. Indofood CBP Sukses Makmur, Tbk

(ICBP)

Tidak melakukan hedging 0

20 PT. Vale Indonesia, Tbk (INCO) Tidak melakukan hedging 0 21 PT. Indofood Sukses Makmur, Tbk

(INDF)

Swap 1

22 PT.Indocement Tunggal Prakarsa, Tbk (INTP)

Tidak melakukan hedging 0

23 PT. Indo Tambangraya Megah, Tbk (ITMG)

Forward 1

24 PT. Jasa Marga, Tbk (JSMR) Tidak melakukan hedging 0 25 PT. Kalbe Farma, Tbk (KLBF) Tidak melakukan hedging 0

26 PT. Lippo Karawaci (LPKR) Contract Option 1

27 PT. Matahari Departement Store Tbk (LPPF)

Swap 1

28 PT. Perusahaan Perkebunan London Sumatera, Tbk (LSIP)

Tidak melakukan hedging 0

29 PT. Media Nusantara Citra, Tbk (MNCN) Tidak melakukan hedging 0 30 PT. Matahari Putra Farma, Tbk (MPPA) Tidak melakukan hedging 0

31 PT. Perusahaan Gas Negara, Tbk (PGAS) Swap 1

32 PT. Bukit Asam, Tbk (PTBA) Tidak melakukan hedging 0 33 PT. Pembangunan Rumah, Tbk (PTPP) Tidak melakukan hedging 0

34 PT.Pakuwon Jati, Tbk (PWON) Future, Option 1

(62)

36 PT. Siloam International Hospital, Tbk (SILO)

Tidak melakukan hedging 0

37 PT. Semen Indonesia, Tb (SMGR) Forward 1

38 PT.Summarecon Agung, Tbk (SMRA) Contract Option 1 39 PT.Sawit Sumbermas Sarana, Tbk

(SSMS)

Tidak melakukan hedging 0

40 PT. Tower Bersama Infrastructure, Tbk (TBIG)

Swap 1

41 PT.Telekomunikasi Indonesia, Tbk (TLKM)

Tidak melakukan hedging 0

42 PT. Udited Tractors, Tbk (UNTR) Swap 1

43 PT. Unilever Indonesia, Tbk (UNVR) Forward 1

44 PT. Wijaya Karya, Tbk (WIKA) Tidak melakukan hedging 0 45 PT. Waskita Karya, Tbk (WSKT) Tidak melakukan hedging 0 Sumber: IDX

(63)

Lampiran 2

Data Mentah

Kode Perusahaan

Tahun DER Growth Liquidity Firm Size

AALI 2011 0.21 16.07 1.3 10.24

2012 0.33 21.17 0.68 12.41

2013 0.46 20.48 0.44 14.96

2014 0.57 24.03 0.58 18.55

ADRO 2011 1.32 27.86 1.66 51.31

2012 1.23 26.11 1.57 64.71

2013 1.11 26.67 1.77 82.62

2014 1.23 10.79 2.74 91.54

AKRA 2011 1.32 8.38 1.35 8.30

2012 1.80 41.88 1.44 11.78

2013 1.73 24.14 1.17 14.63

2014 1.77 7.68 1.05 15.75

ASII 2011 1.02 36.03 1.36 153.52

2012 1.03 18.73 1.39 182.27

2013 1.02 17.40 1.24 213.99

2014 0.96 10.30 1.32 236.02

CPIN 2011 0.43 35.74 3.34 8.84

(64)

2013 0.58 27.32 3.80 15.72

2014 0.76 22.27 2.89 19.22

GGRM 2011 0.59 27.15 2.24 39.08

2012 0.56 6.19 2.17 41.50

2013 0.73 22.31 1.72 50.77

2014 0.77 11.41 1.62 56.57

ICBP 2011 0.42 13.93 2.87 15.22

2012 0.48 16.62 2.76 17.75

2013 0.60 19.79 2.41 21.26

2014 0.64 12.13 2.30 23.84

INCO 2011 0.37 11.66 4.36 21.95

2012 0.36 2.75 3.41 22.56

2013 0.33 24.06 3.30 27.98

2014 0.29 3.65 3.70 29.01

INTP 2011 0.15 18.28 7.01 18.15

2012 0.17 25.36 6.80 22.75

2013 0.16 16.93 6.14 26.60

2014 0.13 0.79 6.53 26.39

ITMG 2011 0.46 46.31 2.36 14.31

2012 0.49 0.74 2.21 14.42

2013 0.44 18.46 1.99 17.08

2014 0.45 4.82 1.56 16.25

(65)

2012 1.53 15.50 0.68 24.75

2013 1.61 14.60 0.76 28.36

2014 1.79 12.31 0.86 31.85

KLBF 2011 0.27 17.66 3.65 8.27

2012 0.28 13.82 3.40 9.41

2013 0.33 20.14 2.88 11.31

2014 0.30 6.21 3.01 12.01

LSIP 2011 0.16 22.12 4.38 6.79

2012 0.20 11.19 3.27 7.55

2013 0.21 5.60 2.48 7.97

2014 0.21 6.31 2.41 8.47

MNCN 2011 0.29 7.34 4.99 8.79

2012 0.23 1.85 5.40 8.96

2013 0.24 7.30 4.25 9.61

2014 0.58 44.54 4.82 13.89

PTBA 2011 0.41 31.92 4.63 11.50

2012 0.50 10.62 4.92 12.72

2013 0.55 8.26 2.86 11.67

2014 0.71 26.85 2.07 14.81

SCMA 2011 0.67 0.17 1.57 2.51

2012 0.32 15.21 4.60 2.89

2013 0.44 38.61 3.64 4.01

(1)

SMGR

2011

0.35

26.34

2.64

19.66 2012

0.46

35.18

1.70

26.57 2013

0.41

15.85

1.88

30.79 2014

0.37

11.44

2.20

34.31 UNUR

2011

1.85

20.47

0.68

10.48 2012

2.02

14.34

0.66

11.98 2013

2.14

37.54

0.69

7.48

(2)

Lampiran 3

Hasil Uji Regresi Logistik

Logistic Regression

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic

Hedging 72 ,00 1,00 ,05595 ,47471

DER 72 ,13 2,14 ,06332 ,53727

Growth 72 ,17 1213,00 16,66987 141,44853

Liquidity 72 ,44 7,01 ,18826 1,59747

Firm Size 72 2,51 236,02 5,23632 44,43166

Valid N (listwise) 72

Case Processing Summary

Unweighted Casesa N Percent

Selected Cases Included in Analysis 72 100,0

Missing Cases 0 ,0

Total 72 100,0

Unselected Cases 0 ,0

Total 72 100,0

a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.

Dependent Variable Encoding

Original Value Internal Value

,00 0

(3)

Block 0: Beginning Block

Iteration Historya,b,c

Iteration -2 Log likelihood

Coefficients Constant

Step 0 1 91,669 -,667

2 91,658 -,693

3 91,658 -,693

a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 91,658

c. Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less than ,001.

Classification Tablea,b

Observed

Predicted

Hedging _Percentage

Correct

,00 1,00

Step 0 Hedging ,00 48 0 100,0

1,00 24 0 ,0

Overall Percentage 66,7

a. Constant is included in the model. b. The cut value is ,500

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a X1 1,229 ,709 3,002 1 ,083 3,418

X2 -,002 ,004 ,178 1 ,673 ,998

X3 -,595 ,364 2,675 1 ,102 ,551

X4 ,026 ,015 3,058 1 ,080 1,026

Constant -1,022 1,253 ,665 1 ,415 ,360

(4)

Variables not in the Equation

Score Df Sig.

Step 0 Variables X1 21,002 1 ,000

X2 ,236 1 ,627

X3 16,481 1 ,000

X4 11,976 1 ,001

Overall Statistics 29,148 4 ,000

Block 1: Method = Enter

Iteration Historya,b,c,d

Iteration -2 Log likelihood

Coefficients

Constant X1 X2 X3 X4

Step 1 1 62,415 -1,419 1,319 -,001 -,201 ,012

2 59,032 -1,221 1,326 -,001 -,438 ,019

3 58,564 -1,043 1,244 -,002 -,570 ,024

4 58,547 -1,022 1,229 -,002 -,594 ,026

5 58,547 -1,022 1,229 -,002 -,595 ,026

a. Method: Enter

b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 91,658

d. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than ,001.

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square Dfs Sig.

Step 1 Step 33,111 4 ,000

Block 33,111 4 ,000

(5)

Model Summary

Step -2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1 58,547a ,369 ,512

a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than ,001.

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square Df Sig.

1 8,209 8 ,413

Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test

Hedging = ,00 Hedging = 1,00

Total Observed Expected Observed Expected

Step 1 1 7 6,855 0 ,145 7

2 7 6,653 0 ,347 7

3 7 6,448 0 ,552 7

4 7 6,217 0 ,783 7

5 4 5,891 3 1,109 7

6 5 5,340 2 1,660 7

7 4 4,690 3 2,310 7

8 4 2,981 3 4,019 7

9 1 1,836 6 5,164 7

(6)

Classification Tablea

Observed

Predicted

Hedging _Percentage

Correct

,00 1,00

Step 1 Hedging ,00 42 6 87,5

1,00 9 15 62,5

Overall Percentage 79,2

a. The cut value is ,500

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a X1 1,229 ,709 3,002 1 ,083 3,418

X2 -,002 ,004 ,178 1 ,673 ,998

X3 -,595 ,364 2,675 1 ,102 ,551

X4 ,026 ,015 3,058 1 ,080 1,026

Constant -1,022 1,253 ,665 1 ,415 ,360

a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4.

Correlation Matrix

Constant X1 X2 X3 X4

Step 1 Constant 1,000 -,781 -,060 -,840 -,251

X1 -,781 1,000 -,028 ,572 -,078

X2 -,060 -,028 1,000 -,013 ,009

X3 -,840 ,572 -,013 1,000 -,010

Analisis Faktor yang Mempengarui Penggunaan Instrumen Derivatif Sebagai Pengambilan Keputusan Hedging Studi Kasus pada Perusahaan yang terdaftar di LQ45 periode 2011-2014)

Lampiran 1

Sampel Perusahaan

Lampiran 2

Data Mentah

SMGR

2011

0.35

26.34

2.64

19.66

2012

0.46

35.18

1.70

26.57

2013

0.41

15.85

1.88

30.79

2014

0.37

11.44

2.20

34.31

UNUR

2011

1.85

20.47

0.68

10.48

2012

2.02

14.34

0.66

11.98

2013

2.14

37.54

0.69

7.48

Lampiran 3

Hasil Uji Regresi Logistik

Logistic Regression

Block 0: Beginning Block

Block 1: Method = Enter

Parts

Dokumen yang terkait

Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi likuiditas pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2013.

Analisis Faktor Fundamental Keuangan terhadap Resiko Sistematik pada Perusahaan LQ45 yang Tercatat di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2013

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pendanaan pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Analisis Pengaruh Rasio Profitabilitas terhadap Harga Saham pada Perusahaan Indeks LQ-45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2008-2012

Analisis Laporan Arus Kas Sebagai Dasar Pengambilan Keputusan Studi Kasus pada PT. Lariza

Analisis Faktor yang Mempengarui Penggunaan Instrumen Derivatif Sebagai Pengambilan Keputusan Hedging Studi Kasus pada Perusahaan yang terdaftar di LQ45 periode 2011-2014)

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Instrumen Derivatif Sebagai Pengambilan Keputusan Hedging (Studi pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2013)

Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai Perusahaan dengan Profabilitas sebagai Variabel Intervening pada Perusahaan Farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2013

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pendanaan pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pendanaan pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Dokumen yang Anda mencari sudah siap untuk unduhkan