Analisis Faktor-Faktor Mempengaruhi Underpricing Saham Pada Penawaran Saham Perdana Di Bursa Efek Indonesia Dengan Financial Leverage Sebagai Variabel Moderating Chapter III VI

BAB lll
KERANGKA KONSEP DAN HIPOTESIS

3.1 Kerangka Konsep
Kerangka konsep penelitian ini, menjelaskan pengaruh antar variabel
independen dengan variabel dependen dalam penelitian ini. Konsep penelitian ini
merupakan melihat

hubungan yang logis dari landasan teoritis yang telah

dijelaskan pada bagian sebelumnya. Variabel Independen yang digunakan dalam
penelitian ini yaitu Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Return On Equity,
Ukuran Perusahaan

Persentase Penawaran Saham, dan Jenis Industri yang

diperkirakan memiliki pengaruh terhadap Variabel Dependen yaitu underpricing
pada saat IPO perusahaan yang terdaftar di BEI periode 2009 sampai 2013, dan
Financial Leverage sebagai Variabel Moderating yang dapat memperkuat atau
memperlemah hubungan langsung

antara variabel independen (Reputasi

Underwriter, Reputasi Auditor, Return on Equity ( ROE), Ukuran Perusahaan,
Persentase Penawaran Saham, Jenis Industri) dengan variabel dependen
(Underpricing pada saat Initial Public Offering). Berdasarkan hal tersebut dapat
digambarkan bentuk kerangka konsep pada dalam Gambar berikut ini :

Universitas Sumatera Utara

Reputasi
Underwriter
(RAW)
Reputasi Auditor
(RAUD)

ReturnOnEquity
(ROE)

Underpricing Pada
Saat IPO ( Initial

Public Offering )
Pada BEI (UND )

Ukuran
Perusahaan (UP)

Persentase
Penawaran Saham
(PPS)
Jenis Industri(JI)

Financial
Leverage(FL)

Gambar 3.1 Kerangka Konsep Penelitian
Pertumbuhan ekonomi nasional yang semakin meningkat mengakibatkan ,
pasar modal Indonesia pun semakin maju dibuktikan dengan semakin
bertambahnya jumlah perusahaan yang listing di Bursa Efek Indonesia (BEI).
Bahkan saat penutupan perdagangan BEI mencatat pencapaian yang luar biasa
saat Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menyentuh level tinggi.

Universitas Sumatera Utara

Hal ini menunjukkan semakin tingginya minat investor untuk berinvestasi
di pasar modal. Salah satu fenomena menarik yang sering terjadi di hampir
seluruh pasar modal di dunia termasuk Indonesia adalah fenomena underpricing.

Underpricing menimbulkan pengaruh yang berbeda bagi perusahaan dan
investor. Perusahaan akan tidak diuntungkan apabila terjadi underpricing, karena
dana yang diperoleh dari go public tidak maksimum. Sedangkan investor akan
diuntungkan, karena menerima initial return. Underpricing disebabkan oleh
adanya asimetri informasi (Beatty 1989). Ketidaksamaan informasi yang dimiliki
oleh emiten, underwriter, maupun investor dapat mengakibatkan perbedaan harga
yang memungkinkan terjadinya underpricing. Ketidaksamaan informasi yang
dimiliki oleh para pihak inilah yang dapat mengakibatkan perbedaan harga
sehingga

memungkinkan

terjadinya

underpricing.

Faktor-faktor

yang

mempengaruhi underpricing penting diketahui baik oleh pihak emiten,
underwriter maupun investor. Dengan mengetahui faktor-faktor ini maka dapat
dipertimbangkan, bagi emiten untuk menghindari maupun meminimalkan
underpricing demi keberhasilan dalam melakukan initial public offering

Bagi underwriter, sebagai informasi dalam mengambil langkah-langkah
yang diperlukan untuk mencapai harga yang wajar dan menghindarkan dari risiko
saham tidak laku terjual. Bagi investor, sebagai informasi dalam membuat suatu
keputusan investasi terutama pada saat membeli saham perdana dengan tujuan
memperoleh return yang diharapkan. Semakin menariknya informasi mengenai

Universitas Sumatera Utara

faktor-faktor penyebab underpricing dibuktikan dengan banyaknya penelitian
yang dilakukan antara lain ( Beatty 1989) di pasar modal Amerika,( Kim et al.
1993) di pasar modal Korea, (How et al. 1995) di pasar modal Australia.
Penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi underpricing juga
telah banyak dilakukan di Indonesia diantaranya (Trisnawati 1998), (Daljono
2000), (Abdullah 2000), (Sandhiaji 2004), (Yolana dan Martani 2005), serta
(Gerianta 2008).

3.2. Hipotesis
H1:Faktor- faktor (Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Profitabilitas, Ukuran
Perusahaan, Persentase Saham yang ditawarkan dan Jenis industri) secara
simultan dan parsial berpengaruh terhadap Underpricing Saham pada saat
Initial Public Offering (IPO) di Bursa Efek Indonesia
H2 :Financial Leverage

dapat memoderasi hubungan antara

faktor-faktor

(Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Profitabilitas, Ukuran Perusahaan,

Persentase Penawaran Saham yang ditawarkan dan Jenis industri ) dengan
Underpricing saat Initial Public Offering (IPO)

pada perusahaan di Bursa

Efek Indonesia

Universitas Sumatera Utara

BAB IV
METODE PENELITIAN
4.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan desain penelitian asosiatif kausal. Penelitian asosiatif
kausal adalah penelitian yang bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan sebab
akibat antara berbagai variabel menurut (Erlina 2008). Penelitian ini bertujuan
untuk menguji pengaruh

variabel independen terhadap variabel dependen

(Underpricing) harga saham perdana pada perusahaan yang terdaftar di Bursa

Efek Indonesia dari tahun 2009 – 2013.
4.2 Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini dilakukan di Bursa Efek Indonesia, data diperoleh
dengan mengakses www.idx.co.id dan dari Pusat Referensi Pasar Modal (PRPM) ,
menggunakan data pada Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Data
diperoleh dari prospektus,, www..e-bursa.com. Objek penelitian yang digunakan
dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang melakukan IPO di Bursa
Efek Indonesia periode Tahun 2009 - 2013

4.3 Populasi dan Sampel
Penelitian ini mengambil populasi seluruh perusahaan yang melakukan
IPO di BEI dari tahun 2009 -2013 yang terdapat sebanyak 115 perusahaan yang
melakukan IPO di Bursa Efek Indonesia. Teknik pengambilan sampel dilakukan
dengan purposive sampling. Sampel yang diambil memiliki ciri-ciri sebagai
berikut :

Universitas Sumatera Utara

1.

Populasi

perusahaan merupakan

seluruh perusahaan yang melakukan

initial public offering (IPO ) dan listing di BEI periode tahun 2009 - 2013.
2.

Perusahaan yang mengalami Overpricing

3.

Perusahaan tidak mengalami Underpricing dan Overpricing

4.

Perusahaan tidak memiliki data lengkap dan tidak memiliki data propertus
Dari syarat - syarat tersebut didapatkan jumlah sampel penelitian adalah

sebagai berikut :
Tabel 4.1 Seleksi Pengambilan Sampel Penelitian
Kriteria Pengambilan Sampel
Perusahaan
Jumlah perusahaan yang melakukan IPO tahun 2009-2013
Perusahaan yang yang mengalami Overpricing
Perusahaan yang Tidak Overpricing dan Tidak Underpricing
Perusahaan yang tidak memiliki data yang lengkap
Jumlah Sampel penelitian

Berdasarkan

kreteria penentuan

pengambilan sampel

115
(20)
(5)
(8)

82

tesebut, maka

jumlah sampel Penelitian didapatkan sebanyak 82 perusahaan, Daftar sampel
perusahaan tersebut ditunjukkan pada lampiran 2 , sekaligus uraian perusahaan
yang mengalami Underpricing, perusahaan yang mengalami Overpricing dan
perusahaan yang

memiliki data yang tidak lengkap ( tidak memliki buku

propertus perusahaan)

4.4 Metode Pengumpulan Data
Data yang disajikan dalam penelitian ini adalah data kualitatif dan data
kuantitatif , metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah dengan
teknik dokumentasi. Data yang diperoleh secara tidak langsung melalui perantara,

Universitas Sumatera Utara

seperti orang lain atau dokumen (Sugiyono 2007). Adapun data yang digunakan
dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Daftar perusahaan emiten, data harga saham penawaran, data harga saham
harian, dan data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) yang diperoleh dari
situs www.idx.co.id. serta dari Pusat Referensi Pasar Modal (PRPM).
2. Data nama underwriter dan auditor, jenis perusahaan, jumlah saham yang
ditawarkan dan data laporan keuangan masing-masing perusahaan emiten,
yang diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD) tahun 2009
- 2013, dan prospektus masing-masing perusahaan emiten.
3. .Daftar Kantor Akuntan Publik (KAP) di Indonesia termasuk Big Four tahun
2009-2013 yang diperoleh dari situs www.wikipedia.org dan daftar top
underwriter

4.5 Defenisi Operasional Variabel
4.5.1. Variabel Dependen
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah tingginya tingkat underpricing
yang terjadi dalam penawaran harga saham pada pasar perdana yang diukur
berdasarkan perhitungan Initial Return dari semua perusahaan yang melakukan
Initial Public offering (IPO) selama periode

tahun 2009-2013 dengan

menggunakan rumus sebagai berikut :
Up =

(Pt1−Pt0)
Pto

x 100%

Up = initial return saham masing-masing perusahaan
Pt0 = Harga penawaran saham perdana

Universitas Sumatera Utara

Pt1 = Harga penutupan saham pada hari pertama di pasar sekunder
4.5.2. Variabel Independen
Bertolak dari hasil penelitian terdahulu mengenai faktor-faktor yang
mempengaruhi underpricing masih menghasilkan temuan yang berbeda-beda dan
ketidakkonsistenan hasil penelitian, maka peneliti termotivasi meneliti kembali
untuk memperoleh bukti empiris yang dapat memberikan manfaat bagi pihakpihak yang berkepentingan. Variabel-variabel yang akan diteliti pada penelitian
ini yang merupakan variabel independen adalah

terdiri dari : Reputasi

Underwriter, Reputasi Auditor, Profitabilitas, Ukuran Perusahaan, Persentase
Saham yang ditawarkan dan Jenis industri

4.5.2.1 Reputasi Underwriter
Sampai saat ini belum ada standar baku untuk mengkategorikan underwriter
bereputasi baik dan buruk. Pengukuran reputasi underwriter pada tiap penelitian
mungkin berbeda.Penelitian ini melihat ranking yang diberikan kepada underwriter
dijadikan dasar membedakan underwriter yang memiliki reputasi tinggi dan
underwriter yang tidak memiliki reputasi tinggi. Pengukuran variabel reputasi

underwriter menggunakan variabel dummy. Penentuan reputasi underwriter
menggunakan skala 1 untuk underwriter yang memiliki reputasi tinggi dan 0
untuk underwriter yang tidak memiliki reputasi tinggi. Penentuan ranking
didasarkan perangkingan yang dibuat oleh situs www.idx.com. Underwriter yang
memiliki reputasi tinggi adalah underwriter yang masuk dalam

50 top active

IDX member in Total Trading Volume setiap tahunnya dikategorikan sebagai

Universitas Sumatera Utara

underwriter yang memiliki reputasi tinggi dan dan adalah underwriter yang tidak
masuk dalam

50 top active IDX member in Total Trading Volume

setiap

tahunnya dikategorikan sebagai underwriter yang tidak memiliki reputasi tinggi

4.5.2.2 Reputasi Auditor
Auditor atau

akuntan, merupakan salah satu profesi penunjang pasar

modal yang bertujuan untuk memberikan pendapat atas kewajaran laporan
keuangan yang disajikan oleh

perusahaan. Adapun peran auditor antara lain

adalah untuk menentukan apakah sebuah perusahaan sudah layak untuk go
public atau tidak, Auditor yang mempunyai reputasi yang tinggi, akan
mempertahankan reputasinya dengan memberikan kualitas yang baik terhadap
hasil auditannya.
Dengan menggunakan jasa auditor yang profesional akan mengurangi
kesempatan emiten untuk berlaku curang dalam menyajikan informasi yang
kurang akurat sehingga penggunaan auditor yang profesional dapat digunakan
sebagai petunjuk kualitas perusahaan
Pengukuran variabel reputasi auditor menggunakan variabel dummy.
Penentuan reputasi auditor menggunakan skala 1 untuk auditor yang bereputasi
baik dan 0 untuk auditor yang bereputasi kurang baik. Auditor yang bereputasi
baik adalah auditor yang masuk dalam peringkatan 4 besar KAP ( Big Four ) dan
Auditor yang tidak bereputasi baik adalah yang tidak termasuk dalam 4 besar
KAP ( Big Four ).
4.5.2.3 Return on Equity ( ROE)

Universitas Sumatera Utara

Tingkat profitabilitas perusahaan yang diukur dengan Return on Equity
(ROE). ROE merupakan rasio yang memberikan informasi kepada investor
tentang seberapa besar tingkat pengembalian modal dari perusahaan yang berasal
dari kinerja perusahaan memperoleh laba. Tingkat profitabilitas merupakan
informasi tingkat keuntungan yang dicapai perusahaan. Informasi ini akan
memberikan informasi kepada pihak luar mengenai efektivitas operasional
perusahaan. ROE merupakan suatu rasio penting yang dapat dipergunakan untuk
mengukur kemampuan perusahaan dengan investasi yang telah ditanamkan
(Equity yang dimilikinya) unutk mendapatkan laba. ROE menjadi salah satu
pertimbangan investor di dalam melakukan investasi terhadap saham di BEI

4.5.2.4 Ukuran Perusahaan
Perusahaan yang berskala besar umumnya lebih dikenal oleh masyarakat
daripada perusahaan dengan skala kecil , perusahaan yang berskala besar
mempunyai underpriced yang lebih rendah daripada perusahaan yang berskala
kecil. Ukuran perusahaan dapat diukur dengan menggunakan logaritma natural
dari total aktiva perusahaan menurut pada periode terakhir sebelum perusahaan
melakukan penawaran perdana di BEI ( Ibrahim 2008)

4.5.2.5 Persentase Penawaran Saham
Presentase saham yang dipegang oleh pemilik saham menunjukan banyak
sedikitnya pengungkapan informasi privat perusahaan. Informasi kepemilikan
saham oleh pemilik akan digunakan oleh investor sebagai pertanda bahwa prospek

Universitas Sumatera Utara

perusahaannya baik. Semakin besar tingkat kepemilikan yang ditahan akan
memperkecil ketidakpastian. Dalam hal ini prosentase saham yang ditawarkan
diukur dengan menggunakan prosentase saham yang ditawarkan kepada publik
atau shareholder publik ketika perusahaan melakukan IPO. Persentase penawaran
saham merupakan jumlah saham yang ditawarkan terhadap jumlah saham yang
beredar pada saat IPO dengan rumus :
PPS =

TST
TS

PPS = Persentase Penawaran Saham
TST = Jumlah saham yang ditawarkan pada saat IPO
TS

= Jumlah Saham yang beredar

4.5.2.6 Jenis Industri
Variabel jenis industri digunakan untuk melihat apakah underpricing
terjadi pada hampir semua jenis industri yang melakukaan IPO atau hanya pada
jenis industri tertentu saja. Setiap kelompok industri mempunyai karakteristik
tertentu yang berbeda dari kelompok industri lain. Jenis industri merupakan
variabel dummy. Pada hakekatnya variabel dummy ini dimaksudkan untuk
menunjukkan apakah tingkat underpriced

perusahaan industri manufaktur

berbeda dengan perusahaan industri non manufaktur. Pengukuran variabel jenis
industri menggunakan variabel dummy. Penentuan jenis industri menggunakan
skala 1 untuk industri manufaktur dan 0 untuk industri bukan manufaktur.
Pengukuran ini digunakan juga oleh (Yolana dan Martani 2005).

Universitas Sumatera Utara

4.5.3 Variabel Moderating
Debt to Equity Ratio (DER)

digunakan untuk mengukur kemampuan

perusahaan dalam membayar hutang dengan modal yang dimilikinya. DER yang
tinggi menunjukkan risiko finansial atau risiko kegagalan perusahaan untuk
mengembalikan pinjaman akan semakin tinggi, dan sebaliknya. DER diukur
dengan rasio total hutang terhadap equity yang dimiliki oleh perusahaan , dengan
rumus :
DER =
DER

Total Hutang

Total Ekuitas

: Debt to Equity Ratio

Total Hutang : Merupakan jumlah hutang terakhir sebelum IPO
Total Equitas : Merupakan Jumlah Ekuitas (Modal )terakhir sebelum IPO

No
1.

2.

Tabel 4.2 Definisi Operasional Variabel
Variabel
Defenisi
Parameter
Skala
Operasional
(���−���)
Rasio
Underpricing Keadaan dimana
x 100%
Up =
���
Harga saham perdana
Up = Underpricing
lebih rendah
saham
dibandingkan dengan
Pt0 = Harga penawaran
harga saham di pasar
saham perdana
sekunder
Pt1 = Harga penutupan
saham perdana pada hari
pertama
di
pasar
sekunder
Penjamin emisi atau Total Frekuensi
Dummy
Reputasi
disebut underwriter, Perdagangan
Underwriter
Nilai 1 termasuk
melakukan
penjaminan
atas Penjamain Emisi yang
penawaran
umum termasuk Top 50, Nilai
suatu saham untuk 0 termasuk Penjamin
pertama
kalinya emisi yang tidak
yaitu pada saat IPO
termasuk Top 50

Universitas Sumatera Utara

3.

Reputasi
Auditor

4.

ROE

5

Ukuran
Perusahaan

6.

Persentase
Saham

Auditor, atau yang
disebut juga akuntan,
merupakan
salah
satu
profesi
penunjang
pasar
modal
yang
bertujuan
untuk
memberikan
pendapat
atas
kewajaran laporan
keuangan
perusahaan
ROE merupakan
rasio yang
memberikan
informasi kepada
investor tentang
seberapa besar
kemampuan
perusahaan untuk
menghasilkan
keuntungan dengan
ekuitas yang
dimilikinya satu
tahun sebelum IFO
Untuk mengukur
besarnya skala atau
ukuran dari
perusahaan dengan
total Aktiva yang
dimiliki perusahaan
pada saat IPO

Dummy
Auditor yang
berafiliasi dengan Big
FourNilai 1 untuk
Auditor yang termasuk
Big Four dan nilai 0
untuk Auditor yang
tidak termasuk Big
Four pada saat IPO
perusahaan tersebut

ROE =

Laba Bersih
Total Equity

Rasio

ROE = Return On
Equity
Laba Bersih = Jumlah
Laba perusahaan satu
tahun sebelum IPO
Total Equity = Total
Equity perusahaan satu
tahun sebelum IPO

logaritma dari total Rasio
aktiva.
UP = LN(ΣAset)
UP= Ukuran erusahaan
LN(ΣAset) = adalah
Logarima Natural dari
total Asset satu tahun
sebelum IPO
TST
Prosentase saham
Rasio
PPS
=
yang ditawarkan
TS
PPS = Persentase
Prosentase saham
Penawaran Saham
yang ditawarkan ke
publik pada saat IPO TST= Jumlah Saham
yang ditawarkan
kepada publik pada saat
IPO
TS= Jumlah saham
yang beredar pada saat
IPO

Universitas Sumatera Utara

7.

Jenis Industri

Pengelompokkan
perusahaan
berdasarkan Jenis
industri yaitu
manufaktur dan
bukan manufaktur

Jenis industri =1 untuk Dummy
industri manufaktur,
dan0 untuk industri non
manufaktur

8.

Financial
Leverage

menunjukkan
kemampuan
perusahaan
dalam
membayar
hutangnya dengan
equity
yang
dimilikinya
satu
tahun sebelum IPO

DER =

Total Hutang
TotalEkuitas

Rasio

Total Hutang = Total
Hutang satu tahun
sebelum IP0
Total Ekuitas= Total
Ekuitas satu tahun
sebelum IPO

4.6 Metode Analis Data
4.6.1 Uji Asumsi Klasik
Sebelum model regresi digunakan untuk menguji hipotesis, diperlukan uji
asumsi klasik untuk memastikan bahwa model tersebut telah memenuhi kriteria
.Adapun uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut.
4.6.1.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel

terikat

dan

variabel

bebas

keduanya

mempunyai

distribusi

normal.Menurut (Ghozali 2005),pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi
dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau
dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan sebagai
berikut:

Universitas Sumatera Utara

1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi
normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual
adalah uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Menurut (Ghozali
2005). Uji Kolmogorov Smirnov adalah uji beda antara data yang diuji
normalitasnya dengan data normal baku. Penerapan pada Uji Kolmogorov
Smirnov adalah bahwa jika signifikansi di bawah 0,05 berarti data yang akan diuji
mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data normal baku, berarti data
tersebut tidak normal, jika signifikansi di atas 0,05 maka berarti tidak terdapat
perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan data normal baku,
atau data tersebut berdistribusi normal.

4.6.1.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel independen(Variabel Bebas ). Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel - variabel
independen. Jika variabel-variabel saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini

Universitas Sumatera Utara

tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar
sesama variabel bebas adalah nol menurut (Ghozali 2005).
Menurut

(Ghozali

2005),

untuk

mendeteksi

ada

atau

tidaknya

multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut :
1. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat
tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel bebas banyak yang tidak
signifikan mempengaruhi variabel terikat.
3. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel bebas. Jika antar variabel
bebas ada korelasi yang cukup tinggi (diatas 0,90) maka hal ini merupakan
indikasi adanya multikolinearitas.
4. Multikolinearitas dapat juga dilihat dari Tolerance Value dan Variance
Inflation Factor (VIF). Batas tolerance value adalah 0,10 dan VIF adalah 10.
Apabila nilai tolerance value kurang dari 0,10 atau VIF lebih besar dari 10
maka terjadi multikolinearitas.

4.6.1.3. Uji Heteroskedastisitas
Menurut (Ghozali 2005), uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah
dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang terjadi
homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisias.

Universitas Sumatera Utara

Menurut Ghozali (2005) menyatakan bahwa untuk mendeteksi ada atau
tidaknya heteroskedastisitas yaitu dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi
variabel terikat (ZPRED) dengan residualnya (SRESID), yaitu dengan deteksi ada
tidaknya pola tertentu pada grafik scaterplot antara SRESID dan ZPRED.
Dasar analisisnya adalah sebagai berikut :
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur

(bergelombang,

melebar

kemudian

menyempit),

maka

mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah
angka 0 dan sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Kemudian uji heterokedastisitas juga dapat dilakukan dengan melakukan
uji Glesjer. Uji ini dilakukan dengan membuat persamaan regresi nilai absolut
residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen signifikan secara
statistik

mempengaruhi

variabel

dependen,

maka

ada

indikasi

terjadi

heteroskedastisitas (Ghozali, 2005).

4.6.1.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada
korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Pengujian autokorelasi ini dilakukan dengan menggunakan uji
Durbin Watson (DW-test). Menurut Ghozali (2005), pengambilan keputusan ada
atau tidaknya autokorelasi ada empat pedoman yaitu :

Universitas Sumatera Utara

1. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound (du) dan (4-du),
maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (dl), maka
koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi
positif.
4. Bila nilai DW lebih besar daripada (4-dl), maka koefisien autokorelasi lebih
kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
5. Bila nilai DW terletak diantara batas atas (du) dan batas bawah (dl) atau DW
terletak antara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.

4.6.2 Analisis Regresi Berganda
Metode analisis data yang digunakan bertujuan untuk menguji pengaruh
variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Untuk menguji hipotesis
tersebut digunakan 2 model Persamaan Regresi Berganda yaitu : Model regresi
linier berganda dan Model regresi linier untuk Variabel Moderating.
a. Persamaan Regresi linier berganda
UND = bo + b1RAW + b2RAUD + b3ROE + b4PPS + b5UP + b6JI+ e
Keterangan:
bo

: Konstanta

b1-b6

: Koefisien Regresi

UND

: Underpricing

RAW

: Reputasi Underwriter

RAUD

: Reputasi Auditor

Universitas Sumatera Utara

ROE

: Return On Equity

PPS

: Persentase Penawaran Saham

UP

: Ukuran Perusahaan

JI

: Jenis Industri

e

: Faktor Pengganggu
Nilai koefisien regresi sangat menentukan sebagai dasar analisis. Hal ini

berarti jika nilai koefisien b bernilai positif (+) maka dapat dikatakan terjadi
pengaruh searah antara variabel independen dengan variabel dependen.
Sedangkan bila koefisien nilai b bernilai negatif (-) hal ini menunjukkan adanya
pengaruh negatif dimana kenaikan nilai variabel independen akan mengakibatkan
penurunan nilai variabel dependen.
b.Persamaan Regresi linier Variabel Moderating ( Uji Residual )
M = b0 +b1RAW+b2RAUD+b3ROE+b4PPS+b5UP+b6JI + |e|
|e| = b0+b7DER+ e
Keterangan :
b0

= Konstanta

b1-b6

= Koefisien Regresi dari masing-masing variabel Independen

b7

= Koefisien Regresi dari variabel Moderating

DER

= Debt Equity to Ratio

e

= Faktor Pengganggu

Universitas Sumatera Utara

4.7 Pengujian Hipotesis
4.7.1 Uji Kelayakan Model (Uji Statistik F)
Uji kelayakan model digunakan untuk menguji apakah semua variabel
independen berpengaruh terhadap variabel terikat yaitu underpricing. Apabila
Pvalue < 0,05 maka hubungan variabel-variabel bebas mempengaruhi
underpricing, hal ini bermakna bahwa model yang digunakan layak (fit) menurut
(Ghozali 2005).

4.7.2. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji signifikan parameter individual pada dasarnya menunjukkan seberapa
jauh pengaruh suatu variabel penjelas/independen secara individual dalam
menerangkan variasi variabel dependen. Artinya apakah variabel tersebut
merupakan penjelas yang signifikan atau tidak terhadap variabel dependen. Pada
uji t, nilai t-hitung akan dibandingkan dengan nilai t-tabel, apabila nilai t-hitung
lebih besar daripada nilai t-tabel maka Ha diterima, demikian pula sebaliknya.
Selain itu dapat juga dilakukan dengan membandingkan tingkat signifikansinya.
Apabila tingkat signifikansi yang dihasilkan lebih kecil daripada 5%, maka Ha
diterima, demikian pula sebaliknya Ghozali ( 2005).

4.7.3 Uji Koefisien Determinasi
Menurut

(Ghozali 2005), ketepatan dari fungsi regresi sampel dalam

menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit-nya. Secara statistik diukur

Universitas Sumatera Utara

dari nilai koefisien determinasi (R2), nilai statistik F (uji kelayakan model) dan
nilai statistik t (uji signifikan parameter individual).
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah di antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuankemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen
amat terbatas. Nilai R2 yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen
memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel dependen (Ghozali 2005).Kelemahan mendasar penggunaan koefisien
determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke
dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R2 pasti
meningkat tanpa dipengaruhi apakah variabel tersebut berpengaruh secara
signifikan terhadap variabel dependen atau tidak.
Oleh karena itu banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai
Adjusted R2 pada saat mengevaluasi model regresi. Tidak seperti R2, Adjusted R2
dapat naik ataupun turun apabila suatu variabel independen ditambahkan ke dalam
model (Ghozali 2005).

4.7.4 Uji Residual Untuk Variabel Moderating
`

Pengujian hipotesis Kedua menggunakan uji regresi linier berganda

dengan uji residual. Uji residual bertujuan untuk menentukan apakah variabel
moderating dapat merupakan variabel moderating atau tidak. Analisis residual
menguji pengaruh deviasi (penyimpangan) dari suatu model. Fokusnya adalah

Universitas Sumatera Utara

ketidak cocokan (lack of fit) yang dihasilkan dari deviasi hubungan linier antara
variabel independen. Lack of fit ditujukan oleh nilai residual di dalam regresi.
Dalam hal ini jika terjadi kecocokan antara variabel moderating dengan variabel
independen (nilai residual kecil atau nol) yaitu nilai variabel moderating dan nilai
variabel independen tinggi maka nilai variabel dependen juga tinggi. jika terjadi
ketidak cocokan atau lack of fit antara variabel moderating dengan variabel
independen (nilai residual besar) yaitu nilai variabel moderating rendah dan nilai
variabel independen tinggi maka nilai varaibel dependen rendah.
Suatu variabel dikatakan sebagai variabel moderating ditunjukkan dengan
nilai koefisien yang signifikan dan negatif (yang berarti adanya lack of fit antara
variabel moderating dan variabel independen mengakibatkan nilai variabel
dependen turun atau berpengaruh negatif).

Universitas Sumatera Utara

BAB V
ANALISIS DAN PEMBAHASAN

5.1 Analisa Statistik Deskriptif
Objek penelitian dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang
melakukan IPO di BEI selama periode Januari 2009 sanpai dengan Desember
2013 , terdapat

115 perusahaan yang melakukan IPO, dari jumlah tersebut

sebanyak 20 perusahaan yang

mengalami overpricing , 8 perusahaan yang

datanya tidak lengkap (Tidak memiliki buku Propertus ) dan 5 perusahaan yang
tidak termasuk dalam overpricing dan underpricing yang dikeluarkan dari sampel ,
sehingga jumlah sampel penelitian didapat sebanyak 82 perusahaan.

Berdasarkan hasil statistik deskriptif, dari 82 perusahaan yang dijadikan
sampel dalam penelitian ini,

diperoleh nilai rata-rata(Mean)

dan tingkat

underpricing ditunjukkan pada tabel berikut ini :
Tabel 5.1 Statistik Deskriptif
Reputasi Underwriter
Reputasi Auditor
Return ON Equity
Persentase Penawaran Saham
Jenis Industri
Ukuran Perusahaan
Debt To Equity
Underpricing
Valid N (listwise)

N
Min
82
,00
82
,00
82
,01
82 3,23
82
,00
82 19,23
82 3,37
82 1,08
82

Max
1,00
1,00
67,24
61,91
1,00
31,70
1412,6
70,00

Mean
,56
,36
16,40
24,35
,341
27,80
221,44
25,67

Std. Dev
,49
,48
15,20
12,41
,47
1,89
249,82
22,57

Sumber : Data Sekunder yang diolah

Universitas Sumatera Utara

Dari 82 perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini, nilai rata-rata
tingkat underpricing adalah sebesar 25,67%. Tingkat underpricing yang paling
tinggi terdapat pada Bank Sinarmas Tbk yaitu sebesar 70% .
Bank Sinarmas Tbk yang melaksanakan IPO pada tanggal 13 Desember 2010.
dengan memiliki Total aktiva sebesar
underwriter yang bereputasi

Rp.

346.977.673.235 , menggunakan

tinggi yaitu PT Sinarmas Sekuritas dan KAP yang

bereputasi rendah yaitu Mulyamin Sensi Suryanto & Lianny ( Member of Moore
Stephans International Ltd.)
Persentase penawaran saham sebesar 21,968 %, ROE 11,751 %, Jenis Industri
termasuk Non Manufaktur dan financial leverage (DER ) sebesar 213,012%
(Sumber: Lampiran 10).
Underpricing yang paling rendah yaitu sebesar1,08%

terdapat pada

perusahaan Dharma Satya Nusantara Tbk yang melaksanakan IPO pada tanggal
04 Juni

pada tahun 2013. Dharma Satya Nusantara Tbk memiliki total aktiva

sebesar Rp. 5.141.003.000.000, Dengan menggunakan underwriter bereputasi
tinggi yaitu

PT Ciptadana Sekuritas, PT BCA sekuritas

dan

KAP

yang

bereputasi tinggi yaitu Siddharta dan Widjaja,, persentase penawaran saham
adalah 12,97 %, ROE 17,96% dan financial leverage 265,66% (Sumber:
Lampiran 10).
Ditinjau dari persentase penawaran saham nilai minimum diperoleh dalam
penelitian ini adalah sebesar 5,26% yaitu PT.Surya Essa PerkasaTbk (ESSA)
yang melaksanakan IPO pada tanggal 01 Februari 2010 (Sumber: Lampiran 12,

Universitas Sumatera Utara

). Sedangkan

persentase penawaran saham maksimum diperoleh sebesar

61,909% yaitu pada Benakat Integra Tbk .
Ukuran perusahaan yang minimum diperoleh yang diukur dengan
menggunakan logaritma natural (Ln) dari nilai total aktiva adalah sebesar 19,23
Ln total aktiva atau nilai total aktiva sebesar Rp. 225.246.085 yaitu pada PT.
Toba Bara Sejahtera

yang melaksanakan IPO pada tahun 2012 (Sumber:

Lampiran 11). Ukuran perusahaan yang maksimum diperoleh adalah sebesar
31,70 nilai total Ln total aktiva sebesar Rp 55.572.747.000.000

yaitu pada

PT.Indo Straits Tbk yang melakukan IPO pada tanggal 12 juli 2011

5.2 Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam penelitian ini terdiri dari uji normalitas, uji
heteroskedastisitas, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi.
5.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data dilakukan untuk melihat nilai residual terdistribusi normal
atau tidak. Model regresi yang baik adalah model yang memiliki nilai residual
yang terdistribusi normal (Ghozali, 2005). Dalam penelitian ini, untuk menguji
normalitas residual, digunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S) dengan tingkat
signifikansi 5%. Hasil uji normalitas residual menunjukkan bahwa nilai residual
berdistribusi normal, karena residualnya (Asymp. Sig. (2-tailed)) >0,050 yaitu
sebesar 0,353 (sumber :Tabel 5.2). Jadi dapat disimpulkan bahwa model memiliki
nilai residual yang terdistribusi normal.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.2 Hasil Uji Normalitas Seluruh Variabel
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N
82
Normal
Mean
,0000000
Parameters(a,b)
Std. Deviation
19,4889
Most Extreme
Absolute
,103
Differences
Positive
,103
Negative
-,059
Kolmogorov-Smirnov Z
,930
Asymp. Sig. (2-tailed)
,353
a Test distribution is Normal.
b Calculated from data.

Untuk menguji data tersebut berdistribusi normal atau tidak,dapat juga
dipergunakan analisis grafik seperti ditunjukkan pada gambar 5.1 berikut ini :
Observed Cum Prob
0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0.0

borP muC detcepxE

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Gambar 5.1 Normal P-P Plot of Regression
Berdasarkan gambar tersebut menunjukkan titik- titik tidak menyebar jauh
dari garis diagonal sehingga dapat dikatakan model regresi sudah memenuhi
asumsi klasik.

Universitas Sumatera Utara

Penentuan data berdistribusi normal dapat juga dilakukan dengan melihat
gambar Histogram yang di ditunjukkan pada gambar 5.2 berikut ini :

Regression Standardized Residual
-2

-1

0

1

2

3

0.0

ycneuqerF

2.5
5.0
7.5
10.0
12.5

Gambar 5.2 Grafik Histogram Regression Standardized Residual

Berdasarkan Hasil uji normalitas residual dan dengan Uji statistik non
parametrik setiap variabel sudah berdistribusi normal yang nilainya diatas 0,05

5.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antar variabel
independen (variabel bebas ) dalam model regresi (Ghozali, 2005). Uji
multikolinearitas dalam penelitian ini dilakukan dengan berdasarkan tolerance
value dan Variance Inflation Factor (VIP). Batas tolerance value adalah 0,10 dan
VIF adalah 10. Apabila nilai tolerance value kurang dari 0,10 atau VIF lebih besar
dari 10 maka terjadi multikolinearitas. Berdasarkan hasil uji multikolinearitas
(sumber: Tabel 5.3 ), dapat diketahui bahwa tolerance value semua variabel
independen berada di atas 0,10 dan nilai Variance Inflation Factor (VIP) dibawah

Universitas Sumatera Utara

10, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas dalam
persamaan regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini , ditunjukkan
pada tabel 5.3 berikut ini
Tabel 5.3 Collinearity Statistics

Model
1

Reputasi Underwriter
Reputasi Auditor
Return ON Equity
Persentase Penawaran
Saham
Jenis Industri
Ukuran Perusahaan

Collinearity
Statistics
Tolerance
,908
,885
,859

VIF
1,101
1,130
1,164

,878

1,139

,913

1,095

,816

1,226

a Dependent Variable: Underpricing

5.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui terjadinya ketidaksamaan
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain dalam model
regresi. Jika variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain
tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas
(Ghozali, 2005).Dalam penelitian ini uji heteroskedastisitas dilakukan dengan uji
Glejser yaitu dengan meregresi nilai absolut residual terhadap variabel-variabel
independen. Berdasarkan hasil uji Glejser (sumber: Tabel5.4 ), diketahui bahwa
tingkat signifikansi dari masing-masing variabel bebas adalah di atas 5%. Hal ini
menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan

Universitas Sumatera Utara

mempengaruhi nilai absolut. Jadi dapat disimpulkan model regresi tidak
mengandung adanya heteroskedastisitas.
Tabel 5.4 Hasil Uji Heteroskedatisitas

Mo
del

1

(Constant)
Reputasi
Underwriter
Reputasi
Auditor
Return ON
Equity
Persentase
Penawaran
Saham
Jenis Industri
Ukuran
Perusahaan

Unstandardized
Coefficients
Std.
B
Error
25,730 19,300

Standardi
zed
Coefficie
nts

t

Sig.

Beta
1,333

,187

-4,594

2,428

-,213 -1,892

,062

-5,376

2,535

-,242 -2,121

,037

-,027

,082

-,038

-,329

,743

-,138

,099

-,160 -1,394

,168

-,942

2,534

-,042

-,372

,711

-,033

,675

-,006

-,048

,962

Dependent Variable: absui Res-1
Pengujian Heteroskedatisitas dilakukan dengan melihat grafik scatter plot
yang menunjukkan titik-titik yang menyebar pada sekitar angka 0 pada sumbu Y
sehingga dapat diambil kesimpulan tidak terjadi gejala Heteroskedatisitas, yang
dapat dilihat pada gambar berikut ini

Universitas Sumatera Utara

Regres ion Standardized Predicted Value

laudiseR

d ezit n e d ut S

noissergeR

-2

-1

0

1

2

-2

-1

0

1

2

3

Gambar 5.3 Uji Heteroskedatisitas dengan scatter plot
5.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya)
dalam model regresi. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi (Ghozali, 2005). Pengujian autokorelasi dalam penelitian ini
dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson (DW-test). Nilai DW sebesar
1,798 (sumber: Tabel 5.5) dibandingkan dengan ketentuan nilai Durbin Watson
yang terdapat dalam (Algifari 1997), yaitu jika nilai DW sebesar 1,55 hingga 2,46
berarti tidak ada autokorelasi, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat
autokorelasi pada persamaan regresi dalam penelitian ini.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.5 Uji Autokorelasi Durbin-Watson
Mo
Std. Error of
del
R
the Estimate
Durbin-Watson
1
,504(a)
20,25350
1,798
Predictors: (Constant), Ukuran Perusahaan, Jenis Industri, Persentase Penawaran
Saham, Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Return ON Equity
Dependent Variable: Underpricing
5.3 Pengujian Data Hipotesis
5.3.1 Hasil Uji Statistik F ( Uji Secara Serempak )
Uji statistik F bertujuan untuk mengetahui kelayakan model yang
digunakan untuk menguji pengaruh semua variabel independen terhadap variabel
terikat yaitu underpricing. Dari hasil uji ANOVA atau, didapat F-hitung sebesar
4,265 dengan tingkat signifikansi 0,001 (sumber: Tabel 5.6 ). Karena tingkat
signifikansi 0,001 jauh lebih kecil dari 0,05 atau 5%, maka hal ini berarti H0
ditolak dan H1 diterima, artinya secara serempak faktor-faktor (Reputasi
Underwriter, Reputasi Auditor, Profitabilitas, Ukuran Perusahaan, Persentase
Saham yang ditawarkan dan Jenis industri ) berpengaruh signifikan terhadap
underpricing pada saham perusahaan yang melakukan IPO di Bursa Efek
Indoensia (BEI) Periode Januari 2009 sampai Desember 2013

Tabel 5.6 Uji ANOVA
Sum of
Mean
Model
Squares
Df
Square
F
Sig.
1
Regression
10497,509
6
1749,585
4,265
,001(a)
Residual
30765,309 75
410,204
Total
41262,819 81
a Predictors: (Constant), Ukuran Perusahaan, Jenis Industri, Persentase
Penawaran Saham, Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Return ON Equity
b Dependent Variable: Underpricing

Universitas Sumatera Utara

5.3.2 Pengujian Koefisien Determinasi
Nilai koefisiensi determinasi (Adjusted R Square) adalah sebesar 0,195
(Sumber Tabel 5.7 ). Hal tersebut berarti 19,5% variabel underpricing dapat
dijelaskan oleh variasi dari variabel independennya yaitu: Reputasi Underwriter,
Reputasi Auditor, Profitabilitas, Ukuran Perusahaan, Persentaase Penawaran
Saham ditawarkan dan Jenis. Sedangkan sisanya (100% - 19,5% = 80,5% )
dijelaskan oleh faktor-faktor lain selain variabel yang diteliti pada penelitian ini

Tabel 5.7 Adjusted R Square
Mode
Adjusted Std. Error of the
l
R
R Square R Square
Estimate
Durbin-Watson
1
,504(a)
,254
,195
20,25350
1,798
a Predictors: (Constant), Ukuran Perusahaan, Jenis Industri, Persentase
Penawaran Saham, Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Return ON Equity
b Dependent Variable: Underpricing

Hal ini berarti 19,5% variasi underpricing dapat dijelaskan oleh variasi
dari keenam variabel independen yaitu reputasi underwriter, reputasi auditor,
ROE, ukuran perusahaan, persentase penawaran saham , ukuran perusahaan ,
jenis industri. Sedangkan sisanya sebesar 80,5% dijelaskan oleh variabel lain yang
tidak dipergunakan dalam model ini.

5.3.3 Hasil Uji Statistik t (Uji Secara Parsial )
Uji signifikan parameter individual pada dasarnya menunjukkan seberapa
jauh pengaruh suatu variabel independen secara individual dalam menerangkan
variasi variabel dependen. Artinya apakah variabel tersebut merupakan penjelas

Universitas Sumatera Utara

yang signifikan atau tidak terhadap variabel dependen. Pada uji t, nilai t-hitung
akan dibandingkan dengan nilai t-tabel, apabila nilai t-hitung lebih besar daripada
nilai t-tabel maka H1 diterima, demikian pula sebaliknya.

Selain itu dapat juga dilakukan dengan membandingkan tingkat
signifikansinya. Apabila tingkat signifikansi yang dihasilkan lebih kecil daripada
5%, maka Ha diterima, demikian pula sebaliknya

menurut (Ghozali,

2005).Artinya dapat diketahui variabel tersebut merupakan penjelas yang
signifikan atau tidak terhadap variabel dependen. Adapun hasil analisis regresi
berganda yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan oleh Tabel 5.7 berikut.

Model

1

Tabel 5.7 Uji Statistik t
Standar
dized
Unstandardized Coeffici
Coefficients
ents
t
Sig.
Std.
Tolera
B
Error
Beta
nce Std. Error
58,841 37,588
1,565
,122
4,729
-,271 -2,592
,011
12,256
4,937
-,372
,001
17,325
-3,509

(Constant)
Reputasi
Underwriter
Reputasi
Auditor
Return ON
-,092
Equity
Persentase
Penawaran
-,012
Saham
Jenis Industri
-3,203
Ukuran
-,613
Perusahaan
a Dependent Variable: Underpricing

,160

-,062

-,576

,566

,194

-,007

-,062

,951

4,935

-,068

-,649

,518

1,315

-,051

-,466

,642

Dari tabel 5.7 dapat diketahui bahwa tidak semua variabel independen
yang diteliti berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dari ke enam

Universitas Sumatera Utara

variabel independen yang dimasukkan ke dalam model regresi, terdapat dua
variabel yang berpengaruh signifikan pada tingkat underpricing yaitu reputasi
underwriter, reputasi auditor. Hal ini dapat dilihat dari tingkat signifikansi untuk
RAUD sebesar 0,001 dan RAW sebesar 0,011 yang lebih kecil dari 0,05. Secara
parsial hanya Reputasi underwriter dan Reputasi Auditor yang berpengaruh
negatif dan signifikan terhadap underpricing dapat dilihat dari nilai nilai t hitung
Reputasi Underwriter sebesar -2,592 > t tabel (0,05 : 75) sebesar -1,992 dengan
tingkat signifikansi 0,011 < α = 0,05 dan t hitung Reputasi Auditor sebesar -3,509
> t tabel (0,05 : 75) sebesar -1,992 dengan tingkat signifikansi 0,001(RAUD) dan
0,011 (RAW) < α = 0,05

Sedangkan

variabel-variabel

lainnya

yaitu

Return

On

Equity,

UkuranPerusahaan, Persentase PenawaranSaham, dan Jenis Industri dengan
tingkat signifikansi diatas 0,05, tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada
tingkat underpricing. Dengan demikian dapat dibuat persamaan matematis
sebagai berikut.
UND = 58,719 – 12,256 RAW – 17,325 RAUD – 0,92ROE – 0,12 PPS 3,203JI-0.613UP+ e

Universitas Sumatera Utara

Keterangan:
b0

: Konstanta

UND

: Underpricing

RAW

: Reputasi Underwriter

RAUD

: Reputasi Auditor

UP

: Ukuran Perusahaan

ROE

: Profitabilitas Perusahaan (Return on Equity)

JI

: Jenis Industri

e

: Error

Berdasarkan persamaan matematis tersebut, konstanta sebesar 58,719
menunjukkan bahwa jika koefisien regresi variabel-variabel independen dianggap
nol maka rata-rata underpricing sebesar 58,719%. Koefisien regresi RAW
(reputasi underwriter) sebesar -12,256 menunjukkan bahwa underpricing
perusahaan yang menggunakan underwriter yang bereputasi tinggi cenderung
lebih

rendah

sebesar

12,256%

dibandingkan

dengan

perusahaan

yang

menggunakan underwriter yang tidak memiliki reputasi tinggi, dengan asumsi
konstanta dan koefisien regresi variabel lain adalah nol. Koefisien regresi RAUD
(Reputasi Auditor) sebesar -17,325 menunjukkan bahwa jika variabel ukuran
perusahaan meningkat satu satuan maka underpricing turun 17,325%, dengan
asumsi konstanta dan koefisien regresi variabel lain adalah nol

Universitas Sumatera Utara

Nilai koefisiensi determinasi (Adjusted R Square) adalah sebesar 0,195
(Sumber Tabel 5.8 ). Hal tersebut berarti 19,5% variabel underpricing dapat
dijelaskan oleh variasi dari variabel independennya yaitu: Reputasi Underwriter,
Reputasi Auditor, Profitabilitas, Ukuran Perusahaan, Persentase Penawaran
Saham ditawarkan dan Jenis Industri . Sedangkan sisanya (100% - 19,5% =
80,5% ) dijelaskan oleh faktor-faktor lain selain variabel yang diteliti pada
penelitian ini

5.3.4 Pengujian Residual Variabel Moderating
Uji residual dilakukan

setelah dilakukan terlebih dahulu uji regresi

berganda antara faktor- faktor terhadap Financial leverage. Hasil analisis statistik
dapat dilihat pada tabel 5.9 berikut ini

Mo
del

Tabel 5.9 Hasil Analisis Regresi Variabel Moderating
Standardiz
ed
Unstandardized Coefficient
Coefficients
s
T
Sig.
B

1

(Constant)
Reputasi
Underwriter
Reputasi
Auditor
Return ON
Equity
Persentase
Penawaran
Saham
Jenis Industri
Ukuran
Perusahaan

Std. Error

25,73
4,594
5,376

19,300

Beta
1,333

,187

2,428

-,213

-1,892

,062

2,535

-,242

-2,121

,037

-,027

,082

-,038

-,329

,743

-,138

,099

-,160

-1,394

,168

-,942

2,534

-,042

-,372

,711

-,033

,675

-,006

-,048

,962

a Dependent Variable: Financial Leverage ( DER)

Universitas Sumatera Utara

Hasil analisa regresi berganda tersebut dapat didefenisikan dalam bentuk
persamaan sebagai berikut :
Financial Leverage (DER) = 25,730 -4,594 -5,376-0,27-0,138- 0,942-0,33
Hasil regresi tersebut kemudian dilakukan uji residual untuk mengetahui apakah
financial leverage (DER) terhadap nilai absolut residual dari variabel moderating.
Hasil penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 5.10. Hasil Pengujian Variabel Moderating
ANOVA
Sum of
Mean
Model
Squares
Df
Square
F
Sig.
1
Regressi
1284,763
6
214,127 1,980 ,079(a)
on
Residua
8111,462
75
108,153
l
Total
9396,226
81
a Predictors: (Constant), Ukuran Perusahaan, Jenis Industri, Persentase
Penawaran Saham, Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Return ON Equity
b Dependent Variable: DER

Model

Tabel 5.11 Hasil Uji Residual Variabel Moderating
Standardi
zed
Unstandardized
Coefficie
|
Coefficients
nts
t

B
Std. Error
(Constant)
11,205
1,665
Underpricing
,192
,049
a Dependent Variable: Financial Leverage (DER)

Beta

1

Berdasarkan

hasil pada tabel tersebut,

Sig.

,403

6,731
3,939

,000
,000

maka model regresi dapat

dirumuskan dalam bentuk Sbb:
||
| e | = 11,205+0,192 + e

Universitas Sumatera Utara

Dari hasil pengujian secara simultan F diperoleh nilai signifikan DER
yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,079. Kemudian secara parsial t juga diperoleh
nilai signifikan DER yang lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000 dan namun nilai
koefisiennya menghasilkan nilai positif sebesar 0,192 .Sebuah variabel dikatakan
variabel moderating jika memiliki koefisien yang negatif dan berpengaruh
signifikan. Dengan demikian disimpulkan bahwa variabel DER bukan merupakan
variabel moderating.

5.4 Pembahasan Hasil Penelitian
Pengujian hipotesis pertama memperoleh nilai R Square diperoleh sebesar
0,195 artinya 19,5 % variasi Underpricing mampu dijelaskan oleh variasi variabel
Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Profitabilitas, Ukuran Perusahaan,
Persentase Penawaran Saham ditawarkan dan Jenis Industri sedangkan sisanya
sebesar 80,5 % dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan di dalam
model. Variabel-variabel lain tersebut dapat berasal dari pertumbuhan laba
perusahaan, kondisi makro ekonomi Indonesia, gejolak politik dalam negeri,
keamanan, kondisi pasar modal Indonesia sendiri maupun nilai tukar rupiah
terhadap dollar..
Secara simultan ( Uji F ) menunjukkan seluruh variabel independen yang
terdiri Reputasi Underwriter, Reputasi Auditor, Profitabilitas, Ukuran Perusahaan,
Persentase Penawaran Saham ditawarkan dan Jenis Industri berpengaruh terhadap
Underpricing. Nilai Fhitung yang diperoleh sebesar 4,269 dengan signifikan 0,01

Universitas Sumatera Utara

Secara parsial, ada dua variabel yaitu Reputasi Underwriter dan Reputasi
Auditor yang berpengaruh signifikan negatif terhadap Underpricing. . Sedangkan
variabel Profitabilitas, Ukuran Perusahaan, Persentase Penawaran Saham
ditawarkan dan Jenis Industri tidak berpengaruh signifikan. Uraian dari masingmasing variabel tersebut dapat dilihat sebagai berikut.

5.4.1 Pengaruh Reputasi Underwriter terhadap Underpricing
Dari hasil pengujian pada Tabel 4.7. diperoleh nilai t hitung sebesar 2,592
dengan signifikansi sebesar 0,011. Nilai t hitung yang diperoleh lebih besar dari
nilai Ttabel (0,05; 94) 1,992 dan nilai signifikansi lebih kecil dari α 0,05, dengan
demikian hipotesis yang menyatakan Reputasi Underwriter (RAW) berpengaruh
signifikan terhadap Underpricing dapat diterima.
Berdasarkan hasil uji statistik t diketahui bahwa variabel RAW (reputasi
underwriter) berpengaruh signifikan pada tingkat underpricing. Hal ini dapat
dilihat dari nilai signifikansi sebesar 0,011 yang lebih kecil dari 0,05. Tanda pada
koefisien regresi untuk variabel reputasi underwriter adalah negatif, sebagaimana
yang diduga, yang artinya bahwa semakin tinggi reputasi underwriter maka
tingkat underpricing akan semakin rendah, dan sebaliknya. Temuan ini konsisten
dengan Beatty (1989), Carter dan Manaster (1990), Kim et al. (1993), How et al.
(1995), Rosyati dan Sabeni (2002), Sandhiaji (2004) dan Gerianta (2008) yang
telah membuktikan bahwa reputasi underwriter berpengaruh negatif pada
underpricing. Hal ini menunjukkan bahwa underwriter yang bereputasi tinggi

Universitas Sumatera Utara

lebih berani memberikan harga yang tinggi sebagai konsekuensi dari kualitas
penjaminannya, sehingga tingkat underpricing rendah.
Dalam menghadapi IPO, calon investor cenderung melihat terlebih dahulu
pihak yang menjadi underwriter karena menurut investor, underwriter dianggap
memiliki informasi yang lebih lengkap tentang kondisi emiten. Begitu pula jika
dibandingkan dengan emiten, underwriter dianggap memiliki informasi yang
lebih lengkap te