RASIO – RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI … · Net Income to Net Worth, dan Current Liabilities to Inventory karena tingkat sig. < 5%, sedangkan secara simultan semua variabel

RASIO – RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN

LABA PERUSAHAAN

Studi Kasus : Perusahaan Properti dan Real Estate yang Terdaftar

di Bursa Efek Jakarta

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Syarat MemperolehGelar Sarjana Ekonomi Pada Fakultas Ekonomi

Program Studi Manajemen

oleh:

Anastasia Ardhiyan Adi Suryani

NIM : 02 2214 101

PROGRAM STUDI MANAJEMEN

JURUSAN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2008

RASIO – RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN

LABA PERUSAHAAN

Studi Kasus : Perusahaan Properti dan Real Estate yang Terdaftar

di Bursa Efek Jakarta

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Syarat MemperolehGelar Sarjana Ekonomi Pada Fakultas Ekonomi

Program Studi Manajemen

oleh:

Anastasia Ardhiyan Adi Suryani

NIM : 02 2214 101

PROGRAM STUDI MANAJEMEN

JURUSAN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2008

i

i

MOTTO DAN PERSEMBAHAN

Jika seseorang maju dengan ketetapan hati kearah mimpinya dan berusaha keras

untuk hidup seperti yang ia bayangkan, ia akan memperoleh sukses yang tidak

pernah diharapkan dalam saat-saat biasa.

(Thoreau)

I dedicate this thesis to:

*My Savior Jesus Christ for his love and blessing

*Saint Mary thanks for her prayer forme

*My Mom and My Dad, thanks for love

*My Brothers and Sister, I love U all

iv

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA

Saya menyatakan dengan sesungguhnya, bahwa skripsi yang saya tulis ini

tidak memuat karya atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan

dalam kutipan dan daftar pustaka, sebagaimana layaknya karya ilmiah.

Yogyakarta, 7 April 2008

Penulis

Anastasia Ardiyan A.S.

iv

vi

ABSTRAK

RASIO-RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHANLABA

Studi kasus Perusahaan Property dan Real Estate Yang Terdaftar Di BEJ

Anastasia Ardhiyan Adi SuryaniUniversitas Sanata Dharma

Yogyakarta2008

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah rasio-rasiokeuangan dapat digunakan untuk memprediksi perubahan laba pada perusahaanproperty dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta (BEJ) di masa yangakan datang.

Penelitian menggunakan metode studi kasus. Subjeknya adalah perusahaanproperty dan real estate, sedangkan objeknya adalah perubahan relatif rasiokeuangan dari tahun 2004-2005 serta perubahan laba bersih sebelum pajak tahun2005-2006 pada perusahaan property dan real estate. Sampel yang digunakanberjumlah 36 perusahaan. Teknik pengambilan sampel purposive sampling.Teknik pengambilan data adalah dokumentasi. Data dianalisa menggunakananalisa rasio keuangan dan analisa regresi berganda, sedangkan untuk mengujimodel regresi dilakukan uji asumsi klasik.

Hasil penelitian menunjukkan dari tiga belas rasio yang diteliti, secaraparsial yang berpengaruh pada perubahan laba adalah Operating Income to Sales,Net Income to Net Worth, dan Current Liabilities to Inventory karena tingkat sig.< 5%, sedangkan secara simultan semua variabel independen atau perubahan rasiokeuangan berpengaruh secara signifikan dalam memprediksi variabeldependennya atau perubahan laba.

vii

ABSTRACT

FINANCIAL RATIO IN PREDICTING PROFIT CHANGECase Study of Property and Real Estate Companies Listed

in Jakarta Stock Exchange

Anastasia Ardhiyan Adi SuryaniSanata Dharma University

Yogyakarta2008

The purpose of the research was to identity the ability as financial ratio topredict the profit change in property and real estate companies listed in JakartaStock Exchange in future.

The research used case study method. The subjects were property and realestate companies, whereas the object was relative change of financial ratio from2004-2005 and also the net profit change before tax in 2005-2006 in property andreal estate companies. The sample used ware 36 companies. Technique ofsampling collection was purposive sampling. Technique of data gaining wasdocumentation. Data was analyzed by using analysis of financial ratio andanalysis of multiple regression, whereas to examine the regression model it wasconducted classical assumption test.

The result of the research indicated that from thirteen ratio understudied,partially influence to the profit changes were Operating Income to Sales, NetIncome to Net Worth, and Current Liabilities to Inventory because thesignificance level of < 5%, whereas simultaneously all independent variables orchange of financial ratio influenced significantly in predicting dependent variablesor profit change.

viii

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Yesus Kristus yang telah melimpahkan segala berkat

dan kasihNya sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi dengan judul “Rasio-

rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Perusahaan” yang diajukan

untuk memenuhi syarat memperoleh gelar Sarjana Ekonomi Program Studi

Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Penulis

menyadari bahwa tanpa bantuan dan dukungan dari berbagai pihak, skripsi ini

tidak akan terselesaikan. Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan

ucapan terimakasih kepada :

1. Bapak Drs. Alex Kahu Lantum, M.S., selaku Dekan Fakultas Ekonomi

Universitas Sanata Dharma.

2. Bapak Drs. G. Hendra Poerwanto, M.Si., selaku Kepala Jurusan

Manajemen.

3. Ibu Dra.Caesilia Wahyu E.R, M.Si., selaku dosen pembimbing I yang telah

meluangkan waktu, tenaga dan pikiran serta mengarahkan sehingga skripsi

ini dapat selesai.

4. Bapak A. Yudi Yuniarto, S.E., MBA, selaku dosen pembimbing II yang

telah memberikan pengarahan sehingga skripsi ini dapat selesai.

5. Bapak Drs. P. Rubiyatno, M.M., selaku dosen penguji yang telah

memberikan masukan yang bermanfaat sehingga skripsi ini dapat selesai.

6. Para dosen pengajar dan karyawan yang telah banyak membantu aku selama

belajar di Sanata Dharma.

ix

7. Bapakku tercinta (Lambertus Sumarto) dan ibuku tersayang (Fransisca

Soekini), yang selalu memberikan aku dorongan material maupun spiritual.

8. Kedua adekku tresayang Fina dan Antok, tawa dan canda kalian merupakan

semangat dalam hidupku “Love you…”.

9. Pak Anom sekeluarga (mbak Enik, dek Puput, dan para karyawan) yang

telah memberikan banyak pelajaran bagi aku tentang arti kehidupan. Pak

Anom terimakasih atas bimbingannya selama ini, ilmu yang bapak berikan

tidak akan pernah bisa dibayar dengan apapun.

10. Keluargaku di Klaten dan di Cepu terimakasih atas doa dan dukungan

kalian selama ini.

11. Buat Om Marno sekeluarga, terimakasih telah menjadi orang tua keduaku

di Jogja.

12. Buat Om Sumadi sekeluarga, terimakasih atas dukungan material dan

spiritualnya.

13. Sahabatku Santi, Tata, Yudi. Thank a lot for our friendship. Moga

persahabatan kita tidak berakhir sampai disini saja.

14. Anak-anak Mel-C yang menjadi keluarga keduaku di Jogja, mbak Rina

(makasih atas komputernya), Ipeh, Dini, Etix, Dwi, Itax, Heni, Iin, Anti,

Naja, Nani, Ayu dan Exs Mel-C (mbak Aat, Munt, Uma, Ely, Ana),

makasih kalian telah menemani aku selama di Jogja. Buat ibu kos (mbak

Niya), makasih banyak sudah memberikan aku tempat bernaung selama di

Jogja.

x

15. Teman-teman Manajemen 2002 yang sudah lulus duluan Wawan, Ika,

Indri, Niya, Christin, Sandra, Retno, Wulan, Nana, Marwati, Sisil. Akhirnya

aku mengikuti jejak kalian.

16. Teman-teman Manajemen B 2002, sukses semuanya yaaaachhh....

17. Teman-teman seperjuanganku Yeni, Nita, Lise, Endah, Christy

Manajemen ’03, semuanya tetep semangat ya.....

18. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, terimakasih banyak

atas segala bantuannya.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa skripsi ini jauh dari sempurna

karena ketebatasan pengetahuan dan pengalaman yang dimiliki penulis. Untuk itu

penulis mengaharapkan kritik dan saran yang membangun dari para pembaca

untuk penyempurnaan skripsi ini.

Akhir kata penulis berharap skripsi ini dapat berguna bagi pembaca semua.

Yogyakarta, April 2008

Penulis

Anastasia Ardhiyan AS

xi

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL…………………………………………………………....i

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING………………………………..ii

HALAMAN PENGESAHAN ………………………………………………… iii

MOTTO DAN PERSEMBAHAN……………………………………………...iv

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA………………………………………...v

HALAMAN PERNYATAAN PUBLIKASI........................................................vi

ABSTRAKSI……………………………………………………………………vii

ABSTRACT…………………………………………………………….............viii

KATA PENGANTAR…………………………………………………………..ix

DAFTAR ISI……………………………………………………………………..xii

DAFTAR TABEL……………………………………………………………......x

1. BAB I. PENDAHULUAN…………………………………………………… 1

A. Latar Belakang…………………………………………………………..... 1

B. Rumusan Masalah………………………………………………………… 4

C. Batasan Masalah………………………………………………………...... 4

D. Tujuan Penelitian………………………………………………………..... 5

E. Manfaat Penelitian……………………………………………………….. 6

F. Sistematika Penulisan……………………………………………............. 7

2. BAB II. LANDASAN TEORI………………………………………………. 9

A. Laporan Keuangan……………………………………………………….. 9

1. Pengertian Laporan Keuangan……………………………………….. 9

2. Tujuan Laporan Keuangan…………………………………………… 10

3. Peranan Laporan Keuangan………………………………………….. 10

4. Karakteristik Kualitatif Laporan Keuangan………………………….. 11

5. Pihak-pihak Yang Berkepentingan Dalam Laporan Keuangan……… 12

B. Analisis Laporan Keuangan……………………………………………… 13

1. Pengertian Analisis Laporan Keuangan……………………………… 13

xii

2. Tujuan Analisis Laporan Keuangan…………………………………. 14

3. Prosedur Analisis Laporan Keuangan……………………………….. 14

4. Metode Analisis Laporan Keuangan………………………………... 15

C. Analisis Rasio Keuangan……………………………………………….. 16

1. Pengertian Analisis Rasio Keuangan………………………………... 16

2. Tujuan Analisis Rasio Keuangan………………………………….… 17

3. Macam Rasio Keuangan…………………………………………….. 17

4. Rasio Keuangan Yang Digunakan dalam Penelitian………………... 19

D. Perubahan Laba…………………………………………………………. 28

E. Hubungan Antara Rasio Keuangan dan Perubahan Laba………………. 29

F. Tinjauan Penelitian Sebelumnya……………………………………...… 30

G. Hipotesis………………………………………………………………… 32

3. BAB III. METODE PENELITIAN………………………………………… 34

A. Jenis Penelitian………………………………………………………….. 34

B. Tempat dan Waktu Penelitian…………………………………………… 34

C. Subyek dan Obyek Penelitian…………………………………………… 34

D. Variabel Penelitian………………………………………………………. 35

1. Variabel Independen………………………………………………… 35

2. Variabel Dependen………………………………………………….. 36

E. Data Yang Diperlukan…………………………………………………... 37

F. Populasi dan Sampling………………………………………………….. 37

G. Teknik Pengambilan Sampel……………………………………………. 38

H. Teknik Pengumpulan Data……………………………………………… 39

I. Teknik Analisis Data……………………………………………………. 40

1. Analisa Rasio Keuangan……………………………………………. 40

2. Analisis Regresi Berganda………………………………………….. 41

4. BAB IV. GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN…………………………. 46

A. PT. Bursa Efek Jakarta…………………………………………………... 46

1. Sejarah Singkat PT. Bursa Efek Jakarta…………………………….. 46

xiii

2. Sistem Perdagangan Efek di Bursa Efek Jakarta……………………. 47

B. Perusahaan Property dan Real Estate Yang Terdaftar di BEJ………….. 53

5. BAB V. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN………………………. 66

A. Deskripsi Data…………………………………………………………... 66

B. Analisa Data dan Pembahasan………………………………………….. 68

1. Analisa Rasio Keuangan, Perubahan Relatif Rasio Keuangan,

dan Perubahan Laba………………………………………………… 69

2. Analisis Regresi Berganda………………………………………….. 98

6. BAB VI. KESIMPULAN DAN SARAN………………………………...... 108

A. Kesimpulan……………………………………………………………... 108

B. Keterbatasan Penelitian………………………………………………… 110

C. Saran……………………………………………………………………. 111

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

xiv

DAFTAR TABEL

Tabel V.1 Daftar nama perusahaan property dan real estate sebagai sample...66

Tabel V.2 Rasio Keuangan Tahun 2004………………………………………70

Tabel V.3 Rasio Keuangan Tahun 2005………………………………………77

Tabel V.4 Perubahan Relatif Rasio Keuangan Tahun 2004 – 2005…………..84

Tabel V.5 Perubahan Laba Relatif Tahun 2005 – 2006………………………96

Tabel V.6 Statistik Deskripsi…………………………………………………98

Tabel V.7 Koefisien Regresi………………………………………………….99

Tabel V.8 Anova……………………………………………………………..102

Tabel V.9 Model Summary………………………………………………….103

Tabel V.10 Hasil Uji Multikolinearitas……………………………………….104

Tabel V.11 Autokorelasi………………………………………………………105

Tabel V.12 Hasil Uji Heterokedastisitas Korelasi Spearman…………………106

xv

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Masyarakat luas mengukur keberhasilan perusahaan berdasarkan

kemampuan manajemen dalam mengelola perusahaan. Jika manajemen dapat

menunjukkan prestasi yang baik, maka manajemen akan memperoleh

penghargaan dan imbalan yang besar. Dalam dunia usaha besar kecilnya

perolehan laba akan dijadikan ukuran sukses tidaknya manajemen dalam

mencapai tujuan perusahaan. Selain itu, perolehan laba perusahaan juga

menjadi ukuran tingkat efisiensi dan efektivitas kegiatan usaha perusahaan.

Seperti yang kita ketahui, tujuan utama didirikannya suatu perusahaan adalah

memperoleh laba, yang nantinya akan diperlukan untuk perkembangan dan

kelangsungan hidup perusahaan.

Untuk memahami kondisi keuangan perusahaan, diperlukan analisis

terhadap laporan keuangan perusahaan. Disamping manajer keuangan atau

pihak intern perusahaan, beberapa pihak diluar perusahaan juga perlu

memahami kondisi keuangan perusahaan. Pihak-pihak tersebut diantaranya

adalah para calon pemodal dan kreditur. Kepentingan mereka berbeda, tetapi

mereka sama-sama mengharapkan memperoleh informasi dari laporan

keuangan perusahaan (Husnan, 1994: 65).

Salah satu analisis terhadap laporan keuangan adalah analisis rasio

keuangan. Analisis rasio keuangan meliputi perhitungan dan interpretasi rasio

1

keuangan yang dapat membantu para pelaku bisnis, pemerintah, maupun para

pemakai laporan keuangan lainnya dalam menilai kondisi keuangan suatu

perusahaan. Analisis rasio keuangan juga memberikan pemahaman yang lebih

baik terhadap kinerja keuangan perusahaan daripada analisis terhadap data

keuangannya saja. Investor dan kreditur menggunakan rasio yang relevan

untuk pengambilan keputusan tertentu. Jika analisis dilakukan oleh pihak

kreditur, aspek yang dinilai akan berbeda dengan penilaian yang dilakukan

oleh investor. Kreditur akan berkepentingan dengan kemampuan perusahaan

melunasi kewajiban finansial tepat pada waktunya, sedangkan investor akan

lebih berkepentingan dengan kemampuan perusahaan menghasilkan

keuntungan. Jadi penggunaan analisis rasio keuangan ini sangat bervariasi dan

tergantung pada pihak yang memerlukan.

Banyak ahli yang melakukan penelitian untuk mengetahui apakah

laporan keuangan bermanfaat atau tidak sesuai dengan tujuannya. Liby pada

tahun 1975 membuktikan bahwa rasio-rasio akuntansi menyediakan informasi

yang berguna bagi pejabat kredit perbankan dalam memprediksi kegagalan

maupun kesuksesan bisnis. Pada tahun 1987 Houghton dan Woodliff juga

membuktikan kegunaan rasio-rasio keuangan, rasio-rasio tersebut harus

menyediakan informasi dalam proses pembuatan keputusan. Selanjutnya

mereka membuktikan bahwa rasio-rasio keuangan return on assets, shorterm

liquidity, devidend policy, cashflows, dan indebtedness dapat digunakan

sebagai prediktor dalam kegagalan maupun keberhasilan suatu perusahaan

(Suhardito, 1998: 602).

2

Penelitian tentang manfaat rasio keuangan juga pernah dilakukan di

Indonesia, salah satunya dilakukan oleh Mas’ud Machfoedz pada tahun 1994

terhadap 68 perusahaan pabrikan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Mas’ud

Machfoedz menganalisis 47 rasio keuangan yang dikategorikan dalam 8

kategori rasio keuangan yaitu short term-liquidity, long-term solvency,

profitability, productivity, indebtedness, investment intensiveness, leverage,

dan equity. Mas’ud Machfoedz dapat membuktikan bahwa terdapat tiga belas

rasio keuangan yang signifikan yang dapat digunakan sebagai prediktor

terhadap pertumbuhan laba. Rasio keuangan yang signifikan tersebut terdiri

dari satu rasio kategori short term-liquidity, satu rasio kategori long-term

solvency, empat rasio kategori profitability, satu rasio kategori Investment

Intensiveness, satu rasio kategori productivity, satu rasio kategori

indebtedness, satu rasio kategori leverage, dan tiga rasio kategori equity

(Hartono, 1999: 70).

Salah satu objek yang mampu menyediakan data tentang laporan

keuangan perusahaan yang dapat dipertanggungjawabkan adalah Bursa Efek

Jakarta, artinya perusahaan yang sudah terdaftar di Bursa Efek Jakarta laporan

keuangannya adalah hasil audit. Ada sembilan sektor usaha yang terdapat

dalam Bursa Efek Jakarta, salah satu diantaranya adalah sektor jasa yang

bergerak di bidang property dan realestate. Hal ini dipilih oleh peneliti

disebabkan karena keterbatasan waktu, dana, dan kemampuan menentukan

lokasi masing-masing perusahaan.

3

Berdasarkan uraian tersebut dan mengacu pada penelitian Mas’ud

Machfoedz, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang menguji

kegunaan rasio keuangan perusahaan dalam mempengaruhi perubahan laba

perusahaan, khususnya pada perusahaan property dan real estate yang terdaftar

di BEJ. Penelitian ini dibatasi oleh tiga belas rasio keuangan yang

dikelompokkan dalam delapan kategori rasio keuangan yang telah diteliti oleh

Mas’ud Machfoedz, sehingga judul penelitian yang digunakan adalah “Rasio-

Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Perusahaan” Studi

kasus pada perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek

Jakarta (BEJ).

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka dalam penelitian ini penulis

membuat rumusan masalah sebagai berikut. Apakah rasio-rasio keuangan

dapat digunakan untuk memprediksi perubahan laba pada perusahaan

property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta (BEJ) di masa

yang akan datang?

C. Batasan Masalah

Fokus penelitian ini adalah pada rasio-rasio keuangan yang telah diteliti

oleh Mas’ud Machfoedz, antara lain Short-term Liquidity yang meliputi Cash

Flow to Current Liabilities (CFCL), Long-term Solvency yang meliputi Net

Worth and Total Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA), Profitability ratio

4

yang meliputi Gross Profit to Sales (GPS), Operating Income to Sales (OIS),

Net Income to Sales (NIS), dan Net Income to Net Worth (NINW),

Productivity ratio yang meliputi Quick Assets to Inventory (QAI), Investment

Intensiveness yang meliputi Net Worth to Sales (NWS), Indebtedness yang

meliputi Operating Income to Total Liabilities (OITL), Leverage yang

meliputi Current Liabilities to Inventory (CLI), Equity yang meliputi Net

Income to Total Liabilities (NITL), Current Liabilities to Net Worth (CLNW),

dan Net Worth to Total Liabilities (NWTL), serta perubahan laba bersih

Sebelum bunga dan pajak (EBIT) setiap perusahaan, yang selanjutnya akan

dianalisis untuk menguji apakah rasio-rasio tersebut dapat digunakan untuk

memprediksi perubahan laba di masa yang akan datang. Adapun periode

penelitian yang digunakan adalah dari tahun 2004-2006.

D. Tujuan Penelitian

Berdasarkan batasan masalah di atas, maka penelitian ini bertujuan untuk

mengetahui apakah rasio-rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi

perubahan laba pada perusahaan property dan real estate yang terdaftar di

Bursa Efek Jakarta (BEJ) di masa yang akan datang.

5

E. Manfaat Penelitian.

Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi pihak-pihak yang

berkepentingan, diantaranya adalah sebagai berikut:

1. Bagi Perusahaan

Hasil penelitian ini dapat digunakan perusahaan sebagai

pertimbangan dalam menentukan kebijakan keuangan untuk periode

selanjutnya. Setelah perusahaan mengetahui rasio-rasio keuangan

yang paling dominan pengaruhnya terhadap pertumbuhan laba di

masa mendatang, sehingga perusahaan dapat menentukan strateginya

secara lebih baik.

2. Bagi Universitas Sanata Dharma

Hasil penelitian ini dapat menambah referensi perpustakaan

Universitas Sanata Dharma sebagai wahana menggali ilmu

pengetahuan, khususnya mengenai kegunaan rasio keuangan.

3. Bagi Penulis

Kegiatan penelitian ini dapat memperdalam dan mengaplikasikan

ilmu yang diperoleh penulis dibangku kuliah, dibidang manajemen

keuangan khususnya mengenai analisis rasio keuangan.

6

F. Sistematika Penulisan

BAB I : PENDAHULUAN

Bab I ini berisi tentang latar belakang masalah, rumusan masalah,

batasan masalah,tujuan, penelitian, manfaat penelitian, dan

sistematika penulisan.

BAB II : LANDASAN TEORI

Bab II berisi tentang teori-teori yang relevan dengan topik

penelitian ini yang terdiri dari pengertian laporan keuangan, tujuan

laporan keuangan, peranan laporan keuangan, karakteristik

kualitatif laporan keuangan, pihak-pihak yang berkepentingan

dalam laporan keuangan, pengertian analisis laporan keuangan,

tujuan analisis laporan keuangan, prosedur analisis laporan

keuangan, metode analisis laporan keuangan, pengertian analisis

rasio keuangan, tujuan analisis rasio keuangan, macam rasio

keuangan, perubahan laba, hubungan rasio keuangan dan

perubahan laba, hubungan antara rasio keuangan dan perubahan

laba, tinjauan penelitian sebelumnya, dan hipotesis.

BAB III : METODOLOGI PENELITIAN

Bab III ini berisi tentang jenis penelitian, tempat, dan waktu

penelitian, subyek dan obyek penelitian, variabel penelitian, data

yang diperlukan, populasi dan sampel, teknik pengambilan sampel,

teknik pengumpulan data, dan teknik analisis data.

7

BAB IV : GAMBARAN UMUM PASAR MODAL DI INDONESIA

Bab IV ini berisi tentang gambaran umum perusahaan yang terdiri

dari sejarah singkat PT. Bursa Efek Jakarta, sistem perdagangan

efek di Bursa Efek Jakarta, dan sekilas tentang peusahaan-

perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek

Jakarta.

BAB V : ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Bab V ini berisi analisis terhadap data-data yang diperoleh dari

perusahaan dengan menggunakan Analisis Rasio Keuangan,

Analisis Regresi Linier Berganda, Koefisien Determinasi.

BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab VI ini berisi kesimpulan yang diperoleh berdasarkan hasil

analisis dan pembahasan pada Bab V, keterbatasan penelitian, serta

saran-saran.

8

BAB II

LANDASAN TEORI

Laporan Keuangan

1. Pengertian Laporan Keuangan

Laporan keuangan pada dasarnya melaporkan kegiatan-kegiatan

perusahaan, di antaranya adalah kegiatan investasi, kegiatan pendanaan,

kegiatan operasional, dan sekaligus sebagai alat untuk mengevaluasi

keberhasilan strategi perusahaan dalam mencapai tujuan. Laporan

keuangan utama yang umumnya dibuat oleh setiap perusahaan adalah

neraca dan laporan rugi laba. Neraca dibuat dengan maksud untuk

menggambarkan posisi keuangan suatu organisasi pada suatu saat tertentu,

sedangkan laporan rugi laba menggambarkan hasil-hasil usaha yang

dicapai dalam suatu periode waktu tertentu (Jusup, 2001:21).

Menurut Myer laporan keuangan adalah dua daftar yang di susun

oleh Akuntan pada akhir periode untuk suatu perusahaan. Kedua daftar itu

adalah daftar neraca atau daftar posisi keuangan dan daftar pendapatan atau

daftar rugi laba. Pada waktu akhir-akhir ini sudah menjadi kebiasaan bagi

perseroan-perseroan untuk menambahkan daftar ketiga yaitu daftar surplus

atau daftar laba yang tidak dibagikan (Munawir, 1995: 5).

Uraian diatas memberikan pengertian bahwa laporan keuangan

merupakan hasil akhir dari proses akuntansi dan laporan keuangan

9

disajikan sebagai bentuk tanggung jawab manajemen kepada pemilik

perusahaan.

2. Tujuan Laporan Keuangan

Tujuan dari penyusunan laporan keuangan adalah untuk menyediakan

informasi yang menyangkut posisi keuangan. Kinerja dan perubahan posisi

keuangan suatu perusahaan, yang bermanfaat bagi para pemakai dalam

pengambilan keputusan ekonomi (Prastowo,1995 : 5).

Sedangkan Accounting Prinsiples Board Statement No.4

menggambarkan tujuan laporan keuangan adalah sebagai berikut:

a. Tujuan umum

Menyajikan laporan posisi keuangan, hasil usaha, dan perubahan posisi

keuangan secara wajar sesuai prinsip akuntansi yang diterima.

b. Tujuan khusus

Memberikan informasi tentang kekayaan, kewajiban, kekayaan bersih,

proyeksi laba, perubahan kekayaan dan kewajiban, serta informasi

lainnya yang relevan.

3. Peranan Laporan Keuangan

Peranan laporan keuangan dalam dunia bisnis atau ekonomi dapat

digunakan sebagai (Revsine, 1999 : 2):

a. Alat untuk menganalisis

b. Laporan pertanggung jawaban manajemen

c. Tanda-tanda peringatan bagi perusahaan

d. Untuk meramalkan atau memprediksi keuntungan suatu perusahaan

e. Ukuran dalam akuntansi.

10

4. Karakteristik Kualitatif Laporan Keuangan

Karakteristik laporan keuangan meliputi (Prastowo , 1995:6-8):

a. Dapat dipahami

Kualitas penting informasi yang ditampung dalam laporan

keuangan adalah kemudahannya untuk segera dapat dipahami oleh para

pemakai. Dalam hal ini, para pemakai diasumsikan memiliki

pengetahuan yang memadai tentang aktivitas ekonomi dan bisnis,

akuntansi serta kemauan untuk mempelajari informasi dengan ketekunan

yang wajar.

b. Relevan

Agar bermanfaat informasi harus relevan untuk memenuhi

kebutuhan para pemakai dalam proses pengambilan keputusan.

Informasi mempunyai kualitas relevan apabila informasi tersebut dapat

mempengaruhi keputusan ekonomi pemakai dengan membantu mereka

mengevaluasi peristiwa masa lalu, masa kini, atau masa depan

(predictive), menegaskan atau mengoreksi hasil evaluasi mereka di masa

lalu (Confirmatory).

c. Keandalan

Agar bermanfaat informasi juga harus andal (reliable). Informasi

mempunyai kualitas yang andal jika bebas dari pengertian yang

menyesatkan, kesalahan material dan dapat diandalkan pemakainya

sebagai penyajian yang tulus dan jujur (faithfull representation).

11

d. Dapat dibandingkan

Pemakai laporan keuangan harus dapat membandingkan laporan

keuangan perusahaan antar periode untuk mengidentifikasi

kecenderungan (trend) posisi keuangan dan kinerja perusahaan.

5. Pihak-pihak Yang Berkepentingan Dalam Laporan Keuangan

Pihak-pihak yang berkepentingan dalam laporan keuangan adalah

(Munawir, 1983:2-4):

a. Pemilik perusahaan

Laporan keuangan diperlukan oleh pemilik perusahaan untuk

menilai hasil yang akan dicapai dimasa yang akan datang sehingga

bisa menaksir bagian keuntungan yang akan diterima dan

perkembangan harga saham yang dimilikinya.

b. Manajer atau pimpinan perusahaan

Laporan keuangan diperlukan manajer sebagai alat untuk

mempertanggung jawabkan kepada para pemilik perusahaan atas

kepercayaan yang telah diberikan kepadanya.

c. Para investor

Laporan keuangan diperlukan para investor untuk mengetahui

prospek keuntungan di masa mendatang dan perkembangan perusahaan

selanjutnya, untuk mengetahui jaminan investasinya dan untuk

mengetahui kondisi kerja atau kondisi keuangan jangka pendek

perusahaan tersebut.

12

d. Para kreditur dan bankers

Laporan keuangan di gunakan oleh kreditur dan bankers untuk

mengetahui posisi keuangan dari perusahaan yang bersangkutan

sebelum mengambil keputusan untuk memberi atau menolak

permintaan kredit dari suatu perusahan.

e. Pemerintah

Laporan keuangan perusahaan digunakan oleh pemerintah untuk

menentukan besarnya pajak yang harus ditanggung oleh perusahaan,

juga sangat diperlukan oleh Biro Pusat Statistik, Dinas Perindustrian,

Perdagangan dan Tenaga Kerja untuk dasar perencanaan pemerintah.

B. Analisis Laporan Keuangan

1. Pengertian Analisis Laporan Keuangan

Analisis laporan keuangan secara harafiah terdiri dari dua kata,

“analisis” dan “laporan keuangan”. Definisi “analisis” menurut kamus besar

Bahasa Indonesia adalah penguraian suatu pokok atas berbagai bagiannya

dan penelaahan bagian itu sendiri, serta hubungan antar bagian untuk

memperoleh pengertian yang tepat dan pemahaman arti keseluruhan.

Berdasarkan definisi tersebut, analisis laporan keuangan merupakan proses

untuk membedah laporan keuangan, menelaah masing-masing unsur dan

menelaah hubungan diantara unsur tersebut dengan tujuan untuk

memperoleh pengertian dan pemahaman yang baik dan tepat atas laporan

keuangan.

13

2. Tujuan Analisis Laporan Keuangan

Analisis laporan keuangan dilakukan untuk mencapai beberapa

tujuan. Misalnya dapat digunakan sebagai alat forecasting mengenai

kondisi dan kinerja keuangan di masa mendatang, sebagai diagnosis

terhadap masalah-masalah manajemen, operasi atau masalah lainnya, atau

sebagai alat evaluasi terhadap manajemen. Tujuan terpenting dalam laporan

keuangan adalah mengurangi ketergantungan para pengambil keputusan

pada dugaan murni, tekanan dan intuisi, mengurangi dan mempersempit

lingkup ketidak pastian yang tidak bisa dielakkan pada setiap proses

pengambilan keputusan.

Analisis laporan keuangan tidak berarti mengurangi kebutuhan akan

penggunaan pertimbangan-pertimbangan, melainkan hanya memberikan

dasar yang layak dan sistematis dalam menggunakan pertimbangan-

pertimbangan tersebut (Prastowo, 1995 :31).

3. Prosedur Analisis Laporan Keuangan

Langkah-langkah yang ditempuh dalam analisis laporan keuangan,

yaitu (Prastowo,1995:32):

a. Memahami latar belakang data keuangan perusahaan

Memahami tentang bidang usaha yang diterjuni oleh perusahaan

yang dianalisis dan kebijakan akuntansi yang dianut dan diterapkan

perusahaan tersebut.

14

b. Memahami kondisi-kondisi yang berpengaruh pada perusahaan.

Kondisi yang dipahami mencakup informasi mengenai trend

(kecenderungan) industri dimana perusahaan beroperasi, perubahan

teknologi, perubahan selera konsumen, perubahan faktor-faktor

ekonomi, dan perubahan yang terjadi di dalam perusahaan itu sendiri.

c. Mempelajari dan me-review laporan keuangan.

Tujuan mempelajari dan me-review laporan keuangan adalah untuk

memastikan laporan keuangan telah cukup jelas menggambarkan data

keuangan yang relevan dan sesuai dengan standar akuntansi keuangan

yang berlaku.

d. Menganalisis laporan keuangan.

Dalam menganalisis laporan keuangan harus menggunakan

berbagai metode dan teknik analisis yang ada serta menginterpretasikan

analisis tersebut.

4. Metode Analisis Laporan Keuangan

Secara umum metode analisis laporan keuangan ada 2, yaitu

(Swastha, 1991: 328-330) :

a. Metode Horizontal

Metode Horizontal adalah metode analisis laporan keuangan antara

dua periode atau lebih. Analisis ini bertujuan untuk melihat perubahan-

perubahan kekayaan perusahaan, modal kerja neto, dan kas perusahaan.

Dari analisis-analisis perusahaan ini dapat diketahui asal (sumber) dan

penggunaan dana perusahaan, di samping perkembangan perusahaan

dari periode satu ke periode yang lain.

15

b. Metode Vertikal

Metode Vertikal adalah analisis elemen-elemen laporan keuangan

pada satu periode tertentu. Analisis ini menggunakan rasio atau

perbandingan antara pos-pos yang terdapat dalam neraca dan laporan rugi

laba.

C. Analisis Rasio Keuangan

1. Pengertian Analisis Rasio Keuangan

Analisis Rasio Keuangan adalah suatu metode analisis untuk

mengetahui hubungan dari pos-pos tertentu dalam neraca atau laporan rugi

laba secara individu atau kombinasi dari kedua laporan tersebut (Munawir,

1999:37).

Untuk melakukan analisis rasio keuangan, diperlukan perhitungan

rasio-rasio keuangan yang mencerminkan aspek-aspek tertentu. Agar

bermanfaat, rasio-rasio harus dihubungkan dengan beberapa standar. Salah

satu pendekatannya adalah menggunakan pola historis perusahaan sendiri,

yang melibatkan perhitungan rasio-rasionya untuk sejumlah tahun guna

menentukan apakah perusahaan membaik atau memburuk.

Pendekatan kedua adalah melakukan perbandingan dengan

perusahaan-perusahaan lain dalam industri yang sama. Dengan melakukan

analisis rasio keuangan selama beberapa periode akan dapat dilihat

kecenderungan keuangan suatu perusahaan, sehingga dapat membantu

16

dalam nilai prestasi keuangan perusahaan di masa lalu dan prospeknya di

masa mendatang.

2. Tujuan Analisis Rasio Keuangan

Tujuan dari analisis rasio keuangan yaitu (Simangunsong, 1995:52) :

a. Menentukan tingkat likuidasi

b. Mengukur efektivitas operasi

c. Mengukur derajat keuntungan

3. Macam Rasio Keuangan

Penggolongan rasio keuangan itu banyak sekali, karena rasio dapat

dibuat menurut kebutuhan analisis. Berikut ini adalah penggolongan rasio

keuangan yang dibagi menjadi dua kelompok (Riyanto, 1995: 264-265) :

a. Rasio keuangan berdasarkan sumber datanya dapat digolongkan menjadi

tiga kelompok:

1) Rasio-rasio neraca (Balance sheet ratios), ialah rasio-rasio yang

disusun dari data yang berasal dari neraca, misalnya: current ratio,

acid-test ratio, current assets to total ratio, current liabilities to total

assets ratio, dan sebagainya.

2) Rasio-rasio laporan Rugi dan Laba (Income Statement Ratios), ialah

rasio-rasio yang disusun dari data yang berasal dari income

statement, misalnya: gross profit margin, net operating margin,

operationg ratio, dan sebagainya.

3) Rasio-rasio antar-laporan (Inter-statement ratios), ialah rasio-rasio

yang disusun dari data yang berasal dari neraca dan data lainnya

17

berasal dari income statement, misalnya: assets turnover, inventory

turnover, receivables turnover, dan sebagainya.

b. Berdasarkan tujuan analisis rasio keuangan dapat digolongkan

menjadi:

1) Rasio-rasio likuiditas, adalah rasio-rasio yang dimaksudkan untuk

mengukur likuiditas perusahaan (Current ratio, Acid test ratio).

2) Rasio-rasio leverage, adalah rasio-rasio yang dimaksudkan untuk

mengukur sampai berapa jauh aktiva perusahaan dibiayai dengan

hutang (Debt to total assets ratio, Net Worth to Debt ratio, dan

sebagainya).

3) Rasio-rasio aktivitas, adalah rasio-rasio yang dimaksudkan untuk

mengukur sampai seberapa besar efektivitas perusahaan dalam

mengerjakan sumber-sumber dananya (Inventory turnover,

Average collection period, dan sebagainya).

4) Rasio-rasio profitabilitas, yaitu rasio-rasio yang menunjukkan hasil

akhir dari sejumlah kebijaksanaan dan keputusan-keputusan

(Profit margin on sales, Return on total assets, Return on net

worth, dan sebagainya).

c. Pengelompokan rasio berdasarkan kategori,

Hanafi dan Halim (2003) mengatakan bahwa pengelompokan

rasio keuangan menurut kategorinya terdiri dari :

18

1) Rasio Likuiditas

Rasio yang mengukur kemampuan perusahaan memenuhi

kewajiban jangka pendeknya

2) Rasio Aktivitas

Rasio yang mengukur sejauh mana efektivitas penggunaan aset

dengan melihat tingkat aktivitas aset.

3) Rasio Solvabilitas

Rasio yang mengukur sejauh mana kemampuan perusahaan

memenuhi kewajiban jangka panjangnya.

4) Rasio Profitabilitas

Rasio yang melihat kemampuan perusahaan menghasilkan laba

(profitabilitas).

5) Rasio Nilai Pasar

Rasio ini melihat perkembangan nilai perusahaan relatif terhadap

nilai buku perusahaan.

4. Rasio Keuangan yang Digunakan Menganalisis dalam Penelitian

Berikut ini adalah penjelasan mengenai rasio-rasio yang akan

digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut :

a. Short-term Liquidity

Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan untuk

memenuhi kewajiban jangka pendek perusahaan. Rasio yang dipakai

untuk mengukur Short-term Liquidity adalah:

19

Cash Flow to Current Liabilities (CFCL).

Rasio CFCL digunakan untuk mengukur hutang lancar

perusahaan dengan menggunakan arus kas operasi perusahaan.

CFCL dirumuskan sebagai berikut:

Rasio CFCL yang tinggi menunjukkan bahwa perusahaan mampu

memenuhi kewajiban lancarnya atau mampu membayar hutang

lancar perusahaan dengan menggunakan arus kas perusahaan,

sebaliknya rasio CFCL yang rendah menunjukkan risiko

perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban lancarnya atau

perusahaan tidak mampu membayar hutang lancarnya.

a. Long-term Solvency

Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan

untuk memenuhi kewajiban jangka panjang perusahaan. Long-term

Solvency Ratio yang dipakai dalam penelitian ini adalah:

Net Worth and Total Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA):

Rasio ini digunakan untuk mengukur bagaimana

perusahaan menggunakan aktiva tetapnya dengan menggunakan

modal sendiri dan total hutangnya. Rasio NWTLFA dirumuskan

sebagai berikut:

tetapAktiva

hutangTotalsendiriModal NWTLFA

lancarHutang

operasikasArusCFCL

20

Semakin tinggi rasio NWTLFA menunjukkan bahwa perusahaan

mampu membiayai aktiva tetap perusahaan dengan modal sendiri

perusahaan dan hutang perusahaan. Semakin rendah rasio

NWTLFA menunjukkan kecilnya modal yang dimiliki

perusahaan dan kecilnya hutang yang diperoleh perusahaan

sehingga tidak mampu membiayai aktiva tetap perusahaan.

b. Profitability

Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba

dalam hubungannya dengan penjualan, total aktiva, maupun modal

sendiri (Sartono, 2001:122).

Rasio-rasio profitabilitas yang digunakan dalam penelitian ini terdiri

dari:

1) Gross Profit to Sales (GPS)

Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan

perusahaan dalam mendapatkan laba kotor per rupiah penjualan

bersih. Gross Profit to Sales dirumuskan sebagai berikut:

bersihPenjualan

kotorlabaGPS

Laba kotor adalah penjualan setelah dikurangi oleh semua

biaya untuk memproduksi barang. Semakin besar rasio GPS

berarti keuntungan perusahaan semakin naik, karena biaya

produksi yang dikeluarkan perusahaan kecil dibandingkan

penjualan bersihnya. Sebaliknya, jika rasio GPS menurun berarti

keuntungan perusahaan juga akan menurun, karena biaya

21

produksi yang dikeluarkan perusahaan terlalu besar dibandingkan

dengan penjualan bersihnya.

2) Operating Income to Sales (OIS)

Operating Income to Sales (OIS) digunakan untuk

mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba operasi

sebelum bunga dan pajak yang dihasilkan oleh setiap rupiah

penjualan bersih. Rasio ini membandingkan antara laba operasi

dengan penjualan bersih, sehingga dapat dirumuskan sebagai

berikut:

bersihPenjualan

OperasiLabaOIS

Besar kecilnya Operating Income to Sales ditentukan oleh dua

faktor, yaitu penjualan bersih dan laba operasi. Besar kecilnya

laba operasi tergantung pada pendapatan dari penjualan dan

besarnya biaya usaha. Jika Operating Income to Sales tinggi

menandakan perusahaan mampu menghasilkan laba operasi yang

tinggi pada tingkat penjualan tertentu dengan cara menekan atau

memperkecil biaya usaha perusahaan. Operating Income to Sales

yang rendah menandakan laba operasi yang dihasilkan

perusahaan rendah pada tingkat penjualan tertentu dikarenakan

biaya usaha yang terlalu tinggi (Bambang, 1995:3).

22

3) Net Income to Sales (NIS)

Net Income to Sales menunjukkan perbandingan antara

laba bersih setelah pajak dengan penjualan bersih. Net Income to

Sales dapat dirumuskan sebagai berikut:

bersihPenjualan

pajaksetelahbersihLabaNIS

Rasio ini merupakan alat untuk mengukur sampai seberapa efektif

perusahaan telah mengelola pengeluaran-pengeluarannya (biaya-

biaya perusahaan), hal ini dilihat dari perbedaan antara nilai

penjualan dengan laba bersih yang terletak pada total biaya

(Kuswadi, 2004: 188). Apabila rasio NIS naik berarti biaya-biaya

perusahaan menurun, sedangkan penjualan meningkat. Sebaliknya,

jika rasio NIS turun berarti biaya-biaya perusahaan meningkat,

sedangkan penjualannya menurun.

4) Net Income to Net Worth (NINW)

Net Income to Net Worth adalah rasio profitabilitas yang

menunjukkan perbandingan antara laba bersih setelah pajak dengan

modal sendiri. Net Income to Net Worth dapat dirumuskan sebagai

berikut:

sendiriModal

pajaksetelahbersihLabaNINW

Net Income to Net Worth yang tinggi menandakan bahwa

perusahaan mampu menghasilkan laba dengan baik ditunjukkan

dengan meningkatnya laba bersih setelah pajak dan meningkatnya

23

modal sendiri. Sebaliknya, Net Income to Net Worth rendah maka

akan terjadi penurunan laba bersih setelah pajak dan modal sendiri

perusahaan, sehingga laba perusahaan mengalami penurunan

c. Productivity

Rasio ini untuk mengukur seberapa besar efektivitas perusahaan

dalam mengerjakan sumber-sumber dananya. Rasio productivity yang

digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Quick Assets to Inventory (QAI)

Quick Assets to Inventory menunjukkan penggunaan aktiva

lancar perusahaan yang paling liquid terhadap persediaan. Quick

Assets to Inventory dapat dirumuskan sebagai berikut:

Persediaan

lain-lainpiutangusahapiutanginvestasiKas QAI

Semakin tinggi rasio Quick Assets to Inventory mengakibatkan

risiko likuiditas yang ditanggung perusahaan semakin rendah. Hal

ini ditunjukkan dengan meningkatnya aktiva lancar perusahaan

yang paling liquid yaitu kas, investasi, piutang usaha dan piutang

lain-lain dan juga meningkatnya persediaan perusahaan.

Sebaliknya, rasio QAI yang rendah mengakibatkan risiko

likuiditasnya tinggi, hal ini disebabkan oleh menurunnya aktiva

lancar perusahaan yang paling liquid dan menurunnya persediaan

perusahaan.

24

d. Indebtedness

Rasio ini digunakan untuk menghitung kemampuan perusahaan

untuk membayar semua hutang-hutangnya (baik hutang jangka pendek

maupun jangka panjang). Rasio Indebtedness yang digunakan dalam

penelitian ini adalah sebagai berikut:

Operating Income to Total Liabilities (OITL)

Rasio ini digunakan untuk mengukur total hutang

perusahaan dengan menggunakan laba operasi perusahaan.

Operating Income to Total Liabilities dirumuskan sebagai berikut:

hutangTotal

operasiLabaOITL

Semakin tinggi rasio OITL, maka perusahaan mampu membayar

hutangnya, baik hutang jangka pendek maupun hutang jangka

panjang dengan menggunakan laba operasi perusahaan.

Sebaliknya, semakin rendah rasio OITL menunjukkan risiko

perusahaan tidak mampu membayar hutang-hutangnya.

e. Investmet Intensiveness

Rasio ini digunakan untuk menghitung kemampuan perusahaan

untuk meningkatkan investasi perusahaan dengan menggunakan modal

sendiri. Rasio yang digunakan untuk penelitian ini adalah:

Net Worth to Sales (NWS):

Rasio NWS digunakan untuk menghitung penjualan bersih

perusahaan dengan mengunakan modal sendiri. Net Worth to Sales

dirumuskan sebagai berikut:

25

bersihPenjualan

sendiriModalNWS

Semakin tinggi rasio Net Worth to Sales, maka perusahaan semakin

mampu meningkatkan investasinya dengan menggunakan modal

sendiri. Sebaliknya, rasio Net Worth to Sales rendah akan

mengakibatkan investasi perusahaan menurun.

f. Leverage

Rasio yang digunakan untuk mengukur sampai berapa jauh aktiva

perusahaan dibiayai dengan hutang perusahaan. Rasio Leverage yang

digunakan dalam penelitian ini adalah:

Current Liabilities to Inventory (CLI)

Rasio yang menunjukkan perbandingan antara hutang

lancar dengan persediaan. Current Liabilities to Inventory


Persediaan

lancarHutangCLI

Semakin tinggi rasio Current Liabilities to Inventory, berarti

semakin tinggi hutang lancar yang harus ditanggung perusahaan,

hal ini disebabkan oleh naiknya biaya persediaan perusahaan.

Sebaliknya, rasio Current Liabilities to Inventory rendah berarti

hutang lancar yang harus ditanggung perusahaan lebih kecil,

karena biaya persediaan yang dikeluarkan perusahaan menurun.

26

g. Equity

Rasio yang digunakan untuk mengukur sampai berapa jauh modal

perusahaan dalam membiayai hutang-hutang perusahaan. Rasio Equity

yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

1) Net Income to Total Liabilities (NITL)

Rasio yang menunjukkan perbandingan antara laba bersih

setelah pajak dengan hutang perusahaan, baik hutang jangka

pendek maupun hutang jangka panjang. Net Income to Total

Liabilities dirumuskan sebagai berikut:

hutangTotal

pajaksetelahbersihLabaNITL

Net Income to Total Liabilities yang tinggi menandakan bahwa

perusahaan mampu membayar hutang-hutangnya dengan laba yang

dihasilkan perusahaan. Sebaliknya, Net Income to Total Liabilities

yang rendah merupakan risiko bagi perusahaan tidak dapat

membayar hutang-hutangnya, dikarenakan laba yang dihasilkan

perusahaan terlalu rendah.

2) Current Liabilities to Net worth (CLNW)

Rasio yang menunjukkan perbandingan antara hutang

lancar dengan modal sendiri. Current Liabilities to Net Worth


sendiriModal

lancarHutangCLNW

Semakin tinggi nilai Current Liabilities to Net Worth, maka modal

sendiri perusahaan semakin besar sehingga perusahaan dapat

27

memenuhi kewajiban lancarnya, sebaliknya Current Liabilities to

Net Worth semakin rendah maka modal sendiri perusahaan juga

semakin rendah, sehingga menimbulkan risiko bagi perusahaan

tidak dapat memenuhi kewajiban lancarnya.

3) Net Worth to Total Liabilities (NWTL)

Rasio yang menunjukkan perbandingan antara modal

sendiri dengan total hutang perusahaan, baik hutang jangka

panjang maupun hutang jangka pendek. Net Worth to Total

Liabilities dirumuskan sebagai berikut:

hutangTotal

sendiriModalNWTL

Net Worth to Total Liabilities yang tinggi menandakan bahwa

perusahaan mampu membayar hutang-hutangnya, baik hutang

jangka pendek maupun hutang jangka panjang menggunakan

modal sendiri. Sebaliknya, Net Worth to Total Liabilities yang

rendah mengakibatkan perusahaan tidak mampu membayar

hutang-hutangnya karena modal yang dimiliki perusahaan terlalu

rendah.

D. Perubahan Laba

Perubahan laba yang digunakan dalam penelitian ini adalah perubahan

laba relatif , karena perubahan laba relatif akan mengurangi pengaruh ukuran

perusahaan (Zainuddin, 1999: 72). Sedangkan indikator perubahan laba yang

digunakan dalam penelitian ini adalah laba bersih sebelum bunga dan pajak

28

(EBIT), hal ini bertujuan untuk menghindari pengaruh penggunaan tarif pajak

yang yang berbeda antar periode yang dianalisis.

Perubahan laba dihitung dengan rumus sebagai berikut ( Machfoedz,

1994:119):

nit

nitit

Y

YYY

)(

Keterangan :

Y : perubahan laba

t : periode perhitungan laba

i : perusahaan sampel

n : jangka waktu perubahan laba

Apabila besarnya laba bertambah atau kerugian berkurang, maka hal ini

menunjukkan keadaan perusahaan bertambah baik, apabila besarnya laba

turun atau kerugian bertambah hal ini menunjukkan keadaan perusahaan

mengalami kemunduran (Simangunsong, 1995:80).

E. Hubungan Antara Rasio Keuangan dan Perubahan Laba

Rasio keuangan digunakan sebagai instrumen analisis prestasi

perusahaan yang menunjukkan perubahan dalam kondisi keuangan atau

prestasi perusahaan dimasa lalu. Meskipun analisis rasio keuangan didasarkan

pada data kondisi masa lalu, tetapi dimaksudkan untuk menilai risiko dan

peluang perusahaan yang bersangkutan dimasa yang akan datang.

Prediksi laba merupakan salah satu informasi yang paling menarik

perhatian para investor, karena investor lebih berkepentingan dengan prospek

29

perusahaan dimasa yang akan datang dibandingkan informasi yang bersifat

historis. Rasio keuangan diduga dapat digunakan sebagai prediktor terhadap

perubahan laba (laba naik atau laba turun). Untuk menguji kemampuan rasio

keuangan sebagai prediktor terhadap perubahan laba digunakan informasi

dalam laporan keuangan.

Rasio keuangan dikatakan bermanfaat apabila dapat digunakan dalam

membantu mengambil keputusan. Manfaat rasio keuangan sebagai prediktor

perubahan laba dapat diukur dengan signifikan atau tidak signifikan antara

rasio keuangan dengan perubahan laba. Apabila hubungan antara rasio

keuangan dengan perubahan laba adalah signifikan berarti rasio keuangan

bermanfaat sebagai prediktor dalam perubahan laba perusahaan, sebaliknya

jika hubungan antara rasio keuangan dengan perubahan laba tidak signifikan

berarti rasio keuangan tidak bermanfaat sebagai prediktor perubahan laba

(Zainuddin&Hartono, 1999: 74).

F. Tinjauan Penelitian Sebelumnya

Penelitian terdahulu yang menjadi referensi penelitian ini adalah :

1. Mas’ud Machfoedz

Penelitian tentang kegunaan rasio keuangan pernah dilakukan oleh

Mas’ud Machfoedz pada tahun 1994 terhadap 68 perusahaan manufaktur

yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Tujuan penelitian Mas’ud Machfoedz

adalah untuk menguji apakah rasio keuangan dalam memprediksi perubahan

laba perusahaan di masa yang akan datang. Mas’ud Machfoedz menganalisis

30

47 rasio keuangan yang dikategorikan dalam 8 kategori rasio keuangan yaitu

short term-liquidity, long-term solvency, profitability, productivity,

indebtedness, investment intensiveness, leverage, dan equity. Dari rasio

keuangan tersebut dilakukan seleksi dengan stepwise regression menunjukkan

bahwa terdapat 13 rasio keuangan yang signifikan yang dapat digunakan

sebagai prediktor terhadap pertumbuhan laba. Rasio keuangan yang signifikan

tersebut terdiri dari 1 rasio kategori short term-liquidity yaitu Cash Flow to

Current Liabilities (CFCL), 1 rasio kategori long-term solvency yaitu Net

Worth and Total Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA), 4 rasio kategori

profitability yaitu Gross Profit to Sales (GPS), Operating Income to Sales

(OIS), Net Income to Sales (NIS), dan Net Income to Net Worth (NINW), 1

rasio kategori Investment Intensiveness yaitu Net Worth to Sales (NWS), 1

rasio kategori productivity yaitu Quick Assets to Inventory (QAI), 1 rasio

kategori indebtedness yaitu Operating Income to Total Liabilities (OITL), 1

rasio kategori leverage yaitu Current Liabilities to Inventory (CLI), dan 3

rasio kategori equity yaitu Net Income to Total Liabilities (NITL), Current

Liabilities to Net Worth (CLNW), dan Net Worth to Total Liabilities (NWTL).

2. Warsidi dan Bambang Agus Pramuka

Pada tahun 2000 Warsidi dan Bambang Agus Pramuka juga melakukan

penelitian tentang kegunaan rasio keuangan dalam memprediksi perubahan

laba di masa yang akan datang. Pengujian dilakukan dengan menggunakan

sampel random sebanyak 54 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa

Efek Jakarta. Dengan menggunakan metode pemilihan variabel stepwise

31

regresión dianalisis sejumlah 49 rasio keuangan. Hasil penelitian

menunjukkan bahwa tujuh rasio keuangan terbukti signifikan digunakan

sebagai prediktor perubahan laba di masa yang akan datang. Rasio-rasio

tersebut antara lain Cost of Goods Sold to Inventories (CGSI), Cost of Goods

Sold to Net Sales (CGSNS), Net Sales to Trade Receivables (NSTR), Net

Sales to Quick Assets (NSQA) yang termasuk dalam kategori productivity

ratio. Working Capital to Total Assets (WCTA), Working Capital to Net Sales

(WCNS) yang termasuk dalam kategori investment intensiveness ratio dan

Profit Before Taxes to Shareholders Equity (PBTSE) yang termasuk dalam

kategori Return on Investment ratio.

G. Hipotesis

Hipotesis adalah pernyataan mengenai sesuatu hal yana harus diuji

kebenarannya. Hipotesis yang dapat diuji disebut hipotesis nol, istilah nol

mengacu pada pemikiran bahwa tidak ada perbedaan antara nilai yang

sebenarnya dengan nilai yang ada dalam hipotesis. Di samping itu harus

diformulasikan hipotesis alternatifnya (Ha), sehingga menolak Ho berarti

menerima Ha dan sebaliknya (Djarwanto dan Pangestu, 1999: 183).

Berdasarkan uraian di atas dan mengacu pada penelitian Mas’ud

Machfoedz digunakan untuk membangun hipotesis ini. Perubahan laba

perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta

mungkin dipengaruhi oleh perubahan rasio-rasio keuangan khususnya ke tiga

32

belas rasio yang telah diteliti oleh Mas’ud Machfoedz. Oleh karena itu,

hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Ho : Perubahan relatif rasio keuangan tidak berpengaruh secara signifikan

dalam memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan

real estate.

Ha : Perubahan relatif rasio keuangan berpengaruh secara signifikan dalam

memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan real

estate.

33

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Jenis Penelitian

Jenis penelitian ini adalah studi kasus, yaitu penelitian yang

memusatkan pada suatu obyek tertentu yang akan diteliti. Kesimpulan yang

dapat diambil dalam kasus ini hanya berlaku pada perusahaan yang diteliti

saja dan tidak berlaku untuk perusahaan lain (Umar, 1997:42).

B. Tempat dan Waktu Penelitian

1. Tempat Penelitian : Universitas Sanata Dharma (Pojok BEJ)

2. Waktu Penelitian : Agustus 2007

C. Subyek dan Obyek Penelitian

1. Subyek Penelitian : Perusahaan property dan real estate yang terdaftar

di Bursa Efek Jakarta.

2. Obyek Penelitian : Perubahan relatif rasio keuangan perusahaan

property dan real estate dari tahun 2004-2005, yang

meliputi rasio Short-term Liquidity, Long-term

Solvency, Profitability, Productivity, Investment

Intensiveness, Indebtedness, Equity, dan Leverage,

serta perubahan laba bersih sebelum bunga dan pajak

(EBIT) pada perusahaan property dan real estate

dari tahun 2005-2006.

34

D. Variabel Penelitian

1. Variabel Independen

Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah

perubahan relatif rasio keuangan pada perusahaan property dan real estate

yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Rasio yang digunakan berjumlah 13,

yang dikelompokkan kedalam delapan kategori rasio keuangan berikut ini:

a. Short-term Liquidity tahun 2004-2005, yang digunakan adalah

Cash Flow to Current Liabilities (CFCL).

b. Long-term Solvency tahun 2004-2005, yang digunakan adalah

Net Worth and Total Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA).

c. Profitability tahun 2004-2005, meliputi Gross Profit to Sales

(GPS), Operating Income to Sales (OIS), Net Income to Sales

(NIS), dan Net Income to Net Worth (NINW).

d. Productivity tahun 2004-2005, yang digunakan adalah Quick

Assets to Inventory (QAI).

e. Investment Intensiveness tahun 2004-2005, yang digunakan

adalah Net Worth to Sales (NWS).

f. Indebtedness tahun 2004-2005, yang digunakan adalah

Operating Income to Total Liabilities (OITL).

g. Leverage tahun 2004-2005, yang digunakan adalah Current

Liabilities to Inventory (CLI).

35

h. Equity tahun 2004-2005, meliputi Net Income to Total

Liabilities (NITL), Current Liabilities to Net Worth (CLNW),

dan Net Worth to Total Liabilities (NWTL).

Alasan penggunaan angka relatif rasio keuangan dimaksudkan

untuk menghindari pengaruh variasi besaran perusahaan, sehingga rumus

yang digunakan adalah sebagai berikut (Warsidi & Bambang, 2000: 18) :

it

itti

tiFr

FrFrFr

)1(

)1(

Keterangan :

tiFr : Perubahan relatif rasio keuangan untuk periode t

tiFr : Rasio keuangan pada periode t

itFr )1( : Rasio keuangan periode t-1

i : Data observasi ke i

2. Variabel Dependen

Variabel dependen dalam penelitian ini adalah perubahan laba

pada perusahaan property dan real estate tahun 2005-2006. Indikator

perubahan laba yang digunakan dalam penelitian ini adalah laba bersih

sebelum bunga dan pajak (EBIT), hal ini dimaksudkan untuk menghindari

pengaruh penggunaan tarif pajak yang berbeda antar periode yang

dianalisis (Simangunsong, 1995:80).

36

Perubahan laba dihitung dengan rumus sebagai berikut (Machfoedz,

1994:119):

nit

nititit

Y

YYY

)(

Keterangan :∆Yit : perubahan laba

t : periode perhitungan laba

i : perusahaan sampel

n : jangka waktu perubahan laba

E. Data Yang Diperlukan

1. Gambaran umum PT. Bursa Efek Jakarta dan Perusahaan Property dan

Real estate yang terdaftar di BEJ.

2. Neraca Perusahaan Property dan Real Estate dari tahun 2004-2006.

3. Laporan laba rugi Perusahaan Property dan Real Estate dari tahun 2004-

2006.

4. Laporan arus kas Perusahaan Property dan Real Estate tahun 2004-2006.

F. Populasi dan Sampling

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau

subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan

oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,

1999: 72). Yang menjadi populasi dalam penelitian ini adalah 38 perusahaan

property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta.

37

Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh

populasi tersebut (Sugiyono, 1999: 73). Sampel dalam penelitian ini

berjumlah 36 perusahaan yang tergabung dalam perusahaan property dan real

estate.

G. Teknik Pengambilan Sampel

Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling yaitu

penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 1999:78).

Perusahaan yang memenuhi kriteria dan dipilih sebagai sampel dalam

penelitian ini berjumlah 36 perusahaan yang termasuk dalam kelompok

perusahaan property dan real estate.

Adapun kriteria yang digunakan dalam pemilihan sampel adalah sebagai

berikut:

1. Perusahaan tersebut telah menerbitkan laporan keuangan untuk periode

tahun 2004-2006.

2. Perusahaan belum pernah di delist oleh Bursa Efek Jakarta.

3. Akhir periode setiap laporan keuangan yang digunakan adalah per 31

Desember. Kriteria ini penting untuk memastikan bahwa sampel tidak

akan meliputi laporan tahunan yang berbeda-beda dalam satu periode.

Dengan demikian rasio keuangan yang digunakan atas dasar laporan

keuangan per 31 Desember.

38

4. Perusahaan yang hasil perhitungan setiap rasionya adalah minimal nol. Ini

penting, agar setiap hasil perhitungan rasio dapat di intepretasikan secara

logis.

Penggunaan perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa

Efek Jakarta sebagai sampel didasari berbagai alasan. Pertama, ketersediaan

data laporan keuangan hasil audit yang akan digunakan untuk perhitungan

perubahan rasio keuangan dan perubahan laba perusahaan. Kedua,

penggunaan perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEJ

dimaksudkan agar implikasi dari penelitian ini dapat memberikan informasi

bagi investor di pasar modal. Ketiga, penulis sengaja menggunakan

perusahaan property dan real estate bukan perusahaan manufaktur seperti

yang digunakan oleh Mas’ud Machfoedz yang merupakan peneliti

sebelumnya, agar dapat membuktikan bahwa hasil penelitian Mas’ud

Machfoedz dapat digunakan dalam bidang usaha lain.

H. Teknik Pengumpulan Data

Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah dokumentasi, yaitu

teknik pengumpulan data dengan cara melihat dan mempelajari dokumen-

dokumen perusahaan yang berhubungan dengan penelitian. Data yang

digunakan dalam penyusunan skripsi ini adalah data sekunder yang diperoleh

dari internet www.jsx.co.id.

39

I. Teknik Analisis Data

Teknik analisa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah

analisa rasio keuangan yang digunakan untuk mengetahui hubungan dari pos-

pos tertentu dari neraca masing-masing perusahaan property dan real estate

yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Sedangkan untuk mengetahui variabel-

variabel bebas yang mempunyai pengaruh kuat terhadap variabel terikatnya

dan untuk menjawab hipotesis yang telah diajukan digunakan analisis regresi

berganda.

Adapun langkah-langkah yang dilakukan untuk masing-masing

analisa adalah sebagai berikut:

1. Analisa Rasio Keuangan

Analisa ini dilakukan dengan menghitung rasio keuangan setiap

perusahaan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

a. Short-term Liquidity

lancarHutang

operasikasArusCFCL

b. Long-term Solvency

tetapAktiva

hutangTotalsendiriModal NWTLFA

c. Profitability

bersihPenjualan

kotorlabaGPS

bersihPenjualan

OperasiLabaOIS

40

bersihPenjualan

pajaksetelahbersihLabaNIS

sendiriModal

pajaksetelahbersihLabaNINW

d. Productivity

Persediaan

lain-lainpiutangusahapiutanginvestasiKas QAI

e. Indebtedness

hutangTotal

operasiLabaOITL

f. Investment Intensiveness

bersihPenjualan

sendiriModalNWS

g. Leverage

Persediaan

lancarHutangCLI

h. Equity

hutangTotal

pajaksetelahbersihLabaNITL

2. Analisis regresi berganda

Untuk menjawab hipotesis yang telah diajukan yaitu apakah

perubahan relatif rasio keuangan berpengaruh secara signifikan dalam

memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan real estate

digunakan analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda berguna

untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas dengan variabel

terikatnya.

41

a. Persamaan Regresi Berganda

Persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut:

∆Y = bo+ b1X1(t-1) + b2X2(t-1) + …+ bkXk(t-1) + e

Keterangan:

∆Y = variabel dependen

bo = konstanta

b1…bk = koefisien regresi variabel independen

ke1 sampai ke k

X1(t-1)…Xk(t-1) = perubahan rasio keuangan

e = kesalahan prediksi

b. Uji F

Uji F ini untuk mengetahui apakah semua variabel

independen (secara simultan) mempunyai pengaruh yang sama

terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan melihat

tabel Anova, apabila tingkat signifikansinya lebih kecil dari 0,05

(sig.<0,05), maka semua variabel independen secara simultan atau

bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen.

Sebaliknya, apabila tingkat signifikansinya lebih besar dari 0,05

(sig.>0,05), maka variabel independen secara simultan tidak

berpengaruh terhadap variabel dependen.

42

c. Uji t

Uji t ini untuk mengetahui apakah semua variabel

independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen.

Uji t dilakukan berdasarkan tingkat signifikansi koefisien regresi

setiap variabel independen. Jika sig.> 0,05, maka koefisien regresi

tidak signifikan artinya variabel independen secara individu tidak

berpengaruh terhadap variabel dependen. Sebaliknya, Jika sig.<

0,05, maka koefisien regresi signifikan artinya variabel independen

secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen.

d. Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi dalam penelitian ini ditentukan oleh

nilai Adjusted R Square bukan dengan nilai R Square, karena nilai R

Square akan mengalami penambahan nilai ketika dimasukkan

variabel baru walaupun variabel baru tersebut secara parsial tidak

signifikan. Nilai Adjusted R Square dinilai lebih mempresentasikan

nilai pengaruh yang sebenarnya. Hal ini akan terlihat dari hasil

analisis Adjusted R Square yang dapat bertambah atau berkurang

ketika ada penambahan variabel baru.

Untuk menguji apakah model regresi baik digunakan dalam

memprediksi variabel atau dengan kata lain untuk mengetahui

apakah rasio-rasio keuangan dapat digunakan dalam memprediksi

perubahan laba dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik terdiri

43

dari uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas

atau uji homogenitas.

a.Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah

antara sesama prediktor mempunyai hubungan yang besar atau

tidak. Uji multikolinearitas diketahui dari nilai VIF untuk masing-

masing prediktor. Persyaratan untuk dapat dikatakan bebas dari

multikolinier apabila nilai VIF prediktor tidak melebihi nilai 10

(VIF < 10).

b.Uji Autokorelasi

Autokorelasi (korelasi serial) adalah korelasi yang terjadi

antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun

dalam rangkaian waktu seperti data runtut waktu ( time series data)

atau yang tersusun dalam rangkaian ruang seperti data silang waktu

(cross section data).

Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dalam penelitian,

digunakan uji Durbin Watson (Uji DW) atau dapat dideteksi

dengan uji statistik. Adapun cara mendeteksi autokorelasi dalam

model analisis regresi dengan menggunakan uji Durbin Watson

dapat dijelaskan sebagai berikut :

44

DW KesimpulanKurang dari 1.08

1.08 s.d 1.661.66 s.d 2.342.34 s.d 2.92

Lebih dari 2.92

Ada AutokorelasiTanpa Kesimpulan

Tidak Ada AutokorelasiTanpa KesimpulanAda Autokorelasi

Sumber : Algifari.2000

c.Uji Heterokedastisitas

Uji heteroskedastisitas atau uji homogenitas bertujuan

untuk menguji apakah antarprediktor mempunyai pengaruh yang

signifikan dengan nilai residualnya. Uji heteroskedastisitas

dilakukan dengan menggunakan metode korelasi spearman.

Dikatakan terjadi heteroskedastisitas apabila nilai koefisien

korelasi Spearman mempunyai korelasi yang signifikan

(Sig.<0,05) terhadap nilai residualnya, sebaliknya nilai koefisien

korelasi Spearman (Sig.> 0,05) dapat disimpulkan model regresi

adalah homogen.

45

BAB IV

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

A. PT. Bursa Efek Jakarta (PT. BEJ)

PT. Bursa Efek Jakarta beralamat di Gedung Bursa Efek Jakarta, Jalan

Sudirman Kav. 52-53 Jakarta Selatan 12190, telepon: 021-5150515 (Hunting).

Fax: 021-5150330. Homepage: http:/www.jsx.co.id. Di gedung ini selain terdapat

kantor manajemen Bursa Efek Jakarta juga terdapat lantai bursa dimana transaksi

dilakukan.

1. Sejarah singkat PT. Bursa Efek Jakarta

PT. Bursa Efek Jakarta didirikan secara resmi pada bulan Desember

1991 dan memperoleh ijin operasi dari Menteri Keuangan pada bulan Maret

1992, serta serah terima pengelolaan dari BAPEPAM dimulai pada bulan

April 1992. PT. BEJ baru mulai beroperasi penuh sebagai bursa swasta mulai

bulan Juli 1992.

Sebagai perseroan, PT. BEJ didirikan berdasarkan akte Notaris Ny.

Purbaningsih Adi Warsito, SH. No. 27 Tanggal 4 Desember 1991. Kedudukan

peseroan sebagai Badan Hukum telah disahkan melalui SK Menteri

Kehakiman No.C2-8126.HT.01. 01 Tanggal 26 Desember 1991 dan dimuat

dalam tambahan Berita Negara No. 1335 Tahun 1992. Pada tanggal 18 Maret

1992, perseroan secara resmi memperoleh ijin usaha dari Menteri Keuangan

melalui SK No.323/KMK.010/1992. Penyerahan pengelolaan bursa dari

BAPEPAM kepada perseroan dilaksanakan pada bulan April 1992. Peresmian

46

swastanisasi perseroan dilakukan oleh Menteri Keuangan pada tanggal 13 Juli

1992 di Jakarta.

PT. BEJ bertekad mewujudkan bursa efek berskala internasional yang

menawarkan kesempatan berinvestasi secara luas sejalan dengan

perkembangan perekonomian Indonesia. PT. BEJ berusaha mewujudkan

sarana perdagangan yang efisien, sistem informasi yang terpercaya, lengkap

dan tepat waktu, serta sumber daya manusia yang profesional dan berintegrasi

tinggi. Sehingga menjadikan Bursa Efek Jakarta sebagai Bursa efek yang

transparan, likuid, wajar, dan efisien. Dengan demikian dapat membawa

Bursa Efek Jakarta sejajar dengan bursa efek-bursa efek dunia.

PT. BEJ aktif berpartisipasi mengembangkan basis investor lokal yang

luas dan kokoh sebagai stabilisator Pasar Modal Indonesia. PT. BEJ bertekad

menawarkan beragam efek yang berkualitas sejalan dengan instrumen pasar

modal yang semakin berkembang, sehingga BEJ dapat memberikan manfaat

yang optimal baik kepada investor domestik maupun asing.

2. Sistem Perdagangan Efek di Bursa Efek Jakarta

Kegiatan perdagangan efek tidak berbeda dengan kegiatan pasar pada

umumnya, yang melibatkan pembeli dan penjual. Namun untuk membeli dan

menjual efek dibutuhkan Perusahaan Pialang atau Broker (anggota bursa).

Aktivitas jual dan beli di lantai bursa dilakukan pialang melalui orang yang

ditunjuk sebagai Wakil Perantara Perdagangan Efek (WPPE). Mereka adalah

pelaku bursa.

47

a) Pembagian Pasar di Bursa

Dilihat dari pembentukan harga efek yang terjadi di pasar,

pembagian pasar terdiri dari pasar reguler dan pasar negosiasi.

Pembentukan harga di pasar reguler dengan cara tawar-menawar (action

market) secara terus menerus berdasarkan kekuatan pasar. Pembentukan

harga efek di pasar negosiasi (negotiated market) antara pihak penjual dan

pembeli. Pasar negosiasi terdiri dari:

1) Perdagangan dalam jumlah besar (Block Trading) untuk jumlah saham

minimal 200 ribu lembar saham.

2) Perdagangan dibawah standar lot (Odd Lot) untuk perdagangan

dibawah standar lot atau dibawah 500 lembar saham.

3) Perdagangan tutup sendiri (Crossing) untuk transaksi jual-beli yang

dilakukan oleh anggota bursa.

4) Perdagangan saham pemodal asing untuk saham porsi asingnya telah

mencapai 49% dari jumlah saham yang tercatat (Foreign Board).

b) Persyaratan Melakukan Transaksi di Pasar Reguler

1) Jumlah lembar saham dalam standar satuan lot, yaitu satu lot adalah

500 lembar saham (untuk saham yang bukan reksadana), sedangkan

standar lot untuk reksadana 1 lot adalah 100 lembar saham.

2) Perubahan harga (fraksi) dengan menawar di bursa:

(i) Untuk saham dengan kelipatan Rp. 25,- dengan perubahan

maksimum Rp. 200,-.

(ii) Untuk obligasi dengan kelipatan 1/6%.

48

(iii)Untuk harga Bukti Right sampai dengan Rp. 100,- ditetapkan

kelipatan Rp. 1,- dengan setiap kali perubahan maksimum Rp. 10,-,

bagi Bukti Right dengan harga antara Rp. 100,- hingga Rp. 1.000,-

ditetapkan kelipatan Rp. 10,- dengan setiap kali perubahan

maksimum Rp. 100,-.

c) Pasar Tunai, Harga Saham, Indeks di Bursa dan Biaya Transaksi

Pasar Tunai disediakan bagi perusahaan pialang yang tidak dapat

memenuhi kewajiban dalam menyelesaikan transaksi di Pasar Reguler

atau Pasar Negosiasi (gagal menyerahkan saham) pada hari bursa kelima.

Pasar Tunai dilakukan dengan prinsip pembayaran dan penyerahan

seketika (cash and carry).

Harga saham di bursa ditentukan oleh kekuatan pasar, dalam

artian tergantung kekuatan permintaan (penawaran beli) dan penawaran

jual. Saat ini harga saham sudah ditentukan melalui proses otomatisasi

JATS.

Indeks Harga Saham setiap hari dihitung menggunakan harga

saham terakhir yang terjadi di bursa. Dua macam indeks yang digunakan

di BEJ adalah Indeks Harga Saham Individual yang mencerminkan

perkembangan harga suatu saham dan Indeks Harga Saham Gabungan

yang mencerminkan perkembangan pasar secara keseluruhan. Harga

saham yang digunakan dalam perhitungan indeks di bursa adalah harga

saham yang terjadi di pasar reguler.

49

Biaya Transaksi adalah komisi (imbalan jasa) kepada perusahaan

pialang yang besarnya ditentukan berdasarkan kesepakatan dengan

pemodal, untuk membeli atau menjual saham pemodal. Di BEJ biaya

komisi ini setinggi-tingginya 1% dari nilai transaksi (jual atau beli).

Anggota bursa berkewajiban membayar biaya-biaya untuk:

1) Untuk transaksi saham dikenakan biaya transaksi sebesar 0,04% dari

kumulatif nilai transaksi setiap bulannya.

2) Untuk transaksi atas unjuk tidak dikenakan biaya transaksi.

3) Untuk transaksi bukti right tidak dikenakan biaya transaksi.

4) Untuk transaksi warrant dikenakan biaya transaksi sebesar 0.02% dari

nilai transaksi.

5) Untuk anggota bursa yang tidak melakukan transaksi sama sekali

wajib membayar biaya administrasi kepada BEJ sebesar Rp. 250.000,-

per bulan.

6) Pengenaan komisi dan biaya ini belum termasuk PPN 10%, Pajak

Transaksi bagi transaksi penjualan saham sebesar 0,1% dari kumulatif

nilai transaksi penjualan, serta pajak penghasilan atas transaksi

penjualan, serta pajak penghasilan atas transaksi penjualan saham oleh

pemegang saham oleh pemegang saham pendiri sebesar 5%.

d) Hak pemodal sebagai pemegang saham.

Sebagai pemegang saham, investor berhak memperoleh dividen,

hadir dalam Rapat Umum Pemegang Saham (RPUS), dan mendapat

bagian jika perusahaan (karena suatu sebab) dilikuidasi.

50

e) Indeks Harga Saham

Indeks harga saham di bursa setiap hari dihitung menggunakan

harga saham terakhir yang terjadi di bursa. Dua indeks yang digunakan

adalah Indeks Harga Individual yang mencerminkan perkembangan harga

suatu saham dan Indeks Harga Saham Gabungan yang mencerminkan

perkembangan pasar secara keseluruhan. Harga saham yang dipergunakan

dalam perhitungan indeks di bursa adalah harga saham yang terjadi di

pasar reguler.

f) Pendaftaran saham.

Perusahaan pialang yang melakukan pesanan untuk membeli efek

atas perintah investor, atau investor sendiri dapat datang ke Biro

Administrasi Efek (BAE) yang ditunjuk oleh emiten untuk mendaftar dan

mengadministrasi saham tersebut atas nama investor yang membeli

saham. PT. BEJ menentukan bahwa batas waktu proses registrasi saham

selambatnya 7 hari. Setelah melakukan registrasi, maka investor telah

terdaftar sebagai pemegang saham perusahaan yang berhak mendaftarkan

seluruh hak sebagai pemagang saham.

g) Jadwal perdagangan

Seluruh kegiatan di BEJ dilakukan pada hari yang disebut dengan

hari bursa. Hari bursa tersebut adalah sebagai berikut:

Tabel 4.1. Jadwal Perdagangan Harian Bursa Efek JakartaSenin - Kamis Sesi I

Sesi II

09.30 – 12.00 WIB

13.30 – 16.00 WIB

Jumat Sesi I 09.30 – 11.00 WIB

51

Sesi II 14.00 – 16.00 WIB

Sumber: Laporan Tahunan Bursa Efek Jakarta

h) Informasi perdagangan efek yang tersedia di BEJ

PT. BEJ menyediakan berbagai sistem yang langsung

berhubungan dengan mesin utama komputer sistem perdagangan di BEJ

sehubungan dengan kebutuhan para investor akan informasi. Bagi para

vendor yang bergerak di bidang penyebaran informasi, tersedia jasa

pelayanan data feed yang berisi data mentah perdagangan yang bersifat

seketika. Data feed tersebut diolah oleh vendor dalam bentuk info-

broadcast yang kemudian akan disebarkan kepada para pelanggannya.

PT. BEJ menjalin kerjasama dengan PT. Surya Gendewamas

untuk menghasilkan produk info-broadcast yang disebut JSX RTI

(Jakarta Stock Exchange Real Time Informasi), kerjasama lainnya dengan

lembaga Kantor Berita Antara dengan nama produk Antara-IMQ

(Indonesian Market Quote). Sedangkan produk info-broadcast lainnya

adalah Penta-RTI milik PT. Wara Arta.

Untuk pihak yang tidak memerlukan informasi seketika bisa

mengakses Bulletin Broad System (BBS) yang berisikan seluruh data

perdagangan pada hari itu. BBS bisa diakses dengan melalukan dial up

atau menghubungi nomor-nomor telepon tertentu di BEJ yang sudah

dilengkapi dengan modem.

52

Setiap hari bursa, PT. BEJ menerbitkan Daftar Kurs Efek (DKE)

yang memuat tentang:

1) Nama dan kode efek yang tercatat di bursa.

2) Kurs, volume dan nilai transaksi yang terjadi.

3) Indeks Harga Saham Individual dan Gabungan.

4) Penawaran jual dan penawaran beli.

5) Daftar saham yang dapat dibeli oleh pemodal asing.

6) Pengumuman-pengumuman bursa.

B. Perusahaan Property dan Real Estate Yang Terdaftar di Bursa Efek

Jakarta

Perusahaan property dan real estate adalah salah satu sektor usaha yang

terdaftar dalam Bursa Efek Jakarta yang akan diteliti oleh penulis. Berikut ini

adalah sekilas tentang perusahaan property dan real estate yang akan diteliti

oleh penulis:

1. PT. Bakrieland Development Tbk (ELTY)

PT. Bakrieland Development Tbk didirikan pada tanggal 12 Juni

1990, berdasarkan akta notaris John Leonard Woworuntu, S.H. N0. 209.

Perusahaan berkedudukan di Jakarta, ruang lingkup kegiatan perusahaan

meliputi pemilikan dan pengoperasian hotel, serta investasi saham di

bidang property dan real estate.

53

2. PT. Bintang Mitra Semestaraya Tbk (BMSR)

PT. Bintang Mitra Semestaraya Tbk didirikan pada tanggal 16

November 1989 berdasarkan akta notaris Siti Pertiwi Henny Shidki, S.H.

No.240. Kantor pusat perusahaan terletak di Gedung Ribens Autocars,

jalan R.S. Fatmawati No.188 Jakarta Selatan. Ruang lingkup kegiatan

perusahaan meliputi bidang pembangunan, perdagangan, industri,

percetakan, pertanian, perikanan, real estate, perkebunan, perhutanan, dan

jasa angkutan.

3. PT. Ciptojaya Kontrindoreksa Tbk (CKRA)

PT. Ciptojaya Kontrindoreksa Tbk didirikan pada tanggal 19

September 1990 berdasarkan akta notaris Siti Pertiwi Henny Sidki, S.H.

No.435. Kantor pusat perusahaan terletak di Gedung Ribens Autocars,

jalan RS Fatmawati No.188 Jakarta Selatan. Ruang lingkup kegiatan

perusahaan bergerak dalam bidang real estate dan kontraktor.

4. PT. Ciputra Development Tbk (CTRA)

PT. Ciputra Development Tbk didirikan pada tanggal 22 Oktober

1981 berdasarkan akta notaris Hobropoerwanto, S.H. No.22. Kantor pusat

perusahaan berlokasi di jalan Prof. Dr. Satrio Kav.6, Jakarta. Ruang

lingkup usaha perusahaan meliputi pembangunan perumahan, perkantoran,

pertokoan dan pusat niaga serta fasilitas-fasilitasnya. Menjalankan usaha

dibidang perhubungan dan perencanaan, pembuatan serta pemeliharaan

sarana perumahan, termasuk lapangan golf, klub keluarga, restoran, dan

tempat hiburan.

54

5. PT. Ciputra Surya Tbk (CTRS)

PT. Ciputra Surya Tbk didirikan pada tanggal 1 Maret 1989

berdasarkan akta notaris Hobropoerwanto, S.H. No.1, Perusahaan

berkedudukan di Surabaya dan proyeknya yaitu Citra Raya Surabaya

berlokasi di Lakarsantri Surabaya. Ruang lingkup usaha perusahaan

meliputi perencanaan, pelaksanaan pembangunan, penjualan kawasan

perumahan, perkantoran, pertokoan, pusat niaga beserta fasilitasnya.

6. PT. Dharmala Intiland Tbk (DILD)

PT. Dharmala Intiland Tbk didirikan pada tanggal 26 Nopember

2001 berdasarkan akta notaris Paulus Widodo Sugeng Haryono, S.H.

No.73, perusahaan berdomosili di Jakarta dengan kantor pusat beralamat

di Wisma Dharmala Sakti lt. 4 Jl. Jenderal Sudirman Kav.32 Jakarta.

Ruang lingkup kegiatan usaha perusahaan meliputi usaha pembangunan

dan persewaan perkantoran.

7. PT. Duta Anggada Tbk (DART)

PT. Duta Anggada Tbk didirikan pada tanggal 30 Desember 1983

berdasarkan akta notaris Buniarti Tjandra, S.H. No.196. Kantor pusat

perusahaan berlokasi di Gedung Chase Plaza Jl. Jenderal Sudirman Kav.

21 Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi pembangunan,

penjualan, penyewaan, dan pengelolaan bangunan perumahan, apartemen,

perkantoran, pusat perbelanjaan, serta bangunan parkir.

55

8. PT. Duta Pertiwi Tbk (DUTI)

PT. Duta Pertiwi Tbk didirikan pada tanggal 29 Desember 1972 di

Jakarta berdasarkan akta notaris Mohamad Said Tadjoedin, S.H. No.237,

kantor pusat perusahaan beralamat di Gedung ITC Lt. 8, jalan Mangga

Dua Raya Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi usaha

konstruksi, pembangunan real estate serta perdagangan umum.

9. PT. Gowa Makassar Tourism Development Tbk (GMTD)

PT. Gowa Makassar Tourism Development Tbk didirikan pada

tanggal 14 Mei 1991 berdasarkan akta notaris Haji Abdullah Ashal, S.H.

No.34, perusahaan berkedudukan di Makassar, Sulawesi Selatan dengan

kantor pusat perusahaan berlokasi di jalan Metro Tanjung Bunga Kav.3-5.

Ruang lingkup usaha perusahaan bergerak dalam bidang investasi,

pembangunan real estate dan property.

10. PT. Indonesia Prima Property Tbk (MORE)

PT. Indonesia Prima Property Tbk didirikan pada tanggal 23 April

1983 berdasarkan akta notaris Sastra Kokasih, S.H. No.31, perusahaan

berdomisili di Jakarta dengan kantor pusat beralamat di Wisma Sudirman

Lt. 11, jalan Jenderal Sudirman Kav.34 Jakarta. Ruang lingkup usaha

perusahaan meliputi bidang persewaan kantor, pusat pembelanjaan (mall),

apartemen dan hotel.

11. PT. Jaka Artha Graha Tbk (JAKA)

PT. Jaka Artha Graha Tbk didirikan pada tanggal 3 Februari 1993

berdasarkan akta notaris Lieke Lianadevi Tukgali, S.H. Perusahaan

56

berkedudukan di Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan di bidang real

estate, pengembang dan kontraktor yang membangun perumahan beserta

fasilitasnya dalam strata menengah kebawah.

12. PT. Jakarta Internasional Hotels & Development Tbk (JIHD)

PT. Jakarta Internasional Hotels & Development Tbk didirikan

pada tanggal 7 November 1969 berdasarkan akta notaris Soetrono

Prawiroatmodjo, S.H. No.5, kantor pusat perusahaan berkedudukan di

Gedung Artha Graha lantai 15 kawasan Niaga Terpadu Sudirman (KNTS),

jalan Jenderal Sudirman Kav. 52 – 53 Jakarta. Ruang lingkup usaha

perusahaan meliputi pembangunan hotel, pembangunan real estate dan

property, gedung perkantoran, pusat pembelanjaan dan niaga.

13. PT. Jakarta Setiabudi Internasional Tbk (JSPT)

PT. Jakarta Setiabudi Internasional Tbk didirikan pada tanggal 2

Juli 1975 berdasarkan akta notaris Imas Fatimah, S.H. No. 4, kantor pusat

perusahan berkedudukan di Setiabudi Building 2, jalan H.R. Rasuna Said

Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi bidang pembangunan,

penyewaan, pengelolaan perhotelan, apartemen, perkantoran, perumahan

dan pusat niaga.

14. PT. Jaya Real Property Tbk (JRPT)

PT. Jaya Real Property Tbk didirikan pada tanggal 25 Mei 1979

dengan akta No. 36 dari notaris Hobropoerwanto, S.H. Kantor perusahaan

di Bintaro Trade Centre, Blok K, jalan Jenderal Sudirman Bintaro Jaya

Sektor VII Tangerang 15224 Banten. Ruang lingkup usaha perusahaan

57

meliputi pengembangan kawasan perumahan dan industri, pembangunan

infrastruktur dan fasilitas umum.

15. PT. Karka Yasa Profilia Tbk (KARK)

PT. Karka Yasa Profilia Tbk didirikan pada tanggal 21 April 1994

dengan akta No. 221 dari notaris Ny. Siti Pertiwi Henny Shidki, S.H.

Kantor perusahaan berdomisili di Jalan KS Tubun No.29 Kelurahan

Manahan Kecamatan Banjarsari Surakarta dan kantor cabang beralamat di

Wijaya Graha Puri Blok G – 9 Jalan Wijaya II Jakarta. Kegiatan

perusahaan meliputi bidang real estate, pengembangan dan kontraktor

yang antara lain membangun rumah-rumah, termasuk perumahan

sederhana bagi masyarakat menengah kebawah.

16. PT. Kawasan Industri Jabeka Tbk (KIJA)

PT. Kawasan Industri Jabeka Tbk didirikan pada tanggal 12

Januari 1989 dengan akta No. 18 dari Ny. Maria Kristiana Soeharyo, S.H.

Kantor perusahaan berkedudukan di Bekasi dan anak perusahaannya

berkedudukan di Bekasi dan Jakarta. Ruang lingkup usaha perusahaan

meliputi pembangunan perumahan, apartemen, perkantoran, pertokoan,

pembangunan dan pengelolaan instalasi air bersih, limbah, telepon, dan

listrik.

17. PT. Krida Perdana Indah Graha Tbk (KPIG)

PT. Krida Perdana Indah Graha Tbk didirikan pada tanggal 11 Juni

1990 dengan akta No. 65 dari notaris Achmad Bajumi, S.H. Kantor pusat

perusahaan terletak di Wisma 77 Lantai VI, Jalan S. Parman Kav.77

58

Jakarta Barat. Perusahaan juga memiliki kantor pengelola gedung yang

berkedudukan di kios Lt.2 No.15 Grand Mall Bekasi Jalan Jenderal

Sudirman Bekasi. Ruang lingkup kegiatan perusahaan terutama dalam

bidang usaha property yang mencakup pembangunan dan pengelolaan

pusat pembelanjaan dan arena hiburan.

18. PT. Lamicitra Nusantara Tbk (LAMI)

PT. Lamicitra Nusantara Tbk didirikan pada tanggal 29 Januari

1988 dengan akta No. 32 dari notaris Tjitra Sasanti Djatmiko, S.H. di

Surabaya. Perusahaan bedomisili di Surabaya dengan lokasi di Surabaya

dan Semarang, kantor pusat perusahaan berada di Jembatan Merah Plaza

Lantai 5, Jl. Taman Jayengrono No. 2 – 4 Surabaya. Ruang lingkup

kegiatan perusahaan terutama dalam bidang pembangunan dan

pengelolaan property, jasa, perdagangan dan pertokoan.

19. PT. Lippo Cikarang Tbk (LPCK)

PT. Lippo Cikarang Tbk didirikan berdasarkan Undang – undang

Penanaman Dalam Negeri pada tanggal 20 Juli 1987 dengan akta No. 13

dari notaris Hendra Karyadi, S.H. Kantor pusat perusahaan terletak di

Menara Pasifik Jl. M.H. Thamrin Kav. 107, Lippo Cikarang Bekasi 17550

jawa Barat. Ruang lingkup usaha meliputi pengembangan kawasan

perumahan dan industri, pembangunan infratruktur dan fasilitas umum.

20. PT. Lippo Karawaci Tbk (LPKR)

PT. Lippo Karawaci Tbk didirikan dengan nama PT. Tunggal

Reksakencana pada tanggal 15 Oktober 1990 dengan akta No. 233 dari

59

notaris Misahardi Wilamarta, S.H. Perusahaan berdomisili di 2121

Bulevar Gajah Mada. Ruang lingkup usaha meliputi pembangunan sarana

dan prasarana ifrastruktur, membangun perumahan, hotel, rumah sakit,

pusat pembelanjaan, pusat sarana olah raga, restoran, tempat hiburan,

laboratorium medik dan apotik.

21. PT. Mas Murni Indonesia Tbk (MAMI)

PT. Mas Murni Indonesia Tbk didirikan pada tanggal 27 Juli 1970

berdasarkan akta No. 22 dari notaris Nyoo Sioe Liep, S.H. Peusahaan

berkedudukan di Surabaya dengan kantor pusat terletak di jalan Yos

Sudarso 11 Surabaya. Ruang lingkup usaha meliputi pembangunan hotel,

apartemen dan pusat pembelanjaan.

22. PT. Metro Supermarket Realty Tbk (MTSM)

PT. Metro Supermarket Realty Tbk semula bernama PT. Melawai

Indah Plaza didirikan berdasarkan akta notaris No. 9 dari notaris Hadi

Moentoro, S. H. di Jakarta pada tanggal 7 Februari 1980 dan diubah

dengan akta notaris yang sama No. 16 tanggal 20 Mei 1980. Perusahaan

berdomisili di Gedung Metro Pasar Baru Jl. H. Samanhudi Jakarta.

Perusahaan bergerak dibidang swalayan, sewa dan pengelolaan gedung,

investasi dan pengembangan real estate.

23. PT. Mulialand Tbk (MLND)

PT. Mulialand Tbk didirikan pada tanggal 21 September 1987

berdasarkan akta No. 25 dari notaris Sinta Setiawati, S.H. di Jakarta.

Kantor pusat perusahaan beralamat di Plaza Kuningan Menara Utara Lt.

60

10 Jl. H.R. Rasuna Said Kav. C 11 – 14 Jakarta. Ruang lingkup kegiatan

perusahaan terutama dibidang property yang mencakup pembangunan dan

pengelolaan gedung perkantoran.

24. PT. New Century Development Tbk (PTRA)

PT. New Century Development Tbk didirikan dengan nama PT.

Surya Perkasa pada tanggal 15 Mei 1981 berdasarkan akta No. 23 dari

notaris Raden Sudibio Djojopranoto, S.H. Perusahaan beralamat di

Mayapada Tower lantai 19, jalan Jenderal Sudirman Kav. 28 Jakarta.

Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi pembangunan perumahan,

perkantoran, pertokoan, dan penyewaan apartemen.

25. PT. Pakuwon Jati Tbk (PWON)

PT. Pakuwon Jati Tbk didirikan pada tanggal 20 September 1982

berdasarkan akta No. 281 dari notaris Kartini Muljadi, S.H. di Jakarta.

Perusahaan berdomisili di Surabaya dengan kantor pusat berlokasi di

Menara Mandiri Lt. 8 Jalan Basuki Rachmad No. 8 – 12 Surabaya. Ruang

lingkup usaha meliputi pembangunan pusat pembelanjaan, pusat

perkantoran, hotel, pembangunan real estate dan kawasan industri.

26. PT. Panca Wiratama Sakti Tbk (PWSI)

PT. Panca Wiratama Sakti Tbk didirikan pada tanggal 1 September

1986 berdasarkan akta No. 1 dari notaris Mirah Dewi Ruslim Sukmadjaja,

S. H. Perusahaan berdomisili di Tangerang, kegiatan perusahaan meliputi

pembukaan lahan, pematangan sawah, konsruksi bangunan,

61

penyelenggaraan usaha real estate dan kawasan industri, instalasi fasilitas

teknik, pertanaman, perencanaan tata ruang, perdagangan dan keagenan.

27. PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk (PJAA)

PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk didirikan pada tanggal 10 Juli

1992 berdasarkan akta No.33 dari notaris Sutjipto, S.H. di Jakarta yang

telah diperbaharui dengan akta No. 98 tanggal 22 Agustus 1992 dan akta

No. 34 tanggal 8 September 1992 dari notaris yang sama. Perusahaan

berdomisili di Jakarta, kantor pusat beralamat di Gedung Cordava Tower,

Jl. Pasir Putih Raya Blok E5 Ancol Timur, Jakarta Utara. Ruang lingkup

usaha meliputi pemborong dan pengembang wilayah pemukiman,

konsultasi bidang perencanaan dan pengawasan pembangunan,

pembangunan real estate, mengelola pasar seni, hotel wisata, padang golf

dan dermaga.

28. PT. Pudjiadi Prestige Tbk (PUDP)

PT. Pudjiadi Prestige Tbk didirikan pada tanggal 11 September

1980 berdasarkan akta notaris Miryam Magdalena Indriani, S.H. No. 21.

Perusahaan berdomisili di Jayakarta Tower Jl. Hayam Wuruk 126 Jakarta.

Ruang lingkup usaha perusahaan meliputi pembangunan perumahan,

perkantoran, dan apartemen.

29. PT. Pudjiadi & Sons Tbk (PNSE)

PT. Pudjiadi & Sons Tbk didirikan pada tanggal 17 Desember

1970 berdasarkan akta notaris Ridwan Suselo, S.H. No. 34 di Jakarta.

Perusahaan berkedudukan di Jakarta dan kantornya berlokasi di Jalan

62

Hayam Wuruk No. 126 Jakarta. Ruang lingkup kegiatan perusahaan

adalah di bidang perhotelan dengan segala fasilitas penunjang yang ada

antara lain jasa akomodasi, perkantoran, pusat perbelanjaan, apartemen,

sarana rekreasi dan hiburan yang berada di lokasi hotel.

30. PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk (RBMS)

PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk didirikan pada tanggal 22

Mei 1985 berdasarkan akta notaris Lieke Lianadevi Tukgali, S.H. No.114.

Kantor pusat perusahaan terletak di Gedung Ribens Autocars Jl. R. S.

Fatmawati No. 188 Jakarta Selatan. Ruang lingkup kegiatan perusahaan

terutama bergerak dalam bidang real estate dan kontraktor.

31. PT. Roda Panggon Harapan Tbk (RODA)

PT. Roda Panggon harapan Tbk didirikan berdasarkan akta notaris

Benny Kristianto, S.H. No. 83 pada tanggal 15 Oktober 1984 yang telah

diubah dari notaris yang sama No. 241 tanggal 31 Desember 1984. Kantor

pusat perusahaan terletak di Gedung Ribens Autocars Jl. R.S. Fatmawati

No. 184 Jakarta Selatan. Ruang lingkup kegiatan perusahaan meliputi

usaha perdagangan umum, peragenan, kontraktor, perindustrian,

pengangkutan, percetakan, pertanian, real estate, perkebunan dan

pertambangan.

32. PT. Sentul City Tbk (BKSL)

PT. Sentul City Tbk didirikan dengan akta notaris Misahardi

Wilamarta, S.H. No. 311 tanggal 16 April 1993 dahulu bernama PT. Bukit

Sentul Tbk. Perusahaan berdomisili di Graha Utama Jalan Siliwangi No. 1,

63

kawasan perumahan Sentul City Bogor. Ruang lingkup kegiatan

perusahaan meliputi bidang pengembangan, penjualan, operasi, persewaan

dan rehabilitasi bangunan yang ditujukan untuk perkantoran., pusat

pembelanjaan, rekreasi, pembangunan real estate dan melakukan investasi

baik ke perusahaan luar negeri maupun domestik, baik melalui perusahaan

atau patungan dengan pihak lain.

33. PT. Summarecon Agung Tbk (SMRA)

PT. Summarecon Agung Tbk didirikan sesuai Undang – undang

Penanaman Modal Dalam Negeri berdasarkan akta notaris Ridwan Suselo,

S.H. No. 308 tanggal 26 November 1975. Kantor pusat perusahaan

berkedudukan di Plaza Summeracon Jl. Perintis Kemerdekaan Jakarta.

Ruang lingkup kegiatan perusahaan meliputi pengembangan real estate,

penyewaan property, pengelolaan fasilitas rekreasi dan restoran.

34. PT. Surya Inti Permata Tbk (SIIP)

PT. Surya Inti Permata Tbk didirikan berdasarkan akta No. 74

tanggal 14 Februari 1990 oleh Ny. Endang Widjajanti Soejono, S.H.

notaris di Sidoarjo. Perusahaan berdomisili di jalan Panglima Sudirman 55

Surabaya. Ruang lingkup kegiatan perusahaan meliputi bidang

pembangunan dan pengusahaan perkantoran, pertokoan dan pemukiman,

bidang industri, perdagangan dan jasa.

35. PT. Suryamas Duta Makmur Tbk (SMDM)

PT. Suryamas Duta Makmur Tbk didirikan berdasarkan akta No.

322 tanggal 21 September 1989 dari Benny Kristianto, S.H. notaris di

64

Jakarta. Perusahaan berdomisili di Rancamaya, Bogor Jawa Barat. Kantor

pusat perusahaan beralamat di World Trade Center Lt. 13, Jalan Jenderal

Sudirman Kav. 29 – 31 Jakarta. Ruang lingkup kegiatan perusahaan

meliputi bidang perdagangan umum, real estate dan bangunan pada

umumnya, antara lain sebagai developer, pemborong, perencana,

penyelenggara pelaksana pembuatan gedung, rumah, jalan, jembatan,

landasan dan instalatir.

36. PT. Surya Semesta Internusa Tbk (SSIA)

PT. Surya Semesta Internusa Tbk didirikan berdasarkan akta No.

37 tanggal 15 Juni 1971 dari Ny. Umi Sutamto, S.H. di Jakarta dengan

nama PT. Multi Investment Ltd. Perusahaan beralamat di jalan H. R.

Rasuna Said Kav. X – 0, Kuningan Jakarta. Ruang lingkup kegiatan

perusahaan meliputi bidang industri, perdagangan, pembangunan,

pertanian, pertambangan dan jasa, termasuk mendirikan perusahaan

dibidang perindustrian bahan bangunan, real estate, kawasan industri, dan

pengelolaan gedung.

65

BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Deskripsi Data

Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta mencakup berbagai

sektor usaha, yaitu (1) pertanian, (2) pertambangan, (3) industri manufaktur,

(4) property dan real estate, (5) infrastruktur, utilitas, dan transportasi, (6)

keuangan dan (7) perdagangan, jasa, dan investasi.

Perusahaan yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini adalah

perusahaan property dan real estate yang berjumlah 36 perusahaan. Daftar

nama perusahaan property dan real estate yang terpilih sebagai sampel dapat

dilihat pada tabel V.1.

Tabel V.1.Daftar nama perusahaan property dan real estate sebagai sampel

No Kode Perusahaan Nama Perusahaan

1. ELTY PT. Bakrieland Development Tbk

2. BMSR PT. Bintang Mitra Semestaraya Tbk

3. CKRA PT. Ciptojaya Kontridoreksa Tbk

4. CTRA PT. Ciputra Development Tbk

5. CTRS PT. Ciputra Surya Tbk

6. DILD PT. Dharmala Intiland Tbk

7. DART PT. Duta Anggada Tbk

8. DUTI PT. Duta Pertiwi Tbk

9.GMTD

PT. Gowa Makassar Tourism DevelopmentTbk

10. MORE PT. Indonesia Prima Property Tbk

11. JAKA PT. Jaka Artha Graha Tbk

66

12.JIHD

PT. Jakarta Internasional Hotels &Development Tbk

13. JSPT PT. Jakarta Setiabudi Internasional Tbk

14. JRPT PT. Jaya Real Property Tbk

15. KARK PT. Karka Yasa Profilia Tbk

16. KIJA PT. Kawasan Industri Jababeka Tbk

17. KPIG PT. Krida Perdana Indah Graha Tbk

18. LAMI PT. Lamicitra Nusantara Tbk

19. LPCK PT. Lippo Cikarang Tbk

20. LPKR PT. Lippo Karawaci Tbk

21. MAMI PT. Mas Murni Indonesia Tbk

22. MTSM PT. Metro Supermarket Realty Tbk

23. MLND PT. Mulialand Tbk

24. PTRA PT. New Century Development Tbk

25. PWON PT. Pakuwon Jati Tbk

26. PWSI PT. Panca Wiratama Sakti Tbk

27. PJAA PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk

28. PUDP PT. Pudjiadi Prestige Tbk

29. PNSE PT. Pudjiadi & Sons Tbk

30. RBMS PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk

31. RODA PT. Roda Panggon Harapan Tbk

32. BKSL PT. Sentul City Tbk

33. SMRA PT. Summarecon Agung Tbk

34. SIIP PT. Surya Inti Permata Tbk

35. SMDM PT. Suryamas Duta Makmur Tbk

36. SSIA PT. Surya Semesta Internusa Tbk

Sumber : www.jsx.co.id

Data yang diteliti dan dipergunakan dalam penelitian ini adalah laporan

keuangan perusahaan property dan real estate, yaitu berupa ringakasan dari

neraca, laporan laba rugi, dan arus kas dari 36 perusahaan sampel selama

periode 2004 – 2006. Laporan keuangan perusahaan tahun 2004 dan 2005

67

digunakan untuk menghitung perubahan relatif rasio keuangan, sedangkan

laporan keuangan perusahaan tahun 2005 dan 2006 digunakan untuk

menghitung perubahan laba. Data tersebut merupakan data sekunder yang

didapat dari internet yaitu www.jsx.co.id.

B. Analisa Data dan Pembahasan

Rasio keuangan dikatakan bermanfaat jika rasio keuangan dapat

membantu manajer dalam pengambilan keputusan. Manfaat rasio keuangan

dalam memprediksi perubahan laba dapat diukur dengan melihat signifikan

tidaknya hubungan antara perubahan rasio keuangan dengan perubahan laba.

Apabila hubungan antara perubahan rasio keuangan dengan perubahan laba

adalah signifikan, berarti rasio keuangan bermanfaat dalam memprediksi

perubahan laba, sebaliknya jika hubungan antara perubahan rasio keuangan

dengan perubahan laba tidak signifikan berarti rasio keuangan tersebut tidak

dapat digunakan dalam memprediksi perubahan laba.

Hipotesis nol dalam penelitian ini adalah perubahan relatif rasio

keuangan tidak berpengaruh secara signifikan dalam memprediksi perubahan

laba pada perusahaan property dan real estate. Sedangkan hipotesis

alternatifnya adalah perubahan relatif rasio keuangan berpengaruh secara

signifikan dalam memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan

real estate.

Data yang dimasukkan merupakan data satu waktu (cross-section),

yaitu data perubahan relatif rasio keuangan perusahaan sampel selama tahun

68

2004-2005 dan perubahan laba perusahaan sampel selama tahun 2005-2006.

Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi berganda

dengan program SPSS 12.0 for Windows. Untuk menguji apakah model

regresi baik digunakan dalam memprediksi variabel atau dengan kata lain

untuk mengetahui apakah rasio-rasio keuangan dapat digunakan dalam

memprediksi perubahan laba dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik

terdiri dari uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas

atau uji homogenitas.

3. Analisa Rasio Keuangan, Perubahan Relatif Rasio Keuangan, dan

Perubahan Laba

Dalam penelitian ini digunakan tiga belas rasio keuangan, yaitu

Cash Flow to Current Liabilities (CFCL), Net Worth and Total

Liabilities to Fixed Assets (NWTLFA), Gross Profit to Sales (GPS),

Operating Income to Sales (OIS), Net Income to Sales (NIS), Net Income

to Net Worth (NINW), Quick Assets to Inventory (QAI), Operating

Income to Total Liabilities (OITL), Net Worth to Sales (NWS), Current

Liabilities to Inventory (CLI), Net Income to Total Liabilities (NITL),

Current Liabilities to Net Worth (CLNW) dan Net Worth to Total

Liabilities (NWTL). Ketiga belas rasio keuangan tersebut termasuk

kedalam kategori rasio Short-term Liquidity, Long-term Solvency,

Profitability, Productivity, Indebtedness, Investment Intensiveness,

Leverage, dan Equity. Hasil perhitungan rasio, perubahan relatif rasio

69

keuangan, dan perubahan laba masing-masing sampel dapat dilihat pada

tabel.

Tabel V.2.Rasio keuangan tahun 2004

RasioNo KodePerush. CFCL NWTLFA GPS OIS NIS NINW QAI

1. ELTY 13,0 268,1 51,5 13,1 21,1 6,7 16,9

2. BMSR -56,3 508,522 33,1 -60,5 -69,4 -0,7 162,5

3. CKRA -4,7 98,852 25,2 -13 0,7 0 14,4

4. CTRA 6,4 467,6 74,4 29,7 -44,9 97,8 20,9

5. CTRS 32,9 48,934 47,7 21,6 20,9 7,2 36,4

6. DILD 2,1 500,1 38,4 11,6 -19,3 104 118,363

7. DUTI 5,3 606,3 54,4 12,5 6,6 3,6 97,7

8. MORE 15,8 343,6 39,1 23,2 76 91,4 94,568

9. GMTD 4,1 51,822 45,9 11,3 12,6 9,1 27,9

10. DART 4,2 323,5 95,3 29,5 -31,1 -35,7 133,8

11. JAKA -4,9 51,386 20,7 -4,1 15,8 0,5 42,1

12. JRPT 35,3 117,84 43,3 28,4 17,3 5,4 9,5

13. JSPT 6,3 156,9 63,2 -7,5 -9,3 -3,8 59,777

14. JIHD -1,7 458,7 70,6 -72,7 237,2 31,2 6,4

15. KARK 0,338 101,289 0,240 0,071 0,022 0,012 422,3

16. BKSL 2,1 194,524 18,5 -48 -105,8 -5,9 9,6

17. KIJA 9 639 40,6 12 17,6 4,2 74

18. SSIA 5,4 938,1 13,5 3,3 -10,5 -15 310,67

19. SMDM 3,3 13,371 41 0,7 -2,3 0,5 165,407

20. RODA 21,7 104,869 16,9 -1 -60,4 -1,4 8,5

21. SIIP 9,5 593,850 50,3 48,6 30,7 14 7,5

22. SMRA 10 221,2 56,6 36,9 23,2 22,7 132,3

23. PWSI 2,2 42,426 68 -26,8 -545,4 10,7 4,5

24. PJAA 92,2 247,8 51,8 30,8 20,4 19,7 90,084

25. PWON 7,9 207,1 49 39,8 72,1 365,8 169,337

26. PNSE 60,1 140 70,3 39,5 3,9 6,3 471,2

27. MAMI 355,9 351,6 63,6 2,6 360,9 29,4 14,653

28. KPIG 130,4 258,6 0,2 7,6 11,4 2,6 57,3

29. LAMI -5,5 478,8 43,4 11,5 2,3 0,9 27,4

30. PUDP 9,3 363,6 66,3 25,7 6,5 1,8 57,5

31. PTRA 18,3 15,313 -292,7 -555 -610,7 -18,7 3,6

32. MTSM 0,7 443 18,2 1,6 13,7 8,9 160,7

33. MLND 6,2 457,1 26,3 3,7 -49,5 50,2 55,125

34. LPCK -1,7 67,292 49,9 30 15,4 6,6 38,2

35. LPKR 6,6 448,2 46,3 22 17,5 20,3 38,7

36. RBMS 7,1 118,275 22,1 -27,8 -11,7 -1 14,7

70

RasioNo KodePerush. OITL NWS CLI NITL CLNW NWTL

1. ELTY 3,5 312,2 97,8 5,6 64,3 83,7

2. BMSR -5,1 99,159 88,5 -5,8 0,9 833

3. CKRA -45,2 14,152 2 2,4 1,5 49

4. CTRA 3,3 -46 193,7 -5 -15,819 -5,1

5. CTRS 9,1 289,4 120,8 0,8 81,8 12,19

6. DILD 1,4 -18,5 1958,48 -2,4 -42,176 -2,3

7. DUTI 4,2 186,2 222,4 2,2 149,5 63,2

8. MORE 12,6 83,1 568,185 41,3 141 45,2

9. GMTD 3 138,7 761,5 3,3 273,1 36,6

10. DART 2,9 87,2 13,423 -3,1 824,5 8,7

11. JAKA -1,3 29,402 23,1 5,2 9,7 974,1

12. JRPT 12,3 322,7 44,3 7,5 25,7 139,7

13. JSPT -3 244,8 56,669 -3,7 35,5 97

14. JIHD -5,6 759,6 85 18,4 151,1 59

15. KARK 7,7 180,4 270 2,4 41,5 194,8

16. BKSL -5,2 178,39 112,2 -11,6 49,9 194,9

17. KIJA 8 422,1 101,4 11,8 33,3 283,6

18. SSIA 2,5 69,8 65,711 -7,8 96,3 51,9

19. SMDM 0 -446,6 3204,34 -0,1 -625,1 -13,3

20. RODA -30,4 43,561 7,6 -18,2 4,6 13,166

21. SIIP 75,8 218,4 144 47,8 29,3 340,3

22. SMRA 28,1 102,4 414,2 17,7 123,6 78

23. PWSI -0,2 -51,16 524,6 -3,7 -278,2 -34,4

24. PJAA 253,6 103,5 49,437 169,5 25,6 860,9

25. PWON 5,6 19,7 1553,38 10,1 30,875 2,8

26. PNSE 31,2 62,4 356,4 3,1 60,7 49,2

27. MAMI 3,4 12,285 625,7 469,7 1,1 15,988

28. KPIG 41 431,2 10 61,4 3,9 23,258

29. LAMI 4,6 251,4 88,6 0,9 91,3 100

30. PUDP 0,095 3,672 1,641 2,4 719 135,7

31. PTRA -10,9 32,613 51,7 -12 61,2 64,3

32. MTSM 1,4 153,2 12,875 12 47,9 135

33. MLND 0,8 -98,7 437,261 -10,1 -468,2 -20

34. LPCK 8,2 235,1 127,6 4,2 139,9 63,9

35. LPKR 9,5 86,4 206,9 7,6 259,1 37,5

36. RBMS -19,2 12,179 12,8 -8 10,1 839,4

Sumber : lampiran 2

Berdasarkan tabel hasil perhitungan rasio CFCL tahun 2004 pada 36

perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEJ menunjukkan ada

30 perusahaan yang nilainya positif, dimana 28 perusahaan nilai rasionya

antara 0,7 – 119,1%; 1 perusahaan nilainya antara 119,2 – 237,6%; dan 1

perusahaan nilainya antara 237,7 – 355,9% artinya semakin tinggi rasio

71

CFCL semakin besar arus kas operasi perusahaan, sehingga perusahaan

mampu membayar hutang lancarnya. Sedangkan 6 perusahaan lainnya

bernilai negatif antara 1,7 - 56,3% artinya semakin rendah rasio CFCL,

maka terjadi penurunan pada arus kas operasi sehingga perusahaan harus

menanggung risiko tidak mampu membayar hutang lancarnya.

Pada perhitungan rasio NWTLFA menunjukkan 36 perusahaan yang

diteliti semua bernilai positif, dimana 34 perusahaan nilai rasionya antara

140 - 198,88% dan 2 perusahaan nilainya antara 198,89 - 396,37%, artinya

semakin tinggi rasio NWTLFA menunjukkan bahwa perusahaan mampu

membiayai aktiva tetapnya dengan modal sendiri dan hutang perusahaan.

Pada perhitungan rasio GPS menunjukkan ada 35 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 10 perusahaan nilai rasionya antara 0,2 - 31,9%, 19

perusahaan nilainya antara 32 – 63,7%, dan 6 perusahaan nilainya antara

63,8 – 95,3% artinya semakin tinggi rasio GPS, maka keuntungan

perusahaan semakin naik. Hal ini disebabkan oleh penjualan bersihnya naik,

sedangkan biaya produksi yang dikeluarkan perusahaan tidak begitu besar.

Sedangkan 1 perusahaan bernilai negatif antara 0,000 – 292,7% artinya

semakin rendah rasio GPS, maka terjadi penurunan keuntungan perusahaan.

Hal ini disebabkan penjualan bersihnya yang menurun, sedangkan biaya

produksinya semakin naik.

Pada perhitungan rasio OIS menunjukkan ada 26 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 13 perusahaan nilai rasionya antara 0,7 – 16,6%; 9

perusahaan nilainya antara 16,7 – 32,6%; dan 4 perusahaan nilainya antara

72

32,7 – 48,6% artinya semakin tinggi rasio OIS, maka laba operasi

perusahaan semakin naik pada tingkat penjualan tertentu dengan menekan

biaya usaha sekecil mungkin. Sedangkan 10 perusahaan bernilai negatif

antara 4,1 – 555% artinya semakin rendah rasio OIS, maka terjadi

penurunan laba operasi pada tingkat penjualan tertentu, sedangkan biaya

usahanya semakin besar.

Pada perhitungan rasio NIS menunjukkan ada 23 perusahaan yang


perusahaan nilainya antara 120,8 – 240,8%; dan 1 perusahaan nilainya

antara 240,9 – 360,9% artinya semakin tinggi rasio NIS, maka laba bersih

yang dihasilkan perusahaan semakin naik. Hal ini disebabkan oleh

meningkatnya penjualan dan menurunnya biaya-biaya perusahaan.

Sedangkan 13 perusahaan bernilai negatif antara 2,3 – 610,7% artinya

semakin rendah rasio NIS, maka terjadi penurunan laba bersih perusahaan.

Laba bersih menurun karena penjualannya juga menurun, sedangkan biaya-

biaya yang harus ditanggung perusahaan semakin naik.

Pada perhitungan rasio NINW menunjukkan ada 28 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 27 perusahaan nilai rasionya antara 0,000 – 121,9%,

dan 1 perusahaan nilainya antara 244 – 365,8% artinya semakin tinggi rasio

NINW, maka laba yang dihasilkan perusahaan semakin naik. Hal ini

disebabkan oleh meningkatnya laba bersih setelah pajak dan modal sendiri.

Sedangkan 8 perusahaan bernilai negatif antara 0,7 – 35,7% artinya semakin

73

rendah rasio NINW, maka terjadi penurunan laba perusahaan, karena

menurunnya laba bersih setelah pajak dan modal sendiri perusahaan.

Pada perhitungan rasio QAI menunjukkan ada 36 perusahaan yang

diteliti semuanya bernilai positif, dimana 30 perusahaan nilai rasionya antara

3,6 – 564,66%; 3 perusahaan nilai rasionya antara 564,67 – 112,897%; dan 3

perusahaan nilainya antara 112,898 - 169,337% artinya semakin tinggi rasio

QAI, semakin rendah risiko likuiditas yang ditanggung perusahaan. Hal ini

ditunjukkan dengan meningkatnya aktiva lancar perusahaan yang paling

liquid dan juga meningkatnya persediaan perusahaan.

Pada perhitungan rasio OITL menunjukkan ada 26 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 25 perusahaan nilai rasionya antara 0,000 – 84,5%;

dan 1 perusahaan nilainya antara 169,2 – 253,6% artinya semakin tinggi

rasio OITL, maka laba operasi yang dihasilkan perusahaan juga tinggi

sehingga perusahaan mampu membayar hutang jangka panjang dan hutang

jangka pendeknya. Sedangkan 10 perusahaan bernilai negatif antara 0,2 -

45,2% artinya semakin rendah rasio OITL, maka laba operasi yang

dihasilkan perusahaan juga rendah sehingga perusahaan harus menanggung

risiko tidak mampu membayar hutang-hutang perusahaan.

Pada perhitungan rasio NWS menunjukkan ada 31 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 29 perusahaan nilai rasionya antara 19,7 - 331,87%;

1 perusahaan nilainya antara 331,88 – 661,78%; dan 1 perusahaan nilainya

antara 661,79 – 991,59% artinya semakin tinggi rasio NWS, maka

perusahaan semakin mampu meningkatkan investasinya dengan

74

menggunakan modal sendiri. Sedangkan 5 perusahaan bernilai negatif antara

18,5 – 511,6% artinya semakin rendah rasio NWS, akan mengakibatkan

investasi perusahaan menurun.

Pada perhitungan rasio CLI menunjukkan ada 36 perusahaan yang


2 - 189,41%; 1 perusahaan nilai rasionya antara 189,41 - 378,8%; dan 2

perusahaan nilainya antara 378,8 - 568,185% artinya semakin tinggi rasio

CLI, semakin tinggi hutang lancar yang harus ditanggung perusahaan. Hal

ini disebabkan oleh naiknya biaya persediaan yang harus dikeluarkan oleh

perusahaan.

Pada perhitungan rasio NITL menunjukkan ada 23 perusahaan yang



rasio NITL, maka laba bersih yang diperoleh perusahaan semakin besar

sehingga perusahaan mampu membayar hutang-hutangnya. Sedangkan 13

perusahaan bernilai negatif antara 0,1 - 18,2% artinya semakin rendah rasio

NITL, maka laba bersih yang dihasilkan perusahaan semakin turun

mengakibatkan perusahaan harus menanggung risiko tidak mampu

membayar hutang-hutangnya.

Pada perhitungan rasio CLNW menunjukkan ada 31 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 30 perusahaan nilai rasionya antara 0,9 – 102,97%


rasio CLNW, maka modal sendiri yang dimiliki perusahaan juga lebih besar,

75

sehingga perusahaan mampu membayar hutang lancarnya. Sedangkan 5

perusahaan bernilai negatif antara 278,2 – 421,76% artinya semakin rendah

rasio CLNW, maka modal sendiri yang dimiliki perusahaan juga rendah

mengakibatkan harus menanggung risiko tidak mampu membayar hutang

lancarnya.

Pada perhitungan rasio NWTL menunjukkan ada 32 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 30 perusahaan nilai rasionya antara 28 – 163,53%; 1

perusahaan nilainya antara 163,54 – 327,06%; dan 1 perusahaan nilainya

antara 327,07 – 490,04%. Artinya semakin tinggi rasio NWTL, maka modal

sendiri yang dimiliki perusahaan juga lebih besar, sehingga perusahaan

mampu membayar total hutangnya, baik hutang jangka panjang maupun

hutang jangka pendeknya. Sedangkan 4 perusahaan bernilai negatif antara

2,3 – 34,4% artinya semakin rendah rasio NWTL, maka modal sendiri yang

dimiliki perusahaan juga rendah mengakibatkan harus menanggung risiko

tidak mampu membayar total hutangnya.

76

Tabel V.3.Rasio keuangan tahun 2005

RasioNo KodePerush. CFCL NWTLFA GPS OIS NIS NINW QAI

1. ELTY -13,8 452,8 42,5 14,6 28,9 7,3 37,6

2. BMSR 84,3 861,717 33,1 -88,9 -113 -1 129,6

3. CKRA 0,6 144,893 27,1 -11,9 1,6 0,1 11,3

4. CTRA 10,2 422,6 62,8 30,4 10,2 -82,2 22,6

5. CTRS 32,2 768 45,7 29,4 22,9 12,7 8,9

6. DILD -2,5 576,9 46,2 23,4 -12,1 -44 71,835

7. DUTI -2,9 600 59,8 12,3 6,8 3,9 106,7

8. MORE 13,8 344 41 9,7 -14,8 -1,3 104,814

9. GMTD 1,8 59,802 50,2 11 12,9 8,8 1,6

10. DART 17,5 177,2 85,4 33,9 55,3 71,2 123,7

11. JAKA -35,9 58,139 30,6 3,1 32,1 1,1 6

12. JRPT 64,8 123,19 46,2 29,9 19,7 6,8 7,4

13. JSPT 6,5 149,8 59 -6,9 -22,4 -11,5 50,508

14. JIHD 1,1 384,1 44,7 -30 -45,8 -10 43,1

15. KARK -17,9 117,094 34,2 8,3 1,2 0,4 118,2

16. BKSL -3 195,260 32,6 -0,8 -24,5 -2,1 3,9

17. KIJA 55,1 621,5 45,9 25,2 23,6 8,4 70,5

18. SSIA 2 581,9 13,7 5,7 0,9 4,1 10,498

19. SMDM 5,3 132,7 40,5 -0,2 5,2 1,7 160,792

20. RODA 30,6 121,976 27 -47,3 -34 -2,1 7,4

21. SIIP -24,1 492,958 74,8 71,9 50,5 14,5 3,1

22. SMRA 28,6 246,8 51,3 16,7 19 18,1 72,4

23. PWSI 0,6 40,230 64,7 19,5 594,5 -13,2 4,3

24. PJAA 54,8 289 47,8 27,7 20,1 19,3 43,137

25. PWON 64,8 154,5 50,6 44,4 179,8 797 133,580

26. PNSE 77,8 129,2 69,4 39,1 2,5 4,3 298,6

27. MAMI 105,8 216,1 65,9 13,5 12 0,8 21,519

28. KPIG 74,7 211,8 0 6,8 11,3 2,7 34,8

29. LAMI 12,7 461,7 50,9 18,4 2,9 1,0 16,5

30. PUDP 10,1 351,1 59,1 19,5 5,8 1,7 43,2

31. PTRA -40,3 11,921 89,3 23,4 -11,37 -110,3 1,2

32. MTSM 2,7 421,2 28,9 6,8 13,8 7,1 13,599

33. MLND 4 463 24,4 2,2 -30,5 26,6 49,635

34. LPCK -6,7 68,137 50,2 26,6 2,7 0,8 17

35. LPKR -41,7 508,3 49,8 26,7 17,9 13,3 32,7

36. RBMS 40,9 146,778 22,2 -20 -10,4 -1,5 14,2

77

RasioNo. KodePerush. OITL NWS CLI NITL CLNW NWTL

1. ELTY 3,7 394,7 65,7 7,4 0,9 100

2. BMSR -6,9 117,26 176,9 -8,7 0,9 905,2

3. CKRA -47,2 146,12 1,5 6,2 1,1 579,95

4. CTRA 5,2 -12,4 168,2 1,8 -46,142 -2,1

5. CTRS 22,1 179,8 73 17,2 96,9 134,9

6. DILD 3,3 27,5 1443,28 -1,7 24,491 3,9

7. DUTI 4,2 177 232,1 2,3 154,1 60,6

8. MORE 2,9 131 602,763 -4,5 178,5 39,5

9. GMTD 2,9 146,8 145 3,5 254,4 39,3

10. DART 10,7 77,7 457,7 17,6 316,8 24,7

11. JAKA 0,9 29,365 17,5 9,9 10,5 905,2

12. JRPT 24,9 289,1 25,8 16,4 13,2 240,6

13. JSPT -2,9 194,7 68,919 -9,6 44,5 83,1

14. JIHD -6,4 458,8 1,004 -9,7 91,5 97,1

15. KARK 5,7 299,2 136,5 0,8 37,7 206,7

16. BKSL -0,2 113,80 98 -4,9 43,2 229,2

17. KIJA 37,9 281,7 67,2 35,5 22,3 423,5

18. SSIA 8,2 21,3 13,983 1,2 206 30,6

19. SMDM 0 301,7 2145,62 0,3 502,9 15,2

20. RODA -58,2 16,306 6,8 -41,9 3,9 20,051

21. SIIP 136,5 347 49,7 95,8 6,1 658,7

22. SMRA 13 104,9 218,4 14,7 118,6 81,6

23. PWSI 0,2 -449,7 560,8 5,5 -231,5 -41,5

24. PJAA 66 104,5 27,978 48 31 249,2

25. PWON 9,8 22,6 136,056 39,8 308,2 5

26. PNSE 34,6 57,8 299 2,2 58,2 0,512

27. MAMI 19,4 145,5 869 17,2 0,8 21,250

28. KPIG 36,3 427,1 10,3 60,3 4,2 22,737

29. LAMI 5 280,4 87,5 0,8 121,2 76,5

30. PUDP 8,6 339,9 147,2 2,6 65,4 149,6

31. PTRA 0,9 103,03 30,4 -44,9 82,9 40,7

32. MTSM 7,3 195,4 807,10 15 36,4 211,2

33. MLND 0,5 -114,6 411,46 -6,5 -379,9 -24,6

34. LPCK 5,6 315,5 96 0,6 132,8 66,7

35. LPKR 16,5 134,3 107,8 11 116 82,9

36. RBMS -24,4 695,4 14,6 -12,7 10,8 849,3

Sumber : lampiran 3

78

Berdasarkan tabel hasil perhitungan rasio CFCL tahun 2005 pada 36

perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEJ menunjukkan ada

26 perusahaan yang nilainya positif, dimana 16 perusahaan nilai rasionya

antara 0,6 - 35,7%; 6 perusahaan nilainya antara 35,8 - 70,8%; dan 4

perusahaan nilainya antara 70,9 – 105,8%. Artinya semakin tinggi rasio

CFCL semakin besar arus kas operasi perusahaan, sehingga perusahaan

mampu membayar hutang lancarnya. Sedangkan 10 perusahaan lainnya

bernilai negatif antara 2,5 - 41,7% artinya semakin rendah rasio CFCL,

maka terjadi penurunan pada arus kas operasi sehingga perusahaan harus

menanggung risiko tidak mampu membayar hutang lancarnya.

Pada perhitungan rasio NWTLFA menunjukkan 36 perusahaan yang

diteliti semua bernilai positif, dimana 34 perusahaan nilai rasionya antara

129,2 – 288,10%; 1 perusahaan nilainya antara 288,11 - 574,92% dan 1

perusahaan nilainya antara 574,93 - 861,717%, artinya semakin tinggi rasio

NWTLFA menunjukkan bahwa perusahaan mampu membiayai aktiva

tetapnya dengan modal sendiri dan hutang perusahaan.

Pada perhitungan rasio GPS menunjukkan ada 36 perusahaan yang

nilai rasionya semua positif, dimana 7 perusahaan nilai rasionya antara 0,00

- 29,7%; 21 perusahaan nilainya antara 29,8 – 59,5%; dan 8 perusahaan

nilainya antara 59,6 – 89,3% artinya semakin tinggi rasio GPS, maka

keuntungan perusahaan semakin naik. Hal ini disebabkan oleh penjualan

bersihnya naik, sedangkan biaya produksi yang dikeluarkan perusahaan

tidak begitu besar.

79

Pada perhitungan rasio OIS menunjukkan ada 28 perusahaan yang


perusahaan nilainya antara 25,5 – 48,7%, dan 1 perusahaan nilainya antara

48,8 - 71,9 artinya semakin tinggi rasio OIS, maka laba operasi perusahaan

semakin naik pada tingkat penjualan tertentu dengan menekan biaya usaha

sekecil mungkin. Sedangkan 8 perusahaan bernilai negatif antara 0,2 –

88,9% artinya semakin rendah rasio OIS, maka terjadi penurunan laba

operasi pada tingkat penjualan tertentu, sedangkan biaya usahanya semakin

besar.

Pada perhitungan rasio NIS menunjukkan ada 26 perusahaan yang



rasio NIS, maka laba bersih yang dihasilkan perusahaan semakin naik. Hal

ini disebabkan oleh meningkatnya penjualan dan menurunnya biaya-biaya

perusahaan. Sedangkan 10 perusahaan bernilai negatif antara 10,4 – 45,8%

artinya semakin rendah rasio NIS, maka terjadi penurunan laba bersih

perusahaan. Laba bersih menurun karena penjualan juga menurun,

sedangkan biaya-biaya yang harus ditanggung perusahaan semakin naik.

Pada perhitungan rasio NINW menunjukkan ada 25 perusahaan yang


dan 1 perusahaan nilainya antara 531,5 – 797% artinya semakin tinggi rasio

NINW, maka laba yang dihasilkan perusahaan semakin naik. Hal ini

disebabkan oleh meningkatnya laba bersih setelah pajak dan modal sendiri.

80

Sedangkan 11 perusahaan bernilai negatif antara 1 – 110,3% artinya

semakin rendah rasio NINW, maka terjadi penurunan laba perusahaan,

karena menurunnya laba bersih setelah pajak dan modal sendiri perusahaan.

Pada perhitungan rasio QAI menunjukkan ada 36 perusahaan yang


1,2 – 536,05%; 2 perusahaan nilai rasionya antara 536,06 – 1071,99%; dan 2

perusahaan nilainya antara 1072 – 1607,92% artinya semakin tinggi rasio

QAI, semakin rendah risiko likuiditas yang ditanggung perusahaan. Hal ini

ditunjukkan dengan meningkatnya aktiva lancar perusahaan yang paling

liquid dan juga meningkatnya persediaan perusahaan.

Pada perhitungan rasio OITL menunjukkan ada 29 perusahaan yang


perusahaan nilainya 45,6 – 91,1% dan 1 perusahaan nilainya antara 91,2 –

136,5% artinya semakin tinggi rasio OITL, maka laba operasi yang

dihasilkan perusahaan juga tinggi sehingga perusahaan mampu membayar

hutang jangka panjang dan hutang jangka pendeknya. Sedangkan 7

perusahaan bernilai negatif antara 0,2 – 58,2% artinya semakin rendah rasio

OITL, maka laba operasi yang dihasilkan perusahaan juga rendah sehingga

perusahaan harus menanggung risiko tidak mampu membayar hutang-

hutang perusahaan.

Pada perhitungan rasio NWS menunjukkan ada 33 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 26 perusahaan nilai rasionya antara 21,3 – 993%; 6

perusahaan nilainya antara 993,1% - 1964,8% dan 1 perusahaan nilainya

81

antara 1964,9 – 2936,5% artinya semakin tinggi rasio NWS, maka

perusahaan semakin mampu meningkatkan investasinya dengan

menggunakan modal sendiri. Sedangkan 3 perusahaan bernilai negatif antara

12,4 – 449,7% artinya semakin rendah rasio NWS, akan mengakibatkan

investasi perusahaan menurun.

Pada perhitungan rasio CLI menunjukkan ada 36 perusahaan yang


1,5 - 200,9%, 1 perusahaan nilai rasionya antara 201 - 401,8%, dan 2

perusahaan nilainya antara 401,9 - 602,7%. Artinya semakin tinggi rasio

CLI, semakin tinggi hutang lancar yang harus ditanggung perusahaan. Hal

ini disebabkan oleh naiknya biaya persediaan yang harus dikeluarkan oleh

perusahaan.

Pada perhitungan rasio NITL menunjukkan ada 26 perusahaan yang


perusahaan nilai rasionya antara 32,2 – 64% dan 1 perusahaan nilainya

antara 64,1 – 95,8% artinya semakin tinggi rasio NITL, maka laba bersih

yang diperoleh perusahaan semakin besar sehingga perusahaan mampu

membayar hutang-hutangnya. Sedangkan 10 perusahaan bernilai negatif

antara 0,1 – 18,2% artinya semakin rendah rasio NITL, maka laba bersih

yang dihasilkan perusahaan semakin turun mengakibatkan perusahaan harus

menanggung risiko tidak mampu membayar hutang-hutangnya.

Pada perhitungan rasio CLNW menunjukkan ada 33 perusahaan yang

nilainya positif, dimana 32 perusahaan nilai rasionya antara 0,8 – 816,9%

82


rasio CLNW, maka modal sendiri yang dimiliki perusahaan juga lebih besar,

sehingga perusahaan mampu membayar hutang lancarnya. Sedangkan 3

perusahaan bernilai negatif antara 231,5 – 461,42% artinya semakin rendah

rasio CLNW, maka modal sendiri yang dimiliki perusahaan juga rendah

mengakibatkan harus menanggung risiko tidak mampu membayar hutang

lancarnya.

Pada perhitungan rasio NWTL menunjukkan ada 33 perusahaan yang


3 perusahaan nilainya antara 193,58 – 386,76%; dan 1 perusahaan nilainya

antara 386,77 – 579,95% artinya semakin tinggi rasio NWTL, maka modal

sendiri yang dimiliki perusahaan juga lebih besar, sehingga perusahaan

mampu membayar total hutangnya, baik hutang jangka panjang maupun

hutang jangka pendeknya. Sedangkan 3 perusahaan bernilai negatif antara

2,1 – 41,5% artinya semakin rendah rasio NWTL, maka modal sendiri yang

dimiliki perusahaan juga rendah mengakibatkan harus menanggung risiko

tidak mampu membayar total hutangnya.

83

Tabel V.4.Perubahan relatif rasio keuangan

Tahun 2004 – 2005

RasioNo. KodePerush. CFCL NWTLFA GPS OIS NIS NINW QAI

1. ELTY -206,6 68,9 -17,4 11,5 37,4 8,7 122,2

2. BMSR -249,8 69,5 0.000 46,9 62,7 37,6 -20,3

3. CKRA -112,1 46,6 7,7 -8,8 129,4 122,2 -21,9

4. CTRA 59,4 -9,6 -15,6 2,2 -122,8 -184 7,9

5. CTRS -2,2 -54,1 -4,2 36,5 9,6 76,4 -75,7

6. DILD -218,2 15,4 20,4 101 -37,3 -142,3 -39,3

7. DUTI -155,5 -1,0 9,9 -0,9 3,1 8,4 9,2

8. MORE -12,9 0,1 5 -58,2 -119,5 -112,3 10,8

9. GMTD -55,2 15,4 9,4 -2,6 23 -3,3 -94,4

10. DART 318,8 -45,2 -10,4 14,9 -277,9 -299,7 -7,6

11. JAKA 634,9 13,1 47,5 -175,5 103,5 103,8 -85,7

12. JRPT 83,3 4,5 6,5 5,4 14,2 27,5 -22

13. JSPT 3,4 -4,5 -6,6 -8,3 141 203 -15,5

14. JIHD -164,2 -16,3 -36,6 -58,2 -119,3 -132 570,5

15. KARK -153,1 15,6 42,5 16,1 -45,6 -67,2 -72

16. BKSL -243,6 0,4 76,4 -98,4 -76,9 -63,8 -59,6

17. KIJA 514,4 -2,7 13,1 110,7 34 101 -4,7

18. SSIA -63,5 -38 1,5 73,6 -108,3 -127,1 -66,2

19. SMDM 61,6 -0,7 -1,2 -130,8 -326 234,5 -2,8

20. RODA 41 16,3 59,9 -53,0 -43,6 50,7 -13,4

21. SIIP -354,3 -17 48,7 47,9 64,7 3,7 -58,6

22. SMRA 186,7 11,6 -9,3 -54,8 -18,5 -20,4 -45,3

23. PWSI 234,5 -5,2 -4,9 -172,8 -209 -224 -4,2

24. PJAA -40,5 16,6 -7,9 -10,2 -1,1 -2,1 -52,1

25. PWON 718,1 -25,4 3,3 11,4 149,4 117,9 -21,1

26. PNSE 29,4 -7,7 -1,2 -1 -37,5 -32,6 -36,6

27. MAMI -70,3 -38,5 3,6 412,9 -96,7 -97,3 46,9

28. KPIG -42,7 -18,1 -100 -10,2 -0,5 0,4 -39,3

29. LAMI -328,9 -3,6 17,2 60,2 28,3 15,1 -39,8

30. PUDP 8 -3,4 -10,9 -24,3 -9,9 -2,7 -24,8

31. PTRA -320,7 -22,2 -103,5 -104,2 86,1 489,2 -67,5

32. MTSM 304,9 -4,9 58,6 329,9 1,3 -20,6 746

33. MLND -35,6 1,3 -7,4 -41,6 -38,4 -47 -10

34. LPCK 308,5 1,3 0,5 -11,4 -82,8 -87,2 -55,3

35. LPKR -727,4 13,4 7,7 21,7 2,2 -34,2 -15,5

36. RBMS 474,9 24,1 0,3 -28,1 -11,3 55,4 3,3

84

RasioNo. KodePerush. OITL NWS CLI NITL CLNW NWTL

1. ELTY 5,8 26,4 -32,9 30,4 -98,6 20

2. BMSR 35 18,3 99,9 49,6 2,5 8,7

3. CKRA 4,6 3,3 -27,3 162,9 -28,5 18,3

4. CTRA 59,2 -72,9 -13,2 -135,5 191,7 -57,8

5. CTRS 85,5 -37,9 -39,6 49 18,4 -15,6

6. DILD 131 -248,2 -26,3 -28 -158,1 -270,3

7. DUTI 0,1 -4,9 4,4 4,1 3 -4

8. MORE -76,8 57,6 6,1 -110,8 26,6 -12,7

9. GMTD -1,1 5,8 -81 3,8 -6,8 7,3

10. DART 264,3 -10,9 -65,9 -664,2 -61,6 182,6

11. JAKA -170,3 -0,1 -24,1 89,4 8,1 -7,1

12. JRPT 102,7 -10,4 -41,7 119,7 -48,7 72,3

13. JSPT -1,3 -20,5 21,6 159,5 25,4 -14,4

14. JIHD 13,9 -39,6 18,2 -152,6 -39,4 64,6

15. KARK -25,7 65,8 -49,5 -65,2 36,2 6,1

16. BKSL -97 -36,2 -12,7 -57,4 -13,5 17,6

17. KIJA 371,4 -33,3 -33,7 200 -33,1 49,3

18. SSIA 235,2 -69,5 -78,7 -116 113,9 -41

19. SMDM -152 -167,6 -33 -480,7 -180,4 -213,8

20. RODA 91,4 -62,6 -11,1 129,5 -14,8 52,3

21. SIIP 80,2 58,9 -65,5 100 -79 93,6

22. SMRA -53,9 2,4 -47,3 -16,8 -4,1 4,6

23. PWSI -199,8 -12,1 6,9 -249,4 -16,8 20,4

24. PJAA -74,3 1 -43,4 -71,7 20,8 -71,1

25. PWON 76,4 14,5 -91,2 294,9 -90 81,2

26. PNSE 11,1 -7,3 -16,1 -29,9 -4,2 4

27. MAMI 463,8 20,9 38,9 -96,3 -28,2 32,9

28. KPIG -11,4 -1 2,8 -1,8 6 -2,2

29. LAMI 9,6 11,5 -1,2 -12,2 32,8 -23,7

30. PUDP -9,8 -7,4 -10,3 7,3 -9,1 10,3

31. PTRA -108,5 -68,4 -41,2 273 35,4 -36,7

32. MTSM 427,7 27,5 526,9 24,3 -24,1 56,5

33. MLND -38,2 16,1 -5,9 -34,9 -18,9 22,8

34. LPCK -31,2 34,2 -24,8 -86,7 -5,1 4,3

35. LPKR 73,1 55,5 -47,9 45,4 -55,2 121,2

36. RBMS 27,3 -42,9 13,8 57,2 7,5 1,2

Sumber : lampiran 4

85

Berdasarkan tabel hasil perhitungan perubahan relatif rasio CFCL dari

tahun 2004 - 2005 pada 36 perusahaan property dan real estate yang

terdaftar di BEJ menunjukkan ada 16 perusahaan yang perubahan relatif

rasionya nilainya positif, dimana 9 perusahaan nilai rasionya antara 3,4 –

241,6%; 5 perusahaan nilainya antara 241,7 – 479,9%; dan 2 perusahaan

nilainya antara 480 – 718,1%. Artinya nilai rasio CFCL tahun 2005 lebih

besar dari pada nilai rasio CFCL tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh

bertambahnya cash flow dan current liabilities. Cash flow dan current

liabilities merupakan unsur modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan

baik dalam kegiatan operasi perusahaan dapat menghasilkan pendapatan.

Kenaikan pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di masa

mendatang. Sedangkan 10 perusahaan lainnya perubahan relatif rasionya

bernilai negatif antara 2,5 – 41,7%, perubahan relatif rasio CFCL negatif

artinya nilai rasio CFCL tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio CFCL

tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya cash flow dan

current liabilities. Cash flow dan current liabilities merupakan unsur modal

kerja. Jika tidak dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi

perusahaan dapat menurunkan pendapatan. Penurunan pendapatan

mengakibatkan menurunnya laba perusahaan.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio NWTLFA menunjukkan 17

perusahaan yang diteliti bernilai positif, dimana 13 perusahaan nilai rasionya

antara 0,1 – 23,2%; 1 perusahaan nilainya antara 23,3 – 46,4% dan 3

perusahaan nilainya antara 46,5 – 69,5%. Perubahan relatif rasio NWTLFA

86

positif artinya nilai rasio NWTLFA tahun 2005 lebih besar dari pada nilai

rasio NWTLFA tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya

net worth, total liabilities dsan fixed assets. Ketiganya merupakan unsur

modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi

perusahaan dapat menghasilkan pendapatan. Kenaikan pendapatan akan

mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang. Sedangkan 19 perusahaan

lainnya bernilai negatif antara 0,7 – 54,1% artinya nilai rasio NWTLFA

tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio NWTLFA tahun 2004.

Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya net worth, total liabilities dan

fixed assets. Ketiganya merupakan unsur modal kerja. Jika tidak

dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi perusahaan dapat

menurunkan pendapatan. Penurunan pendapatan mengakibatkan

menurunnya laba perusahaan.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio GPS menunjukkan ada 21

perusahaan yang nilai rasionya positif, dimana 15 perusahaan nilai rasionya

antara 0,00 – 25,4%; 3 perusahaan nilainya antara 25,5 – 50,9%; dan 3

perusahaan nilainya antara 51 – 76,4%. Perubahan relatif rasio GPS positif

artinya nilai rasio GPS tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio GPS

tahun 2004. Perubahan tersebut terjadi karena bertambahnya gross profit

dan sales. Gross profit dan sales bertambah karena adanya kenaikan

pendapatan. Kenaikan pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di

masa mendatang. Sedangkan 15 perusahaan lainnya bernilai negatif antara

1,2 – 103%; perubahan relatif rasio GPS negatif artinya nilai rasio GPS

87

tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio GPS tahun 2004. Perubahan

tersebut terjadi karena berkurangnya gross profit dan sales. Gross profit dan

sales berkurang karena adanya penurunan pendapatan. Penurunan

pendapatan akan mengakibatkan penurunan laba.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio OIS menunjukkan ada 16

perusahaan yang nilainya positif, dimana 14 perusahaan nilai rasionya antara

2,2 – 139% dan 2 perusahaan nilainya antara 140 – 412,9%. Perubahan

relatif rasio OIS positif artinya nilai rasio OIS tahun 2005 lebih besar dari

pada nilai rasio OIS tahun 2004. Perubahan tersebut terjadi karena

bertambahnya operating income dan sales. Jika bertambahnya sales lebih

besar dari biaya usaha akan mengakibatkan kenaikan pendapatan. Kenaikan

pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang.

Sedangkan 20 perusahaan bernilai negatif antara 0,9 – 175,5%; perubahan

relatif rasio OIS negatif artinya nilai rasio OIS tahun 2005 lebih kecil dari

pada nilai rasio OIS tahun 2004. Perubahan tersebut terjadi karena

berkurangnya operating income dan sales. Jika bertambahnya sales lebih

kecil dari biaya usaha akan mengakibatkan penurunan pendapatan.

Menurunnya pendapatan akan mengakibatkan menurunnya laba di masa

mendatang.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio NIS menunjukkan ada 16


1,3 – 50,6%; 3 perusahaan nilainya antara 50,7 – 100% dan 4 perusahaan

nilainya antara 101 – 149%. Perubahan relatif rasio NIS positif artinya nilai

88

rasio NIS tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio NIS tahun 2004.

Perubahan tersebut terjadi karena bertambahnya net income dan sales. Net

Income bertambah karena beban pajak yang ditanggung perusahaan kecil,

tidak melebihi pendapatan perusahaan. Bertambahnya sales disebabkan oleh

kecilnya biaya usaha yang harus ditanggung perusahaan, kondisi seperti ini

sangat baik untuk perusahaan karena akan menambah laba. Sedangkan 20

perusahaan lainnya bernilai negatif antara 0,5 - 326%; perubahan relatif

rasio NIS negatif artinya nilai rasio NIS tahun 2005 lebih kecil dari pada

nilai rasio NIS tahun 2004. Perubahan tersebut terjadi karena berkurangnya

net income dan sales. Net Income berkurang karena beban pajak yang

ditanggung perusahaan besar, melebihi pendapatan perusahaan.

Berkurangnya sales disebabkan oleh besarnya biaya usaha yang harus

ditanggung perusahaan. Kondisi seperti ini sangat buruk untuk perusahaan,

karena akan mengurangi laba atau perusahaan bisa mengalami kerugian.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio NINW menunjukkan ada 17

perusahaan yang nilainya positif dimana, 14 perusahaan nilai rasionya

antara 0,4 – 163%; 2 perusahaan nilainya antara 164 – 326% dan 1

perusahaan nilainya antara 327 – 489%. Perubahan relatif rasio NINW

positif artinya nilai rasio NINW tahun 2005 lebih besar dari pada nilai

rasio NINW tahun 2004. Perubahan ini terjadi karena kenaikan net income

dan net worth. Kenaikan net worth merupakan sumber modal kerja, yang

berarti modal kerja bertambah. Modal kerja ini digunakan dalam operasi

akan menghasilkan pendapatan. Jika pendapatan lebih besar dari biaya,

89

maka laba perusahaan bertambah. Sedangkan 19 perusahaan bernilai

negatif antara 2,7 – 299%; perubahan relatif rasio NINW negatif artinya

nilai rasio NINW tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio NINW tahun

2004. Perubahan ini terjadi karena penurunan net income dan net worth.

Penurunan net worth berarti menurunnya modal kerja perusahaan. Jika

modal kerja menurun akan menghambat operasi perusahaan, sehingga

pendapatan menurun. Kondisi seperti ini berakibat buruk bagi perusahaan,

yaitu terjadi penurunan laba pada perusahaan.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio QAI menunjukkan ada 8


antara 3,3 - 250% dan 2 perusahaan nilainya antara 251 – 746%. Perubahan

relatif rasio QAI positif artinya nilai rasio QAI tahun 2005 lebih besar dari

pada nilai rasio QAI tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh

bertambahnya aktiva lancar yang paling liquid dan persediaan. Persediaan

merupakan salah satu unsur modal kerja. Perputaran persediaan yang

semakin cepat akan mengakibatkan kenaikan pendapatan. Kondisi seperti ini

berdampak baik bagi perusahaan yaitu menambah laba bagi perusahaan.

Sedangkan 28 perusahaan lainnya bernilai negatif antara 2,8 – 94,4%;

perubahan relatif rasio QAI negatif, artinya nilai rasio QAI tahun 2005 lebih

kecil dari pada nilai rasio QAI tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh

perputaran persediaan yang lambat, sehingga terjadi penurunan pendapatan.

Kondisi seperti ini berdampak buruk bagi perusahaan yaitu mengurangi

laba.

90

Pada perhitungan perubahan relatif rasio OITL menunjukkan ada 21


0,1 – 15,6%; 2 perusahaan nilainya 15,7 – 30,9% dan 3 perusahaan nilainya

antara 31 – 46,3%. Perubahan relatif rasio OITL positif artinya nilai rasio

OITL tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio OITL tahun 2004.

Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya operating income dan total

liabilities. Operating income bertambah karena kenaikan pendapatan. Total

liabilities merupakan salah satu modal kerja, sehingga modal kerja

bertambah. Tambahan modal kerja jika digunakan dalam operasi akan

menghasilkan pendapatan. Jika tambahan pendapatan lebih besar dari biaya,

maka laba akan bertambah. Kondisi seperti ini sangat baik bagi perusahaan.

Sedangkan 15 perusahaan bernilai negatif antara 1,1 – 19,9%. Perubahan

relatif rasio OITL negatif, artinya nilai rasio OITL tahun 2005 lebih kecil

dari pada nilai rasio OITL tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh

menurunnya operating income dan total liabilities. Operating income

menurun karena penurunan pendapatan. Total liabilities menurun akan

berdampak pada menurunnya modal kerja. Hal ini akan menghambat

kegiatan operasi perusahaan. Kondisi seperti ini berakibat buruk pada

perusahaan karena menurunnya pendapatan, sehingga laba perusahaan juga

mengalami penurunan.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio NWS menunjukkan ada 16


1 - 22,6%; 3 perusahaan nilainya antara 22,7 – 44,3% dan 4 perusahaan

91

nilainya antara 44,4 – 65,8%. Perubahan relatif rasio NWS positif artinya

nilai rasio NWS tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio NWS tahun

2004. Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya net worth dan sales.

Bertambahnya net worth dan sales dapat meningkatkan investasi

perusahaan, sehingga pendapatan perusahaan bertambah. Kondisi seperti ini

sangat baik bagi perusahaan, karena akan menambah laba di masa

mendatang. Sedangkan 20 perusahaan bernilai negatif antara 0,1-24,8%,

perubahan relatif rasio NWS negatif, artinya nilai rasio NWS tahun 2005

lebih kecil dari pada nilai rasio NWS tahun 2004. Perubahan ini disebabkan

oleh berkurangnya net worth dan sales. Berkurangnya net worth dan sales

dapat menurunkan investasi perusahaan, sehingga pendapatan perusahaan

juga menurun. Kondisi seperti ini tidak baik bagi perusahaan, karena akan

menurunkan laba.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio CLI menunjukkan ada 10


antara 2,8 – 177%; dan 1 perusahaan nilainya antara 178 – 912%. Perubahan

relatif rasio CLI positif artinya nilai rasio CLI tahun 2005 lebih besar dari

pada nilai rasio CLI tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh

bertambahnya current liabilities dan inventory. Current liabilities dan

inventory keduanya merupakan unsur modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan

dengan baik dalam kegiatan operasi perusahaan dapat menghasilkan

pendapatan. Kenaikan pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di

masa mendatang. Sedangkan 26 perusahaan lainnya bernilai negatif antara

92

1,2 - 91,2%; perubahan relatif rasio CLI negatif, artinya nilai rasio CLI

tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio CLI tahun 2004. Perubahan ini

disebabkan oleh berkurangnya current liabilities dan inventory. Current

liabilities dan inventory keduanya merupakan unsur modal kerja. Jika dapat


menghasilkan pendapatan. Tetapi, jika perusahaan tidak dapat

memanfaatkanya akan menambah risiko yaitu tidak dapat membayar hutang

lancar perusahaan.

Pada perhitungan perubahan relatif rasio NITL menunjukkan ada 18


3,8 – 101%; 4 perusahaan nilai rasionya antara 102 – 198% dan 3

perusahaan nilainya antara 199 – 295%. Perubahan ini disebabkan oleh

bertambahnya net income dan total liabilities. Total liabilities merupakan

unsur modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan

operasi perusahaan dapat menghasilkan pendapatan. Kenaikan pendapatan

akan mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang. Sedangkan 18

perusahaan bernilai negatif antara 1,8 - 6,64%. Perubahan relatif rasio NITL

negatif, artinya nilai rasio NITL tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio

NITL tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya net income

dan total liabilities. Total liabilities merupakan unsur modal kerja. Jika tidak


menurunkan pendapatan. Penurunan pendapatan mengakibatkan

menurunnya laba perusahaan.

93

Pada perhitungan perubahan relatif rasio CLNW menunjukkan ada 14


2,5 - 65,5%; 1 perusahaan nilainya antara 65,6 – 128,6% dan 1 perusahaan

nilainya antara 128,7 – 191,7%. Perubahan relatif rasio CLNW positif

artinya nilai rasio CLNW tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio

CLNW tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya current

liabilities dan net worth. Current liabilities dan net worth merupakan unsur

modal kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi



bernilai negatif antara 4,1 – 180%; perubahan relatif rasio CLNW negatif,

artinya nilai rasio CLNW tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio CLNW

tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya current liabilities

dan net worth. Current liabilities dan net worth merupakan unsur modal




Pada perhitungan perubahan rasio NWTL menunjukkan ada 23

perusahaan yang nilainya positif, dimana 16 perusahaan nilai rasionya

antara 1,2 – 61,6%; 5 perusahaan nilainya antara 61,7 – 122% dan 2

perusahaan nilainya antara 123 – 182,6%. Perubahan relatif rasio NWTL

positif artinya nilai rasio NWTL tahun 2005 lebih besar dari pada nilai rasio

NWTL tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh bertambahnya net worth

94

dan total liabilities. Net worth dan total liabilities merupakan unsur modal

kerja. Jika dapat dimanfaatkan dengan baik dalam kegiatan operasi



bernilai negatif antara 2,2 – 27,03%. Perubahan relatif rasio NWTL negatif,

artinya nilai rasio NWTL tahun 2005 lebih kecil dari pada nilai rasio NWTL

tahun 2004. Perubahan ini disebabkan oleh berkurangnya net worth dan

total liabilities. Net worth dan total liabilities merupakan unsur modal




95

Tabel V.5.Perubahan laba relatif tahun 2005-2006

Sumber : lampiran 5

No KodePerusahaan

PerubahanLaba

1. ELTY -36,942. BMSR -237,113. CKRA 244,764. CTRA 30,385. CTRS 38,776. DILD -669,177. DUTI -17,278. MORE 34,779. GMTD 20,16

10. DART -217,3711. JAKA -9,9412. JRPT -16,8013. JSPT -81,9414. JIHD 31,9115. KARK -255,6616. BKSL -71,3117. KIJA -4,7718. SSIA -8,9119. SMDM -94,9420. RODA -13,2821. SIIP -140,0122. SMRA 12,0023. PWSI 74,9324. PJAA -102,2625. PWON -99,5726. PNSE -7,1527. MAMI -0,5928. KPIG -87,3429. LAMI 53,8130. PUDP -122,2031. PTRA -121,5732. MTSM 236,1733. MLND 10,5334. LPCK 22,3235. LPKR -222,9536. RBMS 88,35

96

Berdasarkan tabel hasil perhitungan perubahan laba relatif dari tahun 2005-

2006 pada 36 perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEJ

menunjukkan ada 16 perusahaan yang nilai perubahan labanya positif, dimana

13 perusahaan nilai perubahan labanya antara 10,5 – 11,24%, dan 3

perusahaan lainnya nilainya antara 22,45 – 32,63%. Perubahan laba relatif

positif artinya laba perusahaan tahun 2006 lebih besar dari pada laba

perusahaan tahun 2005. Perubahan tersebut terjadi karena bertambahnya laba

bersih sebelum bunga dan pajak yang dihasilkan perusahaan. Bertambahnya

laba terjadi karena beban pajak dan bunga yang harus ditanggung perusahaan

tidak begitu besar. Pada tabel V.5. perusahaan yang nilai perubahan labanya

paling tinggi adalah PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk yaitu sebesar

88,35. Hal ini menunjukkan kondisi perusahaan tersebut semakin baik dari

tahun 2005-2006. Sedangkan 20 perusahaan lainnya perubahan labanya

bernilai negatif antara 0,006 - 6,692; perubahan laba relatif negatif, artinya

laba perusahaan tahun 2006 lebih kecil dari pada laba perusahaan tahun 2005.

Perubahan tersebut terjadi karena berkurangnya laba bersih sebelum pajak

yang dihasilkan perusahaan. Berkurangnya laba terjadi karena beban pajak

dan bunga yang harus ditanggung perusahaan sangat besar. Pada tabel V.5.

perubahan laba relatif negatif ditunjukkan oleh PT. Dharmala Intiland Tbk

yaitu sebesar -6,692, maka perusahaan tersebut harus berhati-hati terhadap

kondisi perusahaannya yang semakin memburuk.

97

4. Analisis Regresi Berganda

Untuk menjawab hipotesis yang telah diajukan yaitu apakah

perubahan relatif rasio keuangan berpengaruh secara signifikan dalam

memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan real estate

digunakan analisis regresi berganda dengan program SPSS 12.0 for

Windows. Adapun hasil dari pengolahan data adalah sebagai berikut:

e. Deskriptif Statistik

Tabel V.6.Statistik Deskripsi

Variabel Mean Std.deviation NPL

CFCLNWTLFA

GPSOISNIS

NINWQAI

OITLNWSCLI

NITLCLNWNWTL

-0,13510,11790,00440,0396-0,0455-0,2538-0,01230,12380,4217-0,4183-0,0207-0,1693-0,13610,0505

1,808992,918990,263300,358531,286821,040771,384131,651071,507050,602260,792971,803790,645590,78388

3636363636363636363636363636

Sumber : lampiran 6

Secara statistik deskripsi hasil perhitungan rata-rata dan

standar deviasi pada perubahan laba dan perubahan relatif rasio CFCL,

NWTLFA, GPS, OIS, NIS, NINW, QAI, OITL, NWS, CLI, NITL,

CLNW, NWTL pada 36 perusahaan property dan real estate yang

terdaftar di BEJ dapat dilihat pada tabel V.6.

98

f. Persamaan Regresi Berganda

Tabel V.7.Koefisien Regresi

UnstandardizedCoefficients

StandardizedCoefficientModel

B Std.error Betat Sig.

(Constant)CFCL

NWTLFAGPSOISNIS

NINWQAI

OITLNWS

CLINITL

CLNWNWTL

-0,0900,062

-0,1960,8060,6410,1590,5310,263

-0,1670,134

-0,938-0,3540,200

-0,030

0,2340,0740,9440,6370,2170,5340,2430,1620,1790,6250,4510,2960,3760,544

0,099-0,0280,1600,4560,0920,4070,240

-0,1390,045

-0,411-0,3530,072

-0,013

-0,3860,828

-0,2071,2652,9490,2982,1851,623

-0,9330,215

-2,081-1,1960,532

-0,055

0,7030,4170,8380,2190,007*0,7680,040**0,1190,3610,8320,049**0,2450,6000,956

Sumber : lampiran 6

Keterangan : * : Sig. pada = 1%** : Sig.pada = 5%

Berdasarkan nilai koefisien regresi yang terdapat dalam tabel,

maka disusun persamaan regresi berganda sebagai berikut:

∆Y = -0,090 + 0,062 X1 – 0,196 X2 + 0,806 X3 + 0,641 X4 + 0,159 X5

+ 0,531 X6 + 0,263 X7 – 0,167 X8+ 0,134 X9 – 0,938 X10 – 0,354 X11

+0,200X12 – 0,030 X13

Keterangan :

∆Y = perubahan laba

X1 = perubahan rasio CFCL

X2 = perubahan rasio NWTLFA

X3 = perubahan rasio GPS

X4 = perubahan rasio OIS

X5 = perubahan rasio NIS

99

X6 = perubahan rasio NINW

X7 = perubahan rasio QAI

X8 = perubahan rasio OITL

X9 = perubahan rasio NWS

X10 = perubahan rasio CLI

X11 = perubahan rasio NITL

X12 = perubahan rasio CLNW

X13 = perubahan rasio NWTL

Hasil perhitungan regresi berganda menunjukkan bahwa dari tiga

belas rasio keuangan yang diteliti pada perusahaan property dan real

estate, ada tiga rasio keuangan yang signifikan untuk memprediksi

perubahan laba dimasa yang akan datang. Hal ini dapat dilihat dari hasil

uji t, sig. uji t < 5% (sig. < 5%). Ketiga rasio tersebut adalah Operating

Income to Sales (OIS), Net Income to Net Worth (NINW) keduanya

termasuk dalam kategori profitability ratio dan Current Liabilities to

Inventory (CLI) termasuk dalam kategori laverage ratio. Hasil penelitian

ini tidak sesuai dengan hasil penelitian Machfoedz pada tahun 1994 yang

digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini, karena dari tiga belas rasio

yang diteliti hanya ada tiga rasio yang signifikan.

Operating Income to Sales (OIS) mempunyai koefisien positif

yaitu sebesar 0,641. Artinya setiap penambahan rasio OIS sebesar 1 %

akan menambah laba sebesar 0,641 %. Penambahan rasio ini disebabkan

adanya penambahan operating Income atau sales. Operating Income atau

100

sales bertambah karena adanya kenaikan pendapatan, kenaikan

pendapatan akan mengakibatkan kenaikan laba di masa mendatang pada

perusahaan property dan real estate.

Net Income to Net Worth (NINW) mempunyai koefisien positif

yaitu sebesar 0,531. Artinya setiap penambahan rasio NINW sebesar 1%

akan menambah laba sebesar 0,531%. Kenaikan rasio ini mungkin

disebabkan oleh kenaikan net income atau net worth. Kenaikan net worth

merupakan sumber modal kerja, yang berarti modal kerja bertambah.

Tambahan modal kerja ini jika digunakan dalam operasi akan

menghasilkan pendapatan. Jika pendapatan lebih besar dari biaya operasi,

berakibat bertambahnya laba perusahaan di masa mendatang.

Current Liabilities to Inventory (CLI), mempunyai koefisien

negatif yaitu sebesar -0,938. Artinya setiap penambahan rasio CLI sebesar

1% akan mengurangi laba sebesar -0,938%. Penambahan rasio ini

disebabkan penambahan current liabilities atau inventory. Penambahan

current liabilities atau inventory merupakan sumber modal kerja.

Penambahan modal kerja dapat digunakan untuk membiayai operasi

perusahaan dan akhirnya dapat menghasilkan pendapatan. Jika pendapatan

lebih kecil dari biaya usaha maka akan mengurangi laba, sebaliknya jika

pendapatan lebih besar dari biaya usaha maka akan menambah laba di

masa mendatang.

101

g. Uji t

Uji t digunakan untuk mengetahui apakah semua variabel independen

secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen. Pengaruh secara

individual ditunjukkan dari nilai sig. uji t. Jika nilai sig. uji t < 0,05 (sig.

< 5%), maka dapat disimpulkan terdapat pengaruh yang signifikan secara

individual masing-masing prediktornya. Dari tabel V.7. dapat dilihat

bahwa, dengan menggunakan uji t ada tiga rasio keuangan yang signifikan

yang dapat di gunakan dalam memprediksi perubahan laba di masa

mendatang, ketiga rasio tersebut adalah Operating Income to Sales (OIS),

Net Income to Net Worth (NINW), dan Current Liabilities to Inventory

(CLI). Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan hasil penelitian Machfoedz

pada tahun 1994 yang digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini,

karena dari tiga belas rasio yang diteliti hanya ada tiga rasio yang

signifikan.

h. Uji F

Tabel V.9.ANOVA

Model Sum ofSquare

df MeanSquare

F Sig.

RegressionResidualTotal

84,45330,083

114,536

132235

6,4961,367

4,751 0,001

Sumber : lampiran 6

Pada tabel Anova didapat F hitung adalah 4,751 dengan tingkat

signifikansi 0,001. Dapat disimpulkan bahwa model regresi dapat

digunakan untuk memprediksi perubahan laba atau dengan kata lain

102

perubahan rasio keuangan secara simultan atau bersama-sama berpengaruh

secara signifikan dalam memprediksi perubahan laba di masa mendatang.

Hal ini dibuktikan dengan nilai sig. uji F sebesar 0,001 lebih kecil dari

0,05 (0,001 <0,05).

i. Koefisien determinasi

Koefisien determinasi dalam penelitian ini ditentukan oleh nilai

Adjusted R Square bukan dengan nilai R Square, karena nilai R Square

akan mengalami penambahan nilai ketika dimasukkan variabel baru

walaupun variabel baru tersebut secara parsial tidak signifikan.

Tabel V.8.

Model Summary

Sumber : lampiran 6

Pada tabel V.8. dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R Square adalah

0,582 artinya 58,2% variabel perubahan laba dapat dijelaskan oleh

variabel bebasnya yaitu perubahan rasio CFCL, perubahan rasio

perubahan rasio NWTLFA, perubahan rasio GPS, perubahan rasio

OIS, perubahan rasio NIS, perubahan rasio NINW, perubahan rasio

QAI, perubahan rasio OITL, perubahan rasio NWS, perubahan rasio

CLI, perubahan rasio NITL, perubahan rasio CLNW, dan perubahan

rasio NWTL. Sedangkan sisanya 41,8% dijelaskan oleh faktor-faktor

yang lain.

Model

R Square Adjusted

R Square

1 0,737 0,582

103

Untuk menguji apakah model regresi baik digunakan dalam

memprediksi variabel atau dengan kata lain untuk mengetahui apakah

rasio-rasio keuangan dapat digunakan dalam memprediksi perubahan laba

dilakukan uji asumsi klasik. Adapun hasil dari uji asumsi klasik adalah

sebagai berikut:

d. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah

antara sesama prediktor mempunyai hubungan yang besar atau

tidak. Uji multikolinearitas diketahui dari nilai VIF untuk masing-

masing prediktor. Persyaratan untuk dapat dikatakan bebas dari

multikolinier apabila nilai VIF prediktor tidak melebihi nilai 10

(VIF < 10). Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada

tabel V.10.

Tabel V.10.Hasil uji multikolinearitas

Model Toleransi VIF

(Constant)CFCL

NWTLFAGPSOISNIS

NINWQAI

OITLNWS

CLINITL

CLNWNWTL

0.8290.6330.7480.4990.1270.3450.5460.5390.2760.3050.1370.6610.215

1.2061.5811.3362.0047.8922.9021.8331.8563.6253.2747.3061.5124.647

Sumber : lampiran 6

104

Berdasarkan tabel V.10. dapat disimpulkan bahwa prediktor

terbebas dari multikolinearitas, dikarenakan nilai VIF hitungnya

berkisar pada nilai 1 atau lebih rendah dari 10 (VIF<10).

e. Uji Autokorelasi

Autokorelasi (korelasi serial) adalah korelasi yang terjadi

antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun

dalam rangkaian waktu seperti data runtut waktu ( time series data)

atau yang tersusun dalam rangkaian ruang seperti data silang waktu

(cross section data).

Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dalam penelitian

ini digunakan uji Durbin Watson (Uji DW). Adapun cara mendeteksi

autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson dapat

dijelaskan sebagai berikut (Algifari, 2000: 89) :

Tabel V.11.Autokorelasi

DW KesimpulanKurang dari 1.08

1.08 s.d 1.661.66 s.d 2.342.34 s.d 2.92

Lebih dari 2.92

Ada AutokorelasiTanpa Kesimpulan

Tidak Ada AutokorelasiTanpa KesimpulanAda Autokorelasi

Sumber : Algifari 2000

Hasil perhitungan analisis regresi dalam penelitian ini

diperoleh nilai DW sebesar 1.771 dapat dilihat dalam lampiran.

Berdasarkan tabel V.11. nilai DW sebesar 1.771 terletak antara

nilai DW 1.66 s.d 2.34, sehingga dapat disimpulkan bahwa model

regresi yang kita uji adalah terbebas dari autokorelasi.

105

f. Uji Heteroskedastisitas atau uji homogenitas

Uji heteroskedastisitas atau uji homogenitas bertujuan

untuk menguji apakah antar prediktor mempunyai pengaruh yang

signifikan dengan nilai residualnya. Uji heteroskedastisitas

dilakukan dengan menggunakan metode korelasi spearman.

Dikatakan terjadi heteroskedastisitas apabila nilai koefisien

korelasi Spearman mempunyai korelasi yang signifikan (Sig.<0,05)

terhadap nilai residualnya, sebaliknya nilai koefisien korelasi

Spearman (Sig.>0,05) dapat disimpulkan model regresi adalah

homogen. Hasil analisis dapat dilihat pada tabel V.12.

Tabel V.12.Hasil Uji Heterokedastisitas Korelasi Spearman

Prediktor Koefisien KorelasiCFCL

NWTLFAGPSOISNIS

NINWQAIOITLNWSCLI

NITLCLNWNWTL

-0.010-0.140-0.0030.0750.0430.0060.043-0.0570.029-0.045-0.028-0.1150.079

Sumber : lampiran 6

Berdasarkan tabel V.12. dapat diketahui bahwa ada enam

prediktor yang nilai residualnya adalah tidak signifikan (sig > 0,05)

yaitu, NWTLFA, OIS, OITL, CLI, CLNW, NWTL, sehingga dapat

disimpulkan bahwa model regresi adalah homogen. Sedangkan

106

tujuh prediktor lainnya yaitu CFCL, GPS, NIS, NINW, QAI,

NWS, dan NITL mempunyai nilai residual yang signifikan

(sig<0,05), sehingga ketujuh prediktor tersebut terkena persoalan

heterokedastisitas.

107

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya,

dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

1. Hasil dari uji F menunjukkan bahwa semua variabel independen

atau perubahan rasio keuangan secara simultan berpengaruh secara

signifikan dalam memprediksi variabel dependennya atau

perubahan laba. Hal ini ditunjukkan pada tingkat signifikansi,

yaitu 0,001 lebih kecil dari 0,05 (0,001 < 0,05).

2. Hasil dari uji t menunjukkan bahwa secara individual terdapat tiga

rasio keuangan yang memiliki pengaruh signifikan dalam

memprediksi perubahan laba pada perusahaan property dan real

estate di masa yang akan datang. Dilihat dari tingkat signifikansi

5% (sig. < 5%), ketiga rasio tersebut adalah Operating Income to

Sales, Net Income to Net Worth termasuk dalam kategori rasio

Profitability dan Current Liabilities to Inventory termasuk dalam

kategori rasio Leverage.

3. Koefisien determinasi menunjukkkan bahwa ketigabelas rasio

keuangan tersebut mempunyai nilai adjusted R2 sebesar 0,582. Hal

ini berarti 58,2% variasi y (perubahan laba) dipengaruhi oleh

108

variabel x (perubahan relatif rasio keuangan), sedangkan sisanya

41,8% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar model regresi.

4. Hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa prediktor atau

rasio-rasio keuangan yang diuji terbebas dari masalah

multikolinearitas, karena nilai VIF prediktor tidak melebihi nilai

10 (VIF < 10) dari syarat yang telah ditetapkan.

5. Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson,

diperoleh nilai DW sebesar 1.771. Nilai tersebut terletak antara

nilai DW 1.66 s.d 2.34, sehingga dapat disimpulkan bahwa model

regresi yang kita uji adalah terbebas dari masalah autokorelasi.

6. Hasil uji heterokedastisitas dengan metode korelasi spearman,

menunjukkan ada tujuh prediktor yang terkena masalah

heterokedastisitas, karena nilai koefisien korelasi Spearman

(Sig.<0,05) yaitu rasio Cash Flow to Current Liabilities, Gross

Profit to Sales, Net Income to Sales, Net Income to Net Worth,

Quick Assets to Inventory, Net Worth to Sales, dan Net Income to

Total Liabilities. Sedangkan enam prediktor lainnya terbebas dari

masalah heterokedastisitas, sehingga layak masuk dalam model

regresi karena nilai koefisien korelasi Spearman (Sig.>0,05) yaitu

rasio Net Worth and Total Liabilities to Fixed Assets, Operating

Income to Sales, Operating Income to Total Liabilities, Current

Liabilities to Inventory, Current Liabilities to Net Worth dan Net

Worth to Total Liabilities.

109

7. Secara keseluruhan kesimpulan dari penelitian ini adalah

perubahan relatif rasio keuangan secara signifikan berpengaruh

dalam memprediksi perubahan laba di masa mendatang pada

perusahaan property dan real estate, terutama rasio Operating

Income to Sales (OIS), Net Income to Net Worth (NINW) dan

Current Liabilities to Inventory (CLI). Hasil penelitian ini tidak

sesuai dengan hasil penelitian Machfoedz pada tahun 1994 yang

digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini, karena dari tiga

belas rasio yang diteliti hanya ada tiga rasio yang signifikan.

B. Keterbatasan Penelitian

Hasil penelitian ini mempunyai beberapa keterbatasan antara lain :

Dalam penelitian ini jumlah sampel yang diteliti terlalu sedikit, karena

disesuaikan dengan kriteria pemilihan sampel.

Penelitian ini tidak melakukan pengujian terhadap pengaruh perusahaan besar

dan perusahaan kecil yang dijadikan sampel penelitian. Dengan kata lain

penelitian ini tidak memperhatikan size effect, ukuran perusahaan

mungkin mempengaruhi kemampuan perusahaan untuk memperoleh laba.

110

C. Saran

Berdasarkan hasil penelitian ada beberapa saran untuk peneliti berikutnya:

1. Peneliti berikutnya sebaiknya memperhatikan jumlah sampel yang diteliti

dan disesuaikan dengan kriteria pemilihan sampel.

2. Peneliti berikutnya sebaiknya memperhatikan size affect dalam

penelitiannya dan pengujian dengan pengamatan yang lama mungkin akan

mendapatkan hasil yang lebih baik.

111

DAFTAR PUSTAKA

Algifari (2000). Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi. Edisi Kedua,Yogyakarta: BPFE.

Asyik, Nurfadjrih (2000). Kemampuan Rasio Keuangan Dalam MemprediksiLaba, STIESIA Surabaya.

Hanafi M, Mamduh & Abdul Halim (2003). Analisis Laporan Keuangan.EdisiRevisi, Yogyakarta: UPP AMP YKPN.

Husnan, Suad (1997). Manajemen Keuangan Teori dan Penerapan KeputusanJangka Pendek, Yogyakarta: BPFE.

Jusup,Haryono Al(2001). Dasar-Dasar Akuntasi. Edisi ke-6, Yogyakarta : STIEYKPN.

Krisna, Erlyna Budiarti (2000). Analisis Rasio Keuangan Dalam MemprediksiPerubahan Laba Pada Industri Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa EfekJakarta , Skripsi Fakultas Ekonomi Jurusan Manajemen UniversitasSanata Dharma.

Kuswadi (2004). Cara Mudah Memahami Angka-angka dan ManajemenKeuangan Bagi Orang awam, Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.

Martono &D.Agus Harjito (2002). Manajemen Keuangan, Yogyakarta: Ekonisia.

Machfoed. Mas’ud (1994), Financial Ratio Analysis and The Predection ofEarning Change in Indonesia, Universitas Gajah Mada

Merung, Fransinety Ivone (2004). Kegunaan Rasio Keuangan DalamMemprediksi Perubahan Laba, Skripsi Fakultas Ekonomi JurusanAkuntansi Universitas Sanata Dharma.

Munawir,S.(1999). Analisis Laporan Keuangan, yogyakarta: Liberty.

Prastowo D, Dwi(1995). Analisis Laporan Keuangan: Konsep dan Aplikasi,Yogyakarta: UMP AMP YKPN.

Revsine, Lawrence, Daniel W.Collins,& W.Bruce Johnsons(1999).FinancialRepoting and Analysis, New Jersey: Prentice Hall.

Riyanto, Bambang(1995). Dasar-Dasar Pembelanjaan Perusahaan, Yogyakarta:BPFE.

Santoso, Singgih (2005). Menguasai Statistik di Era Informasi dengan SPSS 12,Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.

Sartono R, Agus(2001). Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi.Edisi 4,Yogyakarta: BPFE.

Simangunsong, M.P(1995). Pokok-Pokok Analisis Laporan Keuangan, Jakarta:Karya Utama.

Sugiyono (2002). Metode Penelitian Bisnis, Bandung: CV.alfabeta.

Supranto.J(2000). Statistik Teori dan Aplikasi. Edisi Keenam, Jakarta: Erlangga.

Suwarno, Agus Endro (2004). Manfaat Informasi Rasio Keuangan DalamMemprediksi Perubahan Laba, Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Swasta DH, Basu& Ibnu Sukotjo W(1993). Pengantar Bisnis Modern ( PengantarEkonomi Perusahaan Modern), Yogyakarta: Liberty.

Umar, H(1998), Metode Penelitian untuk Skripsi dan Tesis Bisnis, Jakarta:PT.Raja Grafindo Perkasa.

Warsidi & Bambang Agus P (2000). Evaluasi Kegunaan Rasio Keuangan DalamMemprediksi Perubahan Laba Di Masa Yang Akan Datang, UniversitasGajah Mada.

Zainuddin & J. Hartono (1999). Manfaat Rasio Keuangan Dalam MemprediksiPertumbuhan Laba, Universitas Gajah Mada.

www. jsx. co. id

LAMPIRAN I

TABEL DATA MENTAH

TAHUN 2004 - 2006

Lampiran I.A.

TABEL AKTIVA TETAP 2004-2006

NoKode

perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006

1 ELTY 444,260,611,276 556,181,054,917 637,822,070,080

2 BMSR 345,726,814 202,074,999 66,499,999

3 CKRA 485,032,414 330,237,241 160,931,961

4 CTRA 894,001,423,703 1,039,398,123,852 1,121,462,667,680

5 CTRS 81,710,627,986 213,187,986,125 210,311,557,727

6 DILD 375,450,463,624 362,475,607,386 346,482,471,456

7 DUTI 714,107,829,123 696,479,195,639 42,548,837,531

8 MORE 220,109,161,188 217,274,026,122 0

9 GMTD 5,061,418,490 4,449,647,447 3,840,207,025

10 DART 918,445,373,355 791,276,140,052 153,293,690,185

11 JAKA 3,054,977,489 2,749,361,820 2,463,142,278

12 JRPT 113,262,961,000 113,225,920,000 113,988,086,000

13 JSPT 1,478,947,822,245 1,532,811,570,167 1,572,884,134,407

14 JIHD 810,976,651,000 748,743,235,000 717,172,592,000

15 KARK 755,836,412 641,851,030 371,432,770

16 BKSL 10,676,140,150 9,847,794,276 0

17 KIJA 310,003,528,676 317,825,177,144 261,935,297,924

18 SSIA 178,736,975,395 167,855,631,665 101,755,146,786

19 SMDM 152,813,253,482 152,663,102,579 168,543,707,679

20 RODA 737,350,785 605,916,021 528,029,268

21 SIIP 856,818,712 1,246,787,189 973,525,017

22 SMRA 668,392,898,000 754,987,386,000 860,553,229,020

23 PWSI 8,010,111,082 7,906,794,556 7,856,157,356

24 PJAA 253,022,720,294 313,226,273,920 314,089,795,952

25 PWON 1,119,349,547,000 1,096,232,211,000 1,134,913,875,000

26 PNSE 122,105,873,846 130,989,765,701 131,304,852,881

27 MAMI 133,941,221,814 287,905,244,748 0

28 KPIG 37,750,515,264 46,112,562,593 44,762,127,606

29 LAMI 66,842,468,000 80,912,688,000 75,880,528,000

30 PUDP 91,813,566,512 92,243,709,200 91,118,658,383

31 PTRA 108,446,391,764 59,261,034,896 58,226,476,244

32 MTSM 25,224,122,761 24,165,720,888 22,033,555,082

33 MLND 289,767,843,054 299,301,640,967 0

34 LPCK 16,790,275,533 16,298,949,681 19,064,488,686

35 LPKR 1,182,560,494,329 1,168,917,602,708 972,555,639,299

36 RBMS 1,453,655,171 1,152,742,770 1,524,881,226

Lampiran I.B.

TABEL HUTANG LANCAR TAHUN 2004-2006

NoKode

perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006

1 ELTY 349,139,702,165 788,550,946,211 853,664,068,810

2 BMSR 1,550,499,279 1,573,474,099 1,329,543,726

3 CKRA 698,918,816 500,112,197 1,147,885,796

4 CTRA 3,547,718,661,266 4,449,380,839,160 1,255,492,711,118

5 CTRS 695,446,861,211 910,577,702,239 693,035,431,789

6 DILD 1,853,862,420,541 1,920,498,107,561 1,680,330,466,978

7 DUTI 2,505,396,984,606 2,430,179,370,503 2,280,481,434,683

8 MORE 331,760,442,161 377,521,267,713 0

9 GMTD 191,935,874,388 191,006,732,341 188,003,613,997

10 DART 1,966,631,453,117 878,839,148,699 935,029,903,139

11 JAKA 1,766,818,607,117 749,039,100,958 21,949,319,014

12 JRPT 199,812,846,000 129,800,047,741 205,669,463,000

13 JSPT 405,433,113,181 463,647,247,213 465,938,450,793

14 JIHD 2,084,900,184,000 1,296,797,120,000 2,083,745,359,000

15 KARK 20,979,730,770 19,120,258,639 15,875,159,730

16 BKSL 685,188,421,554 578,370,486,694 0

17 KIJA 488,385,338,133 356,774,385,408 272,497,209,268

18 SSIA 551,379,310,485 471,325,769,750 409,025,832,831

19 SMDM 1,961,798,666,886 1,341,453,502,976 1,210,001,850,756

20 RODA 3,302,702,836 2,755,926,433 1,936,623,922

21 SIIP 115,361,125,699 32,769,158,650 62,408,483,999

22 SMRA 801,095,521,000 992,789,152,000 1,147,686,457,000

23 PWSI 496,174,065,630 521,243,973,129 546,877,421,771

24 PJAA 143,893,230,807 199,932,174,795 128,432,899,079

25 PWON 1,921,725,241,000 248,586,896,000 494,330,654,000

26 PNSE 34,253,472,104 33,345,183,804 36,805,009,834

27 MAMI 5,031,965,240 4,842,051,637 0

28 KPIG 3,669,842,539 3,888,111,468 11,682,071,920

29 LAMI 146,317,988,000 196,315,820,000 310,991,875,000

30 PUDP 138,136,643,411 126,891,430,119 49,638,543,827

31 PTRA 397,671,090,377 169,369,496,862 158,673,829,997

32 MTSM 30,760,977,848 25,134,153,060 17,305,327,978

33 MLND 1,555,254,182,112 1,719,014,880,601 0

34 LPCK 616,305,983,269 590,063,197,879 135,259,686,124

35 LPKR 3,743,894,589,100 3,122,560,596,658 2,983,702,486,422

36 RBMS 15,450,055,411 16,362,223,091 10,323,230,371

Lampiran I.C.

TABEL PENJUALAN TAHUN 2004-2006

NoKode

perusahaan Tabel 2004 Tabel 2005 Tabel 2006

1 ELTY 173,876,710,448 319,788,858,466 393,231,522,592

2 BMSR 1,773,000,000 1,485,000,000 255,100,000

3 CKRA 3,320,266,000 3,219,145,000 7,561,157,000

4 CTRA 487,859,534,583 774,565,000,313 1,185,718,207,470

5 CTRS 293,762,489,455 522,906,698,626 657,588,720,980

6 DILD 237,014,239,094 285,373,918,025 256,606,416,738

7 DUTI 900,126,759,773 891,189,913,540 1,101,410,974,235

8 MORE 283,064,514,281 161,385,121,344 0

9 GMTD 50,664,212,442 51,141,226,326 58,520,415,586

10 DART 273,379,077,762 356,919,792,568 442,061,701,982

11 JAKA 4,842,078,000 4,901,834,800 5,341,129,300

12 JRPT 241,018,440,000 340,868,119,000 408,218,497,000

13 JSPT 466,817,050,090 535,329,350,441 657,952,835,120

14 JIHD 181,680,159,000 308,790,150,000 191,771,002,000

15 KARK 28,037,835,818 16,929,525,000 7,461,866,341

16 BKSL 76,940,221,187 117,640,264,732 0

17 KIJA 346,959,627,786 567,357,352,895 429,958,921,945

18 SSIA 820,367,395,840 1,073,214,916,034 1,097,177,545,754

19 SMDM 70,269,804,098 88,406,720,497 134,410,726,682

20 RODA 1,649,770,454 4,317,199,727 9,025,222,500

21 SIIP 180,044,035,419 153,774,260,000 241,669,937,179

22 SMRA 632,388,471,000 797,931,932,000 965,249,803,000

23 PWSI 3,485,832,345 5,008,206,822 648,468,430

24 PJAA 542,815,049,915 617,880,605,251 693,140,686,434

25 PWON 315,888,007,000 357,663,244,000 392,123,176,000

26 PNSE 90,465,087,813 99,153,270,429 90,538,487,329

27 MAMI 36,072,791,978 40,003,155,189 0

28 KPIG 21,703,430,952 21,904,458,393 9,627,640,652

29 LAMI 63,745,187,000 57,756,123,000 43,565,800,000

30 PUDP 52,341,047,315 57,113,058,367 43,710,186,686

31 PTRA 19,922,406,325 19,829,893,809 18,912,596,198

32 MTSM 41,894,248,328 35,360,751,045 36,149,630,505

33 MLND 336,360,267,876 394,810,174,857 0

34 LPCK 187,413,239,619 140,810,236,099 120,763,398,377

35 LPKR 1,672,680,675,445 2,004,950,543,306 1,905,330,356,857

36 RBMS 12,614,554,374 21,766,669,793 33,209,730,950

Lampiran I.D.

TABEL AKTIVA LANCAR TAHUN 2004-2006

No Kode perusahaan Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006

1 ELTY 419,747,273,229 1,657,391,997,485 1,539,353,966,395

2 BMSR 115,087,825,372 111,748,643,571 111,173,402,331

3 CKRA 39,978,495,346 38,238,277,626 41,246,726,002

4 CTRA 2,254,921,266,275 3,287,141,349,144 3,490,878,027,307

5 CTRS 805,217,424,719 1,377,767,929,011 1,570,678,781,123

6 DILD 1,246,118,736,620 1,260,968,788,156 1,231,732,974,158

7 DUTI 2,289,375,021,772 2,215,012,383,494 2,230,119,413,494

8 MORE 60,958,925,859 71,532,259,281 0

9 GMTD 32,483,553,206 133,951,575,089 134,203,968,837

10 DART 351,009,300,797 437,732,904,159 391,363,767,496

11 JAKA 84,993,917,755 91,280,808,809 93,701,171,489

12 JRPT 495,067,651,000 542,204,743,000 674,475,411,000

13 JSPT 455,361,121,698 359,420,106,323 395,703,964,623

14 JIHD 2,997,601,857,000 2,234,254,695,000 3,841,983,316,000

15 KARK 42,079,906,670 32,784,477,665 38,298,183,436

16 BKSL 2,035,683,533,111 1,885,325,867,216 0

17 KIJA 877,372,058,677 925,086,534,444 1,598,512,217,704

18 SSIA 278,712,293,432 410,898,824,053 366,196,992,397

19 SMDM 136,163,122,956 139,839,791,953 133,882,042,352

20 RODA 58,775,300,054 55,769,371,956 54,500,843,169

21 SIIP 87,563,619,351 81,311,173,597 690,876,802,549

22 SMRA 501,592,861,000 827,621,827,000 857,356,068,000

23 PWSI 99,972,194,462 97,552,159,631 94,268,715,827

24 PJAA 277,641,845,169 325,502,223,077 327,167,948,482

25 PWON 228,846,238,000 258,610,644,000 254,295,329,000

26 PNSE 56,116,878,456 45,277,919,619 62,254,322,282

27 MAMI 13,732,989,156 14,134,531,280 0

28 KPIG 57,659,113,178 50,922,247,966 62,302,715,709

29 LAMI 213,167,734,000 262,837,190,000 398,083,579,000

30 PUDP 133,044,339,920 123,836,758,724 105,557,489,880

31 PTRA 959,518,959,773 564,073,104,247 562,282,195,486

32 MTSM 8,129,758,956 6,579,366,070 8,210,931,322

33 MLND 236,699,754,519 255,563,116,795 0

34 LPCK 667,407,907,240 719,781,238,390 737,465,171,999

35 LPKR 2,742,352,290,567 3,907,869,402,512 6,250,399,138,505

36 RBMS 165,395,840,840 157,249,516,892 154,945,519,032

Lampiran I.E.

TABEL PERSEDIAAN TAHUN 2004-2006


1 ELTY 356,931,328,411 1,201,092,367,566 1,323,984,640,868

2 BMSR 1,752,419,131 889,614,152 705,587,972

3 CKRA 34,923,800,851 34,360,478,195 34,936,751,876

4 CTRA 1,831,271,600,713 2,644,755,434,688 2,446,141,390,277

5 CTRS 575,522,904,302 1,248,169,581,643 1,215,033,057,769

6 DILD 946,583,138 1,330,651,447 868,833,666

7 DUTI 1,126,451,213,040 1,046,932,425,747 1,332,052,102,900

8 MORE 583,895,600 626,318,250 0

9 GMTD 25,203,941,299 131,704,026,914 132,696,031,653

10 DART 146,509,013,324 192,030,491,339 168,198,100,140

11 JAKA 59,827,534,275 86,116,995,799 65,589,210,669

12 JRPT 451,535,617,000 503,413,773,000 611,661,363,000

13 JSPT 7,154,450,011 6,727,459,606 8,405,367,323

14 JIHD 2,453,892,032,000 1,291,706,084,000 1,186,818,648,000

15 KARK 7,769,468,563 14,010,220,172 9,347,142,994

16 BKSL 610,542,658,839 590,169,773,731 0

17 KIJA 481,827,194,786 531,204,711,696 482,933,113,588

18 SSIA 8,390,991,167 33,707,917,760 0

19 SMDM 612,231,279 625,204,723 643,629,252

20 RODA 43,263,748,912 40,606,573,701 37,342,150,151

21 SIIP 80,116,600,347 65,978,917,749 77,603,401,476

22 SMRA 193,407,486,000 454,587,077,000 519,194,865,000

23 PWSI 94,580,391,094 92,940,304,014 92,471,707,705

24 PJAA 2,910,620,242 7,146,162,274 8,248,238,299

25 PWON 1,237,128,000 1,827,086,000 1,942,805,000

26 PNSE 9,610,912,393 11,153,657,540 16,995,798,334

27 MAMI 804,219,691 557,180,789 0

28 KPIG 36,544,857,209 37,669,630,009 52,102,933,501

29 LAMI 165,228,673,000 224,280,970,000 5,892,403,000

30 PUDP 84,165,541,098 86,209,692,223 17,914,106,086

31 PTRA 768,818,778,361 557,051,338,567 557,068,113,176

32 MTSM 2,389,284,988 311,412,030 204,699,714

33 MLND 3,556,812,082 4,177,876,591 0

34 LPCK 482,848,010,771 614,834,624,231 654,629,478,039

35 LPKR 1,809,708,141,448 2,895,977,738,844 3,673,731,892,479

36 RBMS 120,645,157,083 112,253,542,241 107,468,422,416

Lampiran I.F.

TABEL TOTAL HUTANG TAHUN 2004-2006


1 ELTY 648,171,469,701 1,255,991,535,966 1,036,383,333,588

2 BMSR 21,106,590,058 19,236,200,449 21,120,041,792

3 CKRA 958,861,985 811,065,197 1,606,455,802

4 CTRA 4,404,326,441,589 4,489,036,680,253 1,303,269,765,552

5 CTRS 697,081,010,459 697,081,010,459 696,348,879,674

6 DILD 1,921,437,405,936 2,012,569,304,510 1,893,628,623,252

7 DUTI 2,653,597,252,966 2,601,166,721,416 2,441,387,895,536

8 MORE 520,934,578,325 535,957,432,489 0

9 GMTD 191,998,675,243 191,028,894,312 188,003,613,997

10 DART 2,732,581,452,323 1,124,743,187,341 1,099,620,994,843

11 JAKA 14,615,541,328 15,901,699,412 21,949,319,014

12 JRPT 556,900,662,000 409,464,319,000 578,071,443,000

13 JSPT 1,177,670,194,790 1,254,420,246,755 1,322,806,393,304

14 JIHD 2,340,135,347,000 1,459,276,536,000 2,534,130,631,000

15 KARK 25,969,787,304 24,502,980,403 22,137,038,671

16 BKSL 704,221,214,959 584,137,875,976 0

17 KIJA 516,377,891,524 377,357,030,237 278,018,843,663

18 SSIA 1,104,207,263,571 748,064,603,326 686,280,776,069

19 SMDM 2,357,149,020,522 1,760,322,590,613 1,596,467,284,393

20 RODA 5,458,390,721 3,510,840,939 2,294,953,922

21 SIIP 115,561,777,052 81,004,584,473 62,408,483,999

22 SMRA 830,450,283,000 1,026,141,474,000 1,215,083,592,000

23 PWSI 518,186,195,227 543,288,663,846 569,437,341,488

24 PJAA 65,248,635,894 259,254,500,197 230,580,047,149

25 PWON 2,256,279,160,000 1,613,429,837,000 1,791,774,812,000

26 PNSE 114,577,584,035 111,936,615,715 121,261,052,175

27 MAMI 27,718,018,768 27,963,504,067 0

28 KPIG 4,023,938,784 4,114,553,657 14,935,429,315

29 LAMI 159,824,915,000 211,619,674,000 328,127,225,000

30 PUDP 141,635,741,118 129,722,456,356 60,165,900,391

31 PTRA 1,010,960,148,346 502,173,207,946 491,477,739,942

32 MTSM 47,559,544,566 32,701,903,802 23,433,366,218

33 MLND 1,656,790,866,839 1,838,270,296,812 0

34 LPCK 689,266,565,489 666,242,651,458 714,416,103,506

35 LPKR 3,855,275,330,100 3,248,557,968,501 5,208,253,762,626

36 RBMS 18,302,463,152 17,823,748,051 12,029,768,591

Lampiran I.G.

TABEL MODAL SENDIRI TAHUN 2004-2006


1 ELTY 542,761,160,025 1,262,130,679,939 1,318,830,174,668

2 BMSR 175,809,595,145 174,131,415,709 171,225,713,333

3 CKRA 46,987,693,168 47,038,045,903 47,252,732,047

4 CTRA -224,273,927,992 -96,427,746,077 2,844,824,066,250

5 CTRS 850,052,625,718 940,147,702,148 1,085,516,148,770

6 DILD -43,955,442,570 78,416,954,239 1,836,722,304

7 DUTI 1,675,782,960,888 1,577,435,585,370 1,651,272,609,651

8 MORE 235,344,402,617 211,491,697,290 0

9 GMTD 70,292,675,356 75,069,540,598 80,618,387,765

10 DART 238,518,716,202 277,426,740,612 397,267,489,460

11 JAKA 142,366,595,060 143,942,351,610 142,665,991,572

12 JRPT 777,846,263,000 985,322,699,000 1,050,386,172,000

13 JSPT 1,142,648,504,160 1,042,306,025,853 1,006,658,175,396

14 JIHD 1,380,052,168,000 1,416,729,976,000 1,358,216,830,000

15 KARK 50,588,467,341 50,653,676,987 50,366,572,379

16 BKSL 1,372,542,178,969 1,338,742,778,331 0

17 KIJA 1,464,438,606,501 1,598,003,164,412 1,621,682,646,808

18 SSIA 572,573,010,817 228,770,113,161 594,111,891,335

19 SMDM -313,823,156,018 266,750,876,388 329,720,338,450

20 RODA 71,865,895,289 70,396,227,382 70,639,214,233

21 SIIP 393,259,827,863 533,608,986,558 626,777,229,691

22 SMRA 647,880,272,000 837,150,451,000 975,741,538,000

23 PWSI -178,350,190,278 -225,198,073,077 -254,741,722,056

24 PJAA 561,711,555,505 645,935,107,439 723,343,935,645

25 PWON 62,242,573,000 80,668,096,000 929,724,777,000

26 PNSE 56,416,232,877 57,336,576,844 67,088,200,779

27 MAMI 443,167,386,583 594,233,249,042 0

28 KPIG 93,589,387,634 93,552,963,039 93,058,915,462

29 LAMI 160,243,009,000 161,932,547,000 162,899,507,000

30 PUDP 192,176,024,981 194,101,803,318 196,740,748,038

31 PTRA 649,726,503,844 204,304,715,991 212,329,914,747

32 MTSM 64,191,674,271 69,081,952,869 73,526,058,708

33 MLND -332,143,122,704 -452,546,650,565 0

34 LPCK 440,585,526,378 444,323,787,197 447,563,722,361

35 LPKR 1,444,925,246,604 2,692,634,412,966 2,962,488,557,445

36 RBMS 153,628,563,966 151,373,247,460 151,553,258,593

Lampiran I.H.

TABEL LABA KOTOR TAHUN 2004-2006


1 ELTY 89,496,902,472 135,945,221,721 167,188,820,165

2 BMSR 586,909,708 491,656,576 140,636,319

3 CKRA 835,939,387 872,582,743 1,721,251,118

4 CTRA 362,782,027,984 486,190,917,015 559,007,352,254

5 CTRS 139,995,668,073 238,774,500,088 303,189,932,748

6 DILD 90,949,085,993 131,844,576,514 97,995,363,052

7 DUTI 489,414,687,853 532,526,242,642 530,927,573,174

8 MORE 110,609,923,493 66,230,189,142 0

9 GMTD 23,233,742,094 25,648,482,389 25,307,074,028

10 DART 260,480,078,356 304,843,360,803 294,841,026,240

11 JAKA 1,003,256,266 1,498,170,146 1,512,622,768

12 JRPT 104,416,265,000 157,317,001,000 184,211,956,000

13 JSPT 294,819,130,816 315,799,131,469 349,654,101,261

14 JIHD 128,296,474,000 138,162,593,000 139,072,853,000

15 KARK 6,733,259,933 5,794,014,856 2,462,415,893

16 BKSL 14,223,891,508 38,366,597,339 0

17 KIJA 140,890,998,097 260,636,243,596 188,220,625,637

18 SSIA 110,711,623,319 147,012,752,417 114,653,910,418

19 SMDM 28,786,798,320 35,764,889,508 46,396,960,468

20 RODA 278,521,450 1,165,441,608 1,911,972,744

21 SIIP 90,646,602,985 115,098,870,317 141,582,014,158

22 SMRA 358,053,307,000 409,598,170,000 419,567,828,000

23 PWSI 2,370,598,346 3,239,493,744 408,461,998

24 PJAA 281,372,151,125 295,139,824,658 311,159,180,142

25 PWON 154,743,106,000 181,044,334,000 194,846,068,000

26 PNSE 63,572,833,871 68,846,208,075 61,847,399,071

27 MAMI 22,955,022,597 26,377,748,746 0

28 KPIG 39,449,780 0 4,771,265,350

29 LAMI 27,667,330,000 29,382,757,000 21,066,825,000

30 PUDP 34,713,399,140 33,754,863,732 30,331,785,092

31 PTRA -58,312,950,259 17,716,918,366 16,886,979,174

32 MTSM 7,624,747,017 10,207,445,812 11,505,311,233

33 MLND 88,564,451,686 96,245,314,810 0

34 LPCK 93,601,415,753 70,703,459,484 52,744,868,324

35 LPKR 774,191,144,239 999,207,432,281 972,993,310,351

36 RBMS 2,790,392,227 4,830,318,935 8,871,233,740

Lampiran I.I.

TABEL LABA OPERASI TAHUN 2004-2006


1 ELTY 22,737,085,647 46,633,805,665 72,201,019,163

2 BMSR -1,073,092,126 -1,320,013,989 -3,047,889,423

3 CKRA -433,118,142 -383,144,427 -624,695,442

4 CTRA 145,101,994,740 235,486,299,500 286,957,133,881

5 CTRS 63,347,335,353 153,887,120,497 206,524,806,284

6 DILD 27,566,649,618 66,696,292,970 39,555,881,646

7 DUTI 112,193,861,260 110,040,700,771 109,901,356,306

8 MORE 65,786,494,827 15,687,288,708 0

9 GMTD 5,720,416,333 5,626,172,555 10,026,501,676

10 DART 80,575,754,463 120,828,019,641 142,908,059,641

11 JAKA -197,026,493 150,646,988 375,441,228

12 JRPT 68,367,549,000 101,892,383,000 123,563,690,000

13 JSPT -35,074,730,204 -36,865,876,031 4,346,587,213

14 JIHD -132,085,982,000 -93,836,562,000 -68,906,024,000

15 KARK 2,001,163,913 1,403,325,690 861,599,140

16 BKSL -36,925,480,707 -904,073,284 0

17 KIJA 41,466,000,040 142,848,061,243 51,890,761,381

18 SSIA 27,164,419,581 61,692,035,541 24,286,339,347

19 SMDM 509,867,261 -197,827,745 10,276,651,543

20 RODA -1,659,528,019 -2,042,839,628 29,916,200

21 SIIP 87,554,417,748 110,581,107,394 137,075,108,453

22 SMRA 233,499,137,000 133,075,842,000 241,940,033,000

23 PWSI -935,479,583 978,375,731 -2,823,218,502

24 PJAA 167,205,707,827 170,980,700,354 166,285,762,550

25 PWON 125,846,320,000 158,779,820,000 166,354,634,000

26 PNSE 35,747,243,503 38,785,554,063 29,887,860,349

27 MAMI 951,477,180 5,411,617,865 0

28 KPIG 1,648,154,261 1,493,933,944 855,174,891

29 LAMI 7,332,087,000 10,640,775,000 4,173,116,000

30 PUDP 13,448,360,460 11,108,744,658 2,143,034,209

31 PTRA -110,565,616,824 4,649,458,302 1,836,498,579

32 MTSM 660,745,224 2,397,487,299 6,012,528,038

33 MLND 12,527,790,579 8,585,412,981 0

34 LPCK 56,194,018,382 37,388,755,808 17,191,042,099

35 LPKR 367,538,835,187 536,003,140,249 447,172,735,658

36 RBMS -3,507,304,338 -4,348,838,629 -844,270,463

Lampiran I.J.

TABEL LABA SEBELUM PAJAK TAHUN 2004-2006


1 ELTY 48,237,049,605 125,820,144,289 79,346,442,962

2 BMSR -1,514,331,226 -1,912,978,500 -2,622,902,019

3 CKRA 38,138,519 69,233,735 238,687,696

4 CTRA -121,309,017,952 230,576,156,692 300,630,553,569

5 CTRS 86,507,203,679 174,816,319,591 242,586,355,985

6 DILD -31,107,047,409 -14,535,672,581 82,732,197,205

7 DUTI 107,825,451,861 102,375,325,859 137,968,788,347

8 MORE 0 -12,838,367,720 10,938,352,596

9 GMTD 8,321,228,775 8,566,391,292 10,293,404,177

10 DART -65,883,920,029 173,473,867,805 143,508,254,729

11 JAKA 772,431,113 1,046,548,867 1,438,617,765

12 JRPT 58,648,635,000 87,307,035 115,166,080

13 JSPT -5,845,685,075 -126,982,215,570 -22,930,920,390

14 JIHD -346,421,016,000 -189,495,738,000 157,654,562,000

15 KARK 838,409,632 214,461,918 -333,827,433

16 BKSL 0 -24,135,088,953 -81,134,336,073

17 KIJA 52,921,412,265 148,637,058,886 42,646,874,917

18 SSIA -73,353,269,816 20,526,197,926 38,661,477,331

19 SMDM 122,259,203,900 -69,552,615,883 85,517,832,814

20 RODA 1,554,080,568 -1,988,576,287 428,860,151

21 SIIP 78,974,008,110 110,922,995,067 135,677,743,107

22 SMRA 187,848,356 193,886,310 214,308,857

23 PWSI -27,154,034,216 -31,735,768,007 -29,467,950,658

24 PJAA 162,983,265,747 179,423,407,362 178,362,027,746

25 PWON -109,482,614,000 59,180,684,000 252,306,562,000

26 PNSE 3,558,885,657 6,676,357,273 10,268,712,038

27 MAMI 0 7,850,080,455 -19,622,022,086

28 KPIG 2,763,085,539 2,778,606,844 2,646,020,648

29 LAMI 3,819,184,000 4,322,742,000 3,937,708,000

30 PUDP 4,977,488,412 4,903,283,662 620,796,167

31 PTRA -120,251,813,051 -443,693,814,845 10,007,749,873

32 MTSM 7,201,257,322 5,866,730,732 6,570,917,553

33 MLND 0 -75,479,952,282 -132,033,458,037

34 LPCK 29,886,014,534 4,810,410,484 243,467,885

35 LPKR 336,719,877,884 535,039,905,826 463,991,758,137

36 RBMS -2,492,904,454 -3,310,217,065 734,741,949

Lampiran I.K.

TABEL LABA BERSIH SETELAH PAJAK TAHUN 2004-2006

No Kode perusahaan Tabel 2004 Tabel 2005 Tabel 2006

1 ELTY 36,620,126,181 92,554,816,500 67,608,522,696

2 BMSR -1,231,246,051 -1,678,179,436 -2,905,702,376

3 CKRA 22,640,919 50,352,735 214,686,144

4 CTRA -219,273,939,140 79,231,045,950 572,099,687,440

5 CTRS 61,391,768,522 119,778,048,940 169,114,824,630

6 DILD -45,705,227,673 -34,485,314,719 80,229,873,493

7 DUTI 59,642,976,096 60,856,737,158 72,943,280,735

8 MORE 215,001,471,325 -23,851,885,127 0

9 GMTD 6,396,856,295 6,604,549,242 7,376,531,167

10 DART -85,044,467,264 197,509,703,715 121,877,610,170

11 JAKA 764,784,213 1,575,756,550 1,445,894,104

12 JRPT 41,622,059,000 67,226,436,000 84,119,953,000

13 JSPT -43,463,730,029 -120,134,058,817 -35,647,850,457

14 JIHD 430,879,391,000 -141,366,862,000 -58,513,146,000

15 KARK 618,080,549 203,016,370 -287,104,608

16 BKSL -81,372,418,866 -28,769,314,628 0

17 KIJA 61,127,939,703 133,990,509,624 37,016,788,091

18 SSIA -85,843,564,422 9,311,119,058 21,538,880,518

19 SMDM -1,631,206,831 4,637,478,933 43,901,229,259

20 RODA -995,648,688 -1,469,667,907 242,986,851

21 SIIP 55,202,352,949 77,638,752,183 93,683,793,133

22 SMRA 147,014,773,000 151,209,519,000 168,099,159,000

23 PWSI -19,010,264,516 29,773,209,585 -29,294,371,765

24 PJAA 110,608,660,997 124,501,551,934 126,231,445,789

25 PWON 227,665,129,000 642,910,669,000 218,735,781,000

26 PNSE 3,558,885,657 2,436,919,938 8,919,159,986

27 MAMI 130,202,108,832 4,795,863,155 0

28 KPIG 2,472,482,510 2,482,067,905 2,024,444,923

29 LAMI 1,453,067,000 1,689,538,000 966,960,000

30 PUDP 3,382,818,480 3,325,778,337 288,106,287

31 PTRA -121,669,605,815 -225,421,787,853 8,025,198,756

32 MTSM 5,719,588,348 4,890,278,598 4,430,580,256

33 MLND -166,646,209,485 -120,403,527,861 0

34 LPCK 28,936,338,681 3,732,760,819 3,269,855,164

35 LPKR 292,914,373,144 358,943,471,241 324,836,371,332

36 RBMS -1,473,116,701 -2,255,316,506 180,011,133

Lampiran I.L.

TABEL ARUS KAS OPERASI TAHUN 2004-2006


1 ELTY 45,269,472,800 -108,979,123,952 -214,361,642,467

2 BMSR -872,232,133 1,326,114,493 -2,731,045,045

3 CKRA -32,639,881 2,820,621 1,023,471,636

4 CTRA 227,902,039,349 455,531,098,565 11,076,959,477

5 CTRS 228,987,961,622 293,110,875,467 1,702,002,223

6 DILD 38,712,294,918 -47,402,292,200 -17,407,629,630

7 DUTI 133,075,260,509 -71,587,276,161 163,020,938,931

8 MORE 52,573,608,722 52,130,833,109 0

9 GMTD 7,924,067,479 3,531,334,808 7,034,751,215

10 DART 82,292,783,019 154,025,565,960 -9,215,679,328

11 JAKA -674,638,964 -5,419,079,478 1,188,210,295

12 JRPT 70,603,495,000 84,073,829,000 8,885,894,000

13 JSPT 25,654,032,596 30,328,573,511 1,753,636,009

14 JIHD -34,657,940,000 13,839,848,000 -155,096,333,000

15 KARK 7,091,340,799 -3,429,673,028 571,310,381

16 BKSL 14,530,903,995 -17,609,875,122 0

17 KIJA 43,810,866,926 196,645,594,969 74,807,364,953

18 SSIA 29,843,564,422 9,311,119,058 119,810,504,900

19 SMDM 64,740,403,563 71,520,523,469 23,660,735,544

20 RODA 717,557,926 844,295,094 1,675,168,092

21 SIIP 10,917,216,348 -7,893,888,895 115,469,749,144

22 SMRA 79,981,965,000 284,160,700,000 -174,104,511

23 PWSI 868,623,780 3,052,143,175 -1,537,317,844

24 PJAA 132,693,872,991 109,618,390,574 132,357,703,799

25 PWON 152,226,983,000 161,090,234,000 176,173,370,000

26 PNSE 20,595,223,334 25,952,766,498 2,703,616,610

27 MAMI 17,908,283,731 5,122,530,824 0

28 KPIG 4,785,873,107 2,906,086,014 -2,111,260,852

29 LAMI -8,095,132,000 24,864,551,000 -40,024,671,000

30 PUDP 12,856,248,456 12,753,496,775 -6,623,225,553

31 PTRA 72,699,851,899 -68,338,312,566 699,504,425

32 MTSM 201,691,121 667,220,822 11,100,965,191

33 MLND 95,650,549,874 68,082,448,926 0

34 LPCK -10,180,669,121 -39,816,695,818 -498,080,569,581

35 LPKR 248,635,504,546 -1,301,021,768,157 -1,175,878,842,819

36 RBMS 1,100,401,784 6,699,428,846 5,532,778,296

Lampiran I.M.

TABEL KAS TAHUN 2004-2006


1 ELTY 12,387,219,891 238,755,090,938 32,637,089,690

2 BMSR 1,449,848,479 926,822,327 276,594,998

3 CKRA 479,118,680 1,852,609,447 2,982,950,095

4 CTRA 179,292,485,012 389,959,331,492 759,944,279,552

5 CTRS 110,129,328,468 269,085,652,883 156,170,379,637

6 DILD 54,597,199,571 865,520,867 28,280,614,280

7 DUTI 296,015,236,740 460,797,718,118 289,218,086,231

8 MORE 43,018,844,026 53,267,403,652 0

9 GMTD 4,901,831,363 1,176,280,425 523,611,035

10 DART 44,375,345,763 49,563,770,921 53,252,628,975

11 JAKA 14,016,232,356 14,038,715,226 280,728,389

12 JRPT 18,428,884,000 15,573,796,000 35,754,478,000

13 JSPT 240,771,068 130,754,953 11,857,109

14 JIHD 30,426,112,000 45,664,270,000 50,783,345,000

15 KARK 2,415,918,170 727,287,790 168,601,389

16 BKSL 18,336,692,101 6,411,576,651 0

17 KIJA 142,386,510,807 142,106,231,100 81,385,885,996

18 SSIA 55,101,874,659 71,008,811,299 126,507,065,438

19 SMDM 48,491,736,987 44,819,957,620 38,124,012,364

20 RODA 2,515,577,358 2,508,922,853 3,844,271,249

21 SIIP 1,871,845,092 555,560,285 621,413,696

22 SMRA 114,974,543,000 213,555,807,000 116,749,455,000

23 PWSI 240,771,068 130,754,953 11,857,109

24 PJAA 161,020,965,269 135,027,219,277 125,116,551,468

25 PWON 192,410,860,000 221,799,441,000 217,746,096,000

26 PNSE 32,545,548,961 21,625,583,804 25,723,221,809

27 MAMI 611,128,885 788,651,253 0

28 KPIG 14,492,484,471 10,601,500,263 959,976,973

29 LAMI 22,974,958,000 25,036,867,000 5,463,452,000

30 PUDP 24,564,563,130 18,740,697,815 13,867,683,649

31 PTRA 9,198,158,905 513,560,079 1,037,071,254

32 MTSM 1,719,635,000 2,156,052,806 2,335,313,413

33 MLND 171,736,508,119 147,169,198,645 0

34 LPCK 80,393,497,168 8,346,300,437 8,122,395,704

35 LPKR 269,005,155,248 287,627,842,560 1,349,407,328,222

36 RBMS 7,904,911,135 10,099,995,544 11,460,240,602

Lampiran I.N.

TABEL INVESTASI TAHUN 2004-2006


1 ELTY 594,919,000 237,967,600 613,224,200

2 BMSR 0 0 0

3 CKRA 0 0 0

4 CTRA 168,229,864,040 160,414,573,991 39,792,286,782

5 CTRS 86,700,914,612 94,707,866,261 16,246,201,457

6 DILD 2,894,105,661 348,058,711 71,409,150

7 DUTI 1,299,522,748,837 512,057,491,280 489,267,639,723

8 MORE 5,820,200 0 0

9 GMTD 0 0 0

10 DART 63,586,368,690 1,994,798,160 50,728,220,000

11 JAKA 0 0 15,456,000,000

12 JRPT 9,319,477,000 5,125,867,000 5,447,853,000

13 JSPT 0 46,465,971,341 16,227,977,013

14 JIHD 99,373,778,000 429,619,058,000 261,533,215,000

15 KARK 0 0 0

16 BKSL 15,465,515,474 0 0

17 KIJA 0 0 0

18 SSIA 19,944,722,793 41,720,387,650 9,028,614,100

19 SMDM 46,849,753,667 49,689,521,953 50,100,875,296

20 RODA 0 0 0

21 SIIP 244,000,000 391,000,000 44,000,000

22 SMRA 6,629,304,000 21,279,505,000 24,034,653,000

23 PWSI 200,000,000 2,450,000,000 0

24 PJAA 25,000,000,000 25,741,619,619 5,929,075,000

25 PWON 3,324,465,000 3,710,195,000 3,055,381,000

26 PNSE 2,493,800,000 2,979,350,000 2,701,967,000

27 MAMI 0 0 0

28 KPIG 0 0 0

29 LAMI 0 0 0

30 PUDP 18,790,742,337 12,249,461,099 58,737,066,787

31 PTRA 0 0 0

32 MTSM 0 0 0

33 MLND 0 0 0

34 LPCK 16,260,316,747 15,839,461,081 19,520,171,824

35 LPKR 178,050,398,376 128,586,916,522 356,004,602,653

36 RBMS 0 0 0

Lampiran I.O.

TABEL PIUTANG USAHA TAHUN 2004-2006

No Kode perusahaan Tabel 2004 Tabel 2005 Tabel 2006

1 ELTY 37,680,994,002 116,994,394,173 167,503,393,402

2 BMSR 1,398,594,888 226,326,088 194,542,827

3 CKRA 4,126,919,802 3,874,299,431 3,327,024,031

4 CTRA 29,083,277,614 39,186,777,891 49,996,445,250

5 CTRS 11,641,044,934 11,930,450,715 8,063,411,669

6 DILD 46,182,994,194 56,675,258,664 58,076,046,634

7 DUTI 32,506,183,311 46,886,457,830 49,750,059,669

8 MORE 7,496,152,439 6,457,588,158 0

9 GMTD 180,690,777 0 368,119,906

10 DART 38,809,717,771 28,441,556,075 16,014,238,413

11 JAKA 9,912,230,308 9,887,176,248 11,108,786,254

12 JRPT 14,787,123,000 16,235,259,000 18,691,417,000

13 JSPT 45,355,385,346 51,366,042,792 74,824,147,931

14 JIHD 24,819,763,000 77,575,877,000 25,098,411,000

15 KARK 9,303,724,679 8,091,057,511 9,557,519,266

16 BKSL 20,326,971,548 15,280,046,668 0

17 KIJA 53,854,062,543 51,721,950,977 21,637,692,847

18 SSIA 185,637,252,418 241,140,533,226 172,346,992,294

19 SMDM 4,475,160,338 3,505,418,387 4,181,743,851

20 RODA 1,168,406,656 484,903,600 1,467,375,974

21 SIIP 3,614,571,774 807,062,178 1,674,953,500

22 SMRA 21,958,051,000 30,569,222,000 54,900,825,000

23 PWSI 3,191,314,946 779,666,130 1,383,695,123

24 PJAA 72,868,083,114 146,263,219,515 167,777,714,475

25 PWON 10,992,499,000 17,070,228,000 16,671,048,000

26 PNSE 8,312,675,749 7,378,303,982 7,845,189,978

27 MAMI 1,334,676,606 1,294,787,507 0

28 KPIG 1,228,318,481 2,236,323,838 8,374,512,243

29 LAMI 20,784,700,000 11,918,711,000 1,761,589,000

30 PUDP 2,527,977,906 4,473,820,619 5,708,797,246

31 PTRA 15,706,585,619 5,474,502,682 2,369,342,334

32 MTSM 417,568,099 437,251,753 801,083,559

33 MLND 21,051,440,997 50,690,885,886 0

34 LPCK 86,933,998,741 78,533,734,573 53,133,119,786

35 LPKR 195,227,058,497 479,427,759,818 609,267,028,002

36 RBMS 9,370,893,976 5,832,811,344 6,921,814,084

Lampiran I.P.

TABEL PIUTANG LAIN-LAIN TAHUN 2004-2006


1 ELTY 9,772,399,687 95,923,484,914 1,405,464,744

2 BMSR 0 0 0

3 CKRA 438,822,680 3,500,000 0

4 CTRA 6,746,413,026 7,968,262,384 19,893,579,093

5 CTRS 842,757,538 3,860,032,758 13,862,189,073

6 DILD 8,365,657,648 12,698,683,114 22,974,909,132

7 DUTI 12,716,692,942 7,630,050,852 15,484,454,874

8 MORE 4,694,732,085 5,921,694,786 0

9 GMTD 1,952,694,482 867,546,237 561,175,797

10 DART 49,288,131,402 157,516,990,076 92,905,995,552

11 JAKA 1,237,920,816 1,237,920,816 1,226,446,177

12 JRPT 134,829,000 151,726,000 628,862,000

13 JSPT 6,409,861,275 7,880,168,130 29,241,300,500

14 JIHD 3,273,841,000 4,459,253,000 9,044,181,000

15 KARK 21,087,457,399 15,833,891,867 16,982,276,845

16 BKSL 4,714,727,184 1,316,052,811 0

17 KIJA 160,145,949,684 180,526,542,201 182,082,655,105

18 SSIA 8,390,991,167 33,707,917,760 35,769,955,631

19 SMDM 1,450,404,267 2,437,580,379 2,800,949,817

20 RODA 0 0 0

21 SIIP 243,670,041 283,220,847 2,855,311,971

22 SMRA 42,362,085,000 47,112,150,000 42,130,048,000

23 PWSI 627,576,994 649,086,994 0

24 PJAA 3,311,950,192 1,230,111,026 2,024,626,673

25 PWON 2,763,396,000 1,482,558,000 2,338,676,000

26 PNSE 1,938,618,746 1,318,469,148 8,352,350,610

27 MAMI 9,838,519,585 9,906,524,965 0

28 KPIG 5,156,559,546 264,637,416 7,718,336

29 LAMI 1,468,158,000 2,820,431,000 5,892,403,000

30 PUDP 2,489,088,959 1,810,272,577 8,725,382,226

31 PTRA 2,565,346,150 481,798,147 523,763,690

32 MTSM 1,703,300,432 1,641,645,960 1,416,342,676

33 MLND 3,280,640,240 9,508,755,746 0

34 LPCK 650,404,518 2,065,572,882 852,316,965

35 LPKR 57,514,586,084 50,455,625,606 77,004,385,568

36 RBMS 444,603,844 3,748,000 0

LAMPIRAN II

TABEL RASIO KEUANGAN

TAHUN 2004

TABEL RASIO KEUANGAN TAHUN 2004

KODE CFCL NWTLFA

GPS OIS NIS NINW

QAI

ELTY 13,0 268,1 51,5 13,1 21,1 6,7 16,9

BMSR -56,3 508,522 33,1 -60,5 -69,4 -0,7 162,5

CKRA -4,7 98,852 25,2 -13 0,7 0 14,4

CTRA 6,4 467,6 74,4 29,7 -44,9 97,8 20,9

CTRS 32,9 48,934 47,7 21,6 20,9 7,2 36,4

DILD 2,1 500,1 38,4 11,6 -19,3 104 118,363

DUTI 5,3 606,3 54,4 12,5 6,6 3,6 97,7

MORE 15,8 343,6 39,1 23,2 76 91,4 94,568

GMTD 4,1 51,822 45,9 11,3 12,6 9,1 27,9

DART 4,2 323,5 95,3 29,5 -31,1 -35,7 133,8

JAKA -4,9 51,386 20,7 -4,1 15,8 0,5 42,1

JRPT 35,3 117,84 43,3 28,4 17,3 5,4 9,5

JSPT 6,3 156,9 63,2 -7,5 -9,3 -3,8 59,777

JIHD -1,7 458,7 70,6 -72,7 237,2 31,2 6,4

KARK 0,338 101,289 0,240 0,071 0,022 0,012 422,3

BKSL 2,1 194,524 18,5 -48 -105,8 -5,9 9,6

KIJA 9 639 40,6 12 17,6 4,2 74

SSIA 5,4 938,1 13,5 3,3 -10,5 -15 310,67

SMDM 3,3 13,371 41 0,7 -2,3 0,5 165,407

RODA 21,7 104,869 16,9 -1 -60,4 -1,4 8,5

SIIP 9,5 593,850 50,3 48,6 30,7 14 7,5

SMRA 10 221,2 56,6 36,9 23,2 22,7 132,3

PWSI 2,2 42,426 68 -26,8 -545,4 10,7 4,5

PJAA 92,2 247,8 51,8 30,8 20,4 19,7 90,084

PWON 7,9 207,1 49 39,8 72,1 365,8 169,337

PNSE 60,1 140 70,3 39,5 3,9 6,3 471,2

MAMI 355,9 351,6 63,6 2,6 360,9 29,4 14,653

KPIG 130,4 258,6 0,2 7,6 11,4 2,6 57,3

LAMI -5,5 478,8 43,4 11,5 2,3 0,9 27,4

PUDP 9,3 363,6 66,3 25,7 6,5 1,8 57,5

PTRA 18,3 15,313 -292,7 -555 -610,7 -18,7 3,6

MTSM 0,7 443 18,2 1,6 13,7 8,9 160,7

MLND 6,2 457,1 26,3 3,7 -49,5 50,2 55,125

LPCK -1,7 67,292 49,9 30 15,4 6,6 38,2

LPKR 6,6 448,2 46,3 22 17,5 20,3 38,7

RBMS 7,1 118,275 22,1 -27,8 -11,7 -1 14,7

KODE OITL NWS CLI NITL CLNW NWTLELTY 3,5 312,2 97,8 5,6 64,3 83,7

BMSR -5,1 99,159 88,5 -5,8 0,9 833

CKRA -45,2 14,152 2 2,4 1,5 49

CTRA 3,3 -46 193,7 -5 -15,819 -5,1

CTRS 9,1 289,4 120,8 0,8 81,8 12,19

DILD 1,4 -18,5 1958,48 -2,4 -42,176 -2,3

DUTI 4,2 186,2 222,4 2,2 149,5 63,2

MORE 12,6 83,1 568,185 41,3 141 45,2

GMTD 3 138,7 761,5 3,3 273,1 36,6

DART 2,9 87,2 13,423 -3,1 824,5 8,7

JAKA -1,3 29,402 23,1 5,2 9,7 974,1

JRPT 12,3 322,7 44,3 7,5 25,7 139,7

JSPT -3 244,8 56,669 -3,7 35,5 97

JIHD -5,6 759,6 85 18,4 151,1 59

KARK 7,7 180,4 270 2,4 41,5 194,8

BKSL -5,2 178,39 112,2 -11,6 49,9 194,9

KIJA 8 422,1 101,4 11,8 33,3 283,6

SSIA 2,5 69,8 65,711 -7,8 96,3 51,9

SMDM 0 -446,6 3204,34 -0,1 -625,1 -13,3

RODA -30,4 43,561 7,6 -18,2 4,6 13,166

SIIP 75,8 218,4 144 47,8 29,3 340,3

SMRA 28,1 102,4 414,2 17,7 123,6 78

PWSI -0,2 -51,16 524,6 -3,7 -278,2 -34,4

PJAA 253,6 103,5 49,437 169,5 25,6 860,9

PWON 5,6 19,7 1553,38 10,1 30,875 2,8

PNSE 31,2 62,4 356,4 3,1 60,7 49,2

MAMI 3,4 12,285 625,7 469,7 1,1 15,988

KPIG 41 431,2 10 61,4 3,9 23,258

LAMI 4,6 251,4 88,6 0,9 91,3 100

PUDP 0,095 3,672 1,641 2,4 719 135,7

PTRA -10,9 32,613 51,7 -12 61,2 64,3

MTSM 1,4 153,2 12,875 12 47,9 135

MLND 0,8 -98,7 437,261 -10,1 -468,2 -20

LPCK 8,2 235,1 127,6 4,2 139,9 63,9

LPKR 9,5 86,4 206,9 7,6 259,1 37,5

RBMS -19,2 12,179 12,8 -8 10,1 839,4

LAMPIRAN III

TABEL RASIO KEUANGAN

TAHUN 2005

TABEL RASIO KEUANGAN TAHUN 2005

KODE CFCL NWTLFA

GPS OIS NIS NINW

QAI

ELTY -13,8 452,8 42,5 14,6 28,9 7,3 37,6

BMSR 84,3 861,717 33,1 -88,9 -113 -1 129,6

CKRA 0,6 144,893 27,1 -11,9 1,6 0,1 11,3

CTRA 10,2 422,6 62,8 30,4 10,2 -82,2 22,6

CTRS 32,2 768 45,7 29,4 22,9 12,7 8,9

DILD -2,5 576,9 46,2 23,4 -12,1 -44 71,835

DUTI -2,9 600 59,8 12,3 6,8 3,9 106,7

MORE 13,8 344 41 9,7 -14,8 -1,3 104,814

GMTD 1,8 59,802 50,2 11 12,9 8,8 1,6

DART 17,5 177,2 85,4 33,9 55,3 71,2 123,7

JAKA -35,9 58,139 30,6 3,1 32,1 1,1 6

JRPT 64,8 123,19 46,2 29,9 19,7 6,8 7,4

JSPT 6,5 149,8 59 -6,9 -22,4 -11,5 50,508

JIHD 1,1 384,1 44,7 -30 -45,8 -10 43,1

KARK -17,9 117,094 34,2 8,3 1,2 0,4 118,2

BKSL -3 195,260 32,6 -0,8 -24,5 -2,1 3,9

KIJA 55,1 621,5 45,9 25,2 23,6 8,4 70,5

SSIA 2 581,9 13,7 5,7 0,9 4,1 10,498

SMDM 5,3 132,7 40,5 -0,2 5,2 1,7 160,792

RODA 30,6 121,976 27 -47,3 -34 -2,1 7,4

SIIP -24,1 492,958 74,8 71,9 50,5 14,5 3,1

SMRA 28,6 246,8 51,3 16,7 19 18,1 72,4

PWSI 0,6 40,230 64,7 19,5 594,5 -13,2 4,3

PJAA 54,8 289 47,8 27,7 20,1 19,3 43,137

PWON 64,8 154,5 50,6 44,4 179,8 797 133,580

PNSE 77,8 129,2 69,4 39,1 2,5 4,3 298,6

MAMI 105,8 216,1 65,9 13,5 12 0,8 21,519

KPIG 74,7 211,8 0 6,8 11,3 2,7 34,8

LAMI 12,7 461,7 50,9 18,4 2,9 1,0 16,5

PUDP 10,1 351,1 59,1 19,5 5,8 1,7 43,2

PTRA -40,3 11,921 89,3 23,4 -11,37 -110,3 1,2

MTSM 2,7 421,2 28,9 6,8 13,8 7,1 13,599

MLND 4 463 24,4 2,2 -30,5 26,6 49,635

LPCK -6,7 68,137 50,2 26,6 2,7 0,8 17

LPKR -41,7 508,3 49,8 26,7 17,9 13,3 32,7

RBMS 40,9 146,778 22,2 -20 -10,4 -1,5 14,2

KODE OITL NWS CLI NITL CLNW NWTLELTY 3,7 394,7 65,7 7,4 0,9 100

BMSR -6,9 117,26 176,9 -8,7 0,9 905,2

CKRA -47,2 146,12 1,5 6,2 1,1 579,95

CTRA 5,2 -12,4 168,2 1,8 -46,142 -2,1

CTRS 22,1 179,8 73 17,2 96,9 134,9

DILD 3,3 27,5 1443,28 -1,7 24,491 3,9

DUTI 4,2 177 232,1 2,3 154,1 60,6

MORE 2,9 131 602,763 -4,5 178,5 39,5

GMTD 2,9 146,8 145 3,5 254,4 39,3

DART 10,7 77,7 457,7 17,6 316,8 24,7

JAKA 0,9 29,365 17,5 9,9 10,5 905,2

JRPT 24,9 289,1 25,8 16,4 13,2 240,6

JSPT -2,9 194,7 68,919 -9,6 44,5 83,1

JIHD -6,4 458,8 1,004 -9,7 91,5 97,1

KARK 5,7 299,2 136,5 0,8 37,7 206,7

BKSL -0,2 113,80 98 -4,9 43,2 229,2

KIJA 37,9 281,7 67,2 35,5 22,3 423,5

SSIA 8,2 21,3 13,983 1,2 206 30,6

SMDM 0 301,7 2145,62 0,3 502,9 15,2

RODA -58,2 16,306 6,8 -41,9 3,9 20,051

SIIP 136,5 347 49,7 95,8 6,1 658,7

SMRA 13 104,9 218,4 14,7 118,6 81,6

PWSI 0,2 -449,7 560,8 5,5 -231,5 -41,5

PJAA 66 104,5 27,978 48 31 249,2

PWON 9,8 22,6 136,056 39,8 308,2 5

PNSE 34,6 57,8 299 2,2 58,2 0,512

MAMI 19,4 145,5 869 17,2 0,8 21,250

KPIG 36,3 427,1 10,3 60,3 4,2 22,737

LAMI 5 280,4 87,5 0,8 121,2 76,5

PUDP 8,6 339,9 147,2 2,6 65,4 149,6

PTRA 0,9 103,03 30,4 -44,9 82,9 40,7

MTSM 7,3 195,4 807,10 15 36,4 211,2

MLND 0,5 -114,6 411,46 -6,5 -379,9 -24,6

LPCK 5,6 315,5 96 0,6 132,8 66,7

LPKR 16,5 134,3 107,8 11 116 82,9

RBMS -24,4 695,4 14,6 -12,7 10,8 849,3

LAMPIRAN IV

TABEL PERUBAHAN RELATIF

RASIO KEUANGAN

TAHUN 2004 - 2005

TABEL PERUBAHAN RELATIF RASIO KEUANGANTAHUN 2004 – 2005

KODE CFCL NWTLFA GPS OIS NIS NINW QAIELTY -206,6 68,9 -17,4 11,5 37,4 8,7 122,2

BMSR -249,8 69,5 0.000 46,9 62,7 37,6 -20,3

CKRA -112,1 46,6 7,7 -8,8 129,4 122,2 -21,9

CTRA 59,4 -9,6 -15,6 2,2 -122,8 -184 7,9

CTRS -2,2 -54,1 -4,2 36,5 9,6 76,4 -75,7

DILD -218,2 15,4 20,4 101 -37,3 -142,3 -39,3

DUTI -155,5 -1,0 9,9 -0,9 3,1 8,4 9,2

MORE -12,9 0,1 5 -58,2 -119,5 -112,3 10,8

GMTD -55,2 15,4 9,4 -2,6 23 -3,3 -94,4

DART 318,8 -45,2 -10,4 14,9 -277,9 -299,7 -7,6

JAKA 634,9 13,1 47,5 -175,5 103,5 103,8 -85,7

JRPT 83,3 4,5 6,5 5,4 14,2 27,5 -22

JSPT 3,4 -4,5 -6,6 -8,3 141 203 -15,5

JIHD -164,2 -16,3 -36,6 -58,2 -119,3 -132 570,5

KARK -153,1 15,6 42,5 16,1 -45,6 -67,2 -72

BKSL -243,6 0,4 76,4 -98,4 -76,9 -63,8 -59,6

KIJA 514,4 -2,7 13,1 110,7 34 101 -4,7

SSIA -63,5 -38 1,5 73,6 -108,3 -127,1 -66,2

SMDM 61,6 -0,7 -1,2 -130,8 -326 234,5 -2,8

RODA 41 16,3 59,9 -53,0 -43,6 50,7 -13,4

SIIP -354,3 -17 48,7 47,9 64,7 3,7 -58,6

SMRA 186,7 11,6 -9,3 -54,8 -18,5 -20,4 -45,3

PWSI 234,5 -5,2 -4,9 -172,8 -209 -224 -4,2

PJAA -40,5 16,6 -7,9 -10,2 -1,1 -2,1 -52,1

PWON 718,1 -25,4 3,3 11,4 149,4 117,9 -21,1

PNSE 29,4 -7,7 -1,2 -1 -37,5 -32,6 -36,6

MAMI -70,3 -38,5 3,6 412,9 -96,7 -97,3 46,9

KPIG -42,7 -18,1 -100 -10,2 -0,5 0,4 -39,3

LAMI -328,9 -3,6 17,2 60,2 28,3 15,1 -39,8

PUDP 8 -3,4 -10,9 -24,3 -9,9 -2,7 -24,8

PTRA -320,7 -22,2 -103,5 -104,2 86,1 489,2 -67,5

MTSM 304,9 -4,9 58,6 329,9 1,3 -20,6 746

MLND -35,6 1,3 -7,4 -41,6 -38,4 -47 -10

LPCK 308,5 1,3 0,5 -11,4 -82,8 -87,2 -55,3

LPKR -727,4 13,4 7,7 21,7 2,2 -34,2 -15,5

RBMS 474,9 24,1 0,3 -28,1 -11,3 55,4 3,3

KODE OITL NWS CLI NITL CLNW NWTLELTY 5,8 26,4 -32,9 30,4 -98,6 20

BMSR 35 18,3 99,9 49,6 2,5 8,7

CKRA 4,6 3,3 -27,3 162,9 -28,5 18,3

CTRA 59,2 -72,9 -13,2 -135,5 191,7 -57,8

CTRS 85,5 -37,9 -39,6 49 18,4 -15,6

DILD 131 -248,2 -26,3 -28 -158,1 -270,3

DUTI 0,1 -4,9 4,4 4,1 3 -4

MORE -76,8 57,6 6,1 -110,8 26,6 -12,7

GMTD -1,1 5,8 -81 3,8 -6,8 7,3

DART 264,3 -10,9 -65,9 -664,2 -61,6 182,6

JAKA -170,3 -0,1 -24,1 89,4 8,1 -7,1

JRPT 102,7 -10,4 -41,7 119,7 -48,7 72,3

JSPT -1,3 -20,5 21,6 159,5 25,4 -14,4

JIHD 13,9 -39,6 18,2 -152,6 -39,4 64,6

KARK -25,7 65,8 -49,5 -65,2 36,2 6,1

BKSL -97 -36,2 -12,7 -57,4 -13,5 17,6

KIJA 371,4 -33,3 -33,7 200 -33,1 49,3

SSIA 235,2 -69,5 -78,7 -116 113,9 -41

SMDM -152 -167,6 -33 -480,7 -180,4 -213,8

RODA 91,4 -62,6 -11,1 129,5 -14,8 52,3

SIIP 80,2 58,9 -65,5 100 -79 93,6

SMRA -53,9 2,4 -47,3 -16,8 -4,1 4,6

PWSI -199,8 -12,1 6,9 -249,4 -16,8 20,4

PJAA -74,3 1 -43,4 -71,7 20,8 -71,1

PWON 76,4 14,5 -91,2 294,9 -90 81,2

PNSE 11,1 -7,3 -16,1 -29,9 -4,2 4

MAMI 463,8 20,9 38,9 -96,3 -28,2 32,9

KPIG -11,4 -1 2,8 -1,8 6 -2,2

LAMI 9,6 11,5 -1,2 -12,2 32,8 -23,7

PUDP -9,8 -7,4 -10,3 7,3 -9,1 10,3

PTRA -108,5 -68,4 -41,2 273 35,4 -36,7

MTSM 427,7 27,5 526,9 24,3 -24,1 56,5

MLND -38,2 16,1 -5,9 -34,9 -18,9 22,8

LPCK -31,2 34,2 -24,8 -86,7 -5,1 4,3

LPKR 73,1 55,5 -47,9 45,4 -55,2 121,2

RBMS 27,3 -42,9 13,8 57,2 7,5 1,2

LAMPIRAN V

TABEL PERUBAHAN LABA RELATIF

TAHUN 2005 - 2006

TABEL PERUBAHAN LABA RELATIF TAHUN 2005 – 2006

KODE PLELTY -36,94BMSR -237,11CKRA 244,76CTRA 30,38CTRS 38,77DILD -669,17DUTI -17,27MORE 34,77GMTD 20,16DART -217,37JAKA -9,94JRPT -16,80JSPT -81,94JIHD 31,91

KARK -255,66BKSL -71,31KIJA -4,77SSIA -8,91

SMDM -94,94RODA -13,28

SIIP -140,01SMRA 12,00PWSI 74,93PJAA -102,26

PWON -99,57PNSE -7,15MAMI -0,59KPIG -87,34LAMI 53,81PUDP -122,20PTRA -121,57MTSM 236,17MLND 10,53LPCK 22,32LPKR -222,95RBMS 88,35

LAMPIRAN VI

HASIL PERHITUNGAN REGRESI

Documents

RASIO – RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI … · Net Income to Net Worth, dan Current Liabilities to Inventory karena tingkat sig. < 5%, sedangkan secara simultan semua variabel