Anindita Syifa Maulidia. Alamat : Jl. H. Saidi IV no.16a Cipete Selatan, Jakarta Selatan Telp :

Transkripsi

1 PENGARUH OPERATING LEVERAGE, FINANCIAL LEVERAGE, DAN CYCLICALITY TERHADAP BETA SAHAM PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BEI TAHUN 2010 DAN 2011 Anindita Syifa Maulidia Alamat : Jl. H. Saidi IV no.16a Cipete Selatan, Jakarta Selatan Telp : anindita_shiva@yahoo.com Dosen Pembimbing : Dr. Titik Indrawati, SE., ME ABSTRAK Dalam berinvestasi di pasar modal, khususnya investasi saham, tentu terdapat risiko yang harus dihadapi oleh para investor. Risiko yang dibahas dalam penelitian ini adalah risiko sistematik, yaitu risiko yang tidak bisa hilang dengan cara diversifikasi sekuritas. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi risiko sistematik. Faktor-faktor tersebut adalah operating leverage, financial leverage, dan cyclicality. Sampel yang digunakan sebanyak 30 perusahaan yang merupakan perusahaan manufaktur. Periode yang diteliti selama 2 tahun yaitu Metode yang digunakan adalah regresi linier berganda dengan pengujian hipotesis menggunakan uji F untuk pengujian secara simultan dan uji t untuk pengujian secara parsial, dengan tingkat signifikan 5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel operating leverage, financial leverage, dan cyclicality secara simultan berpengaruh terhadap risiko sistematik, tetapi secara parsial hanya variabel operating leverage dan cyclicality yang berpengaruh signifikan terhadap risiko sistematik secara positif, pada kedua tahun. Dari pengujian koefisien determinasi diperoleh hasil bahwa pada tahun 2010 sebesar 23,1% dan pada tahun 2011 sebesar 28,8% risiko sistematik dapat dijelaskan oleh variabel operating leverage, financial leverage, dan cyclicality. Sedangkan sisanya 76,9% (2010) dan 71,2% (2011) dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam penelitian ini. Kata kunci : operating leverage, financial leverage, cyclicality, risiko sistematik.

2 PENDAHULUAN Kondisi pasar saham maupun kondisi perekonomian selalu berubah-ubah, membuat ketidakpastian bagi investor untuk mendapatkan keuntungan (return). Unsur ketidakpastian akan selalu melekat dalam dunia investasi, para investor akan selalu mendapatkan return yang berbeda dengan yang diharapkan. Apabila dari suatu kesempatan investasi diperoleh tingkat keuntungan yang tinggi, maka risiko yang ditanggungnya akan tinggi pula. Risiko sistematik yaitu risiko yang tidak bisa hilang dengan cara diversifikasi sekuritas atau portofolio. Risiko sistematik diukur dengan beta saham. METODE PENELITIAN Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah causal effect relationship. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Data yang digunakan berupa laporan keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI dan data harga saham bulanan yang diperoleh dari pada periode Teknik pemilihan sampel dalam penelitian ini dilakukan secara purposive sampling, yaitu pemilihan sampel dengan kriteria-kriteria atau pertimbangan yang ditetapkan. Kriteria-kriteria yang menjadi pertimbangan dalam penetapan sampel dalam penelitian ini adalah : 1) Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI selama periode ) Mempublikasikan laporan keuangannya. 3) Yang sahamnya aktif diperdagangkan, dan tidak pernah di-suspend selama periode ) Mempunyai nilai DOL dan DFL yang positif selama periode Dari kriteria-kriteria yang ada, terpilih 30 perusahaan yang masuk sebagai sampel pada penelitian ini. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kuantitatif dengan regresi linier berganda. Untuk menganalisis pengaruh variabel independen yaitu variabel DOL sebagai X1, DFL sebagai X2, variabel dummy cyclicality sebagai X3, dan variabel dependen yaitu beta saham sebagai Y, dengan menggunakan bantuan software SPSS Pada penelitian ini dilakukan pengujian penyimpangan asumsi klasik dan untuk memenuhi asumsi metode ordinary least square. Uji asumsi klasik yang digunakan meliputi : 1) Uji Multikolinearitas. Untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. 2) Uji Autokorelasi. Untuk menguji adanya kesalahan pengganggu periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). 3) Uji Heteroskedastisitas. Untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan yang lain. 4) Uji Normalitas. Untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen, keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Metode pengujian terhadap hipotesis yang diajukan, dilakukan pengujian secara parsial dan pengujian secara simultan serta analisis koefisien determinasi. 1) Uji t. Menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel independen lainnya konstan. Untuk mengetahui nilai t statistik tabel ditentukan tingkat signifikansi sebesar 5%. 2) Uji F. Menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Uji ini digunakan untuk menguji kelayakan model goodness of fit. Untuk mengetahui nilai F statistik tabel ditentukan tingkat signifikansi sebesar 5%. 3) Koefisien Determinasi (R 2 ). Untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen. Nilai R 2 antara 0 sampai 1. Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan variabel variabel independen dalam menerangkan variabel dependen sangat terbatas.

3 HASIL DAN BAHASAN 1. Analisis Deskriptif Variabel Variabel Penelitian Tabel 1 Statistik Deskriptif Tahun 2010 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation DOL 30, ,0707 7, , DFL 30,8909 3,9792 1,339630, D_Cyclical ,60,498 Valid N (listwise) 30 Tabel 2 Statistik Deskriptif Tahun 2011 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation DOL 30, ,3344 1, , DFL 30,9630 2,7524 1,184660, D_Cyclical ,60,498 Valid N (listwise) 30 Tabel 1 dan 2 menunjukkan bahwa jumlah observasi atau jumlah perusahaan yang diteliti sebanyak 30 perusahaan. Berdasarkan hasil pengolahan data di atas, terlihat bahwa pada tahun 2010 variabel DOL memiliki nilai terendah sebesar 0,0176, nilai tertinggi sebesar 33,0707, dan nilai rata-rata sebesar 7, Variabel DFL memiliki nilai terendah sebesar 0,8909, tertinggi 3,9792, dan rata-rata 1, Pada Tabel 2 terlihat bahwa pada tahun 2011 variabel DOL memiliki nilai terendah sebesar 0,1003, nilai tertinggi 10,3344, dan nilai rata-rata 1, Variabel DFL memiliki nilai terendah sebesar 0,9630, tertinggi 2,7524, dan rata-rata 1, Sedangkan variabel D_Cyclical memiliki nilai terendah 0, nilai tertinggi 1, dan nilai rata-rata 0,60. Standar deviasi yang baik adalah yang bernilai kecil, atau dapat dikatakan semakin kecil standar deviasi maka semakin baik. 2. Uji Normalitas Gambar 1 Hasil Uji Normalitas Data Tahun 2010

4 Gambar 2 Hasil Uji Normalitas Data Tahun 2011 Dari Gambar 1 dan 2 terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, sehingga dapat dikatakan data tahun 2010 dan 2011 berdistribusi normal. 3. Uji Multikolinearitas Tabel 3 Hasil Uji Multikolinearitas Tahun (Constant) Collinearity Statistics Tolerance VIF DOL,729 1,372 DFL,904 1,107 D_Cyclical,797 1,254 Tabel 4 Hasil Uji Multikolinearitas Tahun (Constant) Collinearity Statistics Tolerance VIF DOL,998 1,002 DFL,998 1,002 D_Cyclical,997 1,003 Dari Tabel 3 dan 4 dapat dilihat bahwa semua variabel independen mempunyai nilai VIF kurang dari 10 dan nilai tolerance lebih besar dari 0,1, artinya data penelitian tahun 2010 dan 2011 tidak memiliki gangguan multikolinearitas dalam model regresinya.

5 4. Uji Heteroskedastisitas Gambar 3 Hasil Uji Heteroskedastisitas Tahun 2010 Gambar 4 Hasil Uji Heteroskedastisitas Tahun 2011 Dalam Gambar 3 dan 4 terlihat tidak terdapat pola yang jelas, serta titik titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi tahun 2010 dan Uji Autokorelasi Tabel 5 Hasil Uji Autokorelasi Tahun 2010 Summary b Durbin-Watson 1 1,823 a. Predictors: (Constant), D_Cyclical, DFL, DOL Tabel 6 Hasil Uji Autokorelasi Tahun 2011 Summary b Durbin-Watson 1 2,287 a. Predictors: (Constant), D_Cyclical, DOL, DFL

6 Dari Tabel 5 dan 6 dapat dilihat nilai DW sebesar 1,823 untuk tahun 2010 dan sebesar 2,287 untuk tahun Dapat disimpulkan bahwa pada kedua tahun tidak terdapat autokorelasi karena nilai DW terletak antara 1,6498 dan 2,3502. Dengan demikian asumsi nonautokorelasi terpenuhi. 6. Uji Regresi Parsial (Uji t) Tabel 7 Hasil Uji t Tahun 2010 t Sig. 1 (Constant) 2,406,024 DOL 1,821,074 DFL,189,852 D_Cyclical 2,272,034 Tabel 8 Hasil Uji t Tahun 2011 t Sig. 1 (Constant) 1,073,293 DOL 2,178,039 DFL,000 1,000 D_Cyclical 2,318,029 a) Degree of operating leverage Dalam Tabel 7 dan 8 terlihat nilai t-hitung DOL sebesar 1,821 untuk tahun 2010 dan sebesar 2,178 untuk tahun 2011, sementara t-tabel adalah sebesar 1,706 dengan tingkat signifikan 0,05. Dapat dikatakan bahwa t-hitung > t-tabel. Dengan demikian Ho ditolak, artinya operating leverage berpengaruh positif signifikan terhadap beta saham. Hasil ini mendukung hipotesis satu yang menyatakan bahwa operating leverage berpengaruh positif terhadap beta saham. b) Degree of financial leverage Dalam Tabel 7 dan 8 terlihat nilai t-hitung DFL sebesar 0,189 untuk tahun 2010 dan sebesar 0,000 untuk tahun 2011, sementara t-tabel adalah sebesar 1,706 dengan tingkat signifikan 0,05. Berarti t-hitung < t-tabel. Dengan demikian Ho tidak ditolak, artinya financial leverage tidak berpengaruh positif signifikan terhadap beta saham. Hasil ini tidak mendukung hipotesis dua yang menyatakan bahwa financial leverage berpengaruh positif terhadap beta saham. c) Cylicality Dalam Tabel 7 dan 8 terlihat nilai t-hitung D_Cyclical sebesar 2,272 untuk tahun 2010 dan sebesar 2,318 untuk tahun 2011, sementara t-tabel adalah sebesar 1,706 dengan tingkat signifikan 0,05. Berarti t-hitung > t-tabel. Dengan demikian Ho ditolak, artinya cyclicality berpengaruh positif signifikan terhadap beta saham. Hasil ini mendukung hipotesis tiga yang menyatakan bahwa cyclicality berpengaruh positif terhadap beta saham.

7 7. Uji Regresi Simultan (Uji F) Tabel 9 Hasil Uji F Tahun 2010 ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2, ,209 3,246,042 a Residual 31,422 26,971 Total 34, a. Predictors: (Constant), D_Cyclical, DFL, DOL Tabel 10 Hasil Uji F Tahun 2011 ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 5, ,911 3,508,029 a Residual 14,166 26,545 Total 19, a. Predictors: (Constant), D_Cyclical, DOL, DFL Dari hasil uji F pada Tabel 9 dan 10 didapat nilai F-hitung tahun 2010 sebesar 3,246 dan tahun 2011 sebesar 3,508 sementara F-tabel sebesar 2,975 dengan tingkat signifikan 0,05. Dengan demikian F- hitung > F-tabel, sehingga Ho ditolak, artinya tidak semua variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Dengan kata lain, terbukti model penelitian sudah cocok (fit). 8. Koefisien Determinasi (R²) Tabel 11 Hasil R² Tahun 2010 Summary b R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,481 a,231,160 1, a. Predictors: (Constant), D_Cyclical, DFL, DOL Tabel 12 Hasil R² Tahun 2011 Summary b R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,537 a,288,206, a. Predictors: (Constant), D_Cyclical, DOL, DFL Dalam Tabel 11 dan 12 dapat dilihat nilai R² tahun 2010 sebesar 0,231 dan tahun 2011 sebesar 0,288 Nilai koefisien ini menunjukkan bahwa perubahan DOL, DFL dan cyclicality dapat menjelaskan perubahan beta saham tahun 2010 sebesar 23,1% dan tahun 2011 sebesar 28,8%. Sisanya 76,9% untuk tahun 2010 dan 71,2% untuk tahun 2011 dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak terdapat dalam penelitian ini.

8 9. Koefisien Regresi Linier Berganda Tabel 13 Hasil Regresi Tahun 2010 Standardized Unstandardized Coefficients Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,198,498 DOL,479,263,293 DFL,059,314,037 D_Cyclical,593,459,272 Dari Tabel 13 diperoleh hasil regresil linier berganda tahun 2010 yaitu sebagai berikut: Untuk non-cyclical firms : Beta = 1, ,479 DOL + 0,059 DFL Untuk cyclical firms : Beta = 1, ,479 DOL + 0,059 DFL Dari model regresi tersebut dapat dijelaskan bahwa : a) Konstanta sebesar 1,198 menunjukkan bahwa apabila nilai semua variabel independen 0, maka beta sebesar 1,198 untuk non-cyclical firms dan sebesar 1,791 = (1, ,593) untuk cyclical firms. b) β 1 sebesar 0,479 menunjukkan bahwa apabila DOL naik sebesar 1%, akan menyebabkan kenaikan beta sebesar 47,9%, dengan asumsi variabel-variabel independen lain konstan. Tabel 14 Hasil Regresi Tahun 2011 Standardized Unstandardized Coefficients Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant),564,526 DOL,126,058,361 DFL,001,391,000 D_Cyclical,639,276,384 Dari Tabel 4.14 diperoleh hasil regresil linier berganda tahun 2011 yaitu sebagai berikut: Untuk non-cyclical firms : Beta = 0, ,126 DOL + 0,001 DFL Untuk cyclical firms : Beta = 1, ,126 DOL + 0,001 DFL Dari model regresi tersebut dapat dijelaskan bahwa : a) Konstanta sebesar 0,564 menunjukkan bahwa apabila nilai semua variabel independen 0, maka beta sebesar 0,564 untuk non-cyclical firms dan sebesar 1,203 = (0, ,639) untuk cyclical firms. b) β 1 sebesar 0,126 menunjukkan bahwa apabila DOL naik sebesar 1%, akan menyebabkan kenaikan beta sebesar 12,6%, dengan asumsi variabel-variabel independen lain konstan.

9 SIMPULAN DAN SARAN 1. Simpulan Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan terhadap perusahaan manufaktur pada tahun 2010 dan 2011, yang memiliki hasil yang serupa pada kedua tahun, maka kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Dari hasil pengujian hipotesis satu diperoleh hasil bahwa DOL berpengaruh positif signifikan terhadap beta saham. Operating leverage yang tinggi mencerminkan biaya tetap yang tinggi yang harus ditanggung oleh perusahaan. Perubahan kecil pada penjualan mengakibatkan perubahan besar dalam keuntungan karena fixed cost tetap dikeluarkan. Semakin tinggi operating leverage perusahaan, semakin besar fluktuasi penjualan yang akan mempengaruhi laba, maka semakin besar juga risikonya. 2) Dari hasil pengujian hipotesis dua diperoleh hasil bahwa DFL tidak berpengaruh signifikan terhadap beta saham. Financial leverage yang tinggi menunjukkan bahwa perusahaan banyak menggunakan utang dalam struktur modalnya. Semakin besar utang semakin besar pula beban bunga yang harus dibayar setiap tahunnya, sehingga akan meningkatkan financial leverage. Perusahaan manufaktur biasanya mempunyai biaya operasi yang tinggi, jadi sudah mempunyai risiko bisnis yang tinggi, mungkin mereka berhati-hati terhadap penggunaan utang untuk meminimalkan risiko keuangannya. Sebagai contoh perusahaan Berlina Tbk. yang mempunyai DFL tahun 2011 sebesar 1,4542 yang besarnya di atas rata-rata, tetapi beta sahamnya sebesar 0,4407. Membuktikan bahwa perusahaan yang memiliki DFL yang tinggi belum tentu memiliki beta saham yang tinggi juga. 3) Dari hasil pengujian hipotesis tiga diperoleh hasil bahwa cyclicality berpengaruh positif signifikan terhadap beta saham. Dengan demikian cyclical firm mempunyai beta saham lebih tinggi daripada non-cyclical firm, walaupun memiliki nilai DOL dan DFL yang sama. Jadi semakin sensitif suatu perusahaan terhadap kondisi perekonomian, dapat dikatakan semakin tinggi pula risikonya. 4) Dari hasil pengujian secara simultan diperoleh hasil tidak semua variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap beta saham. 2. Keterbatasan dan Saran 1) Jumlah sampel yang digunakan hanya 30, sehingga kurang mewakili seluruh perusahaan manufaktur yang terdapat di BEI. Selain itu, teknik penarikan sampel adalah purposive sampling, yang merupakan non-probability sampling. Oleh karena itu, hasil penelitian skripsi ini tidak dapat digeneralisasi untuk sektor manufaktur. 2) Penelitian ini memiliki nilai R² yang relatif rendah, yaitu sebesar 23,1% untuk tahun 2010 dan sebesar 28,8% untuk tahun Hal ini menunjukkan bahwa masih banyak faktor-faktor lain yang mungkin signifikan mempengaruhi beta. Oleh karena itu diharapkan penelitian selanjutnya dapat menggunakan faktor-faktor mikro lainnya maupun makro ekonomi agar hasilnya lebih signifikan. REFERENSI Al-Qaisi, K.M. (2011). The Economic Determinants of Systematic Risk in the Jordanian Capital Market. International Journal of Business and Social Science Vol. 2 No. 20: 85-95, November Alaghi, K. (2011). Financial Leverage and Systematic Risk. African Journal of Business Management Vol. 5: , August Damodaran, A. (1999). Estimating Risk Parameters. New York: Stern School of Business Darmadji, T., dan Fakhruddi, H.M. (2006). Pasar Modal di Indonesia: Pendekatan Tanya Jawab. Jakarta: Salemba Empat Emery, D.R., Finnerty, J.D., dan Stowe, J.D. (2004). Corporate Financial Management (Second Edition). Upper Saddle River: Prentice Hall Fahmi, I., dan Hadi, Y.L. (2009). Teori Portofolio dan Analisis Investasi: Teori dan Soal Jawab. Bandung: Alfabeta Ghozali, I. (2009). Ekonometrika: Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan SPSS 17. Semarang: BP-UNDIP

10 Hadi, A., Hartatik, dan Pramesti, G. (2012). Aplikasi SPSS Dalam Saham. Jakarta: PT Elex Media Komputindo Hadianto, B., dan Tjun, L.T. (2009). Pengaruh Leverage Operasi, Leverage Keuangan, dan Karakteristik Perusahaan terhadap Risiko Sistematik Saham: Studi Empirik pada Emiten Sektor Pertambangan di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Akuntansi Vol.1 No.1 Mei: 1-16 Hartono, J. (2010). Teori Portofolio dan Analisis Investasi (Edisi 7). Yogyakarta: BPFE Hidayat, T. (2011). Buku Pintar Investasi. Jakarta: Mediakita Husnan, S. (2009). Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas (Edisi 4). Yogyakarta: SPP STIM YKPN Kartikasari, L. (2007). Pengaruh Variabel Fundamental Terhadap Risiko Sistematik Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di BEJ. Jurnal Akuntansi & Manajemen STIE YKPN Volume XVIII, No.1, April Miswanto dan Husnan, S. (1999). The Effect of Operating Leverage, Cyclicality, and Firm Size on Business Risk. Gadjah Mada International Journal of Business. Vol.1, No.1: Munawir, S. (2007). Analisa Laporan Keuangan (Edisi Ke 4). Yogyakarta: Liberty Nasarudin, M.I., dan Surya, I. (2004). Aspek Hukum Pasar Modal Indonesia. Jakarta: Kencana Priyatno, D. (2012). Belajar Cepat Olah Data Statistik Dengan SPSS. Yogyakarta: ANDI Salama, A., dan Nguyen, D.T. (2005). The Association Between Accounting and Market-Based Risk Measures. York: The University of York. Department of Management Studies, Working Paper 15, December Sinaga, B. (2010). Kitab Suci Pemain Saham. Jakarta: Dua Jari Terangkat Sinaga, B. (2011). Buku Saham Paling Fundamental. Jakarta: Gerrmedia Komik Soedijatno, K., Mediawati, E., dan Widaningsih, M. (2009). Pengaruh Operating Leverage dan Firm Size Terhadap Financial Leverage dan Implikasinya Terhadap Risiko Sistematis Saham. Jurnal Percikan: Vol. 102, Juli Sufiyati dan Na im, A. (1998). Pengaruh Leverage Operasi dan Leverage Finansial Terhadap Risiko Sistematik Saham: Studi pada Perusahaan Publik di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, Vol. 13, No. 3: Sugiyono. (2007). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta Tandelilin, E. (2010). Portofolio dan Investasi: Teori dan Aplikasi. (Edisi Pertama). Yogyakarta: Kanisius Umar, H. (2003). Metode Penelitian Untuk Skripsi dan Tesis Bisnis. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada Widoatmodjo, S. (2012). Cara Sehat Investasi di Pasar Modal (Edisi Revisi). Jakarta: PT Elex Media Komputindo Yulianti, R., dan Zuhrohtun. (2006). Operating Leverage dan Risiko Sistematik Perusahaan. Jurnal Ekonomi dan Kewirausahaan Vol. 6, No. 1, April :1-8 RIWAYAT PENULIS Anindita Syifa Maulidia lahir di kota Jakarta pada 11 Oktober Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Akuntansi pada 2013.