JURNAL AKUNTANSI & MANAJEMEN (JAM) - …30).pdf · MITRA BESTARI JURNAL AKUNTANSI & MANAJEMEN (JAM)...

Vol. 21, No. 3, Desember 2010

JURNAL AKUNTANSI & MANAJEMEN (JAM)TERAKREDITASI

SK. Nomor: 64a/DIKTI/Kep/2010

EDITOR IN CHIEFDjoko Susanto

STIE YKPN Yogyakarta

EDITORIAL BOARD MEMBERS

Baldric Siregar HarsonoSTIE YKPN Yogyakarta Universitas Gadjah Mada

Dody Hapsoro SoeratnoSTIE YKPN Yogyakarta Universitas Gadjah Mada

Eko Widodo Lo Wisnu PrajogoSTIE YKPN Yogyakarta STIE YKPN Yogyakarta

MANAGING EDITORSSinta Sudarini dan Enny Pudjiastuti


EDITORIAL SECRETARYRudy Badrudin


PUBLISHERPusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat STIE YKPN Yogyakarta

Jalan Seturan Yogyakarta 55281Telpon (0274) 486160, 486321 ext. 1406 Fax. (0274) 486155

EDITORIAL ADDRESSPusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat STIE YKPN Yogyakarta

Jalan Seturan Yogyakarta 55281Telpon (0274) 486160, 486321 ext. 1332 Fax. (0274) 486155

http://www.stieykpn.ac.id e-mail: [email protected] Mandiri atas nama STIE YKPN Yogyakarta No. Rekening 137 0095042814

Jurnal Akuntansi & Manajemen (JAM) terbit sejak tahun 1990. JAM merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh PusatPenelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Yayasan Keluarga Pahlawan Negara (STIE YKPN) Yogyakarta.Penerbitan JAM dimaksudkan sebagai media penuangan karya ilmiah baik berupa kajian ilmiah maupun hasil penelitian di bidangakuntansi dan manajemen. Setiap naskah yang dikirimkan ke JAM akan ditelaah oleh MITRA BESTARI yang bidangnya sesuai.Daftar nama MITRA BESTARI akan dicantumkan pada nomor paling akhir dari setiap volume. Penulis akan menerima limaeksemplar cetak lepas (off print) setelah terbit.JAM diterbitkan setahun tiga kali, yaitu pada bulan April, Agustus, dan Desember. Harga langganan JAM Rp7.500,- ditambahbiaya kirim Rp12.500,- per eksemplar. Berlangganan minimal 1 tahun (volume) atau untuk 3 kali terbitan. Kami memberikankemudahan bagi para pembaca dalam mengarsip karya ilmiah dalam bentuk electronic file artikel-artikel yang dimuat pada JAMdengan cara mengakses artikel-artikel tersebut di website STIE YKPN Yogyakarta (http://www.stieykpn.ac.id).

Tahun 1990

ISSN: 0853-1259

J U R N A LAKUNTANSI & MANAJEMEN


DAFTAR ISI

PEMILIHAN MODEL ASSET PRICINGRowland Bismark Fernando Pasaribu

217-230

PENGARUH LINGKUNGAN BISNIS, ALIANSI STRATEJIK, DAN STRATEGI INOVASI TERHADAPKINERJA PERUSAHAAN

Fahmy Radhi231-242

RASIO KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH KABUPATEN/KOTADI PROVINSI DIY PASCA OTONOMI DAERAH

Rudy Badrudin243-263

PENGARUH KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN TERHADAP RETURN SAHAMDENGAN PERILAKU HERDING SEBAGAI VARIABEL MEDIASI

Muflikhun Annas265-284

UTANG DAN DIVERGENSI HAK KONTROL DARI HAK ALIRAN KASBaldric Siregar

285-295

PENGARUH UKURAN PERUSAHAAN, UKURAN DEWAN KOMISARIS, KEPEMILIKAN INSTITUSIONAL,KEPEMILIKAN ASING, DAN UMUR PERUSAHAAN TERHADAP CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY

DISCLOSURE PADA PERUSAHAAN PROPERTY DAN REAL ESTATE YANG TERDAFTARDI BURSA EFEK INDONESIA

Indah Dewi UtamiRahmawati

297-306

Tahun 1990

ISSN: 0853-1259


MITRA BESTARIJURNAL AKUNTANSI & MANAJEMEN (JAM)

Editorial JAM menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada MITRA BESTARI yang telah menelaahnaskah sesuai dengan bidangnya. Berikut ini adalah nama dan asal institusi MITRA BESTARI yang telah melakukantelaah terhadap naskah yang masuk ke editorial JAM untuk Vol. 21, No. 1, April 2010; Vol. 21, No. 2, Agustus 2010;dan Vol. 21, No. 3, Desember 2010.


Ade Fatma LubisUniversitas Sumatra Utara

Abdul Hamid HabbeUniversitas Hasanuddin

Agus SumanUniversitas Brawijaya

Basu Swastha DharmmestaUniversitas Gadjah Mada

Bambang SutopoUniversitas Sebelas Maret

Edy Suandi HamidUniversitas Islam Indonesia

SugiyantoUniversitas Diponegoro

Gagaring PagalungUniversitas Hasanuddin

WahyuddinUniversitas Muhammadiyah Surakarta

HartonoUniversitas Sebelas Maret

Indra Wijaya KusumaUniversitas Gadjah Mada

J. Sukmawati SukamuljaUniversitas Atma Jaya Yogyakarta

Jogiyanto H.M.Universitas Gadjah Mada

MardiasmoUniversitas Gadjah Mada

Niki LukviarmanUniversitas Andalas

Ritha Fatimah DalimuntheUniversitas Sumatra Utara

Tandelilin EduardusUniversitas Gadjah Mada

Zaki BaridwanUniversitas Gadjah Mada

Tahun 1990

ISSN: 0853-1259


217

PEMILIHAN MODEL ASSET PRICING......................................................(Rowland Bismark)Vol. 21, No. 3, Desember2010Hal. 217-230

ABSTRACT

The Capital Asset Pricing Model (CAPM) has domi-nated finance theory for over thirty years; it suggeststhat the market beta alone is sufficient to explain stockreturns. However evidence shows that the cross-sec-tion of stock returns cannot be described solely by theone-factor CAPM. Therefore, the idea is to add otherfactors in order to complete the beta in explaining theprice movements in the stock exchange. The ArbitragePricing Theory (APT) has been proposed as the firstmultifactor successor to the CAPM without being areal success. Later, researchers support that averagestock returns are related to some fundamental factorssuch as size, book-to-market equity and momentum.Alternative studies come as a response to the poorperformance of the standard CAPM. They argue thatinvestors choose their portfolio by using not only thefirst two moments but also the skewness and kurtosis.The main contribution of this paper is comparison be-tween the CAPM, the Fama and French asset pricingmodel (TPFM) and the Four Factor Pricing Model(FFPM) adding the third and fourth moments to calcu-late expected return of non-financial Indonesian listedfirms. The selection of the best model is based on thehighest coefficient of determination. The kurtosis-FFPM turned out to be the best model.

Keywords: stock expected return, CAPM, TFPM,FFPM, skewness, kurtosis

PEMILIHAN MODEL ASSET PRICING

Rowland Bismark Fernando PasaribuMoores Rowland Indonesia

Jalan Komando III/2, Nomor 37 Karet Belakang, Setiabudi, Jakarta Selatan, 12920E-mail: [email protected]

Tahun 1990

ISSN: 0853-1259


PENDAHULUAN

Estimasi tingkat pengembalian saham yang diharapkandigunakan sebagai dasar dalam pengambilankeputusan keuangan seperti prediksi biaya ekuitaskeputusan investasi, manajemen portofolio,penganggaran modal, dan evaluasi kinerja. Model yangsering digunakan untuk mengestimasi biaya modal rata-rata tertimbang adalah versi klasik CAPM-nya Sharpe(1964), Lintner (1965), dan Mossin (1966) sepertidilaporkan oleh Graham dan Harvey (2001).

CAPM menunjukkan variasi lintas sektor dalamtingkat pengembalian yang diharapkan yang dapatdijelaskan hanya dengan beta pasar. Sementara telahbanyak bukti penelitian sebelumnya yang menunjukkan(Fama dan French, 1992; Strong dan Xu, 1997);Jagannathan dan Wang, 1996; dan Lettau danLudvigson, 2001) bahwa tingkat pengembalian sahamlintas sektor tidak dapat secara penuh diuraikan olehfaktor tunggal beta. Penelitian sebelumnya menyatakanbahwa, di samping beta pasar, tingkat pengembalianrata-rata saham berhubungan dengan ukuranperusahaan (Banz, 1981), rasio earning/price (Basu,1983), rasio book-to-market equity (Rosenberg et al.,1985), dan pertumbuhan penjualan masa lalu(Lakonishok et al., 1994). Tingkat pengembalian sahamjuga memperlihatkan karakter pembalikan jangkapanjang (Debondt dan Thaler, 1985) dan momentumjangka pendek (Jegadeesh dan Titman, 1993).

Terhadap anomali tersebut, para akademisi telahmenguji kinerja model alternatif yang dapat menjelaskan

218

JAM, Vol. 21, No. 3, Desember 2010: 217-230

lebih baik mengenai tingkat pengembalian saham. Dalamliteratur asset pricing, model ini mengambil tiga arahyang terpisah, yaitu 1) Model multifaktor yangmenambahkan beberapa faktor kepada tingkatpengembalian pasar seperti CAPM antarmassa-nyaMerton (1973), Model Fama-French; 2) Teori HargaArbitrage-nya Ross (1977); dan 3) Model non-para-metric yang mengkritik linearitas CAPM seperti yangdisampaikan Bansal dan Viswanathan (1993) danmengikutsertakan moment tambahan seperti yangdigambarkan Harvey dan Siddique ( 2000) serta Dittmar(2002).

Fama dan French (1992) menyatakan bahwa duavariabel, yaitu ukuran perusahaan dan rasio book-to-market memberikan penjelasan yang lebih baikmenyangkut nilai rata-rata tingkat pengembalian sahamlintas sektor dibanding CAPM. Sebagai konsekuensi,Fama dan French (1993) memperluas model faktortunggal menjadi model tiga faktor denganmenambahkan rata-rata sensititivitas tingkatpengembalian saham ke dalam ukuran perusahaan danrasio book-to-market. Hal ini menunjukkan bahwamodel penetapan harga tiga faktor (TFPM) dapatmenangkap anomali pasar lebih besar kecuali anomalimoment (Fama dan French, 1996 dan Asness,1997).

Selanjutnya, Jegadeesh dan Titman (1993, 2001)berpendapat bahwa terdapat bukti-bukti substansialyang menunjukkan bahwa kinerja saham yang baik atauburuk selama satu hingga tiga tahun cenderung tidakmengalami perubahan yang signifikan (tetap baik atauburuk) untuk periode berikutnya. Strategi trading mo-ment yang mengeksploitasi fenomena ini secarakonsisten telah memberikan keuntungan di pasarAmerika Serikat dan di pasar yang sedang berkembang.Menyikapi kondisi demikian, Carhart (1997)mengusulkan model penetapan harga empat faktor(FFPM) dengan menambahkan moment pada modelFama dan French untuk menjelaskan tingkatpengembalian saham rata-rata.

Penelitian alternatifpun bermunculan dengangaris merah pada latar belakang datang untuk memberipenjelasan tambahan atau bahkan modifikasi ulang ataskurang memadainya kinerja CAPM. Penelitian-penelitian tersebut mengembangkan CAPM tigaMomen, dimana para investor mempertimbangkan skew-ness dalam pilihan portofolionya, sebagai dua momentambahan pada CAPM klasik. Dittmar (2002)

memperluas CAPM tiga momen menjadi CAPM empatmomen dengan menambahkan kurtosis bagi preferensiinvestor. Penelitian yang mencermati penggunaanfaktor moment sebagai varian model asset pricing masihbelum banyak dilakukan di Indonesia. Oleh karena itu,berdasarkan uraian tersebut penelitian ini bermaksuduntuk mengeksplorasi faktor momentum pada beberapamodel asset pricing.

Tujuan utama penelitian ini adalah untukmemilih model asset pricing yang terbaik dalam halkemampuan proksi premi risiko menjelaskan estimasitingkat pengembalian saham yang diharapkan padaemiten non-keuangan di Bursa Efek Indonesia periode2003-2006. Hasil studi ini diharapkan dapat memberikankontribusi terhadap literatur manajemen keuangandalam hal komparasi model asset pricing untukmengestimasi tingkat pengembalian saham yangdiharapkan, khususnya yang mempertimbangkanmodel pricing tiga momen dan empat momen yangdiperluas dengan faktor skewness dan kurtosis .

MATERI DAN METODE PENELITIAN

Karena ketidakpuasan terhadap model asset pricingfaktor tunggal dalam menjelaskan ekspektasi tingkatpengembalian saham, penelitian sebelumnyamenyatakan bahwa penyimpangan resiko trade-off dantingkat pengembalian CAPM memiliki hubungan diantara variabel-variabel lainnya, yaitu ukuranperusahaan (Banz, 1981), earning yield (Basu, 1977dan 1983), leverage (Bhandari, 1988), dan rasio nilaibuku perusahaan terhadap nilai pasarnya (Stattman,1980; Rosenberg et al., 1985; Chan, Hamao danLakonishok, 1991). Secara khusus, Basu (1977, 1983),Banz (1981), Reinganum (1981), Lakonishok dan Shapiro(1986), Kato dan Shallheim (1985), dan Ritter (2003)melakukan studi empiris mengenai pengaruh earningyield dan ukuran perusahaan terhadap tingkatpengembalian saham. Kraus dan Lintzenberg (1976)mengusulkan moment-skewness berikutnya sebagaifaktor tambahan, sementara Harvey dan Siddique (2000)menjelaskan bahwa investor itu menyukai portofolioyang memiliki skewness ke kanan dibanding portofolioyang arah skewness-nya ke kiri sehingga asset dengantingkat pengembalian memiliki skewness ke arah kirilebih diinginkan dan menghasilkan tingkatpengembalian yang diharapkan yang tinggi, demikian

219

PEMILIHAN MODEL ASSET PRICING......................................................(Rowland Bismark)

sebaliknya. Hal ini memberikan pertimbangan bagimodel CAPM 3 Moment (SCAPM). Dittmar (2002)memperluas preferensi investor ini dengan menambahpertimbangan skewness dan kurtosis. Moment keempat,kurtosis ditambahkan untuk menjelaskan probabilitashasil yang esktrim yaitu hasil yang sangat menyimpangdari rata-rata.

Fama dan French (1993, 1996) mengusulkanmodel tiga faktor dimana ekspektasi tingkatpengembalian suatu asset tergantung pada sensitivitastingkat pengembaliannya terhadap tingkatpengembalian pasar dan tingkat pengembalian padadua portofolio yang diproksikan sebagai tambahanfaktor risiko mengacu pada ukuran perusahaan danrasio book-to-market atau BE/ME. Penggunaan ke duaproksi ini didukung oleh Huberman dan Kandel (1987)serta Chan et al. (1985). Mengenai proksi premi resikoyang berasosiasi dengan portofolio ukuran perusahaanatau Small Minus Big (SMB), Huberman dan Kandel(1987) menyatakan bahwa terdapat korelasi antarapengembalian dan saham kecil tidak terdeteksi olehpengembalian pasar. Sementara perihal perbedaanantara rata-rata tingkat pengembalian portofolio sahamdengan rasio BE/ME yang tinggi (Small/High dan Big/High) dan rata-rata tingkat pengembalian portofoliosaham dengan rasio BE/ME yang rendah (Small/Lowdan Big/Low) atau High Minus Low (HML), Chan etal. (1985) menyatakan bahwa korelasi antara tingkatpengembalian dan level distress relatif perusahaanyang diukur dengan rasio BE/ME tidak terdeteksiporotfolio pasar.

Penggunaan proksi portofolio saham winneratau Winner Minus Looser (WML) untuk menjelaskantingkat pengembalian saham telah dilakukan olehJegadeesh dan Titman (1993) yang menunjukkan bahwaterdapat asosiasi antara tingkat pengembalian dankinerja saham periode sebelumnya yang tidak terdeteksioleh portofolio pasar, ukuran perusahaan, dan faktordistress-relative. Lebih lanjut, Carhart (1997)menyatakan bahwa kelebihan tingkat pengembalian darisuatu saham dapat dijelaskan oleh portofolio pasar danmodel tiga faktor yang dirancang untuk meniru variabelresiko ukuran yang dihubungkan dengan ukuranperusahaan, rasio book-to-market (BE/ME), dan mo-ment. Bennaceur dan Chaibi (2007), memodifikasipenelitian Fama dan French (1996), Carhart (1997), sertaDittmar (2002) untuk prediksi tingkat pengembalian

saham yang diharapkan dalam mengestimasi biayaekuitas emiten di Tunisia. Hasil penelitian menyatakanbahwa model asset pricing-nya Carhart (1997) supe-rior dibanding model asset pricing lainnya.

Berdasarkan uraian tersebut, maka hipotesispenelitian ini adalah penambahan proksi skewness dankurtosis pada model asset pricing empat faktor memilikikemampuan yang lebih besar dibanding model assetpricing lainnya dalam menjelaskan variasi tingkatpengembalian saham yang diharapkan pada emitennon-keuangan di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode2003-2006.

Untuk melakukan penelitian ini penelitimembutuhkan data keuangan setiap emiten non-keuangan yang berupa harga saham, market value,dan book value periode bulanan, Indeks Harga SahamGabungan (IHSG), dan Sertifikat Bank Indonesia (SBI)1 bulan selama periode 2003-2006, sehingga data yangdiperlukan dalam penelitian ini merupakan datasekunder. Adapun kriteria pemilihan emiten untukdipilih sebagai sampel adalah 1) Emiten non-finansial;2) Telah menerbitkan laporan keuangan tahunan mini-mal sejak tahun 2003; dan 3) Tidak memiliki book valuenegatif selama periode penelitian. Berdasarkan kriteriatersebut dipilih sejumlah 171 emiten sebagai sampelpenelitian. Selanjutnya, akan dihitung tingkatpengembalian saham periode bulanan dari 4 faktordasar, yaitu Rm-Rf, SMB, HML, dan WML. Datakeuangan setiap emiten dan IHSG selama periode tahun2003-2006 diperoleh dengan cara men-downloadmelalui website BEI yaitu http://www.jsx.co.id.. Studipustaka atau literatur dilakukan untuk mendukungpemahaman konsep-konsep yang berkaitan langsungdengan penelitian. Studi pustaka yang dilakukanmeliputi hasil-hasil penelitian sebelumnya, buku-bukuliteratur, jurnal, dan sebagainya.

Penelitian ini menggunakan prosedur Fama danFrench (1993) dalam menyusun enam portofolio ukuranperusahaan rasio BE/ME. Saham diperingkatkan dariyang terkecil sampai yang terbesar berdasarkankapitalisasi pasar. Nilai median digunakan untukmemisahkan sampel ke dalam dua kelompok, kecil danbesar. Sampel kemudian diperingkatkan lagi setiaptahun berdasarkan rasio book-to-market dan kriterialow, medium, dan high. Penentuan kriteria rasio BE/ME adalah 30% terbawah adalah low, 40% adalah me-dium, dan 30% teratas adalah high. Nilai buku adalah

220


nilai buku ekuitas dikalikan harga penutupan per bulan.Perusahaan dengan nilai rasio BE/ME negatif tidakdiikutsertakan sebagai sampel. Berdasarkan interseksipada dua ukuran kapitalisasi pasar dan tiga kelompokrasio BE/ME, terbentuk 6 portofolio size-BE/ME, yaituSmall/Low, Small/Medium, Small/High, Big/Low, Big/Medium, dan Big/High.

Sama dengan proses pengelompokkanberdasarkan rasio B/M, faktor moment dihitungmengikuti prosedur LHer et al. (2004), dimana peringkatsaham berdasarkan nilai rasio BE/ME 30% di atas nilaimedian dianggap sebagai saham winner, sebaliknyaperingkat saham 30% di bawah nilai median dianggapsaham looser. Range antara saham winner dan sahamlooser (40%) dianggap sebagai saham netral, sehinggaberdasarkan kriteria tersebut dipadu dengan faktorukuran perusahaan akan terbentuk enam portfolio, yaituSmall/Looser, Small/Neutral, Small/Winner, Big/Looser, Big/Neutral, dan Big/Winner. Pemeringkatandilakukan per tahun untuk 12 portofolio yang terbentuk.Selanjutnya menghitung premi risiko yang berasosiasidengan portofolio ukuran perusahaan (SMB), highbook-to-market equity (HML), dan portofolio sahamwinner (WML).

Fama dan French (2004) menyimpulkan bahwakelemahan pendekatan CAPM adalah model tersebutinvalid. Berdasarkan teori CAPM, investor memilikipilihan terhadap tingkat pengembalian portofolio yangdi atas nilai rata-rata dan varians-nya. Bagaimanapun,terdapat banyak bukti yang menunjukkan bahwadistribusi tingkat pengembalian tidak cukupditerangkan oleh nilai rata-rata dan varian itu sendiri.Kraus dan Lintzenberg (1976) mengusulkan moment-skewness berikutnya sebagai faktor tambahan. Harveydan Siddique (2000) menjelaskan bahwa investor itumenyukai portofolio yang memiliki skewness ke kanandibanding portofolio yang arah skewness-nya ke kirisehingga asset dengan tingkat pengembalian memilikiskewness ke arah kiri lebih diinginkan dan menghasilkantingkat pengembalian yang diharapkan yang tinggi,demikian sebaliknya. Hal ini memberikan pertimbanganbagi model CAPM 3 moment (SCAPM) mengikutiprosedur, dimana tingkat pengembalian yangdiharapkan dari saham i dijelaskan dengan persamaanberikut:

(1) E(Ri) - Rf = b1 [E(Rm) - Rf ] + bi E(Rm) - Rf ]2

Keterangan:b1 dan b2 adalah slope dari persamaan regresi berikut:

(2) Ri t - Rf = + b1 [Rm t - Rf t] + b2 [Rm t - Rf t]2

i = 1,....,n; t = 1,....,T

Dittmar (2002) memperluas preferensi investordengan menambah pertimbangan skewness dan kur-tosis. Moment ke-4, kurtosis ditambahkan untukmenjelaskan probabilitas hasil yang ekstrim yaitu hasilyang sangat menyimpang dari rata-rata. Darlington(1970) menjelaskan kurtosis sebagai tingkat derajatuntuk dimana pada varian tertentu suatu distribusidihargai ke arah ekor-nya. Dengan pertimbangantersebut, berdasarkan CAPM empat moment(KCAPM), tingkat pengembalian saham i yangdiharapkan dijelaskan oleh persamaan berikut:

(3) E(Ri) - Rf = b1 [E(Rm) - Rf] + b2 [E(Rm) - Rf]2 +

b3 [E(Rm) - Rf]3

Keterangan:b1, b2, dan b3 adalah slope dari persamaan regresiberikut:

(4) Ri t - Rf = + b1 [Rm t - Rf t] + b2 [Rm t - Rf t]2 +

b3 [Rm t - Rf t]3 i = 1,....,n; t = 1,....,T

Fama dan French (1993, 1996) mengusulkansuatu model 3 faktor dimana tingkat pengembalian yangdiharapkan dari suatu asset tergantung padasensitivitas tingkat pengembaliannya terhadap tingkatpengembalian pasar dan tingkat pengembalian pada 2portofolio yang dimaksud untuk meniru tambahan faktorresiko sehubungan dengan ukuran perusahaan dan BE/ME equity. Persamaan tingkat pengembalian yangdiharapkan pada model 3 faktor untuk saham i, i= 1 ,n adalah sebagai berikut:

(5) E(Ri) - Rf = b1 [E(Rm) - Rf ] + si E(SMB) +

hi E(HML)

Keterangan:bi, si, dan hi adalah slope dari persamaan regresi berikut:

221


(6) Rit - Rf = + bi [E(Rm - Rf ] + si Eb(SMB) +hi (HML) i = 1,....,n; t = 1,....,T

Penggunaan SMB dalam menjelaskan tingkatpengembalian adalah sejalan dengan penelitianHuberman dan Kandel (1987) yang menyatakan bahwaterdapat korelasi antara pengembalian dan saham kecilyang tidak terdeteksi oleh pengembalian pasar.Selanjutnya pertimbangan mengenai HML terhadaptingkat pengembalian yang diharapkan sependapatdengan penelitian Chan et al. (1985) yang menyatakanbahwa korelasi antara tingkat pengembalian dan leveldistress relatif perusahaan yang diukur dengan rasioBE/ME tidak terdeteksi portfolio pasar.

Factor Four Price Model (FFPM) Carhart (1997)menyatakan bahwa kelebihan tingkat pengembalian darisuatu saham dapat dijelaskan oleh portofolio pasar danmodel 3 faktor yang dirancang sebagai replikasi variabelrisiko ukuran yang dihubungkan dengan ukuranperusahaan, rasio book-to-market (B/M), dan moment.Menurut FFPM, tingkat pengembalian yang diharapkansaham i adalah sebagai berikut:

(7) E(Ri) - Rf = bi [E(Rm) - Rf ] + si E(SMB) +hi E(HML) + wi (WML)

Keterangan:bi, si, dan hi, dan wi adalah slope dari persamaan regresiberikut:

(8) Rit - Rf = + bi [E(Rm - Rf ] + si Eb(SMB) +hi (HML) + wi (WML) i = 1,....,n; t = 1,....,T

Penggunaan proksi WML untuk menjelaskantingkat pengembalian sejalan dengan penelitianJegadeesh dan Titman (1993) yang menunjukkan bahwaterdapat asosiasi antara tingkat pengembalian dankinerja saham periode sebelumnya yang tidak terdeteksioleh portfolio pasar, ukuran perusahaan, dan faktordistress-relative. Salah satu kontribusi penelitian iniadalah memperluas model CAPM, model Fama-French(TFPM), dan model Carhart (FFPM) terhadappenggunaan proksi skewness dan kurtosis. Oleh karenaitu, diperoleh SCAPM, KCAPM, STFPM, KTFPM,SFFPM, dan KFFPM.

Persamaan tingkat pengembalian yangdiharapkan saham i pada TFPM 3 Moment (STFPM)adalah sebagai berikut:

(9) E(Ri) - Rf = bi [E(Rm) - Rf ] + bi E(Rm) - Rf ]2

+ si E(SMB) + hi E(HML)

Keterangan:b1i, b2i, si, dan hi adalah slope dari persamaan regresiberikut:

(10) Rit - Rf = + bi [E(Rm - Rf ] + b2i [E(Rm - Rf ]2 +

si E(SMB) + hi (HML)i = 1,....,n; t = 1,....,T

Perluasan TFPM 3 moment kepada TFPM 4 moment(KFTPM) dengan mengikutsertakan faktor kurtosis.Pada model ini, tingkat pengembalian saham yangdiharapkan equal dengan:

(11) E(Ri) - Rf = b1i [E(Rm) - Rf ] + b2i [E(Rm - Rf ]2 +

b3i [E(Rm - Rf ]3 + si E(SMB) + hi (HML)

Keterangan:b1i, b2i, b3i, si, dan hi adalah slope dari persamaan regresiberikut:

(12) Rit - Rf = + bi [E(Rmt - Rft ] + b2i [E(Rm - Rf ]2 +

b3i [E(Rmt - Rft ]3 + si E(SMB) + hi (HML)

i = 1,....,n; t = 1,....,T

Pada model selanjutnya faktor skewness ditambahkanke FFPM dan persamaan tingkat pengembalian sahamyang diharapkan pada FFPM 4 moment (SFFPM) padasaham i sama dengan:


si E(SMB) + hi (HML) + wi E(WML)i = 1,....,n; t = 1,....,T

Keterangan: b1i, b2i, si, hi, dan wi adalah slope dari persamaan regresiberikut:

222


(14) Rit - Rf = + b1i [E(Rmt - Rft ] + b2i [E(Rm - Rf ]2 +

si E(SMB) + hi (HML) + wi (WML)i = 1,....,n; t = 1,....,T

Perluasan FFPM 3 moment kepada FFPM 4 moment(KFFPM) juga dilakukan dengan penambahan faktorkurtosis dan persamaan tingkat pengembalian sahamyang diharapkan pada saham i sama dengan:


+ b3i [E(Rm - Rf ]3 + si E(SMB) + hi E(HML) +

wi E(WML)

Keterangan: b1i, b2i, b3i, si, dan hi adalah slope dari persamaan regresiberikut:

(16) Rit - Rf = + b1i [E(Rmt - Rft ] + b3i [E(Rmt - Rft ]3 +

si E(SMB) + hi (HML) + wi E(WML)i = 1,....,n; t = 1,....,T

Dalam rangka memilih model terbaik di antarasembilan model tersebut, penelitian ini menggunakandua kriteria, yaitu Akaikes Information Criterion (AIC)dan Schwarz Criterion (SC). Kriteria spesifikasi formalini didesain untuk membantu dalam pemilihan modelterbaik. Penelitian ini menghitung AIC dan SC untuksetiap model dan nilai terendah mengindikasikan kinerjamodel terbaik. Selain itu, penetapan kinerja model terbaikjuga dilakukan dengan mengacu pada koefisiendeterminasi mengikuti kriteria pada penelitiansebelumnya (Bryant dan Eleswarapu, 1997; Bartholdydan Peare, 2003, 2005; Drew dan Veeraraghavan, 2003).Model estimasi terbaik berdasarkan kriteria ini adalahyang memiliki koefisien tertinggi, sedangkan ujihipotesis dilakukan dengan pendekatan signifikansisimultan dan parsial.

HASIL PENELITIAN

Pada bagian ini akan dibahas mengenai statistikdeskriptif tingkat pengembalian pasar, tingkatpengembalian portofolio saham berdasarkan kriteria

kapitalisasi pasar, rasio BE/ME, dan momentum saham.Tabel 1 menunjukkan statistik deskriptif mengenaitingkat pengembalian saham rata-rata untuk masing-masing kategori portofolio. Nilai rata-rata minimaltingkat pengembalian untuk seluruh portofolio adalahnegatif dimana yang terkecil terdapat pada portofoliosaham dengan kapitalisasi kecil dan netral (S/N). Nilainegatif terbesar justru untuk portofolio saham yangkapitalisasi pasarnya besar dan rasio BE/ME tinggi (B/H). Portofolio yang memberikan nilai rata-rata returntertinggi selama periode 2003-2004 adalah saham-sahamwinner yang kapitalisasi pasarnya besar (B/W) yaitu92,7%. Nilai maksimal rata-rata return pasar selama 2003-2006 adalah sebesar 4%.

Tabel 1Statistik Deskriptif

Variabel N Min MaksBig/High 48 -0.404 0.643Big/Medium 48 -0.280 0.139Big/Low 48 -0.218 0.270Small/High 48 -0.193 0.099Small/Medium 48 -0.183 0.102Small/Low 48 -0.198 0.520Big/Winner 48 -0.301 0.927Big/Neutral 48 -0.282 0.075Big/Looser 48 -0.189 0.390Small/Winner 48 -0.209 0.180Small/Neutral 48 -0.180 0.040Small/Looser 48 -0.191 0.716Mkt 48 -0.208 0.040

Sumber: Hasil olah data sekunder.

Berdasarkan Tabel 2 Panel A.1 diperolehinformasi, bahwa secara parsial proksi pasar hanyaberpengaruh signifikan terhadap enam portfolio, yaituBig/Low, Small/High, Small/Low, Big/Looser, Small/Winner, Small/Looser. Model CAPM rata-rata hanyamampu menjelaskan variasi tingkat pengembalian yangdiharapkan sebesar 7,4% pada dua belas portofolioyang terbentuk. Nilai koefisien determinasi tertinggidihasilkan oleh portofolio dengan rasio B/M yangrendah. Untuk model SCAPM (Tabel 2 Panel A.2),penambahan faktor skewness secara keseluruhan

223


meningkatkan kemampuan model dalam mengestimasitingkat pengembalian yang diharapkan, nilai rata-ratakoefisien determinasi untuk keseluruhan portofolioadalah sebesar 14,3%. Penambahan faktor ini terutamameningkatkan koefisien secara signifikan padakoefisien determinasi 4 portofolio (Big/Low, Small/Low, Big/Looser, dan Small/Looser).

Untuk model KCAPM (Tabel 2 Panel A.3),penambahan faktor kurtosis secara keseluruhanmeningkatkan kemampuan model dalam mengestimasitingkat pengembalian yang diharapkan, nilai rata-ratakoefisien determinasi untuk keseluruhan portofolioadalah sebesar 17,9%. Penambahan faktor kurtosisterutama meningkatkan koefisien determinasi secarasignifikan pada 4 portofolio (Big/Low, Small/Low, Big/Looser, dan Small/Looser). Secara parsial, faktor kur-tosis hanya berpengaruh signifikan pada portofolio(Small/Low dan Small/Looser).

Model 3 faktor (Panel B.1) memiliki nilai rata-rata agregate yang lebih baik dibanding model 1 faktordalam mengestimasi tingkat pengembalian saham yangdiharapkan, yakni 28,9%. Secara khusus peningkatanini terjadi pada portofolio berkapitalisasi besar yangmemiliki rasio B/M tinggi dan kategori winner. Secaraparsial, kedua proksi berpengaruh signifikan terhadap7 portofolio (Big/High, Big/Low, Small/Low, Big/Win-ner, Big/Neutral, Big/Looser, dan Small/Looser).Penambahan skewness pada model 3 faktor, secara rata-rata agregate meningkatkan kemampuan model untukmengestimasi tingkat pengembalian yang diharapkanpada saham sebesar 34,7%.

Proksi skewness (Panel B.2) berpengaruhsignifikan pada 7 portofolio saham (Big/High, Big/Low,Small/High, Small/Low, Big/Looser, Small/Winner, danSmall/Looser). Secara khusus, peningkatan koefisiendeterminasi terjadi pada portofolio saham berkapitalisasibesar (Big/High dan Big/Winner). Untuk penambahanproksi kurtosis (Panel B.3), kemampuan model untukmengestimasi tingkat pengembalian saham yangdiharapkan secara rata-rata agregate meningkat menjadi38,1%, dimana peningkatan ini paling besar terjadi padajuga pada saham berkapitalisasi besar (Big/High danBig/Winner). Proksi kurtosis secara parsial signifikanpada 4 portofolio saham yaitu, Big/High, Small/Low,Big/Winner, dan Small/Looser.

Pada model 4 faktor (Panel C.1), secara parsialke-4 faktor berpengaruh signifikan terhadap sembilan

portofolio (Big/High, Big/Low, Small/High, Small/Low,Big/Winner, Big/Looser, Big/Neutral, Small/Winner,dan Small/Looser). Proksi moment (WML) secaraparsial berpengaruh signifikan terhadap sahamberkapitalisasi besar (Big/Winner dan Big/Looser). Nilairata-rata agregate koefisien determinasi adalah 31,3%.Peningkatan ini paling besar terjadi pada portofoliosaham berkapitalisasi besar (Big/High dan Big/Win-ner).

Penambahan proksi skewness pada model 4faktor (Panel C.2) meningkatkan nilai rata-rata agregatekoefisien determinasi menjadi 37,1%, dimanapeningkatan terbesar terjadi pada portofolio sahamberkapitalisasi besar; yaitu Big/High (73,14%) dan Big/Winner (76,53%). Secara parsial, proksi skewnessberpengaruh signifikan terhadap tujuh portofolio (Big/Low, Small/High, Small/Low, Big/Winner, Big/Looser,Small/Winner, dan Small/Looser).

Penambahan proksi kurtosis pada model 4 faktor(Panel C.3) meningkatkan nilai rata-rata agregatekoefisien determinasi menjadi 40,9%, dimanapeningkatan terbesar terjadi pada portofolio sahamberkapitalisasi besar, yaitu Big/High (79,89%) dan Big/Winner (84,18%). Secara parsial, proksi skewnessberpengaruh signifikan terhadap 4 portofolio (Big/high,Small/Low, Big/Winner, dan Small/Looser).

PEMBAHASAN

Tabel 3 Panel A adalah hasil rekapitulasi agregat daridua ukuran kinerja model (AIC dan SC) yangmenunjukkan bahwa model KCAPM mengarah padakinerja model pricing yang terbaik. Denganmenggunakan IHSG sebagai acuan tingkatpengembalian pasar meningkatkan bentuk modelKCAPM dari -0,526 (CAPM Klasik) menjadi -0.472 untukCAPM empat moment (KCAPM). Hal sebaliknya justruterjadi pada model Fama dan French (3 faktor) danModel Carhart (4 faktor). Untuk model Fama dan French(TFPM) dan model empat faktor (FFPM), memasukkanmoment terhadap nilai mean dan varian justru semakinmenghasilkan kinerja yang buruk dalam kontekskekuatan menjelaskan tingkat pengembalian saham.Dengan kata lain, para investor yang menggunakanmodel multifaktor pada BEI agar tidakmempertimbangkan faktor lainnya terhadap nilai meandan varian tingkat pengembalian portofolio untuk

224


pilihan investasinya. Secara agregat, dari ketiga modelasset pricing yang memiliki kinerja model terbaikmenurut kriteria AIC dan SC adalah model CAPM empatmoment (KCAPM).

Untuk kriteria koefisien determinasi (Tabel 3Panel B), secara umum dapat dikatakan bahwapenggunaan model asset pricing 4 faktor memang lebihsuperior dibanding dua model lainnya (3 faktor dan 1faktor) apabila dilihat dari rata-rata koefisien determinasiagregate ataupun per portofolio. Hal ini membuktikanbahwa tidak cukup hanya faktor pasar dalammengestimasi proksi risiko tetapi juga faktor ukuranperusahaan, rasio BE/ME, moment, skewness, dan kur-tosis.

Dalam hal penambahan proksi skewness kedalam model CAPM, hasil penelitian ini secara umumkurang sependapat dengan Harvey dan Siddique (2000),karena berdasarkan hasil uji parsial, ternyata proksiskewness hanya berpengaruh signifikan terhadapportofolio saham yang rendah rasio BE/ME-nya dansaham looser, sedang untuk saham-saham winnerkurang begitu memperhatikan proksi skewness ini.

Untuk model 3 faktor, secara umum penelitianini mendukung penelitian Fama dan French, bahwamodel 3 faktor memiliki kemampuan yang lebih memadaidibanding model CAPM-nya Sharpe dan kawan-kawandalam menjelaskan faktor lain selain risiko pasar yangmenjelaskan tingkat pengembalian saham yangdiharapkan. Secara khusus, hasil penelitian sependapatdengan Huberman dan Kandel (1987), bahwa proksiSMB tidak berpengaruh signifikan terhadap portofoliosaham berkapitalisasi kecil, sedang untuk proksi HMLpenelitian ini tidak sependapat dengan Chan et al.(1985), karena berdasarkan hasil uji parsial, proksi HMLberpengaruh signifikan terhadap 6 portofolio (Big/High, Big/Low, Small/Low, Big/Winner, Big/Looser,dan Small/Looser). Di samping itu, proksi HML secaraparsial tidak berpengaruh signifikan terhadapportofolio kategori medium dan netral. Untuk modelFFPM, penelitian ini sependapat dengan Carhart (1997)dan Jegadeesh and Titman (1993), bahwa penambahanfaktor WML dapat meningkatkan kemampuan modeldalam menjelaskan tingkat pengembalian saham yangdiharapkan. Bahkan hal ini semakin dipertegas setelahmenambahkan faktor skewness dan kurtosis ke dalammodel.

SIMPULAN, KETERBATASAN PENELITIAN, DANSARAN

Simpulan

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model assetpricing yang terbaik dari sembilan model yang adaberdasarkan indikator koefisien determinasi gunamengestimasi tingkat pengembalian saham yangdiharapkan pada emiten saham non-keuangan di BEIperiode 2003-2006. Dalam hal menetapkan kinerja modelyang terbaik untuk mengestimasi biaya ekuitas,penelitian ini menggunakan dua pendekatan (kriteriainformasi dan kemampuan menjelaskan variasi)memberikan hasil hasil yang bertolak belakang satusama lain perihal penambahan moment ke dalampembentukan model asset pricing dengan pendekatankriteria informasi model terbaik adalah model CAPMempat moment (SCAPM). Berdasarkan kriteria koefisiendeterminasi dapat disimpulkan bahwa secara umumpenggunaan model asset pricing 4 faktor memang lebihsuperior dibanding dua model lainnya (3 faktor dan 1faktor) dilihat dari rata-rata koefisien determinasiagregate ataupun setiap portofolio yang terbentuk.Bahkan semakin dipertegas setelah menambahkanfaktor skewness dan kurtosis ke dalam model.

Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini juga memiliki beberapa keterbatasan, yaitu1) Sampel penelitian yang digunakan hanya emitenyang tergabung dalam industri non-keuangan dan 2)Periode penelitian yang pendek (2003-2006). Olehkarena itu, diharapkan pada penelitian selanjutnya akanlebih memadai apabila sampel yang bergerak di industrikeuangan juga diikutsertakan. Adapun perihal formatanalisisnya dapat secara pooling data atau parsialberdasarkan industri. Perpanjangan periode penelitiandimaksudkan agar diperoleh hasil yang lebihkomprehensif.

Saran

Model penelitian dapat ditambahkan denganpenggunaan pendekatan model asset pricing yang lain,misalnya model GARCH (rasio kovarian terhadapvarian), model faktor linier dinamik (membuat asumsi

225


perihal bagaimana risiko sistematik berubah), dan modelyang dibentuk untuk pasar sedang berkembang(Godfrey dan Espinosa, 1996; Erb et. al., 1996;Damodaran, 1998 serta; Estrada, 2000). Sebagaimanaliberalisasi pasar modal yang terjadi, akan lebih menarikuntuk dilakukan komparasi model antara indeks globaldan indeks pasar internasional lainnya karena semakinterintegrasinya BEI dengan bursa saham negara-negaralainnya.

DAFTAR PUSTAKA

Asness, C.S. 1997. The Interaction of Value and Mo-mentum Strategies. Financial Analysts Jour-nal, March/April: 29-35.

Bansal, R. dan Viswanathan, S. 1993. No Arbitrage andArbitrage Pricing. Journal of Finance 48: 1231-1262.

Banz, R.W. 1981. The Relationship Between Return andMarket Value of Common Stocks. Jounal of Fi-nancial Economics, 9: 3-18.

Barnes, M.L. dan Lopez, J.A. 2006. Alternative Mea-sures of The Federal Reserve Banks Cost ofEquity Capital. Journal of Banking and Fi-nance, 30: 1687-1711.

Banz, Rolf W. 1981. The Relationship Between Returnand Market Value of Common Stock. Journal ofFinancial Economics. Vol. 9: 3-18.

Basu, S. 1977. Investment Performance of CommonStocks in Relation to Their Price-Earning Ra-tios: A Test of the Efficient Market Hypothesis.Journal of Finance, 12: 129-156.

Basu, S. 1983. The Relationship Between Earnings Yield,Market Value, and Return for NYSE CommonStocks: Further Evidence. Journal of FinancialEconomics, 12: 129-156.

Bartholy, J. dan Peare, P. 2003. Unbiased Estimation ofExpected Return Using CAPM. International

Review of Financial Analysis 12: 69-81.

Bartholy, J. dan Peare, P. 2005. Estimation of ExpectedReturn: CAPM vs Fama and French. Interna-tional Review of Financial Analysis, 14: 407-427.

Bennaceur, Samy dan Hasna Chaibi. 2007. The BestAsset Pricing Model for Estimating Cost ofEquity: Evidence from the Stock Exchange ofTunisia. SSRN Papers.

Berkovitz, M.K. dan Qiu, J. 2001. Common Risk Factorsin Explaining Canadian Equity Returns. Work-ing Paper. University of Toronto.

Bhandari, L. 1988. Debt/Equity Ratio and ExpectedCommon Stock Returns: Empirical Evidence.Journal of Finance, 43: 507-528.

Black, Fisher. 1972. Capital Market Equilibrium withRestricted Borrowing. Journal of Business 45:444-455.

Bruner, R.F., Eades, K.M., Harris, R.S., dan Higgins,R.C. 1998. Best Practices in Estimating the Costof Capital: Survey and Syntheses. Journal ofFinancial Practices and Education 27: 13-28.

Bryant, P.S. dan Eleswarapu, V.R. 1997. Cross-SectionalDeterminants of New Zealand Share MarketReturns. Accounting and Finance 37: 181-205.

Carhart, M.M. 1997. On Persistence on Mutual FundPerformance. Journal of Finance 52: 57-82.

Chan, K. C., Chen, N., dan Hsieh, D. 1985. An Explor-atory Investigation of the Firm Size. Journal OfFinancial Economics, Vol.14: 451-571.

Chan L., Hamao Y., dan Lakonishok J. 1991. Fundamen-tals And Stock Returns In Japan. Journal OfFinance, Vol. XLVI, No 5.

Darlington, R.B. 1970. Is Kurtosis Really Peaked-ness? The American Statistician 24: 19-22.

226


Debondt, W.F.M. dan Thaler, R.H. 1985. Does the StockMarket Overreact. Journal Of Finance 40: 793-805.

Dittmar, R. 2002. Non-Linear Pricing Kernels, KurtosisPreference and Cross-Section of Equity Returns.Journal Of Finance 57: 369-403.

Drew, M.E. dan Veeraraghvan, M. 2003. Beta, Firm Size,Book-To-Market Equity And Stock Returns:Further Evidence From Emerging Markets. Jour-nal Of The Asia Pacific Economy 8: 354-379.

Fama, E.F. dan French, R.F. 1992. The Cross-Section ofExpected Stock Returns. Journal Of Finance47: 427-465.

Fama, E.F. dan French, R.F. 1993. Common Risk Factorsin the Returns on Stocks and Bonds. JournalOf Financial Economics 33: 3-56.

Fama, E.F. dan French, R.F. 1996. The CAPM is Wanted,Dead or Alive. Journal Of Finance 51: 1947-1958.

Fama, E.F. dan French, R.F. 2004. The Capital AssetPricing Model: Theory and Evidence. WorkingPaper. University Of Chicago.

Fletcher, J. dan Kihanda, J. 2005. An Examination ofAlternative CAPM-Based Models in UK StockReturns. Journal Of Banking And Finance 29:2995-3014.

Graham, J.R dan Harvey, C.R. 2001. The Theory andPractice of Corporate Finance: Evidence fromthe Field. Journal Of Financial Economic 60:187-24.

Harvey, C.R. dan Siddique, A. 2000. Conditional Skew-ness in Asset Pricing Tests. Journal Of Finance,55: 1263-1295.

Hansen, L.P dan Jagannathan, R. 1997. AssessingSpecification Errors in Stochastic Discount Fac-tor Models. Journal Of Finance, 52: 591-607.

Huberman, G. dan Shmuel Kandel. 1987. Mean-VarianceSpanning. Journal Of Finance, Vol. 42, Issue 4.

Jagannathan, R. dan Wang, Z. 1996. The ConditionalCAPM and the Cross-Section of Expected Re-turns. Journal Of Finance 51: 3-53.

Jegadeesh, N. dan Titman, S. 1993. Returns To BuyingWinners and Selling Losers: Implications forStock Market Efficiency. Journal Of Finance,48: 65-91.

Kato, K., dan J. Shallheim. 1985. Seasonal And SizeAnomalies In The Japanese Stock Market. Jour-nal Of Financial And Quantitative Analysis20: 243-260.

Knez, P. dan M. Ready. 1997. On The Robustness ofSize and Book-To-Market in Cross-Sectional Re-gressions. Journal Of Finance, Vol. LII, No. 4.

Kothari S. P., Shanken J., dan Sloan G. 1995. AnotherLook at the Cross-Section of Expected StockReturns. Journal Of Finance, Vol. L, No. 1.

Kraus, A. dan Litzenberg, R. 1976. Skewness Prefer-ence and the Valuation of Risk Assets. JournalOf Finance, 31: 1085-1100.

Lakonishok, Josef dan Alan C. Shapiro. 1986. System-atic Risk, Total Risk, and Size as DeterminantsOf Stock Market Returns. Journal Of BankingAnd Finance. Vol. 10, No. 1: 115-132.

Lakonishok, J., Shleifer, A. dan Vishny, R. 1994.Contrarian Investment, Extrapolation and Risk.The Journal Of Finance, 49: 1541-1578.

Lettau, M. dan Ludvigson, S. 2001. Resurrecting The C(CAPM): A Cross-Sectionnal Test When RiskPremia Are Time-Varying. Journal Of PoliticalEconomy, 109: 1238-87.

LHer, J.F., Masmoudi, T. dan Suret, J.M. 2004. EvidenceTo Support The Four-Factor Pricing Model FromThe Canadian Stock Market. Journal Of Inter-national Financial Markets, Institutions And

227


Money 14: 313-328.

Liew, J. dan Vassalou, M. 2000. Can Book-To-MarketSize and Momentum Be Risk Factors That Pre-dict Economic Growth? Journal Of FinancialEconomics, 57: 221-245.

Lintner, J. 1965. The Valuation of Risk Assets and theSelection of Risky Investments in Stock Portfo-lios and Capital Budgets. Revue Of EconomicsAnd Statistics, 47: 13-37.

Merton, Robert C. 1973. An Intertemporal Capital As-set Pricing Model. Econometrica, Vol 41, No. 5:867-887.

Mossin, J. 1966. Equilibrium in A Capital Asset Market.Econometrica, 37: 768-783.

Reinganum, Marc R. 1981. A New Empirical Perspec-tive on The CAPM. Journal Of Financial AndQuantitative Analysis. Vol 16, No. 4: 439-462.

Ritter, Jay R. 2003. Investment Banking and SecuritiesIssuance: Handbook of the Economics of Fi-nance, Elsevier Science B.V.

Rogers, Pablo dan Jos Roberto Securato. 2007. Com-parative Study of CAPM, Fama and French AndReward Beta Approach in The Brazilian Mar-ket. SSRN Papers.

Rosenberg, B., Reid, K., dan Lanstein, R. 1985. Persua-sive Evidence Of Market Inefficiency. JournalOf Portfolio Management, 11: 9-17.

Ross, S. 1977. Risk, Return And Arbitrage, Risk AndReturn In Finance I, Friend, I. And Bicksler, J.(Eds.), Ballinger, Cambridge.

Sharpe, W.F. 1964. Capital Asset Prices: A Theory ofMarket Equilibrium Under Conditions Of Risk.Journal Of Finance, 19: 425-442.

Stattman, Dennis. 1980. Book Values And Stock Re-turns. The Chicago MBA: A Journal of Se-lected Papers 4: 25-45.

Strong, N. dan Xu, X.G. 1997. Explaining the Cross-Section of UK Expected Stock Returns. BritishAccounting Review. 29: 1-24.

228


B/H-Rf B/M-Rf B/L-Rf S/H-Rf S/M-Rf S/L-Rf B/W-Rf B/N-Rf B/L-Rf S/W-Rf S/N-Rf S/L-Rf A.1 CAPM Sig.t & F 0.645 0.816 0.004 0.019 0.539 0.005 0.893 0.307 0.007 0.040 0.078 0.018 A2. SCAPM Sig.Rm-Rf 0.654 0.223 0.000 0.006 0.317 0.001 0.869 0.095 0.000 0.010 0.099 0.000 Sig.Skew 0.792 0.209 0.004 0.061 0.418 0.015 0.908 0.176 0.002 0.064 0.349 0.003 Sig.F 0.869 0.439 0.000 0.011 0.596 0.001 0.984 0.236 0.000 0.022 0.138 0.001 A3. KCAPM Sig.Rm-Rf 0.197 0.251 0.000 0.132 0.137 0.000 0.391 0.127 0.000 0.149 0.077 0.000 Sig.Skew 0.141 0.506 0.044 0.643 0.195 0.008 0.265 0.456 0.022 0.715 0.305 0.001 Sig.Kurt 0.146 0.720 0.191 0.328 0.259 0.034 0.262 0.677 0.125 0.384 0.413 0.008 Sig.F 0.486 0.623 0.000 0.020 0.507 0.000 0.725 0.387 0.000 0.039 0.203 0.000

Tabel 2Uji Hipotesis Simultan dan Parsial

Panel A. Model CAPM dan derivasinya

Panel B. Model Tiga Faktor dan Derivasinya B/H-Rf B/M-Rf B/L-Rf S/H-Rf S/M-Rf S/L-Rf B/W-Rf B/N-Rf B/L-Rf S/W-Rf S/N-Rf S/L-Rf

B.1 Model TFPM Sig.Rm-Rf 0.012 0.681 0.005 0.012 0.459 0.015 0.061 0.207 0.010 0.029 0.064 0.056 Sig.SMB 0.000 0.052 0.001 0.366 0.253 0.691 0.000 0.017 0.003 0.329 0.255 0.693 Sig.HML 0.000 0.946 0.001 0.147 0.252 0.013 0.000 0.908 0.002 0.201 0.263 0.009 Sig.F 0.000 0.216 0.000 0.053 0.516 0.001 0.000 0.054 0.000 0.108 0.179 0.002 B.2 Model STFPM Sig.Rm-Rf 0.004 0.188 0.001 0.001 0.162 0.004 0.020 0.072 0.001 0.002 0.045 0.002 Sig.Skew 0.044 0.204 0.018 0.015 0.232 0.048 0.092 0.165 0.010 0.019 0.187 0.012 Sig.SMB 0.000 0.076 0.001 0.201 0.195 0.498 0.000 0.026 0.005 0.182 0.189 0.446 Sig.HML 0.000 0.772 0.005 0.033 0.152 0.051 0.000 0.782 0.010 0.053 0.149 0.044 Sig.F 0.000 0.194 0.000 0.008 0.443 0.001 0.000 0.049 0.000 0.020 0.155 0.000 B.3 Model KTFPM Sig.Rm-Rf 0.000 0.289 0.006 0.029 0.031 0.001 0.001 0.158 0.002 0.039 0.018 0.000 Sig.Skew 0.000 0.643 0.306 0.842 0.055 0.013 0.004 0.627 0.161 0.792 0.102 0.002 Sig.Kurt 0.001 0.880 0.660 0.662 0.093 0.040 0.011 0.885 0.439 0.729 0.177 0.008 Sig.SMB 0.000 0.094 0.003 0.257 0.096 0.245 0.000 0.034 0.009 0.227 0.111 0.156 Sig.HML 0.000 0.753 0.008 0.051 0.069 0.141 0.000 0.764 0.021 0.075 0.083 0.145 Sig.F 0.000 0.304 0.000 0.018 0.248 0.000 0.000 0.092 0.000 0.039 0.131 0.000

229


Panel C. Model Empat Faktor dan Derivasinya B/H-Rf B/M-Rf B/L-Rf S/H-Rf S/M-Rf S/L-Rf B/W-Rf B/N-Rf B/L-Rf S/W-Rf S/N-Rf S/L-Rf C.1 Model FFPM Sig.Rm-Rf 0.014 0.710 0.006 0.014 0.538 0.013 0.023 0.242 0.012 0.029 0.081 0.053 Sig.SMB 0.000 0.053 0.001 0.381 0.278 0.656 0.000 0.015 0.001 0.327 0.279 0.677 Sig.HML 0.006 0.745 0.596 0.345 0.066 0.055 0.769 0.376 0.359 0.823 0.048 0.118 Sig.WML 0.550 0.701 0.319 0.691 0.130 0.315 0.004 0.309 0.014 0.752 0.093 0.586 Sig.F 0.000 0.336 0.000 0.102 0.328 0.002 0.000 0.071 0.000 0.191 0.100 0.005 C2. Model SFFPM Sig.Rm-Rf 0.005 0.213 0.002 0.001 0.262 0.002 0.001 0.108 0.002 0.002 0.087 0.001 Sig.Skew 0.056 0.227 0.028 0.018 0.343 0.027 0.013 0.223 0.023 0.015 0.293 0.008 Sig.SMB 0.000 0.078 0.001 0.207 0.227 0.429 0.000 0.024 0.002 0.167 0.222 0.401 Sig.HML 0.006 0.792 0.502 0.384 0.074 0.035 0.656 0.408 0.400 0.915 0.054 0.071 Sig.WML 0.802 0.875 0.537 0.974 0.187 0.150 0.001 0.433 0.031 0.432 0.141 0.284 Sig.F 0.000 0.303 0.000 0.019 0.356 0.001 0.000 0.073 0.000 0.032 0.115 0.001 C3. Model KFFPM Sig.Rm-Rf 0.000 0.331 0.012 0.039 0.070 0.000 0.000 0.253 0.011 0.031 0.048 0.000 Sig.Skew 0.000 0.678 0.388 0.858 0.101 0.004 0.000 0.771 0.346 0.671 0.188 0.001 Sig.Kurt 0.001 0.904 0.747 0.665 0.146 0.015 0.000 0.993 0.701 0.845 0.273 0.003 Sig.SMB 0.000 0.097 0.003 0.268 0.124 0.154 0.000 0.030 0.004 0.202 0.147 0.100 Sig.HML 0.004 0.802 0.493 0.373 0.089 0.016 0.396 0.415 0.422 0.905 0.064 0.029 Sig.WML 0.667 0.897 0.592 0.957 0.303 0.049 0.000 0.446 0.043 0.469 0.216 0.081 Sig.F 0.000 0.426 0.000 0.035 0.262 0.000 0.000 0.126 0.000 0.060 0.124 0.000

Tabel 3Kinerja Model Asset Pricing

Panel A. Pendekatan Kriteria Informasi

Model Asset Pricing AIC SC CAPM -0.526 -0.448 SCAPM -0.485 -0.368 KCAPM -0.472 -0.316 TFPM -1.390 -1.234 STFPM -1.496 -1.301 KTFPM -1.623 -1.389 FFPM -1.356 -1.161 SFFPM -1.482 -1.249 KFFPM -1.656 -1.384

230

JAM, Vol. 21, No. 3, Desember 2010: 217-230Po

rtfol

ioDW

-Hit

Colli

near

ity S

tatist

icsPo

rtfol

ioDW

-Hit

Colli

near

ity S

tatist

icsBi

g/Hi

gh1.

897

Toler

ance

VIF

Big/

High

1.98

7To

leran

ceVI

FBi

g/M

ediu

m1.

753

Mkt

0.22

4.51

Big/

Med

ium

1.82

7M

kt0.

137.

75Bi

g/Lo

w1.

856

Skew

0.22

4.51

Big/

Low

1.92

6Sk

ew0.

0169

.32

Small

/Hig

h2.

322

Small

/Hig

h2.

228

Kurt

0.02

43.4

7Sm

all/M

ediu

m2.

104

Small

/Med

ium

2.25

0Sm

all/L

ow2.

305

Small

/Low

2.35

0Bi

g/W

inne

r1.

976

Big/

Win

ner

2.00

7Bi

g/Ne

utra

l1.

983

Big/

Neut

ral

2.06

6Bi

g/Lo

oser

1.78

6Bi

g/Lo

oser

1.86

2Sm

all/W

inne

r2.

250

Small

/Win

ner

2.17

4Sm

all/N

eutra

l1.

933

Small

/Neu

tral

2.03

6Sm

all/L

oose

r2.

355

Small

/Loo

ser

2.41

5

Portf

olio

DW-H

itCo

lline

arity

Stat

istics

Portf

olio

DW-H

itCo

lline

arity

Stat

istics

Portf

olio

DW-H

itCo

lline

arity

Stat

istics

Big/

High

2.07

5To

leran

ceVI

FBi

g/Hi

gh2.

147

Toler

ance

VIF

Big/

High

2.35

8To

leran

ceVI

FBi

g/M

ediu

m1.

732

Mkt

0.96

1.04

Big/

Med

ium

1.62

3M

kt0.

205.

05Bi

g/M

ediu

m1.

661

Mkt

0.11

9.34

Big/

Low

2.14

2SM

B0.

841.

19Bi

g/Lo

w2.

115

Skew

0.20

4.89

Big/

Low

2.13

5Sk

ew0.

0178

.78

Small

/Hig

h2.

167

HML

0.81

1.23

Small

/Hig

h2.

173

SMB

0.83

1.21

Small

/Hig

h2.

143

Kurt

0.02

47.6

2Sm

all/M

ediu

m1.

911

Small

/Med

ium

1.77

8HM

L0.

751.

33Sm

all/M

ediu

m1.

898

SMB

0.78

1.29

Small

/Low

2.21

7Sm

all/L

ow2.

301

Small

/Low

2.49

7HM

L0.

701.

42Bi

g/W

inne

r2.

296

Big/

Win

ner

2.28

9Bi

g/W

inne

r2.

188

Big/

Neut

ral

1.89

9Bi

g/Ne

utra

l1.

797

Big/

Neut

ral

1.83

5Bi

g/Lo

oser

2.04

8Bi

g/Lo

oser

2.07

4Bi

g/Lo

oser

2.10

3Sm

all/W

inne

r2.

191

Small

/Win

ner

2.16

3Sm

all/W

inne

r2.

144

Small

/Neu

tral

1.79

8Sm

all/N

eutra

l1.

680

Small

/Neu

tral

1.79

7Sm

all/L

oose

r2.

247

Small

/Loo

ser

2.33

7Sm

all/L

oose

r2.

557

Portf

olio

DW-H

itCo

lline

arity

Stat

istics

Portf

olio

DW-H

itCo

lline

arity

Stat

istics

Portf

olio

DW-H

itCo

lline

arity

Stat

istics

Big/

High

2.13

5To

leran

ceVI

FBi

g/Hi

gh2.

168

Toler

ance

VIF

Big/

High

2.34

1To

leran

ceVI

FBi

g/M

ediu

m1.

742

Mkt

0.95

1.05

Big/

Med

ium

1.62

8M

kt0.

195.

25Bi

g/M

ediu

m1.

662

Mkt

0.10

10.0

6Bi

g/Lo

w2.

207

SMB

0.84

1.19

Big/

Low

2.14

7Sk

ew0.

205.

05Bi

g/Lo

w2.

158

Skew

0.01

82.8

7Sm

all/H

igh

2.18

5HM

L0.

137.

60Sm

all/H

igh

2.17

2SM

B0.

821.

22Sm

all/H

igh

2.14

3Ku

rt0.

0249

.30

Small

/Med

ium

2.00

7W

ML

0.13

7.58

Small

/Med

ium

1.87

5HM

L0.

137.

62Sm

all/M

ediu

m1.

951

SMB

0.77

1.31

Small

/Low

2.14

2Sm

all/L

ow2.

229

WM

L0.

137.

83Sm

all/L

ow2.

504

HML

0.13

7.64

Big/

Win

ner

2.16

4Bi

g/W

inne

r2.

193

Big/

Win

ner

2.17

4W

ML

0.12

8.11

Big/

Neut

ral

1.93

2Bi

g/Ne

utra

l1.

824

Big/

Neut

ral

1.84

1Bi

g/Lo

oser

2.23

3Bi

g/Lo

oser

2.20

2Bi

g/Lo

oser

2.20

6Sm

all/W

inne

r2.

174

Small

/Win

ner

2.13

3Sm

all/W

inne

r2.

125

Small

/Neu

tral

1.86

8Sm

all/N

eutra

l1.

748

Small

/Neu

tral

1.82

5Sm

all/L

oose

r2.

202

Small

/Loo

ser

2.27

5Sm

all/L

oose

r2.

551

FFPM

KCAPM STFPM SFFPM

Prok

siPr

oksi

Prok

siPr

oksi

KTFPM KFFPM

Prok

si

Prok

si

SCAPM

Prok

si

Prok

si

TFM

Has

il U

ji K

lasik

Mod

el A

sset

Pric

ing

231

PENGARUH LINGKUNGAN BISNIS, ALIANSI STRATEJIK,...................... (Fahmy Radhi)Vol. 21, No. 3, Desember 2010Hal. 231-242

ABSTRACT

Objective of study is to analyze how do the dimen-sions of business environment, strategic alliance andinnovation strategy influence on corporate perfor-mance. A number of 197 medium and large manufactur-ing companies in Indonesia was selected purposivelyas the sample. Questionnaires were distributed throughmail survey, while data were analyzed with structuredequation modeling. The study found that threre wasonly partial causal relationship between four dimen-sions of business environment, i.e. investment policy,copyright, market size, competition intensity, on inno-vation strategy. Similar findings were occurred to eq-uity alliances which employ two dimensions, i.e. eq-uity alliance and non equity alliance. From twodimesions, only equity alliances influenced the inno-vation strategy, while non equity did not influence.Consistent with previous studies, the result indicatedthat both product innovation and process innovationcontributed significantly to corporate performancewhich was measured by profitability, market share, pro-ductivity and R&D intensity.

Keywords: product and process innovation, alliancestrategy, business environment, corporate performance

PENDAHULUAN

Strategi inovasi merupakan salah satu strategi bagiperusahaan dalam menciptakan keunggulan bersaing

PENGARUH LINGKUNGAN BISNIS, ALIANSI STRATEJIK,DAN STRATEGI INOVASI TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN

Fahmy RadhiFakultas Ekonomi Universitas Gadjah Mada

Jalan Humaniora Nomor 1, Bulaksumur, Yogyakarta 55281Telepon +62 274 548510 548515, Fax. +62 274 563212

E-mail: [email protected]

Tahun 1990

ISSN: 0853-1259


sehingga dapat bertahan dalam lingkungan bisnis yangkompetitif (Cottam, 2001). Penelitian empiris yangmenguji hubungan antara strategi inovasi dan kinerjaperusahaan mendapatkan perhatian cukup besar daripara peneliti di bidang manajemen stratejik, manajemenoperasi, dan manajemen teknologi. Namun, hasilpenelitian yang menguji hubungan antara strategiinovasi dengan kinerja perusahaan masih memunculkankontroversi. Beberapa penelitian membuktikan bahwastrategi inovasi yang diterapkan oleh perusahaanmanufaktur berpengaruh secara langsung terhadapkinerja perusahaan (Capon et al., 1992; Zahra dan Das1993; Deshpando et al., 1993) Capon et al. (1992) dalamstudinya yang menggunakan analisis regresi dankorelasi menyimpulkan bahwa terdapat pengaruhpositif antara penerapan strategi inovasi dengan kinerjaperusahaan. Zahra dan Das (1993) juga menyimpulkanbahwa strategi inovasi merupakan variabel yangberpengaruh secara langsung terhadap kinerjaperusahaan manufaktur.

Di sisi lain, beberapa peneliti memberikansimpulan berlawanan dengan penelitian sebelumnya.Penelitian Chandler dan Hanks (1994) menyimpulkanbahwa tidak ada hubungan signifikan antara strategiinovasi dengan kinerja perusahaan. Kim danManborgue (1999) dalam penelitiannya menyimpulkanbahwa strategi inovasi berpengaruh terhadap kinerjaperusahaan, tetapi pengaruhnya tidak secara langsung.Lebih lanjut, kedua peneliti tersebut mengemukakanbahwa strategi inovasi hanya akan berpengaruhterhadap kinerja perusahaan, apabila penerapanstrategi inovasi mampu menciptakan value innovation,

232


sedangkan Powel (2000) mengemukakan bahwa strategiinovasi berpengaruh terhadap kinerja perusahaan, jikaperusahaan mampu menciptakan dimensi position ad-vantages.

Selain adanya kontroversi tersebut, beberapahasil penelitian juga memunculkan pertanyaan yangberkaitan dengan dimensi apa yang dominan dalampenerapan strategi inovasi yang berpengaruh secarasignifikan terhadap kinerja perusahaan. Makadok (1998)menekankan pada dimensi inovasi produk sebagaivariabel utama yang mendorong perusahaan mencapaikinerja yang tinggi, sementara Femandez (2001)menyimpulkan dimensi inovasi proses sebagai varibeldominan yang berpengaruh terhadap kinerjaperusahaan. Peneliti lainnya berpendapat bahwaintegrasi antara inovasi proses dan inovasi produksecara bersama-sama merupakan dimensi yangberpengaruh secara signifikan terhadap kinerjaperusahaan (Zahra dan Das 1993; Desphande et al.,1993).

Hasil beberapa studi empiris yang menelititentang pengaruh aliansi stratejik terhadapkeberhasilan penerapan inovasi dan kinerja perusahaanjuga memberikan hasil yang bervariasi (Kogut 1988;Grant dan Fuller 1995; Johansson 1995). Di sampingitu, keberhasilan penerapan strategi inovasi perusahaanjuga ditentukan oleh beberapa faktor di antaranyalingkungan bisnis dan ketidak pastian lingkungan(Swamidass dan Newell 1987; Ward et al., 1995; Badriet al., 2000). Kinerja perusahaan cenderung menurun

seiring dengan peningkatan peningkatanketidakpastian lingkungan (Swamidass dan Newell1987). Tetapi temuan lain justru kinerja cenderung naiksejalan meningkatnya ketidakpastian lingkungan.Perusahaan yang mampu berinovasi denganberadaptasi dengan lingkungan mampu menciptakanpeluang dalam kondisi yang tidak dapat diprediksi(Ward et al., 1995). Berdasarkan hasil-hasil penelitiansebelumnya, permasalahan dalam penelitian ini adalahapakah faktor lingkungan yang meliputi kebijakaninvestasi, kebijakan perlindungan hak cipta, ukuranpasar, dan intensitas persaingan berpengaruh terhadappenerapan strategi inovasi; apakah penerapan aliansistratejik yang meliputi aliansi ekuitas dan aliansi nonekuitas berpengaruh terhadap penerapan strategiinovasi; dan apakah penerapan strategi inovasi yangmeliputi dimensi inovasi proses dan inovasi produkberpengaruh terhadap kinerja perusahaan.

MATERI DAN METODE PENELITIAN

Model penelitian ini dikembangkan secara simultanberdasarkan model penelitian yang digunakan olehZahra dan Das (1993) dan Badri et al. (2000). Instrumenyang digunakan dalam penelitian ini juga dikembangkandari kedua penelitian tersebut dan seluruh variabel yangdigunakan diukur dengan menggunakan skala Likert 5point. Kombinasi model penelitian Badri et al. (2000),Zahra dan Daz (1993) disajikan dalam Gambar 1.

Gambar 1Model Penelitian

Kebijakan InvestasiKebijakan Hak CiptaUkuran PasarIntensitas Persaingan

Sumber: dimodifikasi dari Badri et al. (2000) dan Zahra dan Das (1993).

Aliansi Ekuitas

Aliansi Non Ekuitas

Lingkungan Bisnis

Aliansi Stratejik

KinerjaPerusahaan

Inovasi Proses

Inovasi Produk

ProfitabilityPangsa PasarProduktivitasIntensitas R&D

Strategi Inovasi

233

PENGARUH LINGKUNGAN BISNIS, ALIANSI STRATEJIK,...................... (Fahmy Radhi)

Pemerintah dapat mendukung inovasi denganberbagai kebijakan, di antaranya kebijakan subsidi,pajak, penyebaran informasi, kebijakan investasi, dankebijakan perlindungan hak cipta. Untuk melakukaninovasi lanjutan dibutuhkan adanya sejumlahinvestasi, sedangkan keputusan untuk melakukaninvestasi salah satunya ditentukan oleh kebijakaninvestasi yang kondusif (Smolny, 2003). Kebijakanyang kondusif dapat menurunkan berbagai biaya sepertibiaya-biaya sosial yang tidak terkait langsung dengankegiatan inovasi (Atun et al., 2007). Menurunnya biayaini menyebabkan investor dapat mengalokasikan danalebih banyak ke dalam kegiatan-kegiatan yang berkaitanlangsung dengan inovasi seperti misalnya kegiatanR&D. Dimensi investasi menurut Zahra dan Das (1993)tidak hanya mencakup investasi finansial, tetapi jugainvestasi dalam teknologi dan keahlian sumber dayamanusia. Dengan adanya teknologi, perusahaanmemiliki lebih banyak pilihan untuk melakukan produksisehingga kemungkinan untuk menghasilkan inovasibaru lebih besar. Keahlian dan pengetahuan sumberdaya manusia yang lebih baik juga mengakibatkanperusahaan untuk menciptakan inovasi dengan lebihmudah. Berdasarkan penjelasan tersebut disusunhipotesis penelitian:H1a: Variabel kebijakan investasi berpengaruh

terhadap penerapan strategi inovasiPerlindungan terhadap hak cipta mempengaruhi

strategi inovasi dari sisi penawaran dan permintaan.Berdasarkan sisi penawaran, perlindungan terhadaphak cipta bermanfaat bagi perkembangan inovasi itusendiri (Steven and John, 2002). Tidak adanyaperlindungan terhadap hak cipta menyebabkaninovator tidak mendapatkan keuntungan yang memadaikarena inovasinya tersebut berakibat inovator hanyamenghabiskan dana tetapi tidak memperolehkeuntungan dari inovasinya. Oleh karena itu, inovatortidak memiliki sumber daya yang cukup untukmelakukan inovasi lanjutan terhadap inovasi yangdilakukannya sehingga proses inovasi tidak berjalansecara berkelanjutan.

Berdasarkan sisi permintaan, adanyaperlindungan terhadap hak cipta mampu meningkatkankesejahteraan masyarakat karena penemu inovasimemperoleh insentif atas temuannya (Atun et al., 2007).Inovasi merupakan temuan yang memberikan nilaitambah. Dengan demikian, nilai tambah akan turut

memberikan kontribusi terhadap kesejahteraanmasyarakat. Efek multiplier dari peningkatankesejahteraan ini adalah peningkatan daya beli terhadapproduk-produk hasil inovasi. Keuntungan darimeningkatnya jumlah permintaan ini sebagian akandialokasikan untuk mendanai R&D dan inovasilanjutan. Berdasarkan penjelasan tersebut disusunhipotesis penelitian:H1b: Variabel kebijakan perlindungan hak cipta

berpengaruh terhadap penerapan strategi inovasiMenurut Smolny (2003). ukuran pasar

merupakan variabel yang menjadi pertimbangan bagiperusahaan untuk melakukan inovasi, karena berkaitandengan skala ekonomis pengembangan produk sebagaihasil inovasi. Meskipun perusahaan dapat melakukaninovasi, tetapi jika tidak mencapai skala ekonomisinovasi tidak akan dikembangkan lebih lanjut karenatidak akan memberikan aliran kas masuk secara cukup.Dengan ukuran pasar yang semakin besar, perusahaanlebih mudah untuk mendapatkan insentif terhadapinovasi yang dilakukannya. Semakin besar ukuranpasar, yang direpresentasikan oleh peningkatanpermintaan, semakin besar pula peluang perusahaanuntuk melakukan inovasi. Inovasi juga mempermudahperusahaan untuk menjadi yang pertama di pasarsehingga mempermudah untuk menguasai pangsapasar (Zahra and Das, 1993). Berdasarkan penjelasantersebut disusun hipotesis penelitian:H1c: Variabel ukuran pasar berpengaruh terhadap

penerapan strategi inovasiSong dan Parry (1997) mengemukakan bahwa

lingkungan bisnis yang kompetitif ditentukan olehintensitas persaingan di pasar. Semakin kompetitifnyalingkungan bisnis dan perkembangan teknologi yangpesat mengakibatkan siklus hidup produk makinpendek, sehingga mendorong perusahaan-perusahaanyang bersaing untuk berlomba untuk menawarkansesuatu yang baru dan bernilai bagi konsumennyamelalui proses inovasi (Kim dan Manborgue 1999).Variabel lingkungan juga dapat mendorong kegiataninovasi dan sinergi antarperusahaan untukmenciptakan keunggulan bersaing dalam kondisilingkungan bisnis yang penuh ketidakpastian. Denganmenggunakan metode simulasi, Swamidass dan Newell(1987) menemukan rata-rata waktu yang diperlukanuntuk melakukan inovasi dengan inovasi lanjutansemakin berkurang sejalan dengan meningkatnya

234


intensitas kompetisi. Kondisi seperti ini jugamemperpendek siklus hidup produk. Berdasarkanpenjelasan tersebut disusun hipotesis penelitian:H1d: Variabel intensitas persaingan berpengaruh

terhadap penerapan strategi inovasiAliansi stratejik merupakan hubungan

kerjasama jangka panjang dengan ketentuan pihak-pihak yang terlibat dalam kerjasama tersebut bersepakatuntuk melakukan modifikasi praktik bisnis secarasinergis untuk mencapai kinerja perusahaan secarabersama-sama (Johansson, 1995). Dengan adanyaaliansi, membantu perusahaan untuk melakukanefisiensi dengan menghindari adanya duplikasi fungsi-fungsi dalam perusahaan. Aliansi memungkinkanperusahaan suatu fasilitas dimanfaatkan secarabersama-sama sehingga lebih efisien. Di samping itu,penggunaan fasilitas secara kolektif ini juga lebihmudah untuk mencapai skala ekonomis. Manfaat lainaliansi adalah adanya distribusi risiko jika terjadikegagalan inovasi sehingga risiko yang ditanggungmasing-masing perusahaan menjadi lebih kecildibandingkan jika perusahaan berdiri sendiri. Aliansistrategis berpotensi untuk saling memberikankontribusi di antara pihak-pihak yang terlibat dalamaliansi dengan berbagai kapabilitas dan kompetensisumberdaya manusia, pengembangan portofoliosumber daya, dan pengembangan inovasi (Barney,2001). Secara singkat, dapat dinyatakan dengan adanyaaliansi kemampuan perusahan untuk melakukan inovasisemakin besar dengan adanya aliasi. Berdasarkanpenjelasan tersebut disusun hipotesis penelitian:H2: Aliansi stratejik berpengaruh terhadap

keberhasilan penerapan strategi inovasiPenelitian yang dilakukan oleh Rothaermel et

al. (2004) terhadap 889 aliansi strategis pada industrifarmasi menyimpulkan bahwa pelaksanaan aliansistrategis mempengaruhi secara positif terhadappengembangan produk melalui akumulasi kompetensidalam proses inovasi. Johansson (1995) menunjukkanbahwa aliansi ekuitas dilakukan dengan alasan utamauntuk mengatasi permsalahan sumber daya keuanganyang terbatas. Keterbatasan sumber daya keuanganini seringkali dihadapi pada tahap awal proses inovasiatau tahap awal proses produksi. Akibatnya, beberapaarea yang sering menjadi fokus aliansi ekuitas adalaharea yang memerlukan set up cost besar, sepertimisalnya eksplorasi, pengembangan material baru, dan

R&D. Dalam kondisi ekstrim, aliansi ekuitas ini jugadapat dilakukan dengan pesaing untuk standar industri.Dengan adanya standar industri, meskipun aliasidilakukan dengan pesaing akan menciptakan hambatanmasuk bagi calon pesaing baru. Manfaat lain yangdijelaskan oleh Johansson (1995) adalah aliansi dalamsaluran distribusi dapat bermanfaat untukmeningkatkan kapasitas produksi di satu pihak danmeningkatkan akses pasar bagi pihak lain. Berdasarkanpenjelasan tersebut disusun hipotesis penelitian:H2a: Aliansi ekuitas berpengaruh terhadap

keberhasilan penerapan strategi inovasiSalah satu tujuan dalam aliansi non-ekuitas

adalah mendorong proses pembelajaran danpeningkatan kemampuan teknologi yang dibutuhkandalam pengembangan produk baru (Hamel et al., 1989).Di samping itu, aliansi juga dapat bertujuan untukmengakuisisi dan penciptaan sumber daya dan keahlian(Lambe et al., 2002). Namun demikian, tidak semuaaliansi ini didasarkan pada pertimbangan ekonomisyang rasional di antaranya karena trend setting ataubandwagon behavior. Alasan lain aliansi adalah untukmemfasilitasi transfer pengetahuan (Simonin, 1999).Dengan adanya transfer teknologi seperti ini, makaperusahaan mitra aliansi tidak perlu memulai prosesinovasi dari awal. Mitra aliansi hanya tinggalmengadopsi inovasi yang sudah ada menskipun harusdisertai dengan persyaratan. Dalam proses adopsi ini,risiko kegagalan yang dihadapi lebih kecil karenaperusahaan dapat memilih inovasi-inovasi yang telahmatang dan layak secara ekonomis. Aliansi semacamini dikenal dengan istilah lisensi.

Steven and John (2002) menjelaskan bentuk laindalam aliansi non-ekuitas yaitu sub-contractingsebagai kerja sama dalam melakukan proses produksikomponen yang dibutuhkan. Perusahaan kecil yangmenerima sub kontrak secara tidak langsung akanmenerima transfer inovasi dari perusahaan yangmengkontrakkan sebagian pekerjaannya. Secara tidaklangsung, peusahaan kecil tersebut akan menguasaiinovasi yang disubkontrakkan perusahaan besarkepadanya. Dalam metode seperti ini, kemungkinankeberhasilan strategi inovasi menjadi besar karenaperusahaan yang mengkontrakkan pekerjaannya harusmenjamin bahwa inovasi yang dilakukan oleh subkontraktornya berjalan dengan baik. Berdasarkanpenjelasan tersebut disusun hipotesis penelitian:

235


H2b: Aliansi non ekuitas berpengaruh terhadapkeberhasilan penerapan strategi inovasi

Penelitian terdahulu membuktikan strategiinovasi yang diterapkan oleh perusahaan manufakturberpengaruh secara langsung terhadap kinerjaperusahaan (Capon et al., 1992); (Zahra dan Das, 1993);(Deshpando et al., 1993); (Li et al., 2001); dan (Caponet al., 1992). Hal ini nampak dalam studinya yangmenyimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif antarastrategi inovasi yang dilakukan dengan kinerjaperusahaan. Makadok (1998) menekankan pada dimensiinovasi produk sebagai variabel utama yang mendorongperusahaan mencapai kinerja yang tinggi. Inovasimembantu perusahaan untuk memposisikan dirinyaagar berbeda dengan pesaingnya. Inovasimemungkinkan perusahaan perusahaan untuk menjadimarket leader dan menguasai pangsa pasar (Zahra danDas 1993). Tid et al. (2005) memperkuat pendapat Zahradan Das (1993) yang menyatakan bahwa peningkatankinerja disebabkan peningkatan pangsa pasar yangdisebabkan oleh peningkatan produktifitas danreliabilitas operasional.

Inovasi produk dan inovasi proses memilikiperan yang setara untuk memberikan kontribusiterhadap kinerja. Femandez (2001) menyimpulkan bahwadimensi inovasi proses sebagai varibel dominan yangberpengaruh terhadap kinerja perusahaan (Desphandeet al., 1993). Oleh karena itu, Zahra dan Das (1993)menyarankan integrasi antara inovasi proses daninovasi produk untuk diimplementasikan agar

memberikan pengaruh optimal terhadap kinerja.Berdasarkan penjelasan tersebut disusun hipotesispenelitian:H3a: Inovasi proses berpengaruh terhadap kinerja

perusahaanH3b: Inovasi produk berpengaruh terhadap kinerja

perusahaanPopulasi penelitian ini meliputi seluruh

perusahaan manufaktur yang beroperasi di Indonesia,yang terdaftar dalam Direktori Perusahaan Manufakturyang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS).Sampel ditentukan dengan menggunakan teknik pur-posive sampling dengan unit analisis perusahaan-perusahaan manufaktur, dan sebagai responden adalahmanajer puncak, manajer produksi, dan manajer R&D.Kriteria yang digunakan dalam purposive sampling iniadalah perusahaan menengah dan besar yang memilikiskala besar dan memiliki kerja sama dengan perusahaanlain, baik perusahaan asing maupun perusahaandomestik, dalam bentuk aliansi ekuitas dan atau aliansinon-ekuitas. Data dikumpulkan dengan mail surveymelalui pos dengan fasilitas bebas perangko balasandan melalui kuesioner yang dikirim melalui e-mailperusahaan yang menjadi responden.

HASIL PENELITIAN

Berdasarkan 500 kuesioner yang dikirimkan, terdapat204 yang kembali dengan rincian 7 kuesioner tidakterisi lengkap dan 197 yang dapat dianalisis lebih lanjut.

Tabel 1 Ukuran Fit Sebuah Model Berdasarkan SEM

No. Kriteria Nilai yang direkomendasikan Output Model Evaluasi

1. Chi-square (X2) Diharapkan kecil 136,923 Baik 2. X2 significance probability > 0,05 - Baik 3. Relative X2 (CMIN/DF) < 2,00 1,424 Baik 4. Goodness-of-fit-index (GFI) > 0,90 0,977 Baik 5. Adjusted goodness-of-fit-index (AGFI) > 0,80 0,960 Baik 6. Tucker-Lewis index (TLI) > 0,90 0,907 Baik 7. Normed fit index (NFI) > 0,90 0,932 Baik 8. Comparative fit index (CFI) > 0,90 0,961 Baik 9. Root mean square of error

approximation (RMSEA) > 0,08 0,132 Baik

Sumber: Data primer. Diolah.

236


Sampel sejumlah ini meliputi 22 jenis industri dari 23jenis industri yang terdapat dalam direktori BPS edisitahun 2006. Sampel ini dapat dikategorikan lebih baikdibandingkan penelitian-penelitian sebelumnya yangdilakukan oleh Ciptono (2006), Zahra dan Daz (1993),serta Badri et al. (2000) yang hanya menggunakansampel pada industi perminyakan.

Dalam analisis Structural Equation Model(SEM), terdapat berbagai kriteria untuk menentukanapakah sebuah model yang diujikan dapat diterima (Hairet al., 1998). Hasil evaluasi Goodness of Fit model yangtelah dimodifikasi menunjukkan bahwa semua kriteriaterpenuhi dengan baik sehingga dapat digunakanuntuk analisis selanjutnya.

PEMBAHASAN

Penelitian ini menggunakan dua parameter untukmengukur lingkungan bisnis, yaitu kebijakan investasidan kebijakan perlindungan hak cipta serta ukuranpasar dan intensitas persaingan. Berikut disajikan Tabel2 tentang hasil uji pengaruh lingkungan bisnis terhadapstrategi inovasi:

Berdasarkan Tabel 2 terlihat bahwa untukhipotesis 1a tidak didukung sepenuhnya oleh buktiempiris. Pengujian pengaruh kebijakan investasi (KI)terhadap inovasi proses (IPS) menghasilkan nilai CR2,242. Nilai CR ini lebih besar dari pada 2,00 sehinggahipotesis tersebut signifikan pada p

237


berpengaruh terhadap inovasi proses maupun inovasiproduk. Ukuran pasar dipandang perlu bagi perusahaanuntuk mencapai skala ekonomis agar inovasi yangditerapkan layak untuk diterapkan, Apabila pasar tidakmencapai jumlah tertentu, maka perusahaan tidak akandapat menerapkan inovasi produk maupun inovasiproses.

Hipotesis 1d yang menguji pengaruh intensitaspersaingan (IP) terhadap inovasi produk dan inovasiproses menghasilkan nilai CR -0,263 dan 1,712.Berdasarkan nilai ini maka dapat dinyatakan bahwaintensitas persaingan tidak berpengaruh terhadapinovasi produk maupun inovasi proses karena nilai CRberada di bawah 2,00. Persaingan bukan merupakanfaktor pendorong bagi perusahaan untuk menerapkaninovasi. Dengan demikian, strategi inovasi yangditerapkan oleh perusahaan tidak mendorongperusahaan lain untuk melakukan inovasi serupa.

Hasil uji model penelitian yang diajukan dalampenelitian ini memberikan hasil yang bervariasi. Untukpengujian hipotesis 1a, yang menguji hubungankebijakan investasi terhadap inovasi proses daninovasi produk, memberikan hasil yang bervariasi. Halini mengindikasikan bahwa lingkungan bisnis belummemberikan kepastian dalam menunjang terciptanyainovasi bagi perusahaan-perusahaan di Indonesia.Misalnya lingkungan bisnis yang terkait dengankebijakan investasi tidak secara konsisten memberikandampak positif terhadap inovasi proses tetapi tidakmemberikan dampak positif terhadap inovasi produk.Kondisi ini menunjukkan bahwa investasi dalaminovasi proses dinilai lebih menguntungkandibandingkan dengan investasi dalam inovasi produk.Salah satu penjelasan mengenai hal ini adalah inovasiproses lebih terjaga hak ciptanya dibandingkan denganinovasi produk. Sejak produk diluncurkan di pasar, maka

perusahaan lain akan dapat mengenali inovasi yangdilakukan perusahaan dan kemudian dapat melakukanimitasi, sedangkan inovasi proses tidak dapat diketahuioleh pesaing apabila pesaing tersebut tidak secaralangsung masuk ke dalam perusahaan yangbersangkutan. Perlindungan terhadap hak cipta inibermanfaat bagi perkembangan inovasi itu sendiridengan memberikan kesempatan bagi pelaku inovasiuntuk mendapatkan insentif dari inovasi yangdilakukannya (Steven and John, 2002). Dalam kondisilingkungan bisnis yang tidak menjamin adanyakepastian seperti ini, kinerja perusahaan cenderungmenurun sejalan dengan meningkatnya ketidakpastianlingkungan bisnis (Swamidass dan Newell, 1987).Perusahaan menghadapi risiko kegagalan dalammenerapkan inovasi dalam situasi yang penuh denganketidakpastian. Akibatnya, perusahaan enggan untukmelakukan inovasi (Ward et al., 1995).

Hipotesis 2a yang menganalisis aliansi ekuitas(EA) terhadap inovasi produk dan proses menghasilkanCR masing-masing sebesar 4,644 dan 3,162, Nilai CRyang dihasilkan ini di atas 2,00 sehingga dapatdinyatakan aliansi ekuitas berpengaruh terhadapinovasi produk dan inovasi proses. Perusahaan-perusahaan manufaktur di Indonesia memerlukan aliansiekuitas dengan perusahaan lain untuk melakukaninovasi. Berdasarkan hasil ini dapat dikatakan bahwasecara sumber daya perusahaan manufaktur di Indo-nesia mengalami kendala sumber daya untuk melakukaninovasi.

Sebaliknya, hipotesis 2b yang menganalisisaliansi non-ekuitas terhadap inovasi produk dan prosestidak ditemukan adanya pengaruh yang signifikanaliansi ini terhadap inovasi produk dan proses.Berdasarkan bukti ini dapat dikatakan bahwaperusahaan-perusahaan manufaktur di Indonesia


Tabel 3 Hasil Uji Pengaruh Aliansi Strategik terhadap Penerapan Strategi Inovasi

Variabel Hipotesis Estimasi SE CR Evaluasi

EA IPS H2a 0,378 0,081 4,644 Signifikan EA IPR H2a 0,28 0,089 3,162 Signifikan NEA IPS H2b -0,021 0,071 -0,294 Tidak signifikan NEA IPR H2b -0,067 0,1 -0,672 Tidak signifikan

238


menjalin aliansi dengan perusahaan lain dalam bukandalam upaya untuk memperoleh keterampilan,pengetahuan, dan keterampilan yang terkait denganinovasi. Kondisi ini bertentangan dengan temuanAlvarez dan Barney (2001) yang menyatakan bahwaaliansi strategik ditujukan untuk memperolehpembelajaran organisasi dan memperoleh aksesterhadap teknologi. Pembelajaran organisasi dan aksesterhadap teknologi ini akan memberikan kesempatankepada perusahaan utnuk melakukan inovasi sehinggameningkatkan kinerja perusahaan.

Perusahaan manufaktur yang menjadi sampelstudi ini melakukan aliansi guna mengatasiketerbatasan jumlah modal yang dimilikinya dalamupaya untuk melakukan inovasi. Secara implisit, hasilini juga menunjukkan bahwa salah satu kendalaperusahan manufaktur di Indonesia untuk melakukaninovasi adalah minimnya dana yang tersedia untukmelakukan inovasi. Namun demikian, terdapatkemungkinan lain yang memotivasi perusahaan untukmelakukan aliansi. Perusahaan tersebut memiliki modalyang cukup akan tetapi enggan untuk menyediakandana yang besar untuk kepentingan inovasi karenadinilai berisiko. Risiko penerapan inovasi ini semakintinggi pada produk-produk yang memiliki kandunganteknologi yang tinggi dan daur hidup produk yangpendek. Produk-produk yang memiliki daur hidup relatifpendek memiliki frekuensi inovasi lebih tinggidibandingkan produk dengan daur hidup yang lebihpanjang. Sebagian besar perusahaan yang melakukanaliansi ekuitas ditujukan untuk mengatasi kekuranganmodal dan penggunaan dana aliansi tersebutdigunakan untuk R&D, lisensi internasional, distribusibersama, dan aliansi stategis internasional (Johansson,1995).

Aliansi ekuitas yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan manufaktur ini lebih terkait dengan hardskill, karena hard skill memiliki keterkaitan yang lebihkuat dengan modal dibandingkan dengan soft skill(Agarwal, 1995). Hard skill sebagian besar berwujudfisik yang dapat diakuisisi secara mudah selamaterdapat ketersediaan modal. Dengan demikian,mayoritas konstrain strategi inovasi yang akanditerapkan oleh perusahaan adalah ketersediaan hardskill. Namun demikian, perlu dicermati bahwa karenahard skill ini dapat dengan mudah diakuisisi selamamodal tersedia, keunggulan kompetitif inovasi yang

diciptakan berdasarkan hard skill ini juga akan dapatdengan mudah untuk ditiru.

Berdasarkan hasil pengujian statistik, aliansinon-ekuitas tidak berpengaruh terhadap inovasi produkdan inovasi proses. Menurut Hamel et al. (1989), salahsatu tujuan dalam aliansi non-ekuitas adalah mendorongproses pembelajaran dan peningkatan kemampuanteknologi yang dibutuhkan dalam pengembanganproduk baru. Berdasarkan pengujian ini terbukti bahwaaliansi non-ekuitas bukan merupakan saranapembelajaran bagi organisasi untuk memperolehpengetahuan baru. Di samping itu, aliansi ini juga dapatbertujuan untuk mengakuisisi dan penciptaan sumberdaya dan keahlian (Lambe et al., 2002). Menurut Lambeet al. (2002), dapat dikemukakan bahwa aliansi non-ekuitas ini bukan merupakan sarana yang baik untukmelakukan transfer teknologi dan transfer soft skill.Perusahaan-perusahaan manufaktur yang berupayauntuk menerapkan inovasi tidak mengalami kendalayang besar dalam masalah soft skill.

Hipotesis 3a dan 3b masing-masing mengujipengaruh inovasi proses dan inovasi produk terhadapkinerja perusahaan. Kinerja perusahaan diukur denganmenggunakan empat parameter yaitu profitabilitas (P),pangsa pasar (PP), produktifitas (PR) dan intensitasR&D (IRD). Analisis pengaruh IPR terhadap P, PP, PR,dan intensitas IRD menghasilkan CR masing-masingsebesar 8,863, 8,532, 4,686, dan 7,254. Kasus yang samajuga terjadi pada hipotesis 3b yang menguji pengaruhinovasi produk terhadap kinerja perusahaanmenghasilkan CR masing-masing sebesar 2,841, 2,989,3,882, dan 2,377. Seluruh nilai CR tersebut berada diatas nilai 2,000 sehingga dinyatakan bahwa inovasiproses dan inovasi produk berpengaruh positifterhadap kinerja perusahaan yang diukur denganmenggunakan empat parameter tersebut.

Temuan ini bertentangan dengan temuan empirissebelumnya yang menunjukkan adanya korelasi negatifantara strategi inovasi dengan kinerja (Powel, 2000).Apabila dianalisis dengan melihat nilai critical ratiodari hasil uji diperoleh bahwa nilai critical ratio inovasiproses secara konsisten lebih besar dibandingkandengan inovasi produk. Temuan ini mengindikasikanbahwa inovasi proses memiliki pengaruh lebih besarterhadap peningkatan kinerja perusahaan dan sekaligusbertentangan dengan temuan Makadok (1988) danmendukung temuan Fermandez (2001). Inovasi produk

239


dan inovasi proses tidak terjadi trade-off bahkan salingmelengkapi karena keduanya dapat diimplementasikansecara simultan untuk meningkatkan kinerja. Bukti inijuga mengkonfirmasi temuan Zahra dan Das (1993) yangmenemukan kedua jenis inovasi ini berpengaruh secarasignifikan terhadap kinerja.

Inovasi proses mendorong perusahaan untukmenemukan cara, teknik, dan metode baru untukberproduksi secara lebih efisien dengan caramenggunakan input yang setara untuk menghasilkanoutput lebih besar. Akibatnya, produktifitas sistemproduksi akan meningkat (Ellitan et al., 2003).Sebaliknya, dengan adanya inovasi produk, dapatdilakukan value engineering yaitu penyederhanaandesain produk untuk menghasilkan produk denganfungsi akhir yang sama. Komponen-komponen yangsebelumnya terpisah, dapat digabung menjadi satusehingga desain menjadi lebih sederhana. Denganmetode ini, produktifitas juga menjadi meningkat karenadesain menjadi lebih sederhana (Heizer dan Render,2004). Pada saat yang bersamaan, proses produksi jugabekerja secara lebih efisien karena adanyapenggabungan beberapa komponen yang sebelumnyaterpisah kemudian menjadi satu (Chase and Aquilano,1998). Dengan kata lain, value engineering jugamemberikan kontribusi terhadap inovasi proses dalammeningkatkan produktifitas.

Perusahaan yang menerapkan inovasi produkdan memasuki pasar lebih awal lebih mudah untukmenjadi pemimpin pasar. Pelanggan lebih mudahmengidentifikasi dan mengenali perusahaan yangpertama kali melakukan inovasi produk dibandingkanperusahaan yang melakukan inovasi pada waktu yang

lebih akhir (Zahra dan Das, 1993). Akibatnya, pelakuinovasi yang masuk ke pasar paling awal berpotensimemiliki pangsa pasar terbesar dibandingkanperusahaan-perusahaan lain. Pada industri jenisinovasi, proses juga berperan terhadap peningkatanpangsa pasar perusahaan terutama apabila perusahaanbersaing dengan menggunakan keunggulan kompetitifbiaya rendah (Porter, 1985). Dengan adanya inovasiproses, dapat dicapai efisiensi produksi sehingga biayaproduksi dapat ditekan menjadi lebih rendah. Inovasiproduk dan inovasi proses memerlukan biaya dalamproses penciptaannya. Salah satu prasyarat agarinovasi ini dapat terus berkembang adalah pelakuinovasi tersebut memperoleh insentif sebagaikompensasi agar dapat melakukan inovasi lanjutan(Atun et al., 2007). Berdasarkan hasil analisis empirisdiperoleh bukti bahwa inovasi produk dan inovasiproses berpengaruh positif terhadap kinerja yangdiukur dengan parameter intensitas R&D. Salah satupenjelasan mengenai hal ini adalah bahwa perusahaanmemperoleh insentif dari inovasi yang dilakukannya.Bukti ini merupakan temuan menarik sebab di Indone-sia belum terdapat mekanisme perlindungan hak ciptayang memadai. Secara teori, belum adanya perlindunganhak cipta yang memadai ini mendorong pelaku inovasiuntuk melakukan inovasi lanjutan karena tidak adanyainsentif dari inovasi yang dilakukannya. Salah satupenjelasan dari hal ini adalah inovasi yang dilakukanoleh perusahaan tersebut hanyalah inovasi sekunder.Inovasi ini hanya bertujuan untuk memperbaiki temuanyang sudah atau memberikan sedikit variasi dari inovasiyang orisinal. Inovasi seperti ini hanya dapatdikategorikan sebagai inovasi sekunder. Strategi ini


Tabel 4 Hasil Uji Pengaruh Strategi Inovasi terhadap Kinerja Perusahaan

Variabel Hipotesis Estimasi SE CR Evaluasi

IPS P H3a 0,707 0,08 8,863 Signifikan IPS PP H3a 0,683 0,08 8,532 Signifikan IPS PR H3a 0,404 0,086 4,686 Signifikan IPS IRD H3a 0,608 0,084 7,254 Signifikan IPR P H3b 0,18 0,063 2,841 Signifikan IPR PP H3b 0,19 0,064 2,989 Signifikan IPR PR H3b 0,274 0,071 3,882 Signifikan IPR IRD H3b 0,16 0,067 2,377 Signifikan

240


dilakukan hanya dengan tujuan agar perusahaanterhindar dari tuntutan penciplakan.

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Berdasarkan analisis hasil statistik dapat disimpulkanbahwa lingkungan bisnis belum sepenuhnyamendukung aktifitas inovasi yang dilakukan olehperusahaan. Di samping itu, juga terdapat perbedaanpengaruh kebijakan investasi terhadap kategori inovasiyang dilakukan. Variabel lingkungan bisnis yangberpengaruh terhadap inovasi proses belum tentuberpengaruh terhadap inovasi produk, begitu pulasebaliknya. Berdasarkan empat parameter yangdigunakan untuk mengukur lingkungan bisnis, dua diantaranya kebijakan hak cipta dan intensitaspersaingan secara konsisten ditemukan tidak terdapatpengaruh yang signifikan terhadap inovasi produk daninovasi proses, sedangkan parameter yang secarakonsisten memberikan pengaruh secara signifikanadalah ukuran pasar. Salah satu penjelasan mengenaihal ini adalah perusahaan sangat memerlukan ukuranpasar bagi produk-produk inovatif untuk menekan biayaproduksi te

JURNAL AKUNTANSI & MANAJEMEN (JAM) - …30).pdf · MITRA BESTARI JURNAL AKUNTANSI & MANAJEMEN (JAM)...

Documents

Transcript of JURNAL AKUNTANSI & MANAJEMEN (JAM) - …30).pdf · MITRA BESTARI JURNAL AKUNTANSI & MANAJEMEN (JAM)...