## AIMS AND SCOPE
Jurnal Penelitan Ekonomi dan Bisnis (JPEB)’s primary objective is to disseminate scientific articles in the fields of management, economics, accounting, and islamic economics. This journal encompasses articles including but not limited to:

## Management Science
Marketing Financial management Human Resource Management International Business
Entrepreneurship

## Economics
Monetary Economics, Finance, and Banking
International Economics
Public Economics
Economic development Regional Economy

## Accounting Sciences
Taxation and Public Sector Accounting Accounting information system
Auditing
Financial Accounting
Management accounting Behavioral accounting

## Islamic Economics
Islamic Economics Science
Syaria Bankin
Islamic Public Science
Business & Halal Industry

## PUBLICATION INFORMATION
JPEB is a fully refereed (double-blind peer review) and an open-access online journal for academics, researchers, graduate students, early-career researchers and undergraduate students JPEB published by the Faculty of Economics and Business Dian Nuswantoro University Semarang twice a year, every March and September. JPEB is accept your manuscript both written in Indonesian or English.

## OPEN ACCESS POLICY
This Journal provides immediate open access to its content on the principle that making research freely available to the public supports a greater global exchange of knowledge.
This journal is open access journal which means that all content is freely available without charge to users or institution. Users are allowed to read, download, copy, distribute, print, search, or link to full text  articles  in  this  journal  without  asking  permission  from  the  publisher  or  author.  This  is  in accordance with Budapest Open Access Initiative.

## JURNAL PENELITIAN EKONOMI DAN BISNIS

## JURNAL PENELITIAN EKONOMI DAN BISNIS

## GOOGLE SCHOOLAR CITATION

## EDITORIAL TEAM

## EDITOR IN CHIEF
Hertiana Ikasari , Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia, Indonesia

## EDITORIAL BOARD
Dwi Prasetyani , Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sebelas Maret Surakarta, Indonesia
Westri Kekalih , Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unika Soegijapranata Semarang, Indonesia
Sih Darmi Astuti , [SCOPUS ID : 57188810445] Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
Juli Ratnawati , [SCOPUS ID: 57189502549] Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
Amron Amron , [SCOPUS ID: 57193011833] Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
Enny Susilowati , [SCOPUS ID: 57196194578] Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia

## JURNAL PENELITIAN EKONOMI DAN BISNIS

## TABLE OF CONTENTS
Volume 4 Number 1 March 201 9 Page 1 - 8 9 - 22 23 - 37 38 - 51

## Article
APLIKASI MODEL ALTMAN Z”-SCORE PADA PERUSAHAAN-PERUSAHAAN AGRIKULTUR DI BURSA EFEK INDONESIA (PERIODE 2010-2017) DOI : 10.33633/jpeb.v4i1.2319 Vinko Satrio Pekerti, Lenni Yovita

## HARGA SAHAM, NILAI TUKAR MATA UANG DAN TINGKAT SUKU BUNGA
ACUAN DALAM MODEL AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG (ARDL) DOI : 10.33633/jpeb.v4i1.2318 Bara Zaretta, Lenni Yovita

## RETURN DAN LIKUIDITAS SAHAM SEBELUM DAN SESUDAH PEMECAHAN SAHAM
DOI : 10.33633/jpeb.v4i1.2359

## Irene Natalia

## INTENSI KEWIRAUSAHAAN MAHASISWA (STUDI PERBANDINGAN ANTARA
MAHASISWA PTS DAN PTN) DOI : 10.33633/jpeb.v4i1.2360 Tri Harsini Wahyuningsih

## KEPEMIMPINAN PELAYANAN, BUDAYA ORGANISASI DAN PENGARUHNYA
PADA PROAKTIVITAS DAN KINERJA KARYAWAN
DOI : 10.33633/jpeb.v4i1.2361 Artha Febriana
52-64

## JPEB
Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis, 4 (1), 2019, Hal: 1 - 8
http://www.jpeb.dinus.ac.id
APLIKASI MODEL ALTMAN Z-SCORE PADA PERUSAHAAN-PERUSAHAAN AGRIKULTUR DI BURSA EFEK INDONESIA (PERIODE 2010-2017)
Vinko Satrio Pekerti 1* dan Lenni Yovita 2
1,2 Program Studi Manajemen, Universitas Dian Nuswantoro Semarang Jalan Nakula I No. 5-11 Semarang, Indonesia *Corresponding Author : vinko.satrio@dsn.dinus.ac.id
Diterima: Desember 2018 ; Direvisi: Januari 2019 ; Dipublikasikan: Maret 2019

## ABSTRACT
This research aims to apply one of the bankruptcy models named Altman Z-Score, specifically the model that can be used for measuring financial distress of non-manufacturer companies (Z”-Score), toward companies included in Agricultural Stock Index of Indonesia Stock Exchange. The sample used in this research amounted to eight companies by using purposive sampling method. Company’s annual financial reports from 2010 until 2017 are the types of secondary data used in this research.Descriptive quantitative analysis is used to discuss the results of respective companies’ Z”-Score calculation in every year of observation. It is expected that the results of this research can provide an overview and solutions for companies’ management to improve the financial soundness in the company it manages. On the other hand, the results of this research are also expected to be useful for investors as one of their decision making-tools for placing their investment funds in the right companies.
Keywords: Altman Z-Score; Bankruptcy; Investment

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan salah satu model prediksi kebangkrutan bernama Altman Z- Score, khususnya model yang dapat digunakan untuk mengukur financial distress dari perusahaan-perusahaan non-manufaktur (Z”-Score), pada perusahaan-perusahaan yang masuk di dalam Indeks Saham Agrikultur di Bursa Efek Indonesia. Sampel yang digunakan di dalam penelitian ini berjumlah delapan perusahaan dengan menggunakan purposive sampling method . Laporan keuangan tahunan perusahaan dari tahun 2010 sampai 2017 merupakan jenis data sekunder yang digunakan di penelitian ini. Analisa deskriptif kuantitatif digunakan untuk mendiskusikan hasil perhitungan Z”-Score masing-masing perusahaan sampel di setiap tahun observasinya. Diharapkan bahwa hasil penelitian ini dapat memberikan gambaran dan solusi bagi pihak manajemen perusahaan untuk memperbaiki kondisi keuangan di perusahaan yang dikelolanya. Di sisi lain, hasil penelitian ini juga diharapkan dapat bermanfaat bagi para investor sebagai salah satu alat pengambilan keputusan untuk menempatkan dana investasinya pada perusahaan yang tepat.
Kata Kunci: Altman Z-Score; Kebangkrutan; Investasi

## PENDAHULUAN
Sebagai salah satu negara agraris, sektor agrikultur merupakan salah satu sektor perekonomian yang penting bagi Indonesia. Johnston dan Mellor (1961) menuliskan bahwa sektor agrikultur memiliki beberapa peranan penting. Pertama, sektor agrikultur menciptakan pasar untuk produk-produk industrial. Kedua, sektor agrikultur menyediakan bahan pangan dan bahan mentah yang bisa dipakai oleh sektor industri pengolahan. Ketiga, sektor agrikultur membantu dalam strategi stabilisasi harga pangan di pasar. Keempat, sektor agrikultur berperan dalam penambahan devisa negara dari kegiatan ekspornya. Kelima, sektor agrikultur mampu mensuplai sektor industri non-agrikultur dengan modal dan tenaga kerja. Dan keenam, dalam kasus di negara yang sistem ekonominya berorientasi pada pasar, sektor agrikultur memudahkan proses indutrialisasi melalui akumulasi kemampuan kewirausahaan dan pemasaran yang bertahap.
Namun, di balik pentingnya sektor agrikultur bagi perekonomian nasional, terdapat pola penurunan peran sektor ini terhadap PDB Indonesia dari waktu ke waktu, seperti yang terlihat di Gambar 1 di bawah ini. Dari tahun 1965 sampai tahun 2010, perekonomian Indonesia mengalami perubahan dari negara yang sangat bergantung pada pertanian menjadi negara industri. Meskipun demikian, ketiga sektor yang menjadi perbandingan ini tetap mengalami ekspansi selama periode yang teramati (Indonesia Investment, 2018).

## Gambar 1. Kontribusi Sektor Pertanian, Industri, dan Jasa di Indonesia (1965-2017)
Martin dan Warr (1990) mengungkapkan ada berbagai faktor yang menjadi penyebab semakin turunnya persentase kontribusi pertanian terhadap PDB sebuah negara. Yang pertama, seiring dengan naiknya pendapatan seseorang, persentase pendapatan yang dialokasikan pada produk pangan akan semakin menurun ( Engel’s Law ). Lebih elastisnya permintaan terhadap off-marketing services daripada permintaan terhadap produk di tingkat petani, serta pertumbuhan teknologi yang relatif lebih cepat di sektor non-pertanian dibandingkan dengan sektor pertanian juga menjadi penyebabnya.
Hwa (1988) dalam penelitiannya menyatakan, meskipun agrikultur merupakan sektor perekonomian yang mengalami penurunan dari sudut pandang penurunan persentase kontribusinya dalam jangka panjang, tidak semestinya hal tersebut menjadikan sektor agrikultur menjadi sektor yang lebih baik ditinggalkan. Oleh karena itu, diperlukan strategi pengembangan sektor ini ke depannya, baik melalui berbagai agenda kebijakan yang kondusif supaya peran sektor agrikultur dalam perekonomian nasional dapat ditingkatkan (Harianto, 2010).
Vinko Satrio Pekerti dan Lenni Yovita : Aplikasi Model Altman Z”-Score Pada Perusahaan-Perusahaan Agrikultur di Bursa Efek Indonesia (Periode 2010-2017)

## TINJAUAN PUSTAKA
Salah satu masalah penting yang harus diwaspadai oleh setiap perusahaan adalah risiko kebangkrutan. Oleh karenanya sangat penting bagi pihak manajemen perusahaan untuk dapat mendeteksi tanda-tanda tersebut sedini mungkin, supaya dapat segera dirumuskan solusi untuk mengatasinya. Salah satu model yang dapat digunakan perusahaan untuk memprediksi kebangkrutan adalah model prediksi kebangkrutan yang dikembangkan oleh Dr. Edward I. Altman yang merupakan analisis multivariat yang cukup terkenal dan menjadi pioner di masanya (Hanafi, 2016)
Altman (1968) menggunakan beberapa rasio keuangan dan teknik statistik analisis diskriminan untuk merumuskan fungsi dasar Altman Z-Score yang diklaim mampu memprediksi kebangkrutan sebuah perusahaan dua tahun sebelum terjadinya secara akurat. Formula Z-Score adalah sebagai berikut:
Z = 1,2 X 1 + 1,4 X 2 + 3,3 X 3 + 0,6 X 4 + 1,0 X 5
dimana, X 1 = Rasio modal kerja terhadap total aset ( Working Capital / Total Assets ) X 2 = Rasio laba ditahan terhadap total aset ( Retained Earning / Total Assets )
X 3 = Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset ( EBIT / Total Assets )
X 4 = Rasio nilai pasar ekuitas terhadap total utang ( Market Value of Equity / Total Liabilities )
X 5 = Rasio penjualan terhadap total aset ( Sales / Total Assets )
Namun, penelitian tersebut menggunakan data perusahaan-perusahaan yang terdaftar di bursa saham Amerika Serikat yang tentunya memiliki kondisi yang berbeda dengan perusahaan-perusahaan yang tidak go-public maupun dengan perusahaan-perusahaan yang ada di negara-negara berkembang. Altman, Haldeman, dan Narayanan (1977) menjawab permasalahan tersebut dengan mengembangkan model alternatif Z’-Score untuk memprediksikan kebangkrutan perusahaan-perusahaan yang tidak terdaftar di bursa saham. Formula Z’-Score adalah sebagai berikut:
Z’ = 0,717 X 1 + 0,847 X 2 + 3,107 X 3 + 0,42 X 4 + 0,998 X 5
dimana, X 1 = Rasio modal kerja terhadap total aset ( Working Capital / Total Assets ) X 2 = Rasio laba ditahan terhadap total aset ( Retained Earning / Total Assets )
X 3 = Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset ( EBIT / Total Assets ) X 4 = Rasio nilai buku saham biasa dan saham preferen terhadap nilai buku total utang ( Book Value of Equity / Book Value of Total Liabilities ) X5 = Rasio penjualan terhadap total aset ( Sales / Total Assets ) Selain itu, Z”-Score juga dikembangkan dengan tujuan untuk dapat memprediksikan kebangkrutan perusahaan-perusahaan di negara-negara berkembang dan yang bergerak di sektor industri non-manufaktur. Formula Z”-Score adalah sebagai berikut:
Z” = 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72 X 3 + 1,05 X 4
dimana, X 1 = Rasio modal kerja terhadap total aset ( Working Capital / Total Assets )
X 2 = Rasio laba ditahan terhadap total aset ( Retained Earning / Total Assets )
X 3 = Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset ( EBIT / Total Assets ) X 4 = Rasio nilai buku ekuitas terhadap nilai buku total utang ( Book Value of Equity / Book Value of Total Liabilities )
Beberapa penelitian yang melibatkan Altman Z-Score, baik rasio-rasio keuangan di dalam formulanya secara parsial maupun skor akhirnya saja, juga telah banyak dilakukan di Indonesia dan memberikan beragam kesimpulan. Sebagai contoh penelitian dari Dwiyanto (2012) mengemukakan bahwa kelima rasio keuangan di dalam model Z-Score original secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap harga saham perusahaan properti di Bursa Efek Indonesia. Namun, variabel X5 dan X2 masing-masing memiliki pengaruh signifikan yang negatif dan positif terhadap harga saham.
Brimantyo, Topowijono, dan Husaini (2013) yang mengaplikasikan model Altman Z- Score original menunjukkan bahwa rasio keuangan yang diwakili oleh X1, X2, dan X3 adalah rasio-rasio yang berpengaruh signifikan memprediksi kebangkrutan perusahaan telekomunikasi di Indonesia. Sukmawati, Adiputra, dan Darmawan (2014) yang meneliti pengaruh rasio-rasio keuangan di dalam model Altman Z-Score original menemukan bahwa variabel X3 dan X4 secara parsial memiliki pengaruh signifikan terhadap harga saham perusahaan perbankan, serta kelima variabel bersama-sama mempengaruhi harga saham secara signifikan.
Julini, Siahaan, Sinaga, dan Purba (2015) meneliti pengaruh financial distress yang direpresentasikan oleh Altman Z-Score, terhadap return saham pada perusahaan di sektor Aneka Industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2009-2013 dan berkesimpulan bahwa financial distress memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap return saham.
Kadim dan Sunardi (2018) menggunakan model Z-Score original dengan sampel delapan perusahaan konstruksi yang listing di Bursa Efek Indonesia dan menemukan bahwa variabel X1, X2, X3, dan X4 berpengaruh signifikan terhadap harga saham sementara variabel X5 tidak berpengaruh signifikan. Namun kelima variabel tersebut secara bersama- sama memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap harga saham. Syamni, Majid, dan Siregar (2018) melakukan penelitian untuk menguji model-model prediksi apa yang dominan mempengaruhi harga saham perusahaan batubara di Indonesia dan mendapatkan kesimpulan bahwa model modifikasi Altman Z”-Score merupakan salah satu dari lima model prediksi kebangkrutan yang paling andal.
Penelitian-penelitian di atas berfokus pada pengaruh Altman Z-Score terhadap harga saham perusahaan dengan berpedoman bahwa investor peduli terhadap harga saham. Cibulskienė dan Grigaliūnienė (2006) mengatakan bahwa seorang investor harus mengevaluasi faktor-faktor kuantitatif dan kualitatif yang dapat mempengaruhi nilai saham dan harga pasarnya. Analisis fundamental dipakai oleh para investor sebagai dasar untuk pengambilan keputusan investasi mereka, terutama dengan menggunakan rasio-rasio keuangan seperti rasio leverage , rasio profitabilitas, dan rasio solvabilitas (Saraç, 2007). Oleh karenanya, model prediksi kebangkrutan seperti Altman Z-Score yang menggunakan beberapa rasio keuangan dapat menjadi salah satu alat pengambilan keputusan penting bagi para investor.
Selain penelitian-penelitian di atas, penelitian deskriptif kuantitatif di Indonesia juga pernah dilakukan oleh Manalu, Octavianus, dan Kalmadara (2017) dimana mereka memperbandingkan hasil analisa antara Altman-Z-Score dengan Zmijewski X-Score terhadap empat perusahaan jasa logistik dan transportasi laut. Nafisatin, Suhadak, dan Hidayat (2014) dalam analisis deskriptifnya mencoba menjelaskan hubungan antara peristiwa delisting di kedelapan perusahaan sampelnya dengan skor rawan kebangkrutan yang didapatkan perusahaan-perusahaan tersebut selama tiga tahun sebelum tahun peristiwa delisting terjadi. Stojanovic dan Drinic (2017) pernah menguji apakah model Altman Z-Score dapat diaplikasikan kepada perusahaan-perusahaan agrikultur di Bosnia & Herzegovina. Keduanya menyimpulkan bahwa ketiga model Z-Score yang dikembangkan oleh Altman tidak dapat memprediksikan kebangkrutan secara andal maupun digunakan sebagai analisis kelayakan
Vinko Satrio Pekerti dan Lenni Yovita : Aplikasi Model Altman Z”-Score Pada Perusahaan-Perusahaan Agrikultur di Bursa Efek Indonesia (Periode 2010-2017)
kredit. Namun demikian, salah satu hipotesisnya terbukti yaitu bahwa Z”-Score adalah model yang paling pantas untuk digunakan pada perusahaan agrikultur di negara berkembang, jika variabel non-keuangan dimasukkan juga dalam modelnya.

## METODE PENELITIAN
Populasi dalam penelitian ini adalah semua perusahaan yang tergabung dalam Bursa Efek Indonesia. Penetapan sampel penelitian menggunakan metode purposive sampling dengan menggunakan dua kriteria utama. Kriteria pertama adalah perusahaan harus terdaftar dalam Indeks Agrikultur yang ditetapkan oleh Bursa Efek Indonesia di dalam website resminya per 1 Januari 2019. Dari kriteria pertama ini terkumpul sampel sebanyak dua puluh perusahaan.
Kriteria yang kedua adalah adanya ketersediaan data sekunder pada perusahaan- perusahaan yang akan dijadikan sampel, yaitu laporan keuangan akhir tahun ataupun ringkasan performa tahunan perusahaan dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2017 yang bisa diunduh melalui website resmi Bursa Efek Indonesia maupun website resmi masing-masing perusahaan. Dari kedua kriteria tersebut, ditetapkan bahwa sampel penelitian ini adalah sepuluh perusahaan seperti yang dapat dilihat di Tabel 1 di bawah ini.

## Tabel 1. Sampel Penelitian
Sub-Sektor Nama Perusahaan Kode Saham Perkebunan Astra Agro Lestari Tbk. AALI Perkebunan Eagle High Plantation Tbk. BWPT Perkebunan Gozco Plantation Tbk. GZCO Perkebunan PP London Sumatra Indonesia Tbk. LSIP Perkebunan Sampoerna Agro Tbk. SGRO Perkebunan Smart Tbk. SMAR Perkebunan Tunas Baru Lampung Tbk. TBLA Perkebunan Bakrie Sumatera Plantations Tbk. UNSP Tanaman Pangan BISI Internasional Tbk. BISI Perikanan Dharma Samudera Fishing Industries Tbk. DSFI
Data-data yang ada di dalam laporan keuangan pada kesepuluh sampel penelitian ini diolah menjadi empat rasio keuangan yang merupakan faktor-faktor determinan dalam formula Z”-Score yang dirumuskan oleh Altman et al (1977) khusus untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan-perusahaan non-manufaktur. Analisis deskriptif kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini berfokus pada hasil perhitungan Z”-Score masing- masing perusahaan di setiap tahun pengamatan. Pola pergerakan nilai Z”-Score beserta keempat variabel yang membentuknya juga dianalisis secara komprehensif dengan tujuan untuk dapat mengidentifikasi permasalahan risiko kebangkrutan pada perusahaan-perusahaan tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan pengolahan data terhadap masing-masing variabel dari tahun 2010- 2017, dapat diketahui bahwa rata-rata Z”-Score pada perusahaan agrikultur di Indonesia sebesar 3,82 yang menunjukkan bahwa kondisi industri agrikultur di Indonesia secara keseluruhan berada pada Safe Zone , dimana perusahaan-perusahaan yang tergabung di dalamnya memiliki kemungkinan untuk tidak akan mengalami kebangkrutan sampai dua tahun ke depan. Angka Z”-Score beserta klasifikasi risiko masing-masing perusahaan sampel
di tiap tahunnya dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Prediksi Tingkat Kebangkrutan Pada Perusahaan-Perusahaan Agrikultur
yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2017 Nama Z”-Score Rata- Rata Klasifikasi 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Risiko AALI 10,15 9,78 6,83 4,72 4,89 2,981 5,082 6,076 6,31 Safe Zone BWPT 2,68 2,09 1,46 1,04 0,31 0,11 0,03 0,08 0,97 Distress Zone GZCO 2,81 2,28 2,34 1,24 1,75 1,676 -1,952 -0,379 1,22 Distress Zone LSIP 9,09 12,45 9,94 8,92 9,11 8,302 7,815 9,269 9,36 Safe Zone SGRO 6,75 6,25 4,01 3,03 2,83 2,547 2,374 2,575 3,79 Safe Zone SMAR 3,86 4,86 5,32 1,83 2,288 1,329 2,713 2,745 3,11 Safe Zone TBLA 1,82 2,85 2,57 1,32 1,858 1,434 1,547 1,817 1,90 Grey Zone UNSP 0,95 0,97 0,87 -2,11 -2,22 -3,35 -5,45 -7,23 -2,19 Distress Zone BISI 15,11 12,75 14,39 13,90 12,396 13,638 14,370 13,235 13,72 Safe Zone DSFI -3,14 -0,54 0,75 -0,69 0,647 1,193 0,944 1,143 0,04 Distress Zone Prediksi Tingkat Kebangkrutan Z”-Score 3,82 Safe Zone
Meskipun secara umum perusahaan-perusahaan sampel di sektor industri agrikultur berada pada area aman, sebagian besar perusahaan memiliki pola Z”-Score yang menurun dari tahun 2010 sampai tahun 2017. Terdapat empat perusahaan yang masuk ke dalam klasifikasi risiko Distress Zone , yaitu Eagle High Plantation Tbk. (BWPT), Gozco Plantation Tbk. (GZCO), Bakrie Sumatera Plantations Tbk. (UNSP), dan Dharma Samudera Fishing Industries Tbk. (DSFI). Diantara keempat perusahaan tersebut, UNSP memiliki pola penurunan Z”-Score yang konsisten dan memiliki skor yang negatif selama lima tahun berturut-turut.
Meskipun berada pada area rawan kebangkrutan, DSFI merupakan satu-satunya perusahaan sampel di penelitian ini yang menunjukkan pola perbaikan Z”-Score yang konsisten selama delapan tahun periode pengamatan. Rasio laba ditahan, rasio laba sebelum bunga dan pajak, serta rasio nilai buku ekuitas terhadap total nilai buku utang pada perusahaan ini menunjukkan pola pertumbuhan jangka panjang. Sementara itu, BWPT, GZCO, dan UNSP memiliki ciri-ciri yang serupa yaitu pola kecenderungan penurunan rasio modal kerja, rasio laba ditahan, dan rasio laba sebelum bunga dan pajak sampai ke angka negatif sepanjang periode pengamatan.
Tunas Baru Lampung Tbk. (TBLA) merupakan satu-satunya perusahaan sampel yang berada di dalam klasifikasi risiko Grey Zone . Meskipun terjadi peningkatan rasio laba ditahan yang stabil selama delapan tahun berturut-turut, rasio modal kerja perusahaan yang awalnya menunjukkan peningkatan pada tahun 2012 mengalami penurunan drastis pada tahun 2013 dan membuat Z”-Score TBLA hampir berada di level Distress Zone . Sampai dengan tahun 2017, Z”-Score TBLA tidak dapat naik mencapai angka dua dan tercermin juga pada rasio modal kerja perusahaan yang tidak menunjukkan perubahan berarti pada periode yang sama.
Lima perusahaan lainnya yang dapat diklasifikasikan memiliki risiko kebangkrutan yang kecil adalah Astra Agro Lestari Tbk. (AALI), PP London Sumatra Indonesia Tbk. (LSIP), Sampoerna Agro Tbk. (SGRO), Smart Tbk. (SMAR), dan BISI International Tbk. (BISI). Dalam hal rasio laba ditahan, kelima perusahaan memiliki pola yang berbeda-beda. LSIP dan BISI memiliki rasio laba ditahan yang cenderung membaik, sedangkan AALI, SGRO, dan SMAR menunjukkan pola rasio laba ditahan yang cenderung stagnan bahkan menurun dari tahun ke tahun.
Rasio nilai buku ekuitas terhadap total nilai buku utang dari kelima perusahaan tersebut merupakan faktor penyumbang Z”-Score mereka yang terbesar. Hal ini dapat dilihat
Vinko Satrio Pekerti dan Lenni Yovita : Aplikasi Model Altman Z”-Score Pada Perusahaan-Perusahaan Agrikultur di Bursa Efek Indonesia (Periode 2010-2017)
pada kasus BISI, AALI, dan LSIP, dimana dampak tren penurunan rasio modal kerja dan rasio laba sebelum bunga dan pajak terlihat tidak ada artinya terhadap skor akhir dikarenakan oleh besarnya rasio nilai buku ekuitas terhadap total nilai buku utang mereka.
Sebagian besar perusahaan yang memiliki klasifikasi risiko Distress Zone telah teridentifikasi memiliki masalah dalam faktor determinan X1 dan X3. Rasio modal kerja terhadap total aset dan rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset merupakan dua faktor determinan dalam model Altman Z”-Score yang memiliki konstanta perkalian terbesar di antara keempat faktor lainnya. Oleh karena itu, bila salah satu atau kedua rasio ini menunjukkan angka yang negatif, perusahaan akan sulit bertahan dari tekanan finansial dan risiko kebangkrutan. Risiko delisting secara paksa dari Bursa Efek Indonesia juga bisa terjadi (Nafisatin et al, 2014) dan dapat merugikan investor yang sudah menginvestasikan dananya untuk membeli saham perusahaan tersebut.

## SIMPULAN
Sebagai salah satu dari sekian banyak model prediksi kebangkrutan yang ada, para investor dapat menggunakan model Altman Z-Score untuk membantu proses pengambilan keputusan investasi di pasar modal. Para investor harus memiliki keterampilan untuk menggunakan model Altman Z-Score yang tepat berdasarkan jenis industri dan status go- public atau tidaknya perusahaan yang akan dianalisisnya. Diharapkan penelitian ini akan dapat berkembang di masa depan, yaitu dengan menggunakan bermacam-macam model kebangkrutan selain Altman Z-Score untuk menganalisis risiko financial distress perusahaan dari sisi berbeda. Pengaruh nilai dari bermacam-macam model prediksi kebangkrutan tersebut terhadap harga saham juga dapat dikembangkan berlandaskan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman, E. I. 1968. Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance Vol.XXIII. 4: 589-609. Altman, E. I., Haldeman, R. G., & Narayanan, P. 1977. ZETA analysis: A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance. 1: 26-54. Brimantyo, H., Topowijono, & Husaini, A. 2013. Penerapan Analisis Altman Z-Score Sebagai Salah Satu Alat Untuk Mengetahui Potensi Kebangkrutan Perusahaan (Pada Perusahaan Telekomunikasi yang Listing di BEI Periode Tahun 2009-2011). Jurnal Administrasi Bisnis. 1(1).
Cibulskienė, G., & Grigaliūnienė, Z. 2006. Fundamental and Technical Factors Influence of Stock Portfolio Formation. Economics and Management: Topicalities and Comments. 2(7): 25-34.
Dwiyanto, B. S. 2012. Analisis Pengaruh Ratio Keuangan Dengan Harga Saham Pada Perusahaan Properti di Bursa Efek Indonesia. Jurnal MAKSIPRENEUR. 1 (2): 33-44.
Hanafi, M. M. 2016. Manajemen Keuangan Edisi 2. Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta. Harianto. 2010. Peranan Pertanian Dalam Ekonomi Pedesaan. Retrieved from IPB Repository:https://repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/123456789/28030/143.pdf?seq uence=1&isAllowed=y
Hwa, E. C. 1988. The Contribution of Agriculture to Economic Growth: Some Empirical Evidence. World Development. 16 (11): 1329-1339. Indonesia Investment. 2018. Produk Domestik Bruto - Analisis PDB per Kapita Indonesia: Indonesia Investment . Retrieved from Indonesia Investment: https://www.indonesia- investments.com/id/keuangan/angka-ekonomi-makro/produk-domestik-bruto- indonesia/item253?
Johnston, B. F., & Mellor, J. W. 1961. The Role of Agriculture in Economic Development. The American Economic Review. 51 (4): 566-593.
Julini, D., Siahaan, Y., Sinaga, M., & Purba, R. 2015. Pengaruh Financial Distress (Altman Z Score) Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Sektor Aneka Industri Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Sultanist - Jurnal Manajemen & Keuangan. 3 (1). Kadim, A., & Sunardi, N. 2018. Pengaruh Analisa Kesahatan dan Kebangkrutan Dengan Pendekatan ALtman Z-Score Terhadap Harga Saham Industri Konstruksi di Indonesia yang Listing di BEI Periode 2013-2017. Jurnal Sekuritas (Saham, Ekonomi, Keuangan, dan Investasi) , 52-65.
Manalu, S., Octavianus, R. J., & Kalmadara, G. S. 2017. Financial Distress Analysis With Altman Z-Score Approach and Zmijewski X-Score On Shipping Service Company. Journal of Applied Management (JAM). 15 (4): 677-682. Martin, W., & Warr, P. G. 1990. The Declining Economic Importance of Agriculture. 34th Annual Conference of the Australian Agricultural Economics Society. Brisbane: Research School of Pacific Studies, Australian National University.
Nafisatin, M., Suhadak, & Hidayat, R. 2014. Implementasi Penggunaan Metode Altman (Z- Score) Untuk Menganalisis Estimasi Kebangkrutan (Studi pada PT Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2013). Jurnal Administrasi dan Bisnis (JAB). 10 (01): 1-8. Saraç, M. 2007. Does Fundamental Analysis Matter For Foreign Investors? An Empirical Analysis of Foreign Investment in the Istanbul Stock Exchange. Journal of Economic and Social Research. 9(2): 37-59.
Stojanovic, T., & Drinic, L. 2017. Applicability of Z-Score Models on the Agricultural Companies in the Republic of Srpska (Bosnia and Herzegovina). Agro-knowledge Journal. 18 (4): 227-236.
Sukmawati, N. D., Adiputra, I. P., & Darmawan, N. A. 2014. Pengaruh Rasio-Rasio Dalam Model Altman Z-Score Terhadap Harga Saham (Studi pada Perusahaan Perbankan yang Go Public di Bursa Efek Indonesia). e-Journal S1 Ak Universitas Pendidikan Ganesha. 2 (1).
Syamni, G., Majid, M. A., & Siregar, W. V. 2018. Bankruptcy Prediction Models and Stock Prices of the Coal Mining Industry in Indonesia. Etikonomi: Jurnal Ekonomi. 17 (I): 57-68.

## JPEB
Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis, 4 (1), 2019, Hal: 9 - 22
http://www.jpeb.dinus.ac.id

## HARGA SAHAM, NILAI TUKAR MATA UANG DAN TINGKAT SUKU BUNGA ACUAN DALAM MODEL AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG (ARDL)
Bara Zaretta 1* dan Lenni Yovita 2 1,2 Program Studi Manajemen, Universitas Dian Nuswantoro Semarang Jalan Nakula I No. 5-11 Semarang, Indonesia
*Corresponding Author : bara.zaretta@dsn.dinus.ac.id
Diterima: Desember 2018 ; Direvisi: Januari 2019 ; Dipublikasikan: Maret 2019

## ABSTRACT
Previous studies have proven that there is an influence between the exchange rate of Rupiah against the US Dollar and the BI Rate against the JCI. However, using the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model approach in this study more deeply sees the dynamics of long-term and short-term relationships for the variable exchange rate of Rupiah against the US Dollar, the BI Rate and the JCI. The research period began from July 2005 to December 2017, which is the period range of global upheaval which had a considerable impact on Indonesia, specifically the depreciation of Rupiah against the US Dollar. In this study, through the ARDL model the exchange rate, the BI Rate and JCI proved to have long-term cointegration or move together in the long run. Not only long-term, they also have a dynamic short-term relationship that has a fairly high balance speed of adjustment per month.
Keywords : The Exchange Rate; BI Rate; JCI; Autoregressive Distributed Lag Model

## ABSTRAK
Penelitian terdahulu banyak yang membuktikan adanya pengaruh antara nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika dan BI Rate terhadap IHSG. Dengan menggunakan pendekatan model Autoregressive Distributed Lag (ARDL) dalam penelitian ini lebih dalam lagi melihat dinamika hubungan jangka panjang maupun jangka pendek untuk variabel nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika, BI Rate dan IHSG. Periode penelitian dimulai dari Juli 2005 sampai dengan Desember 2017, dimana dalam rentang waktu tersebut banyak terjadi pergolakan global yang memberikan dampak yang cukup besar terhadap Indonesia, salah satunya adalah pelemahan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika. Dalam penelitian ini, melalui model ARDL nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika, BI Rate dan IHSG terbukti memiliki kointegrasi jangka panjang atau bergerak bersama – sama dalam jangka panjang. Namun tidak hanya jangka panjang, ketiga variabel tersebut juga mempunyai dinamika hubungan jangka pendek yang mempunyai kecepatan penyesuaian menuju keseimbangan yang cukup tinggi perbulannya.
Kata kunci : Nilai Tukar; BI Rate; IHSG; Autoregressive Distributed Lag Model

## PENDAHULUAN
Pada saat Indonesia mengalami krisis moneter di tahun 1998 yang silam, pelemahan nilai Rupiah terhadap Dolar AS sempat menyentuh titik terendah melewati kurs Rp. 15.000 per Dolar AS. Krisis moneter 1998 seolah begitu mengesankan bagi masyarakat Indonesia, sehingga setiap terjadi pelemahan terhadap nilai Rupiah akan menimbulkan kekhawatiran tersendiri. Beberapa tahun sesudahnya, tercatat Rupiah sempat melemah cukup serius terhadap Dolar AS. Pada tahun 2005 tepatnya di bulan Agustus Rupiah sempat menyentuh Rp.10.854 per Dolar AS atau terdepresiasi sampai dengan 16%. Hal tersebut disebabkan karena spekulasi kenaikan tingkat suku bunga Dolar AS dan tingginya inflasi Indonesia yang mencapai 7%-18%. Pada tahun 2008 pelemahan tertinggi Rupiah terjadi pada bulan november yang mencapai Rp.12.456 per Dolar AS atau terdepresiasi sampai dengan 32%. Pelemahan Rupiah di tahun 2008 selain disebabkan tingginya inflasi Indonesia dan kenaikan harga minyak dunia, juga disebabkan krisis yang cukup menghebohkan yaitu mortgage subprime Amerika Serikat. Pelemahan Rupiah terjadi kembali pada tahun 2013, dimana Rupiah menyentuh di angka Rp.12.331 terjadi di bulan desember. Depresiasi Rupiah terhadap Dolar AS tahun 2013 yang mencapai 26,7% tersebut terutama disebabkan defisit neraca pembayaran, krisis utang Eropa dan wacana pengurangan stimulus di Amerika Serikat. Berlanjut di tahun 2015, pelemahan tertinggi terjadi di bulan september yang mencapai Rp.14.802 per Dolar AS sebagai akibat krisis berkepanjangan di Yunani, penghentian quantitative easing di AS dan kondisi politik karena transisi pemerintahan.
Menghadapi situasi pelemahan Rupiah terhadap Dolar AS, pemerintah Indonesia banyak meluncurkan kebijakan – kebijakan yang diharapkan cukup efektif menghadapi kondisi Rupiah yang terdepresiasi. Diantara sekian banyak paket kebijakan pemerintah, salah satu kebijakan moneter yang digunakan adalah dengan menaikkan tingkat suku bunga atau BI rate . BI rate merupakan suku bunga acuan Bank Indonesia yang merupakan sikap atau kebijakan moneter yang ditetapkan oleh BI dan diumumkan kepada publik. Implementasi dari BI rate pada operasi moneter dilakukan dengan pengelolaan likuiditas di pasar uang. Pengelolaan ini diharapkan akan dicerminkan pada pergerakan suku bunga PUAB (Pasar Uang Antar Bank) overnight yang akan diikuti oleh perkembangan suku bunga deposito dan selanjutnya suku bunga kredit perbankkan. Tingkat suku bunga menjadi hal yang cukup penting dalam pertumbuhan ekonomi suatu negara. Suku bunga menjadi acuan bagi masyarakat dalam menanamkan modalnya. Bilamana suatu tingkat suku bunga naik, maka para pemilik modal akan mengalokasikan dananya pada instrumen investasi yang lain seperti deposito (Novita dan Nachrowi, 2005). Kenaikan suku bunga BI akan mendorong kenaikan selisih antara suku bunga Indonesia dengan suku bunga luar negeri, yang selanjutnya diharapkan investor asing akan menanamkan modalnya di instrumen – instrumen keuangan di Indonesia. Aliran modal ini pada gilirannya akan mendorong apresiasi nilai tukar Rupiah. Pada tahun 2005 Bank Indonesia beberapa kali menaikkan BI- rate yang semula 8,5% menjadi 12,75%. Di tahun 2008 BI- rate berangsur naik dari 8% ke 9,25%. Pasar modal mempunyai peranan yang cukup penting dalam perekonomian suatu negara, sehingga pasar modal dapat menjadi indikator ekonomi suatu negara. Pada perekonomian terbuka perkembangan positif dari pasar modal suatu negara akan direspon oleh investor asing dengan pembelian saham di bursa sehingga akan terjadi aliran modal masuk yang pada gilirannya diharapkan akan membuat nilai tukar akan terapresiasi. Demikian juga sebaliknya, bilamana gejolak nilai tukar sangat tinggi sehingga terjadi depresiasi Rupiah, akan sangat berpengaruh buruk terhadap kinerja sektor industri di Indonesia, terutama bagi perusahaavitan yang melakukan impor atau memiliki pinjaman dana dari luar negeri, sehingga pada akhirnya akan mempengaruhi harga saham.
Beberapa penelitian terdahulu telah menguji hubungan antara harga saham, nilai tukar dan tingkat suku bunga. Mudji Utami dan Mudjilah Rahayu (2003) meneliti tentang peranan profitabilitas, suku bunga, inflasi, nilai tukar dalam mempengaruhi pasar modal Indonesia selama periode terjadinya krisis. Hasil penelitiannya membuktikan bahwa suku bunga dan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap harga saham selama periode krisis ekonomi di Indonesia. Penelitian senada dilakukan oleh Wiyani dkk (2005) yang melakukan penelitian terhadap saham sektor perbankan yang masuk dalam LQ45, secara parsial tingkat suku bunga dan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika berpengaruh terhadap harga saham. Penelitian dilakukan untuk data harian periode bulan Mei – Juni 2004. Ajaz et al. (2016) dalam penelitiannya di India menemukan bahwa terdapat reaksi asimetri dari harga saham atas perubahan tingkat suku bunga dan nilai tukar. Dalam studi literaturnya Ho dan Iyke (2016) kembali menemukan bahwa tingkat suku bunga dan nilai tukar sangat mempengaruhi perkembangan dari pasar modal.
Pelemahan Rupiah untuk jangka pendek yang selanjutnya direspon pemerintah dengan kebijakan kenaikan suku bunga acuan bank sentral atau BI rate pada beberapa kasus dirasa cukup efektif untuk mendongkrak penguatan nilai tukar. Namun kenaikan suku bunga ini selanjutnya akan memberikan dampak menurunkan harga aset seperti saham dan obligasi. Kondisi krisis keuangan global tersebut yang kemudian mendorong agar lebih memperhatikan saling ketergantungan antara kebijakan moneter dan pasar saham, oleh karena dampak yang cukup merusak dari pergerakan harga aset yang tak terduga terhadap perekonomian. Gavin (1989) dalam Ajaz et al. (2016) menyatakan bahwa memperhatikan hubungan ketergantungan tersebut sangat penting oleh karena pasar saham akan mempengaruhi permintaan agregat, yang pada gilirannya berdampak pada keputusan kebijakan moneter yang menargetkan tingkat suku bunga dan nilai tukar riil. Kembali pada periode tahun 2005 – 2017 yang banyak terjadi pergolakan global yang akhirnya berimbas pada depresiasi Rupiah terhadap Dolar Amerika, apakah kebijakan suku bunga dapat mengatasi pelemahan tersebut dan direspon positif juga oleh pasar modal, yang dalam penelitian ini akan dilihat melalui dinamika hubungan dari ketiga variabel tersebut.
Kerangka kerja teoritis yang berbeda seperti hipotesis efisiensi pasar yang dikembangkan oleh Fama (1965) dan the arbitrage pricing theory (APT) yang dikembangkan oleh Ross (1976) telah digunakan untuk mempelajari dampak perubahan fundamental makroekonomi terhadap return pasar saham. Berdasarkan teori tersebut, para peneliti telah menggunakan berbagai metode ekonometrik untuk mempelajari hubungan antara kebijakan moneter dan respon dari pasar saham. Banyak penelitian menggunakan berbagai macam metode ekonometrika untuk mempelajari dampak kebijakan moneter terhadap harga saham maupun return saham. Beberapa penelitian menggunakan model VAR (Cassola dan Morana,
2004; Ismail dan Isa, 2009) dan menggunakan pendekatan event study (Bernanke and Kuttner, 2005; Chulia et al., 2010; Farka, 2009). Shin et al. (2014) mengembangkan model asymmetric autoregressive distributed lag (ARDL) untuk mendeteksi non-linearitas dan fokus kepada pengaruh jangka panjang dan asimetri jangka pendek antara variabel – variabel ekonomi.
Model Autoregressive Distributed Lag (ARDL) memiliki dua keunggulan yaitu tidak bias dan efisien karena dapat digunakan dengan sampel yang sedikit. Dengan menggunakan ARDL dapat diperoleh estimasi jangka panjang dan estimasi jangka pendek secara serentak, yang akan menghindarkan terjadinya masalah autokorelasi. Selain itu, metode ARDL juga mampu membedakan antara variabel bebas dan variabel terikat. Sebagaimana penelitian yang dilakukan oleh Shin et al. (2014), ARDL mampu mendeteksi non-linearitas dan fokus kepada pengaruh jangka panjang dan asimetri jangka pendek antara veriabel – variabel ekonomi. Oleh karena diasumsikan bahwa kointegrasi linier mempunyai asumsi yang terbatas yang
bisa membawa pada spesifikasi model yang tidak tepat yang akhirnya akan menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan. Namun demikian, belum terlalu banyak penelitian yang mempelajari hubungan antara harga saham, nilai tukar dan tingkat suku bunga yang menggunakan model autoregressive distributed lag (ARDL).
Dengan latar belakang tersebut diatas, dalam penelitian ini kami akan menguji hubungan harga saham, tingkat suku bunga dan nilai tukar, dan menentukan sifat dari hubungan tersebut dengan menggunakan model autoregressive distributed lag (ARDL)

## TINJAUAN PUSTAKA
Perubahan atau perkembangan yang terjadi yang terjadi pada berbagai variabel makroekonomi suatu negara akan mempengaruhi pasar modal. Bilamana indikator ekonomi makro memburuk akan memberikan dampak buruk juga untuk perkembangan pasar modal. Demikian sebaliknya, jika indikator makro ekonomi baik akan memberikan dampak yang baik pula untuk perkembangan pasar modal (Sunariyah, 2006).

## Harga Saham dan Tingkat Suku Bunga
Suku bunga menjadi salah satu acuan masyarakat dalam menanamkan dananya. Pemilik modal akan cenderung menginvestasikan kekayaannya pada suatu aset tertentu yang mampu memberikan tingkat return yang tinggi dengan tingkat risiko tertentu. Bilamana suku bunga cenderung naik maka pemilik modal akan mengalokasikan dananya ke dalam instrumen investasi lain seperti deposito (Novita dan Nachrowi, 2005).
Suku bunga yang tinggi akan berdampak pada alokasi penempatan dana investasi para investor. Investasi pada produk bank seperti deposito mempunyai risiko lebih kecil jika dibandingkan dengan investasi pada saham. Suku bunga yang tinggi akan mendongkrak kenaikan suku bunga simpanan, termasuk deposito, sehingga investor akan cenderung menjual sahamnya dan mengalihkan dananya ke simpanan di bank. Penjualan saham secara serentak akan berdampak pada penurunan harga saham secara signifikan (Arifin, 2007).
Pada banyak kajian tentang kebijakan moneter dan harga saham, dipercaya bahwa kebijakan moneter memberikan dampak yang cukup signifikan terhadap harga aset. Berdasarkan teori klasik, harga sebuah aset sama dengan nilai sekarang dari pendapatan yang diharapkan atas aset tersebut. Bagi perusahaan, harga saham akan menggambarkan discounted present value dari future cash flows . Oleh karena itu, kebijakan moneter sangat berhubungan dengan perubahan tingkat bunga jangka pendek, yang diharapkan akan mempengaruhi harga saham dengan menyesuaikan tingkat diskontonya (Zare dan Azali, 2015).

## Harga Saham dan Nilai Tukar Mata Uang
Hubungan antara harga saham dengan nilai tukar mata uang dapat dilihat melalui penetapan tingkat nilai tukar berdasarkan pendekatan portofolio. Berdasarkan pendekatan ini, naiknya harga saham akan meningkatkan kekayaan investor, yang akan meningkatkan permintaan uang yang selanjutnya akan meningkatkan tingkat suku bunga. Peningkatan tingkat suku bunga akan menarik investasi asing sehingga akan terjadi aliran dana masuk yang selanjutnya akan mengapreasiasi nilai mata uang domestik. Di sisi lain, depresiasi mata uang akan mendorong peningkatan ekspor yang pada akhirnya meningkatkan profitabilitas perusahaan–perusahaan yang melakukan ekspor. Kenaikan profitabilitas perusahaan akan menyebabkan naiknya harga saham. Lebih lanjut, depresiasi mata uang akan meningkatkan biaya memperoleh sumber daya perusahaan yang diperoleh melalui impor, sehingga terjadi peningkatan biaya produksi bagi perusahaan yang tidak berorientasi ekspor. Jika kenaikan biaya tersebut menyebabkan turunnya profit perusahaan, maka akan memberikan dampak penurunan harga saham perusahaan.
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Bahmani-Oskooee dan Sohrabian (1992) menyatakan tidak adanya pengaruh jangka panjang antara harga saham dan nilai tukar pada semua negara yang tergabung dalam G-7. Namun, secara signifikan terdapat pengaruh jangka pendek yang hanya berlangsung selama sehari untuk beberapa negara G-7. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Phylaktis dan Ravazzolo (2005) yang menggunakan data bulanan dari periode 1980–1998 untuk Hong Kong, Indonesia, Malaysia, Filipina, Singapura dan Thailand. Mereka menemukan bahwa harga saham dan nilai tukar mempunyai hubungan positif, yang diuji menggunakan metode kointegrasi dan uji kausalitas Granger.
Menggunakan data harian dari tahun 1997–2010 untuk negara India, Indonesia, Jepang, Korea, Malaysia, Filipina, Singapura, Taiwan dan Thailand, Yang et al. (2014) menguji hubungan antara return saham dan nilai tukar. Mereka menggunakan uji kausalitas Granger dan menemukan bahwa selama periode krisis keuangan di Asia, pada semua negara kecuali Thailand, terdapat hubungan antara harga saham dengan nilai tukar.
Model Autoregressive Distributed Lag (ARDL)
Metode estimasi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Model ARDL dipilih karena ARDL mampu melihat pengaruh Y dan X dari waktu ke waktu, berikut juga pengaruh variabel Y masa lampau terhadap Y masa kini. Model ARDL adalah penggabungan dari antara model Autoregressive (AR) dengan Distributed Lag (DL). Menurut Gujarati dan Porter (2013) model AR merupakan model yang menggunakan satu atau lebih data masa lampau dari variabel dependen diantara variabel penjelas. Adapun model DL adalah model regresi yang melibatkan data pada waktu sekarang dan masa lampau ( lagged ) dari variabel penjelas. ARDL tidak memerlukan penelitian dalam hal derajat integrasi dari masing–masing variabel, sehingga dapat menghilangkan ketidakpastian. Pendekatan ini diterapkann dengan mengabaikan variabel–variabel tersebut terintegrasi pada derajat nol, I(0) atau satu I(1) (Pesaran et al, 2001). Keunggulan model ARDL adalah tidak bias dan efisien karena dapat digunakan dengan sampel yang sedikit. Dengan menggunakan ARDL dapat diperoleh estimasi jangka panjang dan estimasi jangka pendek secara serentak, yang akan menghindarkan terjadinya masalah autokorelasi. Selain itu, metode ARDL juga mampu membedakan antara variabel bebas dan variabel terikat.

## METODE PENELITIAN
Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder yangn bersifat kuantitatif dalam bentuk data time series . Data tersebut adalah data bulanan suku bunga, nilai tukar atau kurs dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) pasar modal Indonesia, untuk periode tahun 2005 sampai dengan 2017. Adapun sumber data diperoleh dari situs resmi Bank Indonesia dan Bursa Efek Indonesia.
Suku bunga (SB) adalah tingkat suku bunga acuan atau BI rate yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia, untuk periode bulanan dalam rentang waktu periode Juli 2005 sampai dengan Desember 2017. Data BI rate tersebut dapat diperoleh dari situs resmi Bank Indonesia ( www.bi.go.id ). Adapun nilai tukar atau kurs adalah perbandingan nilai mata uang Rupiah Indonesia terhadap mata uang asing yang dalam hal ini adalah dengan Dolar Amerika (USD). Data kurs menggunakan rata–rata bulanan kurs spot selama periode penelitian yaitu dari periode Juli 2005 – Desember 2017, yang dapat diperoleh dari situs resmi Bank Indonesia ( www.bi.go.id ). Selanjutnya data harga saham akan diproksikan dengan data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) yang merupakan indeks yang mencakup jumlah nilai pasar dari seluruh total saham yang tercatat di Bursa Efek Indonesia pada suatu periode waktu tertentu. Data IHSG yang digunakan adalah IHSG bulanan dari periode Juli 2005 – Desember 2017 yang diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx.co.id .
Untuk menjelaskan hubungan antara harga saham, nilai tukar mata uang dan tingkat suku bunga, penelitian ini menggunakan spesifikasi model Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Adapun model umum dari ARDL adalah sbb:
Dimana:
: Koefisien jangka pendek
: Koefisien ARDL jangka panjang
: Disturbance error ( white noise )
Sebagaimana telah disebutkan bahwa keunggulan ARDL adalah kemampuannya untuk mendeteksi dinamika jangka panjang maupun jangka pendek. Dalam model umum ARDL pada persamaan (1) merupakan persamaan untuk hubungan jangka pendek.
Adapun untuk hubungan jangka panjang ditunjukkan oleh Metode estimasi yang akan digunakan adalah menggunakan pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Model ARDL dipilih oleh karena dengan menggunakan ARDL akan mampu melihat pengaruh Y dan X dari waktu ke waktu, berikut juga pengaruh variabel Y masa lampau terhadap Y masa kini.
Langkah – langkah analisis data dengan menggunakan pendekatan ARDL dalam penelitian adalah sebagai berikut :
1. Melakukan pengujian stasioneritas data. Uji stasioneritas data dilakukan untuk melihat bilamana data terintegrasi pada ordo yang sama atau tidak. Jika data terintegrasi pada ordo yang sama maka penelitian dapat dilakukan dengan metode kointegrasi seperti metode Engel-Granger atau metode Johansen atau metode Johansen dan Juselius. Namun jika hasil pengujian terintegrasi pada ordo yang berbeda, maka akan dilakukan dengan metode ARDL.
2. Melakukan pemilihan model ARDL yang akan digunakan sebagai dasar estimasi koefisien jangka panjang dan jangka pendek. Model ARDL yang dipilih berdasarkan Schawarz Bayesian Criterion (SBC) yang mampu memilih panjang lag terkecil atau berdasarkan
Akaike Information Criterion (AIC) untuk memilih panjang lag maksimal yang relevan.
3. Melakukan pengujian kesesuaian model ARDL yang dipilih.
4. Melakukan ARDL bound test . Uji ini dilakukan untuk mengetahui keberadaan hubungan jangka panjang (kointegrasi) dan kausalitas diantara variabel yang dipergunakan dalam model. ARDL bound test dilakukan dengan cara mengestimasi persamaan umum ARDL yang secara bergantian menempatkan setiap variabel yang dipergunakan dalam model sebagai varibel terikat. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui arah kausalitas variabel dalam model.
5. Melakukan estimasi jangka panjang dan dinamika jangka pendek dari model ARDL yang dipilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data
Penelitian ini menggunakan data bulanan dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), kurs tengah Rupiah terhadap Dolar Amerika (KURS) dan suku bunga acuan Bank Indonesia atau BI Rate (BIRT). Periode data yang sekaligus periode penelitian adalah Juli 2005 – Desember 2017, sehingga total jumlah observasi adalah 150 observasi. Ketiga variabel data dalam penelitian ini akan ditransformasikan ke dalam logaritma natural, agar ketiga variabel tersebut dapat digunakan dalam model linier dan berdistribusi normal.

## Tabel 1. Deskripsi Statistik Data
LN_IHSG LN_KURS LN_BIRT Nilai Rata‐rata 8.078915 9.259111 1.968922 Nilai Maksimum 8.795678 9.574713 2.545531 Nilai Minimum 6.956631 9.051579 1.446919 Sumber : Data diolah
Gambar 1. Line Plot Log Data IHSG
Gambar 2. Line Plot Log Data KURS

## Gambar 3. Line Plot Log Data BI Rate
Gambar 1, 2 dan 3 merupakan grafik dari data – data variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Secara visual terlihat bahwa data ketiga variabel tersebut bervariasi dan berflutuasi. Dari grafik line plot tersebut juga terlihat fenomena yang cukup unik dari pergerakan ketiga variabel. Data IHSG dari periode 2005 – 2017 mempunyai tren naik, namun pernah terjadi cerukan yang cukup dalam di tahun 2008. Demikian juga dengan data Kurs memiliki tren naik dengan cerukan dalam di periode 2011. Berkebalikan dengan dua variabel sebelumnya, data BI Rate justru mempunyai tren turun dengan nilai terendah terjadi dalam periode 2017. Secara visual terdapat fenomena menarik yang terlihat, misal pada periode akhir 2008 pada saat terjadinya krisis terlihat nilai IHSG turun tajam dan pada periode tersebut juga terjadi pelemahan Rupiah terhadap Dolar AS yang cukup tinggi. Kondisi krisis tersebut direspon pemerintah dengan menaikkan tingkat suku bunga acuan atau BI rate untuk menahan pelemahan Rupiah.
Pada periode tahun 2009 – 2011 terlihat bahwa Rupiah bergerak menguat terhadap Dolar Amerika, sehingga pada rentang periode yang sama BI rate bergerak turun kemudian stabil. Respon senada ditunjukkan oleh IHSG yang pada periode tersebut juga bergerak naik. Namun fenomena yang cukup menarik terjadi periode selanjutnya yaitu 2011 – 2017 dimana nilai Rupiah kembali mengalami depresiasi yang cukup tinggi, BI rate baru mengalami kenaikan pada tahun 2013 hingga cukup stabil sampai 2015 dan selanjutnya sampai 2017 justru bergerak turun. Adapun IHSG pada periode tersebut cenderung stabil bergerak naik. Dengan demikian, pelemahan kurs tidak selalu direspon dengan menaikkan suku bunga acuan, dan tidak selalu direspon negatif oleh pasar modal.

## Unit Root Test
Uji akar unit atau Unit Root Test adalah pengujian data untuk mengetahui bilamana data yang digunakan dalam suatu penelitian stasioner atau tidak. Sekumpulan data dinyatakan stasioner bilamana nilai rata – rata dan varian dari data time series tersebut tidak mengalami perubahan secara sistematik sepanjang waktu atau konstan (Nachrowi dan Haridus Usman, 2006). Uji yang sering digunakan dalam unit root test ini adalah uji Augmented Dickey – Fuller (ADF) atau uji Phillips – Peron . Keduanya mengindikasikan keberadaan akar unit sebagai hipotesis null. Hasil pengujian unit root dengan Eviews 9.5 sebagaimana pada tabel 2.
Uji Unit Akar pada Tingkat Level Uji Unit Akar pada Tingkat First Difference Method Statistic Prob. Method Statistic Prob. ADF ‐ Fisher‐Chi Square 4.15689 0.6555 ADF ‐ Fisher‐Chi Square 151.155 0.0000 ADF ‐ Choi Z‐stat 0.24931 0.5984 ADF ‐ Choi Z‐stat ‐11.2665 0.0000 Series Prob. Lag Max Lag Obs Series Prob. Lag Max Lag Obs D(LN_BIRT) 0.3495 2 13 147 D(LN_BIRT) 0.0000 1 13 147 D(LN_IHSG) 0.4244 1 13 148 D(LN_IHSG) 0.0000 0 13 148 D(LN_KURS) 0.8435 1 13 148 D(LN_KURS) 0.0000 0 13 148
Berdasarkan hasil uji unit root dengan ADF, ketiga varibel dalam penelitian ini tidak ada yang stasioner pada tingkat level. Ditunjukkan dengan probabilitas lebih besar dari 5%. Namun ketika dilakukan unit root test pada level first difference , dari signifikansi probabilitas, ketiga variabel stasioner.

## Autoregressive Distributed Lag Model
Setelah melakukan uji stasioneritas yang diperoleh hasil bahwa ketiga variabel ternyata stasioner pada orde yang sama I (1) ( first difference level ) dan tidak pada I (2), sudah sesuai untuk persyaratan dilakukannya pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL).

## Tabel 3. Model ARDL
Dependent Variable: D(LN_IHSG) Method: ARDL Model selection method: Akaike info criterion (AIC) Dynamic regressors (12 lags, automatic): D(LN_KURS) D(LN_BIRT) Number of models evalulated: 2028 Selected Model: ARDL(4, 9, 3)
Variable Coefficient Std. Error t‐Statistic Prob.* D(LN_IHSG(‐1)) 0,342011 0,088838 3,849821 0,0002 D(LN_IHSG(‐2)) ‐0,126298 0,100736 ‐1,253751 0,2123 D(LN_IHSG(‐3)) 0,295584 0,102411 2,88624 0,0046 D(LN_IHSG(‐4)) ‐0,114408 0,102586 ‐1,115238 0,2670 D(LN_KURS) 0,398814 0,233096 1,710944 0,0897 D(LN_KURS(‐1)) 0,212576 0,233325 0,911077 0,3641 D(LN_KURS(‐2)) ‐0,077690 0,225063 ‐0,34519 0,7306 D(LN_KURS(‐3)) ‐0,001667 0,194527 ‐0,008568 0,9932 D(LN_KURS(‐4)) 0,407050 0,188312 2,161565 0,0326 D(LN_KURS(‐5)) ‐0,237388 0,190667 ‐1,245041 0,2155 D(LN_KURS(‐6)) 0,516479 0,192110 2,688449 0,0082 D(LN_KURS(‐7)) ‐0,547935 0,193558 ‐2,830862 0,0054 D(LN_KURS(‐8)) 0,352425 0,195229 1,805187 0,0735 D(LN_KURS(‐9)) ‐0,338798 0,189141 ‐1,791242 0,0758 D(LN_BIRT) ‐0,213158 0,190912 ‐1,116528 0,2664 D(LN_BIRT(‐1)) ‐0,066355 0,200920 ‐0,330257 0,7418 D(LN_BIRT(‐2)) 0,160851 0,201705 0,797458 0,4267 D(LN_BIRT(‐3)) ‐0,532091 0,189507 ‐2,807766 0,0058
C 0,000141 0,005663 0,024938 0,9801 R‐squared 0,303842 Mean dependent var 0,011448 Adjusted R‐squared 0,200281 S.D. dependent var 0,060489 S.E. of regression 0,054093 Akaike info criterion ‐ 2,870638 Sum squared resid 0,354056 Schwarz criterion ‐ 2,471415 Log likelihood 219,9446 Hannan‐Quinn criter. ‐ 2,708406 F‐statistic 2,933944 Durbin‐Watson stat 1,979411 Prob(F‐statistic) 0,000243
Hasil seleksi model menggunakan nilai AIC menyatakan bahwa model ARDL(4,9,3) adalah model terbaik dengan nilai Akaike Criterion terkecil -2,87. Dengan demikian bentuk umum model ARDL(4,9,3) yang akan diestimasi adalah, sbb:
Dimana : 𝛽 i : koefisien parameter model yang diestimasi e t : residual model i : 1,2,3,…,18

## Pengujian Kesesuaian Model ARDL(4,9,3)
Pengujian kesesuaian model ARDL yang terpilih perlu dilakukan agar model penelitian yang dibentuk tidak melanggar kaidah – kaidah ekonometrika. Pengujian diagnosa model ARDL(4,9,3) terutama akan dilakukan dengan pemeriksaan Autokorelasi dan stabilitas model.
Uji Autokorelasi pada model ARDL(4,9,3) akan menggunakan uji Breusch-Godfrey Lagrange Multiplier (BGLM), dengan hipotesis yang digunakan adalah sbb: H0 : tidak terdapat autokorelasi pada residual model ARDL(4,9,3) H1 : terdapat autokorelasi pada residual model ARDL(4,9,3)
Tabel 4. Hasil Uji Autokorelasi
Berdasarkan hasil pengolahan data sebagaimana pada tabel 4 diketahui bahwa p – value statistik untuk uji BGLM tersebut adalah 0,2888. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa pada tingkat kepercayaan 95% null hypothesis tidak dapat ditolak, yang artinya tidak terdapat autokorelasi pada residual model ARDL(4,9,3).
Uji stabilitas model ARDL(4,9,3) dalam penelitian ini menggunakan uji CUSUM dengan tingkat kepercayaan 95%. Hasil uji CUSUM untuk model ARDL(4,9,3) dalam penelitian ini sebagaimana dalam gambar 4. Stabililitas model ditentukan dari posisi CUSUM line yang berwarna biru berada diantara dua significance line 5% yang berwarna merah. Untuk model ARDL(4,9,3) CUSUM line berada diantara significance line yang membuktikan bahwa model ARDL(4,9,3) stabil.

## Gambar 4. Uji Stabilitas Model – Uji CUSUM

## Bounds Test
Uji Bounds dilakukan untuk menguji adanya long-run association dalam model ARDL yang terpilih. Hasil dari Bounds test ini akan lebih menitikberatkan pada nilai F- statistic . Nilai F-statistic akan dibandingkan dengan Pesaran critical value pada level 5%, yang juga telah disediakan oleh Eviews 9.5. Apabila F-statistic mempunyai nilai yang melebihi upper Bounds value maka null hypothesis yang menyatakan bahwa tidak terjadi long-run association ditolak, yang artinya variabel – variabel dalam penelitian bergerak bersama – sama dalam jangka panjang.
Tabel 5. Bounds Test Model ARDL(4,9,3)
Null Hypothesis: No long‐run relationships exist
Test Statistic Value k F‐statistic 4.934387 2 Critical Value Bounds Significance I0 Bound I1 Bound 10% 2.63 3.35 5% 3.1 3.87 2.5% 3.55 4.38 1% 4.13 5
Berdasarkan hasil Bounds Test untuk model ARDL (4,9,3) pada tabel 5, terlihat bahwa nilai F-statistic model adalah 4,934387 lebih besar dari nilai upper bound pada level 5%, bahkan masih juga lebih besar dibandingkan dengan upper bound pad level 2,5%. Hal ini
membuktikan bahwa ketiga variabel dalam penelitian ini yaitu IHSG, Kurs dan BI Rate terjadi kointegrasi dalam jangka panjang atau bisa dikatakan bahwa ketiga variabel tersebut bergerak bersama – sama dalam jangka panjang.

## Dynamic Cointgration dan Speed of Adjustment
Sampai dengan dilakukannya bound test diketahui bahwa ketiga variabel dalam penelitian ini mempunyai kointegrasi jangka panjang. Pada model ARDL (4,9,3) diperoleh hasil long run coefficients sebagaimana dalam tabel 6. Dari hasil estimasi jangka panjang terlihat bahwa variabel BI Rate yang memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap IHSG. Berbeda dengan BI Rate variabel nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika berpengaruh positif, namun tidak signifikan terhadap IHSG. Hal ini menjawab fenomena yang terjadi pada periode tahun 2011 – 2017 dimana nilai Rupiah mengalami depresiasi yang cukup tinggi namun IHSG tetap bergerak naik, hanya terkoreksi sedikit namun kembali bergerak naik. Respon IHSG tersebut berbeda dengan periode sebelumnya yaitu pada akhir 2008 dimana terjadi pelemahan yang cukup tajam oleh Rupiah yang direspon dengan jatuhnya nilai IHSG. Dengan demikian, depresiasi Rupiah terhadap Dolar Amerika tidak selalu direspon sama oleh IHSG.
Tabel 6. Estimasi Jangka Pendek dan Koefisien Jangka Panjang
Melalui pendekatan ARDL kita juga dapat memperoleh estimasi jangka pendek yang dapat dilihat melalui nilai ECT atau CointEq . Melalui hasil uji kointegrasi pada tabel 6 diketahui bahwa nilai CointEq (-1) = -0,6031dan signifikan pada level 5%, yang berarti terjadi kointegrasi jangka pendek dalam model ini. Koefisien CointEq selanjutnya akan digunakan untuk mengukur speed of adjustment yang merupakan kecepatan penyesuaian dalam merespon terjadinya perubahan. Nilai ECT atau CointEq valid jika koefisien bernilai negatif dengan probabilitas signifikan pada level 5%. Pada penelitian ini, model ARDL (4,9,3) telah
memenuhi persyaratan validitas tersebut, sehingga dalam penelitian ini kita dapat menyimpulkan bahwa model akan menuju pada keseimbangan dengan kecepatan 60,31% per bulan.

## SIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk melihat dinamika hubungan antara nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika, tingkat suku bunga acuan atau BI Rate dan harga saham yang diproksikan dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), menggunakan pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Penelitian terutama fokus pada periode tahun 2005 sampai dengan 2017 dimana dalam periode – periode tersebut terjadi beberapa kali pelemahan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika oleh karena terjadi krisis global. Dalam beberapa kesempatan Pemerintah Indonesia menggunakan mekanisme menaikkan tingkat suku bunga acuan atau BI Rate untuk menahan depresiasi Rupiah, dan beberapa waktu memang cukup berhasil. Pelemahan atau penguatan nilai tukar dan mekanisme perubahan tingkat suku bunga acuan juga dipercaya akan memberikan dampak terhadap pasar modal yang dalam hal ini akan dicerminkan melalui nilai indeks saham gabungan yang listed di dalamnya.
Melalui pendekatan model ARDL, dalam penelitian ini diketahui bahwa pada periode tahun 2005 – 2017 pergerakan nilai tukar dan perubahan tingkat suku bunga acuan berpengaruh terhadap pasar modal. Nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika, BI Rate dan IHSG terbukti memiliki kointegrasi jangka panjang atau bergerak bersama – sama dalam jangka panjang. Walaupun jika kita melakukan estimasi secara parsial, terbukti bahwa IHSG tidak selalu mempunyai respon yang sama terhadap pelemahan Rupiah terhadap Dolar Amerika. Namun tidak hanya jangka panjang, ketiga variabel tersebut juga mempunyai dinamika hubungan jangka pendek yang mempunyai kecepatan penyesuaian menuju keseimbangan yang cukup tinggi sampai 60% tiap bulannya. Seluruh kondisi ini menunjukkan bahwa variabel macroeconomics dan kebijakan moneter yang diambil harus selalu memperhatikan dampaknya terhadap sektor keuangan terutama pasar modal, karena ketiganya saling berhubungan dan mempengaruhi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajaz, T., Nain, MZ., Kamaiah, B dan Sharma, NK. 2016. Stock Prices, Exchange Rate and Interest Rate: Evidence Beyond Symmetry. Journal of Financial Economic Policy . 9(1) Arifin, Ali. 2004. Membaca Saham. Yogyakarta: UPP AMP YKPN Bahmani-Oskooee, M. dan Sohrabian, A. 1992. On The Relation Between Stock Prices And Exchange Rates: A Review Article. Journal of Economic Studies .42 (4): 707-732. Bernanke, B. dan Kuttner, K.N. 2005. What Explains The Stock Market’s Reaction To Federal Reserve Policy?. The Journal of Finance . 60 (3): 1221-1257.
Cassola, N. dan Morana, C. 2004. Monetary Policy And The Stock Market In The Euro Area. Journal of Policy Modelling . 26 (3): 387-399.
Chulia, H., Martens, M. dan Dijk, D. 2010. Asymmetric Effects Of Federal Funds Target Rate Changes On S&P100 Stock Returns, Volatilities And Correlations. Journal of Banking and Finance . 34 (4): 834-839.
Fama, E.1970. Efficient Capital Markets: A Review Of Theory And Empirical Work. Journal of Finance . 25 (2): 383-417.
Farka, M. 2009. The Effect Of Monetary Policy Shocks On Stock Prices Accounting For Endogeneity And Omitted Variable Biases. Review of Financial Economics . 18 (1): 47-55.
Gujarati, D.N. 2003. Basic Econometric . New York : The Mc.Graw-Hill Companies Inc.
Ho, S.Y. dan Iyke, B.N. 2016. Determinant Of Stock Market Development: A Review Of The Literature. Studies in Economics and Finance . 34 (1): 143-164.
Ismail, M.T. dan Isa, Z.B. 2009. Modeling The Interactions Of Stock Price And Exchange Rate In Malaysia. The Singapore Economic Review . 54 (4): 605-619. Maryanti, Sri. 2009. Analisis Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI dan Nilai Kurs Dolar AS terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) (Studi pada Bursa Efek Jakarta).
Pekbis Jurnal .1
Novita, M. dan Nachrowi, N.D. 2005. Dynamic Analysis Of The Stock Price Index And The Exchange Rate Using Vector Auto Regression (VAR) : An Empirical Study In Jakarta Stock Exchange 2001 - 2004. Journal of Economics and Finance in Indonesia . 53 (3): 263-278.
Pesaran, M.H., Shin, Y. dan Smith, R.J. 2001. Bounds Testing Approaches To The Analysis Of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics . 16 (3): 289-326.
Phylaktis, K. dan Ravazzolo, F. 2005. Stock Prices And Exchange Rate Dynamics. Journal of International Money and Finance . 24 (7): 1031-1053. Ross, S.A. 1976. The Arbitrage Theory Of Capital Asset Pricing. Journal of Economic Theory . 13: 341-360. Shin, Y., Yu, B.C. dan Greenwood-Nimmo, M. 2014. Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. Econometric Methods and Applications . Springer. Sunariyah. 2006. Pengantar Pengetahuan Pasar Modal . Edisi ke-5. Yogyakarta: BPFE. Utami, Mudji dan Rahayu, Mudjilah. 2003. Peranan Profitabilitas, Suku Bunga, Inflasi dan Nilai Tukar dalam Mempengaruhi Pasar Modal Indonesia Selama Krisis Ekonomi. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan . 5 (2).
Wiyani, Wahyu dan Wijayanto, Andi. 2005. Pengaruh Nilai Tukar Rupiah, Tingkat Suku Bunga Deposito dan Volume Perdagangan Saham terhadap Harga Saham. Jurnal Keuangan dan Perbankan . IX (3).
Yang, Z., Tu, A.H. dan Zeng, Y. 2014. Dynamic Linkages Between Asian Stock Prices And Exchange Rates: New Evidence From Causality In Quantiles. Applied Economics . 46 (11): 1184-1201.
Zare, R. dan Azali, M. 2015. The Association Between Aggregated And Disaggregated Stock Prices With Monetary Policy Using Asymmetric Cointegration And Error-Correction Modeling Approaches. Review of Development Finance . 5 (1): 64-69.
www.bi.go.id www.idx.co.id

## JPEB
Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis, 4 (1), 2019, Hal: 23 -37
http://www.jpeb.dinus.ac.id
RETURN DAN LIKUIDITAS SAHAM SEBELUM DAN SESUDAH PEMECAHAN SAHAM
Irene Natalia*
Jurusan Akuntansi, Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Universitas Surabaya Jalan Raya Kali Rungkut, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
* Corresponding Author : irenenatalia@staff.ubaya.ac.id
Diterima: Desember 2018 ; Direvisi: Januari 2019 ; Dipublikasikan: Maret 2019

## ABSTRACT
This study aims to examine the impact of stock split for returns, abnormal returns, and stock liquidity before and after stock split. The research period used is 2016-2018. The number of samples is 37 companies from various types of industries listed on the Indonesia Stock Exchange. The normality has tested by One Sample Kolmogorov Smirnov's Test. All data has normally distributed. Hypothesis testing has done by the Paired Samples Test. The results of hypothesis testing showed (1) no differences before and after stock split for stock return variable and abnormal stock returns variable, and (2) difference before and after stock split for stock liquidity variable.
Keywords: Stock Split; Return; Abnormal Return; Stock Liquidity

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak pemecahan saham dalam hal return , return tak normal, dan likuiditas saham sebelum dan sesudah pemecahan saham. Periode penelitian yang digunakan adalah 2016-2018. Jumlah sampel sebanyak 37 perusahaan dari berbagai jenis industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Normalitas diuji dengan uji One Sample Kolmogorov Smirnov. Semua data telah terdistribusi normal. Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji beda berpasangan. Hasil pengujian hipotesis menunjukkan (1) tidak ada perbedaan sebelum dan sesudah pemecahan saham untuk variabel return saham dan return taknormal saham, dan (2) ada perbedaan sebelum dan sesudah pemecahan saham untuk likuiditas saham.
Kata Kunci: Pemecahan Saham; Return; Return Taknormal; Likuiditas Saham

## PENDAHULUAN
Perkembangan pasar saham suatu negara selalu menarik untuk diteliti. Pasar modal merupakan sarana perusahaan mendapatkan investasi modal dan sarana investor menginvestasikan dana. Hal ini menyebabkan aktivitas perdagangan saham dan kesejahteraan investor menjadi perhatian utama.
Beberapa aktivitas yang berpengaruh pada jumlah saham biasa yang beredar antara lain pemecahan saham ( stock split ), penggabungan saham ( reverse stock split ), pembagian dividen saham ( stock devidend ), pembelian kembali saham tresuri, dan sebagainya. Salah satu aktivitas yang banyak dilakukan oleh perusahaan adalah pemecahan saham.
Pemecahan saham adalah aktivitas membagi atau memecah saham menjadi nilai nominal lebih kecil dengan rasio tertentu dan diikuti penambahan jumlah saham yang beredar sesuai dengan dengan rasio tertentu. Pemecahan saham meningkatkan jumlah lembar saham yang beredar. Aktivitas pemecahan saham bukan merupakan aktivitas kapitalisasi ( non- capitalizing event ) karena tidak ada perubahan nilai nominal total modal saham biasa dan premium saham sebelum dan sesudah pemecahan saham. Meskipun tidak ada perubahan nilai buku saham, pemecahan saham banyak dilakukan dan menunjukkan kecenderungan peningkatan dari tahun ke tahun (Gambar 1). Beberapa perusahaan melakukan pemecahan saham sebanyak dua kali dalam kurun waktu enam tahun, misalnya PT Arwana Citramulia Tbk (10 September 2009 dan 05 Juli 2013) dan PT Sarana Menara Nusantara Tbk (19 Juli 2013 dan 27 Juni 2018). Harga saham cenderung meningkat setelah pemecahan saham (Hu et al. , 2017). Hal ini menyebabkan perlunya pengujian lebih lanjut.

## Gambar 1. Jumlah Pemecahan Saham di Bursa Efek Indonesia Periode 2009-2018
Beberapa alasan yang melatarbelakangi perusahaan melakukan pemecahan saham. Alasan kesatu adalah manajemen perusahaan ingin memberikan sinyal informasi positif kepada investor tentang probabilitas masa depan perusahaan, misalnya keyakinan pertumbuhan laba perusahaan di masa depan (Ikenberry dan Ramnath, 2002; Ikenberry, Rankine, and Stice, 1996; dan Klein dan Peterson, 1989 dalam Hu et al. , 2017). Informasi akuntansi menjadi sangat penting bagi investor untuk mengurangi kesenjangan informasi yang dimiliki investor (prinsipal) dibanding manajemen (agen). Sinyal informasi dari manajemen menjadi perhatian bagi investor, karena memiliki dampak pada peningkatan nilai pasar perusahaan dan return yang diterima pemegang saham pada saat pengumuman dan eksekusi pemecahan saham. Alasan kedua, pemecahan saham terjadi saat manajemen ingin meraih rentang perdagangan optimal ( optimal trading range ) dalam harga untuk
memperbesar kelaikan pasar (Fernando, Krishnamurthy, dan Spindt, 1999; dan Huang and Weingartner, 2000 dalam Hu et al. , 2017). Manajemen akan melakukan pemecahan saham saat harga pasar saham dianggap tinggi atau mahal, agar likuiditas saham meningkat. Harga saham dan nilai nominal saham akan menurun setelah pemecahan saham, sedangkan jumlah lembar saham akan meningkat secara proporsional.
Likuiditas saham menunjukkan seberapa banyak frekuensi perdagangan saham. Likuiditas saham yang tinggi dapat menarik minat investor terhadap saham perusahaan untuk mendapatkan return jangka pendek maupun return jangka panjang. Investor akan meningkatkan volume (jumlah) lot saham yang dibeli dan meningkatkan kelaikan pasar.
Relevansi aktivitas pemecahan saham bagi investor adalah kemampuan aktivitas pemecahan saham untuk memberikan perbedaan bagi investor, terutama yang berkaitan dengan return . Manajemen berupaya meningkatkan likuiditas saham dari peningkatan volume perdagangan dan investor berupaya mendapatkan capital gain ( return ) dari perubahan harga saham. Penelitian mengenai relevansi aktivitas pemecahan bagi investor menjadi penting karena terdapat argumentasi bahwa pemecahan saham juga dapat dianggap sebagai tindakan kosmetik yang tidak meningkatkan nilai perusahaan yang tidak menguntungkan bagi investor.
Di Indonesia, aktivitas pemecahan saham terbaru diteliti oleh Hanafie dan Diyani (2016) dan Rahayu dan Murti (2017). Hanafie dan Diyani (2016), dan Rahayu dan Murti (2017) tidak berhasil membuktikan ada perbedaan yang signifikan pada return perusahaan sebelum dan setelah pemecahan saham. Hanafie dan Diyani (2016) berhasil membuktikan ada perbedaan yang signifikan pada return taknormal perusahaan sebelum dan setelah pemecahan saham. Sementara itu, Hanafie dan Diyani (2016), dan Rahayu dan Murti (2017) berhasil membuktikan ada perbedaan yang signifikan pada likuiditas saham ( trading volume activity ) sebelum dan setelah pemecahan saham. Topik pemecahan saham berkaitan dengan kesejahteraan investor, sehingga topik ini menarik untuk diteliti. Penelitian ini merupakan mereplikasi penelitian terdahulu dengan pembaruan data.
Penelitian ini mengkaji dampak fenomena pemecahan saham dalam hal perbedaan return , return tak normal, dan likuiditas saham sebelum dan sesudah pemecahan saham. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan kondisi sebelum dan setelah pemecahan saham. Penelitian ini bermanfaat menjadi bahan masukan bagi manajemen perusahaan sebagai dasar penentuan keputusan pemecahan saham dan investor sebagai dasar keputusan investasi saham.

## TINJAUAN PUSTAKA Teori Pemberian Sinyal
Pemecahan saham dilatarbelakangi teori pemberian sinyal ( signalling theory ). Adanya pihak prinsipal (pemegang saham) dan agen (manajemen) dalam perusahaan, yang mana agen merupakan pihak yang tahu lebih banyak. Perusahaan yang melakukan pemecahan saham ingin memberikan sinyal tentang prospek perusahaan yang baik di masa mendatang. Selain itu, pemecahan saham dilakukan pada saat harga saham terlalu tinggi, agar harga saham lebih rendah dan saham lebih aktif diperdagangkan.

## Pemecahan Saham
Pemecahan saham adalah aktivitas membagi atau memecah saham menjadi nilai nominal lebih kecil dengan rasio tertentu dan diikuti penambahan jumlah saham yang beredar sesuai dengan dengan rasio tertentu. Pemecahan saham menurunkan nilai pari (nilai nominal atau stated value ) saham, namun tidak meningkatkan total nilai saham (ekuitas) secara keseluruhan. Tidak ada pencatatan akuntansi yang diperlukan. Tujuan utama pemecahan saham adalah menurunkan nilai pasar saham.
Pemecahan saham dapat dianggap sebagai tindakan menguntungkan bagi manajemen dan investor. Manajemen berupaya melakukan peningkatan likuiditas saham dari peningkatan volume perdagangan dan investor berupaya mendapatkan capital gain ( return ) dari perubahan harga saham. Sementara itu, pemecahan saham dapat dianggap sebagai tindakan kosmetik yang tidak meningkatkan nilai perusahaan yang tidak menguntungkan bagi investor.
Pemecahan saham telah diteliti oleh peneliti dalam dan luar negeri. Penelitian pemecahan saham oleh peneliti luar negeri antara lain Dolley (1933), Fama, Fisher, Jensen, dan Roll (1969), Beladi, Chao, dan Hu (2016), dan peneliti lain. Penelitian pemecahan saham oleh peneliti dalam negeri antara lain Suryawijaya dan Setiawan (2002), Hanafie dan Diyani (2016), Rahayu dan Murti (2017), dan peneliti lain. Ketidakkonsistenan hasil penelitian masih terjadi.

## Return Saham
Return saham merupakan hasil yang diperoleh dari investasi (Jogiyanto, 2010:63). Reaksi pasar tampak dalam harga saham umumnya meningkat setelah pengumuman di pasar, namun nilai buku total saham masih tetap (Beladi, Chao, dan Hu, 2016). Peningkatan harga pasar saham akan menghasilkan return bagi investor. Pemecahan saham memberikan sinyal tentang probabalitas masa depan perusahaan, misalnya prospek pertumbuhan perusahaan di masa depan. Hal ini menjadi pertimbangan investor mulai membeli saham perusahaan tersebut untuk mengantisipasi return di masa datang. Pembelian dalam jumlah relatif besar akan menyebabkan perubahan harga pasar. Perubahan harga pasar saham akan menyebabkan adanya perbedaan return sebelum dan sesudah pemecahan saham.
Pemecahan saham biasanya didahului oleh suatu periode yang mana tingkat return perusahaan tidak biasa tinggi dan terjadi sebelum pengumuman pemecahan saham mencapai pasar (Fama et al. , 1969). Dalam periode tersebut, return perusahaan mengalami kenaikan yang banyak, meliputi kenaikan harga saham, return ekspektasian dan dividen. Hasil pengujian yang dilakukan oleh Fama et al. (1969) menemukan bahwa tingkat return tertinggi terjadi beberapa bulan sebelum pemecahan saham terjadi, sebab pemecahan saham menjadi daya dorong untuk peningkatan return . Sementara itu, ketidakpastian masih akan terjadi pada bulan pemecahan saham. Penyesuaian harga saham yang cepat dengan perkembangan yang terjadi akan menyebabkan adanya perbedaan return saham sebelum dan sesudah peristiwa. H 1 : Terdapat perbedaan pada return saham sebelum dan sesudah pemecahan saham.

## Return Taknormal Saham
Return taknormal ( abnormal return ) adalah selisih antara return dengan return ekspektasian. Sinyal prospek pertumbuhan perusahaan di masa depan diantisipasi investor dengan mulai membeli saham perusahaan tersebut, sehingga menyebabkan terjadi return di atas rata-rata. Return taknormal dapat disebut sebagai return kelebihan ( excess return ) merupakan kelebihan dari return yang sesungguhnya terjadi terhadap return normal (Jogiyanto, 2010:94). Return normal merupakan return ekspektasian ( return yang diharapkan dari investor). Return sesungguhnya merupakan return yang terjadi pada waktu ke-t yang merupakan selisih harga sekarang relatif terhadap harga sebelumnya (Jogiyanto, 2010:94).
Return taknormal dapat terjadi pada pasar yang bentuk efisiennya setengah kuat.
Return taknormal terjadi di seputar pengumuman (publikasi) suatu peristiwa sebagai representasi dari respon pasar (Tandelilin, 2010:105 dalam Hanafie dan Diyanti, 2016). Studi peristiwa untuk pemecahan saham dilakukan oleh Dolley (1933). Dolley (1993) dalam Jogiyanto (2010:6) membuktikan bahwa sebagian besar harga saham bereaksi positif karena peristiwa pemecahan saham ini.
Reaksi pasar terhadap pengumuman pemecahan saham adalah return taknormal positif dalam jangka pendek untuk periode enam hari setelah hari peristiwa (Lamoureux and
Poon, 1987 dalam Beladi, Chao, dan Hu 2016). Selain itu, Tawatnuntachai and D'Mello (2002) dalam Beladi, Chao, dan Hu (2016) menemukan reaksi pasar jangka pendek terhadap pemecahan saham dalam bentuk return positif secara signifikan untuk periode peristiwa lima hari (−2,+2) dari tanggal peristiwa. Beladi, Chao, dan Hu (2016) menemukan reaksi return jangka pendek setelah tanggal peristiwa terutama pemecahan saham yang dilakukan pada bulan Januari (January Effect). Hanafie dan Diyani (2016) berhasil membuktikan ada perbedaan yang signifikan pada return taknormal perusahaan sebelum dan setelah pemecahan saham di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2013. Penyesuaian return yang cepat dengan perkembangan yang terjadi akan menyebabkan adanya perbedaan return taknormal saham sebelum dan sesudah peristiwa.
H 2 : Terdapat perbedaan pada return taknormal saham sebelum dan sesudah pemecahan saham.

## Likuiditas Saham
Likuiditas adalah kecepatan dan kemudahan yang mana investor dapat merealisasikan nilai kas dari suatu investasi (Bodie, Kane dan Markus, 2018:20). Likuiditas adalah kemampuan untuk membeli atau menjual suatu aset pada harga wajar dalam waktu singkat (Bodie, Kane dan Markus, 2018:58). Sementara itu, pengertian likuiditas yang lain adalah kemampuan untuk memperdagangkan kuantitas dalam jumlah besar, dengan biaya transaksi minimal dan dampak sedikit perubahan harga (Chan, Hameed, dan Kang, 2013). Likuiditas saham adalah kemampuan saham untuk diperdagangkan dengan cepat, mudah dan dalam jumlah banyak dengan waktu yang singkat.
Pertimbangan perusahaan yang melakukan pemecahan saham adalah ingin meningkatkan volatilitas saham agar dapat mempertahankan tingkat likuiditas saham perusahaan, bahkan meningkatkannya. Peningkatan involatilitas dalam aktivitas perdagangan saham akan menyebabkan penurunan likuiditas saham (Chan, Hameed, dan Kang, 2013). Harga saham yang lebih rendah dibandingkan sebelum pemecahan saham menjadi faktor yang menarik minat investor untuk lebih memperdagangkan saham perusahaan dengan volume (jumlah lembar) saham relatif lebih banyak, sehingga mempengaruhi tingkat likuiditas saham tersebut.
Copeland (1979) menginvestigasi dampak likuiditas saham dengan menggunakan ukuran volume perdagangan dan persentase perubahan biaya. Copeland (1979) membuktikan likuiditas saham yang lebih rendah setelah pemecahan saham. Copeland (1979) menyimpulkan bahwa likuiditas relatif menunjukkan hasil penurunan permanen mengikuti pemecahan saham. Menurut Suryawijaya dan Setiawan (2002), pertimbangan investor untuk melakukan transaksi setelah tanggal peristiwa adalah untuk mengamankan investasi yang dimiliki. Suryawijaya dan Setiawan (2002), Hanafie dan Diyani (2016), dan Rahayu dan Murti (2017) berhasil membuktikan ada perbedaan likuiditas saham ( trading volume activity ) yang signifikan sebelum dan setelah pemecahan saham.
H3: Ada perbedaan likuiditas saham sebelum dan sesudah pemecahan saham.

## METODE PENELITIAN

## Sampel dan Data
Populasi yang digunakan adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia dari tahun 2016 sampai dengan 2018. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan purposive sampling . Beberapa kriteria yang ditetapkan untuk memperoleh sampel adalah sebagai berikut: (1) Perusahaan yang telah terdaftar pada BEI selama periode pengamatan, (2) perusahaan melakukan pemecahan saham antara tahun 2016-2018, dan (3) tidak terjadi peristiwa pengganggu selama periode peristiwa, seperti perusahaan tidak melakukan pengumuman dividen. Periode penelitian yang
digunakan selama 3 tahun, yaitu 2016 sampai 2018. Perusahaan yang melakukan pemecahan saham selama tahun 2016 sebanyak 25 perusahaan, tahun 2017 tidak ada, dan tahun 2018 sebanyak 12 perusahaan.
Adanya reaksi untuk aktivitas pemecahan saham dapat diamati dalam bentuk perubahan harga pasar dan likuiditas saham pada periode sebelum dan sesudah dilakukan stock split . Periode waktu yang digunakan ada dua jenis, yaitu periode estimasi dan periode peristiwa (periode jendela). Periode estimasi yang digunakan selama 200 hari bursa sebelum dimulainya periode peristiwa. Periode peristiwa (periode jendela) yang digunakan adalah 5 hari bursa sebelum tanggal t 0 dan 5 hari bursa setelah tanggal t 0 . t 0 berdasar pada cum date . Cum date adalah tanggal akhir (Cum) perdagangan saham dengan nilai nominal lama di seluruh pasar (Bursa Efek Indonesia). Cum date dipilih karena tanggal ini merupakan tanggal terakhir investor masih dapat memilih mempertahankan saham yang ada, membeli saham tambahan, atau menjual saham yang dimiliki, sehingga reaksi keputusan investor untuk mengantisipasi sinyal dapat diukur.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data aktivitas pemecahan saham perusahaan dari basis data Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI), data indeks Bursa Efek Indonesia (BEI), data harga saham penutupan dan volume perdagangan objek penelitian yang diperoleh dari basis data yahoo finance (www.finance.yahoo.com) dan yang tersedia secara daring. Data aktivitas perusahaan yang dikumpulkan adalah tanggal peristiwa pemecahan saham menggunakan tanggal yang diumumkan di situs web KSEI (http://www.ksei.co.id). Data indeks harga saham BEI dan harga saham penutupan objek penelitian dikumpulkan selama periode estimasi sampai dengan periode peristiwa, yaitu 205 hari sebelum dan 5 hari setelah tanggal pengumuman pemecahan saham. Data volume perdagangan dikumpulkan selama periode estimasi sampai periode peristiwa, yaitu 5 hari sebelum dan 5 hari setelah tanggal pengumuman pemecahan saham. Data jumlah saham yang beredar diperoleh dari laporan keuangan auditan tahun 2016-2017.
Perusahaan yang menjadi sampel diperiksa efek pengganggu agar hasil pengujian tidak bias. Efek pengganggu dapat berupa pengumuman dividen selama periode peristiwa. Efek pengganggu dapat diatasi dengan cara membuang sampel perusahaan yang mengalami efek pengganggu. Dari tabel berikut diketahui bahwa tidak ada sampel yang mengalami efek pengganggu. Berdasarkan kriteria yang telah diperoleh sampel dengan rincian sebagai berikut, tabel berikut ini berisi hasil pemilihan sampel.
Jumlah sampel tahun 2016 sampai dengan tahun 2018 sebanyak 37 perusahaan dari berbagai jenis industri. Hasil pengambilan sampel ditunjukkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengambilan Sampel Kriteria Sampel Jumlah Perusahaan sampel tahun 2016 25 Perusahaan sampel tahun 2017 0 Perusahaan sampel tahun 2018 12 Jumlah observasi selama tahun 2016-2018 37 Perusahaan tidak melakukan pengumuman dividen (peristiwa pengganggu) selama periode peristiwa 0 Data outlier 0 Jumlah sampel 37
Sebagian besar sampel bukan berasal dari kelompok saham LQ45. Kelompok saham LQ45 menunjukkan saham dari 45 perusahaan yang memiliki memiliki likuiditas tinggi dan
kapitalisasi pasar besar serta didukung oleh fundamental perusahaan yang baik dibandingkan semua saham yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (Bursa Efek Indonesia, 2019). Daftar nama perusahaan sampel ditunjukkan dalam Tabel 2.

## Tabel 2. Daftar Nama Sampel
No Kode Perdagangan Nama Perusahaan Cum Date Pemecahan Saham Kelompok Saham LQ45 1 AIMS Akbar Indo Makmur Stimec Tbk 1-Aug-16 Tidak 2 ALKA Alakasa Industrindo Tbk 18-Mar-16 Tidak 3 ASBI Asuransi Bintang Tbk. 25-Jul-16 Tidak 4 ASMI Asuransi Kresna Mitra Tbk. 4-Aug-16 Tidak 5 BIMA Primarindo Asia Infrastructure 26-Aug-16 Tidak 6 BTON Betonjaya Manunggal Tbk. 29-Jul-16 Tidak 7 CNTX / CNTB Century Textile Industry Tbk. 11-Aug-16 Tidak 8 ERTX Eratex Djaja Tbk. 28-Jun-16 Tidak 9 HMSP H.M. Sampoerna Tbk. 13-Jun-16 Ya 10 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 26-Jul-16 Ya 11 IKBI Sumi Indo Kabel Tbk. 20-Sep-16 Tidak 12 IMPC Impack Pratama Industri Tbk. 21-Jun-16 Tidak 13 ITMA Sumber Energi Andalan Tbk. 9-Sep-16 Tidak 14 KICI Kedaung Indah Can Tbk 22-Aug-16 Tidak 15 KONI Perdana Bangun Pusaka Tbk 19-Feb-16 Tidak 16 KREN Kresna Graha Investama Tbk. 22-Jun-16 Tidak 17 MYOR Mayora Indah Tbk. 3-Aug-16 Tidak 18 MYRX Hanson International Tbk. 12-Aug-16 Ya 19 PADI Minna Padi Investama Sekuritas 13-Jul-16 Tidak 20 PSAB J Resources Asia Pasifik Tbk. 16-Jun-16 Tidak 21 RAJA Rukun Raharja Tbk. 6-Jun-16 Tidak 22 SMSM Selamat Sempurna Tbk. 1-Nov-16 Tidak 23 TBMS Tembaga Mulia Semanan Tbk. 11-Jul-16 Tidak 24 TIRA Tira Austenite Tbk 26-Jan-16 Tidak 25 TOTO Surya Toto Indonesia Tbk. 19-Oct-16 Tidak 26 BLTZ Graha Layar Prima Tbk. 22-Jun-18 Tidak 27 CLEO Sariguna Primatirta Tbk. 2-Jul-18 Tidak 28 GEMA Gema Grahasarana Tbk. 12-Jul-18 Tidak 29 IKAI Intikeramik Alamasri Industri 12-Jul-18 Tidak 30 MAPI Mitra Adiperkasa Tbk. 31-May-18 Tidak 31 MARI Mahaka Radio Integra Tbk. 16-Jul-18 Tidak 32 MINA Sanurhasta Mitra Tbk. 3-Jul-18 Tidak 33 TOPS Totalindo Eka Persada Tbk. 6-Jul-18 Tidak 34 TOWR Sarana Menara Nusantara Tbk. 27-Jun-18 Tidak 35 BUVA Bukit Uluwatu Villa Tbk. 31-Jul-18 Tidak 36 MFIN Mandala Multifinance Tbk. 27-Aug-18 Tidak 37 KPIG MNC Land Tbk. 1-Oct-18 Tidak
Uji normalitas One Sample Kolmogorov Smirnov dilakukan untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal (Ghozali, 2006:30). Data yang terdistribusi normal ditunjukkan dengan nilai signifikansi di atas 5%. Hasil uji normalitas menunjukkan seluruh
data telah terdistribusi normal. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 37 observasi selama tahun 2016-2018. Hasil pengujian normalitas ditunjukkan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Output pengujian uji normalitas dengan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Rata-rata Return Sebelum Rata-rata Return Setelah Rata-rata Return Taknorma l Sebelum Rata-rata Return Tak Normal Setelah Rata-rata Likuiditas Saham Sebelum Rata-rata Likuiditas Saham Setelah N 5 5 5 5 5 5 Normal Parameters a,b Mean .0112527 .0194744 .0094652 .0176869 .0033990 .0025862 Std. Deviation .01133949 .02811244 .01133949 .02811244 .00047369 .00076820 Most Extreme Differences Absolute .352 .277 .352 .277 .237 .143 Positive .352 .277 .352 .277 .212 .143 Negative -.197 -.230 -.197 -.230 -.237 -.134 Kolmogorov-Smirnov Z .786 .619 .786 .619 .529 .319 Asymp. Sig. (2-tailed) .567 .838 .567 .838 .942 1.000
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.

## Variabel dan Pengukuran Variabel

## Return
Return diukur dengan menggunakan rata-rata return sesungguhnya. Return sesungguhnya adalah selisih harga sekarang relatif terhadap harga sebelumnya.
Keterangan: R i,t adalah return sesungguhnya yang terjadi untuk sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t; P i,t adalah harga sekarang relatif untuk sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t; P i,t-1 adalah harga sekarang relatif untuk sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t-1 (perioda lalu); i adalah perusahaan ke- i ; t adalah hari ke- t . Tahapan berikutnya adalah penghitungan rata-rata return harian selama periode peristiwa. Nilai ini akan digunakan dalam uji beda.
Keterangan: RR t adalah rata-rata return sesungguhnya yang terjadi secara harian untuk seluruh sekuritas sampel pada periode peristiwa ke-t (lima hari sebelum dan lima hari sesudah t 0 ); ƩR t adalah penjumlahan return sesungguhnya yang terjadi secara harian untuk seluruh sekuritas sampel pada periode peristiwa ke-t (lima hari sebelum dan lima hari sesudah t 0 ); Ʃ i adalah jumlah sampel perusahaan; t adalah hari ke- t .

## Return Taknormal
Return taknormal ( abnormal return ) adalah selisih antara return sesungguhnya yang terjadi dengan return ekspektasian.
Keterangan: RTN i,t adalah return tak normal sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t; R i,t adalah return sesungguhnya yang terjadi untuk sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t; E(R i,t ) adalah return ekspektasian sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t; i adalah perusahaan ke- i ; t adalah hari ke- t .
Return ekspektasian dihitung dengan menggunakan model sesuaian rerata. Model sesuaian rerata dipilih karena menunjukkan kesederhanaan dan memiliki kekuatan yang sama dengan model yang disesuaikan dengan risiko (Brown dan Warner, 1980 dalam Jogiyanto: 2010:91)
Keterangan: E(R i,t ) adalah return ekspektasian sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t; R i,j adalah return realisasian sekuritas ke-i pada periode estimasi ke-j; T adalah lamanya periode estimasi, yaitu 200 hari.
Tahapan berikutnya adalah penghitungan rata-rata return tak normal harian selama periode peristiwa. Nilai ini akan digunakan dalam uji beda.
Keterangan: RRTN t adalah rata-rata return taknormal secara harian untuk seluruh sekuritas sampel pada periode peristiwa ke-t (lima hari sebelum dan lima hari sesudah t 0 ); ƩRTN t adalah penjumlahan return taknormal secara harian untuk seluruh sekuritas sampel pada periode peristiwa ke-t (lima hari sebelum dan lima hari sesudah t 0 ); Ʃ i adalah jumlah sampel perusahaan; t adalah hari ke- t .

## Likuiditas Saham
Likuiditas saham diproksikan dengan aktivitas volume perdagangan ( trading volume activity ). Aktivitas volume perdagangan merupakan indikator yang relatif mudah digunakan oleh investor untuk melihat perubahan atau reaksi dari suatu informasi. Likuiditas saham suatu saham diukur dengan membagikan jumlah lembar (volume) perdagangan saham perusahaan secara harian dengan jumlah lembar (volume) saham perusahaan yang beredar pada periode peristiwa. Volume perdagangan dan peredaran saham dihitung dengan menggunakan ukuran yang disetarakan dengan rasio pemecahan saham (melakukan penyesuaian volume setelah pemecahan saham).
Keterangan: LS i,t adalah likuiditas saham sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t; VD i,t adalah volume dagang atau volume perdagangan saham sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t; VE i,t adalah volume edar atau volume saham yang beredar dari sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t.
Tahapan berikutnya adalah penghitungan likuiditas harian selama periode peristiwa. Nilai ini akan digunakan dalam uji beda.
Keterangan: RLS t adalah rata-rata likuiditas saham yang terjadi secara harian untuk seluruh sekuritas sampel pada periode peristiwa ke-t (lima hari sebelum dan lima hari sesudah t 0 ); ƩLS t adalah penjumlahan likuiditas saham secara harian untuk seluruh sekuritas sampel pada periode peristiwa ke-t (lima hari sebelum dan lima hari sesudah t 0 ); Ʃ i adalah jumlah sampel perusahaan; t adalah hari ke- t .

## Teknik Pengujian Hipotesis
Teknik pengujian hipotesis dilakukan dengan dengan uji beda berpasangan ( Paired Sample T-test ). Metode pengujian parametrik ini digunakan karena data dari entitas yang saling berhubungan atau ingin melihat perbedaan rata-rata dua sampel yang berhubungan sebelum dan sesudah (Ghozali, 2006:58). Perbandingan kinerja sebelum dan sesudah pemecahan saham dilakukan untuk perusahaan sampel yang sama.
Return , Return taknormal, dan Likuiditas Saham dalam periode jendela diuji signifikansi perbedaan sebelum dan setelah pemecahan saham pada waktu t 0 . Hipotesis diterima bila tingkat signifikansi ( 2-tailed ) lebih kecil sama dengan sebesar 5% dengan derajat kebebasan ( degree of freedom ) n-1. Hipotesis yang diterima berarti data sebelum dan sesudah pemecahan saham menunjukkan perbedaan karena terkena dampak pemecahan saham.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Berikut ini adalah statistik deskriptif dari data sampel pengujian yang telah memenuhi uji normalitas. Data yang diambil adalah rata-rata harian dari setiap variabel selama lima hari sebelum dan lima hari setelah t 0 . Deskripsi data tersaji dalam bentuk grafik dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Deskripsi Data
Tabel 4 di bawah menunjukkan bahwa variabel return sebelum pemecahan saham memiliki nilai minimum sebesar -0,00160, nilai maksimum sebesar 0,03082, nilai rata-rata sebesar 0,01125, dan standar deviasi sebesar 0,01134. Selain itu, variabel return setelah pemecahan saham memiliki nilai minimum sebesar -0,00131, nilai maksimum sebesar 0,06693, nilai rata-rata sebesar 0,01947, dan standar deviasi sebesar 0,02811. Rata-rata return sebelum pemecahan saham sedikit lebih rendah dibanding rata-rata return setelah pemecahan saham.

## Tabel 4. Statistik Deskriptif
Keterangan N Minimum Maksimum Rata-rata Deviasi Standar RR Sebelum 5 ,00160 ,03082 ,01125 ,01134 RR Setelah 5 -,00131 ,06693 ,01947 ,02811 RRTN Sebelum 5 -,00019 ,02904 ,00946 ,01134 RRTN Setelah 5 -,00310 ,06515 ,01769 ,02811 RLS Sebelum 5 ,00292 ,00393 ,00340 ,00047 RLS Setelah 5 ,00156 ,00358 ,00259 ,00077 Keterangan: RR Sebelum = Rata-rata Return Sebelum RR Setelah = Rata-rata Return Setelah RRTN Sebelum = Rata-rata Return Taknormal Sebelum RRTN Setelah = Rata-rata Return Taknormal Setelah RLS Sebelum = Rata-rata Likuiditas Saham Sebelum RLS Setelah = Rata-rata Likuiditas Saham Setelah
Tabel di atas menunjukkan bahwa variabel return taknormal sebelum pemecahan saham memiliki nilai minimum sebesar -0,00019, nilai maksimum 0,02904, nilai rata-rata sebesar -0,00946, dan standar deviasi sebesar 0,01134. Selain itu, variabel return taknormal setelah pemecahan saham memiliki nilai minimum sebesar -0,00310, nilai maksimum 0,06515, nilai rata-rata sebesar 0,1769, dan standar deviasi sebesar 0,02811. Rata-rata return taknormal sebelum pemecahan saham lebih rendah dibanding rata-rata return taknormal setelah pemecahan saham.
Tabel di atas menunjukkan bahwa variabel likuiditas saham sebelum pemecahan saham memiliki nilai minimum sebesar 0,00292, nilai maksimum 0,00393, nilai rata-rata sebesar 0,00340, dan standar deviasi sebesar 0,00047. Selain itu, variabel likuiditas saham setelah pemecahan saham memiliki nilai minimum sebesar 0,00156, nilai maksimum 0,00358, nilai rata-rata sebesar 0,00259, dan standar deviasi sebesar 0,00077. Rata-rata likuiditas saham sebelum pemecahan saham lebih rendah dibanding rata-rata likuiditas saham setelah pemecahan saham.

## Hasil Penelitian
Tabel 5. Ringkasan output SPSS atas pengujian beda antara Return , Return Taknormal dan TVA dengan Paired Samples Test
Paired Differences
t df Sig. (2- tailed) Mean Std. Deviatio n Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1 Rata-rata Return Sebelum - Rata- rata Return Setelah -.00822174 .029312 07 .01310875 -.04461748 .02817400 -.627 4 .565 Pair 2 Rata-rata Return Taknormal
Sebelum - Rata-
rata Return Tak Normal Setelah -.00822174 .029312 07 .01310875 -.04461748 .02817400 -.627 4 .565 Pair 3 Rata-rata Likuiditas Saham Sebelum - Rata-rata Likuiditas Saham Setelah .00081277 .000569 23 .00025457 .00010598 .00151957 3.193 4 .033
Hasil uji hipotesis tersaji pada Tabel 5. Hasil yang diperoleh menunjukkan hanya ada satu hipotesis yang diterima, yaitu likuiditas saham menunjukkan perbedaan sebelum dan sesudah pemecahan saham. Variabel yang lain seperti return saham dan return taknormal saham tidak menunjukkan perbedaan sebelum dan sesudah pemecahan saham.
Hasil uji hipotesis satu diketahui bahwa nilai signifikansi sebesar 0,565 lebih besar dari 0,05 (5%), sehingga hipotesis satu tidak diterima. Hal ini berarti tidak ada perbedaan pada return saham sebelum dan sesudah pemecahan saham.
Hasil uji hipotesis dua diketahui bahwa nilai signifikansi sebesar 0,565 lebih besar dari 0,05 (5%), sehingga hipotesis dua tidak diterima. Hal ini berarti tidak ada perbedaan pada return taknormal saham sebelum dan sesudah pemecahan saham.
Hasil uji hipotesis tiga diketahui bahwa nilai signifikansi sebesar 0,033 lebih kecil dari 0,05 (5%), sehingga hipotesis tiga diterima. Hal ini berarti ada perbedaan pada likuiditas saham sebelum dan sesudah pemecahan saham.

## Pembahasan
Return
Tidak ada perbedaan pada return saham sebelum dan sesudah pemecahan saham konsisten dengan hasil seluruh penelitian terdahulu, yaitu Suryawijaya dan Setiawan (2002), Hanafie dan Diyani (2016), dan Rahayu dan Murti (2017). Sinyal informasi tentang prospek pertumbuhan perusahaan di masa datang telah diketahui oleh prinsipal, sehingga asimetri informasi terkait informasi ini tidak terjadi. Hal ini menyebabkan tidak adanya penyesuaian return dalam jumlah besar.
Tingkat return saham perusahaan yang melakukan pemecahan saham hanya mengalami sedikit peningkatan setelah pemecahan saham. Upaya peningkatan return belum berhasil, yang diketahui dari tingkat harga yang stabil. Belum adanya perbedaan return sebelum dan setelah pemecahan saham, hal ini disebabkan beberapa hal.
Penyebab pertama adalah informasi telah terserap oleh pasar dan terefleksi dalam harga pasar saham, yang mana menjadi dasar perhitungan return . Informasi yang terserap
menyebabkan investor tidak melakukan pembelian dalam jumlah relatif besar yang dapat mempengaruhi harga pasar saham. Tingkat harga yang stabil menyebabkan tidak adanya perbedaan return sebelum dan setelah pemecahan saham. Implikasi informasi dari pemecahan saham terefleksi penuh dalam harga saham paling tidak pada akhir bulan pemecahan saham terjadi (Fama et al. , 1969). Sesuai dengan teori pasar saham yang efisien, harga saham akan disesuaikan dengan cepat untuk informasi baru.
Penyebab kedua adalah perusahaan yang melakukan pemecahan saham dengan tanpa didahului peningkatan tingkat return perusahaan yang luar biasa. Investor tidak melihat adanya prospek masa depan perusahaan, seperti peningkatan dividen. Hal ini menyebabkan tingkat harga stabil.

## Return Taknormal
Tidak ada perbedaan pada return taknormal saham sebelum dan sesudah pemecahan saham. Hasil ini tidak konsisten dengan hasil penelitian Hanafie dan Diyani (2016), Ikenberry, Rankine and Stice (1996) dalam Beladi, Chao, dan Hu (2016), Tawatnuntachai and D'Mello (2002) dalam Beladi, Chao, dan Hu (2016), dan Beladi, Chao, dan Hu.
Return taknormal dapat disebut sebagai return kelebihan ( excess return ) merupakan kelebihan dari return yang sesungguhnya terjadi terhadap return normal. Return normal merupakan return ekspektasian ( return yang diharapkan dari investor). Return sesungguhnya merupakan return yang terjadi pada waktu ke-t yang merupakan selisih harga sekarang relatif terhadap harga sebelumnya (Jogiyanto, 2010:94).
Tingkat return taknormal menjadi tidak berbeda sebelum dan sesudah pemecahan saham. Peningkatan nilai return dalam jumlah yang kecil (yang menjadi dasar perhitungan return taknormal), menyebabkan perubahan return taknormal juga dalam nilai yang kecil, sehingga tidak ada perbedaan sebelum dan sesudah pemecahan saham. Hal ini berarti sinyal informasi tentang prospek pertumbuhan perusahaan di masa datang telah terserap oleh pasar dan terefleksi dalam harga pasar saham secara efisien.

## Likuiditas Saham
Ada perbedaan pada likuiditas saham sebelum dan sesudah pemecahan saham. Hasil ini konsisten dengan hasil seluruh penelitian terdahulu, yaitu Hanafie dan Diyani (2016), dan Rahayu dan Murti (2017). Hanafie dan Diyani (2016), dan Rahayu dan Murti (2017) berhasil membuktikan ada perbedaan yang signifikan pada likuiditas saham ( trading volume activity ) sebelum dan setelah pemecahan saham. Tingkat likuiditas saham menjadi berbeda sebelum dan sesudah pemecahan saham. Hasil ini juga konsisten dengan Copeland (1979).
Copeland (1979) membuktikan likuiditas saham lebih rendah secara permanen setelah pemecahan saham. Hal ini disebabkan jumlah informasi yang lebih banyak sebelum pemecahan saham dibanding setelah pemecahan saham (Copeland, 1969). Jumlah informasi yang diterima lebih rendah menyebabkan volume perdagangan (likuiditas saham) lebih rendah. Pemberian sinyal perusahan telah direspon investor sebelum pemecahan saham. Hal ini menyebabkan respon investor berbeda dengan harapan manajemen perusahaan, yaitu manajemen perusahaan mengharapkan peningkatan likuiditas saham dengan melakukan pemecahan saham. Harga saham yang sudah mencerminkan prospek pertumbuhan perusahaan di masa datang tidak direspon dengan pembelian saham dalam jumlah relatif banyak oleh investor setelah pemecahan saham.
Secara keseluruhan, hasil pengujian ini membuktikan pasar modal Indonesia dalam bentuk efisien setengah kuat. Informasi pemecahan saham telah terserap dalam harga pasar saham. Pemecahan saham menjadi menarik bagi investor yang ingin menjual saham perusahaan yang akan melakukan pemecahan saham karena volume perdagangan saham lebih tinggi sebelum pemecahan saham, sehingga saham menjadi lebih mudah
diperjualbelikan. Sementara itu, pemecahan saham menjadi tidak menarik bagi investor yang mengharapkan adanya reaksi jangka pendek dalam bentuk return dan return taknormal.

## SIMPULAN
Tidak ada perbedaan pada return saham dan return taknormal saham sebelum dan sesudah pemecahan saham. Hal ini disebabkan sinyal prospek pertumbuhan perusahaan telah diserap oleh pasar dan terefleksi dalam harga pasar saham. Hasil penelitian ketiga adalah ada perbedaan pada likuiditas saham sebelum dan sesudah pemecahan saham. Likuiditas saham lebih rendah setelah pemecahan saham. Investor berespon sesuai dengan teori efisiensi pasar bentuk setengah kuat.
Implikasi hasil penelitian ini adalah bagi manajemen perusahaan dan investor. Setelah mengeluarkan biaya transaksi pemecahan saham, harapan manajemen untuk memberikan perbedaan return dan return taknormal bagi investor, dan peningkatan likuiditas saham tidak terjadi dalam periode peristiwa. Likuiditas saham menurun setelah dilakukan pemecahan saham. Bagi investor baru, pemecahan saham tidak memberikan perbedaan return dan return taknormal, dan peningkatan likuiditas saham tidak terwujud dalam periode peristiwa. Penelitian lebih lanjut mengenai pemecahan saham perlu dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Beladi, Hamid, Chi Chur Chao dan May Hu. 2016. Another January effect—Evidence from stock split announcements. International Review of Financial Analysis . 44: 123–138. http://dx.doi.org/10.1016/j.irfa.2016.01.007
Bodie, Zvi, Alex Kane, dan Alan J. Marcus. 2018. Investments (Eleventh Edit). New York: McGraw-Hill Education.
Bursa Efek Indonesia. Indeks Harga Saham. Retrieved February 12, 2019 from https://www.idx.co.id/produk/indeks/
Chan, Kalok, Allaudeen Hameed, dan Wenjin Kang. 2013. Stock Price Synchronicity and
Liquidity. Journal of Financial Markets , 16, 414–438.
http://dx.doi.org/10.1016/j.finmar.2012.09.007
Copeland, Thomas E. 1979. Liquidity Changes Following Stock Splits. The Journal of
Finance . 34(1): 115-141. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2327148 Fama, Eugene F., Lawrence Fisher, Michael C. Jensen, dan Richard Roll. 1969. The Adjustment of Stock Prices to New Information. International Economic Review . 10(1): 1-21. Retrieved
from http://links.jstor.org/sici?sici=0020- 6598%28196902%2910%3A1%3C1%3ATAOSPT%3E2.0.CO%3B2-P
Ghozali, Imam. 2006. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS (Cetakan IV). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hanafie, Lukianto dan Lucia Ari Diyani. 2016. Pengaruh Pengumuman Stock Split Terhadap
Return Saham, Abnormal Return dan Trading Volume Activity. Jurnal Bisnis dan Komunikasi , 3(2): 13-20.
Hu, May, Chi-Chur Chao, Chris Malone, dan Martin Young. 2017. Real determinants of stock split announcements. International Review of Economics and Finance . 51: 574– 598. http://dx.doi.org/10.1016/j.iref.2017.07.027
Jogiyanto. 2010. Studi Peristiwa: Menguji Reaksi Pasar Modal Akibat Suatu Peristiwa . Yogyakarta: Penerbit BPFE.
PT Kustodian Sentral Efek Indonesia. 2018. Retrieved from www.ksei.co.id
Yahoo Finance. 2018. Retrieved from https://finance.yahoo.com/quote/
Rahayu, Dwi, dan Wahyu Murti. 2017. Pengaruh Pemecahan Saham (Stock Split) Terhadap
Return Saham, Bid-Ask Spread Dan Trading Volume Activity Pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2009 – 2013. Jurnal Akuntansi.
11(1): 118-134. Retrieved October 13, 2018, from http://ejournal.borobudur.ac.id/index.php/akuntansi/article/view/363/360

## JPEB
Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis, 4 (1), 2019, Hal: 38 - 51
http://www.jpeb.dinus.ac.id
INTENSI KEWIRAUSAHAAN MAHASISWA (STUDI PERBANDINGAN ANTARA MAHASISWA PTS DAN PTN)
Tri Harsini Wahyuningsih* Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen, YKPN Yogyakarta Jalan Palagan Tentara Pelajar KM.7, Yogyakarta, Indonesia
* Corresponding Author : triharsiniw@gmail.com
Diterima: Desember 2018 ; Direvisi: Januari 2019 ; Dipublikasikan: Maret 2019

## ABSTRACT
This study aims to analyze the factors that encourage student entrepreneurial intentions, by comparing students who study in private universities (PTS) and state universities (PTN). Sampling with incidental sampling. After obtaining data by distributing questionnaires, then processing it, it was found that the need for achievement did not affect student entrepreneurial intentions, while self-efficacy had a positive effect on student entrepreneurial intentions, both for students studying at PTS and PTN. Self-efficacy is proven to be the most dominant factor influencing entrepreneurial intentions of students in both types of universities (PT). Instrumentation readiness has a positive effect on entrepreneurial intentions of PTN students, but does not affect PTS students. Without distinguishing the origin of PT, the need for achievement also does not affect the entrepreneurial intentions of students, while self-efficacy and readiness of instrumentation have a positive effect on student entrepreneurial intentions. Based on demographic conditions, the differences in findings between PTS and PTN students only on gender and age factors. For PTS, male and older students have higher entrepreneurial intentions, while those for PTN are the opposite. Meanwhile, students with economic education, work experience, and entrepreneurial parents have a higher entrepreneurial intention, both for PTS and PTN students.
Keywords: Entrepreneurial Intentions; The Need For Achievement; Self-Efficacy; Readiness For Instrumentation

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mendorong intensi kewirausahaan mahasiswa, dengan membandingkan antara mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta (PTS) dan perguruan tinggi negeri (PTN). Pengambilan sampel dengan insidental sampling. Setelah memperoleh data dengan menyebarkan kuesioner, kemudian mengolahnya, diketemukan bahwa kebutuhan akan prestasi tidak berpengaruh terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, sedangkan efikasi diri berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, baik untuk mahasiswa yang kuliah di PTS maupun PTN. Efikasi diri terbukti sebagai faktor yang paling dominan mempengaruhi intensi kewirausahaan mahasiswa di kedua jenis perguruan tinggi (PT) tersebut. Kesiapan instrumentasi berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa PTN, namun tidak berpengaruh bagi mahasiswa PTS. Tanpa membedakan asal PT, kebutuhan akan prestasi juga tidak berpengaruh terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, sedangkan efikasi diri dan kesiapan instrumentasi berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa. Berdasarkan kondisi demografis, perbedaan temuan antara mahasiswa PTS dan PTN hanya pada faktor jenis kelamin dan usia. Untuk PTS, mahasiswa laki-laki dan berusia tua memiliki intensi kewirausahaan yang lebih tinggi, sedangkan untuk PTN sebaliknya. Sementara itu, mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan ekonomi, berpengalaman kerja, dan orangtuanya wirausaha memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi, baik untuk mahasiswa PTS maupun PTN.
Kata Kunci: Intensi Kewirausahaan; Kebutuhan Akan Prestasi; Efikasi Diri; Kesiapan Instrumentasi

## PENDAHULUAN
Pengangguran masih merupakan persoalan ketenagakerjaan yang cukup serius di Indonesia. Badan Pusat Statistik (BPS) melansir bahwa jumlah penganggur pada bulan Agustus 2015 mengalami peningkatan sebanyak 110.000 orang dibanding bulan Februari 2015 dan 320.000 orang jika dibanding bulan Agustus 2014. Sementara itu, tingkat pengangguran terbuka jenjang pendidikan tinggi mengalami peningkatan juga. Pengangguran berpendidikan diploma meningkat dari 6,14% pada bulan Agustus 2014 menjadi sebesar 7,54% pada bulan Agustus 2015, sedangkan untuk tingkat universitas mengalami peningkatan dari 5,65% pada Agustus 2014 menjadi 6,40% pada Agustus 2015 ( https://www.bps.go.id/index.php/Brs .). Berdasar data tersebut diketahui bahwa jumlah penganggur berpendidikan tinggi masih mengalami kenaikan walaupun tidak menunjukkan jumlah yang signifikan dibandingkan peningkatan jumlah penganggur untuk angkatan kerja berpendidikan menengah.
Salah satu tujuan pendidikan tinggi yang tercantum dalam Undang-Undang Republik Indonesia nomor 12 tahun 2012 adalah mengembangkan potensi mahasiswa agar menjadi manusia yang beriman dan bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa dan berakhlak mulia, sehat, berilmu, cakap, kreatif, mandiri, terampil, kompeten, dan berbudaya untuk kepentingan bangsa. Untuk mewujudkan tujuan tersebut, Direktur Jenderal Pendidikan tinggi, Djoko Santoso, dalam prakata modul pembelajaran kewirausahaan menyatakan bahwa mata kuliah dasar umum (MKDU) di perguruan tinggi ditambah dengan bahasa inggris, kewirausahaan, dan mata kuliah yang mendorong pada pengembangan karakter lainnya, baik yang terintegrasi maupun individu. Mata kuliah kewirausahaan merupakan pelajaran yang membentuk karakter wirausaha atau minimal menambah pengetahuan mahasiswa tentang seluk-beluk bisnis, baik dari sisi soft skill maupun hard skill , sehingga mampu memanfaatkan peluang yang ada di sekitarnya dalam menciptakan usaha sendiri setelah lulus maupun saat masih kuliah. Dengan demikian, pemberlakuan mata kuliah kewirausahaan di perguruan tinggi diharapkan dapat mengurangi jumlah penganggur di Indonesia.
Pemberlakuan mata kuliah kewirausahaan, dengan berbagai nama yang berbeda-beda di setiap perguruan tinggi, setidaknya memberikan gambaran kepada mahasiswa bahwa ada peluang untuk melakukan hal lain yang lebih baik selain mencari pekerjaan setelah lulus nantinya. Saat ini jumlah pengusaha di Indonesia hanya sekitar 1,65% dari jumlah penduduk (menteri koperasi dan UKM, 12 Maret 2015), padahal sebuah negara bisa berkembang bila jumlah pengusahanya minimal 2% dari jumlah penduduk negara tersebut. Peluang menjadi wirausaha di Indonesia masih sangat besar, apalagi bila dibandingkan dengan peluang pasar yang tersedia. Dalam mata kuliah Kewirausahaan, mahasiswa juga dimotivasi untuk menjadi wirausaha yang nantinya tidak hanya bermanfaat bagi dirinya sendiri, tetapi juga memberikan manfaat bagi orang lain dengan membuka lapangan pekerjaan. Mahasiswa ‘dipaksa’ untuk melakukan praktek bisnis dalam proses pembelajaran di mata kuliah tersebut sehingga mahasiswa dapat benar-benar merasakan bagaimana berprofesi sebagai wirausaha itu.
Beberapa perguruan tinggi juga menyelenggarakan kompetisi business plan untuk mendorong mahasiswanya merealisir impiannya menjadi wirausaha, dengan memberikan hadiah sejumlah modal tertentu yang disertai dengan pendampingan usaha nantinya kepada pemenangnya. Kompetisi kewirausahaan saat ini semakin banyak diselenggarakan, seperti CMA ( Citi Microentrepreneurship Award ), WMM (wirausaha muda mandiri), PKM-K (program kreativitas mahasiswa bidang kewirausahaan), dan masih banyak lagi lainnya. Semua cara tersebut pada dasarnya digunakan untuk mendorong masyarakat, khususnya mahasiswa, menjadi seorang wirausaha yang nantinya dapat menciptakan lapangan pekerjaan.
Namun demikian, benarkah semua cara itu dapat mendorong minat mahasiswa untuk menjadi seorang wirausaha ? Penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi intensi kewirausahaan mahasiswa telah banyak dilakukan, diantaranya oleh Indarti (2008),
Sudarusman (2011), Sarwoko (2011), Sata (2013), Endratno (2014), Herawati (2015), dan Vilathuvahna (2015). Subyek penelitian tersebut adalah mahasiswa dari satu sampai dengan tiga perguruan tinggi saja, sehingga dalam kesempatan ini peneliti akan melakukan perbandingan antara mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta (PTS) dan perguruan tinggi negeri (PTN), yang belum dilakukan oleh peneliti lain khususnya di wilayah Daerah Istimewa Yogyakarta.
Penelitian ini menggabungkan tiga pendekatan untuk melihat faktor-faktor penentu intensi kewirausahaan, seperti yang dilakukan oleh Indarti (2008), dengan menambahkan latar belakang keluarga/orangtua. Adapun ketiga faktor tersebut adalah 1) faktor kepribadian: kebutuhan akan prestasi dan efikasi diri, 2) faktor lingkungan, yang dilihat pada tiga elemen kontekstual: akses kepada modal, informasi, dan jaringan sosial, serta 3) faktor demografis: jenis kelamin, usia, latar belakang pendidikan, pengalaman bekerja, dan latar belakang keluarga/orangtua. Ketiga faktor tersebut diduga berpengaruh positif dan signifikan terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa.
Artikel yang didasarkan pada hasil penelitian ini bertujuan untuk menganalisis 1) pengaruh kebutuhan akan prestasi terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, 2) pengaruh efikasi diri terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, 3) pengaruh kesiapan instrumentasi terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, 4) pengaruh jender terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, 5) pengaruh usia terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, 6) pengaruh latarbelakang pendidikan terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, 7) pengaruh pengalaman kerja terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, dan 8) pengaruh latarbelakang orangtua terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa. Dengan mengetahui faktor-faktor pendorong intensi kewirausahaan mahasiswa maka pihak perguruan tinggi dapat memberikan tekanan pada materi pembelajaran yang dirasa kurang untuk mendukung minat berwirausaha mahasiswa. Berbagai upaya dan pendekatan dapat dirangkai dalam sebuah program untuk meningkatkan intensi kewirausahaan mahasiswa sehingga pendidikan kewirausahaan tidak hanya sekedar menjadi mata kuliah saja. Kemungkinan terjadinya perbedaan hasil analisis untuk mahasiswa PTS dan PTN dapat digunakan untuk saling mengevaluasi yang akhirnya bisa bermanfaat bagi keberhasilan pendidikan kewirausahaan pada masing-masing perguruan tinggi tersebut.

## TINJAUAN PUSTAKA Pengertian Kewirausahaan dan Intensi Kewirausahaan
Kewirausahaan ( entrepreneurship ) adalah kemampuan kreatif dan inovatif yang dijadikan dasar, kiat, dan sumberdaya untuk mencari peluang menuju sukses (Suryana, 2006). Kreativitas dan inovasi menjadi kunci untuk mencapai kesuksesan. Kreativitas diartikan sebagai kemampuan mengembangkan ide dan cara-cara baru dalam memecahkan masalah dan menemukan peluang, sedangkan inovasi merupakan kemampuan menerapkan kreativitas dalam rangka memecahkan masalah dan menemukan peluang.
Untuk dapat menemukan peluang, seseorang harus memiliki pengetahuan, kemampuan, dan kemauan. Ada kemauan tetapi tidak memiliki kemampuan dan pengetahuan tidak akan membuat seseorang menjadi wirausaha yang sukses. Sebaliknya, memiliki pengetahuan dan kemampuan tetapi tidak disertai kemauan tidak akan membuat wirausaha mencapai kesuksesan. Pengetahuan, kemampuan, dan kemauan harus diintegrasikan untuk mencapai kesuksesan dalam berwirausaha.
Kecenderungan dan keinginan seseorang untuk menjadi wirausahawan didefinisikan sebagai intensi berwirausaha (Sata, 2013). Intensi berwirausaha ini identik dengan kemauan seseorang. Pengetahuan dan kemampuan saja tidaklah cukup untuk menjadikan seseorang sebagai wirausaha, namun diperlukan juga adanya intensi kewirausahaan yang tinggi. Faktor-
faktor yang mendorong intensi berwirausaha seseorang perlulah dipertimbangkan sebagai upaya untuk memotivasi seseorang menjadi wirausaha yang sukses.

## Faktor Pendorong Intensi Kewirausahaan
Penelitian seputar intensi kewirausahaan menggunakan tiga pendekatan untuk melihat faktor-faktor yang mendorong intensitas tersebut (Indarti, 2008). Ketiga pendekatan tersebut meliputi karakteristik kepribadian, karakteristik lingkungan, dan karakteristik demografis.
Karakteristik kepribadian terdiri dari kebutuhan akan prestasi dan efikasi diri. Suryana (2006) menyebutkan bahwa kebutuhan berprestasi wirausaha terlihat dalam bentuk tindakan untuk melakukan sesuatu yang lebih baik dan efisien dibanding sebelumnya. Namun demikian, kebutuhan berprestasi tidak terbukti sebagai prediktor intensi kewirausahaan (Indarti, 2008; Sarwoko, 2011; Vilathuvahna, 2015), sedangkan Sudarusman (2011) dan Herawati (2015) menemukan bahwa kebutuhan berprestasi merupakan faktor pendorong intensi kewirausahaan mahasiswa. Efikasi diri adalah keyakinan individu atas kemampuannya untuk menyelesaikan suatu tugas. Variabel ini terbukti mempengaruhi intensi kewirausahaan mahasiswa (Indarti, 2008; Sudarusman, 2011; Sarwoko, 2011; Endratno, 2014; Herawati, 2015; Vilathuvahna, 2015).
Karakteristik lingkungan dapat dilihat pada tiga elemen kontekstual yang meliputi akses kepada modal, informasi, dan jaringan sosial. Ketiga elemen ini jelas berpengaruh terhadap intensitas kewirausahaan. Dalam bisnis, pasti dibutuhkan modal finansial, walaupun keperolehannya bisa didapatkan dari bekerjasama dengan pihak lain. Ketersediaan informasi dan jaringan sosial tidak kalah pentingnya dipertimbangkan seseorang untuk memulai usaha.
Karakteristik demografis yang meliputi jenis kelamin, umur, latarbelakang pendidikan, pengalaman bekerja, dan latar belakang orangtua menjadi variabel yang diprediksi mempengaruhi intensi kewirausahaan mahasiswa. Walaupun temuan dari beberapa peneliti tidak mendukung hipotesis tersebut.

## Hipotesis Penelitian
Berdasarkan latarbelakang permasalahan yang telah diuraikan dalam bagian pendahuluan, telaah pustaka, dan penelitian sebelumnya maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 1 : Kebutuhan akan prestasi berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa.
H 2 : Efikasi diri berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa.
H 3 : Kesiapan instrumentasi berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa.
H 4 : Laki-laki memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada perempuan.
H 5 : Mahasiswa yang berusia muda memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa berusia tua.
H 6 : Mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan ekonomi dan bisnis memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan non-ekonomi dan bisnis.
H 7 : Mahasiswa yang mempunyai pengalaman kerja memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang tidak mempunyai pengalaman kerja.
H 8 : Mahasiswa yang orangtuanya pebisnis memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang orangtuanya bukan pebisnis.

## METODE PENELITIAN
Oleh karena penelitian ini bertolak dari suatu hipotesis yang diperoleh dari suatu teori tertentu maka penelitian ini termasuk dalam explanatory research , dengan maksud untuk membenarkan atau memperkuat hipotesis tersebut (Wiyono, 2011). Penelitian ini menggunakan data primer yang diperoleh secara langsung dari responden, meliputi data yang digunakan untuk mengukur variabel independen dan variabel dependen. Variabel independen meliputi kebutuhan akan prestasi, efikasi diri, dan kesiapan instrumentasi; sedangkan variabel dependennya adalah intensi kewirausahaan mahasiswa. Data untuk karakteristik demografis yang meliputi jenis kelamin, umur, latarbelakang pendidikan, pengalaman bekerja, dan latar belakang orangtua juga dicantumkan dalam kuesioner yang diberikan kepada mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta (PTS) dan perguruan tinggi negeri (PTN) wilayah Yogyakarta.
Populasi penelitian ini adalah seluruh mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta dan negeri di Daerah Istimewa Yogyakarta. Oleh karena keterbatasan waktu yang dimiliki oleh peneliti maka penelitian ini hanya akan mengambil sampel dari sebagian populasi yang ada. Pengambilan sampel didasarkan pada insidental sampling , yaitu sampel yang diambil dari siapa saja yang kebetulan ada di lokasi penelitian yang telah ditetapkan. Data yang diterbitkan oleh BPS dalam D.I. Yogyakarta Dalam Angka 2014 ( www.bappeda.jogjaprov.go.id .) menyebutkan bahwa saat penelitian ini terdapat 10 PTN dengan jumlah mahasiswa 110.437 orang dan 107 PTS dengan jumlah mahasiswa sebanyak 74.165 orang. Dengan demikian total populasi dalam penelitian ini adalah 184.602 orang mahasiswa. Berdasarkan rumus Slovin yang diperoleh dari Wiyono (2011), dengan tingkat kepercayaan sebesar 95% didapatkan sampel sebanyak 400 responden, dimana jumlah ini ditetapkan peneliti sebagai jumlah minimal sampel dalam penelitian ini.
Setelah kuesioner diisi oleh responden maka dilakukan uji instrumen (validitas dan reliabilitas), uji asumsi dasar (normalitas), uji asumsi klasik (multikolinearitas dan heteroskedastisitas), dan uji hipotesis. Untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dan dependen digunakan uji regresi linier berganda, sedangkan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh dua variabel tersebut secara parsial digunakan uji t dengan α = 0.05. Koefisien determinasi (R²) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Untuk membandingkan rata-rata dua populasi atau lebih, digunakan analisis Compare means (Wijaya, 2012). Oleh karena dalam penelitian ini juga menguji ada tidaknya perbedaan mean antar dua kelompok yang saling independen secara signifikan, maka digunakan Independent Samples T test.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Responden
Hasil dari pendistribusian kuesioner sebanyak 450 eksemplar diperoleh 429 kuesioner yang dapat digunakan dalam penelitian ini, berasal dari 175 mahasiswa PTS dan 254 mahasiswa PTN. Jumlah sampel ini telah proporsional dengan jumlah populasi sebesar 184.602 mahasiswa, yang terdiri dari 74.165 mahasiswa PTS (40%) dan 110.437 mahasiswa PTN (60%). Karakteristik responden dirangkum dalam Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Karakteristik Responden KARAKTERISTIK PTS (n = 175) PTN (n = 254) n % n % Jenis Kelamin: - Laki-laki 89 50,9 99 39,0 - Perempuan 86 49,1 155 61,0 Usia: - kurang dari 20 tahun 106 60,6 135 53,1 - 20 tahun keatas 69 39,4 119 46,9 latarbelakang pendidikan: - Ekonomi 113 64,6 25 9,8 - Non ekonomi 62 35,4 229 90,2 Pengalaman Kerja: - Pernah bekerja 54 30,9 77 30,3 - Tidak pernah bekerja 121 69,1 177 69,7 Latarbelakang orangtua: - Wirausaha 68 38,9 80 31,5 - Non wirausaha 107 61,1 174 68,5

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji validitas dan reliabilitas dilakukan pada instrumen penelitian dari kuesioner yang telah diisi oleh responden. Uji validitas dilakukan dengan membandingkan antara r hitung dan r tabel melalui software SPSS. Instrumen dikatakan valid bila r hitung > r tabel. Dengan jumlah sampel penelitian (n) sebanyak 429 responden maka besarnya df = 429 – 2 = 427 sehingga didapat r tabel = 0,095 pada signifikansi 5% (2-tailed). r hitung dilihat dari Corrected Item-Total Correlation yang dihasilkan dari uji masing-masing variabel. Adapun pengujian reliabilitas dilihat dari nilai Cronbach’s Alpha yang dihasilkan dengan menggunakan software yang sama. Instrumen dikatakan reliabel bila nilai Cronbach’s Alpha > 0,60 (Hair, et al., 2010).
Hasil uji validitas untuk semua variabel menunjukkan bahwa ada satu instrumen yang tidak valid, karena nilai Corrected Item-Total Correlation lebih kecil dari 0,095 sehingga instrumen intensi_2 tidak dapat diolah untuk melakukan analisis data. Dengan demikian variabel intensi kewirausahaan hanya tinggal 2 instrumen saja. Sedangkan hasil uji reliabilitas untuk semua variabel menunjukkan bahwa semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini reliabel, karena nilai Cronbach's Alpha > 0,6.

## Uji Asumsi Klasik
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen (Ghozali, 2013). Dalam penelitian ini digunakan matriks korelasi antar variabel independen dan perhitungan nilai tolerance dan VIF ( Variance Inflation Factor ). Apabila nilai VIF melebihi angka 10 berarti ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. Hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam penelitian ini, karena nilai VIF semua variabel independen lebih kecil dari 10.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Penelitian ini menggunakan uji Glejser untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas. Apabila probabilitas signifikansi diatas tingkat kepercayaan 5%, berarti tidak terdapat heteroskedastisitas. Berdasarkan hasil pengolahan data didapatkan temuan bahwa nilai sign. untuk semua variabel independen diatas 5%. Dengan demikian tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi ini.

## Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal ataukah tidak. Penggunaan uji t mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Berdasarkan analisis grafik, output histogram dan penyebaran titik-titik di sekitar garis diagonalnya mengikuti arah garis diagonal, sehingga mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.

## Uji Hipotesis
Setelah dipastikan tidak ada masalah pada instrumen penelitian, baik dari uji validitas dan reliabilitas, serta uji asumsi maka dilakukan uji hipotesis. Analisis data untuk menguji hipotesis adalah seperti berikut:

## Analisis regresi berganda dan uji t
Analisis regresi berganda bertujuan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen, sedangkan uji t digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta, hasil pengolahan data seperti disajikan dalam tabel 2 sehingga dapat disusun model persamaan regresi berikut:
Y = 5,623 - 0,074X 1 + 0,310X 2 + 0,118X 3 + e
Tabel 2. Hasil Analisis Regresi Berganda Untuk Mahasiswa yang kuliah di PTS
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 5,623 1,289 4,363 ,000 Prestasi_pts -,074 ,072 -,075 -1,032 ,303 Efikasi_pts ,310 ,097 ,270 3,197 ,002 Instrumentasi_ pts ,118 ,068 ,145 1,722 ,087
Tabel 3 memperlihatkan hasil analisis regresi berganda dan uji t untuk mahasiswa yang kuliah di PTN. Berdasarkan tabel tersebut dapat dibuat model persamaan regresi seperti berikut:
Y = 2,739 + 0,005X 1 + 0,390X 2 + 0,172X 3 + e
Tabel 3. Hasil Analisis Regresi Berganda Untuk Mahasiswa yang kuliah di PTN
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,739 ,926 2,959 ,003 Prestasi_ptn ,005 ,054 ,005 ,084 ,933 Efikasi_ptn ,390 ,081 ,318 4,814 ,000 Instrumentasi_ptn ,172 ,061 ,186 2,802 ,005
Berdasarkan kedua tabel diatas, ternyata kebutuhan akan prestasi tidak berpengaruh terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, karena nilai signifikansinya lebih besar dari 5%. Temuan ini sejalan dengan hasil penelitian Indarti (2008), Sarwoko (2011), dan Vilathuvahna (2015). Ukuran-ukuran prestasi lebih mengedepankan keberhasilan bekerja di perusahaan, bukan keberhasilan berwirausaha. Dengan demikian hipotesis 1 yang menyatakan bahwa kebutuhan akan prestasi berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, tidak terbukti, baik untuk mahasiswa PTS maupun PTN.
Efikasi diri terbukti mempengaruhi intensi kewirausahaan mahasiswa, baik untuk mahasiswa PTS maupun PTN. Semakin tinggi kepercayaan diri seorang mahasiswa atas kemampuan dirinya untuk dapat berusaha, maka semakin besar pula keinginannya untuk menjadi seorang wirausaha. Temuan ini sejalan dengan penelitian Indarti (2008); Sudarusman (2011), Sarwoko (2011), Endratno (2014), Herawati (2015), dan Vilathuvahna (2015). Hal ini juga membuktikan diterimanya hipotesis 2, yang menyatakan bahwa efikasi diri berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa.
Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa kesiapan instrumentasi berpengaruh positif dan signifikan hanya pada mahasiswa PTN saja. Hal itu berarti, semakin baik kesiapan instrumentasi yang meliputi ketersediaan modal, jaringan sosial, dan kemudahan akses pada informasi, maka akan semakin kuat keinginan mahasiswa untuk menjadi seorang wirausahawan. Namun demikian, pengaruh kesiapan instrumentasi terhadap intensi kewirausahaan tidaklah signifikan untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta. Dengan demikian, hipotesis 3 hanya terbukti untuk mahasiswa PTN saja.
Tanpa membedakan mahasiswa PTS atau PTN, kebutuhan akan prestasi juga tidak berpengaruh terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, sedangkan efikasi diri dan kesiapan instrumentasi berpengaruh positif signifikan terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa (tabel 4).

## Tabel 4. Hasil Analisis Regresi Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3,415 ,747 4,570 ,000 Prestasi -,012 ,043 -,013 -,289 ,772 Efikasi ,376 ,062 ,313 6,038 ,000 Instrumentasi ,158 ,046 ,179 3,450 ,001 a. Dependent Variable: Intensi

## Compare Means
Untuk menguji hipotesis 4 sampai dengan hipotesis 8, dilakukan uji compare means dengan independent-samples T test. Tabel 5 memperlihatkan bahwa rata-rata mahasiswa laki-laki adalah 8,0674 dan perempuan 7,6977. Berdasarkan temuan tersebut, untuk mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi swasta, intensi kewirausahaan mahasiswa laki- laki lebih tinggi daripada perempuan. Hasil berbeda ditunjukkan untuk mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi negeri. Pada tabel 6 dapat dilihat bahwa rata-rata mahasiswa laki-laki adalah 7,0707 dan perempuan 7,3032. Temuan tersebut menunjukkan bahwa intensi kewirausahaan mahasiswa perempuan lebih tinggi daripada laki-laki. Dengan demikian hipotesis 4 yang menyatakan laki-laki memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada perempuan, terbukti, untuk responden yang berasal dari perguruan tinggi swasta. Tanpa membedakan PTS atau PTN, diketemukan juga bahwa intensi kewirausahaan mahasiswa laki-laki lebih tinggi daripada perempuan (tabel 7).
Tabel 5. Hasil Compare Means Responden PTS Berdasar Jenis Kelamin
Tabel 6. Hasil Compare Means Responden PTN Berdasar Jenis Kelamin
Tabel 7. Hasil Compare Means Responden Berdasar Jenis Kelamin
Hipotesis 5 yang menyatakan mahasiswa yang berusia muda memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa berusia tua, terbukti, untuk responden yang kuliah di perguruan tinggi negeri. Hal ini didasarkan pada perbandingan antara tabel 8 dan tabel 9. Tabel 8 memperlihatkan bahwa rata-rata mahasiswa PTS yang berusia kurang dari 20 tahun adalah 7,8396 dan berusia 20 tahun ke atas adalah 7,9565. Berdasarkan temuan tersebut, untuk mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi swasta, intensi kewirausahaan mahasiswa yang berusia 20 tahun keatas (tua) lebih tinggi daripada yang berusia kurang dari 20 tahun (muda). Hasil berbeda ditunjukkan untuk mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi negeri. Pada tabel 9 dapat dilihat bahwa rata-rata mahasiswa yang berusia kurang dari 20 tahun adalah 7,2296 dan berusia 20 tahun keatas 7,1933. Temuan tersebut menunjukkan bahwa intensi kewirausahaan mahasiswa yang berusia muda lebih tinggi daripada yang berusia tua. Tanpa membedakan PTS atau PTN, diketemukan bahwa intensi kewirausahaan

## Group Statistics
Jenis_kelamin N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_pts dimension1 Laki-laki 89 8,0674 1,50603 ,15964 Perempuan 86 7,6977 1,60198 ,17275
Group Statistics Jenis_kelamin N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_ptn dimension1 Laki-laki 99 7,0707 1,93914 ,19489 Perempuan 155 7,3032 1,69940 ,13650
Group Statistics Jenis_kelamin N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi dimension1 Laki-laki 188 7,5426 1,81299 ,13223 Perempuan 241 7,4440 1,67269 ,10775
mahasiswa berusia muda lebih tinggi daripada mahasiswa berusia tua (tabel 10). Dengan demikian hipotesis 5 mendapatkan dukungan.
Tabel 8. Hasil Compare Means Responden PTS Berdasar Usia
Tabel 9. Hasil Compare Means Responden PTN Berdasar Usia
Tabel 10. Hasil Compare Means Responden Berdasar Usia
Penelitian ini juga ingin mengetahui apakah ada perbedaan intensi kewirausahaan antara mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan ekonomi dan mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan non-ekonomi. Untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta, didapatkan bahwa mean mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan ekonomi adalah 7,8938 dan non-ekonomi 7,8710, seperti terlihat di tabel 11. Untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi negeri, didapatkan bahwa mean mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan ekonomi adalah 7,6800 dan non-ekonomi 7,1616, seperti terlihat di tabel 12. Tanpa membedakan PTS atau PTN, diketemukan bahwa intensi kewirausahaan mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan ekonomi lebih tinggi daripada mahasiswa yang berpendidikan non ekonomi (tabel 13). Dengan demikian hipotesis 6 yang menyatakan bahwa mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan ekonomi dan bisnis memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan non- ekonomi dan bisnis, terbukti.
Tabel 11. Hasil Compare Means Responden PTS Berdasar Latarbelakang Pendidikan

## Group Statistics
Usia N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_pts kurang dari 20 tahun 106 7,8396 1,47446 ,14321 20 tahun keatas 69 7,9565 1,69285 ,20379 Group Statistics Usia N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_ptn kurang dari 20 tahun 135 7,2296 1,70136 ,14643 20 tahun ke atas 119 7,1933 1,90573 ,17470 Group Statistics Usia N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi kurang dari 20 tahun 241 7,4979 1,63076 ,10505 20 tahun keatas 188 7,4734 1,86276 ,13586
Group Statistics Fakultas N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_pts Ekonomi 113 7,8938 1,54320 ,14517 Non ekonomi 62 7,8710 1,60413 ,20373
Tabel 12. Hasil Compare Means Responden PTN Berdasar Latarbelakang Pendidikan
Tabel 13. Hasil Compare Means Responden Berdasar Latarbelakang Pendidikan
Hipotesis 7 menyatakan bahwa mahasiswa yang mempunyai pengalaman kerja memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang tidak mempunyai pengalaman kerja. Hipotesis ini juga mendapatkan dukungan, berdasarkan temuan yang ditampilkan oleh tabel 14, tabel 15, dan tabel 16. Untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta (tabel 14), nilai rata-rata mahasiswa yang mempunyai pengalaman bekerja sebesar 8,1481 dan mahasiswa yang tidak memiliki pengalaman kerja sebesar 7,7686. Untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi negeri (tabel 15), nilai rata-rata mahasiswa yang mempunyai pengalaman bekerja sebesar 7,6234 dan mahasiswa yang tidak memiliki pengalaman kerja sebesar 7,0339. Tanpa membedakan PTS atau PTN, nilai rata-rata mahasiswa yang mempunyai pengalaman bekerja sebesar 7,8397 dan mahasiswa yang tidak memiliki pengalaman kerja sebesar 7,3322, seperti terlihat pada tabel 16. Semua temuan tersebut mendukung hipotesis 7 yang menyatakan bahwa mahasiswa yang mempunyai pengalaman kerja memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang tidak mempunyai pengalaman kerja.
Tabel 14. Hasil Compare Means Responden PTS Berdasar Pengalaman Kerja
Tabel 15. Hasil Compare Means Responden PTN Berdasar Pengalaman Kerja

## Group Statistics
Fakultas N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_ptn Ekonomi 25 7,6800 1,79629 ,35926 Non-ekonomi 229 7,1616 1,79304 ,11849 Group Statistics Fakultas N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi Ekonomi 138 7,8551 1,58713 ,13511 Non ekonomi 291 7,3127 1,77584 ,10410
Group Statistics Pengalaman N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_pts Pernah 54 8,1481 1,55900 ,21215 Tidak pernah 121 7,7686 1,55328 ,14121

## Group Statistics
Pengalaman N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_ptn Pernah 77 7,6234 1,84276 ,21000 Tidak pernah 177 7,0339 1,75129 ,13164
Tabel 16. Hasil Compare Means Responden Berdasar Pengalaman Kerja
Latar belakang keluarga/orangtua merupakan faktor demografis lain yang diteliti selain jenis kelamin, usia, latar belakang pendidikan, dan pengalaman bekerja. Untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta (tabel 17), nilai rata-rata mahasiswa yang orangtuanya wirausaha sebesar 8,2794 dan mahasiswa yang orangtuanya non-wirausaha sebesar 7,6355. Untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi negeri (tabel 18), nilai rata-rata mahasiswa yang orangtuanya wirausaha sebesar 7,4500 dan mahasiswa yang orangtuanya non-wirausaha sebesar 7,1034. Tanpa membedakan PTS atau PTN, nilai rata- rata mahasiswa yang orangtuanya wirausaha sebesar 7,8311 dan mahasiswa yang orangtuanya non-wirausaha sebesar 7,3060 seperti terlihat pada tabel 19. Semua temuan tersebut mendukung hipotesis 8 yang menyatakan bahwa Mahasiswa yang orangtuanya pebisnis memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang orangtuanya bukan pebisnis.
Tabel 17. Hasil Compare Means Responden PTS Berdasar Latarbelakang Orangtua
Tabel 18. Hasil Compare Means Responden PTN Berdasar Latarbelakang Orangtua
Tabel 19. Hasil Compare Means Responden Berdasar Latarbelakang Orangtua
Oleh karena populasi dalam penelitian ini dibedakan menjadi dua kelompok, maka perlu diketahui juga intensi kewirausahaan untuk mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta dan perguruan tinggi negeri. Tabel 20 menunjukkan bahwa nilai rata-rata mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta sebesar 7,8857 dan mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi negeri sebesar 7,2126. Dengan demikian diketemukan bahwa intensi kewirausahaan mahasiswa PTS lebih tinggi dibandingkan mahasiswa PTN.

## Group Statistics
Pengalaman N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi Pernah 131 7,8397 1,74452 ,15242 Tidak pernah 298 7,3322 1,70966 ,09904
Group Statistics Orangtua N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_pts Wirausaha 68 8,2794 1,45423 ,17635 Non-wirausaha 107 7,6355 1,58050 ,15279
Group Statistics Orangtua N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi_ptn Wirausaha 80 7,4500 1,64509 ,18393 Non-wirausaha 174 7,1034 1,85631 ,14073 Group Statistics Orangtua N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi Wirausaha 148 7,8311 1,60945 ,13230 Non-wirausaha 281 7,3060 1,77249 ,10574
Tabel 20. Hasil Compare Means Responden Berdasar Asal Perguruan Tinggi

## KESIMPULAN
Sesuai dengan tujuan penelitian maka dapat diambil kesimpulan seperti berikut:
a. Kebutuhan akan prestasi tidak berpengaruh terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, baik untuk mahasiswa yang kuliah di PTS maupun PTN.
b. Efikasi diri berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, baik untuk mahasiswa yang kuliah di PTS maupun PTN. Variabel ini terbukti sebagai faktor yang paling dominan mempengaruhi intensi kewirausahaan mahasiswa perguruan tinggi swasta maupun mahasiswa perguruan tinggi negeri.
c. Kesiapan instrumentasi berpengaruh positif terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa PTN, namun tidak berpengaruh bagi mahasiswa PTS.
d. Tanpa membedakan asal PT, kebutuhan akan prestasi juga tidak berpengaruh terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa, sedangkan efikasi diri dan kesiapan instrumentasi berpengaruh positif signifikan terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa
e. Faktor demografis yang terdiri dari jenis kelamin, usia, latarbelakang pendidikan, pengalaman bekerja, dan latarbelakang orangtua juga digunakan untuk mengetahui pengaruhnya terhadap intensi kewirausahaan mahasiswa.
1. Untuk mahasiswa PTS, intensi kewirausahaan mahasiswa laki-laki lebih tinggi dibandingkan perempuan. Temuan sebaliknya untuk mahasiswa PTN, perempuan memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada laki-laki. Tanpa membedakan asal PT, ternyata mahasiswa laki-laki memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada perempuan.
2. Untuk mahasiswa PTS, diketemukan bahwa mahasiswa yang berusia tua memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa berusia muda. Namun untuk mahasiswa PTN, mahasiswa yang berusia muda memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa berusia tua. Temuan ini samadengan temuan tanpa membedakan asal PT.
3. Mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan ekonomi dan bisnis memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang berlatarbelakang pendidikan non-ekonomi dan bisnis, baik bagi mahasiswa PTS maupun mahasiswa PTN.
4. Mahasiswa yang mempunyai pengalaman kerja memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang tidak mempunyai pengalaman kerja, baik untuk mahasiswa PTS maupun mahasiswa PTN.
5. Mahasiswa yang orangtuanya pebisnis memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang orangtuanya bukan pebisnis, baik untuk mahasiswa PTS maupun mahasiswa PTN.
f. Penelitian ini juga mendapatkan temuan bahwa mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta memiliki intensi kewirausahaan lebih tinggi daripada mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi negeri.

## Group Statistics
Kampus N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Intensi dimension1 PTS 175 7,8857 1,56049 ,11796 PTN 254 7,2126 1,79648 ,11272

## DAFTAR PUSTAKA
Alma, Buchari. 2013. Kewirausahaan Untuk Mahasiswa dan Umum. Bandung: Penerbit Alfabeta.
Endratno, Hermin dan Hengky Widhiandono. 2014. Intensi Kewirausahaan Mahasiswa (Studi Perbandingan Antara Mahasiswa FE UMP dan FE Unsoed). Sustainable Competitive Advantage. 4 (1). www.jp.feb.unsoed.ac.id Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS21 Update PLS Regresi. Edisi 7. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Herawati, Nurul dan Yudhanta Sambharakreshna. 2015. Faktor Apakah yang Mempengaruhi Intensi Kewirausahaan Mahasiswa Akuntansi?. Prosiding Seminar Nasional 4 th UNS SME’s Summit & Awards 2015. http://psp-kumkm.lppm.uns.ac.id/files/2016/01/nurul- herawati-prosiding-sme-s-combinedpdf_1.pdf
Indarti, Nurul dan Rokhima Rostiani. 2008. Intensi Kewirausahaan Mahasiswa: Studi Perbandingan Antara Indonesia, Jepang dan Norwegia . Jurnal Ekonomika dan Bisnis Indonesia . 23 (4). Sarwoko, Endi. 2011. Kajian Empiris Entrepreneur Intention Mahasiswa . Jurnal Ekonomi Bisnis . 16 (2) .
Sata, Mesay. 2013. Entrepreneurial Intention Among Undergraduate Business Student .
International Journal of Research in Management, Economics and Commerce . 3 (9). Sudarusman, Eka. 2011. Intensi Kewirausahaan Mahasiswa: Studi Kasus pada Mahasiswa STIM YKPN Yogyakarta. Jurnal Telaah Bisnis . 12 (1). Suryana. 2006. Kewirausahaan: Pedoman Praktis Kiat dan Proses Menuju Sukses. Jakarta: Penerbit Salemba Empat.
Vilathuvahna, Ananda Ahda dan Taufik R D A Nugroho. 2015. Intensi Kewirausahaan Mahasiswa Universitas Trunojoyo Madura . Jurnal Agriekonomika . 4 (1). Widarjono, Agus. 2010. Analisis Statistika Multivariat Terapan. Yogyakarta: Unit Penerbitan dan Percetakan STIM YKPN.
Wijaya, Toni. 2012. Cepat Menguasai SPSS 20 Untuk Olah dan Interpretasi Data. Yogyakarta: Cahaya Atma Pustaka.
Wiyono, Gendro. 2011. Merancang Penelitian Bisnis dengan Alat Analisis SPSS dan SmartPLS . Yogyakarta: Unit Penerbitan dan Percetakan STIM YKPN ________________. 2015. Keadaan Ketenagakerjaan Agustus 2015 . Berita Resmi Statistik No. 103/11/Th. XVIII, 5 November 2015. https://www.bps.go.id/index.php/Brs

## JPEB
Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis, 4 (1), 2019, Hal: 52 - 64
http://www.jpeb.dinus.ac.id
KEPEMIMPINAN PELAYANAN, BUDAYA ORGANISASI DAN PENGARUHNYA PADA PROAKTIVITAS DAN KINERJA KARYAWAN
Artha Febriana*
Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro Jalan Nakula I No. 5-11 Semarang, Indonesia
* Corresponding Author: artha.febriana@dsn.dinus.ac.id
Diterima: Desember 2018 ; Direvisi: Januari 2019 ; Dipublikasikan: Maret 2019

## ABSTRACT
This study aims to provide influence between servant leadership variables and organizational culture on employee performance with proactivity as a mediating variable. 265 employees were used with purposive sampling technique. Based on the results of SEM testing on the five hypotheses, the first hypotheses states that the stronger servant leadership, the higher the effect of proactivity can be received with a significance value 0.049. In the second, third, fourth and fifth hypotheses stating that the stronger servant leadership and organizational culture, the higher the effect on proactivity and employee performance can be received with a significance value 0.001. Based on these results it can be concluded that proactivity is able to mediate the causal relationship of servant leadership variables on employee performance and organizational culture on employee performance in electronic companies in Central Java.
Keyword: Servant Leadership; Organizational Culture; Proactivity; Employee Performance

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pengaruh antara variabel kepemimpinan pelayanan dan budaya organisasi terhadap kinerja karyawan dengan proaktivitas sebagai variabel pemediasi. Sampel yang digunakan sebanyak 265 karyawan dengan teknik purposive sampling . Berdasarkan hasil pengujian SEM pada kelima hipotesis, hipotesis pertama menyatakan bahwa semakin kuat kepemimpinan pelayanan maka semakin tinggi pengaruh proaktivitas dapat diterima ditunjukkan dengan nilai signifikansi 0.049. Pada hipotesis kedua, ketiga, keempat dan kelima menyatakan bahwa semakin kuat kepemimpinan pelayanan dan budaya organisasi maka semakin tinggi pula pengaruh proaktivitas dan kinerja karyawan dapat diterima dengan nilai signifikansi 0.001. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa proaktivitas mampu memediasi hubungan kausalitas variabel kepemimpinan pelayanan terhadap kinerja karyawan dan budaya organisasi terhadap kinerja karyawan pada perusahaan elektronik di Jawa Tengah.
Kata Kunci: Kepemimpinan Pelayanan; Budaya Organisasi; Proaktivitas; Kinerja Karyawan.

## PENDAHULUAN
Industri elektronik dan perlengkapan listrik adalah industri utama dan merupakan sektor yang paling cepat pertumbuhannya secara global. Sekarang ini, elektronik bukan lagi sebuah media namun menjadi kebutuhan dan life style masyarakat (Simanjuntak, 2010). Tingginya kebutuhan akan life style dalam masyarakat menyebabkan permintaan produk elektronik dan perlengkapan listrik menjadi tinggi.
Keberhasilan dan kegagalan perusahaan sebagian besar ditentukan oleh gaya kepemimpinan seseorang dalam mengelola sumber daya yang ada, dan dari gaya kepemimpinan inilah suasana lingkungan kerja ditentukan (Burns, 1978; Bass, 1985). Menurut Linton (2003) keberhasilan seorang pemimpin terkait dengan kemampuannya untuk mempengaruhi atau membujuk secara interpersonal yang membuat sekelompok orang mau melakukan perintah dan bekerjasama karena mereka ingin, bukan karena keterpaksaan. Dimana pemimpin perlu membina hubungan manusia ( human relations ) yang baik dan merangsang bawahannya untuk berani mengambil keputusan yang wajar dalam situasi yang menyenangkan (Omolayo, 2007; Chung, 2009).
Temuan penelitian Wang et al., (2009) menunjukkan bahwa pemimpin yang mencapai kesuksesan bukan sebagai individu, tetapi melalui kemampuannya dalam bekerja dengan anggota. Berbagai penelitian terdahulu mengkonfirmasi bahwa perusahaan dengan kepemimpinan yang kuat dan efektif akan mencapai hasil bisnis yang superior (Jeremy dan Ciller, 2012). Pemimpin sebagai agen perubahan mengubah perilaku, struktur, dan prosedur demi akselerasi terhadap tujuan yang diinginkan (Oladipo, 2013). Perubahan prosedur atau cara kerja sebagai sarana atau alat untuk membuat perusahaan bekerja secara aktif, efektif, dan efisien (Lashbrook, 1997).
Namun pada kenyataannya masih terdapat selisih atau gap dalam usaha pencapaian target laba dengan realisasi laba yang dialami perusahaan. Hal ini disebabkan oleh ketidaknyamanan anggota dalam bekerja sehingga mereka akan bekerja pasif mencari aman dan tidak memberikan kontribusi apa-apa untuk kemajuan perusahaan. Anggota cenderung hanya akan menyelesaikan pekerjaan sesuai dengan deskripsi pekerjaan yang telah ditetapkan, dan pada akhirnya anggota akan mengganggu lingkungan dan iklim kerja. Pada kondisi seperti ini menimbulkan permasalahan bagi pimpinan dalam membangun sinergitas dengan menciptakan suasana kerja yang solid. Tujuan penelitian ini adalah menguji pengaruh kepemimpinan pelayanan dan budaya organisasi pada proaktivitas dan kinerja karyawan.

## TINJAUAN PUSTAKA Kepemimpinan Pelayanan
Kepemimpinan pelayanan adalah kemampuan untuk memengaruhi orang lain atau bawahannya agar mau bekerja sama untuk mencapai tujuan-tujuan tertentu (Conger dan Kanungo, 1988). Dikatakan pula bahwa kepemimpinan pelayanan adalah proses pemimpin dalam mempengaruhi bawahannya untuk (1) menginterprestasikan keadaan lingkungan organisasi; (2) pemilihan tujuan organisasi; (3) pengorganisasian kerja dan memotivasi bawahan untuk mencapai tujuan organisasi; (4) mempertahankan kerjasama dan tim kerja; (5) mengorganisasi dukungan dan kerjasama di luar organisasi (Greenleaf, 1991).
Fungsi kepemimpinan menurut beberapa peneliti adalah sebagai berikut: (1) menciptakan visi yaitu pemimpin dan bawahan merumuskan bersama ke arah peningkatan di masa mendatang, memotivasi dan memberikan energi untuk bergerak melakukan perubahan positif (Farling et al., 1999); (2) mengembangkan budaya organisasi yaitu pemimpin mengembangkan nilai-nilai baru, kemudian digunakan untuk memotivasi dan menggerakkan para bawahannya untuk mencapai tujuan (Russel dan Stone, 2002); (3) menciptakan sinergi yaitu pemimpin berperan untuk mempersatukan para bawahannya agar mampu menciptakan sinergi yang positif di masa mendatang (Sendjaya dan Sarros, 2002); (4) memberdayakan
bawahan merupakan tindakan membangun, mengembangkan dan meningkatkan daya atau kekuasaan melalui kerjasama, berbagi, dan bekerjasama (Stone et al, 2003); (5) menciptakan perubahan perilaku, struktur, prosedur, dan tujuan (Marcketti dan Kozae, 2007); (6) memotivasi bawahan (Linden et al., 2008); (7) mewakili sistem sosial yaitu pemimpin sebagai tokoh dan simbol yang tercermin dalam wajah, sikap, dan perilaku (Sendjaya et al, 2008); dan (8) pemimpin sebagai pembelajar organisasi yang mempunyai peran kritikal yaitu sebagai desainer (Valdiserri dan Wilson, 2010).
Dengan demikian indikator kepemimpinan menurut Greenleaf (1991) adalah sebagai berikut: (1) komunikasi, (2) kepedulian; (3) merangsang bawahan; (4) menjaga kekompakan; dan (5) menghargai perbedaan.

## Budaya organisasi
Budaya organisasi adalah kumpulan nilai-nilai bersama, prinsip, dan tradisi yang mempengaruhi perilaku anggota organisasi dalam bekerja (Luthans, 1992).
Menurut Moorhead dan Griffin (1994) faktor utama yang menentukan kekuatan budaya organisasi adalah kebersamaan dan intensitas. Kebersamaan adalah sejauh mana anggota organisasi mempunyai nilai, prinsip, dan tradisi yang dianut secara bersama, dan intensitas adalah derajat komitmen dari anggota organisasi kepada nilai, prinsip dan tradisi organisasi.
Pendapat lain mengemukakan bahwa budaya organisasi sebagai bagian yang integral dan tak terpisahkan. Budaya organisasi yang kuat dan sejalan dengan visi, misi, serta selaras dengan tuntutan lingkungan akan mampu menciptakan lingkungan yang kondusif bagi perbaikan kinerja individu serta organisasi (Deal dan Kennedy, 1982).
Dengan demikian Schein (1991) menunjukkan bahwa indikator dari budaya organisasi adalah sebagai berikut: (1) kesadaran diri; (2) keagresifan; (3) kepribadian; (4) performa; dan (5) orientasi tim.

## Proaktivitas karyawan
Proaktivitas didefinisikan sebagai perilaku karyawan yang secara aktif berinisiatif untuk memperbaiki keadaan atau menciptakan ide-ide baru di saat karyawan lain pasif dalam menghadapi berbagai situasi (Ashford dan Black, 1996). Proaktivitas terkait dengan kontribusi di atas dan lebih dari deskripsi pekerjaan (Bateman dan Crant 1993; Grant dan Ashford, 2008). Proaktivitas meliputi perilaku mendorong orang lain, menjadi volunteer untuk tugas-tugas ekstra, patuh terhadap aturan dan prosedur di tempat kerja. Perilaku- perilaku ini menggambarkan nilai tambah karyawan dan merupakan salah satu bentuk perilaku yang positif, konstruktif dan bermakna membantu (Seibert, Crant dan Kraimer, 1999).
Sementara itu pendapat lain dikemukakan oleh Parker et al., (2010) bahwa perilaku proaktif dapat meningkatkan kemampuan organisasi untuk beradaptasi dengan perubahan lingkungan. Crant (2000) juga memberikan pengertian yang sama mengenai proaktivitas sebagai perilaku inisiatif dan antisipatif yaitu kemampuan mengambil inisiatif (kemampuan merencanakan sesuatu dengan segera) dan bersifat tanggap terhadap segala sesuatu yang sedang dan akan terjadi.
Dengan demikian Bateman dan Crant (1993) mengemukakan bahwa terdapat lima indikator dari proaktivitas meliputi: (1) inisiatif; (2) pemanfaatan peluang; (3) motivasi berprestasi; (4) fokus pada perubahan; dan (5) bertanggung jawab.

## Kinerja karyawan
Audrey dan Patrice (2012) menyatakan bahwa kinerja adalah hasil dari suatu proses yang dapat dicapai seseorang atau sekelompok orang dalam suatu organisasi dalam rangka
mencapai tujuan organisasi dalam periode waktu tertentu berdasarkan ketentuan atau kesepakatan yang telah ditetapkan sebelumnya.
Kinerja mengandung arti sebagai perbandingan antara hasil yang dicapai (output) dengan keseluruhan sumber daya yang digunakan (input) (Amstrong, 2006). Kinerja memiliki dua dimensi yaitu dimensi pertama adalah efektivitas yang mengarah kepada pencapaian target berkaitan dengan kualitas, kuantitas dan waktu (Baard et al., 2014). Yang kedua yaitu efisiensi yang berkaitan dengan upaya membandingkan input dengan realisasi penggunaannya atau bagaimana pekerjaan tersebut dilaksanakan (Baard et al., 2014).
Dengan demikian Amstrong (2006) menyatakan bahwa untuk mencapai atau menilai kinerja, ada indikator yang menjadi tolok ukur antara lain: (1) kualitas; (2) kuantitas; (3) ketepatan waktu; (4) kemandirian; dan (5) adaptabilitas.
Berikut model penelitian empiris yang dikembangkan dalam penelitian ini:
H 2 H 1 H 5 H3 H 4

## Gambar 1. Model Penelitian Empiris

## METODE PENELITIAN Sampel dan Responden
Data diperoleh dengan cara wawancara dan kuesioner dengan menggunakan pertanyaan tertutup dan terbuka dengan skala 1 sampai dengan 10 pada 30 perusahaan elektronik di Jawa Tengah. Teknik pemilihan sampel secara purposive , dengan kriteria karyawan yang telah bergabung dalam perusahaan lebih dari enam bulan. Berdasarkan kriteria tersebut terdapat 265 orang karyawan yang tergabung dalam departemen production , departemen quality assurance , departemen logistic and supply chain management , departemen marketing and customer service , dan departemen research and development.

## Indikator Variabel
Variabel penelitian yang digunakan terdiri dari empat variabel yaitu: kepemimpinan, budaya organisasi, proaktivitas, dan kinerja karyawan. Variabel tersebut diukur dengan menggunakan indikator yang diadopsi dari berbagai literatur yang telah digunakan pada penelitian terdahulu.
Variabel kepemimpinan pelayanan diukur dengan lima indikator meliputi: komunikasi strategi, kepedulian, merangsang anggota, menjaga kekompakan dan menghargai perbedaan (Greenleaf, 1991). Budaya organisasi diukur dengan lima indikator meliputi: kesadaran diri, keagresifan, kepribadian, performa, dan orientasi tim (Schein, 1991). Proaktivitas diukur dengan lima indikator meliputi: inisiatif, pemanfaatan peluang, motivasi berprestasi, fokus pada perubahan, dan bertanggung jawab (Bateman dan Crant, 1993). Kinerja karyawan diukur dengan lima indikator meliputi: kuantitas, kualitas, ketepatan waktu, kemandirian, dan adaptabilitas (Armstrong, 2006).
Proaktivitas
Kepemimpinan pelayanan
Kinerja karyawan Budaya organisasi

## Analisis
Analisis kualitatif dilakukan untuk melihat gambaran umum mengenai demografi dengan melihat angka indeks jawaban dan hubungan antar variabel yang selanjutnya dihubungkan dnegan jawaban pertanyaan terbuka. Analisis kuantitatif dilakukan dengan uji validitas, uji reliabilitas, uji normalitas, dan uji hipotesis menggunakan program IBM AMOS 21.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Analisis kualitatif responden berdasarkan jenis kelamin dapat diketahui bahwa karyawan didominasi oleh karyawan laki-laki. Dengan demikian dapat dipahami bahwa laki- laki merupakan pihak yang lebih banyak berurusan dengan hal-hal yag berkaitan dengan produksi, uji kualitas, logistik and supply chain management , dan riset dan pengembangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keempat variabel memiliki nilai kategori indeks sedang karena berada pada rentang 40.00 sampai dengan 70.00. Variabel proaktivitas yaitu sebesar 58, variabel kepemimpinan pelayanan yaitu sebesar 67, variabel budaya organisasi yaitu sebesar 65 dan variabel kinerja karyawan yaitu sebesar 66.9.
Hasil pengujian reliabilitas dan validitas data menunjukkan tingkat kekonsistenan dan keakurasian yang cukup baik. Pengujian validitas dengan uji homogenitas data dengan uji korelasional antara skor masing-masing butir dengan skor total ( Pearson Correlation ) menunjukkan korelasi yang positif dan tingkat signifikan pada level 0,01. Uji analisis faktor dilakukan terhadap nilai setiap variabel dengan Varimax Rotation dan nilai Kaiser’s MSA menunjukkan nilai > 0,50, artinya validitas pada masing-masing variabel cukup valid.
Hasil uji validitas dan reliabilitas menunjukkan bahwa semua instrument kuesioner adalah valid dan reliabel karena nilai korelasi r hitung > 0.196. Hasil perhitungan reliabilitas diatas menunjukkan bahwa construct reliability seluruh variabel laten memenuhi kriteria syarat cut off value > 0.70. Demikian juga untuk nilai variance extract memenuhi syarat cut off value > 0.50, sehingga dapat disimpulkan bahwa masing-masing variabel laten memenuhi kriteria reliabilitas.
Uji normalitas menunjukkan data berdistribusi normal dengan memperhatikan nilai c.r , skewness dan kurtosis tidak melampaui harga mutlak 2.58 yaitu sebesar 2.476.
Tabel 1. Validity and Reliability of Measurement Items
Factor Loading Kepemimpinan Pelayanan 1. Komunikasi strategi 2. Kepedulian 3. Merangsang anggota 4. Menjaga kekompakan 5. Menghargai perbedaan 0.82 0.76 0.60 0.76 0.80 Budaya Organisasi 1. Kesadaran diri 2. Keagresifan 3. Kepribadian 4. Performa 5. Orientasi kelompok 0.83 0.82 0.79 0.79 0.73 Proaktivitas 1. Inisiatif 2. Pemanfaatan peluang 0.89 0.86
3. Motivasi berprestasi 4. Fokus pada perubahan 5. Bertanggung jawab 0.77 0.85 0.77 Kinerja karyawan 1. Kualitas 2. Kuantitas 3. Ketepatan waktu 4. Kemandirian 5. Adaptabilitas 0.78 0.86 0.78 0.83 0.82
Uji kesesuaian model diperoleh nilai chi suare sebesar 1.132, CMIN sebesar 185.609, RMSEA sebesar 0.022, GFI sebesar 0.937, AGFI sebesar 0.919, TLI sebesar 0.993, CFI sebesar 0.994, NFI sebesar 0.950, dan PNFI sebesar 0.820.
Tabel 2. Model Fit Summary Goodness of fit index Estimate CMIN 185.609 Fit CMIN/DF 1.132 Fit P 0.119 Fit RMSEA 0.022 Fit GFI 0.937 Fit AGFI 0.919 Fit TLI 0.993 Fit CFI 0.994 Fit NFI 0.950 Fit PNFI 0.820 Fit
Berdasarkan output regression weight dalam full model terdapat lima hubungan kausalitas. Kelima hubungan memiliki nilai CR > 2.00 dan signifikansi < 0.05 sehingga hubungan tersebut berpengaruh signifikan maka hipotesis yang dikembangkan dapat diterima. Hasil pengujian statistik pada hipotesis 1 menunjukkan parameter estimasi sebesar 0.167 yang menunjukkan hubungan positif dan berpengaruh signifikan karena nilai CR sebesar 1.964 dan nilai signifikansi 0.049. Hipotesis 2 menunjukkan parameter estimasi sebesar 0.183 yang menunjukkan hubungan positif dan berpengaruh signifikan karena nilai CR sebesar 3.843 dan nilai signifikansi 0.001. Hipotesis 3 menunjukkan parameter estimasi sebesar 0.573 yang menunjukkan hubungan positif dan berpengaruh signifikan karena nilai CR sebesar 6.019 dan nilai signifikansi 0.001. Hipotesis 4 menunjukkan parameter estimasi sebesar 0.605 yang menunjukkan hubungan positif dan berpengaruh signifikan karena nilai CR sebesar 8.651 dan nilai signifikansi 0.001. Hipotesis 5 menunjukkan parameter estimasi sebesar 0.208 yang menunjukkan hubungan positif dan berpengaruh signifikan karena nilai CR sebesar 5.103 dan nilai signifikansi 0.001.

## Tabel 3. Regression Weight Full Model
Estimate S.E. C.R. P Proaktivitas < --- Kepemimpinan_Pelayanan .167 .085 1.964 .049 Kinerja_Karyawan < --- Kepemimpinan _Pelayanan .183 .048 3.843 .001 Proaktivitas < --- Budaya_Organisasi .573 .095 6.019 .001 Kinerja_Karyawan < --- Budaya_Organisasi .605 .070 8.651 .001 Kinerja_Karyawan < --- Proaktivitas .208 .041 5.103 .001

## Pembahasan Kepemimpinan pelayanan memiliki pengaruh positif pada proaktivitas dan kinerja karyawan
Hasil pengujian hipotesis 1 menyatakan bahwa semakin kuat kepemimpinan pelayanan maka semakin kuat proaktivitas karyawan dapat diterima. Hal ini berarti bahwa kepemimpinan pelayanan memiliki pengaruh positif terhadap proaktivitas karyawan. Adanya pengaruh positif kepemimpinan pelayanan terhadap proaktivitas karyawan menunjukkan bahwa pemimpin mampu mengartikulasi misi bersama dengan cara membangkitkan inspirasi anggota. Kecakapan pemimpin dalam menginspirasi dan memotivasi secara konsisten berkorelasi tinggi dengan meningkatnya inisiatif anggota dalam bekerja (Winkle et al, 2014). Meningkatnya kemampuan anggota dalam mengambil inisiatif, anggota akan memiliki peluang-peluang baru dan bertanggung jawab untuk melakukan segala perubahan demi kemajuan bersama (Ozyilmaz, 2015).
Kepemimpinan pelayanan memiliki pengaruh positif terhadap proaktivitas. Semakin kuat kepemimpinan pelayanan terhadap anggota menunjukkan bahwa pemimpin mampu menginspirasi anggota untuk bekerja keras guna menyelesaikan tugas-tugasnya secara efektif dan demi mencapai kemajuan bersama (Coetzer, 2017). Pemimpin sebagai pengaruh, seni atau proses untuk mempengaruhi anggota agar mereka mau bekerjasama dan antusias ke depan untuk mencapai tujuan bersama (Brohi et al., 2018).
Pemimpin memainkan peranan penting dalam menciptakan visi secara menarik, pemimpin dan anggota merumuskan bersama kearah peningkatan di masa mendatang, menginspirasi, memotivasi dan memberikan energi untuk bergerak melakukan perubahan positif (Rashid et al, 2017). Pemimpin yang menginspirasi akan menciptakan resonansi serta menggerakkan anggota dengan visi yang menyemangati dan misi bersama (Bodewes, 2011).
Pemimpin yang merupakan change champion yang handal mampu menjalin hubungan dengan anggota dan memahami ketakutan atau keraguan apa yang mereka miliki mengenai perubahan tertentu akan mempengaruhi dan meningkatkan antusias anggota terhadap perubahan (Reinke, 2004).
Kemampuan pemimpin dalam mempersatukan para bawahannya mampu menciptakan sinergi yang positif di masa mendatang. Pemimpin membangun, mengembangkan, dan meningkatkan daya atau kekuasaan melalui kerjasama, berbagi, dan bekerja bersama (Luo dan Zheng, 2018). Pemimpin mampu mempengaruhi anggota untuk berinisiatif dan bertindak untuk menghasilkan suatu pola yang konsisten dalam rangka mencari jalan pemecahan dari suatu persoalan bersama (Walumbwa dan Oke, 2010).
Hasil pengujian hipotesis 2 menyatakan bahwa semakin kuat kepemimpinan pelayanan maka semakin kuat kinerja karyawan dapat diterima. Hal ini berarti bahwa kepemimpinan pelayanan memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan. Kepemimpinan pelayanan melaksanakan fungsi konstruktif atau perubahan adaptif dengan mengembangkan pola pikir anggotanya sehingga kinerja mereka melebihi batasan-batasan kreativitas lama (Parris dan Peachey, 2012). Pemimpin meningkatkan kinerja anggota, menjadikan mereka lebih baik dari sebelumnya (Marketti dan Kozar, 2007). Pemimpin meningkatkan produktivitas anggota dan juga kemandirian, dan adaptabilitas (Peterson dan Galvin, 2012).
Kepemimpinan pelayanan memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan. Semakin kuat kepemimpinan pelayanan terhadap anggota menunjukkan bahwa pemimpin mampu menginspirasi anggota untuk melakukan pekerjaan dengan baik (volume yang lebih besar, efisiensi tinggi, dan produktivitas yang lebih tinggi) (Dierendonck, 2011).
Pemimpin memainkan peranan penting dalam membimbing dan memotivasi anggota untuk selalu meningkatkan efektivitas kinerja yang diukur oleh kuantitas, kualitas, dan ketepatan waktu yang diterima atau ditetapkan sebelumnya (Wang dan Poutziouris, 2010).
Kemampuan pemimpin dalam mengembangkan pola pikir anggota sehingga melebihi batasan-batasan kreativitas (Valdiserri dan Wilson, 2010). Pemimpin meningkatkan kinerja anggota, menjadikan mereka lebih baik dari sebelumnya (Sendjaya et al, 2008). Pemimpin meningkatkan rasa percaya diri dan harapan-harapan yang membuat mereka menunjukkan kualitas terbaik mereka (Liden et al, 2008).
H 1 : Kepemimpinan pelayanan memiliki pengaruh positif pada proaktivitas H 2 : Kepemimpinan pelayanan memiliki pengaruh positif pada kinerja karyawan
Budaya organisasi memiliki pengaruh positif pada proaktivitas dan kinerja karyawan Hasil pengujian hipotesis 3 menyatakan bahwa semakin kuat budaya organisasi maka semakin kuat proaktivitas karyawan dapat diterima. Hal ini berarti bahwa budaya organisasi memiliki pengaruh positif terhadap proaktivitas karyawan. Budaya organisasi sebagai seperangkat asumsi yang dibangun dan dianut bersama oleh organisasi sebagai moral dalam beradaptasi dengan lingkungan eksternal dan proses integrasi internal (Griffin dan Parker, 2007; Greguras dan Diefendorff, 2010)). Budaya organisasi merupakan pola dari keyakinan, perilaku, dan nilai-nilai yang dimiliki bersama membentuk cara anggota berperilaku, berinteraksi, dan bekerja (Andrew et al., 2005; Grant dan Ashford, 2008)). Nilai merupakan keinginan efektif, kesadaran, atau keinginan yang membimbing perilaku dalam meningkatkan inisiatif anggota dalam bekerja (Catherine dan Cheryl, 2007). Meningkatnya kemampuan anggota dalam mengambil inisiatif, anggota akan memiliki peluang-peluang baru dan bertanggung jawab untuk melakukan segala perubahan demi kemajuan bersama (Chadha dan Sharma, 1991; Fuller dan Marler, 2009).
Budaya organisasi memiliki pengaruh positif terhadap proaktivitas. Budaya organisasi yang kuat akan meningkatkan kontribusi dan tanggung jawab (Chadha dan Kaur, 1988; Frese dan Fay, 2001). Budaya organisasi mendorong keterlibatan semua anggota untuk bekerja sama guna menciptakan atau membentuk suatu nilai dengan pemahaman bahwa nilai tersebut dapat tercapai secara efisien apabila semuanya bekerja sama dari pada bekerja secara individual (Wu et al, 2017). Budaya organisasi membangkitkan kepercayaan diri, suasana keterbukaan, mau menerima pendapat orang lain serta terpeliharanya suasana intrapreneurial (Thomas dan Viswesvaran, 2010). Budaya organisasi menciptakan iklim kepercayaan, loyalitas, dan komunikasi (Ryan &Deci, 2000). Budaya organisasi dalam proses pembuatan keputusan akan memunculkan perasaan sense of ownership (Parker et al., 2010). Anggota saling mendukung, saling tolong menolong, proaktif, dan saling membantu (Ohly dan Fritz, 2010). Anggota akan memiliki sikap positif, optimis, kooperatif, dan suportif terhadap visi dan misi perusahaan (Kickul dan Gundry, 2002). Anggota memiliki sikap can do, presistensi, harmoni, mempunyai kemauan dan tekad melakukan apapun yang diperlukan untuk mencapai misi (Morrison dan Phelps, 1999).
Hasil pengujian hipotesis 4 menyatakan bahwa semakin kuat budaya organisasi maka semakin kuat kinerja karyawan dapat diterima. Hal ini berarti bahwa budaya organisasi memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan. Budaya organisasi yang kuat memiliki nilai-nilai bersama yang dipahami secara mendalam, dianut, dan diperjuangkan oleh para anggota perusahaan (Awadh dan Saad, 2013). Budaya yang positif dan kuat sangat berpengaruh terhadap perilaku dan efektivitas karyawan dalam bekerja, pada gilirannya akan meningkatkan kinerja dan keberhasilan organisasi (Ernst, 2001; Ahmed dan Shafiq, 2014). Anggota dalam organisasi akan menganggap aturan bukan lagi sebagai kewajiban yang membelenggu namun sudah menjadi kebutuhan (Kopelman dan Guzzo, 1990). Di sisi lain, mereka memiliki rasa kebersamaan, kekeluargaan, dan bangga pada organisasinya yang pada
gilirannya menciptakan lingkungan yang kondusif bagi peningkatan kinerja karyawan (Kotter, 2012).
Budaya organisasi memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan. Budaya organisasi secara khusus mendatangkan output yang lebih baik (Kotter dan Heskett, 1992). Budaya organisasi merupakan proses sosial dimana anggota menjadi lebih terlibat dalam organisasi dan ingin melihat pekerjaannya berhasil, memungkinkan anggota memahami dan berkontribusi terhadap pekerjaanya (Rajendar dan Junma, 2005). Anggota akan lebih sering mengajukan saran untuk perbaikan kualitas maupun kuantitas (Nikpour, 2017). Anggota dilibatkan dalam proses pengambilan keputusan akan mempengaruhi rasa tanggung jawab dan wellbeing. Anggota berusaha melakukan perbaikan secara terus menerus baik dalam kualitas, produktivitas, dan pelayanan kepada pelanggan dengan lebih baik (Denision dan Mishra, 1995; Ogaard dan Marnburg, 2005). Pemberian tanggung jawab menunjukkan bahwa anggota mampu meningkatkan produktivitas yang mengarah pada terciptanya efisiensi dan efektivitas (Shahzad et al, 2012; Ng’ang dan Nyongesa, 2012; Ghorbanhosseini, 2013).
H 3 : Budaya organisasi memiliki pengaruh positif pada proaktivitas H 4 : Budaya organisasi memiliki pengaruh positif pada kinerja karyawan

## Proaktivitas memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan
Hasil pengujian hipotesis 5 menyatakan bahwa semakin kuat proaktivitas karyawan maka semakin kuat pula kinerja karyawan dapat dihasilkan. Hal ini berarti bahwa proaktivitas karyawan dalam bekerja bertendensi meningkatkan kinerja. Proaktivitas digambarkan sebagai variabel penting sebagai penentu keberhasilan perusahaan dan juga merupakan penentu yang mengarah kepada peningkatan efektivitas perusahaan (Ashford dan Black, 1996). Perilaku aktif para karyawan dalam berinisiatif (menciptakan ide-ide baru), oportunitis, berani bertindak dan tekun akan menciptakan perubahan positif dalam lingkungan kerja (Bateman dan Crant, 1993). Karyawan akan bertanggung jawab atas perilaku pribadi, dan menetapkan tujuan berdasarkan prinsip serta nilai-nilai (Fuller & Marler, 2009). Ketika karyawan dapat menetapkan tujuan sendiri, mereka dapat melampaui tugas yang ditetapkan dan memiliki fokus jangka panjang pada pekerjaannya (Grant &Ashford, 2008).
Proaktivitas memiliki memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan. Semakin kuat proaktivitas akan meningkatkan dorongan prestasi dalam karyawan (Greguras & Diefendorff, 2010). Proaktivitas dalam bekerja berdampak dalam meningkatkan sinergi secara positif dan terkoordinir menghasilkan satu tingkat kinerja yang lebih tinggi (Griffin & Parker, 2007). Proaktivitas akan meningkatkan interaksi dan saling bergantung informasi, sumber daya, keterampilan, serta berusaha untuk menggabungkan upaya mereka untuk mencapai tujuan bersama, dimana setiap anggota berbagi tanggung jawab untuk mencapainya serta setiap anggota memahami dan merasa terikat (Kickul & Gundry, 2002). Karyawan berkinerja unggul memiliki kebersamaan tujuan, tanggung jawab bersama, responsif, inovatif dan kreatif, komunikatif, berfokus pada tugas, dan pemecahan masalah (Morrison & Phelps, 1999).
H 5 : Proaktivitas memiliki pengaruh positif pada kinerja karyawan

## SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja yang dicapai oleh karyawan termasuk dalam kategori rendah (dilihat dari koefisien kausalitas terhadap kinerja karyawan), disebabkan oleh rendahnya proaktivitas (peran aktif) dari karyawan dalam bekerja. Untuk meningkatkan proaktivitas dan kinerja karyawan maka perusahaan perlu meningkatkan kepemimpinan pelayanan dan budaya organisasi. Kepemimpinan pelayanan mengarahkan dan menuntun pada sutu visi sepanjang waktu serta mengembangkan kepemimpinan masa depan dan budaya organisasional (Russel dan Stone, 2002). Pemimpin pelayanan
menciptakan budaya-budaya organisasi yang memberdayakan para anggotanya untuk mencapai tujuan bersama (Sendjaya dan Sarros, 2002).
Pemimpin harus memiliki ketrampilan atau kemampuan memimpin, terutama mampu membangun komunikasi dengan baik, peduli terhadap anggota, mampu merangsang bawahan, mampu menjaga kekompakan, dan menghargai perbedaan (Sendjaya et al., 2008). Pemimpin yang berorientasi pada anggota mampu membangun, mengembangkan, dan meningkatkan inisiatif anggota dalam bekerja (Marketti dan Kozar, 2007). Dengan meningkatkan kemampuan anggota dalam mengambil inisiatif, anggota akan memiliki peluang-peluang baru dan bertanggung jawab untuk melakukan segala perubahan demi kemajuan bersama (Peterson dan Galvin, 2012).
Pemimpin menetapkan berbagai nilai dan norma yang dipraktikkan oleh perusahaan (Awadh dan Saad, 2013). Keefektifan penyebarluasan dan penanaman nilai-nilai inti budaya sangat tergantung pada komitmen pemimpin, terutama dalam memainkan peran sebagai panutan (Ernst, 2001). Pemimpin perlu menguatkan budaya organisasi sebab budaya organisasi yang kuat mendukung tujuan-tujuan perusahaan (Kotter, 2012). Dalam perusahaan dengan budaya yang kuat, nilai-nilai bersama dipahami secara mendalam, dianut, dan diperjuangkan oleh para anggota perusahaan. Budaya yang kuat dan positif sangat berpengaruh terhadap perilaku dan efektivitas kinerja di perusahaan (Rajendar & Junma, 2005).

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed & Shafiq. 2014. The impact of organizational culture on organizational performance:
a case study of Telecom sector. Global journal of management and business research . Amstrong. 2006. Performance management: Key Strategies and Practical Guidelines . London and Philadelphia: Kogan Page.
Andrew & Malcolm. 2005.
Do Organizational Climate and Competitive Strategy Moderate the Relationship between Human Resource Management and Productivity. Journal of Management .
Ashford & Black. 1996. Proactivity during organizational entry: The role of desire for control. Journal of Applied Psychology .
Audrey & Patrice. 2012. Adaptive performance: A new scale to measure individual performance in organizations. Canadian Journal of Administrative Sciences Awadh & Saad. 2013. Impact of Organizational Culture on Employee Performance. International Review of Management and Business Research.
Baard et al. 2014. Performance adaptation: A theoretical integration and review. Journal of Management.
Bass. 1985. Leadership and performance beyond expectations . New York, Free Press. Bateman & Crant. 1993. The proactive component of organizational behavior: A measure and correlates. Journal of Organizational Behavior
Bodewes. 2011. The mediating effect of regulatory focus on the relation between leadership style and employee creativity and in role performance. Leadership and employee behavior in organizations.
Brohi et al. 2018. The impact of servant leadership on employee attitudinal and behavioural outcomes . Congent business and management. Burns. 1978. Leadership, Harper & Row, New York.
Catherine & Cheryl. 2007. Perceptions of Organizational
Culture, Leadership Effectiveness and Personal Effectiveness across Six Countries. Journal of International Management.
Chadha & Sharma. 1991. Job Satisfaction and Organizational Climate Among Public and Private Sector Organizations. Perspectives in Psychological Researches .
Artha Febriana : Kepemimpinan Pelayanan, Budaya Organisasi Dan Pengaruhnya Pada Proaktivitas Dan Kinerja Karyawan
Chadha & Kaur. 1988. Correlational Study of Organizational Climate with Job involvement and Job Satisfaction in a Public Sector Organization. Asian Journal of Psychology and Education.
Chung. 2009. The Exploration of Relationship between Organizational Culture and Style of Leadership. IEEE.
Coetzer et al. 2017. Servant leadership and work related wellbeing in a construction company.
SA Journal of industrial psychology .
Crant & Wang. 2011. Dispositional antecedents of demonstration and usefulness of voice behavior. Journal of Business and Psychology .
Denision & Mishra. 1995. Toward a theory of organizational culture and effectiveness Dierendonck. 2011. Servant leadership: A review and synthesis. Journal of Management .
Ernst. 2001. Corporate culture and innovative performance of a firm. Management of Engineering and technology
Farling et al. 1999. Servant leadership: Setting the stage for empirical research. Journal for Leadership Studies.
Fuller & Marler. 2009. Change driven by nature: A meta-analytic review of the proactive personality literature. Journal of Vocational Behavior .
Ghorbanhosseini. 2013. The effect of organizational culture, teamwork and organizational development on organizational commitment: The mediating role of human capital.
Grant & Ashford. 2008. The dynamics of proactivity at work. Research in Organizational Behavior.
Greenleaf. 1991. The servant as leader. Indianapolis , IN: The Robert K. Greenleaf Center. Greguras & Diefendorff. 2010. Why does proactive personality predict employee life satisfaction and behaviors? A field investigation of the mediating role of the self- concordance model. Personnel Psychology.
Griffin & Parker. 2007. A new model of work role performance: Positive behavior in uncertain and interdependent contexts. Academy of Management Journal Conger & Kanungo. 1988. The empowerment process: Integrating theory and practice. Academy of Management Review.
Jeremy & Ciller. 2012. Perceived leadership style and employee participation in a manufacturing company in the democratic republic of Congo. African journal of business management.
Kickul & Gundry. 2002. Prospecting for strategic advantage: The proactive entrepreneurial personality and small firm innovation. Journal of Small Business Management . Kotter. 2012. Corporate culture and performance . New York: Free press. Kotter & Heskett. 1992. Corporate Culture and Performance . New York: Free press. Liden et al. 2008. Servant leadership: Development of a multidimensional measure and multi- level assessment. The Leadership Quarterly .
Linton. 2003. An Examination Of The Relationships Between Leadership Style, Quality and Employee Satisfaction In R&D Environments. IEEE.
Luo & Zheng. 2018. The impact servant leadership on proactive behaviors: A study based on cognitive evaluation theory. Scientific research publishing . Luthans. 1992. Organizational Behaviour . McGraw Hill Book Company, Fifth Edition. Marcketti & Kozar. 2007. Leading with relationships: A small firm example . Learning Organization.
Moorhead &
Griffin. 1994. Organisational
Behaviour: Managing People and Organisations. India.
Morrison & Phelps. 1999. Taking charge at work: Extrarole efforts to initiate workplace change. Academy of Management Journal .
Ng’ang’a & Nyongesa. 2012. The impact of organizational culture on performance of educational institutions. International Journal of Business & Social Science . Nikpour, 2017. The impact of organizational culture on organizational performance: the mediating role of employees organizational commitment. Int. journal of organizational leadership.
Øgaard et al. 2005. Organizational culture and performance- evidence from the fast food restaurant industry. Food Service Technology
Ohly & Fritz. 2010. Work characteristics, challenge appraisal, creativity, and proactive behavior: A multi-level study. Journal of Organizational Behavior
Omolayo. 2007. Effect of Leadership Style on Job-Related Tension and Psychological Sense of Community in Work Organizations: A Case Study of Four Organizations in Lagos State, Nigeria, Bangladesh. e-Journal of Sociology .
Ozyilmaz. 2015. How does servant leadership affect employee attitudes, behaviors, and psychological climates in a for profit organizational context? Journal of management and organization.
Parker et al. 2010. Making things happen: A model of proactive motivation. Journal of Management.
Parker & Collins. 2010. Taking stock: Integrating and differentiating multiple proactive behaviors. Journal of Management .
Parker et al. 2006. Modeling the antecedents of proactive behavior at work. Journal of Applied Psychology.
Parris & Peachey. 2012. A systematic literature review of servant leadership theory in an organizational context. Journal of Business Ethics .
Peterson & Galvin. 2012. CEO servant leadership: Exploring executive characteristics and firm performance. Personnel psychology.
Sashid et al. 2017. Relationship of servant leadership with employee in role and extra role performance in GLC’S of Malaysia. City University Research Journal.
Rajendar & Jun Ma. 2005. Benchmarking Culture and Performance in Chinese Organizations.
Benchmarking an International Journal.
Reinke. 2004. Service before Self: Towards a Theory of Servant-Leadership. Global Virtue Ethics Review
Russell & Stone. 2002. A review of servant leadership attributes: Developing a practical model. Leadership & Organization Development Journal.
Sendjaya & Sarros. 2002. Servant Leadership: Its Origin, Development and Application in Organizations. Journal of Leadership and Organizational Studies . Sendjaya et al. 2008. Defining and measuring servant leadership behaviour in organizations. Journal of Management Studies.
Stone et al. 2003. Transformational versus servant leadership: a difference in leader focus. Leadership & Organisation Journal.
Thomas & Viswesvaran. 2010. Employee proactivity in organizations: A comparative meta- analysis of emergent proactive constructs. Journal of Occupational and Organizational Psychology
Valdiserri & Wilson. 2010. The study of leadership in small business organizations: Impact on profitability and organizational success. The Entrepreneurial Executive.
Walumbwa & Oke. 2010. Servant Leadership, Procedural Justice Climate, Service Climate, Employee Attitudes, and Organizational Citizenship Behavior: A Cross-Level Investigation. Journal of Applied Psychology
Wang et al. 2009. The Mechanism of Leadership Styles Affecting Team Innovation in the PRC. IEEE.
Artha Febriana : Kepemimpinan Pelayanan, Budaya Organisasi Dan Pengaruhnya Pada Proaktivitas Dan Kinerja Karyawan
Wang & Poutziouris. 2010. Leadership styles, management systems and growth: Empirical evidence from UK owner-managed SMEs. Journal of Enterprising Culture . Wingkle et al. 2014. Relationship between the servant leadership behavior of immediate supervisors and followers perceptions of being empowered in context of small business. Journal of leadership education .
Wu et al. 2017. Enhancing a sense of competence at work by engaging in proactive behavior: the role of proactive personality. Journal of happiness study.