Kompensasi Manajemen dan Performa Perusahaan Pada Badan Usaha Milik Negara yang Terdaftar Pada Bursa Efek  Indonesia  Tahun  2016-2018:  Curve-Fitting  yang  Efektif  (Richard  Friendly  Simbolon  dan  Francis Hutabarat) http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/KURS/index

## MANAGEMENT COMPENSATION AND FIRM PERFORMANCE ON GOVERNMENT OWNED
COMPANIES IN INDONESIA LISTED ON INDONESIA STOCK EXCHANGE DURING 2016 - 2018: CURVE-FITTING EFFECTIVENESS
Richard Friendly Simbolon 1 , Francis Hutabarat 2 1&2 Universitas Advent Indonesia Email: richardsimbolon@unai.edu 1 , fmhutabarat@unai.edu 2*

## ABSTRACT
Theories  and  well-documented  research  findings  have  provided  information  regarding  the  management compensation and firm performance relationship, yet a robust and consistent relationship is still on quest. The purpose  of  this  study  is  to  find  if  the  prevalent  linear  assumption  is  the  reason behind  the  insignificant  results regression  analysis  on  management  compensation  and  firm  performance.  This  study  used  data  of  government owned  company  in  Indonesia  during  2016  to  2018.  This  study  employed  the  curve  estimation  on  statistical software  to  find  out  the  most  effective  fit  to  describe  the  relationship  between  variables.    The  result  showed significant results on the effect of management compensation to Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE, and average of performance with linear model as the most effective based on the highest F value compared to other  models,  however  there is  an  insignificant  result  on  the  effect  of  management  compensation  to  Net  Profit Margin (NPM) although linear model still the most effective model compared to others.
Keywords :  Management Compensation, Firm Performance, Curve-Fitting.

## KOMPENSASI MANAJEMEN DAN PERFORMA PERUSAHAAN PADA BADAN USAHA MILIK NEGARA YANG TERDAFTAR PADA BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2016 - 2018: CURVE-FITTING YANG EFEKTIF

## ABSTRAK
Berbagai  teori  dan  bukti  hasil  penelitian  yang  terdokumentasi  dengan  baik  telah  memberikan  informasi  terkait pengaruh  kompensasi  manajemen  dan  performa  perusahaan  namun  pengaruh  yang  signifikan  dan  konsisten masih tetap dalam pencarian. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui apakah asumsi hubungan secara garis lurus  yang  merupakan  hipotesa  berdasarkan  teori  yang  umum  digunakan  merupakan  alasan  dibalik  hasil pengaruh  yang  tidak  signifikan  antara  kompensasi  manajemen  dan  performa  perusahaan.  Penelitian  ini menggunakan  data  dari  perusahaan  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  di  Indonesia  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia (BEI) dari tahun 2016 hingga 2018. Selain itu penelitian ini akan menggunakan fungsi estimasi kurva  pada  perangkat  lunak  statistik  untuk  mendapatkan  model  yang  paling  efektif  untuk  menggambarkan pengaruh  antara  variabel  terkait.    Hasil  menunjukkan  pengaruh  signifikan  antara  kompensasi  manajemen terhadap  Return  on  Asset  (ROA),  Return  on  Equity  (ROE)  dan  rata-rata  performa  (ROA,  ROE  dan  NPM) dengan model linear menjadi model yang paling efektif berdasarkan nilai F tertinggi dibanding model lainnya, namun  kompensasi  mananejemen  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  Net  Profit  Margin  (NPM)  meskipun model linear tetap menjadi model yang paling efektif.
Kata Kunci  : Kompensasi Manajemen, Performa Perusahaan, Curve-Fitting .

## PENDAHULUAN
Terdapat  banyak  teori,  salah  satunya  teori  keagenan  sering  digunakan  dalam  penelitian  tata  kelola  perusahaan dalam  rangka  memahami  dan  meminimalisasi  masalah  keagenan  dimana  kompensasi  dipercaya  dapat menetralisir  sikap  oportunis  dari  agen  sehingga  dapat  menyelaraskan  kepentingan  dengan  pemilik.  Penelitian dalam  jumlah  besar  telah  dilakukan  untuk  mencari  tahu  keefektifan  pemberian  kompensasi  yang  besar  untuk mengubah  fokus  dari  agen  yang  mengutamakan  kepentingan  pribadi  menjadi  performa  perusahaan.  Namun masih  umum  didapati  hasil  yang  tidak  konsisten  dan  kontradiktif  dalam  hasil  dari  penelitian  sebagaimana dikemukakan  oleh  Devers,  Cannella,  Reilly,  dan  Yoder  (2007)  bahwa  terdapat  kegagalan  dalam mendokumentasikan  temuan  yang  konsisten  dan  kuat.  Selanjutnya,  van  der  Laan,  van  Ees,  dan  van Witteloostuijn  (2010)  menyatakan  bahwa  hasil  yang  konsisten  dan  tegas  mengenai  hubungan  kompensasi manajemen dan performa perusahaan masih dalam pencarian. Itulah mengapa topik ini masih menjadi hal yang kompleks dan banyak diperdebatkan di kalangan praktisi dan peneliti. Hasil yang tidak signifikan dan konsisten atas  hipotesa  adanya  pengaruh  antara  kompensasi  manajemen  dan  performa  perusahaan  dapat  terjadi  akibat asumsi garis lurus yang tertuang dalam model yang digunakan pada analisa regresi.
Model yang menjadi dasar hipotesis didapatkan dari teori yang bersifat luas dan abstrak. Teori-teori yang menjadi dasar hipotesis untuk megukur pengaruh kompensasi manajemen dan performa perusahaan tidak secara spesifik  menjelaskan  bentuk  hubungannya  karena  itu  model  garis  lurus  merupakan  model  yang  secara  umum dipakai untuk menggambarkan hubungan kedua variabel tersebut.
Metodologi  hypothetico-deductivism  seperti  yang  dijelaskan  oleh  (Turner  (2016),    dimana  terjadi pemutarbalikan  proses  yang  dimulai  dengan  hipotesa  yang  digeneralisasi  untuk  mendapatkan  dukungan  dari bukti empiris. Dalam hal ini secara umum teori yang sering digunakan dalam berhipotesa memiliki cakupan yang luas sehingga dijadikan pendekatan untuk memahami hubungan kompensasi manjemen dan performa perusahaan akan sangat memungkinkan disimpulkan sebagai hubungan model garis lurus.
Menurut Eastwell (2014, hal. 20) ada beberapa hal yang dapat disimpulkan sehubungan dengan teori dan hipotesis,  antara  lain:  1)  satu-satunya  intepretasi  dalam  hipotesa  yang  diperlukan  dalam  sains  adalah  hipotesa sebab-akibat, 2) sebuah hipotesa bukanlah prediksi melainkan prediksi ditarik dari hipotesa, 3) sebuah teori tidak harus  merupakan  penjelasan  yang  didukung  oleh  bukti  yang  kuat,  4)  pengetahuan  yang  terkuat  dalam  sains adalah  embedded  theory,  yaitu  teori  yang  didukung  oleh  bukti  yang  meyakinkan,  5)  sebuah  hipotesa  (sebab- akibat)  tidak  berubah  menjadi  sebuah  teori  walaupun  pada  akhirnya  didukung  oleh  bukti  melainkan  menjadi well-supported hypothesis.
Jensen  dan    Murphy  (2015)  mengemukakan  bahwa  kompensasi  dengan  kas  seharusnya  diatur  sebagai penghargaan yang besar untuk performa yang menonjol dan hukuman setimpal bagi performa yang buruk. Dari hal  tersebut  maka  secara  eksplisit  akan  menghasilkan  hipotesa  bahwa  kompensasi  dan  performa  memiliki hubungan garis lurus. Sejalan dengan dengan hal tersebut, Frey dan Osterloh (2005) menggambarkan hubungan bonus dan usaha secara garis lurus. Lihat gambar 1
Sumber: Frey dan Osterloh (2005)
Gambar 1. Grafik hubungan bonus dan usaha

## TINJAUAN PUSTAKA
Hasil tidak signifikan dengan jumlah data relatif besar Semakin banyak jumlah sampel penelitian dan semakin tinggi rasio jumlah sampel terhadap populasi penelitian diharapkan  dapat  menggambarkan  model  yang fit, sebagaimana  Vanvoorhis  dan  Morgan  (2007)  menyarankan jumlah  sampel  sebanyak  ~50  dalam  analisa  regresi.  Berdasarkan  jumlah  tersebut  berikut  ini  merupakan penelitian-penelitian  yang  menggunakan  sampel  yang  relatif  besar  namun  dengan  hasil  yang  tidak  signifikan,
salah  satunya  adalah  Matolcsy  dan  Wright  (2011)  dengan  data  sebanyak  3.503  tahun  perusahaan  menemukan pengaruh yang tidak signifikan antara gaji CEO dan ROA yang dikontrol oleh variabel karakteristik perusahaan . Sejalan  dengan  hal  tersebut,  Leonard  (1990)  dengan  data  sebanyak  439  perusahaan  berskala  besar  di  Amerika juga  menemukan  bahwa  gaji  eksekutif  tidak  berhubungan  secara  signifikan  dengan  kesuksesan  perusahaan. Mallette  dan  Hopkins  (1995)  dengan  hipotesis  berdasarkan  teori agency, managerial  hegemony dan social comparison dengan data 128 perusahaan juga menemukan hasil yang tidak signifikan antara gaji CEO terhadap ROE dan nilai perusahaan. Selanjutnya, Randoy dan Nielsen (2015) dengan 244 perusahaan dagang di Norwegia dan Swedia dan Conyon (1997) dengan 213 perusahaan besar di Inggris menemukan hasil yang tidak signifikan. Sementara itu di Cina, Guo (2013) dengan 102 sampel dari perusahaan terdaftar tahun 2001 hingga 2005 jugan menemukan hal yang sama.

## Hasil tidak signifikan menggunakan model garis lurus
Berdasarkan uraian diatas maka hipotesis yang mendasari hubungan kompensasi dan performa akan selalu digambarkan dalam model garis lurus. Berikut ini adalah contoh-contoh penelitian yang menggunakan model garis lurus dalam analisa regresi, hal ini dapat terlihat dari nilai   dari setiap persamaan bernilai konstan. Barro dan Barro (1990, hal. 451):
(1)
dimana:
PERFit = performa bank i pada periode t k = gaji CEO bank i pada periode t
Ghodrati and Taghizad (2014 hal. 1956):
(2)
dimana:
= reward of director’s board = share liquidity = Q-Tobin ratio = ROA = Operational cash flow = ROE = changes of ROA = changes of operational cash flow
= changes of ROE
= size of firm
Utami and Kusuma (2019 hal. 271):
(3)
dimana: = performa perusahaan i pada periode t+1 = kompensasi manajemen perusahaan i pada periode t = ukuran perusahaan i pada periode t = leverage perusahaan i pada periode t
Sheikh, Bhutta and Sultan (2019, hal. 308):
(4)
dimana:
= performa perusahaan i pada periode t+1 = return on asset perusahaan i pada periode t = total return to shareholders perusahaan i pada periode t = log dari CEO compensation perusahaan i pada periode t
Kazan (2016):
(5)
dimana:
= performa perusahaan i pada periode t = gaji CEO perusahaan i pada periode t = performa tahun sebelumnya perusahaan i pada periode t = ukuran perusahaan i pada periode t
e-ISSN 2527-8215
= umur perusahaan i pada periode t = leverage perusahaan i pada periode t

## KERANGKA PEMIKIRAN DAN HIPOTESIS Pengaruh kompensasi manajemen dan performa perusahaan
Aaron,  Harris,  McDowell,  and  Cline  (2014)  menggunakan  istilah  optimal  dalam  menjelaskan  variabel  insentif CEO dan menemukan titik balik dimana semakin tinggi insentif akan menyebabkan penyusutan dalam performa. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada  hubungan  kedua  variabel  memiliki  titik  puncak,  yang  merupakan  indikasi bahwa model garis lurus kurang tepat untuk digunakan dalam analisa regresi. Selanjutnya,  Sheikh, Bhutta, and Sultan (2019) juga menemukan titik balik dimana semakin tinggi kompensasi mengarah kepada performa yang lebih  rendah.  Lebih  lanjut,  Matolcsy  and  Wright  (2011)  juga  menggunakan  istilah  kompensasi  yang  paling efisien  yang  mengimplikasikan  kemungkinan  hubungan  yang  bukan  garis  lurus  antara  kedua  variabel  tersebut. Berdasarkan  hal  tersebut  maka  terdapat  indikasi  bahwa  pengaruh  kompensasi  manajemen  dan  performa  dapat digambarkan secara efektif dengam model kurva atau selain garis lurus. Karena itu, hipotesa dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Hipotesis penelitian
H 1 :  Terdapat  pengaruh  yang  signifikan  model  kurva  antara  kompensasi  manajemen  terhadap  performa perusahaan.
H 2 : Terdapat pengaruh yang signifikan model kurva antara kompensasi manajemen terhadap Return on Assets . H 3 : Terdapat pengaruh yang signifikan model kurva antara kompensasi manajemen terhadap Return on Equity . H 4 : Terdapat pengaruh yang signifikan model kurva antara kompensasi manajemen terhadap Net Profit Margin .

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 17 perusahaan dari Badan Usaha Milik Negara di Indonesia yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2016  hingga  2018.  Variabel  dalam  mengukur  kompensasi manajemen yang digunakan untuk adalah rasio bonus dewan direksi dan total kompensasi, bonus dari bonus dan tantiem,  selain  daripada  itu  variabel  yang  digunakan  untuk  mengukur  performa  perusahaan  secara  terpisah adalah Return  on  Assets  (ROA) , Return  on  Equity  (ROE) dan Net  Profit  Margin  (NPM) dan  secara  gabungan akan  menggunakan  rata-rata  dari  ketiganya  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lindström  and Svensson (2016). Penelitian ini juga melakukan analisa regresi untuk  setiap elemen performa yaitu ROA, ROE dan NPM secara terpisah terhadap kompensasi manajement untuk mengetahui proxy performa dengan koefisien determinasi  R 2 tertinggi  sekaligus  dapat  melihat  hubungan  kedua  variabel  secara  lebih  komprehensif.  Seluruh pasangan variabel  akan  dianalisa  menggunakan  analisis  regresi  sederhana  dan  penelitian  ini  tidak  menyertakan variabel kontrol untuk dapat melihat pengaruh kedua variabel secara langsung.
Dalam pemilihan sampel digunakan metode purposive sampling, dimana pemilihan sampel berdasarkan kriteria yang digunakan oleh peneliti termasuk didalamnya: a) Bonus direksi BUMN, b) Tantiem direksi BUMN, c) Total kompensasi direksi BUMN, d)  BUMN yang melaporkan bonus dan tantiem selama tahun yang diteliti sehingga dari 20 BUMN yang terdaftar, jumlah BUMN yang memenuhi kriteria sebanyak 17 perusahaan dalam kurun waktu 3 tahun.
Dalam  rangka  mengukur  bentuk  kurva  yang  paling  efektif  untuk  menggambarkan  hubungan  kedua variabel maka digunakan fungsi estimasi kurva pada perangkat lunak Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) antara lain model: quadratic, compound, growth, logarithmic, cubic, S, exponential, inverse, and power. Selain  itu  penelitian  ini  juga  akan  menggunakan  statistik  deskriptif  untuk  menggambarkan  masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

## ANALISIS HASIL PENELITIAN Statistik deskriptif
Berdasarkan hasil statistik deskriptif menunjukkan nilai rata-rata, standar deviasi, nilai minimum dan maksimum dari tiap variabel.

## Tabel 1.  Statistik deskriptif
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation COMP 51 .00 52.75 30.4945 19.04502 ROA 51 -5.67 20.78 4.4076 5.92133 ROE 51 -22.76 32.44 9.6290 10.86051 NPM 51 -1.82 34.30 10.9316 9.03198 PERF 51 -10.08 27.70 8.3314 7.58897 Valid N (listwise) 51
Tabel  diatas  menunjukkan  secara  rata-rata  nilai  performa,  ROA,  ROE,  NPM  bernilai  positif  yang artinya  secara  rata-rata  BUMN  mengalami  keuntungan  dengan  nilai  rata-rata  perfoma  sebesar  8,33%,  rata-rata ROA  sebesar  4,40%,  rata-rata  ROE  sebesar  9,60%,  rata-rata  NPM  sebesar  10,93%  dan  rata-rata  bonus  dan tantiem  yang  diberikan  kepada  direksi  sebesar  31,35%  dari  total  kompensasi.  Nilai  minimum  dan  maksimum untuk kompensasi sebesar 0 dan 52,75% secara berturut-turut menunjukkan bahwa terdapat perusahaan BUMN yang  tidak  memberikan  bonus  dan  bahkan  memberikan  lebih  dari  50%  bonus  kepada  direksi,  namun  besarnya bonus  sangat  bervariasi  terlihat  dari  nilai  deviasi  standar.  Untuk  nilai  minimum  ROA  sebesar  -1,82%,  ROE sebesar -22,76%, NPM sebesar -5,67% dan performa sebesar -10,10% dimana seluruhnya bernilai negatif, hal ini dikarenakan  terdapat  perusahaan  yang  mengalami  kerugaian  meskipun  hal  tersebut  juga  cenderung  bervariasi nilainya.

## Pengaruh kompensasi manajemen terhadap rata-rata performa perusahaan
Untuk  mencari pengaruh  antara  kompensasi  manajemen dan  performa  perusahaan,  penelitian  ini  menggunakan salah satunya adalah rata-rata dari ROA, ROE dan NPM hal ini bertujuan untuk mengurangi efek dari hasil yang terlalu  bervariasi  dari  ketiganya,  namun  penelitian  ini  juga  akan  melakukan  analisa  dengan  menggunakan masing-masing variabel tersebut secara terpisah.

## Tabel 2. Model Summary and Parameter Estimates Kompensasi Manajemen dan Nilai Rata-Rata Performa Perusahaan
Dependent Variable:   SQRT_PERF
Equation Model Summary Parameter Estimates R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2 b3 Linear .195 11.866 1 49 .001 5.242 -.176 Logarithmic a . . . . . . . Inverse b . . . . . . . Quadratic .196 5.865 2 48 .005 5.273 -.244 .010 Cubic .198 3.862 3 47 .015 5.260 -.037 -.066 .007 Compound .118 6.539 1 49 .014 5.253 .954 Power a . . . . . . . S b . . . . . . . Growth .118 6.539 1 49 .014 1.659 -.047 Exponential .118 6.539 1 49 .014 5.253 -.047
The independent variable is SQRT_COMP. a. The independent variable (SQRT_COMP) contains non-positive values. The minimum value is .00. The Logarithmic and Power models cannot be calculated. b. The independent variable (SQRT_COMP) contains values of zero. The Inverse and S models cannot be calculated.
Dari  hasil  diatas  didapati  bahwa  model  linear  atau  garis  lurus  merupakan  model  yang  paling  efektif untuk  menggambarkan  pengaruh  kompensasi  manajemen  dan  performa  perusahaan  terlihat  dengan  nilai  F tertinggi  dibandingkan  model  lain  sebesar  11,866  dan  nilai  yang  signifikansi  sebesar  0,001  dan  nilai  koefisien determinasi  R 2 sebesar  19,5%  menunjukkan  besarnya  dari  variabel  kompensasi  manajemen  dapat  menjelaskan variabel performa perusahaan. Berdasarkan hasil pengujian tersebut maka H 1 yang menyatakan bahwa pengaruh kompensasi  manajemen  terhadap  perfoma  perusahaan  dapat  efektif  ditujukkan  oleh  model  kurva  ditolak. Meskipun  demikian,  model  lain  yang  dianalisa  dalam  penelitian  ini  juga  menunjukkan  hasil  yang  signifikan. Berdasarkan analisa regresi dengan data yang digunakan didapati bahwa  model logarithmic, inverse, power dan S  tidak  dapat  dihitung  dikarenakan  terdapat  nilai  0  yang  merupakan  akibat  beberapa  perusahaan  tidak memberikan  bonus  kepada  direksi  BUMN  terkait.  Lebih  lanjut,  karena  nilai  0  berada  pada  variabel  dependen maka  selanjutnya  model-model  tersebut  juga  tidak  dapat  dihitung.  Nilai  b  yang  negatif  maka  didapati  bahwa semakin tinggi kompensasi justru menyebabkan semakin rendah performa dan hal ini dikuatkan oleh grafik pada gambar 2 berikut ini.
Sumber: Data olahan
Gambar 2. Pengaruh kompensasi manajemen terhadap performa perusahaan

## Pengaruh kompensasi manajemen terhadap Return on Asset (ROA)
Hasil  pengujian  analisa  regresi  sederhana  pengaruh  kompensasi  manajemen  dan  ROA  ditujukkan  pada  tabel  3 berikut ini.

## Tabel 3. Model Summary and Parameter Estimates Kompensasi Manajemen dan ROA
Dependent Variable:   SQRT_ROA
Equation Model Summary Parameter Estimates R Square F df1 df2 Sig.  Constant b1 b2 b3 Linear .154 8.895 1 49 .004 4.707 -.131 Logarithmic a . . . . . . . Inverse b . . . . . . . Quadratic .174 5.044 2 48 .010 4.804 -.342 .030 Cubic .203 3.998 3 47 .013 4.755 .457 -.264 .026 Compound .098 5.308 1 49 .026 4.697 .963 Power a . . . . . . . S b . . . . . . . Growth .098 5.308 1 49 .026 1.547 -.037 Exponential .098 5.308 1 49 .026 4.697 -.037
The independent variable is SQRT_COMP. a. The independent variable (SQRT_COMP) contains non-positive values. The minimum value is .00. The Logarithmic and Power models cannot be calculated. b. The independent variable (SQRT_COMP) contains values of zero. The Inverse and S models cannot be calculated.
Dari hasil diatas didapati bahwa model linear atau garis lurus tetap menjadi model yang paling efektif untuk  menggambarkan  pengaruh  antar  variabel  dengan  nilai  F  tertinggi  dibanding  model  lainnya  yaitu  sebesar 8,895  nilai  signifikansi  0,004  dan  nilai  koefisien  determinasi  R 2 sebesar  15,4%.  Berdasarkan  hasil  pengujian tersebut  maka  H 2 yang  menyatakan  bahwa  pengaruh  kompensasi  manajemen  terhadap  ROA  dapat  efektif ditujukkan  oleh  model  kurva  ditolak,  meskipun  demikian  model  yang  lain  yang  dianalisa  dalam  penelitian  ini juga menunjukkan nilai yang signifikan. Dari nilai b yang negatif menyatakan bahwa semakin tinggi kompensasi justru menyebabkan semakin rendah ROA dan hal ini dikuatkan oleh grafik pada gambar 3 berikut ini.
Kompensasi Manajemen dan Performa Perusahaan Pada Badan Usaha Milik Negara yang Terdaftar Pada Bursa Efek  Indonesia  Tahun  2016-2018:  Curve-Fitting  yang  Efektif  (Richard  Friendly  Simbolon  dan  Francis Hutabarat)

## Sumber: Data olahan
Gambar 3. Pengaruh kompensasi manajemen terhadap ROA

## Pengaruh kompensasi manajemen terhadap Return on Equity (ROE)
Hasil  pengujian  analisa  regresi  sederhana  pengaruh  kompensasi  manajemen  dan  ROA  ditujukkan  pada  tabel  4 berikut ini.

## Tabel 4. Model Summary and Parameter Estimates Kompensasi Manajemen dan ROE
Dependent Variable:   SQRT_ROE Equation Model Summary Parameter Estimates R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2 b3 Linear .338  25.034 1 49 .000 6.033 -.271 Logarithmic a . . . . . . . Inverse b . . . . . . . Quadratic .339  12.290 2 48 .000 6.011 -.223 -.007 Cubic .339 8.029 3 47 .000 6.006 -.139 -.038 .003 Compound .216  13.475 1 49 .001 6.056 .940 Power a . . . . . . . S b . . . . . . . Growth .216  13.475 1 49 .001 1.801 -.061 Exponential .216  13.475 1 49 .001 6.056 -.061
The independent variable is SQRT_COMP. a. The independent variable (SQRT_COMP) contains non-positive values. The minimum value is .00. The Logarithmic and Power models cannot be calculated. b. The independent variable (SQRT_COMP) contains values of zero. The Inverse and S models cannot be calculated.
Dari  hasil  diatas  didapati  bahwa  model  linear  atau  garis  lurus  tetap  menjadi  model  yang  paling  efektif untuk menggambarkan pengaruh antar variabel dengan nilai F tertinggi dibandingkan model lainnya yaitu sebesar 25.034 dan nilai signifikansi 0,000 dan nilai koefisien determinasi R 2 sebesar 33,8%. Berdasarkan hasil pengujian tersebut  maka  H 3 yang  menyatakan  bahwa  pengaruh  kompensasi  manajemen  terhadap  ROE  dapat  efektif ditujukkan oleh model kurva ditolak, meskipun demikian model yang lain yang dianalisa dalam penelitian ini juga menunjukkan nilai yang signifikan. Dari nilai b yang negatif menyatakan bahwa semakin tinggi kompensasi justru menyebabkan semakin rendah ROE dan hal ini dikuatkan oleh grafik pada gambar 4 berikut ini.
Sumber: Data olahan
Gambar 4. Pengaruh kompensasi manajemen terhadap ROE

## Pengaruh kompensasi manajemen terhadap Net Profit Margin (NPM)
Hasil  pengujian  analisa  regresi  sederhana  pengaruh  kompensasi  manajemen  dan  ROA  ditujukkan  pada  tabel  5 berikut ini.

## Tabel 5. Model Summary and Parameter Estimates Kompensasi Manajemen dan NPM
Dependent Variable:   SQRT_NPM
Equation Model Summary Parameter Estimates R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2 b3 Linear .059 3.046 1 49 .087 5.312 -.106 Logarithmic a . . . . . . . Inverse b . . . . . . . Quadratic .059 1.493 2 48 .235 5.318 -.118 .002 Cubic .062 1.042 3 47 .383 5.341 -.494 .140 -.012 Compound .052 2.699 1 49 .107 5.317 .969 Power a . . . . . . . S b . . . . . . . Growth .052 2.699 1 49 .107 1.671 -.031 Exponential .052 2.699 1 49 .107 5.317 -.031
The independent variable is SQRT_COMP. a. The independent variable (SQRT_COMP) contains non-positive values. The minimum value is .00. The Logarithmic and Power models cannot be calculated. b. The independent variable (SQRT_COMP) contains values of zero. The Inverse and S models cannot be calculated.
Dari hasil diatas didapati bahwa model linear atau garis lurus tetap menjadi model yang paling efektif untuk menggambarkan pengaruh antara kompensasi manajemen dengan NPM dengan nilai F yang tertinggi yaitu sebesar 3,046 namun tidak signifikan dengan nilai sebesar 0,087 dan nilai koefisien determinasi R 2 sebesar 5,9%. Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  maka  H 4 yang  menyatakan  bahwa  pengaruh  kompensasi  manajemen
terhadap  NPM  dapat  efektif  ditujukkan  oleh  model  kurva  ditolak,  meskipun  demikian  model  yang  lain  yang dianalisa  dalam  penelitian  ini  juga  menunjukkan  nilai  yang  tidak  signifikan.  Dari  nilai  b  yang  negatif menyatakan bahwa semakin tinggi kompensasi manajemen menyebabkan NPM yang semakin rendah dan hal ini dikuatkan oleh grafik pada gambar 5 berikut ini.
Sumber: Data olahan

## Gambar 5. Pengaruh kompensasi manajemen terhadap NPM

## PENUTUP
Berdasarkan  uraian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  model  garis  lurus  merupakan  model  yang  paling  efektif untuk menggambarkan hubungan antara kompensasi manajemen dan performa perusahaan, hal ini terlepas dari hasil  yang  bertolak  belakang  dengan  penelitian  yang  terdahulu  dengan  hasil  tidak  signifikan.  Meski  demikian model  yang  lain  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  juga  menunjukkan  hasil  yang  signifikan  kecuali  pada pengaruh  kompensasi  manajemen  terhadap  NPM.  Dari  hasil  diatas  juga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel kompensasi manajemen dapat menjelaskan variable ROE lebih baik dibandingkan ROA dan NPM ataupun rata- rata  ketiganya.  Bentuk  hubungan  yang  negatif  menggambarkan  bahwa  kenaikan  kompensasi  pada  BUMN  di Indonesia  tidak  dibarengi  oleh  performa  yang  meningkat  tetapi  justru  menurun,  selain  daripada  itu  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  masih  didapati  BUMN  yang  mengalami  kerugian  yang  relatif  besar  selama periode 2016 hingga 2018. Oleh karena itu, diharapkan hal ini dapat menjadi perhatian aparat pemerintah terkait. Pembatasan sampel pada BUMN dalam penelitian ini dapat menjadi keterbatasan sehingga penggunaan sampel dengan  cakupan  yang  lebih  luas  disarankan  untuk  peneliti  selanjutnya.  Secara  garis  besar,  ide  yang  ditantang dalam penelitian ini diharapkan dapat memperkaya dan menginspirasi untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Aaron, J., Harris, M., McDowell, W., & Cline, B. (2014). Optimal CEO Incentive Contracts: A Prospect Theory Explanation. Journal of Business Strategies , 31 (2), 336. Barro,  J.  R.,  &  Barro,  R.  J.  (1990).  Turnover  of  Bank  CEOs. Journal  of  Labor  Economics , 8 (4),  448–481. https://doi.org/10.1086/298230
Conyon, M. J. (1997). Corporate governance and executive compensation . 15 , 493–509.
Devers,  C.  E.,  Cannella,  A.  A.,  Reilly,  G.  P.,  &  Yoder,  M.  E.  (2007).  Executive  compensation:  A multidisciplinary  review  of  recent  developments. Journal  of  Management , 33 (6),  1016–1072. https://doi.org/10.1177/0149206307308588
Eastwell, P. (2014). Understanding Hypotheses , Predictions , Laws , and Theories . 13 (1), 16–21.
Frey,  B.  S.,  &  Osterloh,  M.  (2005).  Yes,  managers  should  be  paid  like  bureaucrats. Journal  of  Management Inquiry , 14 (1), 96–111. https://doi.org/10.1177/1056492604273757 Ghodrati, H., & Taghizad, G. (2014). Management Science Letters . 4 , 1951–1960. https://doi.org/10.5267/j.msl.2014.8.029
Guo, L. (2013). Does CEO compensation stimulate performance.pdf (p. 4). Jensen, M. C., Murphy, K. J. (2015). Performance Pay and Top-Management Incentives . 98 (2), 225–264.
e-ISSN 2527-8215
Kazan, E. (2016). The impact of CEO compensation on firm performance in Scandinavia . Leonard, J. S. (1990). Executive Pay and Firm Performance. Industrial and Labor Relations Review , 43 (3), 13S. https://doi.org/10.2307/2523569
Lindström,  A.,  &  Svensson,  J.  (2016). Top  management  compensation  and  firm  performance  -  A  matter  of context ?
Mallette,  P.,  &  Hopkins,  W.  (1995).  Social,  Political,  and  Economic  Determinants  of  Chief  Executive Compensation. Journal of Managerial Issues , 7 (3), 253. Matolcsy,  Z.,  &  Wright,  A.  (2011). CEO  compensation  structure  and  firm  performance . 51 (April  2010),  745– 763.
Randoy, T., & Nielsen, J. (2015). Company Performance , Corporate Governance , and CEO Compensation in Company Performance , Corporate Governance , and CEO Compensation in Norway and Sweden . March 2002 . https://doi.org/10.1023/A Sheikh,  M.  F.,  Bhutta,  A.  I.,  &  Sultan,  J.  (2019). CEO  Compensation  and  Unobserved  Firm  Performance  in Pakistan . 6 (3), 305–313. https://doi.org/10.13106/jafeb.2019.vol6.no3.305
Turner, S. (2016). Hypothesis : Including the History of the Scientific Fact . https://doi.org/10.1002/9781405165518.wbeosf002.pub2
Utami,  E.  R.,  &  Kusuma,  I.  W.  (2019).  Firm  Performance,  Top  Management  Compensation,  and  Risk Preference:  A  Story of  Indonesian  Firms. The  Indonesian Journal  of  Accounting  Research , 22 (02),  261– 286. https://doi.org/10.33312/ijar.465
van  der  Laan,  G.,  van  Ees,  H.,  &  van  Witteloostuijn,  A.  (2010).  Is  pay  related  to  performance  in  The Netherlands?  An  analysis  of  Dutch  executive  compensation,  2002-2006. Economist , 158 (2),  123–149. https://doi.org/10.1007/s10645-010-9140-7
Vanvoorhis,  C.  R.  W.,  &  Morgan,  B.  L.  (2007). Understanding  Power  and  Rules  of  Thumb  for  Determining Sample Sizes . 3 (2).