PENENTUAN HARGA SAHAM PERDANA SEBUAH PERUSAHAAN MENUJU GO
PUBLIC GUNA MEMINIMUMKAN UNDERPRICING
Shanti Wulansari, Naning Aranti Wessiani, ST., MT dan Ir. I Ketut Gunarta, MT Jurusan Teknik Industri
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111
Email: [email protected] ; [email protected] ; [email protected]
ABSTRAK
Emiten atau perusahaan go public adalah perusahaan yang memenuhi kebutuhan modal usaha melalui
penjualan surat berharga atau saham pada masyarakat umum sehingga mengubah struktur kepemilikan
perusahaan menjadi perusahaan go public. Proses transformasi menjadi perusahaan go public disebut IPO, dalam
kenyataannya sebagian besar proses IPO menimbulkan kondisi underpricing. Berdasarkan data BEI tahun 2008-
2012 terdapat 79,3% perusahaan go public yang mengalami underpricing. Underpricing merupakan sebuah
kondisi tingginya tingkat initial return pada pasar sekunder, hal ini ditandai dengan tingginya permintaan
dibandingkan penawaran jumlah saham (overscribd). Kondisi underpricing dinilai berdampak buruk bagi
perusahaan, karena mengindikasi adanya ketidaksesuaian pada nilai harga saham perdana yang ditawarkan.
Probabilitas underpricing dapat diminimumkan melalui penetapan nilai harga saham perdana melalui analisa
proses IPO terlebih dahulu guna mengetahui variabel yang mempengaruhi kondisi underpricing.
Pada penelitian ini akan dilakukan perancangan model struktural penentuan nilai harga saham perdana
guna meminimumkan probabilitas underpricing. Kondisi underpricing disebabkan adanya asymmetric
information antara perusahaan go public, penjamin emisi (underwriter) dan investor. Asymmetric information
berupa ex ante uncertainty information yang meliputi karakteristik perusahaan, karakteristik penawaran dan after
market variable. (Tim et al, 2000) Perancangan model struktural ini mempertimbangkan tiga pelaku utama
dalam proses IPO. Emiten, underwriter dan investor merupakan variabel dependen yang dipengaruhi oleh
berbagai variabel independen. Variabel independen meliputi laporan keuangan, kondisi perusahaan, reputasi
underwriter dan lain sebagainya. Berdasarkan berbagai variabel tersebut akan dibentuk model struktural guna
mengetahui berbagai faktor yang mempengaruhi nilai harga saham perdana. Dengan demikian, probabilitas
underpricing dapat diminimumkan sehingga perusahaan dapat memperoleh modal usaha yang optimal.
Kata kunci : Underpricing, Asymmetric Information, Ex-ante Uncertainty Information
ABSTRACT
Go public companies, also known as issuers are companies which are fulfilling their venture capital by
selling their stocks to people. Due to the selling, the companies move from private ownership to public trade.
The process of transformation is called initial public offering (IPO). In fact, many IPO processes are often
underpriced because of concern relating to liquidity and uncertainty about the level at which the stock will
trade, this becomes underpricing. Indonesia Stock Exchange (IDX) claimed that at least 79,3% go public
companies encountered it during 2008-2012. Underpricing is a condition when the pricing of an initial public
offering (IPO) below its market value. When the offer price is lower than the price of the first trade, the stock is
considered to be underpriced. It is bad for the companies since because it indicates inconsistency of the initial
price offered. The probability of underpricing can be minimized by establishing stock price through IPO process
analysis previously to discover variables affecting to it.
This research conducted to design structural model to determine initial price in order to minimize
underpricing probability. Underpricing is caused by asymmetric information between issuers, underwriter
companies, and investors. It is ex ante uncertainty information which involves characters of the company,
demand characters, and after-market variables (Tim et al, 200). The design of the model considering the three
main subject in the IPO process. Those three subjects are dependent variables which are affected by financial
statements, conditions of the companies, underwriters reputation, et cetera as the independent variables. The
model is to discover factors influencing opening stock price. Thus, it can minimize underpricing probability so
that the companies are able to acquire optimal fund.
Keyword : Underpricing, Asymmetric Information, Ex-ante Uncertainty Information
1. Pendahuluan
Dalam era globalisasi terjadi perkembangan
perekonomian yang cukup pesat pada berbagai
sektor ekonomi, salah satunya adalah pasar modal.
Perkembangan kondisi pasar modal dipengaruhi oleh
peningkatan kebutuhan permodalan sebuah
2
perusahaan terhadap modal usaha. Peningkatan
jumlah emiten dan jumlah emisi menjadi indikasi
perkembangan badan usaha perseroaan terbatas
sehingga berdampak positif terhadap perkembangan
perekonomian Indonesia.
Berdasarkan data Bursa Efek Indonesia
(BEI) diketahui bahwa jumlah emiten dan emisi
saham mengalami peningkatan cukup tinggi. Berikut
data jumlah emiten dan emisi saham beberapa
periode terakhir.
Gambar 1Grafik Pertumbuhan Jumlah Emiten
Gambar 2 Grafik Pertumbuhan Jumlah Emisi Saham
Initial Public Offering (IPO) merupakan proses
pertama kali sebuah ekuitas perusahaan ditawarkan
pada publik (Stephen et al, 2010). Pada kegiatan IPO
terdapat tiga kondisi overpricing, underpricing dan
non overpricing or underpricing. Overpricing
dimana suatu kondisi tingkat initial return bernilai
negatif, sedangkan underpricing dimana suatu
kondisi tingkat initial return bernilai positif sangat
tinggi. Berikut data initial return perusahaan go
public tahun 2008-2012.
Gambar 3 Grafik Prosentase Initial return
Kondisi underpricing tidak menguntungkan
bagi perusahaan yang melakukan go public, hal ini
disebabkan perusahaan tidak mendapatkan dana
maksimum dari penjualan surat berharga. Kondisi
underpricing disebabkan adanya asymmetric
information antara perusahaan go public, penjamin
emisi (underwriter) dan investor. Asymmetric
information berupa ex ante uncertainty information
yang meliputi karakteristik perusahaan, karakteristik
penawaran dan after market variable (Tim et al,
2000).
Berdasarkan SK. Menkeu No.
1199/KMK.010/1991 dan keputusan Kepala Badan
Pelaksana Pasar Modal No. Kep-01/PM/1988,
tanggal 22 Februari 1988 dalam pasal 11, ditetapkan
bahwa penentuan harga perdana saham ditentukan
secara bersama-sama atas kesepakatan perusahaan
emiten dan penjamin emisi (underwriter). Pada
kenyataannya penilaian harga saham perdana hanya
ditentukan oleh nilai fundamental perusahaan yang
akan go public. Hal tersebut menyebabkan kondisi
underpricing terjadi secara terus-menerus.
Berdasarkan data BEI tingkat underpricing tetinggi
mencapai 70%. Dengan demikian, dibutuhkan
sebuah model struktural yang mampu menjelaskan
variabel yang mengakibatkan underpricing pada
proses IPO.
Penelitian yang dilakukan ini merupakan studi
perancangan sebuah model struktural terkait
penentuan nilai harga saham perdana dan jumlah
saham perdana yang diterbitkan pada perusahaan
yang baru go public. Pada penelitian ini akan
digunakan metode structural equation modelling
(SEM) dalam memodelkan fenomena underpricing.
Pembentukan model ini didasari oleh data
perusahaan yang go public tahun 2005 – 2012.
Dengan perhitungan tersebut maka akan dapat
diketahui faktor – factor yang mempengaruhi
fenomena underpricing.
2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan berisi
mengenai langkah yang akan ditempuh selama
penelitian dan berguna sebagai acuan agar
berlangsung sistematis. Setelah itu, melakukan
perumusan masalah dan menetapkan tujuan
penelitian. Setelah itu dilakukan studi literatur dan
studi lapangan guna menyiapkan penelitian
selanjutnya.
Tahap selanjutnya adalah pengumpulan data
terkait berbagai variabel dalam model persamaan
struktural berbasis teori yang mempengaruhi kondisi
underpricing. Pengumpulan data dilakukan untuk
mendapatkan data yang dipakai sebagai input tahap
pengolahan data dan tahap pengembangan model.
Data-data yang akan dikumpulkan meliputi:
Karakteristik perusahaan go public pada peride
2005-2012
Laporan keuangan perusahaan go public pada
peride 2005-2012
Prospektus IPO perusahaan go public pada
peride 2005-2012
Nilai harga saham perdana perusahaan go
public pada peride 2005-2012
-
100
200
300
400
500
600
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
Jum
lah
Em
iten
Periode
Rp-
Rp1.000.000.000.000
Rp2.000.000.000.000
Rp3.000.000.000.000
Rp4.000.000.000.000
Rp5.000.000.000.000
Rp6.000.000.000.000
Rp7.000.000.000.000
Rp8.000.000.000.000
Rp9.000.000.000.000
Rp10.000.000.000.000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Jum
lah
Em
isi
Periode
-20,0% -10,0% 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0%
1
7
13
19
25
31
37
43
49
55
61
67
73
79
85
91
97
103
Tingkat Initial Return
Em
iten
3
Kondisi ekonomi terkait nilai inflasi, IHSG,
exchange rate, oil price dan tingkat suku bunga
BI pada peride 2005-2012
Setalah tahap pengumpulan data dapat
dilakukan pengolahan data dan pengembangan
model. Berikut beberapa tahapan pengolahan data
yang dilakukan meliputi: pengolahan statistik
deskriptif, uji validitas dan uji reliabilitas, uji
multinormalitas dan uji multikolinearitas, serta tahap
pengembangan model struktural equation modelling.
Pengembangan model struktural equation modelling
menggunakan software Amos 16.0.
Selanjutnya adalah tahap akhir penelitian, yaitu
analisa data dan interpretasi data. Tujuan penelitian
ini adalah pengembangan model matematis
penentuan harga saham perdana. Tahapan tersebut
tertulis dalam kesimpulan penelitian.
3. Pengolahan Data
Pada tahap pengolahan data, langkah – langkah
yang dilakukan adalah sebagai berikut :
3.1 Pengembangan Model Berbasis Teori
Pada tahapan pengolahan data awal ini
dilakukan pengembangan model berdasarkan konsep
teori yang telah terdefinisikan sebelumnya dimana
teori yang digunakan adalah asymmetric information
antara perusahaan go public, penjamin emisi
(underwriter) dan investor.. Dalam penelitian ini
juga dibangun hipotesis guna menguji hasil
penelitian, beberapa hipotesis tersebut antara lain :
a. Hubungan antara performansi emiten dan
kondisi underpricing
b. Hubungan antara performansi underwriter dan
kondisi underpricing
c. Hubungan antara performansi investor dan
kondisi underpricing
d. Hubungan antara performansi emiten dan
performansi underwriter
e. Hubungan antara performansi emiten dan
performansi investor
f. Hubungan antara performansi underwriter dan
performansi investor
3.2 Metode Penentuan dan Penyebaran Sampel
Menurut Hair et al (2011), penentuan jumlah
sampel pada penggunaan metode structural equation
modeling adalah 5 hingga 10 kali dari jumlah
variabel indikator penelitian.
Sampel : 5 x ∑Variabel Indikator
: 5 x 18
: 90 sampel
Sampel yang digunakan adalah perusahaan IPO
tahun 2005-2012 yang mengalami underpricing yaitu
sebanyak 125 emiten.
3.3 Pengolahan Statistik Deskriptif
Performansi Emiten
Gambar 4 Grafik Karakteristik Emiten Sebagai Perusahaan
Manufaktur atau Provider
Gambar Grafik Karakteristik Emiten Sebagai Perusahaan
Financial atau Non Financial
Grafik 4 Nilai Keuangan Annual Report Emiten
Gambar 5 Pergerakan IR terhadap IHSG
Gambar 6 Pergerakan IR terhadap Interest Rate BI, Inflasi
Gambar 7 Pergerakan IR terhadap Exchange Rate
Performansi Underwriter
4
Inditator R Hitung R Tabel Keterangan
Return On Assets 0,5845 0,3 Valid
Total Assets Turnover 0,7101 0,3 Valid
Debt Equity Ratio 0,2308 0,3 Tidak valid
Financial Leverage 0,6098 0,3 Valid
Gross Profit Margin 0,3938 0,3 Valid
Return On Investment 0,0038 0,3 Tidak valid
Working Capital to Total Asets 0,5145 0,3 Valid
Gambar 8 Grafik Pemilihan Reputasi Penjamin Emisi
Gambar 9 Grafik Prosentase Initial Return
Gambar 10 Grafik Pemilihan Jumlah Penjamin Emisi
Prosentase Initial Return
Grafik Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2005
Grafik 10 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2006
Grafik 11 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2007
Grafik 12 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2008
Grafik 13 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2009
Grafik 14 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2010
Grafik 15 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2011
Grafik 16 Pergerakan Initial Return IPO Tahun 2012
3.4 Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Sebuah penelitian instrumental yang baik
tersusun atas instrumen yang valid dan reliabel. Uji
Validitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah
atribut memiliki kemampuan dalam melakukan
fungsi ukur. Pada penelitian ini uji validitas
dilakukan dengan menggunakan software Ms. Excel,
berikut output uji validitas dengan menggunakan
software Ms. Excel:
Tabel 3 Hasil Uji Validitas Variabel Performasi
Emiten
Tabel 4 Hasil Uji Validitas Variabel Performasi Investor
Tabel 5 Hasil Uji Validitas Variabel Performasi
Underpricing
Berdasarkan tabel 3hingga tabel 5 tersebut
dapat terlihat bahwa terdapat beberapa indikator
yang tidak memenuhi uji validitas, sehingga
indikator tidak dapat digunakan dalam pembentukan
Inditator R Hitung R Tabel Keterangan
Rate of return IHSG 0,0539 0,3 Valid
Interest Rate 0,2374 0,3 Valid
Oil Price 0,0739 0,3 Tidak Valid
Inflation 0,4171 0,3 Valid
Exchange rate USD 0,5531 0,3 Valid
Exchange rate GBP 0,5170 0,3 Valid
Exchange rate JPY 0,5353 0,3 Valid
Exchange rate EUR 0,6923 0,3 Valid
Exchange rate CNY 0,7152 0,3 Valid
Inditator R Hitung R Tabel Keterangan
Initial return first day 0,82862 0,3 Valid
Initial return second day 0,89203 0,3 Valid
Initial return third day 0,95633 0,3 Valid
Initial return first week 0,92480 0,3 Valid
5
model persamaan struktural. Indikator yang tidak
dapat digunakan, diantaranya: debt equity ratio dan
return on investment pada variabel performansi
emiten, serta oil price pada variabel performansi
investor.
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui
tingkat kepercayaan seluruh atribut dalam setiap
variabel dalam melakukan funsi ukur secara
konsisten. Pada penelitian ini uji reliabilitas
dilakukan dengan menggunakan software SPSS 14,
berikut output uji reliabilitas dengan menggunakan
software SPSS 14: Tabel 6 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Performasi Emiten
Tabel 7 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Performasi Investor
Tabel 8 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Underpricing
Uji reliabilitas dilakukan dengan
Membandingkan nilai cronbanch’s alpha, apabila
nilai cronbanch’s alpha lebih dari 0,6 maka seluruh
atribut dalam variabel tersebut reliabel. Berdasarkan
tabel 4.5 hingga tabel 4.7 tersebut dapat terlihat
bahwa seluruh indikator penyusun variabel
performansi emiten, performansi investor dan
underpricing telah memenuhi uji reliabilitas
3.5 Uji Multinormalitas dan Uji
Multikoleniaritas
Dalam penggunaan metode SEM terdapat
asumsi yang digunakan yaitu multinormalitas dan
multikolinearitas. Pengujian ini dilakukan pada
seluruh atribut yang telah memenuhi uji validitas dan
uji reliabilitas. Uji multinormalitas dilakukan guna
mengetahui distribusi persebaran data. Asumsi yang
digunakan metode SEM adalah distribusi normal.
Pada penelitian ini uji multinormalitas menggunakan
software Minitab 15, berikut output uji
multinormalitas.
Data Display -- t 0,703390 Distribusi data multinormal
Gambar 17 Scatterplot Uji Multinormalitas
Berdasarkan gambar 4.16, maka dapat dikatan bahwa
data dalam penelitian ini telah memenuhi distribusi
multinormal. Dengan demikian, asumsi penggunaan
metode SEM pada uji multinormalitas telah
terpenuhi.
Uji multikolinearitas dilakukan guna
mengetahui korelasi antar variabel. Asumsi
penggunaan metode SEM adalah tidak adanya
korelasi sempurna atau korelasi tinggi diantara
variabel yang digunakan. Menurut Ghozali (2009),
nilai korelasi yang diizinkan dalam penggunaan
metode SEM adalah diantara rentang -0,7 – 0,7. Pada
penelitian ini uji multikolinieritas dilakukan dengan
menggunakan software Minitab 15.0.
Berdasarkan lampiran uji multikolinearitas
dapat dikatakan bahwa tidak terjadi korelasi
sempurna antar variabel, karena nilai koefsien
korelasi setiap variabel kurang dari 0,70.
3.8 Confirmatory Factor Analysis (CFA)
CFA bertujuan untuk mengkonfirmasi apakah
indikator-indikator tepat dalam menyusun suatu
konstrak. Dalam model yang ada, akan dicari
validitas konvergen masing-masing indikator serta
reliabilitas konstrak agar memastikan suatu konsep
atau konstrak berada dalam kondisi unidimensional.
Model dengan derajat bebas (df) 0 akan dipastikan
dalam keadaan unidimensional, sedangkan model
yang memiliki df positif terlebih dahulu harus dilihat
kriteria goodness of fit-nya agar diketahui
unidimensionalitas-nya.
Berikut adalah gambar dan hasil uji CFA pada
setiap kontruk laten performansi emiten:
Gambar18 CFA Performansi Emiten
Tabel 6 Goodness of Fit Performansi Emiten
Gambar 19 Modifikasi Model CFA Performansi Emiten
35302520151050
16
14
12
10
8
6
4
2
0
dd
q
Scatterplot of q vs dd
,00
PERFORMANSI EMITEN
WCT
,00
e51,001
GPM
,00
e4 ,981
FL
,00
e31,06
1
TAT
,00
e2
1,08
1
ROA
,00
e1
,70
1
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 16,274 Kurang baik
P-Value ≥ 0,05 0,006 Kurang baik
CMIN/DF ≤ 2,00 3,255 Kurang baik
RMSEA ≤ 0,08 0,139 Kurang baik
GFI ≥ 0,90 0,952 Baik
AGFI ≥ 0,90 0,855 Kurang baik
TLI ≥ 0,95 0,947 Kurang baik
CFI ≥ 0,95 0,139 Kurang baik
,00
PERFORMANSI EMITEN
WCT
,00
e51,001
GPM
,00
e4 1,011
FL
,00
e31,06
1
TAT
,00
e2
1,13
1
ROA
,00
e1
,76
1
,00
,00
,00
6
Tabel 7 Modifikasi Goodness of Fit Performansi Emiten
Berdasarkan tabel 7 dapat dilihat bahwa
hasil modifikasi model CFA pada performansi
emiten telah menunjukan model CFA baik, karena
seluruh kriteria goodness of fit telah terpenuhi.
Selanjutnya, dilakukan uji validitas dan uji
reliabilitas berdasarkan nilai factor loading (FL) dan
construct reliability (CR). Berikut hasil analisa factor
loading (FL) dan error variance model CFA
performansi emiten:
Tabel 8 CFA Performansi Emiten
Nilai cutt off pada uji validasi adalah
>0,300, indikator pada variabel laten dikatakan
memenuhi uji validasi apabila nilai factor loading
lebih dari 0,300. Berdasarkan tabel 4.12 didapatkan
seluruh nilai factor loading pada setiap indikator
bernilai lebih dari 0,30, sehingga dapat dikatakan
seluruh indikaor pada variabel laten telah memenuhi
uji validitas. Selanjutnya, dilakukan uji reliabilitas
dengan nilai cutt off >0,600. Berdasarkan
perhitungan nilai construct reliability didapatkan
nilai sebesar 0,907, sehingga dapat dikatakan seluruh
indikaor pada variabel laten telah memenuhi uji
reliabilitas. Dengan demikian, dapat disimpulkan
seluruh indikator pada varibel laten performansi
emiten telah memenuhi uji validitas dan uji
reliabilitas.
Berikut adalah gambar dan hasil uji CFA pada
setiap kontruk laten performansi investor:
Gambar 20 Model CFA Performansi Investor
Tabel 9 Goodness of Fit Model CFA Performansi
Investor
Gambar 21 Modifikasi Model CFA Performansi
Investor
Tabel 10 Goodness of Fit Modifikasi Model CFA
Performansi Investor
Berdasarkan tabel 4.16 dapat dilihat bahwa
hasil modifikasi model CFA pada performansi
investor telah menunjukan perbaikan, karena pada
beberapa kriteria goodness of fit telah terpenuhi.
Selanjutnya, dilakukan uji validitas dan uji
reliabilitas berdasarkan nilai factor loading (FL) dan
construct reliability (CR). Berikut hasil analisa factor
loading (FL) dan error variance model CFA
performansi investor:
Tabel 11 CFA Performansi Investor
Nilai cutt off pada uji validasi adalah >0,300,
indikator pada variabel laten dikatakan memenuhi uji
validasi apabila nilai factor loading lebih dari 0,300.
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 2,815 Baik
P-Value ≥ 0,05 0,245 Baik
CMIN/DF ≤ 2,00 1,407 Baik
RMSEA ≤ 0,08 0,059 Baik
GFI ≥ 0,90 0,990 Baik
AGFI ≥ 0,90 0,927 Baik
TLI ≥ 0,95 0,990 Baik
CFI ≥ 0,95 0,998 Baik
Indikator Std Loading Error Variance CR
ROA 0,542 0,706236 -
TAT 0,921 0,151759 9,972
FL 0,940 0,116400 12,328
GPM 0,822 0,324316 11,575
WCT 0,794 0,369564 6,041
Total 4,019 1,668275
PERFORMANSI
INVESTOR
,38
ER.CNYe8
,62
,74
ER.EURe7
,86
,11
ER.JPYe6
,32
,25
ER.GBPe5
,50
,19
ER.USDe4 ,44
,01
INFe3 -,10
,02
I.RATEe2
-,14
,00
IHSGe1
-,02
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 193,886 Kurang baik
P-Value ≥ 0,05 0,000 Kurang baik
CMIN/DF ≤ 2,00 9,694 Kurang baik
RMSEA ≤ 0,08 0,273 Kurang baik
GFI ≥ 0,90 0,794 Kurang Baik
AGFI ≥ 0,90 0,628 Kurang baik
TLI ≥ 0,95 0,075 Kurang baik
CFI ≥ 0,95 0,339 Kurang Baik
PERFORMANSI
INVESTOR
,17
ER.CNYe8
,41
1,73
ER.EURe7
1,32
,73
ER.JPYe6
,85
,12
ER.GBPe5
,34
,06
ER.USDe4,24
,00
INFe3 -,07
,03
I.RATEe2
-,18
,00
IHSGe1
-,04
,79
,14
,10
,02
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 25,145 Baik
P-Value ≥ 0,05 0,480 Baik
CMIN/DF ≤ 2,00 1,676 Baik
RMSEA ≤ 0,08 0,076 Baik
GFI ≥ 0,90 0,951 Baik
AGFI ≥ 0,90 0,883 Kurang baik
TLI ≥ 0,95 0,928 Kurang baik
CFI ≥ 0,95 0,961 Baik
Indikator Std Loading Error Variance CR
ER.CNY 0,620 0,6156
ER.EUR 0,862 0,256956 5,037
ER.JPY 0,325 0,894375 2,441
ER.GBP 0,501 0,748999 4,223
ER.USD 0,438 0,808156 3,86
INF 0,302 0,908796 -0,572
I.RATE 0,314 0,901404 -1,186
IHSG 0,417 0,826111 -0,238
Total 3,779 5,960397
7
Berdasarkan tabel 11 didapatkan seluruh nilai factor
loading pada setiap indikator bernilai lebih dari 0,30,
sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada
variabel laten telah memenuhi uji validitas.
Selanjutnya, dilakukan uji reliabilitas dengan nilai
cutt off >0,600. Berdasarkan perhitungan nilai
construct reliability didapatkan nilai sebesar 0,705,
sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada
variabel laten telah memenuhi uji reliabilitas. Dengan
demikian, dapat disimpulkan seluruh indikator pada
varibel laten performansi investor telah memenuhi
uji validitas dan uji reliabilitas.
Berikut adalah gambar dan hasil uji CFA pada
setiap kontruk laten kondisi underpricing:
Gambar 22 CFA Performansi Underpricing
Tabel 12 Goodness of Fit Performansi Underpricing
Tabel 13 CFA Performansi Underpricing
Nilai cutt off pada uji validasi adalah >0,300,
indikator pada variabel laten dikatakan memenuhi uji
validasi apabila nilai factor loading lebih dari 0,300.
Berdasarkan tabel 4. didapatkan seluruh nilai factor
loading pada setiap indikator bernilai lebih dari 0,30,
sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada
variabel laten telah memenuhi uji validitas.
Selanjutnya, dilakukan uji reliabilitas dengan nilai
cutt off >0,600. Berdasarkan perhitungan nilai
construct reliability didapatkan nilai sebesar 0,935,
sehingga dapat dikatakan seluruh indikaor pada
variabel laten telah memenuhi uji reliabilitas. Dengan
demikian, dapat disimpulkan seluruh indikator pada
varibel laten underpricing telah memenuhi uji
validitas dan uji reliabilitas.
Structural Equation Modeling (SEM) ini
menampilkan model struktural yang menggambarkan
korelasi antar variabel laten, seperti yang telah
dihipotesiskan pada penelitian. Pemodelan ini
dilakukan dengan menggunakan software Amos
16.0. Tahapan ini merupakan penggambaran full
model structural yang dapat dilakukan setelah
tahapan CFA pada setiap variabel laten. Berikut ini
merupakan hasil dari pengujian full model persamaan
struktural.
Gambar 23 Full Model Persamaan Sruktural
Tabel 14 Goodness of Fit Pada Full Model Persamaan
Sruktural
Dari hasil uji goodness of fit diatas
menunjukkan bahwa model yang ada kurang baik,
hal ini menunjukkan bahwa model dianggap kurang
bisa merepresentasikan sistem eksisting. Guna
memperbaiki tingkat fit model.
3.10 Modifikasi Model
Modifikasi model dilakukan dengan cara
menghubungkan (mengkorelasikan) antar error
varian suatu indikator dengan yang lain. Berikut hasil
full model persamaan struktural modifikasi pertama:
UNDERPRICING
,82
IR.W1e4,90
,93
IR.D3e3,96
,78
IR.D2e2,88
,61
IR.D1e1
,78
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 4,614 Baik
P-Value ≥ 0,05 0,100 Baik
CMIN/DF ≤ 2,00 2,307 Kurang baik
RMSEA ≤ 0,08 0,106 Kurang baik
GFI ≥ 0,90 0,982 Baik
AGFI ≥ 0,90 0,911 Baik
TLI ≥ 0,95 0,982 Baik
CFI ≥ 0,95 0,994 Baik
Indikator Std Loading Error Variance CR
IR.W1 0,905 0,180975
IR.D3 0,965 0,068775 18,342
IR.D2 0,881 0,223839 14,558
IR.D1 0,781 0,390039 11,371
Total 3,532 0,863628
PERFORMANSI
INVESTOR
,39
ER.CNY
e13
,62
,73
ER.EUR
e12
,85
,11
ER.JPY
e11
,33
,25
ER.GBP
e10
,50
,20
ER.USD
e9
,44
,01
INF
e8
-,11
,02
I.RATE
e7
-,15
,00
IHSG
e6
-,01
PERFORMASI
EMITEN
,63
WCT
e5
,79
,68
GPM
e4
,82
,88
FL
e3
,94
,85
TAT
e2
,92
,29
ROA
e1
,54
REP
,08
UNDERPRICING
,82
IR.W1 e17,90
,93
IR.D3 e16,96
,78IR.D2 e15
,88
,61
IR.D1 e14,78
-,28
,05
-,07
GOODNES OF FIT
Chi Square = 317,649
P Value = ,000
Cmin/df = 2,443
GFI = ,810
AGFI = ,749
CFI = ,833
TLI = ,803
RMSEA = ,111
z1-,11
,02
,16
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 317,649 Baik
P-Value ≥ 0,05 0,000 Kurang baik
CMIN/DF ≤ 2,00 2,443 Kurang baik
RMSEA ≤ 0,08 0,810 Kurang baik
GFI ≥ 0,90 0,749 Kurang baik
AGFI ≥ 0,90 0,833 Kurang baik
TLI ≥ 0,95 0,803 Kurang baik
CFI ≥ 0,95 0,111 Kurang baik
8
Gambar 24 Modifikasi Full Model Persamaan Struktural
Iterasi 1
Tabel 15 Goodness Of Fit Modifikasi Full Model
Persamaan Struktural Iterasi 1
Tabel 16 Modification Indices Modifikasi Full
Model Persamaan Struktural Iterasi 1
Pada modifikasi full model persamaan
struktural iterasi 1, terdapat beberapa kriteria
goodness of fit yang tidak terpenuhi. Dengan begitu
dibutuhkan modifikasi 2 pada full model persamaan
struktural dengan membangun korelasi error pada
indikator dan konstruk, sesuai dengan modification
indices. Berikut hasil full model persamaan struktural
modifikasi kedua:
Gambar 25 Modifikasi Full Model Persamaan Struktural
Iterasi 2
Tabel 17Goodness Of Fit Modifikasi Full Model
Persamaan Struktural Iterasi 2
Tabel 18 Modification Indices Modifikasi Full Model
Persamaan Struktural Iterasi 2
Pada modifikasi full model persamaan
struktural iterasi 2, terdapat satu kriteria goodness of
fit yang tidak terpenuhhi. Dengan begitu dibutuhkan
modifikasi 3 pada full model persamaan struktural
dengan membentuk korelasi pada error e7 dan e13.
Berikut hasil full model persamaan struktural
modifikasi ketiga:
Gambar 26 Modifikasi Full Model Persamaan Struktural
Iterasi 3
Tabel 19 Goodness Of Fit Modifikasi Full Model
Persamaan Struktural Iterasi 3
Pada modifikasi full model persamaan
struktural iterasi 3 telah memenuhi seluruh kriteria
goodness of fit. Dengan terpenuhinya seluruh kriteria
goodness of fit tidak dibutuhkan iterasi ulang untuk
mendapatkan model yang lebih baik. Dengan
demikian, pembentukan full model persamaan
PERFORMANSI
INVESTOR
,19
ER.CNY
e13
,44
1,52
ER.EUR
e12
1,23
,68
ER.JPY
e11
,82
,14
ER.GBP
e10
,37
,07
ER.USD
e9
,26
,01
INF
e8
-,08
,04
I.RATE
e7
-,19
,00
IHSG
e6
-,04
PERFORMASI
EMITEN
,60
WCT
e5
,78
,68
GPM
e4
,83
,85
FL
e3
,92
,88
TAT
e2
,94
,33
ROA
e1
,58
REP
,08
UNDERPRICING
,82
IR.W1 e17,90
,93
IR.D3 e16,96
,78IR.D2 e15
,88
,61
IR.D1 e14,78
-,28
,00
-,08
z1-,10
,01
,08
-,24
,25
-,14
,27
-,28
-,22
-,12
,79
,11
,08
,18
,01
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 112,251 Baik
P-Value ≥ 0,05 0,607 Baik
CMIN/DF ≤ 2,00 0,959 Kurang baik
RMSEA ≤ 0,08 0,000 Baik
GFI ≥ 0,90 0,905 Baik
AGFI ≥ 0,90 0,861 Kurang baik
TLI ≥ 0,95 1,006 Baik
CFI ≥ 0,95 1,000 Baik
M.I. Par Change
e8 <--> e6 5,138 ,000
PERFORMANSI
INVESTOR
,19
ER.CNY
e13
,43
1,57
ER.EUR
e12
1,25
,70
ER.JPY
e11
,84
,13
ER.GBP
e10
,36
,07
ER.USD
e9
,26
,01
INF
e8
-,07
,03
I.RATE
e7
-,19
,00
IHSG
e6
-,06
PERFORMASI
EMITEN
,60
WCT
e5
,78
,68
GPM
e4
,83
,85
FL
e3
,92
,88
TAT
e2
,94
,33
ROA
e1
,58
REP
,08
UNDERPRICING
,82
IR.W1 e17,90
,93
IR.D3 e16,96
,78IR.D2 e15
,88
,61
IR.D1 e14,78
-,28
,00
-,08
z1-,10
,01
,08
-,24
,25
-,12
,28
-,28
-,21
-,12
,79
,11
,08
,18
,01
-,13
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 106,828 Baik
P-Value ≥ 0,05 0,717 Baik
CMIN/DF ≤ 2,00 0,921 Baik
RMSEA ≤ 0,08 0,000 Baik
GFI ≥ 0,90 0,909 Baik
AGFI ≥ 0,90 0,866 Kurang baik
TLI ≥ 0,95 1,011 Baik
CFI ≥ 0,95 1,000 Baik
M.I. Par Change
e13 <--> e7 4,641 ,000
PERFORMANSI
INVESTOR
,30
ER.CNY
e13
,55
,99
ER.EUR
e12
,99
,41
ER.JPY
e11
,64
,22
ER.GBP
e10
,47
,14
ER.USD
e9
,37
,01
INF
e8
-,10
,04
I.RATE
e7
-,19
,00
IHSG
e6
-,07
PERFORMASI
EMITEN
,60
WCT
e5
,78
,68
GPM
e4
,83
,85
FL
e3
,92
,88
TAT
e2
,94
,33
ROA
e1
,58
REP
,08
UNDERPRICING
,82
IR.W1 e17,90
,93
IR.D3 e16,96
,78IR.D2 e15
,88
,61
IR.D1 e14,78
-,28
,02
-,08
z1-,08
-,02
,12
-,24
,25
-,13
,28
-,27
-,21
-,11
,78
,14
,09 -5,15
,16
-,13
-,14
,17
Goodness of Fit Indices Cut – Off Value Output Model Keterangan
X2 Chi Square Diharapkan kecil 97,465 Baik
P-Value ≥ 0,05 0,880 Baik
CMIN/DF ≤ 2,00 0,848 Baik
RMSEA ≤ 0,08 0,000 Baik
GFI ≥ 0,90 0,916 Baik
AGFI ≥ 0,90 0,875 Kurang baik
TLI ≥ 0,95 1,021 Baik
CFI ≥ 0,95 1,000 Baik
9
struktural terkait permasalahan underpricing saat
IPO telah tergambarkan pada gambar 4.26
3.11 Estimasi Parameter
Tujuan selanjutnya dalam analisis model
struktural adalah untuk mengestimasi parameter
pengaruh antar variabel, yang sekaligus juga akan
membuktikan hipotesis penelitian. Berikut adalah
rangkuman hasil estimasi parameter dari analisis
SEM yang telah dilakukan: Tabel 20 Estimasi Parameter Full Model Persamaan
Struktural
Berdasarkan nilai-nilai koefisien pada tabel 12 di
atas dapat dituliskan persamaan struktural sebagai
berikut:
Model konstruk eksogen dan konstruk endogen
Underpricing = 0,018 Performansi Investor – 0,279
Reputasi Underwriter
Model variabel indikator
Performansi Emiten = 0,770 WCT + 0,826 GPM
+0,920 FL + 0,937 TAT + 0,575 ROA +e
Performansi Investor : 0,614 ER.CNY + 0,909
ER.EUR + 0,544ER.JPY + 0,507 ER.GBP + 0,406
ER.USD - 0,104 INF – 0,193 I.RATE – 0,066 IHSG
+ e
Underpricing = 0,011.ER.CNY + 0,016.ER.EUR +
0,009.ER.JPY + 0,009.ER.GBP + 0,007.ER.USD -
0,001.INF – 0,003 I.RATE – 0,066.IHSG -
0,001.Reputasi Underwriter + error
Tabel 21 Correlations Full Model Persamaan Struktural
Berdasarkan tabel 4.29 didapatkan nilai korelasi
antar konstruk eksogen performansi emiten,
performansi underwriter dan performansi investor.
Pada estimasi parameter nilai korelasi antar konstruk
eksogen didapatkan nilai kurang dari 0,50 sehingga
dapat dikatakan tidak terdapat korelasi antar konstruk
eksogen. Pada tabel 4.29 terdapat estimasi parameter
korelasi yang >0,50 yaitu pada e8 dan e7. Error e8 dan
e7 adalah error pada variabel indikator inflasi dan
interest rate.
4. Analisis
Analisis dalam penelitian ini meliputi analisis
Confirmatory Factor Analysis (CFA) dan Analisis
Model Struktural.
4.1 Analisis Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Performansi emiten merupakan konstruk
eksogen yang tersusun atas lima indikator
performansi rasio keuangan emiten. Pada awal
pembentukan model CFA performansi emiten
didapatkan nilai goodness of fit yang tidak memenuhi
kriteria, sehingga dibutuhkan modifikasi model.
Modifikasi model CFA emiten ini dilakukan dengan
membangun korelasi pada error return on assets –
financial leverage, total assets turnover - working
capital to total assets ratio dan financial leverage -
working capital to total assets ratio. Dengan
modifikasi tersebut didapatkan model CFA
performansi emiten yang lebih baik.
Performansi investor merupakan konstruk
eksogen yang tersusun atas delapan indikator, yang
merupakan penggambaran kondisi pasar modal dan
kondisi makroekonomi. Delapan indikator tersebut
meliputi: IHSG, interest rate BI, inflasi, exchange
rate USD, exchange rate GBP, exchange rate JPY,
exchange rate EUR dan exchange rate CNY. Pada
awal pembentukan model CFA performasi investor
didapatkan nilai goodness of fit yang tidak memenuhi
kriteria, sehingga dibutuhkan modifikasi model.
Modifikasi model CFA emiten ini dilakukan dengan
membangun korelasi pada error interest rate-inflasi,
exchange rate JPY- exchange rateUSD, exchange
rate JPY - exchange rate GBP, exchange rate JPY -
exchange rate EUR, exchange rate GBP- exchange
rate CNY. Dengan membentuk korelasi pada error
indikator dapat mengubah nilai kriteria goodness of
fit sehingga model CFA menjadi lebih baik.
Pada full structural equation modeling
underpricing merupakan kontruk endogen yang
dipengaruhi oleh observed variable dan konstruk
eksogen. Dalam model CFA kondisi underpricing
disusun oleh empat indikator, yaitu: initial return
pada hari pertama, hari kedua, hari ketiga dan
minggu pertama. Pada pembentukan CFA
underpricing ini tidak dilakukan modifikasi model
karena pada output model modification indices tidak
dibutuhkan pembentukan korelasi pada error
indikator.
4.2 Analisis Model Struktural dan Estimasi
Parameter
Pada penelitian ini full model persamaan
struktural merupakan penggambaran kondisi
underpricing pada kegiatan Initial Public Offering
(IPO), yang melibatkan investor, emiten dan
underwriter. Penggambaran full model persamaan
struktural terdiri atas dua konstruk eksogen, satu
variabel endogen dan satu observed variable.
Performansi emiten dan performansi investor
merupakan konstruk eksogen yang dibentuk oleh
Parameter Std.
Loading CR P Value Keterangan
Performansi emiten
Underpricing -0,820 -0,864 0,388
Tidak
signifikan
Performansi underwriter
Underpricing -0,279 -3,033 0,002 Signifikan
Performansi investor
Underpricing 0,018 2,220 0,026 Signifikan
Estimate
PERFORMASI_ EMITEN <--> REP -,084
PERFORMANSI_INVESTOR <--> REP -,017
PERFORMANSI_INVESTOR <--> PERFORMASI_ EMITEN ,121
e3 <--> e1 -,239
e4 <--> e15 ,253
e5 <--> e2 -,129
e5 <--> e3 ,276
e7 <--> PERFORMASI_ EMITEN -,271
e8 <--> PERFORMASI_ EMITEN -,208
e8 <--> e5 -,110
e8 <--> e7 ,782
e11 <--> e9 ,135
e11 <--> e10 ,085
e12 <--> e11 -0,146
e13 <--> REP ,155
e13 <--> e10 -,127
e8 <--> e6 -,140
e13 <--> e7 ,172
10
beberapa indikator. Reputasi underwriter merupakan
observed variable. Pada full model persamaan
struktural performansi emiten, reputasi underwriter
dan performansi investor daling membentuk korelasi.
Pembentukan full model persamaan struktural ini
dilakukan, setelah dilakukan uji undimensionalitas,
uji validitas dan uji reliabilitas pada seluruh konstruk
sehingga didapatkan indikator yang terbukti
signifikan dalam mengukur konstruk. Pada awal
pembentukan full model persamaan struktural
didapatkan seluruh kriteria goodness of fit yang
belum terpenuhi, sehingga dibutuhkan perbaikan
melalui pembentukan korelasi pada error indikator
berdasarkan output software Amos.16 pada
modification indices.
Modifikasi full model persamaan struktural
dilakukan sebanyak tiga kali. Model modifikasi 3 ini
belum dapat memenuhi kriteria AGFI, namun nilai
AGFI meningkat sehingga model menunjukan
perbaikan. AGFI merupakan incremental fit
measures berupa pengukuran dengan
membandingkan proposed model dengan baseline
model (null model). Incremental fit measures dapat
dilakukan dengan kriteria goodness of fit TLI dan
NFI. Pada model modifikasi 3 ini kriteria TLI dan
NFI telah terpenuhi, sehingga dapat dikatakan uji
goodness of fit telah terpenuhi. Selain itu, pada
modifikasi 3 ini tidak terdapat output modification
indices yang berarti model telah fit sehingga tidak
dibutuhkan modifikasi kembali.
5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan dan analisis data
yang telah dilakukan sebelumnya dengan didasari
pada tujuan dari penelitian ini, maka dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut.
1. Fenomena underpricing ini disebabkan oleh
variabel yang tersusun oleh berbagai variabel
indikator. Berdasarkan pengembangan model
persamaan struktural, fenomena dipengaruhi
oleh reputasi underwriter dan performansi
investor. Kontribusi variabel indikator yang
mempengaruhi fenomena underpricing akan
diuraikan sebagai berikut.
a. Index Harga Saham Gabungan (IHSG)
IHSG mampu mencerminkan kondisi
pasar modal, sehingga mampu
menggambarkan pola investor terhadap
kondisi underpricing emiten yang
melakukan IPO. IHSG memiliki nilai
kontribusi negatif, yang berarti
fenomena underpricing berbanding
terbalik dengan perubahan IHSG.
b. Interest rate
Interest rate merupakan tingkat return
yang diinginkan investor atas niilai
investasi yang dilakukan. Interest rate
memilliki nilai kontribusi negatif
terhadap tingkat underpricing.
Peningkatan nilai interet rate akan
menurunkan tingkat underpricing.
c. Inflasi
Inflasi merupakan pertumbuhan
kondisi makroekonomi yang terjadi
pada suatu negara. Inflasi memilliki
nilai kontribusi negatif terhadap
tingkat underpricing. Peningkatan nilai
prosentase inflasi akan menurunkan
tingkat underpricing.
d. Exchange rate USD
Exchange rate USD merupakan nilai
tukar mata uang rupiah terhadap USD.
Exchange rate USD memiliki nilai
kontribusi positif terhadap tingkat
underpricing. Peningkatan nilai
prosentase perubahan exchange rate
USD akan meningkatkan tingkat
undepricing.
e. Exchange rate GBP
Exchange rate USD merupakan nilai
tukar mata uang rupiah terhadap USD.
Exchange rate USD memiliki nilai
kontribusi positif terhadap tingkat
underpricing. Peningkatan nilai
prosentase perubahan exchange rate
USD akan meningkatkan tingkat
undepricing.
f. Exchange rate JPY
Exchange rate JPY merupakan nilai
tukar mata uang rupiah terhadap JPY.
Exchange rate JPY memiliki nilai
kontribusi positif terhadap tingkat
underpricing. Peningkatan nilai
prosentase perubahan exchange rate
JPY akan meningkatkan tingkat
undepricing.
g. Exchange rate EUR
Exchange rate EUR merupakan nilai
tukar mata uang rupiah terhadap EUR.
Exchange rate EUR memiliki nilai
kontribusi positif terhadap tingkat
underpricing. Peningkatan nilai
prosentase perubahan exchange rate
EUR akan meningkatkan tingkat
undepricing.
h. Exchange rate CNY
Exchange rate CNY merupakan nilai
tukar mata uang rupiah terhadap CNY
D. Exchange rate CNY memiliki nilai
kontribusi positif terhadap tingkat
underpricing. Peningkatan nilai
prosentase perubahan exchange rate
CNY akan meningkatkan tingkat
undepricing.
i. Reputasi underwriter
Reputasi underwriter merupakan
tingkat reputasi lembaga penjamin
emisi terkait nilai emisi yang
11
ditanggung. Reputasi underwriter
memiliki nilai kontribusi negatif
terhadap tingkat underpricing. Emiten
yang menggunakan underwriter
bereputasi baik akan mampu
meminimumkan tingkat underpricing
yang akan terjadi.
2. Fenomena underpricing melibatkan tiga pelaku
pelaku pasar perdana. Tiga pelaku ini adalah
emiten, underwriter dan investor saling
terkorelasi dalam perdagangan saham pada
pada pasar perdana. Pada penelitian ini tidak
dapat dibuktikan terjadi korelasi antar emiten,
underwriter dan investor. Dengan demikian,
pada permasalahan underpricing tidak
terbentuk korelasi antar performansi emiten,
performansi underwriter dan performansi
investor.
3. Dalam penentuan harga saham perdana dapat
dilakukan penambahan resiko terjadinya tingkat
underpricing. Hal ini dimaksudkan untuk
meminimumkan tingkat underpricing sehingga
emiten mendapatkan jumlah emisi yang
optimal. Berikut fungsi linier pembentukan
harga saham perdana:
IPO Price* =
Dimana:
0,011.ER.CNY +
0,016.ER.EUR + 0,009.ER.JPY + 0,009.ER.GBP +
0,007.ER.USD - 0,001.INF – 0,003 I.RATE –
0,066.IHSG - 0,001.REP + error
Keterangan:
6. Saran Saran yang dapat diberikan untuk penelitian yang
akan dilaksanakan berikutnya adalah :
1. Penelitian tentang fenomena underpricing
dapat dilakukan menggunakan metode
permodelan selain structural equation
modelling yang dapat memodelkan dan
mengukur tingkat pengaruh antar variabel.
2. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan
penambahan variabel yang memungkinkan
mempengaruhi kondisi underpricing pada
kegiatan initial public offering (IPO)
12
7. Daftar Pustaka
Bodie, Zvi. Et al., 2010. Investments. 8thEdition. Mc
Gram Hill. Singapore
Booth, James R. Et al., 2005. Agreeing to Disagree:
Why IPOs are Underpriced. JEL
Classification code: G24; G32. Department
of World Business
Chang, Chingfu., Lee, Alice C., Lee, Cheng F. 2009.
Determinants of Capital Structure Choice a
Structural Equation Modeling. The
Quarterly Review of Economics and
Finance 49, 197-213
Eriyanto, Alif Yulian. 2010. Faktor Yang
Mempengaruhi Underpricing IPO Pada
Perusahaan Keuangan dan Non Keuangan.
Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas
Airlangga Surabaya.
Filatotchev, I., & Bishop, K. (2002). Board
composition, share ownership, and
“underpricing” of UK IPO firms. Strategic
Management Journal, 23, 941–955.
Ghozali, I. (2011). Model Persamaan Struktural
Konsep dan Aplikasi Dengan Program
AMOS 19.0. Semarang: Badan Penerbit –
Undip.
Gustri Caesary, Andina., 2012. Anlisis Faktor-Faktor
Yang Mempengaruhi Turnover Intention
Pada Agent Outbound Call PT. Infomedia
Nusantara Menggunakan Metode SEM.
Tugas Akhir, Jurusan Teknik Industri.
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya.
Hair et al., 2000. Multivariate Data Analysis.
5thEdition Mc Gram Hill. Singapore
He, Yu., Gai, Yuquan., Wu, Xianbin., Wan, Haitong.
2012. Quantitatively Analyze Composition
Principle Of Ma Huang Tang By Structural
Equation Modeling. Journal of
Ethnopharmacology 1, 1-8
Husnan, Suad. 1993. Dasar-dasar teori portofolio dan
analisis sekuritas. Edisi Pertama.
Yogyakarta: UPP AM-YKPN
Jayanti, Discy Dwi. 2011. Pengaruh Ukuran
Perusahaan, Rasio Profitabilitas, DER dan
Reputasi Auditor Terhadap Tingkat
Underpricing Saham Perusahaan IPO 2005-
2010. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi.
Universitas Airlangga Surabaya.
Johnston, Jarrod., Madura, Jeff . 2008. Underpricing
of Financial Institution IPOs. Journal
Finance Economic 20, 67-80
Jones, Charles P., 2010. Investments Principles and
Concepts. 11th Edition. North Carolina
State University.
Kharisma Haqi, Levi., 2011. Analisis Loyalitas
Pasien Dengan Metode Sm Pada Instalasi
Rawat Inap Rumah Sakit Umum Haji
Surabaya. Tugas Akhir, Jurusan Teknik
Industri. Institut Teknologi Sepuluh
Nopember Surabaya.
Kusuma, Febriandita. 2006. Faktor Yang
Mempengaruhi Underpricing Saham Pada
Perusahaan Yan IPO di BEJ. Tugas Akhir,
Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga
Surabaya.
Leland, Hayne, and David Pyle, 1977, Informational
asymmetries, financial structure, and
financial intermediation, Journal of Finance
32, 371-387.
Loughran, Tim dan Jay R. Ritter. 2003. “Why Has
Underpricing Increased Over Time” The
Journal of Finance,
Maliki , Yusuf. 2011. Faktor Yang Mempengaruhi
Underpricing Saham Pada Perusahaan Yan
IPO di BEI Tahun 2007-2009. Tugas Akhir,
Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga
Surabaya.
Marselly I.P. W. 2011. Pengaruh ROE, EPS,
Reputasi Underwriter dan Reputasi Auditor
Terhadap Tingkat Underpricing Saham Pada
IPO di BEI Tahun 2007-2009. Tugas Akhir,
Jurusan Ekonomi. Universitas Airlangga
Surabaya.
Martani, Dwi., Leony Sinaga, Ika., Syahroza,
Akhmad. 2012. Analysis on Factors
Affecting IPO Underpricing and their
Effects on Earnings Persistence. World
Review of Business Research ,2. 1 – 15
Mc Donald, J.G, and A.K. Fisher. 1972. ”New-Issue
Stock Price Behavior”. The Journal of
Finance, 97-102.
Mohamad, Shamsher., Md Nassir, Annuar Pertanika.
1997. Auditing Firm Reputation, Ex Ante
Uncertainty and the Underpricing of Initial
Public Offerings on the Second Board of the
13
Kuala Lumpur. Journal Social Science 5,
59-64
Nur, Mahrus Syamsudin. 2011. Pengaruh Pemilihan
Metode Akuntansi, Karakteristik
Perusahaan dan Penjamin Emisi Terhadap
Tingkat Underpricing Saham Perdana.
Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas
Airlangga Surabaya.
Rahman, Hamid., Yung, Kenneth. 1999. Insurance
IPOs—A Test of the Underpricing Theories.
Journal of Insurance Issues, 22. 61–77.
Saputera, Tovan. 2011. Pengaruh Variabel Keuangan
dan Non Keuangan Terhadap Underpricing
Emiten Yang IPO di Bursa Efek Indonesia
Tahun 2006-2010. Tugas Akhir, Jurusan
Ekonomi. Universitas Airlangga Surabaya.
Stephen. et al., 2010. Corporate Finance. 9thEdition.
Sulistiyaningsih, Eny. 2006. Pengaruh Reputasi
Penjamin Emisi, Volailitas Harga Saham
dan Umur Perusahaan Terhadap Tingkat
Underpricing Saham Saat IPO Studi Pada
Regulated Firm dan Unregulated Firm.
Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi. Universitas
Airlangga Surabaya.
Sunariyah 2003. Pengantar Pengetahuan Pasar
Modal. Edisi Ketiga. Yogyakarta: UPP
AMP YKPN
Susilo, Y. Sri Sigit Triandaru, dan A. Totok Budi
Santoso. 2000. Bank dan Lembaga
Keuangan Lain. Jakarta: Salemba Empat
Tandelin, Eduardus. 2001. Analisis Investasi dan
Manajemen Portofolio. Edisi Pertama.
Yogyakarta: BPFE
Tim, Jenkinson. et al., 2000. Going Public.
9thEdition. University of Florida
Waluyo, Minto., 2002. Panduan dan Aplikasi
Structural Equation Modeling. ISBN: 979-
3327-18-9
Wen, wen. 2000. What Has Explained IPO
Underpricing. Project Submitted in Partial
Fulfillment of The Requirements for the
degree of master of Business
Administration
Wittenberg, Regina et al., 2008. The role of
information asymmetry and financial
reporting quality in debt trading: Evidence
from the secondary loan market. Journal of
Accounting and Economics 46, 240–260
Yanita, Sary. 2009. Analisis Strategi Penentuan
Harga Saham Perdana Dengan Underpricing
: Studi Pada Perusahaan Yang Listing di
BEI. Tugas Akhir, Jurusan Ekonomi.
Universitas Airlangga Surabaya.