Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana manajemen perusahaan di Indonesia mengambil keputusannya terkait dengan pembagian dividen, berdasarkan profitabilitas, dividend yield, likuiditas, dan perubahan harga saham perusahaannya. Penelitian ini dilakukan dengan metode OLS (Ordinary Least Square). Sampel yang dipakai dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan dalam indeks LQ 45 dalam kurun waktu tahun 2004-2006.Dari 74 perusahaan yang memenuhi persyaratan dalam penelitian ini, didapatkan kesimpulan bahwa besarnya dividen per lembar saham pada suatu periode dipengaruhi secara signifikan oleh profitabilitas, dividend yield, dan return saham pada periode sebelumnya. Profitabilitas dan dividend yield memiliki pengaruh yang positif, sedangkan return saham berpengaruh secara negatif terhadap dividen per lembar saham pada periode setelahnya. Likuiditas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap dividen per lembar saham.

---

The purpose of this study is to examine how Indonesian firms? managements make their decisions regarding dividend payout, based on companies? profitability, dividend yield, liquidity, and stock price change. This study is conducted using OLS (Ordinary Least Square) method. Sample used in this study is the companies listed in LQ 45 index between years 2004-2006.From 74 companies which fulfill the requirements for this study, the conclusion is that the amount of dividend per share in one period is significantly affected by last period?s profitability, dividend yield and stock return. Profitability and dividend yield have positive effect, while stock return has negative effect on the next period?s dividend per share. Liquidity has no significant effect on dividend per share."

"Tujuan penelitian pada tesis ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mendorong terjadinya migrasi risen tenaga kerja masuk ke wilayah Bodetabek, termasuk menganalisis hubungan antar variabel serta pola dan kecenderungannya. Penelitian ini menggunakan model Regresi Multinomial Logistik (Polytomus Logit Regression), dengan variabel terikat daerah asal migran yang bermigrasi ke Bodetabek yaitu yang berasal dari: internal Bodetabek; DKI Jakarta; Jabanten (Jawa Barat dan Banten); Pulau Jawa (DIY, Jateng dan Jatim) serta Luar Pulau Jawa (seluruh daerah - Jawa). Sedangkan variabel indevenden yang digunakan adalah variabel individu (yaitu: umur, Janis kelamin, stutus kawin, tingkat pendidikan dan status kerja), dan variabel kontekstual (yaitu: pertumbuhan ekonomi, peran sektor industri, upah dan tingkat pengangguran) dari daerah asal dan daerah tujuan migrant. Data yang digunakan adalah data Supas (Survei Antar Sensus) dan Sakrenas (Survei Angkatan Kerja Nasional) Tahun 2005, serta data publikasi lainnya dari Biro Pusat Statistik (BPS). Dari hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa jumlah migran risen tenaga kerja yang masuk ke Bodetabek terbesar adalah berasal dari DKI Jakarta yaitu sebesar 420.899 orang (42%) dari total migran yang masuk ke Bodetabek yaitu sejumlah 1.009.565 orang (Data supas 2005, BPS, diolah). Urutan kedua adalah migran asal Jawa 191.290 orang (19%) dan yang terendah adalah migran asal Luar Jawa hanya (11%). Berdasarkan variabel individu, ditemukan bahwa migran risen tenaga kerja dari berbagai daerah, jumlah terbesar yang masuk ke Bodetabek memiliki karakteristik sebagai berikut: migran berumur muda (20-34 tahun) sebesar (59%); berjenis kelamin laki-laki (51%); berpendidikan SMU (46%); berstatus kawin (65%) dan bekerja di sektor informal (57%). Secara umum karakteristik migran tersebut mempunyai pola yang sama baik berdasarkan daerah asal maupun daerah tujuan. Analisis inferensial menunjukkan bahwa laju pertumbuhan ekonomi dan peran sektor industri mempunyai hubungan yang negatif. Artinya variabel pertumbuhan ekonomi atau peran sektor indutri yang tinggi di daerah asal migran menjadi faktor penghambat terjadinya migran pindah ke Bodetabek. Sedangkan variabel upah dan variabel tingkat pengangguran tidak sesuai dengan hipotesis (teori), artinya peningkatan tingkat upah di daerah asal migran (dari berbagai daerah) tidak menjadi pengahambat terjadinya migran untuk pindah ke Bodetabek. Demikian juga variabel tingkat pengangguran mempunyai nilai koefisien parameter negatif untuk semua daerah asal migran. Artinya bahwa walaupun terjadi peningkatan rasio tingkat pengangguran daerah asal relatif terhadap Bodetabek, namun kecenderungannya migran untuk pindah ke Bodetabek masih lebih besar."

"Perpindahan (mobilitas) penduduk yang telah terjadi sejak tahun sembilan puluhan, membutuhkan data migrasi yang relevan, yaitu dengan pengukuran yang tepat. Selama ini migrasi diukur dengan angka migrasi kasar (crude migration rate =cmr), masih belum dapat menggambarkan kejadian migrasi yang terjadi, karena masih dipengaruhi oleh perubahan struktur usia. Untuk itu diperlukan suatu pengukuran yang telah terbebas dari pengaruh struktur usia. Untuk itu dibutuhkan data migrasi yang lebih rinci, yaitu migrasi yang dapat menggambarkan migrasi dengan renlang waktu yang relatif pendek, menurut kelompok usia. Data SUPAS 1995 memungkinkan untuk memperoleh data migrasi (risen) menurut kelompok usia dan daerah tujuan dan asal migran, melalui pengolahan data dengan menggunakan lamanya tinggal.Ananta dan Anwar (1995), telah mempergunakan suatu pengukuran migrasi yang terbebas dari pengaruh struktur usia, yang dikenal dengan gross-migra-production-rate (GMR), yang merupakan suatu angka indeks. Angka ini merupakan penjumlahan daripada angka migrasi menurut kelompok usia (age-specific-migration-rate). Pengukuran ini analog dengan Gross Reproduction Rate (GRR) dalam analisis fertilitas. Sesungguhnya, pengukuran ini digunakan dalam analisis demografi multiregional, yang merupakan perluasan dari pada demografi formal, sehingga hanya ada satu angka migrasi (angka migrasi keluar). Dengan menggunakan pengukuran ini dalam perspektif demografi uniregional, maka ditemukan dua angka migrasi, yaitu Gross-migra-out-prociuction-rate (GOMR) untuk mengukur migrasi keluar dan gross-migra-in-production-rate (GIMR) untuk mengukur migrasi masuk.Dengan menggunakan data SP 1980 dan SP 1990, Ananta dan Anwar (1995) menghitung GOMR dan GIMR untuk keduapuluh tujuh propinsi. Pengukuran ini memperhatikan kecenderungan angka migrasi masuk dan keluar, dengan membagi propinsipropinsi atas tujuh kelompok kecenderungan poia migrasi. Selanjutnya, Karyatna (1996) telah menggunakan pengukuran ini untuk mengestimasi angka migrasi periode 1990-1995, dengan menggunakan data SP 1980 dan SP 1990. Estimasi angka migrasi dilakukian sebelum keluarnya hash SUPAS 1995, dengan menggunakan asumsi-asumsi tertentu, yang juga melihat kecenderungan naik-lurunnya angka migrasi keluar dan masuk, dengan menghasilkan skenario pola migrasi. Berdasarkan skenario 1 dan 2, pola kecenderungan migrasi propinsi dibagi atas sembilan kelompok. Dan akhirnya, penelitian ketiga dilakukan Ananta et al. (1998), dengan menggunakan data SUPAS 1995, telah lebih maju. Pengukuran migrasi yang dilakukan telah memperhitungkan penduduk yang beresiko untuk pndah, serta adanya kriteria GMR yang tertentu. Angka migrasi dikelompokkan atas tiga, yaitu migrasi rendah (GMR-nya kecil dari 0,20), migrasi sedang (GMIR berada antara 0,20 - 0,40) dan migrasi tinggi (GMR-nya besar dari 0,40). Penelitian ini membagi propinsi-propinsi atas lujuh kelompok. Namun, keliga penelitian ini belum melihat GMR menurut propinsi asal dan propinsi tujuan.Thesis ini bertujuan untuk mengestimasi angka migrasi (risen) pada propinsipropinsi, dengan menggunakan variabel lamanya linggal : lima, empat, tiga, dua dan satu tahun pada propinsi tempat tinggal sekarang. Setelah memperoleh data migrasi, maka akan dapat diketahui bagaimana pola kecenderungan migrasi risen yang terjadi. Untuk itu diperlukan data migran menurut kelompok usia dan jenis kelamin untuk duapuluh tujuh propirisi. Data tersebut diperoleh melalui beberapa tahapan, yaitu : (1) menginterpolasi jumlah penduduk menurut kelompok usia lima tahunan dan jenis kelamin untuk 27 propinsi, (2) Mendapatkan variabel migran menurut kelompok usia lima tahunan, propinsi asal dan propinsi tujuan.(3) mengestimasi data jumlah penduduk usia 0-4 tahun dengan asumsi 25 persen penduduk usia 0-4 mengikuti penduduk wanita usia 15-19 tahun, dan (4) mengestimasi angka migrasi risen ketuar dan masuk (GOMR, GIMR). Data dan angka migrasi yang dihasilkan adalah berdasarkan data kumulatif. Selanjutnya diestimasi lagi migran berdasarkan titik waktu yang diinginkan, dengan teknik yang sederhana dari data migran kumulatif, khusus untuk dua propinsi, yaitu : Sumatera Barat dan DKI Jakarta.Dari hasil estimasi yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa beberapa hai yang menarik :1. Angka migrasi propinsi-propinsi terus mengalami penurunan, dengan kecepatan yang bervariasi antar propinsi. Ada yang relatif cepat, tetapi ada juga yang sangat cepat. Propinsi-propinsi yang semula berada pada delapan kelompok berdasarkan kecenderungan migrasinya (1989-1995), pada akhir periode pengamatan (1993-1995), duapuluh empat propinsi telah masuk pada kelompok migrasi rendah. Hanya tiga propinsi yang masih berada pada kelompok migrasi lainnya, yaitu DKI Jakarta pada kelompok empat yang bercirikan migrasi sedang dan Kalimantan Timur dan Sulawesi Tenggara pada kelompok tiga yang bercirikan migrasi masuk sedang dan migrasi keluar rendah.2. Angka migrasi laki-laki pada umumnya lebih besar daripada perempuan. Namun ada pada beberapa propinsi ditemukan angka migrasi perempuan lebih tinggi daripada laki-laki, yaitu di Sumatera Utara, Sumatera Barat dan Sulawesi Tenggara.3. Konsentrasi migran masih pada kelompok-kelompok usia muda, yaitu 20-29 tahun untuk perempuan. Sedangkan untuk migran laki-laki, sedikit lebih tinggi, yaitu 25-34 tahun.4. Propinsi tujuan migran dan propinsi asst migran masih terkonsentrasi di Pulau Jawa. DKI Jakarta masih mempunyal daya tarik yang cukup besar untuk didatangi, meskipun akhirnya telah digeser oleh Jawa Barat.5. Berdasarkan data tahunan, terlihat bahwa angka migrasi yang diperoleh lebih kecil. Pola migrasinya bervariasi antara migrasi keluar laki-laki dan perempuan dengan migran masuk laki-laki dan perempuan.Di masa mendatang, ketersediaan data migrasi yang lebih rinci dan semakin komprehensif sangat dibutuhkan, sehingga dapat digunakan untuk berbagai analisis demografi, khususnya migrasi. Untuk itu disarankan agar Badan Pusat Statistik dapat mengumpulkan dala tersebut dalam Sensus Penduduk pada pertanyaan kor (inti), sehingga kesalahan sampling dapat diatasi, dan ketersediaan data untuk analisis dapat direalisasikan."

"Migrasi adalah sebuah perpindahan sebagai upaya manusia menuju ke jalan yang lebih baik. Perjalanan ke arah yang lebih baik itulah yang tampaknya tengah dilakukan oleh combine Resource Institution (CRI) ...."

"Tesis ini dimotivasi oleh adanya tenaga kerja Indonesia yang menjadi tenaga kerja di luar negeri akibat dari pcrekonomian terbuka. TKI yang bekexja di luar negeri mendapatkan upah yang kemudian akan diririmkan ke daerah asalnya, upah ini yang kemudian disebut sebagai remitansi yang diharapkan bisa membantu keluarganya dalam memutuskan konsumsi di masa yang akan chatang. Remitansi ini juga diperhitimgkan sebagai devisa negara yang diharapkan dapat meningkatkan pertumbuhan daerah yang kemudian secara tidak langsung dapat meningkatkan penumbuhan nasional.Studi ini dilakukan di Indonesia, dimana sampel merupal-can tenaga kerja Indonesia (TKI) yang ada di 14 kantong balai penempatan TKI yaitu di propinsi: Sumatera Utara, Riau, Sumatera Selatan, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Jogjakarta Jawa Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Timur, Kalirnantan Selatan, NTB, NTT, Sulawesi Selatan. Sampel diambil pada tahun 2001 - 2006. Menggunakan model data panel, random effect dngan persamaan regresi linier. Variabel terikat yang digunakan adalah pertumbuhan propinsi dan konsumsi propinsi, sedangkan variabel bebasnya adalahjumlah TKI dan remitansi. Pada studi pertumbuhan propinsi didapat hasil bahwa propinsi Riau, Sumatera Selatan, Kalimantan Timur, dan NTB memberikan hasil signiiikan yang berarti bahwa remitansi memberikan pengaruh pada pertumbuhan propinsi tersebut. Tetapi banya propinsi Riau yang mcmpcrlihatkan bahwa remitansi memberikan pengaruh terhadap peningkatan pertumbuhan, sedangkan di propinsi lainnya remitansi justru mempercepat propinsi tersebut menuju pada titik konvergensi pertumbuhan. Pada hasil penelitian konsumsi, hanya remitansi di propinsi Riau, Jawa Timur, NTB, NTT saja yang memberikan pengaruh pada perubahan konsumsi. Propinsi Riau sekali lagi memberikan pengaruh yang positif sehingga dapat dikatakan bahwa jumlah remitansi memberikan pengaruh pada peningkatan konsumsi."

"Penelitian ini bertujuan untuk menelusuri daerah asal dan arah migrasi orang Minangkabau yang berada di Provinsi Jambi berdasarkan kajian variasi dialektal. Untuk tujuan tersebut digunakan metode dialektometri dengan teknik permutasi. Berdasarkan perhitungan tersebut, di Provinsi Jambi ditemukan lebih banyak kecenderungan asal dan arah migrasi. Titik pengamatan-titik pengamatan (TP-TP) Jambi yang memperlihatkan hubungan beda wicara dengan TP-TP Sumatera Barat mempunyai tiga pola kecenderungan asal dan arah migrasi, sedangkan TP-TP yang menunjukkan tingkat hubungan pada perbedaan subdialek menunjukkan lebih banyak kecenderungan asal dan arah migrasi, yakni tujuh pola.This article is aimed to reveal the original homeland of Minangkabau people in Jambi Province and to trace their migration area based on dialectal variation. For that purpose, the research used the method of dialectometry by applying the technique of permutation. Based on this technique, it is found that in Jambi Province, there are many tendencies of the origines and directions of migration. The points of observation in Jambi which show the level of relation in the difference of pronunciation reveal that there are three tendencies of the pattern of the origines and directions of migration. Meanwhile, the points of observation which show the level on relation in the difference of subdialect shows more tendencies. There are seven patterns."

"Pada tahun 1995 telah mulai diperkenalkan oleh Ananta dan Anwar suatu pengukuran migrasi yang relatif Baru untuk kasus di Indonesia yaitu indeks migrasi atau GMR (Gross Migra-Production Rate) yang merupakan penjumlahan dari ASMR (Age Specific Migration rate). Ada 2 jenis indeks migrasi yaitu indeks migrasi keluar atau GOMR (Gross Out Migra-Production rate) dan indeks migrasi masuk atau GIMR (Gross In-Migra-Production Rate). Berdasarkan hasil Sensus Penduduk 1980 dan 1990, Ananta dan Anwar (1995) menghitung indeks migrasi keluar (GOMR) dan indeks migrasi masuk (GIMR) per propinsi. Indeks migrasi keluar (GOMR) per propinsi belum melihat tujuan propinsi migran, dan indeks migrasi masuk per propinsi belum melihat asal propinsi migran. Indeks migrasi yang dapat melihat asal propinsi dan tujuan propinsi migran sekaligus adalah indeks migrasi antar propinsi. Dalam tesis ini mencoba membuat proyeksi indeks migrasi antar propinsi di Indonesia untuk tahun 1990-1995. Proyeksi indeks migrasi yang dimaksud adalah proyeksi indeks migrasi keluar antar propinsi penduduk laki-laki, proyeksi indeks migrasi keluar antar propinsi penduduk perempuan, proyeksi indeks migrasi masuk antar propinsi penduduk laki-laki dan proyeksi indeks masuk antar propinsi penduduk perempuan. Untuk dapat membuat proyeksi tersebut data yang diperlukan adalah : 1) Banyak migran keluar (total) per propinsi menurut kelompok umur dan jenis kelamin dari Sensus Penduduk 1980 dan 1990, 2) Banyak migran keluar dari satu propinsi ke propinsi lainnya menurut jenis kelamin dari Sensus Penduduk 1980 dan 1990, dan 3) ASOMR dan ASIMR per propinsi menurut jenis kelamin tahun perode 1975-1980 dan 1985-1990. Dengan adanya data tersebut di atas metoda proyeksi yang dicoba diajukan oleh penulis dengan langkah-langkahnya adalah: 1. Proyeksi banyak migran keluar per propinsi tahun 1990-1995 yang berumur 5 tahun ke atas 2. Proyeksi banyak migran keluar per propinsi tahun 1990-1995 yang berumur 0-4 tahun 3. Proyeksi banyak migran keluar dari propinsi a menurut kelompok umur tahun 1990-1995 4. Menghitung distribusi proporsi migran keluar dari propinsi a ke propinsi-propinsi lainnya 5. Proyeksi banyak migran keluar antar propinsi untuk kelompok umur u tahun 1990-1995 6. Proyeksi Indeks Migrasi. Suatu proyeksi hanya akan benar (terjadi) jika dan hanya asumsi yang diajukan benar-benar terjadi. Di sini asumsi yang diperlukan adalah sebagai berikut : 1. Banyak migran keluar dari tiap propinsi ke luar negeri sedikit sekali. Asumsi ini diperlukan karena dari hasil pengolahan baik oleh BPS ataupun Lembaga Demografi FE UI tidak ada datanya. Kalaupun kenyataannya ada, diharapkan jumlah migran keluar selama periode 1990-1995 sedikit dibanding dengan jumlah migrasinya. 2. Angka pertumbuhan banyak migran keluar per propinsi menurut jenis kelamin pada tahun periode 1990-1995 mengikuti angka pertubuhan pada periode sebelumnya. 3. Pola distribusi migran keluar dari satu propinsi ke 26 propinsi lainnya, dan Pola distribusi migran keluar menurut kelompok umur pada tahun periode 1990-1995 mengikuti pola pada tahun periode sebelumnya, serta Pole distribusi migran keluar menurut kelompok umur mengikuti totalnya. Dari hasil proyeksi antara lain dapat disimpulkan bahwa : 1. Asal dan tujuan migran dari dan ke propinsi-propinsi belum merata, yang mencerminkan masih terkonsentrasinya ke beberapa propinsi saja. 2. Meskipun DKI Jakarta tidak lagi selalu jadi tujuan utama migran, namun ternyata propinsi-propinsi di pulau Jawa masih mempuyai indeks migrasi masuk yang besar. 3. Indeks migrasi penduduk perempuan tidak selalu lebih rendah dari pada indeks migrasi penduduk laki-laki, baik untuk indeks migrasi keluar maupun untuk indeks migrasi masuk."

"ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk memahami pola people follow jobs atau pola jobs follow people yang terjadi di Indonesia Barat dan Indonesia Timur. Pola tersebut digambarkan melalui hubungan timbal balik antara migrasi masuk dengan jumlah orang bekerja di masing-masing kota kabupaten di kedua region tersebut dengan metode estimasi Two Stage Least Squares (2SLS). Kesimpulan penelitian ini menunjukan bahwa pola people follow jobs lebih dominan terjadi dibandingkan pola jobs follow people baik di Indonesia Barat dan Indonesia Timur.

---

ABSTRACT

This research aim to understand the pattern of whether people follow jobs or jobs follow people which occur in Western and Eastern part of Indonesia. The pattern is described by causal relationship between in migration and number of employed people in each city or district in those regions using Two Stage Least Squares estimation method. The result of this paper shows that effect of people follow jobs is more dominant compared to jobs follow people effect in both regions.

"