Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak stock split announcement terhadap abnormal return ditinjau pada kondisi pasar yang bullish dan bearish serta kondisi pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan pertumbuhan ekonomi yang rendah tahun 2010 - 2016 pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode event study. Hasil penelitian menunjukkan bahwasannya perusahaan cenderung mendapatkan abnormal return positif pada kondisi pasar yang bullish dan cenderung mendapatkan abnormal return yang negatif pada kondisi pertumbuhan ekonomi yang tinggi.

---

The research focuses on the stock split announcement effect to abnormal return reviewed on bullish and bearish market condition and high economic growth and low economic growth condition in 2010-2016 on listed companies in Indoneisa Stock Exchange. This research is a quantitative research by using event study method. The results of this research show that companies tend to gain positive abnormal return on bull market condition and tend to gain negative abnormal return on high economic growth condition."

"Utang luar negeri merupakan salah satu sumber pembiayaan bagi pembangunan negara Indonesia. Dengan bantuan dana dari luar negeri diharapkan Indonesia dapat meningkatkan pendapatan domestik bruto nasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa korelasi tersebut. Dengan mengambil salah satu sektor industri di Indonesia, penelitian ini mencoba menganalisa keterkaitannya dan juga mencoba meneliti kemampuan membayar kembali utang tersebut melalui nilai ekspor sektor tersebut. Penulis menggunakan pendekatan persamaan simultan untuk mendapatkan model penyelesaian yang unik dan dapat menjadi saran dalam pengambilan kebijakan terkait utan luar negeri Indonesia.

---

Foreign debt is one of the sources of financing for the development of the Indonesian industry. With the help of funds from foreign countries, Indonesia is expected to increase the national gross domestic product. This study aimed to prove the hypothesis and correlation between debt and development of gross domestic product. By taking one of the industrial sector in Indonesia, this study tries to analyze the correlation and also examine the ability to pay back the debt through export value of that sector. The author uses a simultaneous equation approach to obtain a unique solution model and can be related to policy-making suggestions in Indonesia's foreign debt"

"Penelitian ini ingin melihat dampak yang disebabkan oleh infrastruktur fisik, infrastruktur sosial, dan infrastruktur keuangan pada pertumbuhan ekonomi di Indonesia menggunakan data 34 provinsi selama periode 2016-2020. Indikator-indikator infrastruktur diwakili oleh indeks komposit yang disusun menggunakan teknik Principal Component Analysis (PCA) dalam pembentuan indeks infrastruktur. Estimasi dalam penelitian ini dilakukan menggunakan Panel Corrected Standard Error (PCSE) untuk untuk memperbaiki Model Fixed Effect yang mengandung permasalahan multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Hasil penelitian ini adalah infrastruktur fisik, infrastruktur sosial, dan infrastruktur keuangan berdampak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Hanya saja infrastruktur fisik dan sosial berdampak positif, sedangkan infrastruktur keuangan berdampak negatif.

---

The purpose of this research is to determine the effects of physical, social, and financial infrastructure on economic growth in Indonesia during 2016-2020 using data from 34 provinces.. The infrastructure index is compiled using the Principal Component Analysis (PCA) technique in order to represent infrastructure indicators. Estimation in this study was carried out using the Panel Corrected Standard Error (PCSE) to improve the Fixed Effect Model which contains problems of multicollinearity, heteroscedasticity, and autocorrelation. The results of this study are physical infrastructure, social infrastructure, and financial infrastructure have a significant impact on economic growth in Indonesia. Physical and social infrastructure has a positive impact, while financial infrastructure has a negative impact."

"Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menguji apakah pertumbuhan ekonomi di Indonesia dikategorikan sebagai pro-poor growth (berpihak kepada orang miskin). Thesis ini akan dianalisis melalui bagaimana mekanisme pertumbuhan ekonomi mempengaruhi kemiskinan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data panel yang disusun dengan data pada tingkat provinsi untuk periode 2004 – 2010. Selanjutnya, data panel tersebut dipergunakan untuk mengestimasi model ekonometrik yang memungkinkan kita mengetahui dampak dari pertumbuhan ekonomi, ketimpangan, pengeluaran pemerintah, dan kemampuan fiskal pada tingkat kemiskinan. Adapun variabel kontrol terdiri dari koefisien Gini, Per Kapita Produk Domestik Regional Bruto (PDRB per kapita), pengeluaran pemerintah, dan sumber pendapatan sendiri.Hasil penelitian ini memiliki implikasi pada kebijakan pemerintah. Pertama, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi yang baik ternyata dapat menanggulangi kemiskinan. Dengan demikian, Pemerintah harus memformulasikan kebijakan yang dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi yang berpihakak pada masyarakat miskin. Selain itu, bukti empiris menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan lebih responsif terhadap pertumbuhan ekonomi dari pada distribusi pendapatan (gini ratio). Kedua, pengaruh pengeluaran pemerintah terhadap pertumbuhan ekonomi sangat bervariasi. Belanja pemerintah untuk pendidikan dan kesehatan memiliki dampak yang signifikan terhadap pengentasan kemiskinan melalui ketidaksetaraan pendapatan berkurang, sedangkan belanja publik pada perlindungan sosial tidak signifikan berkontribusi dalam mengurangi angka kemiskinan. Selanjutnya, kemampuan fiskal di masing-masing provinsi sangat diperlukan untuk meningkatkan pengentasan kemiskinan di wilayhanya.Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan ekonomi diperlukan untuk meningkatkan efektivitas penanggulangan kemiskinan. Selain itu, untuk mempercepat pengurangan kemiskinan di Indonesia, pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan juga harus didukung melalui investasi sumber daya manusia, serta merancang dan menerapkan program pengurangan kemiskinan yang berpihak pada masyarakat miskin. Untuk kasus Indonesia, pertumbuhan ekonomi selama periode 2004-2010 dapat disimpulkan sebagai pro-poor growth.

---

The main purpose of this study is to examine whether economic growth in Indonesia is categorised as pro-poor growth. It will be analysed through how economic growth affects poverty. To address this research, we will conduct the study using panel data. It consists of province-level data from 2004 - 2010 to estimate an econometric model that allows us to know the impact of economic growth, inequality, government spending, and fiscal capability on poverty rate. Therefore, the set of control variables consists of the Gini coefficient, per capita Gross Regional Domestic Product (GRDP), government spending, and own income resources.

The estimated results of this study have important policy implications. First, the finding shows that economic growth is good to enhance poverty reduction; government therefore should consider to rising up economic growth benefiting for the poor. In addition, empirical evidence suggests that the poverty headcount ratio in Indonesia is more responsive on economic growth than on income distribution. Second, the effect of government expenditures varies for different type of spending. Government spending on education and health has significant impact on poverty alleviation through reduced income inequality; while public expenditure on social protection is insignificantly contribute to decrease poverty rate. Finally, the fiscal capability in each province is required to enhance poverty eradication.

Further, economic growth is needed to enhance the effectiveness of poverty reduction. Moreover, sustained growth should be accompanied by encouraging in human capital investment to accelerate poverty reduction. In addition, designing and implementing pro poor poverty reduction program should be done to accelerate poverty alleviation. Finally, this result suggests that economic growth during period 2004-2010 in Indonesia can be concluded as pro-poor growth"

"Pemerintah Indonesia sebagai regulator mengatur spektrum keterkaitan dengan regulasi global, dimana ke depannya masih akan diatur yang terdiri dari empat alokasi spektrum, yaitu pada 700 MHz, 2,6 GHz, 3,3 & 3,5 GHz, 26 & 28 GHz. Mengenai penataan spektrum, penelitian ini berfokus pada frekuensi 3,5 GHz dan saat ini masih digunakan oleh satelit di Indonesia Timur, yang memiliki jumlah penduduk penggunaan satelit terbesar. Tujuan peneliltan untuk menganalisis dampak ekonomi di suatu wilayah yang ditimbulkan dari perubahan penggunaan teknologi dengan model Input-Output (IO). Model ini dijabarkan dalam tabel matriks yang menyajikan informasi tentang transaksi barang dan jasa serta keterkaitan antar satuan kegiatan ekonomi dalam suatu wilayah, pada waktu periode tertentu. Data yang digunakan dari tabel Input- Output (IO) yang disusun oleh BPS (Badan Pusat Statistik) tahun 2016. Data tersebut di proses dengan nilai shock dari investasi 5G yang menghasilkan peningkatan Produk Domestik Bruto (PDB). Dari hasil penelitian didapatkan investasi 5G di tiga provinsi yang menggunakan setelit memberikan dampak kenaikan Produk Domestik Bruto (PDB) yakni Papua sebesar Rp. 67.570.000.000 dengan kenaikan sebesar Rp. 94.976.690.000 (0,65%), Maluku Utara sebesar Rp. 20.010.000.000 memberikan dampak sebesar Rp. 25.268.770.000 (0,077%) dan terakhir Nusa Tenggara Timur (NTT) sebesar Rp. 18.390.000.000 dengan dampak 23.453.980.000 (0,03%). Hal tersebut menunjukkan bahwa kebijakan yang akan dilakukan pemerintahan dengan mengubah penggunaan frekuensi 3,5 GHz memberikan dampak postif sebesar 0,172% terhadap ekonomi di wilayah Indonesia Timur.

---

The Indonesian government as a regulator regulates the spectrum of linkage with global regulations, which in the future will still be regulated consisting of four spectrum allocations, namely at 700 MHz, 2,6 GHz, 3,3 & 3,5 GHz, 26 & 28 GHz. Regarding spectrum structuring, this study focuses on the 3.5 GHz frequency and is currently still used by satellites in Eastern Indonesia, which has the largest number of satellite usage populations. The purpose of the study is to analyse the economic impact in an area arising from changes in the use of technology with the Input-Output (IO) model. This model is described in a matrix table that presents information about transactions of goods and services and the interrelationships between units of economic activity in a region, at a certain period. The data used is from the Input-Output (I-O) table compiled by BPS (Central Statistics Agency) in 2016. The data is processed with the shock value of 5G investment which results in an increase in Gross Domestic Product (GDP). From the results of the study, it was found that 5G investment in three provinces using satellite had an impact on increasing Gross Domestic Product (GDP), namely Papua by Rp. 67.570.000.000 with an increase of Rp. 94.976.690.000 (0,65%), North Maluku by Rp. 20.010.000.000 with an impact of Rp. 25.268.770.000 (0,077%) and finally East Nusa Tenggara of Rp. 18.390.000.000 with an impact of 23.453.980.000 (0,03%). This shows that the policy that will be carried out by the government by changing the use of the 3.5 GHz frequency has a positive impact of 0.172% on the economy in Eastern Indonesia."

"Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki dampak yang ditimbulkan dari adanya penetapan kebijakan PSBB selama pandemi Covid-19 terhadap abnormal return saham di berbagai sektor ekonomi Indonesia. Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) adalah kebijakan seperti lockdown yang diterapkan oleh pemerintah daerah dan pusat di Indonesia. Secara khusus, analisis event study dilakukan untuk memperkirakan abnormal return dari 90 saham terpilih yang telah dikelompokkan berdasarkan sektor ekonomi JASICA oleh Bursa Efek Indonesia. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa berbagai sektor memiliki abnormal return yang signifikan pada waktu tertentu. Perbedaan abnormal return antara sebelum dan sesudah penetapan kebijakan secara signifikan terjadi pada sektor MIND, PROP, dan FIN. Selain itu, terdapat sektor ekonomi yang menunjukkan abnormal return kumulatif signifikan bernilai negatif yaitu PROP dan FIN, sementara yang bernilai positif yaitu BIND selama periode jendela peristiwa. Dengan begitu, penelitian ini dapat menjadi pertimbangan para pihak sehubungan dengan strategi mitigasi risiko dalam melakukan investasi.

---

This study aims to examine the impact of PSBB policy announcement during the Covid-19 pandemic on the abnormal stock returns in Indonesia. Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) is a lockdown-like policy applied by Indonesian local and central governments. An event study analysis is conducted to estimate abnormal returns of the 90 selected stocks grouped by JASICA classification by the Indonesia Stock Exchange. The results of this study reveal that various sectors have significant abnormal returns at a certain time. The difference in abnormal returns before and after the announcement are significantly occurred in the MIND, PROP, and FIN sectors. In addition, there are economic sectors that show significant cumulative abnormal returns with negative values are PROP and FIN, while those with positive values is BIND during the event window period. Hence this study can be a consideration for the parties concerning risk mitigation strategies in investing."

"Penelitian ini berusaha menganalisis pengaruh premi risiko pasar ukuran perusahaan rasio book to market dan momentum terhadap excess return saham per sektor industri yang terdaftar di BEI periode tahun 2009 sampai dengan 2013 Data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain harga penutupan harian masing masing saham jumlah dividen per lembar saham harga penutupan harian IHSG tingkat suku bunga SBI kapitalisasi pasar dan PBV price to book value Variabel terikat dalam penelitian ini adalah excess return saham per sektor industri sedangkan variabel variabel bebasnya antara lain premi risiko pasar ukuran perusahaan portofolio SMB rasio book to market portofolio HML dan momentum portofolio WML Penelitian ini menggunakan 2 model persamaan yaitu 3 faktor Fama dan French dan 4 faktor Carhart dalam melakukan regresi linier berganda secara time series Hasil penelitian menyatakan bahwa model 4 faktor Carhart mampu menjelaskan dengan baik excess return saham pada dua sektor industri saja yaitu MIN dan UTIL Sedangkan model 3 faktor Fama dan French mampu menjelaskan excess return saham pada sektor industri AGRI dan BASIC saja Premi risiko pasar berpengaruh positif dan signifikan terhadap excess return saham pada semua sektor industri Premi risiko ukuran perusahaan SMB berpengaruh positif dan signifikan terhadap excess return saham hanya pada 7 sektor industri kecuali AGRI dan PROP Premi risiko rasio book to market HML berpengaruh positif dan signifikan terhadap excess return saham pada 7 sektor industri kecuali AGRI dan MIN Premi risiko momentum WML berpengaruh positif dan signifikan terhadap excess return pada tiga sektor industri yaitu FIN MISC dan PROP.

---

This study sought to analyze the effect of risk premium of market firm size book to market ratio and momentum on stock excess returns per industrial sectors listed on the Indonesian Stock Exchange in the period 2009 to 2013 The data used in this study include the daily closing price of each stocks the amount of dividends per share the closing price of the daily stock composite index SBI interest rate market capitalization and PBV price to book value The dependent variable in this study is the stock excess returns per industrial sectors while the independent variables include the risk premium of market SMB portfolio HML portfolio and WML portfolio This study uses 2 equation models namely the 3 factor of Fama and French and 4 factor of Carhart in the multiple linear regression is time series The study concludes that the Carhart 4 factor model is able to explain stock excess returns in two industrial sectors namely MIN and UTIL While the Fama and French 3 factor model can explain the excess return on AGRI and BASIC Market risk premium has a significant positive effect on stock excess returns in all sectors of industry SMB portfolio has a significant positive effect on stock excess returns only in 7 industrial sectors except AGRI and PROP HML portfolio has a significant positive effect on stock excess returns only in 7 industrial sectors except AGRI and MIN WML portfolio has a significant positive effect only on three sectors of the industry namely FIN MISC and PROP."

"Sektor energi memiliki peran penting dalam perekonomian global, namun sektor ini juga rentan terhadap krisis ekonomi, pandemi, dan konflik geopolitik yang dapat memicu volatilitas harga saham. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi perilaku herding investor selama dua krisis utama, yaitu pandemi COVID-19 dan invasi Rusia terhadap Ukraina, pada saham sektor energi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2018–2022, dengan fokus pada identifikasi indikasi perilaku herding pada return saham sektor energi selama kedua periode krisis tersebut. Pendekatan kuantitatif digunakan dengan menganalisis data time series harian, dan sampel penelitian terdiri dari 57 saham yang dipilih melalui metode purposive sampling berdasarkan kriteria relevan. Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengidentifikasi perbedaan perilaku herding selama kedua periode krisis serta mengevaluasi dampak fluktuasi harga minyak mentah West Texas Intermediate (WTI) terhadap perilaku herding di sektor energi. Hasil penelitian menunjukkan adanya indikasi perilaku herding di perusahaan sektor energi selama periode 2018–2022, namun tidak ditemukan bukti yang cukup kuat bahwa perilaku herding terjadi selama periode krisis COVID-19 dan invasi Rusia terhadap Ukraina, sementara fluktuasi harga minyak mentah WTI tidak terbukti secara signifikan memicu perilaku herding di sektor energi. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi regulator dan akademisi dalam merancang kebijakan yang lebih efektif untuk mengelola perilaku pasar selama periode ketidakpastian global serta mendorong penelitian lebih lanjut untuk mengeksplorasi faktor-faktor lain yang memengaruhi perilaku herding di sektor-sektor lain.

---

The energy sector plays a vital role in the global economy but is also vulnerable to economic crises, pandemics, and geopolitical conflicts that can trigger stock price volatility. This study aims to explore investor herding behavior during two major crises, namely the COVID-19 pandemic and Russia’s invasion of Ukraine, on energy sector stocks listed on the Indonesia Stock Exchange during the 2018–2022 period. The objective is to identify indications of herding behavior in energy sector stock returns during these crisis periods. A quantitative approach is employed, analyzing daily time series data. The sample consists of 57 stocks selected through purposive sampling based on relevant criteria. Hypothesis testing is performed to identify differences in herding behavior during the two crisis periods and to evaluate the impact of fluctuations in the price of West Texas Intermediate (WTI) crude oil on herding behavior in the energy sector. The results indicate the presence of herding behavior in energy sector companies during the 2018–2022 period, but there is no strong evidence that herding behavior occurred during the COVID-19 crisis or the Russia-Ukraine invasion. Meanwhile, fluctuations in the WTI crude oil price were not found to significantly trigger herding behavior in the energy sector. These findings are expected to serve as a reference for regulators and academics in designing more effective policies to manage market behavior during global uncertainty periods and to encourage further research into other factors influencing herding behavior in other sectors."

"Ownership structure memiliki keterkaitan secara langsung dengan struktur modal perusahaan dimana biaya modal merupakan komponen utama dalam penghitungan economic value added guna mengukur nilai perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh struktur kepemilikan yang terdiri dari kepemilikan manajerial, kepemilikan publik, kepemilikan institutional, dan kepemilikan pemerintah terhadap economic value added yang digunakan sebagai sebuah pengukuran nilai perusahaan. Penelitian ini menggunakan unbalanced panel data sejumlah 182 data observasi dari sampel seluruh perusahaan yang listed selama periode 2007-2011 dan menerbitkan dividen secara rutin setiap tahunnya selama tahun penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) kepemilikan manajerial tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap economic value added, (2) kepemilikan publik memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap economic value added, (3) kepemilikan institusional memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap economic value added, (4) kepemilikan pemerintah tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap conomic value added, (5) struktur kepemilikan (kepemilikan manajerial, kepemilikan publik, kepemilikan institusional, kepemilikan pemerintah) secara simultan memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap economic value added.

---

Ownership structure has a direct relationship with company’s capital structure where the cost of capital is the main component in the calculation of economic value added to measure the firm value. This research aims to analyze the effect of ownership structure that consists of managerial ownership, public ownership, institutional ownership, and government ownership on economic value added which used as a measurement of firm value. This research uses an unbalanced panel data of 182 observations data of all listed companies that listed in the period 2007-2011 and issuing dividend regularly every year during the research's year.

The result shows: (1) managerial ownership has no significant effect on economic value added, (2) public ownership has a significant positive effect on economic value added, (3) institutional ownership has a significant positive effect on economic value added, (4) government ownership has no significant effect on economic value added, (5) ownership structure (managerial ownership, public ownership, institutional ownership, government ownership) simultaneously has a significant positive effect on economic value added."

"ABSTRACTKinerja perusahaan dapat diukur dengan banyak cara, mulai daripendekatan keuangan konvensional seperti analisis rasio sampai pada konsepyang dikenal dengan economic value added (EVA).Perhitungan EVA ini dianggap cocok karena menyajikan ukuran yangmempertimbangkan harapan kreditur dan pemegang saham perusahaan ataupihak-pihak yang berkepentingan dengan perusahaan. Dengan demikian metodeini akan melihat dan menjawab bagaimana kinerja perusahaan yang sebenarnya.Perhitungan EVA pada 10 perusahaan menunjukkan nilai yang berbedabeda.Untuk perusahaan yang menghasilkan nilai EVA > 0 atau EVA bernilaipositif artinya manajemen telah berhasil menciptakan nilai tambah bagiperusahaan. Sedangkan nilai EVA < 0, maka berarti tidak memberikan nilaitambah kedalam perusahaan tersebut karena laba yang tersedia tidak dapatmemenuhi harapan-harapan kreditur dan penyandang dana perusahaan.""Nilai EVA perusahaan yang baik seharusnya bisa membawa dampakpositif pada harga saham (Market Value Added ? MVA). Namun, padakenyataannya di Indonesia, kebanyakan emiten yang EVA-nya positif tidakberpengaruh besar terhadap animo beli investor. Sebab, acuan investor kitadititikberatkan pada dua hal yaitu capital gain dan deviden.""Pada hasil regresi yang diutarakan, bahwa EVA secara signifikanmempengaruhi harga saham (MVA) dan pengaruh yang diberikannya adalahpositif artinya setiap kenaikan Rp 1 nilai EVA akan mengakibatkan peningkatanpada nilai MVA sebesar Rp 4.981962."""Tujuan penulisan karya akhir ini antara lain adalah untuk mengetahui""apakah EVA sebagai pengukur kinerja perusahaan relevan dengan kebutuhan investor dalam penentuan harga saham dan mengetahui seberapa besar pengaruh EVA terhadap harga saham dan dampak positif atau negatif yang dihasilkannya."

---

ABSTRACT"Company performances can be measured with many ways, starting from""convensional financial approach, such as ratio analysis, to a concept known as economic value added (EVA).""""Calculation of EVA is suitable because it provides measurement that""considers creditors? expectations and company stake holders. This method will see and answer how company performance actually is."""Calculation of EVA 10 companies shows different values. Company thatproduce EVA > 0 or positive EVA means management successfully creates valueadded in the company. Meanwhile EVA < 0 means company do not give anyvalue added in the company because the profit can not fulfill creditors?expectations and company fund raiser."""Value of EVA should bring positive impact to stock price (Market Value""Added-MVA). But the reality in Indonesia, most emitens with positive EVA do not give significant influence on investor buying demand. It?s because the investor focus more on capital gain and dividend.""""On regression result that mentioned, EVA significantly influence stock""price (MVA) in positive, which means every Rp1 EVA value will cause increase in MVA Rp 4.981962."""Purpose of this thesis is to know if EVA as company performancemeasurement relevant with investor needs in deciding stock price and how largeEVA influence to stock price and positive or negative impact resulted."