pengaruh likuiditas, leverage, profitabilitas dan ukuran

PENGARUH LIKUIDITAS, LEVERAGE, PROFITABILITAS DAN UKURAN

PERUSAHAAN TERHADAP KEBIJAKAN DEVIDEN

( Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI

Selama Periode 2017 - 2019 )

SKRIPSI

Untuk Memenuhi Sebagai Persyaratan

Mencapai Derajat Sarjana S1

Program Studi Akuntansi

Disusun oleh :

YUNI TRININGSIH

31401405759

UNIVERSITAS ISLAM SULTAN AGUNG

FAKULTAS EKONOMI PROGRAM STUDI AKUNTANSI

SEMARANG

2021

v

SKRIPSI

PENGARUH LIKUIDITAS , LEVERAGE , PROFITABILITAS DAN UKURAN

PERUSAHAAN TERHADAP KEBIJAKAN DEVIDEN

Disusun Oleh

YUNI TRININGSIH

NIM : 31401405759

Telah disetujui oleh pembimbing dan selanjutnya

Dapat diajukan ke hadapan sidang panitia ujian

skripsi Program Studi Akuntansi Fakultas

Ekonomi Universitas Islam SultanAgung

Semarang ,

Pembimbing

Khoirul Fuad , SE ,M.Si Ak.CA

NIDN 0620088603

viii

MOTTO DAN PERSEMBAHAN

“Jika engkau tidak bisa berbuat kebaikan sama sekali, maka tahanlah tangan

dan lisanmu dari menyakiti sesama makhluk hidup. Setidaknya itu akan

menjadi sedekah untuk dirimu”

(Alm. KH. Maimun Zubair)

“Tidak ada balasan kebaikan kecuali kebaikan pula”

(QS Ar-Rahman ayat 60)

“Tetaplah berusaha untuk membuat hatimu cantik, setidaknya ada sisi cantik

dari dirimu meskipun bukan dari parasmu”

( Yuni Triningsih )

Dengan segala kerendahan hati, saya persembahkan skripsi ini kepada:

Rabbi & Penutanku

Allah SWT Nabi Muhammmad SAW

Ridhai dan rahmati segala usaha hambamu ini...

Bapak dan Ibu

Djamian dan Suati

Terima kasih atas segenap ketulusan cinta & kasih sayangnya selama ini

Do’a, pendidikan, perjuangan dan pengorbanan untuk Adinda..

ix

ABSTRAK

Penetapan dividen ini sangat penting karena berpengaruh terhadap kesejahterahan

para pemegang saham serta dapat mempengaruhi suatu nilai dan harga saham perusahaan.

Karena apabila suatu perusahaan mampu membayar dividen dengan jumlah besar kepada

para pemegang saham otomatis akan menarik banyak investor untuk menanamkan

modalnya ke perusahaan yang bersangkutan. Dalam membagikan dividen untuk para

investor, setiap perusahaan memiliki kebijakan sendiri, sebab hal ini di dasarkan pada

kondisi keuangan perusahaan, seperti profitabilitas, likuiditas, leverage dan ukuran

perusahaan. Tujuan dalam penelitian ini adalah : profitabilitas, Likuiditas, leverage, dan

ukuran perusahaan berpengaruh positif signifikan terhadap kebijakan dividen.

Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur di BEI yang

membagikan dividen tunai pada tahun 2017-2019 berturut-turut, adapun jumlah sampel

yang di peroleh dengan menggunakan metode purposive sampling sebanyak 49

perusahaan. Jenis data yang dipergunakan adalah data sekunder, dengan menggunakan

metode pengumpulan data dokumentasi dari www.idx.co.id. Alat analisis yang

dipergunakan adalah regersi berganda.

Hasil dari penelitian ini adalah : likuiditas berpengaruh positif signifikan terhadap

kebijakan dividen. Likuiditas berpengaruh tidak signifikan terhadap dividen payout ratio.

Profitabilitas berpengaruh secara positif signifikan terhadap kebijakan dividen. Ukuran

perusahaan berpengaruh secara positif signifikan terhadap kebijakan dividen.

Kata Kunci : Rasio Profitabilitas, Likuiditas, Leverage, Ukuran Perushaaan dan Kebijakan

Dividen

x

ABSTRACT

Determination of this dividend is very important because it affects the welfare of

shareholders and can affect the value and price of the company's shares. Because if a

company is able to pay dividends in large amounts to shareholders, it will automatically

attract many investors to invest in the company concerned. In distributing dividends to

investors, each company has its own policy, because this is based on the company's

financial condition, such as profitability, liquidity, leverage and company size. The

objectives of this study are: profitability, liquidity, leverage, and company size have

asignificant positive effect on dividend policy.

The population in this study were manufacturing companies on the IDX that

distributed cash dividends in 2017-2019 consecutively, while the number of samples

obtained using the purposive sampling method was 49 companies. The type of data used is

secondary data, using the documentation data collection method from www.idx.co.id. The

analysis tool used is multiple regression.

The results of this study are: liquidity has a significant positive effect on dividend

policy. Liquidity has no significant effect on the dividend payout ratio. Profitability has a

significant positive effect on dividend policy. Firm size has a significant positive effect on

dividend policy.

Keywords: Profitability Ratio, Liquidity, Leverage, Company Size and Dividend Policy

xi

INTISARI

Dividen merupakan laba atau keuntungan yang di bagikan kepada para pemegang

saham dan jumlah yang sebanding dengan jumlah yang lembar saham yang dimiliki oleh

investor tersebut. Kebijakan deviden merupakan salah satu kebijakan dalam perusahaan

yang harus diperhatikan dan dipertimbangkan secara seksama. Penetapan dividen ini sangat

penting karena berpengaruh terhadap kesejahterahan para pemegang saham serta dapat

mempengaruhi suatu nilai dan harga saham perusahaan. Karena apabila suatu perusahaan

mampu membayar dividen dengan jumlah besar kepada para pemegang saham otomatis

akan menarik banyak investor untuk menanamkan modalnya ke perusahaan yang

bersangkutan. Dalam membagikan dividen untuk para investor, setiap perusahaan memiliki

kebijakan sendiri, sebab hal ini di dasarkan pada kondisi keuangan perusahaan, seperti

profitabilitas, likuiditas, dan leverage serta Investasi yang dilakukan dalam meningkatkan

pertumbuhan perusahaan.

Teori keagenan mendeskripsikan hubungan antara pemegang saham (shareholders)

sebagai prinsipal dan manajemen sebagai agen. Pada agency theory yang disebut prinsipal

adalah pemegang saham dan yang dimaksud agen adalah manajemen yang mengelola

perusahaan. Pihak prinsipal memberi kewenangan kepada agen untuk melakukan transaksi

atas nama prinsipal dan diharapkan dapat membuat keputusan terbaik bagi prinsipalnya

Keadaan inilah yang memunculkan konflik keagenan antara manajer dengan pemilik

perusahaan dalam hal kebijakan dividen, dimana pihak manajer menginginkan pembagian

dividen adalah relatif kecil dan dananya dipergunakan untuk pengembangan perusahaan,

sebaliknya pihak pemilik atau pemegang saham menginginkan adanya pembagian deviden

sebagai keuntungan dari investasi yang dilakukannya.

Berdasarkan hasil penelitian yang ada, maka masih terdapat GAP atau perbedaan

antara hasil penelitian satu dengan yang lainnya Singapurwoko dan El-Wahid (2011),

xii

Oyinlola dan Olabisi (2014), Nursandari (2015), nukmaningtyas & worolinarsih ( 2018 ),

sehingga menarik bagi peneliti untuk meneliti ulang pengaruh rasio profitabilitas,

likuiditas, leverage dan ukurna perusahaan terhadap kebijakan dividen. Populasi dalam

penelitian ini adalah perusahaan manufaktur di BEI yang membagikan dividen tunai pada

tahun 2017-2019, adapun jumlah sampel yang di peroleh dengan menggunakan metode

purposive sampling sebanyak 49 perusahaan. Alat analisis yang dipergunakan adalah

regersi berganda.

Hasil dari penelitian ini adalah : likuiditas berpengaruh positif signifikan terhadap

kebijakan dividen. Likuiditas berpengaruh tidak signifikan terhadap dividen payout ratio.

Profitabilitas berpengaruh secara positif signifikan terhadap kebijakan dividen. Ukuran

perusahaan berpengaruh secara positif signifikan terhadap kebijakan dividen.

.

xiii

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat,

karunia, serta hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul

“PENGARUH LIKUIDITAS, LEVERAGE, PROFITABILITAS, DAN UKURAN

PERUSAHAAN TERHADAP KEBIJAKAN DEVIDEN Skripsi ini disusun sebagai

syarat menyelesaikan jenjang pendidikan Strata Satu (S1) Program Studi Akuntansi

Fakultas Ekonomi Akuntansi.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini tidak dapat terselesaikan dengan baik tanpa

adanya dukungan, bantuan, serta do’a dari berbagai pihak yang telah membantu penulis

selama penelitian ini berlangsung. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis dengan

tulus mengucapkan terima kasih kepada :

1. Ibu Hj. Olivia Fachrunnisa , SE, MSi ., Ph.D, selaku Dekan Fakultas Ekonomi

Universitas Islam Sultan Agung.

2. Dr. Dra. Winarsih, SE , MSi , selaku Ketua Jurusan Program Studi Akuntansi

Universitas Islam Sultan Agung.

3. Bapak Khoirul Fuad SE ,M.Si .Ak .CA selaku Dosen Pembimbing yang

telah siap memberikan waktu untuk bimbingan kepada penulis ditengah

kesibukan beliau, saran dan bantuan kepada penulis selama proses pengerjaan

skripsi dari awal sampai akhir.

4. Bapak dan ibu Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Islam Sultan Agung yang

telah memberikan bekal ilmu yg bermanfaat bagi penulis

5. Seluruh staff karyawan Fakultas Ekonomi Universitas Islam Sultan Agung

xiv

yang memberikan pelayanan baik kepada mahasiswa

6. Keluarga tercinta bapak, ibu, nenek, adik yang selalu memberikan kasih

sayang, doa restu ,dukungan ,motivasi serta semangat alam setiap langkah

penulis .

7. Elly widiyastuti, Erna Listiana, Choiridha Trisnawaty,,Sri rejeki dan teman

lainnya yang selalu memberikan semangat, motivasi, masukan dan saran

dalam setiap keadaan, yang selalu mengingatkan satu sama lain.

8. Teman hidupku Amin Sarmin yang selalu memberikan dukungan dan

semangat

9. Pihak pihak lain yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu yang telah

membantu saya terutama dalam proses penyusunan proposal ini.

Penulis juga menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih banyak

kekurangan serta jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun

sangat penulis harapkan. Harapan penulis semoga skripsi ini bermanfaat bagi pembaca.

Akhir kata, teruntuk semuanya tiada kiranya penulis dapat membalasnya, hanya doa serta

puji syukur kepada Allah SWT, semoga memberikan balasan kebaikan kepada kita semua.

Amin Amin Amin Ya Robbal Alamin

Semarang,

Penulis,

YUNI TRININGSIH

NIM 31401405759

xv

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ..................................................................................................... i

HALAMAN PENGESAHAN ....................................................................................... ii

PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI........................................................................

Error! Bookmark not defined.

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH ............................


MOTTO DAN PERSEMBAHAN ................................................................................


ABSTRAK .....................................................................................................................


ABSTRACT ...................................................................................................................


INTISARI

........................................................................................................................................ Erro

r! Bookmark not defined.

KATA PENGANTAR.................................................................................................... xii

DAFTAR ISI ..................................................................................................................

xvi


DAFTAR TABEL .......................................................................................................... xx

DAFTAR GAMBAR ..................................................................................................... xx

DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................................. xxi

BAB I PENDAHULUAN ..............................................................................................


1.1 Latar Belakang Penelitian .......................................................................................


1.2 Rumusan masalah ....................................................................................................


1.3 Tujuan penelitian .....................................................................................................


1.4 Manfaat penelitian ...................................................................................................


BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS................... 9

2.1 Grand Theory ........................................................................................................... 9

2.1.1 Teori Keagenan ...................................................................................................


2.1.2 Teori Sinyal

........................................................................................................................................ Erro


xvii

2.1.3 Likuiditas

........................................................................................................................................ Erro


2.1.4 Leverage

........................................................................................................................................ Erro


2.1.5 Profitabilitas

........................................................................................................................................ Erro


2.1.6 Ukuran perusahaan

........................................................................................................................................ Erro


2.1.7 Kebijakan deviden

........................................................................................................................................ Erro


2.2 Penelitian terdahulu

........................................................................................................................................ Erro


2.3 Pengembangan Hipotesis

........................................................................................................................................ Erro


xviii

2.3.1 Likuiditas Terhadap Kebijakan Deviden

........................................................................................................................................ Erro


2.3.2 Leverage Terhadap Kebijakan Deviden

........................................................................................................................................ Erro


2.3.3 Profitabilitas Terhadap Kebijakan Deviden

........................................................................................................................................ Erro


2.3.4 Ukuran Perusahan Terhadap Kebijakan Deviden ................................................ 19

2.3.5 Likuiditas berpengaruh Terhadap Kebijakan Deviden

........................................................................................................................................ Erro


2.3.5 Leverage berpengaruh Terhadap Kebijakan Deviden

........................................................................................................................................ Erro


2.3.6 Profitabilitas berpengaruh Terhadap Kebijakan Deviden

........................................................................................................................................ Erro


2.3.7 Ukuran Perusahaan berpengaruh Terhadap Kebijakan Deviden .......................... 21

2.4 Kerangka Pemikiran Teoritis

xix

........................................................................................................................................ Erro


BAB III METODE PENELITIAN

........................................................................................................................................ Erro


3.1 Jenis Penelitian

........................................................................................................................................ Erro


3.1 Populasi dan Sampel

........................................................................................................................................ Erro


3.2 Sumber dan jenis data

........................................................................................................................................ Erro


3.3 Metode Pengumpulan Data

........................................................................................................................................ Erro


3.4 Variabel dan indikator

........................................................................................................................................ Erro


3.5.1 Variabel Independen

xx

........................................................................................................................................ Erro


3.5.1.1 Rasio likuiditas

........................................................................................................................................ Erro


3.5.1.2 Rasio Profitabilitas

........................................................................................................................................ Erro


3.5.1.3 Dividen

........................................................................................................................................ Erro


3.6.1 Uji Statistik Deskriptif

........................................................................................................................................ Erro


3.6.2 Audit Data

........................................................................................................................................ Erro


3.6.2.1 Uji Asumsi Klasik

........................................................................................................................................ Erro


3.6.2.1.1 Uji Normalitas

xxi

........................................................................................................................................ Erro


3.6.2.1.2 Uji Multikolinieritas

........................................................................................................................................ Erro


3.6.2.1.3 Uji Heteroskedastisitas

........................................................................................................................................ Erro


3.6.2.1.4 Uji Autokorelasi

........................................................................................................................................ Erro


3.6.3 Analisis Regresi Linear Berganda

........................................................................................................................................ Erro


3.6.4 Uji Simultan (F)

........................................................................................................................................ Erro


3.6.5 Uji Statusktik (t)

........................................................................................................................................ Erro


3.6.6 Koefisien Determinasi (R2)

xxii

........................................................................................................................................ Erro


BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

........................................................................................................................................ Erro


4.1 Deskripsi Obyek Penelitian

........................................................................................................................................ Erro


4.2 Hasil Penelitian

........................................................................................................................................ Erro


4.2.1 Statistik Deskriptif

........................................................................................................................................ Erro


4.2.2 Uji Asumsi Klasik

........................................................................................................................................ Erro


4.2.2.1 Uji Normalitas Data.

........................................................................................................................................ Erro


4.2.2.3 Uji Autokorelasi

xxiii

........................................................................................................................................ Erro


4.2.2.4 Uji Heteroskedatisitas

........................................................................................................................................ Erro


4.2.3 Uji Model Regresi (Goodness of Fit)

........................................................................................................................................ Erro


4.2.3.1 Uji F

........................................................................................................................................ Erro


4.2.3.2 Koefisien Determinasi

........................................................................................................................................ Erro


4.2.4 Model Persamaan Regresi

........................................................................................................................................ Erro


4.2.5Pengujian Hipotesis

........................................................................................................................................ Erro


4.3 Pembahasan

xxiv

........................................................................................................................................ Erro


4.3.1 Pengaruh Likuiditas Terhadap Kebijakan Deviden

........................................................................................................................................ Erro


4.3.2 Pengaruh Leverage Terhadap Kebijakan Deviden

........................................................................................................................................ Erro


4.3.3 Pengaruh Profitabilitas Terhadap Kebijakan Deviden ........................................


4.3.4 Pengaruh Likuiditas, Leverage ,Profitabilitas dan Ukuran Perusahaan terhadap

kebijakan Dividen

........................................................................................................................................ Erro


BAB V PENUTUP

........................................................................................................................................ Erro


5.3 Keterbatasan

........................................................................................................................................ .Erro


5.4Agenda Penelitian Yang Akan Datang................................................................Error!

xxv

Bookmark not defined.

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................................Error!

Bookmark not defined.

.

xxvi

DAFTAR TABEL

Tabel 4. 1 Distribusi Sampel

........................................................................................................................................ Erro


Tabel 4. 2 Statistik Deskriptif

........................................................................................................................................ Erro


Tabel 4. 3UjiNormalitas ................................................................................................. 34

Tabel 4. 4 Uji Normalitas

........................................................................................................................................ Erro


Tabel 4.8Hasil Uji F`.

........................................................................................................................................ Erro


Tabel 4. 9 Koefisien Determinasi

........................................................................................................................................ Erro


Tabel 4. 10 Model Persamaan Regresi Berganda

xxvii

........................................................................................................................................ Erro


xxviii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Kerangka pemikiran penelitian ................................................................. 25

xxix

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Sampel Variabel Independen dan Variabel Dependen ............................... 70

Lampiran2 Hasil Olah Data............................................................................................ 109

Lampiran 3 Likuiditas ................................................................................................... 60

Lampiran 4 Frequenci .................................................................................................... 60

Lampiran5Uji Normalitas Model 1 ................................................................................


Lampiran 6 Uji Normalitas Model 2

........................................................................................................................................ .Erro


Lampiran 7 Uji Multikolinearitas ...................................................................................


Lampiran 8 Coefficientsa ...............................................................................................


Lampiran Variables 9 Entered/Removed ...................................................................... 111

1

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kondisi ekonomi yang selalu mengalami perubahan telah mempengaruhi

kegiatan dan kinerja perusahaan. Persaingan perusahaan satu dengan yang lainnya

semakin lama semakin ketat, sehingga menyebabkan biaya yang akan dikeluarkan

oleh perusahaan juga semakin tinggi. Jika manajemen tidak mampu mengelola

dengan baik maka mengakibatkan penurunan kinerja keuangan bahkan

kebangkrutan perusahaan akan dihadapinya menurut ( Topo dan devi 2016 )

ondisi tersebut akan mempengaruhi kinerja perusahaan. Kinerja perusahaan

adalah sesuatu yang dihasilkan oleh suatu perusahaan dalam periode tertentu

dengan mengacu kepada standar yang ditetapkan. Pengukuran aktivitas kinerja

perusahaan dirancang untuk menaksir bagaimana kinerja aktivitas dan hasil akhir

yang dicapai. Apabila kinerja perusahaan mengalami penurunan secara terus

menerus dapat memicu kondisi kebijakan deviden.

Kebijakan dividen merupakan keputusan untuk menentukan besarnya

bagian pendapatan yang akan dibagikan pada para pemegang saham dan bagian

yang akan ditahan perusahaan. Kebijakan pembayaran dividen mempunyai

dampak yang sangat penting bagi investor maupun perusahaan yang akan

membayarkan dividen. Besar kecilnya dividen yang akan dibagikan oleh

perusahaan tergantung pada kebijakan dari masing-masing perusahaan, sehingga

pertimbangan manajemen sangat di perlukan. Ini dikarenakan adanya perbedaan

kepentingan pihak-pihak yang ada dalam perusahaan. Bagi para investor mereka

cenderung berharap pembayaran dividen lebih besar sedangkan pihak manajemen

2

2

cenderung menahan kas untuk membayar utang atau meningkatkan investasi.

Menurut (Sugiyono, 2009 dalam Yasa dan Wirawati, 2016). Kebijakan

Dividen adalah distribusi pendapatan perusahaan yang merupakan hak pemegang

saham yang dapat berupa kas, aktiva, atau bentuk lain Kebijakan dividen adalah

kebijakan untuk membagi keuntungan kepada pemegang saham yang akan

dibagikan dalam bentuk dividen dan besarnya laba ditahan untuk kebutuhan

perkembangan usaha. Proporsi yang dibayarkan kepada pemegang saham

bergantung pada kemampuan menghasilkan laba dan kebijakan dividen yang

diterapkan oleh perusahaan. Prosentase laba yang dibayarkan kepada pemegang

saham dalam bentuk dividen disebut dividend payout ratio (DPR). Pembagian

dividen yang lebih besar cenderung akan meningkatkan harga saham yang berarti

meningkatnya nilai perusahaan. Semakin besar laba memungkinkan semakin

besar prosentase dividen sehingga harga saham semakin meningkat. Perusahaan

yang memiliki kemampuan membayar dividen diasumsikan oleh masyarakat

sebagai perusahaan yang menguntungkan. Pembayaran dividen akan

meningkatkan kepercayaan sekaligus mengurangi ketidak pastian investor dalam

menanamkan modalnya . Hidayat (2013) dalam Setiawan (2017) salah satu yang

berpengaruh terhadap kebijakan deviden adalah rasio keuangan, dimana dapat

dilihat dalam laporan keuangan yang diterbitkan oleh perusahaan, sehingga dalam

hal ini berbagai macam rasio keuangan digunakan untuk memprediksi terjadinya

kebijakan deviden .

Menurut Kasmir (2014) dalam Suprobo et al., (2016) rasio likuiditas adalah

rasio yang digunakan untuk mengukur seberapa likuidnya suatu perusahaan.

3

3

Semakin tinggi likuiditas dalam perusahaan berarti semakin baik pula kinerja

perusahaan, hal ini menunjukkan bahwa perusahaan masih dalam kategori aman

karena masih mampu membayar hutangnya dalam jangka waktu yang telah

ditentukan. Perusahaan dapat menampilkan laporan keuangan yang baik dalam

memperlihatkan kepada pihak yang membutuhkan terhadap pemakai laporan

keungan tersebut. Likuiditas diukur dengan menggunakan current ratio. Current

ratio merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan perusahaan dalam

membayar kewajiban jangka pendeknya yang segera jatuh tempo pada saat ditagih

secara keseluruhan.seberapa banyak asset lancar yang dimiliki perusahaan untuk

menutupi kewajiban jangka pendek yang segera jatuh tempo. Namun, apabila

jumlah asset lancar yang dimiliki perusahaan lebih rendah dari jumlah kewajiban

lancarnya, maka tidak akan cukup untuk menutup kewajiban lancar yang dimiliki

perusahaan. Akibatnya, perusahaan dapat mengalami kesulitan keuangan dimana

pembayaran kewajiban menjadi lambat dan dapat memicu untuk melakukan

pinjaman yang lebih banyak lagi. Semakin tinggi rasio likuiditas maka semakin

kecil kemungkinan perusahaan mengalami kebijakan deviden.

Hasil penelitian yang dilakukan oleh Rohmadini et al., (2018) mengatakan

bahwa likuiditas yang diukur dengan curren ratio secara simultan mempunyai

pengaruh terhadap kebijakan deviden. Hal ini akan lebih menjamin bahwa

perusahaan akan mampu melunasi kewajiban lancarnya yang jatuh tempo secara

tepat waktu sehingga potensi kebijakan deviden akan semakin kecil. Sedangkan

menurut ( Nukmaningtyas & Worokinasih, 2018) likuiditas tidak berpengaruh

secara signifikan terhadap kondisi kebijakan deviden.

4

4

Rasio leverage mengukur seberapa besar perusahaan dibiayai dengan

utang. Penggunaan utang yang terlalu tinggi akan membahayakan perusahaan

karena perusahaan akan masuk dalam kategori extreme leverage (utang ekstrem)

yaitu perusahaan terjebak dalam tingkat utang yang tinggi dan sulit untuk

melepaskan beban utang tersebut (Fahmi, 2014:127). Semakin besar hutang yang

dimiliki perusahaan maka akan semakin besar pula risiko yang akan dihadapinya.

Oleh karena itu, agar perusahaan mendapat penilaian baik oleh kreditur maka

perusahaan akan berusaha semaksimal mungkin untuk segera memenuhi

kewajiban hutangnya. Leverаge timbul dаri penggunааn dаnа yаng berаsаl dаri

hutаng, sehingga leverаge yаng tinggi аkаn mengаkibаtkаn perusаhааn dаlаm

kondisi kebijakan deviden аpаbilа tidаk diimbаngi dengаn ketersediааn dаnа аtаu

аsset yаng memаdаi untuk melunаsi hutаng-hutаngnyа.

Hasil penelitian yang dilakukan oleh Rohmadini et al., (2018) menyatakan

bahwa leverage yang diukur dengan debt ratio secara simultan berpengaruh

terhadap kebijakan deviden. Sedangkan menurut (Nukmaningtyas & Worokinasih,

2018) menemukan bahwa leverage tidak berpengaruh secara signifikan terhadap

kondisi kebijakan deviden .

Menurut Kasmir (2016:196) dalam ( Nukmaningtyas & Worokinasih,

2018) rasio profitabilitas merupakan rasio yang digunakan untuk menilai

kemampuan perusahaan dalam mencari keuntungan. Tingkat profitabilitas yang

konsisten akan menjadi tolak ukur bagaimana perusahaan mampu bertahan dalam

bisnisnya dengan memperoleh laba (return) yang memadai apabila dibandingkan

dengan risikonya. Sehingga semakin tinggi laba yang diperoleh maka

5

5

kemungkinan perusahaan akan mengalami kebijakan deviden semakin kecil.

Rasio profitabilitas dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan Return On

Asset (ROA). Apabila return on asset suatu perusahaan meningkat, berarti

profitabilitas perusahaan meningkat, sehingga dampak akhirnya adalah

peningkatan profitabilitas yang dinikmati oleh pemegang saham. Dengan

demikian, semakin tinggi rasio ROA, maka semakin rendah kemungkinan

terjadinya kebijakan deviden pada perusahaan. Semakin tinggi kemampuan

perusahaan menghasilkan laba, maka semakin kecil kemungkinan perusahaan

akan mengalami kebijakan deviden .

Hasil penelitian dari Oyinlola dan Olabisi (2014) menunjukan bahwa

likuiditas yang diukur menggunakan current ratio (CR) secara simultan

berpengaruh terhadap kebijakan deviden , leverage yang diukur dengan debt

ratio (DR secara simultan berpengaruh terhadap kebijakan deviden, dan

Profitabilitas yang diukur dengan return on asset (ROA) secara simultan

berpengaruh terhadap terhadap kebijakan deviden ada hubungan signifikan

positif antara kebijakan dividen,

Hasil penelitian dari Nursandari (2015) yang menunjukkan bahwa

leverage adalah faktor yang mempengaruhi leverage terhadap kebijakan dividen

dengan leverage berpengaruh negatif terhadap profitabilitas berbeda dengan

hasil penelitian Singapurwoko dan El-Wahid (2011) yang menemukan bahwa

leverage berpengaruh positif terhadap kebijakan deviden . Hasil penelitian

dari nukmaningtyas & worolinarsih ( 2018 ) menyatakan bahwa profitabilitas

yang diukur dengan return on asset ( ROA ) . Perusahaan menggunakan hutang

6

6

untuk menambah modal dengan tujuan meningkatkan laba, namun efektivitas

penggunaan hutang untuk meningkatkan profitabilitas bervariasi antar perusahaan

tergantung kepada kemampuan manajemen perusahaan dalam mengelola hutang

tersebut secara simultan berpengaruh negatif signifikan terhadap kebijakan

deviden . Hasil penelitian penelitian menurut Laim, Wisriati, Sientjie, dan

Murni (2015) bahwa ukuran perusahaan juga tidak berpengaruh signifikan

terhadap kebijakan dividen. Berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh

Nursandari (2015) bahwa ukuran perusahaan berpengaruh positif terhadap

kebijakan dividen, dengan implikasi bahwa semakin besar current ratio

menunjukkan semakin tinggi kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban

jangka pendeknya termasuk pembayaran dividen yang terutang.Berdasarkan

berbagai penelitian diatas, maka peneliti bermaksud untuk menganalisis mengenai

pengaruh likuiditas, leverage, profitabilitas , dan ukuran perusahaan, terhadap

kebijakan dividen pada perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia periode 2017 -2019 khususnya pada sub sektor rokok . kondisi

ekonomi di indonesia tiap tahun tentu memiliki perbedaan baik itu dari

pertumbuhan maupun perkembangannya oleh karena itu peneliti bermaksud

untuk meneliti lebih lanjut kepada empat variabel yaitu likuiditas, leverage

,profitabilitas, ukuran perusahaan,. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk

mengetahui apakah hasilnya akan sama signifikan dengan penelitian-penelitian

yang dilakukan sebelumnya atau sebaliknya, karena seperti yang kita ketahui

sektor industri makanan dan minuman memiliki presentase pertumbuhan yang

berfluktuasi tiap tahunnya

7

7

1.2 Rumusan Masalah

Pada Penelitian yang sebelumnya masih terdapat perbedaan yang masih

berubah-ubah yang terkait dengan pengaruh likuiditas, leverage ,

profitabilitas , dan ukuran perusahaan terhadap kebijakan deviden ada

halnya seperti itu maka dibutuhkan penelitian lebih lanju .Penelitian itu

digunakan sebagai upaya menekankan perbedaan yang masih berubah-ubah

dengan cara menggunakan variabel likuiditas, leverage , profitabilitas dan

ukuran perusahaan yang digunakan untuk memprediksi kebijakan deviden

.Berdasarkan uraian mengenai latar belakang diatas maka , rumusan masalah

dalam penelitian ini bagaimana pengaruh likuiditas , leverage , profitabilitas

dan ukuran perusahaan.

1. Apakah profitabilitas berpengaruh terhadap kebijakan deviden ?

2. Apakah likuiditas berpengaruh terhadap kebijakan deviden ?

3. Apakah leverage berpengaruh terhadap kebijakan deviden ?

4. Apakah ukuran perusahaan berpengaruh terhadap kebijakan deviden ?

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan

mendapatkan bukti empiris tentang :

1. Untuk menguji pengaruh likuiditas terhadap kebijakan deviden

2 . Untuk menguji pengaruh leverage terhadap kebijakan deviden

3. Untuk menguji pengaruh profitabilitas terhadap kebijakan deviden

4. Untuk menguji pengaruh ukuran perusahaan terhadap kebijakan deviden

8

8

1.4 Manfaat Penelitian

1. Manfaat Teoritis

Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi

dalam disiplin ilmu akuntansi serta dapat menjadi referensi penelitian

selanjutnya dan perbandingan untuk penelitian – penelitian yang berhubungan

dengan likuiditas, leverage ,profitabilitas , ukuran perusahaan trhadap

kebijakan Deviden

2.Manfaat Praktis

a. Bagi Perusahaan

Bagi perusahaan penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai

bahan informasi tentang usaha atau cara yang ditempuh bila perusahaan

mengalami kesulitan keuangan dan tingkat keluarnya sehingga perusaan

tidak sampai mengalami kebangkrutan .

b. Bagi Investor

Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi para investor

sebagai bahan pertimbangan bagi calon investor atau kreditor dalam

mengambil keputusan untuk menanamkan saham atau memberikan

pinjaman.

c. Bagi Akademisi

Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai

wacana dalam pengembangan ilmu pengetahuan khususnya dibidang

ilmu akuntansi serta dapat menjadi referensi untuk penelitian

selanjutnya dan perbandingan untuk penelitian- penelitian selanjutnya

9

9

yang berkaitan dengan likuiditas , leverage , dan ukuran perusahaan

terhadap kebijakan deviden .

10

10

BAB II

TINJAUAN USTAKA DAN PENGRMBANGAN HIPOTESIS

2.1 Grand Theory

2.1.1 Teori Keagenan

Teori keagenan (Agency Theory) adalah hubungan kontraktual dua pihak

antara pincipal yang bertugas mendelegasikan keputusan dan membuat wewenang

serta tanggung jawab kepada agent. Teori keagenan dibangun sebagai upaya untuk

memahami dan memecahakan masalah yang muncul manakala ada ketidak

lengkapan pada saat melakukan kontrak. Agent diberikan wewenang untuk

membuat keputusan yang kemudian principal akan mengevaluasi keputusan

tersebut. Dalam kontrak kerjasama principal memberikan imbalan kepada agent

atas jasa pengelolaan perusahaan, dan principal mendapatkan informasi mengenai

bagaimana keadaan perusahaanya. Sehingga agen harus membuat laporan yang

mudah dipahami dan sesuai dengan keadaan perusahaan yang akan digunakan

oleh pemilik perusahaan, laporan perusahaan juga akan digunakan oleh

shareholder. Tujuan dari sistem pemisahan ini adalah untuk menciptakan efisiensi

dan efektivitas dengan memperkerjakan agen-agen profesional dalam mengelola

perusahaan. Salah satu bentuk pertanggung jawabannya adalah dengan

mengajukan laporan keuangan. Laporan keuangan disusun untuk melaporkan

kondisi keuangan perusahaan pada periode waktu tertentu. Informasi dari laporan

keuangan tersebut dapat dijadikan pihak eksternal perusahaan untuk menilai

kondisi keuangan perusahaan. Jika laba yang diperoleh perusahaan nilainya tinggi

11

11

dalam jangka waktu yang relatif lama, maka dapat dikatakan bahwa perusahaan

dapat menjalankan kegiatan operasinya dengan baik. Hal ini juga

mengindentifikasikan bahwa dari nilai laba bersih yang diperoleh, perusahaan

dapat melakukan pembagian deviden kepada setiap investornya.Kondisi kebijakan

deviden tergambar dari ketidak mampuan untuk membayar kewajiban yang telah

jatuh tempo. Laju arus kas dan besarnya laba sangat berhubungan dengan kondisi

kebijakan deviden. Didasarkan pada teori keagenan, diharapkan dapat berfungsi

sebagai alat untuk memberikan keyakinan kepada para investor bahwa mereka

akan menerima return atas dana yang telah mereka investasikan. Hal ini berkaitan

dengan bagaimana para investor yakin bahwa manajer akan memberikan

keuntungan bagi mereka. Sebaliknya, dari adanya laporan keuangan yang buruk

dalam pelaporan laba dan arus kasnya, hal ini dapat menunjukkan kondisi

kebijakan deviden . Kondisi tersebut dapat menciptakan keraguan dari pihak

investor dan kreditor untuk memberikan dananya karena tidak adanya. Laba

merupakan komponen penting dalam laporan keuangan. Adanya laba dapat

memberikan keputusan pihak kreditur dalam pemberian pinjaman. Hubungan

keagenan yang terjadi dalam variabel leverage adalah ketika perusahaan dapat

membuat laporan keuangan dengan angka laba yang bagus maka akan dapat

memberikan kepercayaan kepada kreditur. Laporan keuangan perusahaan buruk

akan berdampak pada tampilan kinerja karyawan yang berarti dapat diasumsikan

bahwa perusahaan akan kesulitan untuk mendapatkan pinjaman hutang dari pihak

kreditur karena pihak kreditur juga akan memikirkan apakah perusahaan dapat

mengembalikan pinjaman sesuai dengan jatuh tempo yang telah disepakati

12

12

sebelumnya atau tidak. Maka hal ini dapat menimbulkan terjadinya kebijakan

deviden . Perusahaan dapat dikatakan bagus apabila laba disuatu perusahaan itu

tinggi. Namun adanya laba yang terlalu tinggi juga akan menimbulkan konflik.

Laba yang terlalu tinggi akan dapat mengakibatkan besarnya pajak yang harus

dibayar begitu juga dengan laba yang rendah dapat diasumsikan bahwa kinerja

disuatu perusahaan itu buruk. Oleh karena itu, tinggi rendahnya profitabilitas akan

dapat mengakibatkan terjadinya kebijakan deviden. Ukuran perusahaan dapat

dikatakan bagus apabila perusahaan menunjukkan bahwa jumlah asset yang

dimiliki perusahaan semakin besar, maka semakin kecil kemungkinan perusahaan

akan mengalamikebijakan deviden .

Penelitian ini menggunakan teori keagenan karena dalam teori ini

menjelaskan hubungan antara variabel independen (likuiditas, leverage,

profitabilitas dan ukuran perusahaan) terhadap variabel dependen ( kebijakan

deviden ).

2.1.2 Rasio likuiditas

Menurut Kasmir (2016) dalam penelitian ( Nukmaningtyas &

Worokinasih, 2018) rasio current rasio adalah rasio yang digunakan untuk

menilai kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka

pendeknya. Rasio current rasio dapat dihitung dengan rumus current assets

dibagi current liabilitas. Menurut Kasmir (2014) rasio yang menunjukan

kemampuan perusahaan memiliki atau membayar utang jangka pendek

dengan asset lancar tanpa memperhitungkan nilai sediaan (inventory). Rasio

quick rasio dapat dihitung dengan rumus current assets dikurangi investory

13

13

dibagi current liabilitas. Menurut Kasmir (2014) alat yang digunakan untuk

mengukur seberapa besar kas yang tersedia untuk membayar utang. Rasio

cash Rasio dapat dihitung dengan rumus kas dibagi dengan hutang lancar.

Menurut Nugroho (2016) dalam Rahmadini et al., (2018) rasio leverage

adalah rasio-rasio yang digunakan untuk mengukur sampai berapa jauh asset

perusahaan dibiayai oleh utang. Rasio ini menunjukan indikasi tingkat

keamanan dari para pemberi pinjaman (bank). besarnya hutang yang

digunakan perusahaan dalam membiayai assetnya. Penggunaan asset (aktiva)

dimaksudkan untuk meningkatkan keuntungan potensial bagi pemegang

saham. yang menunjukan kemampuan perusahaan untuk memenuhi seluruh

kewajibanya baik jangka pendek maupun jangka panjang. Analisis terhadap

rasio ini diperlikan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam

membayar hutang (jangka pendek maupun jangka panjang) apabila pada

suatu saat perusahaan dilikuidasi atau dibubarkan. Rasio leverage perusahaan

diasumsikan dalam penelitian ini mampu menjadi alat prediksi pada kondisi

kebijakan deviden suatu perusahaan dan diukur dengan menggunakan debt to

assets ratio. Menurut Kasmir (2016:157) dalam ( Nukmaningtyas &

Worokinasih, 2018) menyatakan rasio ini digunakan untuk menilai utang

dengan ekuitas. Debt to asset ratio merupakan rasio mengukur seberapa besar

aktiva perusahaan yang dibiayai oleh kreditur. Semakin tinggi debt to asset

ratio semakin besar jumlah modal pinjaman yang di gunakan di dalam

menghasilkan keuntungan bagi perusahaan.

14

14

2.1.3 Rasio leverage

menurut Rohmadini et al., (2018) mengukur seberapa besar asset

perusahaan yang dibiayai oleh kreditur. Rasio debt to total assets rasio dapat

dihitung dengan rumus total liabilitas dibagi total asset. Menurut Kasmir (2016)

dalam ( Nukmaningtyas & Worokinasih, 2018) yang menunjukkan sejauh mana

total equity sendiri perusahaan menjamin seluruh hutang. Rasio debt to equity

rasio dapat dihitung dengan rumus total liabilitas dibagi total equitas dikali 100%.

ukuran dalam persentase yang digunakan untuk menilai sejauh mana perusahaan

mampu menghasilkan laba dari tahun ke tahun yang diterima perusahaan.

Penggunaan rasio profitabilitas dapat dilakukan dengan menggunakan

perbandingan dari berbagai komponen yang ada di laporan keuangan neraca dan

laba rugi. Tujuannya adalah untuk melihat perkembangan yang terjadi pada

perusahaan pada periode tertentu baik itu peningkatan maupun penurunan.

Tingkat profitabilitas yang konsisten akan menjadi tolak ukur bagaimana

perusahaan mampu bertahan dalam bisnisnya dengan memperoleh return yang

memadai dibanding dengan risikonya. Perusahaan akan mengetahui kekuatan,

kelemahan, maupun ancaman yang dihadapi perusahaan dengan memahami rasio

ROA. Dengan memahami rasio tersebut akan mudah memberikan kesimpulan

apakah perusahaan dalam keadaan lebih baik atau lebih buruk dibandingkan

dengan keadaan sebelumnya ataupun dengan perusahaan pesaing. Dengan

demikian maka manajemen puncak akan semakin sadar akan langkah yang

diambil apakah akan menuju kepada keberhasilan atau menuju kearah sebaliknya.

15

15

2.1.4 Rasio likuiditas

Menurut Marwati (2013) dalam Setiawan (2017) perbandingan antara laba

setelah dengan penjualan. Rasio profit margin dapat dihitung dengan rumus laba

bersih dibagi penjualan dikali 100%. Menurut Fahmi (2013) margin laba kotor

yang memperlihatkan hubungan antara penjualan dan beban pokok penjualan

mengukur kemampuan sebuah perusahaan untuk mengendalikan biaya persediaan.

Rasio gross profit margin dapat dihitung dengan rumus penjualan dikurangi dgn

hpp dibagi penjualan. Menurut Fahmi (2013) salah satu rasio yang digunakan

untuk mengukur margin laba. Rasio net profit margin dapat dihitung dengan

rumus laba setelah pajak dibagi penjualan. Menurut Kasmir (2014) merupakan

rasio mengukur laba bersih sesudah pajak dengan modal sendiri. Rasio return on

investment dapat dihitung dengan rumus income after rax dibagi equity. Menurut

Hery (2016:193) dalam Rohmadini et al., (2018) return on assets (ROA)

merupakan rasio yang menunjukkan seberapa besar kontribusi asset dalam

menciptakan laba bersih. Rasio return on assets dapat dihitung dengan rumus laba

setelah pajak dibagi total asset.

2.1.5 Ukuran Perusahaan

Ukuran perusahaan adalah besar kecilnya perusahaan dilihat dari besarnya

nilai equity, nilai penjualan atau nilai asset. Dalam skala usaha terdapat berbagai

ukuran perusahaan yang berbeda, dari perusahaan kecil sampai dengan

perusahaan besar perbedaan tersebut teregantung pada investasi yang ditanamkan.

Apapun ukuran perusahaannya tujuan yang ingin dicapai tetap sama yaitu suatu

perusahaan didirikan adalah untuk menghasilkan laba bagi pemiliknya.Ukuran

16

16

perusahaan diukur dari logaritma natural dari total asset yang dimili ki oleh

perusahaan. Logaritma natural digunakan untuk memperhalus data total aset yang

dimiliki. Perusahaan dengan total asset besar menunnjukkan bahwa perusahaan

tersebut telah mencapai tahap kedewasaan karena dalam tahap ini arus kas

perusahaan sudah positif dan dianggap memiliki prospek yang baik dalam jangka

waktu yang relatif panjang. Susilawati et al., (2017) mendefinisikan ukuran

perusahaan semakin besar total asset yang dimiliki oleh suatu perusahaan maka

perusahaan dapat melakukan investasi baik untuk asset lancar maupun asset tetap

dan juga memenuhi permintaan produk Dalam pengukuran ukuran perusahaan

dapat ditentukan dengan berbagai nilai seperti total asset, penjualan, modal, laba

dan yang lainnya. “Secara umum biasanya size diproksi dengan total asset. Karena

nilai total asset biasanya sangat besar dibandingkan variabel keuangan lainnya,

maka dengan maksud untuk mengurangi peluang heteroskedastis, variabel asset,

diperhalus‟

2.1.6 Kebijakan Deviden

Menurut Silalahi et al,. (2018) kebijakan deviden merupakan suatu

kondisi kesulitan keuangan dalam perusahaan berupa penurunan perolehan laba,

ketidak mampuan perusahaan dalam melunasi utang serta kewajiban yang

disajikan berdasarkan laporan keuangan dengan membandingkan laporan

keuangan periode sebelumnya. Kebijakan deviden dari ketidak mampuan

perusahaan dalam memenuhi kewajiban-kewajibannya, terutama kewajiban yang

bersifat jangka pendek termasuk kewajiban likuiditas, dan kewajiban solvabilitas.

Kebijakan deviden merupakan suatu kondisi kesulitan keuangan dalam

17

17

perusahaan berupa penuruan perolehan laba. Informasi prediksi kebijakan

deviden bermanfaat bagi pihak-pihak yang berkepetingan sebagai peringatan dini

(Warning System) dari gejala-gejala dan permasalah yang terjadi sehingga

perusahaan maupun pihak-pihak lain yang berkepentingan dapat melakukan

langkah-langkah antisipatif untuk menghadapi skenario terburuk yang

mengancam kelangsungan hidup perusahaan yakni, kebangkrutan atau likuid.

Kebijakan deviden dapat terjadi pada semua perusahaan. Oleh karena itu,

setiap perusahaan harus mengetahui apa yang menyebabkan terjadinya kondisi

kebijakan deviden . Menurut Setiawan (2017) menjelaskan ada tiga alasan utama

mengapa perusahaan mengalami kebijakan deviden, Kebijakan deviden terjadi

jika alokasi sumber daya tidak tepat. Manajemen perusahaan kurang bisa

mengalokasikan sumber daya (asset) yang ada di perusahaan untuk kegiatan

operasional perusahaan sehingga memungkinkan mengalami kondisi kebijakan

deviden. Kebijakan deviden ditandai dengan adanya struktur keuangan yang salah

menyebabkan batasan likuidasi. Hal ini menunjukkan bahwa, meskipun

perusahaan dapat bertahan hidup dalam jangka panjang namun, perusahaan harus

bangkrut dalam jangka pendek. Kondisi kebijakan deviden dapat terjadi ketika

perusahaan memiliki susunan asset yang tepat dan struktur keuangan yang baik

namun dikelola dengan buruk. Kebijakan deviden dapat dihitung dengan

menggunakan Interest Coverage Ratio (ICR) merupakan rasio yang dapat

mengukur tingkat kesulitan keuangan yang dialami oleh perusahaan. Rasio ini di

dapat dengan cara membandingkan laba sebelum pajak dengan beban bunga atau

18

18

biaya dana pinjaman pada periode yang berjalan yang memperlihatkan

pengeluaran uAng dalam laporan laba rugi .

2.2 Penelitian Terdahulu

Penelitian mengenai “Pengaruh Likuiditas (X1), Leverage (X2),

Profitabilitas (X3) dan Ukuran Perusahaan (X4) terhadap Kebijakan Dividen (Y)”

ini menggunakan beberapa acuan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh:

1. Sulistiyowati dkk (2017 ) Penelitian yang melakukan penelitian di

perusahaan Manufaktur di BEI perusahaan yang masuk dalam pemeringkatan

Corporate Governance Perception yang membuktikan bahwa semua variabel

yng diteliti yaitu profitabilitas, leverage, terdapat pengaruh yang signifikan

terhadap kebijakan dividen. Sedangkan Parica, dkk (2013) dengan

perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI menemukan bahwa semua

variabel yang diteliti yaitu, likuiditas, dan profitabilitas mempunyai pengaruh

yang signifikan terhadap kebijakan dividen.

2. Lopolusi (2013) dengan sampel perusahaan yang terdaftar di BEI tahun

2013-2014, menemukan bahwa variabel profitabilitas, likuiditas, leverage ,

pertumbuhan (growth), dan free cash flow berpengaruh positif tidak

signifikan terhadap kebijakan dividen. Sedangkan ukuran badan usaha

berpengaruh positif signifikan terhadap kebijakan dividen

3. Penelitian lainnya dilakukan oleh Karami (2013) dengan perusahaan yang

terdaftar di BEI I , membuktikan bahwa leverage berpengaruh signifikan

positif dan likuiditas berpengaruh signifikan positif terhadap kebijakan

19

19

dividen., menemukan bahwa variabel leverage mepunyai pengaruh yang

signifikan dan positif terhadap kebijakan dividen.

4. .Handayani dan Hadinugroho (20016 ) dengan perusahaan manufaktur yang

terdaftar di BEI .Hasil penelitiannya adalah Kebijakan hutang, ROA, dan

ukuran perusahaan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kebijakan

dividen. pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang

menyatakan bahwa debt to total asset, cash ratio, dan ukuran perusahaan

(size) berpengaruh terhadap dividend payout ratio. Sedangkan ROA dan

kepemilikan institusional berpengaruh terhadap dividend payout ratio.

5. Arilaha ( 2011 ) melakukan penelitian pada perusahaan manufaktur yang

terdaftar di BEI. Hasil penelitiannya adalah Profitabilitas perusahaan

berpengaruh terhadap kebijakan dividen. Sedangkan likuiditas dan leverage

tidak berpengaruh terhadap kebijakan dividen.

6. Reka maiyarni dan misni Ermawati Pengaruh profitabilitas ,ukuran

perusahaan likuiditas leverage terhadap kebiakan deviden pada perusahaan

manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2017-2019 menunjukan bahwa

profitabilitas berpenaruh terhadap kebijakan deviden perusahaan yang

mempunyai profitabilitas yang tinggi berarti dapat memenuhi kegiatan

operasionalnya sehingga peluang untuk melaksanakan kebijakan deviden juga

semakin besar

.2.3 Pengembangan Hipotesis

2.5.1 Pengaruh Likuiditas Terhadap kebijakan deviden .

Rasio likuiditas menunjukkan kemampuan suatu perusahaan dalam

20

20

memenuhi kewajiban keuangannya yang harus segera dipenuhi, atau kemampuan

perusahaan untuk memenuhi kewajiban keuangannya pada saat ditagih. Menurut

teori keagenan, keputusan hutang piutang perusahaan ada di bawah kendali agen.

Oleh sebab itu, adanya kewajiban keuangan yang jatuh tempo pada saat ini adalah

akibat dari keputusan agen yang pada masa lalu memutuskan untuk melakukan

pinjaman atau kredit pada pihak luar perusahaan. Jadi semakin likuid suatu

perusahaan mengindikasikan perusahaan tersebut mampu membayar kewajiban

yang akan jatuh tempo dan semakin kecil kemungkinan perusahaan mengalami

kebijakan deviden . Pada penelitian yang dilakukan oleh ali dan rodoni (2014)

menemukan bahwa Likuiditas yang diukur dengan Current Ratio berpengaruh

Positif dan signifikan terhadap kebijakan deviden . Pendapat tersebut yang

menyatakan bahwa likuiditas mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan

dalam memprediksi kondisi kebijakan deviden. Dari uraian diatas maka dapat

dikembangkan hipotesis sebagai berikut:

H1: Likuiditas berpengaruh positif terhadap kebijakan deviden

2.5.2 Pengaruh Leverage Terhadap kebijakan deviden

Analisis rasio leverage diperlukan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam

melunasi kewajiban-kewajibannya (baik itu jangka pendek maupun jangka

panjang). Rasio leverage menekankan pada seberapa besar proporsi hutang yang

digunakan dalam pendanaan asset perusahaan. Di samping itu, dalam teori

keagenan kelangsungan hidup perusahaan berada di tangan agent. Apakah agent

memutuskan untuk melakukan pendanaan dari pihak ketiga atau tidak. Jika

perusahaan terlalu banyak mengandalkan dana utang maka akan timbul kewajiban

21

21

yang lebih besar dimasa mendatang, dan hal itu akan mengakibatkan perusahaan

akan rentan terhadap kesulitan keuangan atau kebijakan deviden. Semakin kecil

leverage maka akan baik dan aman bagi suatu perusahaan. Pada penelitian yang

dilakukan oleh Subrobo el at., (2016) menyatakan bahwa leverage yang diukur

dengan debt to aset ratio (DAR) mempunyai pengaruh positif dan signifikan

terhadap kebijakan deviden . Pendapat tersebut diperkuat oleh Rohmadini el at.,

(2018) leverage diukur dengan debt to aset ratio berpengaruh signifikan terhadap

kebijakan deviden . Dari uraian diatas maka dapat dikembangkan hipotesis

sebagai berikut :

H2 ; Leverage berpengaruh positif terhadap kebijakan deviden

2.5.2 Pengaruh Profitabilitas Terhadap kebijakan deviden

Rasio profitabilitas menggambarkan tampilan kinerja suatu perusahaan.

Semakin tinggi profitabilitas maka kinerja dan kemampuan perusahaan dalam

menghasilkan laba akan meningkat. Analisis yang dapat digunakan dalam rasio

profitabilitas adalah ROA (return on assets). Dengan memahami rasio tersebut

akan mudah memberikan kesimpulan apakah perusahaan dalam keadaan lebih

baik atau lebih buruk dibandingkan dengan keadaan sebelumnya ataupun dengan

perusahaan pesaing. Rasio ROA menunjukkan kemampuan perusahaan

mendapatkan laba dari besarnya asset yang dimiliki perusahaan. Semakin tinggi

kemampuan perusahaan menghasilkan laba, maka semakin kecil kemampuan

kecil kemungkinan perusahaan akan mengalami kebijakan deviden . Pada

penelitian yang dilakukan oleh ( Nukmaningtyas & Worokinasih, 2018)

22

22

menemukan bahwa Profitabilitas berpengaruh secara signifikan dan negatif

terhadap kondisikebijakan devuiden . Diperkuat dengan peneliti Ayu et al., (2016)

menemukan bahwa profitabilitas yang diukur dengan Return on аsset berpengaruh

negаtif dаn signifikаn terhаdаp kebijakan deviden Dari uraian diatas dapat

dikembangkan hipotesis sebagai berikut:

H3: Profitabilitas berpengaruh positif terhadap kebijakan deviden

2.5.3 Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap kebijakan deviden

Ukuran perusahaan menunjukkan seberapa besar total asset yang dimiliki oleh

perusahaan tersebut. Apabila perusahaan tersebut memiliki total asset yang besar

akan memudahkan perusahaan untuk memperoleh dana dari pihak luar yang dapat

digunakan untuk membiayai kegiatan operasionalnya, dengan adanya kecukupan

modal dari pihak luar dan kegiatan operasional yang lancar diharapkan mampu

meningkatkan pendapatan perusahaan, sehingga perusahaan tersebut tidak akan

mengalami kebangkrutan atau kebijakan deviden ali rodoni ( 2010 ) Dalam hal

ini menunjukkan bahwa semakin besar jumlah asset yang dimiliki perusahaan,

maka semakin kecil kemungkinan perusahaan mengalami kebijakan deviden .

Hasil penelitian yang dilakukan oleh ( Putri & rodoni ali , 2014) menemukan

bahwa ukuran perusahaan berpengaruh positif dan signifikan pada kebijakan

deviden . Dari uraian diatas maka dapat dikembangkan hipotesis sebagai berikut:

H4: Ukuran perusahaan berpengaruh positif terhadap kebijakan deviden

23

23

2.4 Kerangka Pemikiran

Berdasarkan landasan teori dan beberapa penelitian terdahulu, penelitian ini

menguji pengaruh likuiditas, leverage profitabilitas , dan ukuran perusahaan

terhadap kebijakan deviden . Oleh karena itu dibuat kerangka pemikiran sebagai

berikut :

\

Gambar 2 .2 Kerangka Pemikiran Teoritis

Ukuran Perusahan X4 ( +)

Likuiditas X1 ( + )

Leverage X3 ( + )

Profitabilitas X2 ( +)

Kebikjakan Deviden

( Y )

24

24

BAB III

METODE PENELITIAN

3.3 Jenis penelitian

penelitian ini menguji tentang pengaruh liuiditas , leverage ,profitabilitas

dan ukuran perusahaan terhadap kebijakan deviden . penelitian ini menggunakan

metode kuantitatif . menurut subana dan sudrajat ( 2015 ) metode kuantitatif

dilihat dari segi tujuan, metode ini dipakai untuk menguji suatu teori, menyajikan

suatu fakta atau mendeskripsik hubungan antar variabel dan adapula yang sifatnya

mengembangkan konsep, mengambangkan pemahaman atau mendiskripsikan

banyak hal.

3.2 Populasi sampel

Populasi di penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufakur BEI dari tahun

2017-2019. Sedangkan sampel di penelitian ini Yang diperoleh mengginakan

metode purposif sampling sebayak 49 perusahaan yang terdaftar dari tahun

2017-2019. Studi ini menggunakan data sekunder berupa kebijakan deviden yang

diambil per maret setiap tahunnya. Hal ini dilakukan karena, setiap perusahaan

akan mempublikasikan laporan keuangannya pada bulan Maret di setiap tahunnya.

Sehingga, pada bulan Maret akan terjadi reaksi pasar atas hasil analisa laporan

keuangan yang dilakukan oleh investor. Selain itu, kebijakan per Pebruari juga

diambil untuk menghitung return deviden yang diterima oleh investor. laporan

keuangan yang digunakan di penelitian ini harus memiliki akun-akun yang

dapat di deteksi sifat lancaratau tidaknya. Laporan keuangan keuangan juga

diperlukan untuk menganalisa rasio keuangan kebijakan deviden yang memeriksa

25

25

laporan keuangan itu.

3.3 Sumber dan jenis data

Penelitian ini menggunakan satu variabel dependen , empat variabel

independen . berikut ini variabel – variabel yang digunakan dalam penelitian ini

data sekunder yaitu laporan keuangan dan laporan keuangan dan pada perusahaan

manufaktur yang terdaftar di BEI selama periode 2017– 2019 yang dapat di akses

melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) diperoleh melalui internet

(www.idx.co.id). Data penelitian ini meliputi data perusahaan-perusahaan

manufaktur gopublic pada periode 2017-2019 yang dirasa cukup mewakili kondisi

perusahaan diIndonesia. Alasan penggunaan data dari BEI karena merupakan

bursa terbesar dandapat mempresentasikan kondisi bisnis di Indonesia. Data yang

diambil berupa data cross section, artinya bahwa pengumpulan data dilakukan

dari berbagai sumber informasi perusahaan dari Bursa Efek Indonesia selama

periode 2017 -2019.

3.4 Metode Pengumpulan Data

Untuk memperoleh data yang diperlakukan dalam penelitian ini.cara yang

digunakan adalah studi dokumentasi .dilakukan dengan cara mengumpulkan

dokumen-dokumen laporan keuangan. data diperoleh dari firm-year.dan laporan

keuangan perusahaan-perusahaan di Bursa Efek indonesia.

3.5 Variabel dan Indikator

3.5.1 Variabel Independen (X)

http://www.idx.co.id/

26

26

Variabel independen atau variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi

atau menjadi penyebab berubahnya atau timbulnya variabel dependen atau

variabel terkait

Variabel independen dalam penelitian ini adalah likuiditas , leverage ,

profitabilitas dan ukuran perusahaan.

3.5.1.1 Likuiditas

Likuiditas merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan

perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek pada saat jatuh tempo

dengan asset lancar yang tersedia. Rasio yang digunakan dalam penelitian ini

adalah Current Ratio. Current ratio menunjukkan tingkat keamanan (margin of

safety) kreditor jangka pendek, atau kemampuan perusahaan untuk membayar

hutang-hutang tersebut. Semakin tinggi current ratio maka akan semakin besar

kemampuan

Current Ratio = Current Asset

Current Lianilities

Sumber: Fahmi (2014:66)

Menurut Syamsuddin (2011: 43-44) dalam Rohmadini et al., (2018)

Current Ratio merupakan salah satu ratio financial yang sering digunakan. Tingkat

current ratio dapat ditentukan dengan jalan membandingkan antaracurrent assets

dengan current liabilities. Apabila hutang lancar lebih besar dari pada asset maka

perusahaan akan mengalami peningkatan hutang dan perusahaan akan mengalam

ikebijakan deviden . Current ratio dikatakan baik apabila perusahaan memiliki

27

27

tingkat current ratio 2,00 dan apabila perusahaan memiliki tingkat current ratio

kurang dari 2,00 maka perusahaan dikatakan kurang baik.

3.5.1.2 Leverage

Leverage merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan

perusahaan dalam memenuhi kewajiban kewajibannya baik itu jangka pendek

maupun jangka panjang jika pada suatu saat perusahaan tersebut dilikuidasi. Rasio

ini menunjukkan seberapa banyak asset perusahaan yang didanai dari hutang.

Rasio yang digunakan dalam penelitian ini adalah debt to asset ratio. Menurut

Kasmir (2016:157) dalam ( Nukmaningtyas & Worokinasih, 2018) menyatakan

rasio ini digunakan untuk menilai utang dengan equitas. Debt to asset ratio

merupakan rasio mengukur seberapa besar asset perusahaan yang dibiayai oleh

kreditur

Leverage = Total Liabilities

Total Asset

Sumber: Kasmir (2016:157)

Debt to Asset Ratio (DAR) dengan angka dibawah 1.00, mengindikasikan

bahwa perusahaan memiliki hutang yang lebih kecil dari asset yang dimilikinya.

Tetapi sebagai investor kita juga harus jeli dalam menganalisis DAR ini, sebab

jika total hutangnya lebih besar dari pada asset, maka kita harus melihat lebih

lanjut apakah hutang lancar atau hutang jangka panjang yang lebih besar :

1. Jika jumlah hutang lancar lebih besar dari pada hutang jangka panjang,

28

28

hal ini masih bisa diterima, karena besarnya hutang lancar sering

disebabkan oleh hutang operasi yang bersifat jangka pendek.

2. Jika hutang jangka panjang yang lebih besar, maka dikuatirkan

perusahaan akan mengalami gangguan likuiditas dimasa yang akan

datang. Selain itu laba perusahaan juga semakin tertekan akibat harus

membiayai bunga pinjaman tersebut.

3. Beberapa perusahaan yang memiliki DAR di atas 1.00, menggangu

pertumbuhan kinerja perusahaanya juga menganggu pertumbuhan

harga sahamnya. Karena itu sebagian besar para investor menghindari

perusahaan yang memiliki angka DAR lebih dari 2.

3.5.1.3 Profitabilitas

Rasio profitabilitas merupakan rasio yang menilai kemampuan perusahaan

dalam mencari keuntungan. Rasio ini juga digunakan untuk mengukur efisiensi

penggunaan asset perusahaan. Rasio yang akan digunakan dalam penelitian

adalah return on asset (ROA). Menurut Hery (2016:193) dalam Rohmadini et al.,

(2018) return on assets (ROA) merupakan rasio yang menunjukkan seberapa besar

kontribusi asset dalam menciptakan laba bersih. Rasio ini digunakan untuk

mengukur seberapa besar laba bersih yang akan dihasilkan dalam total asset.

Semakin tinggi hasil dari rasio maka semakin tinggi pula jumlah laba bersih yang

dihasilkan, begitupula sebaliknya, semakin rendah hasil rasio ini maka semakin

rendah pula jumlah laba bersih yang dihasilkan. Secara otomatis ROA dapat

dirumuskan sebagai berikut =

29

29

ROA = Laba Setelah Pajak

Total Asset

Sumber: Hery (2016:193)

Return on asset dikatakan baik apabila laba setelah pajak lebih besar dari total

asset. Laba yang tinggi menunjukan bahwa perusahaan sehat dan Perusahaan akan

semakin rendah kemungkinan akan terjadinya kebijakan deviden . Return on asset

dikatakan baik apabila perusahaan memiliki tingkat return on asset lebih dari 2,00

dan apabila perusahaan memiliki tingkat return on asset kurang dari 2,00 maka

perusahaan dikatakan kurang baik (www.kompasiana.com).

3.5.1.4 Ukuran Perusahaan

Ukuran perusahaan adalah skala yang menunjukan besar kecilnya suatu

perusahaan. Alat ukur yang digunakan dalam penelitian ini adalah logaritma

natural dari total asset. Menurut ( Gobenvy , 2014) logaritma natural digunakan

untuk memperhalus data total asset dan diharapkan mampu memperkecil

perbedaan total asset yang terlalu besar antara perusahaan yang satu dengan yang

lainnya. Semakin besar asset yang dimiliki perusahaan maka perusahaan dapat

melakukan investasi baik untuk asset lancar maupun asset tetap dan juga

memenuhi permintaan produk .Ukuran perusahaan dapat dihitung dengan:

Size = Ln Total Asset

Sumber : ( Gobenvy ,2014 )

3.5.1.5 Variabel dependen

`Variabel Dependen pada penelitian ini adalah kebijakan deviden . Dalam

penelitian ini penentuan kebijakan deviden perusahaan dikatakan mengalami

30

30

kebijakan deviden . Menurut Maslachah et al., (2016) perusahaan selama tiga

tahun berturut-turut mengalami laba bersih operasi (net operating income),

sedangkan perusahaan yang tidak mengalami laba operasi negatif selama tiga

tahun berturut-turut tidak dikategorikan mengalami kebijakan deviden Menurut

Irham Fahmi (2014:94) dalam Jaya (2017) menyatakan bahwa kebijakan deviden

dapat dihitung dengan menggunakan Interest Coverage Ratio (ICR) menyatakan

bahwa Interest Coverage Ratio dapat mengukur tingkat kesulitan keuangan yang

dialami oleh perusahaan. Rumus Interest Coverage Ratio adalah sebagai berikut:

Menurut (Hidayat, 2014) Dengan kriteria penilaian sebagai berikut:

Interest Coverage Ratio = Earning Before Tax

Interest Expense

Sumber : Hidayat ( 2014 )

a. Investor tidak boleh memiliki saham atau obligasi yang memiliki

kepentingan rasio cakupan di bawah 1.5.

b. Rasio Interest Coverage dibawah 1.0 mengindikasikan bisnis

mengalami kesulitan dalam menghasilkan uang tunai yang diperlukan

untuk membayar kewajiban bunga.

3.6 Teknik Pengumpulan Data

Data dikumpulkan menggunakan metode analisis kuantitatif. Analisis

kuantitatif adalah metode analisis yang diolah menggunakan alat statistik dengan

perhitungan menggunakan perangkat lunak SPSS (Statistical Package and Social

Scince) .


31

31

Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan atau mendiskripsikan

variabel-variabel dalam penelitian. Statistik deskriptif yang digunakan adalah nilai

rata-rata (mean). Standar deviasi, maksimum dan minimum. Mean digunakan

untuk melihat nilai rata-rata sampel. Standar deviasi adalah rata – rata

penyimpangan nilai data yang diteliti dari nilai rata – rata. Sedangkan nilai

maksimum dan minimum digunakan untuk melihat nilai maksimum dan minimum

dari populasi penelitian.

3.6.2 Uji Hipotesis

3.6.2.1 Uji Asumsi Klasik

Asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui kelayakan penggunaan model

regresi . uji asumsi klasik yang dilakukan ada 4 yaitu uji normalitas, uji

heteroskedesitas dan uji multikolinieritas. Adapun penjelasannya adalah sebagai

berikut :

3.6.2.1.1 Uji Normalitas

Menurut Ghozali (2013) uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah

dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal

atau tidak. Seperti diketahui bahwa uji t dan Fmengasumsikan bahwa nilai

residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik

menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi

apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan cara analisis grafik

dan uji statistik.. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat

penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat

histogram dari residualnya. Bentuk data yang terdistribusi secara normal akan

32

32

mengikuti pola distribusi normal dimana grafiknya mengikuti garis diagonal. Jika

data telah terdistribusi secara normal maka model regresi memenuhi asumsi

normalitas. Selain uji analisis grafik peneliti juga dianjurkan untuk melihat

dengan analisa statistik. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji

normalitas residual adalah uji non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S)

dilakukan dengan membuat hipotesis:

Ho : Data residual berdistribusi normal

Ha : Data residual tidak berdistribusi normal

Jika signifikan < 0,05 berarti data yang akan diuji mempunyai perbedaan

signifikan dengan data normal baku, berarti data tersebut tidak normal atau Ho

ditolak.

3.6.2.1.2 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah model regresi terjadi

ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.

Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka

disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model

regresi yang baik adalah yang Homoskesdastisitas atau tidak terjadi

Heteroskesdastisitas. Kebanyakan data crossection mengandung situasi

heteroskesdastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai

ukuruan (kecil, sedang dan besar) (Ghozali, 2013:139). Uji heteroskedastisitas

dalam regresi ini menggunakan grafik scatter plot. Jika ada pola tertentu maka

dapat diidentifikasikan bahwa telah terjadi heteroskedastisitas. Tetapi jika tidak

ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada

33

33

sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2013). Selain

menggunakan grafik scatter plot, peneliti juga menggunakan uji glejser. Uji

glejser diketahui dengan melihat nilai probability value. Jika nilai probability

value lebih dari 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2013).

3.6 2.1.3 Uji Multikolinearitas

Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang

baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel indepen. Jika variabel

independen saling berkolerasi, maka variabel ini tidak ortogonal. Variabel

ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel

independen sama dengan nol (Ghozali, 2013). Dengan melihat nilai tolerance dan

nilai dari variance inflation factor VIF dapat digunakan persamaan VIF = 1 /

tolerance. Nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi. Jika

nilai tolerance kurang dari 10 atau nilai VIF lebih dari 10 menunjukkan adanya

multikolinearitas.

3.6.2.1.4 Uji Autokorelasi

Autokorelasi adalah gejala terdapatnya korelasi antara kesalahan

pengganggu dari suatu observasi lainnya (Ghozali, 2013). Uji ini bertujuan untuk

menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu

pada periode t dengan kesalahan penggangu pada periode

t-1 (sebelumnya). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan

sepanjang waktu berkaitan satu dengan yang lainnya. Untuk mendeteksi ada

tidaknya autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson

34

34

(DW-Test).

3.6.2.2 Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda yaitu metode yang digunakan untuk

menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen

dengan skala pengukur atau rasio dalam suatu persamaan linier (Ghozali, 2016).

Model persamaan regresi yang akan digunakan dalam penelitian ini sebagai

berikut .

Q = α + + + + + e

Keterangan:

Q : kebijakan deviden

α : : Konstanta

L : Likuiditas

FL : Financial Leverage

P : Profitabilitas

UP : Ukuran Perusahaan

: Koefisien Regresi

e : Error

3.6.3 Pengujian Hipotesis

3.6.3.1 Uji Pengaruh Simultan (Uji F)

Uji statistik F dilakukakn untuk melihat apakah semua variabel bebas

(independen) dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap

variabel terikat (dependen). Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%

35

35

atau taraf α sama dengan 5% (α= 0,05), uji statistic F dilakukan juga untuk

mengetahui kelayakan model regresi yang digunakan dalam penelitian ini.

3.6. 3.2 Koefisien Determinasi (R2)

Uji koefisien determinasi untuk melihat kemampuan variabel independen

dalam menjelaskan variasi perubahan variabel dependen. Koefisien determinasi

dapat dilihat dari nilai Adjusted R2, dimana untuk menginterpretasikan besarnya

nilai koefisien determinasi harus diubah dalam bentuk presentase, atau nilai

adjusted R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam

menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Penelitian ini menggunakan

lebih dari satu variabel independen, maka untuk mengukur pengaruh variabel

36

36

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Dalam analisis dan pembahasan ini akan diuraikan hal-hal yang berkaitan

dengan data data yang berhasil dihimpun, hasil pengolahan data dan pembahasan

dari hasil pengolahan data dan pembahasan dari hasil pengolahan tersebut.

Adapun urutan pembahasan secara sistematis adalah sebagai berikut : obyek

penelitian, deskriptif, pengujian asumsi klasik, analisis data yang berupa hasil

analisis regresi, pengujian variable independent secara parsial, dan pembahasan

pengaruh variable independent terhadap variable dependen.

4 .1 Deskripsi Obyek Penelitian

Penelitian ini mengambil populasi perusahaan manufaktur di BEI yang

membagikan deviden tunai pada tahun 2017 -2019 berturut-turut. Sampel

penelitian sebanyak 49 perusahaan. Adapun distribusi sampel dapat dilihat

pengambilan sampel sebagai berikut :

Tabel 4.1

Distribusi Sampel

No. Keterangan Jumlah

Perusahaan

37

37

Sumber : Data sekunder yang diolah

1. Perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia

(BEI) tahun 2017-2019.

149

2. Perusahaan melaporkan laporan keuangan dalam

bentuk dolar

(31)

3. Perusahaan pernah mengalami kerugian selama periode penelitian

(65)

4. Tidak memiliki data yang lengkap guna penelitian (4)

Sampel Perusahaan 49

38

38

Dari tabel 4.1 di atas diperoleh sampel penelitian dengan kriteria-kriteria yang

telah ditentukan diperoleh sebanyak 49 perusahaan manufaktur yang go publik di

Bursa Efek Jakarta. Dengan sistem pengolahan pooled croos section , maka

jumlah data di oleh adalah sebanyak 49 x 3 tahun penelitian, yaitu 147 data.

4.2 Hasil Penelitian


Berdasarkan gambaran umum perusahaan di atas, maka statistik deskriptif

(mean, minimum, maksimum, dan standar deviasi) untuk variabel likuiditas,

leverage, profitabilitas ukuran perusahaan dan kebijakan dividen adalah sebagai

berikut

Tabel 4. 2

Statistik Deskriptif

, Sumber : data sekunder yang diolah, tahun 2019

Berdasarkan tabel 4.2 di atas didapatkan nilai rata-rata likuiditas yang di ukur

dengan current ratio adalah sebesar 2,2279 atau 222,79 persen, artinya setiap

N Minimum Maximum Mean Std. Dev iation

Likuiditas 147 .0010 8.3182 2.227924 1.4008536

Leverage 147 .0715 1.1144 .417041 .2134683

Profitavilitas 147 .0037 .4808 .092749 .0781399

Ukuran perusahaan 147 25.80 33.47 29.0764 1.68960

Kebijakan Deviden 147 .09 9147.22 232.4425 1066.95536

39

39

rupiah dari hutang lancar dijamin oleh aktiva lancar sebesar Rp. 2,227. Nilai

current ratio terendah adalah sebesar 0,0010 atau 0,10 persen dan nilai tertinggi

current ratio adalah sebesar 8,3182 atau 831,82 persen. Nilai standar deviasi

1,4008 lebih kecil dari nilai rata-rata 2,2277, dengan demikian dapat diartikan

bahwa penyebaran data current ratio terdistribusi merata, artinya tidak terdapat

perbedaan yang tinggi data satu dengan data yang lainnya.

Nilai rata-rata leverage yang di ukura dengan debt to total asset adalah

sebesar 0,4170 atau 41,70 persen, artinya setiap rupiah dari asset dipergunakan

untuk menjamin hutang sebesar Rp. 0,4170. Nilai debt to total asset terendah

adalah sebesar 0,0715 atau 71,50 persen dan nilai tertinggi debt to total asset

adalah sebesar 1,1144 atau 111,44 persen. Nilai standar deviasi 0,2134 lebih kecil

dari nilai rata-rata 0,4170, dengan demikian dapat diartikan bahwa penyebaran

data debt to total asset terdistribusi merata, artinya tidak terdapat perbedaan yang

tinggi data satu dengan data yang lainnya.

Nilai rata-rata profitabilitas, yang diukur dengan return on asset adalah

sebesar 0,0927 atau 9,27 persen, artinya setiap rupiah dari asset yang

dipergunakan untuk operasional perusahaan dapat menghasilkan laba sebesar

Rp. 0,0927. Nilai return on asset terendah adalah sebesar 0,0037 atau 0,37

persen dan nilai tertinggi return on asset adalah sebesar 0,4808 atau 48,08

persen. Nilai standar deviasi 0,0781 lebih tinggi dari nilai rata-rata 0,0927,

dengan demikian dapat diartikan bahwa penyebaran data return on asset

terdistribusi tidak merata, artinya terdapat perbedaan yang tinggi data satu

dengan data yang lainnya.

40

40

Nilai rata-rata ukuran perusahaan yang di ukur dengan LN_total aktiva

adalah sebesar 29,07. Nilai terendah dari ukuran perusahaan adalah sebesar

25,80 persen dan ukuran perusahaan tertinggi sebesar 33,47 persen. Nilai

standar deviasi sebesar 1,6896 lebih rendah dari nilai rata-rata 29,07, dapat

diartikan bahwa penyebaran data untuk variabel ukuran perusahaan adalah

merata, artinya tidak terdapat perbedaan yang tinggi data satu dengan data yang

lainnya.

Nilai rata-rata rasio kebijakan dividen yang di ukur menggunakan

membandingkan antara laba dengan beban bunga dan pinjam adalah sebesar

232,44 atau 23244,25 persen, artinya setiap laba dipergunakan untuk

membayar bunga dan pinjaman sebesar Rp. 232,44. Nilai kebijakan dividen

terendah adalah sebesar 0,09 atau 9 persen dan nilai tertinggi kebijakan

dividen adalah sebesar 9147,22 atau 914.722 persen. Nilai standar deviasi

1066,955 lebih besar dari nilai rata-rata 232,44, dengan demikian dapat

diartikan bahwa penyebaran data kebijakan dividen terdistribusi tidak merata,

artinya terdapat perbedaan yang tinggi data satu dengan data yang lainnya.

4.2.2 Uji Asumsi Klasik

Sebelum melakukan analisis regresi, terlebih dahulu dilakukan pengujian

asumsi klasik. Adapun pengujian terhadap asumsi klasik dengan program SPSS

yang dilakukan pada penelitian ini meliputi :

a. Uji Normalitas Data

41

41

Normalitas data digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel

independen dan variabel dependen, keduanya terdistribusikan secara noal atau

tidak. Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan one sampel

Kolmogorov-sminorov Test. Hasil pengujiannya adalah sebagai berikut :

Tabel 4.3

Uji Normalitas Data model 1

Berdasarkan tabel 4.3 dapat dijelaskan bahwa nilai signifikasi Kolmogorov

Smirnov adalah sebesar 0,000 < 0,05. Dengan demikian model regresi dalam

penelitian ini memiliki data yang terdistribusi tidak normal. Data yang tidak

normal, bisa dinormalkan melalui outlier, yaitu kasus atau data yang memiliki

karakteristik yang unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari

observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk ekstrim baik

untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi. Sampel yang

memenuhi asumsi normalitas adalah sebanyak 131 data. Hasil pengujian

normalitas adalah:

tabel 4.4

Uji Normalitas Data model 2

147 .0000000

993.16267286 .331 .331

-.196 4.019

.000

N Mean Std. Deviation

Normal Parameters

Absolute Positive Negative

Most Extreme Differences

Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed)

Unstandardiz ed Residual

42

42

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik

seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Pengujian ada

tidaknya gejala multikolinearitas dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks

korelasi yang dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF (Variance

Inflation Factor) dan Tolerance-nya. Nilai dari VIF yang kurang dari 10 dan

tolerance yang kurang dari 1, menandakan tidak terjadi adanya gejala

multikolinearitas. Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat dari tabel 4.5

Tabel 4.5

Uji Multikolinearitas

131

.0000000

.93601704

.075

.056

-.075

.861

.449

N

Mean

Std. Deviation

Normal Parameters

Absolute

Positive

Negative

Most Extreme Differences

Kolmogorov-Smirnov Z

Asymp. Sig. (2-tailed)

Unstandardiz ed Residual

43

43

Sumber : Data sekunder yang diolah,

Hasil perhitungan pada tabel 4.5 diperoleh nilai VIF yang kurang dari 10 dan

tolerance yang lebih dari 0,1, maka dapat disimpulkan tidak terjadi gejala

multikolinearitas antar variabel bebas (likuiditas, leverage, profitabilitas, dan

ukuran perusahaan).

c. Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi dengan uji mapping Durbin Watson (DW). Dari regresi

diperoleh angka DW sebesar 1,996. Dengan jumlah data (n) sama dengan 131

dan jumlah variabel (k) sama dengan 4 diperoleh angka dL = 1,59 dan dU = 1,76.

Tabel 4.6

.487 2.053

.528 1.896

.922 1.084

.900 1.111

CR

DTA

ROA

Size

Model

1

Tolerance VIF

Collinearity Statistics

44

44

Uji Autokorelasi

Daerah tidak autokorelasi

Karena dw=1,996 terletak antara sebelum 4-dU= 2,24 dan sesudah

du = 1,76, maka model persamaan regresi yang diajukan dalam penelitian ini

tidak terdapat autokorelasi.

d . Uji heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas dalam model regresi terjadi ketidaksamaan

variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika

variance residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka

disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model

regresi yang baik adalah tidak terjadi adanya heteroskedastisitas. Berikut ini

Model Summary b

a 1.996

Model

1

R

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), Size, DTA, ROA, CR a.

Dependent Variable: LN_ICR b.

dL

1,59 dU

1,76

4 - dL

2,41

Daerah autokorelasi

Daerah autokorelasi

DW

1,996

45

45

adalah hasil heteroskedastistas dengan menggunakan uji heteroskedastistas.

Tabel 4.7

Uji Heteroskedastisitas

Sumber : Data sekunder yang diolah, 2020

Dari hasil perhitungan pada tabel 4.6, didapatkan hasil bahwa

variabel bebas (likuiditas, profitabilitas, leverage dan size) tidak signifikan,

karena nilai signifikansi masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,05,

dengan demikian dapat diindikasikan model regresi dalam penelitian ini tidak

terjadi gejala heteroskedastisitas.

4.2.3 Uji Model Regresi (Goodness of Fit)

4.2.3.1 Uji F

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi

dikategorikan fit/layak untuk penelitian. Model regresi dikatakan layak apabila

variabel likuiditas, profitabilitas, leverage dan size secara bersama-sama

berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen. Hasil pengujian ini dapat

dilihat pada tabel 4.8.

Tabel 4.8

Hasil Uji F

Coefficients a

2.517 1.032 2.439 .016

.018 .060 .037 .296 .768

-.219 .351 -.075 -.625 .533

.166 .710 .021 .234 .815

-.061 .032 -.173 -1.883 .062

(Constant)

CR

DTA

ROA

Size

Model 1

B Std. Error

Unstandardized Coefficients

Beta

Standardized Coefficients

t Sig.

Dependent Variable: Abs_res a.

46

46


Nilai signifikasi F sebesar 0,045 < 0,05, dengan demikian variabel

likuiditas, profitabilitas, leverage dan size secara bersama-sama berpengaruh

terhadap kebijakan dividen. Dengan demikian model regresi dalam penelitian ini

adalah tergolong fit dan dapat digunakan dalam penelitian ini.

4.2.3.2 Koefisien Determinasi

Persentase variabel dependen (kebijakan dividen) dapat dijelaskan oleh

variabel independen variabel likuiditas, profitabilitas, leverage dan size d dalam

model penelitian ditunjukkan oleh besarnya koefisien determinasi. Koefisien

Determinasi ini menunjukan seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap

variabel dependen yang dinyatakan dalam persen (%).

Tabel 4.9

Koefisien Determinasi

Nilai koefisien determinasi di tunjukkan dengan nilai adjusted r square

217.637 4 54.409 60.191 0.045

113.897 126 .904

331.534 130

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

.810 .656 .646 .95076

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

47

47

sebesar 0,646, artinya variabel independen (likuiditas, profitabilitas, leverage dan

size) berpengaruh terhadap variabel dependen (kebijakan dividen) sebesar 64,60

persen, sedangkan sisanya diterangkan oleh faktor yang lain, seperti struktur

kepemilikan saham, dewan komisaris independen dan lain-lain.

4.2.4 Model Persamaan Regresi Berganda

Tabel 4.10

Model Persamaan Regresi


Dari Tabel 4.10 hasil pengolahan data dengan bantuan program SPSS,

maka didapatkan model persamaan regresi akhir sebagai berikut :

Y = -5,931 + 0,464 L - 1,916 FL + 8,246 P + 0,244 UP + e

a. Konstanta sebesar -5,931, bernilai positif, dapat diartikan bahwa jika variabel,

likuiditas, profitabilitas, leverage dan size konstan, maka kebijakan dividen

bernilai sebesar -5,931.

-5.931 1.605 -3.696 .000

.464 .093 .374 5.004 .000

-1.916 .546 -.252 -3.510 .001

8.246 1.104 .406 7.466 .000

.244 .050 .268 4.860 .000

(Constant)

CR

DTA

ROA

Size

Model 1

B Std. Error

Unstandardized Coefficients

Beta

Standardized Coefficients

t Sig.

48

48

b. Nilai koefisien regresi likuiditas sebesar 0,464, bernilai positif dapat diartikan

bahwa setiap penambahan 1 satuan untuk variabel likuiditas, sedangkan

variabel bebas lainnya konstan maka akan meningkatkan kebijakan dividen

sebesar 0,464.

c. Nilai koefisien regresi leverage sebesar -1,916, bernilai negatif dapat

diartikan bahwa setiap penambahan 1 satuan untuk variabel leverage,

sedangkan variabel bebas lainnya konstan maka akan menurunkan kebijakan

dividen sebesar 1,916.

d. Nilai koefisien regresi profitabilitas sebesar 8,246, bernilai positif dapat

diartikan bahwa setiap penambahan 1 satuan untuk variabel rasio

profitabilitas, sedangkan variabel bebas lainnya konstan maka akan

meningkatkan kebijakan dividen sebesar 8,246.

e. Nilai koefisien regresi size ebesar 0,244, bernilai positif dapat diartikan

bahwa setiap penambahan 1 satuan untuk variabel size, sedangkan variabel

bebas lainnya konstan maka akan meningkatkan kebijakan dividen sebesar

0,244.

4.2.5 Pengujian Hipotesis

a. Pengaruh Likuiditas Terhadap Kebijakan Dividen

Berdasarkan tabel 4.10 di atas, dapat diketahui bahwa pengujian secara

parsial diperoleh nilai koefisien regresi untuk likuiditas sebesar 0,464 dan

nilai signifikasi sebesar 0,045 < 0,05. Hal ini dapat diartikan bahwa likuiditas

berpengaruh positif signifikan terhadap kebijakan dividen. Dengan demikian

hipotesis 1 yang menyatakan likuiditas berpengaruh positif terhadap

49

49

kebijakan dividen di terima.

b. Pengaruh Leverage Terhadap Kebijakan Dividen


parsial diperoleh nilai koefisien regresi untuk leverage sebesar -1,916 dan

nilai signifikasi sebesar 0,001 < 0,05. Hal ini dapat diartikan bahwa leverage

berpengaruh negatif signifikan terhadap kebijakan dividen. Dengan demikian

hipotesis 2 yang menyatakan leverage berpengaruh negatif terhadap

kebijakan dividen di terima.

c. Pengaruh Profitabilitas Terhadap Kebijakan Dividen


parsial diperoleh nilai koefisien regresi untuk profitabilitas sebesar 8,246 dan

nilai signifikasi sebesar 0,000 < 0,05. Hal ini dapat diartikan bahwa

profitabilitas berpengaruh positif signifikan terhadap kebijakan dividen.

Dengan demikian hipotesis 3 yang menyatakan profitabilitas berpengaruh

positif terhadap kebijakan dividen di terima.

d. Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Kebijakan Dividen


parsial diperoleh nilai koefisien regresi untuk ukuran perusahaan sebesar

0,244 dan nilai signifikasi sebesar 0,000 < 0,05. Hal ini dapat diartikan bahwa

ukuran perusahaan berpengaruh positif signifikan terhadap kebijakan dividen.

Dengan demikian hipotesis 4 yang menyatakan ukuran perusahaan

berpengaruh positif terhadap kebijakan dividen di terima.

4.3 Pembahasan

50

50

4.3.1 Pengaruh Likuiditas Terhadap Kebijakan Dividen

Likuiditas berpengaruh positif signifikan terhadap kebijakan dividen, hal

ini mengindikasikan bahwa likuiditas perusahaan yang baik akan dipergunakan

untuk kemakmuran bagi para investor berupa pembagian deviden, hal ini

dilakukan agar investor tetap menanamkan modalnya dan bisa menambah

modalnya guna meningkatkan usaha perusahaan. Likuiditas yang diproksikan

dengan current ratio adalah suatu rasio keuangan yang digunakan untuk

mengetahui kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban lancarnya

dengan menggunakan aktiva lancarnya.

Berdasarkan teori agency, pihak principal yaitu pemegang saham akan

merasa diuntungkan apabila perusahaan memiliki likuiditas yang tinggi, karena

pihak principal akan terhindar dari risiko-risiko yang ditimbulkan perusahaan

seperti ketidakmampuan perusahaan dalam membayar hutang yang dapat

menyebabkan perusahaan mengalami kebangkrutan.

Hasil ini mendukung penelitian Karauan, Murni, Tulung (2017)

menunjukkan bahwa likuiditas yang diproksikan dengan Loan to Deposit Ratio

berpengaruh positif terhadap kebijakan dividen.

4.3.2 Pengaruh Leverage Terhadap Kebijakan Dividen

Leverage berpengaruh secara negatif signifikan terhadap kebijakan

dividen, hal ini mengindikasikan bahwa manajemen dengan rasio leverage akan

mengurangi pembagian dividen, sebab dengan DTA yang tinggi, maka beban

hutang juga semakin besar, sehingga berdampak terhadap profitabilitas yang

diperoleh perusahaan. Dengan biaya bunga yang semakin besar, maka

51

51

profitabilitas (aernings after tax) semakin berkurang (karena sebagian pemegang

saham (dividen) juga semkin berkurang (menurun). Hasil ini mendukung

penelitian Hamid Yaqub, Awan (2016) yang menyatakan leverage berpengaruh

positif signifikan terhadap kebijakan dividen.

4.3.3 Pengaruh Profitabilitas Terhadap Kebijakan Dividen

Profitabilitas berpengaruh secara signifikan terhadap kebijakan dividen,

hal ini mengindikasikan bahwa profitabilitas adalah untuk mengukur seberapa

efektif manajemen dalam mengelola asset dan modal yang dimiliki perusahaan

untuk menghasilkan laba. bagi investor jangka panjang akan sangat berkepntinga

dengan analisis profitabilitas ini, salah satunya bagi pemegang saham akan

melihat keuntungan yang benar-benar akan diterima dalam bentuk dividen.

Dividen di ambil dari keuntungan bersih yang diperoleh perusahaan, maka

keuntungan tersebut akan mempengaruhi besarnya dividen. Perusahaan yang

memperoleh keuntungan cenderung akan membayar porsi keuantungan yang lebih

besar, sebagai dividen.

Hasil ini mendukung penelitian Baramuli (2016), Hamid, Yaqub, & Awan

(2016), Eltya, Topowijono, Azizah (2016) dan Prawira, Dzulkirom, Endang

(2014) yang menyatakan profitabilitas berpengaruh positif signifikan terhadap

kebijakan dividen

4.3.4 Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Kebijakan Dividen

52

52

Ukuran perusahaan berpengaruh secara positif signifikan terhadap

kebijakan dividen, hal ini mengindikasikan bahwa semakin besar ukuran

perusahaan, maka cenderung lebih banyak pemegang saham yang menanamkan

sahamnya pada perusahaan tersebut dan semakin kecil ukuran perusahaan, maka

semakin sedikit pemegang saham yang menanamkan sahamnya pada perusahaan

tersebut. Hal ini disebabkan karena perusahaan yang besar lebih cenderung

memiliki kondisi yang stabil, dimana kestabilan tersebut dapat menarik minat

pemegang saham untuk menanamkan saham di perusahaan tersebut. Kondisi ini

menyebabkan harga saham perusahaan tersebut naik di pasar modal. Pemegang

saham memiliki espektasi perolehan dividen yang besar terhadap perusahaan

besar. Peningkatan permintaan saham perusahaan akan dapat memacu pada

peningkatan harga saham perusahaan tersebut di pasar modal.

Hasil ini mendukung penelitian Ismawan Azeem & Afza (2016)

mengungkapkan ukuran perusahaan berpengaruh positif signifikan terhadap

kebijakan dividen.

53

53

BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

5.2 Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa analisis periode

pengamatan ( 2017-2019 ). Penjelasan dari masing-masing hipotesis adalah :

1. Likuiditas berpengaruh secara positif signifikan terhadap kebijakan dividen,

hal ini mengindikasikan bahwa likuiditas perusahaan yang baik akan

dipergunakan untuk kemakmuran bagi para investor berupa pembagian deviden,

hal ini dilakukan agar investor tetap menanamkan modalnya dan bisa menambah

modalnya guna meningkatkan usaha perusahaan.

2 .Likuiditas berpengaruh secara positif signifikan terhadap dividen payout ratio,

hal ini mengindikasikan bahwa manajemen dengan rasio leverage akan

mengurangi pembagian dividen, sebab dengan DTA yang tinggi, maka beban

hutang juga semakin besar, sheingga berdampak terhadap profitabilitas yang

diperoleh perusahaan. Dengan biaya bunga yang semakin besar, maka

profitabilitas (aernings after tax) semakin berkurang (karena sebagian pemegang

saham (dividen) juga semkin berkurang (menurun).

3.Profitabilitas berpengaruh secara positif signifikan terhadap kebijakan dividen,

hal ini mengindikasikan bahwa dividen di ambil dari keuntungan bersih yang

54

54

diperoleh perusahaan, maka keuntungan tersebut akan mempengaruhi besarnya

dividen.

4. Ukuran perusahaan berpengaruh secara positif signifikan terhadap kebijakan

dividen, hal ini mengindikasikan bahwa semakin besar ukuran perusahaan, maka

cenderung lebih banyak pemegang saham yang menanamkan sahamnya pada

perusahaan tersebut, sehingga kinerja perusahaan semakin meningkat.

5.2 Saran

Berdasarkan hasil penelitian, maka saran yang diberikan adalah :

a. Investor sebaiknya memperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi

kebijakan dividen seperti profitabilitas dan likuiditas, leverage dan ukuran

perusahaan. Perusahaan dengan kinerja keuangan yang baik akan semakin

tinggi akan membayarkan dividen bagi investor.

b. Pihak perusahaan sebaiknya juga memperhatikan kebijakan dividen yang

diberikan, jangan sampai pihak perusahaan hanya memperhatikan keuntungan

perusahaan saja, tanpa memperhatikan kemakmuran pemegang saham dengan

tidak membagikan dividen.

5.3 Keterbatasan

Keterbatasan penelitian ini adalah nilai koefisien determinasi ditunjukkan

dengan nilai adjusted R square sebesar 0,646, dapat diartikan bahwa variabel

independen (likuiidtas, profitabilitas, leverage dan ukuran perusahaan) dapat

menjelaskan variabel dependen (kebijakan pembayaran dividen) sebesar 64,60 %.

55

55

5.4 Agenda Penelitian Yang Akan Datang

Agenda penelitian yang akan datang adalah

1. Bisa lebih membuktikan bahwa likuiditas dan ukuran perusahaan

berpengaruh terhadap kebijakan deviden, dengan menggunakan sampel yang

berbeda, seperti perusahaan dengan kategori tertentu.

2. Penelitian selanjutnya bisa menggunakan rasio lain yang berbeda dengan

rasio sebelumnya, misalnya struktur kepemilikan, pertumbuhan dan lain-lain,

sehingga bisa menjelaskan kebijakan Deviden.

56

56

DAFTAR PUSTAKA

Topo & Devi (2016 ). Pengaruh Likuditas , Leverage , Profitabilitas , Dan Ukuran

Perusahaan Terhadap kebijakan deviden Studi pada Perusahaan Manufaktur

Sektor Industri Dasar dan Kimia yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun

2012-2015). Jurnal Akuntansi & Auditing Indonesia, 43(1), 138– 147.

Baklouti. (2016). Corporate Governance and kebijakan deviden of European

Commercial Banks. Journal of Business Studies Quarterly, Vol.7 No.3.

Fahmi, I. (2013). Analisis Laporan Keuangan. Bandung: Alfabeta.

Ghozali, I. (2013). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program. Semarang:

Universitas Diponegoro .

Hery. ( 2016). Analisis Laporan Keuangan Integrated And Comprehensive Edition.

Jakarta: PT Gramedia.

Hidayat, M. (2013). Prediksi kebijakan deviden Perusahaan Manufaktur di Indonesia

(Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia Periode 2008-2012). Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas

Diponegoro.

Hidayat, M. A. (2014). Prediksi kebijakan deviden Perusahaan Manufaktur di Indonesia

Jaya, A. (2017). Pengaruh Profitabilitas dan Rasio Likuiditas Terhadap kebijakan

deviden ( Studi Kasus Pada Perusahaan jasa sub Sektor Transportasi yang

Terdaftar di BEI Tahun 2010-2014 ) .

57

57

Marwati, D. (n.d.). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial

Distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

Nugroho, K. (2016). Penggunaan Analisis Z-Score Altman untuk Menilai Tingkat

kebijakan deviden Studi pada Perusahaan Tekstil dan Garmen yang Terdaftar di

Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2014. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB),

Vol.36 No.1 Juli 2016.

Nukmaningtyas , F., & Worokinasih, S. (2018). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas,

Leverage dan Arus Kas Untuk Memprediksi kebijakan deviden (Studi Pada

Perusahaan Sektor Aneka Industri Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia

Periode 2013 - 2016). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB)|, Vol. 60 No. 1 , 136-

143.

Nurhidayah, & Rizqiyah, F. (2017). Kinerja Keuangan Dalam Memprediksi Financial

Distress. Jurnal JIBEKA, Volume 11 No 1 Agustus 2017, 42-48.

Pertiwi, D. (2018). Pengaruh Rasio Keuangan Growth, Ukuran Perusahaan Dan Inflasi

Terhadap kebijakan deviden Di Sektor Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa

Efek Indonesia (BEI) Periode 2012 - 2016. Jurnal Ilmu Manajemen, Volume 6

Nomor 3, 359-367.

Rahayu, W., & Sopian, D. (2016). Pengaruh Rasio Keuangan dan Ukuran Perusahaan

Terhadap kebijakan deviden (Studi Empiris Pada Perusahaan Food And

Beverage di Bursa Efek Indonesia) 2013-2015.

Rohmadini, A., Saifi , M., & Darmawan, A. (2018). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas

Dan Leverage Terhadap kebijakan deviden Jurnal Adminitrasi dan Bisnis (JAB),

11-19.

58

58

Setiawan, H. (n.d.). kebijakan Rasio Analysis For Predicting Financial Distress

Conditions (Study on Telecommunication Companies Listed In Indonesia Stock

Exchange Period 2010-2016) .

Silalahi, D. H., Kristanti, T. F., & Muslih, M. (2018). Pengaruh Rasio Keuangan dan

Ukuran Perusahaan Terhadap Kondisi Kesulitan Keuangan (kebijakan deviden )

Pada Perusahaan Sub Sektor Transportasi Yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia (BEI) Periode 2013-2016. e-Proceeding of Management, Vol.5, No.1 ,

796-802.

Suprobo, D. M. (2016). Pengaruh Likuiditas Leverage dan Profitabilitas Terhadap

kebijakan deviden Pada Perusahaan Transformasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek

Indonesia (BEI) Tahun 2011-2015 . Jurnal Riset Manajemen, 179-190.

Susilowati, D., Sofianty, D., & Sukarmanto, E. (2017). Pengaruh Profitabilitas Ukuran

Perusahaan dan Leverage Terhadap kebijakan deviden Pada Perusahaan Yang

Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia(Studi Empiris Pada Perusahaan Sub Sektor

Minyak dan Gas Bumi Periode 2010-2015). Prosiding Akuntasi, Volume 3 No.2,

208-214.

Wigati, P. T., Mawardi, W., & Mahfudz. (2018). Pengaruh Financial Indicators Non

Financial Indicators Terhadap kebijakan deviden Dengan Return On Equity

Sebagai Variabel Kontrol (Studi pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di

Chayati, N. N., & Asyik, N. F. (2017). Pengaruh Profitabilitas, Kesempatan Investasi,

Dan Leverage Terhadap Kebijakan Dividen Tunai. JurnalIlmu dan Riset

Akuntansi,

59

59

Cholifah., N. dan Priyadi., P. M. (2014). Analisis Pengaruh Kebijakan Pendanaan,

Kepemilikan Manajerial, Profitabilitas dan Growth Terhadap Kebijakan Dividen.

Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi, 3(4).

Devi, V. M. A. A. A., Suardikha, S. M. I., & Budiasih, N. A. G. I. (2014). Pengaruh

Profitabilitas Pada Kebijakan Dividen

Ismawan Azeem & Afza (2016). Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Ukuran Perusahaan

dan Corporate Social Responsibility pada Kebijakan Dividen.

Asih, S. K. (2013). Pengaruh Growth, Total Assets Turnover (TATO), Current Ratio

(CR), Return on Equity (ROE), dan Collateralizable Assets (COL) terhadap

Kebijakan Dividen pada Perusahaan Manufaktur di BEI Tahun 2010-2013.

Bhernadha, Y. A., Topowijono, & Azizah, D. F. (2017). Pengaruh Corporate Social

Responsibility terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan (Studi Pada Perusahaan

Winner Of Sustainability Reporting Award (Sra) 2015 Yang Terdaftar Di Pt Bei

Periode 2010-2014).

Cahyanti, S. (2018). Pengaruh Rasio Keuangan dan Pertumbuhan Laba terhadap

Kebijakan Dividen pada Perusahaan Manufaktur di BEI.

Dewi, I. A. P. P., & Sedana, I. B. P. (2018). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi

Kebijakan Dividen pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia.

Ginting, S. (2018). Pengaruh Likuiditas, Profitabilitas, dan Leverage terhadap Kebijakan

Deviden pada Perusahaan LQ45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jwem

Stie Mikroskil, 8(02), 195–204.

60

60

Gumanti, T. A. (2013). Kebijakan Dividen Teori, Empiris, dan Implikasi. Yogyakarta:

UPP STIM YKPN

Idawati, I. A. A., & Sudiartha, G. M. (2014). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Ukuran

Perusahaan terhadap Kebijakan Dividen Perusahaan Manufaktur Di BEI. E-

Jurnal Manajemen Universitas Udayana, /

Lestari, K. F., Tanuatmodjo, H., & Mayasari. (2016). Pengaruh Likuiditas dan

Profitabilitas terhadap Kebijakan Dividen. Journal of Business Management

Education,

Mangundap, S., Ilat, V., & Pusung, R. (2018). Pengaruh Leverage dan Free Cash Flow

terhadap Kebijakan Dividen pada Perusahaan Indeks LQ45 yang Terdaftar di

Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2016. Jurnal Riset Akuntansi Going Concern,

Monika, N. G. A. P. D., & Sudjarni, L. K. (2018). Pengaruh Likuiditas, Profitabilitas

dan Leverage terhadap Kebijakan Dividen pada Perusahaan Manufaktur di Bursa

Efek Indonesia. E-Jurnal Manajemen Universitas UdayanaUniversitas Udayana,

Noviyati, S., & Kamaliah. (2015). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kebijakan

Pembayaran Dividen Kas (Studi pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar Di

Bursa Efek Indonesia).

Nurwani. (2017). Pengaruh Likuiditas dan Profitabilitas terhadap Kebijakan Dividen:

Studi pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

Oktaviani, L., & Basana, S. R. (2015). Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi

Kebijakan Dividen (Studi Kasus Perusahaan Manufaktur 2015-2017).

61

61

Purnami, K. D. A., & Artini, L. G. S. (2016). Pengaruh Investment Opportunity Set,

Total Asset Turnover dan Sales Growth terhadap Kebijakan Dividen.

Rais, B. N., & Santoso, H. F. (2017). Pengaruh Kepemilikan Manajerial, Kepemilikan

Institusional, Profitabilitas dan Ukuran Perusahaan terhadap Kebijakan Dividen

Sampurna, C. D., & Widyarti, E. T. (2015). Pengaruh Investment Opportunity Set, Debt

to Equity Ratio, Growth, Earnings per Share, Total Assets Turnover Terhadap

Dividend Payout Ratio.Samrotun, Y. C. (2015). Kebijakan Dividen dan

Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya.

Sari, M. R., Oemar, A., & Andini, R. (2016). Pengaruh Pertumbuhan Perusahaan,

Ukuran Perusahaan, Earning Per Share Current Ratio, Return on Equity dan Debt

Equity Ratio terhadap Kebijakan Dividen (Studi pada Perusahaan Manufaktur di

BEI Tahun 2011-2014.

Sari, N. K. A. P., & Budiasih, I. G. A. N. (2016). Pengaruh Kepemilikan Manajerial,

Kepemilikan Institusional, Free Cash Flow dan Profitabilitas pada

KebijakanDeviden. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana,

Setiawati, L. W., & Yesisca, L. (2016). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Perusahaan,

Kebijakan Utang, Collateralizable Assets, dan Ukuran Perusahaan terhadap

Kebijakan Dividen pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar Di Bursa Efek

Indonesia Periode 2017-2019.

penelitian Baramuli (2016), Hamid, Yaqub, & Awan (2016), Eltya, Topowijono, Azizah

(2016) dan Prawira, Dzulkirom, Endang (2014) profitabilitas terhadap kebijakan

dividen

62

62

Karauan, Murni, Tulung (2017). Pengaruh Kebijakan Kas, Liquidity, Leverage terhadap

Kebijakan Deviden pada Perusahaan Manufactur Di Bursa Efek Indonesia.

Wahyuni, N. L. A. (2015). Pengaruh Profitabilitas Dan Likuiditas terhadap Besarnya

Dividen yang Dibagikan Kepada pada Perusahaan Manufaktur yang Terdapat

di BEI.

Yusman, S., & Ibrahim, M. (2018). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas dan Leverage

terhadap Kebijakan Dividen pada Perusahaan Sektor Industri Dasar dan Kimia

yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

63

63

LAMPIRAN

64

64

No. KODE Nama Perusahaan

LK dalam bentuk

Rupiah Mendapatkan laba

Tidak sedia data guna

penelitian

2017 2018 2019 2017 2018 2019 2017 2018 2019

1 ADES Akasha Wira International V V

v v V

2 ADMG Polychem Indonesia Dolar Dolar Dolar

3 AISA Tiga Pilar Sejahtera V V v v v -

4 AKPI Argha Karya Prima V V v v v V

5 AKRA AKR Corporindo V V v v v V

6 ALDO Alkindo Naramata Dolar Dolar Dolar

7 ALMI Alumindo Light Metal V V v - - v

8 ALTO Tri Bayan Tirta V V v v v -

9 AMFG Asahimas Flat Glass V V v v - V

10 APII Arita Prima Indonesia V V v - - -

11 APLI Asiplast Industries V V v v - V

12 ARGO Argo Pantes V V v - - -

13 ARNA Arwana Citramulia V V v v v V

14 ASGR Astra Graphia V V v v v V

15 ASII Astra Inetrnational V V v v v V

16 AUTO Astra Otoparts V V v v v V

17 BAJA Saranacentral Bajatama V V v v - V

18 BATA Sepatu Bata V V v v v V

19 BIMA Primarindo Asia V V v - - -

20 BRAM Indo Korsda Dolar Dolar Dolar

21 BRNA Berlina V V v v v -

22 BRPT Barito Pasific Dolar Dolar Dolar

23 BTON Betonjaya Manunggal V v v - v V

24 CEKA Wilmar Cahaya Kalbar V v v v V V

25 CLPI Colorpark Indonesia Dolar Dolar Dolar

26 CNTX Century Textile Industry V v v - - -

Lampiran 1 Nama Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di BEI sampai dengan tahun 2019

65

65

27 CTBN Citra Tubindo Dolar Dolar Dolar

28 DAJK

Dwi Aneka Jaya

Kemasindo V v v - - -

29 DLTA Delta Djakarta V v v v V V

30 DPNS Duta Pertiwi Nusantara V v v v V V

31 DVLA Darya Varia V v v v V V

32 EKAD Ekadharma Inetrnational V v v - - -

33 ERTX Eratex Djaja Dolar Dolar Dolar v

34 ESTI Evershine Textile Dolar Dolar Dolar

35 ETWA Eterindo Wahanatama V v v - V -

36 FAST Fast Food Indonesia V v v v V V

37 FASW Fajar Suya Wisesa V v v v V V

38 FPNI Lotte Chemical Titan Dolar Dolar Dolar

39 GDST Gunawan Dianjaya Steel V v v - - -

40 GDYR Goodyear Indonesia Dolar Dolar Dolar

41 GGRM Gudang Garam V v v v V V

42 GJTL Gajah Tunggal Dolar Dolar Dolar

43 HDTX Panasia Indo Resources V v v - - -

44 HEXA Hexindo Adiperkasa V v v - V -

45 HMSP HM Sampoerna V v v v V V

46 ICBP Indofood CBP Sukses M. V v v v V V

47 IGAR

Champion Pasific

Indonesia V v v - V -

48 IKAI Intikeramik Alamsari V v v - - -

49 IKBI Sumi Indokabel V v v v V -

50 IMAS Indomobil Sukses Internt. V v v - - -

51 IMPC Impack Pratama Industri V v v - - -

52 INAF Indofarma V v v - - V

53 INAI Indal Alumindo Industry V v v v V V

66

66

54 INCI Intanwijaya International V v v v V V

55 INDF Indofood Sukses Makmur V v v v V V

56 INDR Indorama Synthetics Dolar Dolar Dolar

57 INDS Indospring V v v v V V

58 INKP Indah Kiat Pulp Dolar Dolar Dolar

59 INRU Toba Pulp Lestari Dolar Dolar Dolar

60 INTA Intraco Penta V v v - - V

61 INTD Interdelta V v v - V -

62 INTP

Indocement

TunggaPerkasa V v v v V V

63 IPOL Indopoly Swakarsa Dolar Dolar Dolar

64 ISSP Steel Pipe Industrt V v v - V -

65 JECC Jembo Cable Company V v v v V V

66 JKSW Jakarta Kyoei Steel Works V v v - - -

67 JPRS Jaya Pari Steel V v v - V -

68 KAEF Kimia Farma V v v - V -

69 KBLI KMI Wire and Cable V v v v V V

70 KBLM Kabelindo Murni V v v v V V

71 KBRI Kertas Basuki Rahmat V v v - - -

72 KIAS Keramika Indonesia V v v - V -

73 KICI Kedaung Indah Can V v v v V -

74 KKGI Resource Alam Indonesia Dolar Dolar Dolar

75 KLBF Kalbe Farma V v v v V V

76 KOBX Kobexindo Tractors Dolar Dolar Dolar

77 KONI Perdana Bangun Pusaka V v v v - -

78 KRAS Krakatau Steel Dolar Dolar Dolar

79 KSDI Kedawung Setia Industrial V v v - V -

80 LION Lion Metal Works V v v v V V

81 LMPI Langgeng Makmur V v v v - V

67

67

82 LMSH Lionmesh Prima V v v v V V

83 LPIN Multi Prima Sejahtera V v v v - V

84 LTLS Lautan Luas V v v v V V

85 MASA Multistrada Arah Sarana Dolar Dolar Dolar

86 MBTO Martina Berto Dolar Dolar Dolar

87 MDRN Modern International V v v - - -

88 MERK Merck V v v v V V

89 MLBI Multi Bintang Indonesia V v v v V V

90 MLIA Mulia Industrindo V v v v - -

91 MLPL Multipolar V v v v - V

92 MRAT Mustika Ratu V v v v - -

93 MTDL Metrodata Electronics V v v v V V

94 MYOR Mayora Indah V v v v V V

95 MYTX Apac Citra Centratex v v v - - V

96 NIKL Pelat Timah Nusantara Dolar Dolar Dolar

97 NIPS Nipress v v v v - V

98 PBRX Pan Brother Tex Dolar Dolar Dolar

99 PICO Pelangi Indah Canindo v v v v - -

100 POLY Asia Pasific Fibers Dolar Dolar Dolar

101 PRAS Prima Alloy Steel v v v v - v

102 PSDN Prasidha Aneka Niaga v v v v - -

103 PTSN Sat Nusapersada Dolar Dolar Dolar

104 PTSP Pioneerindo Gormet Ind. v v v v - v

105 PYFA Pyridan Farma v v v v V v

106 RDTX Roda Vivatex v v v v V v

107 RICY Ricky Putra Globalindo v v v v V v

108 RMBA Bentoel International v v v v - -

109 ROTI Nippon Indosari v v v v V v

110 SCCO Supreme Cable Manufact. v v v v V v

68

68

111 SIAP Sekawan Inti Permata v v v v - v

112 SIDO

Jamu dan Farmasi

Sidomuncul v v v v V v

113 SIMA Siwani Makmur v v v v - v

114 SKLT Sekar Laut v v v v V v

115 SKMB Sekar Bumi v v V v V v

116 SMAR Sinar Mas Agro v v V v V v

117 SMBR Semen Baturaja v v V v V v

118 SMCB Holcim Indonesia v v V v V -

119 SMGR Semen Indonesia v v V v V v

120 SMSM Selamat Sempurna v v V v V v

121 SOBI Sorini Agro Asia Corp. v v v - - -

122 SPMA Suprama v v v v V -

123 SQBI Taiso Pharmaceuitical v v v - - -

124 SRIL Sri Rejeki Isman Dolar Dolar Dolar

125 SRSN Indo Acidatama v v v v V v

126 SSTM Sunson Textile Manufac v v v v V -

127 STTP Siantar Top v v v v V v

128 SULI SLJ Global Dolar Dolar Dolar

129 TALF Tunas Alfin v v v v V -

130 TBLA Tunas Baru Lampung v v v v V v

131 TBMS Tembaga Mulia Semanan Dolar Dolar Dolar

132 TCID Mandom Indonesia v v v v V v

133 TFCO Tifaco Fiber Ind. Dolar Dolar Dolar

134 TIRA Tira Austine v v v v V -

135 TIRT Tirta Mahakam Resources v v v v V -

136 TKIM Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Dolar Dolar Dolar

137 TOTO Surya Toto Indonesia v v v - V -

138 TPIA Candra Asri Petrochemical Dolar Dolar Dolar

69

69

139 TRIS Trisula International - - -

140 TRST Trias Sentosa v v v v V -

141 TSPC Tempo Scan Pasific

142 TURI Tunas Ridean

143 ULTJ Ulltrajaya Milk Industri v v v v - v

144 UNIC Unggul Indah Cahaya Dolar Dolar Dolar

145 UNTR United Tractors v v v v V v

146 UNTX Unitex Dolar Dolar Dolar

147 UNVR Unilever Indonesia v V v

148 VOKS Voksel Electric v v v - - -

149 YPAS Yanaprima Hastapersada v v v - - -

70

PT AKASHA WIRA INTERNATIONAL Tbk PT AKASHA WIRA INTERNATIONAL

Tbk

LAPORAN POSISI KEUANGAN STATEMENT OF FINANCIAL POSITION PADA TANGGAL 31 DESEMBER 2017 AS OF 31 DECEMBER 2017

(Dinyatakan dalam Jutaan Rupiah, kecuali dinyatakan lain) (Expressed in Millions of Rupiah, unless otherwise stated)

Catatan/ 31

Desember/

31 Desember/

A S E T Notes December

2017

December

2018

A S S E T S

Aset lancer Current assets

Kas dan setara kas 4 25.507 35.316 Cash and cash equivalents

Piutang usaha – bersih 5 140.594 152.608 Trade receivables – net

Piutang non-usaha – bersih 1.843 1.449 Non-trade receivables –

net

Persediaan 6 107.977 95.474 Inventories

Uang muka dan biaya

dibayar di muka

7 9.052 27.043 Advances and prepayments

Pajak dibayar di muka 8

9.27

1

7.7

24

Prepaid taxes

Jumlah aset lancer

294.2

44

319.6

14

Total current assets

Aset tidak lancer Non-current assets

Aset tetap – bersih 10 478.184 374.177 Fixed assets – net

Aset takberwujud – bersih 11 208 588 Intangible assets – net

Uang jaminan 9 66.347 71.431 Refundable deposits

Aset tidak lancar lainnya

1.25

3

1.6

69

Other non-current assets

Jumlah aset tidak lancer

545.9

92

447.8

65

Total non-current assets

J U M L A H A S E T

840.2

36

767.479 T O T A L A S S E T S

Lihat Catatan atas Laporan

Keuangan pada Ekshibit E

terlampirmerupakan bagian yang

tidak terpisahkan

dari Laporan Keuangan secara

See accompanying Notes to Financial

Statements on Exhibit E which are an

integral part of the

Financial Statements taken as a whole

71

keseluruhan

73

PT AKASHA WIRA

INTERNATIONAL Tbk

LAPORAN PERUBAHAN

EKUITAS UNTUK TAHUN YANG BERAKHIR

PADA 31 DESEMBER 2017 (Dinyatakan dalam Jutaan Rupiah, kecuali

dinyatakan lain)

PT AKASHA WIRA

INTERNATIONAL Tbk

STATEMENT OF CHANGES

IN EQUITY FOR THE YEAR ENDED 31

DECEMBER 2017 (Expressed in Millions of Rupiah, unless

otherwise stated)

Keuntungan

pengukuran

kembali

program

imbalan

pasti/

Gain on

remeasure

ment of

defined

benefit program

Saldo laba /

Retained earning

Catata

n/ Notes

Modal saham/ Share capital

Tambaha

n

Modal

disetor/ Paid-in capital

Ditentuka

n

pengguna

annya/

Appropriated

Belum

ditentukan

penggunaann

ya/ Un-

appropriated

Jumlah/

Total

Saldo per 1 Januari 2017

589.

897

5.0

68

2.1

82

213.

952

( 482.730 ) 328.369 Balance as of 1 January

2017

Laba tahun berjalan - - - - 55.951 55.951 Profit for the year

Penghasilan

komprehensif

lainnya tahun

berjalan

-

-

6

8

-

-

68 Other comprehensive

income for the

year

Total penghasilan

komprehensif

tahun berjalan

-

-

6

8

-

55.9

51

56.01

9

Total comprehensive

income

for the year

Saldo per 31 Desember

2017

1,19 589.897 5.068 2.250 213.952 ( 426.779 ) 384.388 Balance as of 31

December 2017

Laba tahun berjalan - - - - 38.242 38.242 Profit for the year

74

Penghasilan

komprehensif

lainnya tahun

berjalan

-

-

38

1

-

-

381 Other comprehensive

income for the

year

Total penghasilan

komprehensif

tahun berjalan

-

-

38

1

-

38.2

42

38.62

3

Total comprehensive

income

for the year

Saldo per 31 Desember

2017

1,19 589.897 5.068 2.631 213.952 ( 388.537 ) 423.011 Balance as of 31

December 2017

Lihat Catatan atas Laporan

Keuangan pada Ekshibit E terlampir

merupakan bagian yang tidak

terpisahkan dari Laporan Keuangan secara

keseluruhan

See accompanying Notes to Financial

Statements on Exhibit E which are an

integral part of the Financial Statements taken as a whole

PT AKASHA WIRA

INTERNATIONAL Tbk

LAPORAN ARUS KAS

UNTUK TAHUN YANG BERAKHIR PADA 31

DESEMBER 2017

(Dinyatakan dalam Jutaan Rupiah, kecuali

dinyatakan lain)

PT AKASHA WIRA INTERNATIONAL

Tbk STATEMENT OF CASH FLOWS

FOR THE YEAR ENDED 31

DECEMBER 2017

(Expressed in Millions of Rupiah, unless otherwise

stated)

2 0 1 7 2 0 1 8

ARUS KAS DARI AKTIVITAS OPERASI

CASH FLOWS FROM OPERATING ACTIVITIES

Penerimaan kas dari pelanggan 826.239 859.718 Cash receipt from customers

Pengeluaran kas kepada: Cash payments to:

Pemasok ( 219.668 ) ( 381.591 ) Supplier

Karyawan ( 188.962 ) ( 125.069 ) Employee

Beban operasional dan lainnya ( 304.870 ) ( 211.951 ) Operating expense and

others

Kas dari aktivitas operasi 112.739 141.107 Cash receipt from operating activity

Pembayaran pajak penghasilan badan

( 6.344 ) ( 6.874 ) Payments of corporate income tax

Pembayaran bunga ( 22.269 ) ( 15.898 ) Payments of interest

Penerimaan bunga 304 406 Interest receipts

Pembayaran lainnya ( 1.061 ) ( 399 ) Other payments

Penerimaan kas lain-lain

3.8

30

81

4

Other cash receipts

Kas bersih diperoleh dari aktivitas

operasi

87.1

99

119.1

56

Net cash provided by

operating activity

ARUS KAS DARI AKTIVITAS INVESTASI

CASH FLOWS FROM INVESTING ACTIVITIES

Perolehan aset tetap ( 96.953 ) ( 142.601 ) Acquisition of fixed assets

Perolehan aset takberwujud ( 47 ) - Acquisition of intangible assets

Hasil penjualan aset tetap

6

5

4

7

Proceed from sales of fixed

assets

Kas bersih digunakan untuk

aktivitas investasi

( 96.935 ) ( 142.554 ) Net cash used by investing

activity

ARUS KAS DARI AKTIVITAS PENDANAAN

CASH FLOWS FROM FINANCING ACTIVITIES

Penerimaan utang bank 111.614 235.088 Proceeds from bank loans

Pembayaran utang bank ( 110.730 ) ( 200.279 ) Repayments of bank loans

Pembayaran utang sewa

pembiayaan

( 957 ) ( 163 ) Repayments of finance lease

payables

Kas bersih diperoleh dari

(digunakan untuk) aktivitas

pendanaan

(

73

)

34.6

46

Net cash provided (used to) by investing

activity

KENAIKAN (PENURUNAN)

BERSIH KAS DAN

SETARA KAS

(

9.809

)

11.248

NET INCREASE (DECREASE) IN CASH AND

CASH EQUIVALENT

KAS DAN SETARA KAS AWAL

TAHUN

35.3

16

24.0

68

CASH AND CASH

EQUIVALENT

AT BEGINNING

OF YEAR

KAS DAN SETARA KAS AKHIR

TAHUN

25.5

07

35.316

CASH AND CASH

EQUIVALE

NT AT END

OF YEAR

Lihat Catatan atas Laporan Keuangan pada Ekshibit E

terlampir merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari Laporan Keuangan secara keseluruhan

See accompanying Notes to Financial Statements on Exhibit E which are an integral part of

the Financial Statements taken as a whole

PT AKASHA WIRA

INTERNATIONAL Tbk CATATAN

ATAS LAPORAN KEUANGAN UNTUK TAHUN YANG BERAKHIR PADA 31

DESEMBER 2017 (Dinyatakan dalam Jutaan Rupiah, kecuali dinyatakan lain)

PT AKASHA WIRA INTERNATIONAL Tbk

NOTES TO FINANCIAL STATEMENTS

FOR THE YEAR ENDED 31 DECEMBER

2017

(Expressed in Millions of Rupiah, unless otherwise stated)

Kookie

1. INFORMASI UMUM (Lanjutan) 1. GENERAL INFORMATION

(Continued)

c. Karyawan, Direksi dan Dewan Komisaris

(Lanjutan)

c. Employee, Board of Commissioners and Directors

(Continued)

2 0 1 7 2 0 1 7

Dewan Direksi Board of Directors

Presiden

Direktur

Tuan/Mr. Wihardjo Hadiseputro

Tuan/Mr. Wihardjo Hadiseputro

President Director

Direktur Tuan/Mr. Ari Wisnubroto

Tuan/Mr. Ari Wisnubroto

Director

Direktur Tidak Terafiliasi

Tuan/Mr. Th. M. Wisnu Adjie

Tuan/ Mr. Th. M. Wisnu Adjie

Non-Affiliated Director

Susunan Komite Audit pada tanggal 31 Desember 2017 dan 2018 adalah sebagai berikut:

The composition of the Audit Committee as of 31 December 2017 and 2018 is as follows:

2 0 1 8 2 0 1 9 Komite Audit

Audit Committee

Ketua Ny./Mrs.

Miscellia Dotulong

Ny./Mrs. Miscellia Dotulong

Chairman

Anggota Tuan./Mr. Rubin Gondokusumo

Tuan./Mr. Rubin Gondokusumo

Members

Anggota Tuan/Mr. Zulbahri Tuan/Mr. Zulbahri Members

Sekretaris Entitas per 31 Desember 2017

dan 2018 adalah Tuan Th. M. Wisnu Adjie.

The Company’s Corporate Secretary as of 31 December 2017 and 2018 is Mr. Th. M. Wisnu Adjie.

Pada tanggal 31 Desember 2017 dan 2018, Entitas mempekerjakan masing-masing sebanyak 720 dan 805 pegawai (tidak diaudit).

As of 31 December 2017 and 2018, the

Company had 720 and 805 employees,

respectively (unaudited).

Untuk tahun yang berakhir pada 31

Desember 2018 dan 2019, jumlah beban

kompensasi bruto bagi manajemen kunci

(termasuk Dewan Komisaris dan Direksi) Entitas masing-masing sebesar Rp 4.329 dan Rp 4.857.

For the year ended 31 December 2018 and

2019, the amount of gross compensation for

the key management (including Boards of

Commissioners and Directors) of the Company amounted to Rp 4,329 and Rp 4,857, respectively.

Lampiran 1 Sampel Variabel Independen dan Variabel Dependen

No. KODE Tahun Aktiva Lancar Hutang Lancar CR

1 ADES 2017 319,614,000,000 195,466,000,000 1.6351

2 AKPI 870,146,141,000 770,887,902,000 1.1288

3 AKRA 7,391,379,002,000 5,815,707,526,000 1.2709

4 ARNA 642,892,045,913 476,631,150,000 1.3488

5 ASGR 1,241,982,000,000 506,475,000,000 2.4522

6 ASII 110,403,000,000,000 89,079,000,000,000 1.2394

7 AUTO 4,903,902,000,000 3,258,146,000,000 1.5051

8 BATA 533,900,133,000 207,734,690,000 2.5701

9 CEKA 1,103,865,252,070 504,208,767,076 2.1893

10 FAST 1,210,852,255,000 675,247,317,000 1.7932

11 FASW 2,167,035,553,599 2,015,616,872,848 1.0751

12 GGRM 41,933,173,000,000 21,638,565,000,000 1.9379

13 HMSP 3,367,496,000,000 6,428,478,000,000 0.5238

14 ICBP 15,571,362,000,000 6,469,785,000,000 2.4068

15 INAI 974,282,450,341 971,422,099,001 1.0029

16 INCI 118,743,367,562 20,420,038,273 5.8150

17 INDF 28,985,443,000,000 19,219,441,000,000 1.5081

18 INDS 981,694,103,645 323,699,362,103 3.0327

19 INTP 14,424,622,000,000 3,187,742,000,000 4.5250

20 JECC 1,131,735,197,000 992,544,784,000 1.1402

21 KBLI 1,223,453,184,817 358,715,994,083 3.4106

22 KBLM 394,738,153,988 303,264,273,023 1.3016

23 KLBF 9,572,529,767,897 2,317,161,787,100 4.1311

24 LION 542,813,854,009 152,533,565,561 3.5587

25 LMSH 98,274,709,046 35,476,763,264 2.7701

26 LTLS 2,633,477,000,000 2,676,623,000,000 0.9839

27 MERK 508,615,377,000 120,622,129,000 4.2166

28 MLBI 901,258,000,000 1,326,261,000,000 0.6795

29 MTDL 3,358,766,000,000 1,812,433,000,000 1.8532

30 MYOR 8,739,782,750,141 3,884,051,319,005 2.2502

31 PYFA 83,106,443,468 37,933,579,448 2.1908

32 RDTX 568,220,662,200 174,693,849,000 3.2527

33 RICY 943,936,823,539 821,755,111,705 1.1487

34 ROTI 949,414,338,057 320,501,824,382 2.9623

35 SCCO 2,019,188,845,621 1,195,158,412,670 1.6895

36 SIDO 1,794,125,000,000 215,686,000,000 8.3182

37 SKLT 222,686,872,602 169,302,583,936 1.3153

38 SKMB 519,269,756,899 468,979,800,633 1.1072

39 SMAR 11,246,586,000,000 8,356,807,000,000 1.3458

40 SMBR 838,232,034,000 292,237,689,000 2.8683

41 SMGR 10,373,158,827,000 8,151,673,428,000 1.2725

42 SMSM 1,454,387,000,000 508,482,000,000 2.8603

43 SRSN 481,542,567,000 276,341,289,000 1.7426

44 STTP 920,494,206,042 557,548,012,748 1.6510

45 TBLA 5,058,143,000,000 4,583,285,000,000 1.1036

46 TSPC 1,179,999,891,768 909,779,313,844 1.2970

47 TURI 2,128,971,000,000 1,635,618,000,000 1.3016

48 UNTR 42,197,323,000,000 18,355,948,000,000 2.2988

49 UNVR 6,588,109,000,000 10,878,074,000,000 0.6056

No. KODE Tahun Hutang Asset DTA

1 ADES 2017 383,091,000,000 767,479,000,000 0.4992

2 AKPI 1,495,874,021,000 2,615,909,190,000 0.5718

3 AKRA 7,756,420,389,000 15,830,740,710,000 0.4900

4 ARNA 595,128,097,887 1,543,216,299,146 0.3856

5 ASGR 557,158,000,000 1,723,468,000,000 0.3233

6 ASII 121,949,000,000,000 261,855,000,000,000 0.4657

7 AUTO 4,075,716,000,000 14,612,274,000,000 0.2789

8 BATA 247,587,638,000 804,742,917,000 0.3077

9 CEKA 538,044,038,690 1,425,964,152,148 0.3773

10 FAST 1,354,608,586,000 1,366,967,318,000 0.9910

11 FASW 5,424,781,372,865 8,583,223,835,997 0.6320

12 GGRM 3,387,406,000,000 62,951,634,000,000 0.3715

13 HMSP 8,333,263,000,000 42,508,277,000,000 0.1960

14 ICBP 10,401,125,000,000 28,901,948,000,000 0.3599

15 INAI 1,081,015,810,782 1,339,032,413,455 0.8073

16 INCI 26,524,918,593 269,351,381,344 0.0985

17 INDF 38,233,092,000,000 82,174,515,000,000 0.4653

18 INDS 409,208,624,907 2,477,272,502,538 0.1652

19 INTP 4,011,877,000,000 30,150,580,000,000 0.1331

20 JECC 1,116,872,234,000 1,587,210,576,000 0.7037

21 KBLI 550,076,575,595 1,871,422,416,044 0.2939

22 KBLM 318,436,089,653 639,091,366,917 0.4983

23 KLBF 2,762,162,069,572 15,226,009,210,657 0.1814

24 LION 62,676,337,255 685,812,995,987 0.0914

25 LMSH 45,511,700,128 162,828,169,250 0.2795

26 LTLS 3,979,344,000,000 5,658,360,000,000 0.7033

27 MERK 161,262,425,000 743,934,894,000 0.2168

28 MLBI 1,454,398,000,000 2,275,038,000,000 0.6393

29 MTDL 2,026,722,000,000 3,876,021,000,000 0.5229

30 MYOR 6,657,165,872,077 12,922,421,859,142 0.5152

31 PYFA 61,554,005,181 167,062,795,608 0.3684

32 RDTX 273,290,660,870 2,101,753,788,854 0.1300

33 RICY 876,184,855,001 1,288,683,925,066 0.6799

34 ROTI 1,476,889,086,692 2,919,640,858,718 0.5058

35 SCCO 1,229,514,818,362 2,449,935,491,586 0.5019

36 SIDO 229,729,000,000 2,987,614,000,000 0.0769

37 SKLT 272,088,644,079 568,239,939,951 0.4788

38 SKMB 633,267,725,358 568,239,939,951 1.1144

39 SMAR 15,941,975,000,000 26,141,410,000,000 0.6098

40 SMBR 1,248,119,294,000 4,368,876,996,000 0.2857

41 SMGR 13,652,504,525,000 44,226,895,982,000 0.3087

42 SMSM 674,685,000,000 2,254,740,000,000 0.2992

43 SRSN 315,096,071,000 717,149,704,000 0.4394

44 STTP 1,168,695,057,385 2,337,207,195,055 0.5000

45 TBLA 9,176,209,000,000 12,596,824,000,000 0.7285

46 TSPC 1,358,241,040,272 6,585,807,349,438 0.2062

47 TURI 2,155,109,000,000 4,977,673,000,000 0.4330

48 UNTR 21,369,286,000,000 63,991,229,000,000 0.3339

49 UNVR 12,041,437,000,000 16,745,695,000,000 0.7191

No. KODE Tahun Laba Asset ROA

1 ADES 2017 56,019,000,000 767,479,000,000 0.0730

2 AKPI 17,979,509,000 2,615,909,190,000 0.0069

3 AKRA 901,037,718,000 15,830,740,710,000 0.0569

4 ARNA 88,771,061,003 1,543,216,299,146 0.0575

5 ASGR 268,221,000,000 1,723,468,000,000 0.1556

6 ASII 19,804,000,000,000 261,855,000,000,000 0.0756

7 AUTO 522,056,000,000 14,612,274,000,000 0.0357

8 BATA 42,039,071,000 804,742,917,000 0.0522

9 CEKA 248,026,599,376 1,425,964,152,148 0.1739

10 FAST 148,196,429,000 1,366,967,318,000 0.1084

11 FASW 772,565,614,796 8,583,223,835,997 0.0900

12 GGRM 6,586,081,000,000 62,951,634,000,000 0.1046

13 HMSP 12,530,201,000,000 42,508,277,000,000 0.2948

14 ICBP 3,635,216,000,000 28,901,948,000,000 0.1258

15 INAI 32,451,700,016 1,339,032,413,455 0.0242

16 INCI 90,585,509,314 269,351,381,344 0.3363

17 INDF 4,984,305,000,000 82,174,515,000,000 0.0607

18 INDS 144,647,295,294 2,477,272,502,538 0.0584

19 INTP 3,800,464,000,000 30,150,580,000,000 0.1260

20 JECC 132,822,083,000 1,587,210,576,000 0.0837

21 KBLI 322,035,000,000 1,871,422,416,044 0.1721

22 KBLM 20,113,887,420 639,091,366,917 0.0315

23 KLBF 2,353,923,940,687 15,226,009,210,657 0.1546

24 LION 36,809,997,000 685,812,995,987 0.0537

25 LMSH 5,355,091,978 162,828,169,250 0.0329

26 LTLS 74,209,000,000 5,658,360,000,000 0.0131

27 MERK 153,929,187,000 743,934,894,000 0.2069

28 MLBI 97,953,000,000 2,275,038,000,000 0.0431

29 MTDL 312,930,000,000 3,876,021,000,000 0.0807

30 MYOR 1,345,717,000,000 12,922,421,859,142 0.1041

31 PYFA 4,286,731,230 167,062,795,608 0.0257

32 RDTX 258,948,179,433 2,101,753,788,854 0.1232

33 RICY 13,280,003,916 1,288,683,925,066 0.0103

34 ROTI 263,392,353,864 2,919,640,858,718 0.0902

35 SCCO 340,593,630,534 2,449,935,491,586 0.1390

36 SIDO 471,722,000,000 2,987,614,000,000 0.1579

37 SKLT 169,181,000,000 568,239,939,951 0.2977

38 SKMB 21,144,246,987 568,239,939,951 0.0372

39 SMAR 2,576,665,000,000 26,141,410,000,000 0.0986

40 SMBR 274,086,427,000 4,368,876,996,000 0.0627

41 SMGR 4,395,313,845,000 44,226,895,982,000 0.0994

42 SMSM 474,499,000,000 2,254,740,000,000 0.2104

43 SRSN 61,974,000,000 717,149,704,000 0.0864

44 STTP 170,805,302,545 2,337,207,195,055 0.0731

45 TBLA 638,167,000,000 12,596,824,000,000 0.0507

46 TSPC 526,651,718,634 6,585,807,349,438 0.0800

47 TURI 552,931,000,000 4,977,673,000,000 0.1111

48 UNTR 5,195,280,000,000 63,991,229,000,000 0.0812

49 UNVR 595,750,700,000 16,745,695,000,000 0.0356

No. KODE Tahun Asset Size

1 ADES 2017 767,479,000,000 27.37

2 AKPI 2,615,909,190,000 28.59

3 AKRA 15,830,740,710,000 30.39

4 ARNA 1,543,216,299,146 28.06

5 ASGR 1,723,468,000,000 28.18

6 ASII 261,855,000,000,000 33.20

7 AUTO 14,612,274,000,000 30.31

8 BATA 804,742,917,000 27.41

9 CEKA 1,425,964,152,148 27.99

10 FAST 1,366,967,318,000 27.94

11 FASW 8,583,223,835,997 29.78

12 GGRM 62,951,634,000,000 31.77

13 HMSP 42,508,277,000,000 31.38

14 ICBP 28,901,948,000,000 30.99

15 INAI 1,339,032,413,455 27.92

16 INCI 269,351,381,344 26.32

17 INDF 82,174,515,000,000 32.04

18 INDS 2,477,272,502,538 28.54

19 INTP 30,150,580,000,000 31.04

20 JECC 1,587,210,576,000 28.09

21 KBLI 1,871,422,416,044 28.26

22 KBLM 639,091,366,917 27.18

23 KLBF 15,226,009,210,657 30.35

24 LION 685,812,995,987 27.25

25 LMSH 162,828,169,250 25.82

26 LTLS 5,658,360,000,000 29.36

27 MERK 743,934,894,000 27.34

28 MLBI 2,275,038,000,000 28.45

29 MTDL 3,876,021,000,000 28.99

30 MYOR 12,922,421,859,142 30.19

31 PYFA 167,062,795,608 25.84

32 RDTX 2,101,753,788,854 28.37

33 RICY 1,288,683,925,066 27.88

34 ROTI 2,919,640,858,718 28.70

35 SCCO 2,449,935,491,586 28.53

36 SIDO 2,987,614,000,000 28.73

37 SKLT 568,239,939,951 27.07

38 SKMB 568,239,939,951 27.07

39 SMAR 26,141,410,000,000 30.89

40 SMBR 4,368,876,996,000 29.11

41 SMGR 44,226,895,982,000 31.42

42 SMSM 4,286,731,230 28.44

43 SRSN 717,149,704,000 27.30

44 STTP 2,337,207,195,055 28.48

45 TBLA 12,596,824,000,000 30.16

46 TSPC 6,585,807,349,438 29.52

47 TURI 4,977,673,000,000 29.24

48 UNTR 63,991,229,000,000 31.79

49 UNVR 16,745,695,000,000 30.45

No. KODE Tahun EBIT Bunga dan dana

Pinjaman ICR

1 ADES 2017 61,636,000,000 17,094,000,000 3.61

2 AKPI 75,952,611,000 58,764,469,000 1.29

3 AKRA 1,118,546,845,000 63,961,680,000 17.49

4 ARNA 123,838,299,924 19,166,879,525 6.46

5 ASGR 340,105,000,000 8,418,000,000 40.40

6 ASII 22,253,000,000,000 1,745,000,000,000 12.75

7 AUTO 648,907,000,000 124,222,000,000 5.22

8 BATA 65,302,022,000 981,399,000 66.54

9 CEKA 285,827,837,455 38,637,097,859 7.40

10 FAST 226,365,624,000 19,175,864,000 11.80

11 FASW 826,729,617,029 197,218,802,309 4.19

12 GGRM 8,931,136,000,000 1,190,902,000,000 7.50

13 HMSP 17,011,447,000,000 22,324,000,000 762.03

14 ICBP 4,989,254,000,000 178,970,000,000 27.88

15 INAI 58,097,472,991 31,134,758,228 1.87

16 INCI 13,294,748,095 356,410,905 37.30

17 INDF 7,385,228,000,000 1,574,152,000,000 4.69

18 INDS 60,140,115,829 30,735,563,856 1.96

19 INTP 4,145,632,000,000 11,823,000,000 350.64

20 JECC 175,425,515,000 43,665,435,000 4.02

21 KBLI 386,129,743,485 16,817,006,684 22.96

22 KBLM 34,528,844,006 11,104,740,194 3.11

23 KLBF 3,091,188,460,230 28,148,525,280 109.82

24 LION 54,671,394,698 2,046,041,664 26.72

25 LMSH 9,424,028,642 253,661,528 37.15

26 LTLS 144,591,000,000 154,571,000,000 0.94

27 MERK 214,916,161,000 323,344,000 664.67

28 MLBI 1,320,186,000,000 77,143,000,000 17.11

29 MTDL 429,356,000,000 43,440,000,000 9.88

30 MYOR 1,845,683,269,238 356,714,077,463 5.17

31 PYFA 7,053,407,169 3,470,406,779 2.03

32 RDTX 257,364,075,673 28,135,756 9,147.22

33 RICY 23,362,443,531 61,345,447,564 0.38

34 ROTI 369,416,841,698 91,584,597,849 4.03

35 SCCO 439,602,100,346 30,367,887,708 14.48

36 SIDO 629,082,000,000 140,000,000 4,493.44

37 SKLT 25,166,206,536 8,758,342,493 2.87

38 SKMB 30,809,950,308 29,707,153,044 1.04

39 SMAR 1,430,802,000,000 482,014,000,000 2.97

40 SMBR 349,280,550,000 7,118,603,000 49.07

41 SMGR 5,084,621,543,000 363,493,284,000 13.99

42 SMSM 658,208,000,000 15,438,000,000 42.64

43 SRSN 1,688,362,000 18,237,708,000 0.09

44 STTP 217,746,308,540 86,645,961,692 2.51

45 TBLA 802,712,000,000 301,508,000,000 2.66

46 TSPC 718,958,200,369 8,026,998,259 89.57

47 TURI 692,082,000,000 84,010,000,000 8.24

48 UNTR 6,730,030,000,000 490,726,000,000 13.71

49 UNVR 8,571,885,000,000 143,244,000,000 59.84


1 ADES 2018 294,244,000,000 244,888,000,000 1.2015

2 AKPI 1,003,030,428,000 961,284,302,000 1.0434

3 AKRA 8,816,349,100,000 5,429,491,457,000 1.6238

4 ARNA 740,190,524,246 455,152,838,360 1.6262

5 ASGR 1,902,849,000,000 1,029,675,000,000 1.8480

6 ASII 121,293,000,000,000 98,722,000,000,000 1.2286

7 AUTO 5,228,541,000,000 3,041,502,000,000 1.7191

8 BATA 567,954,415,000 276,382,503,000 2.0550

9 CEKA 988,479,957,549 444,383,077,820 2.2244

10 FAST 1,256,248,188,000 664,008,702,000 1.8919

11 FASW 2,784,006,841,253 3,753,070,066,277 0.7418

12 GGRM 43,764,490,000,000 24,572,266,000,000 1.7811

13 HMSP 34,180,353,000,000 6,482,969,000,000 5.2723

14 ICBP 16,579,331,000,000 6,827,588,000,000 2.4283

15 INAI 860,749,259,575 867,251,288,494 0.9925

16 INCI 145,540,638,781 28,527,518,002 5.1018

17 INDF 32,515,399,000,000 21,637,763,000,000 1.5027

18 INDS 1,044,177,985,635 203,724,817,070 5.1254

19 INTP 12,883,074,000,000 3,479,024,000,000 3.7031

20 JECC 1,294,457,697,000 1,220,226,620,000 1.0608

21 KBLI 1,843,100,256,808 933,490,170,009 1.9744

22 KBLM 548,840,102,130 434,423,462,965 1.2634

23 KLBF 10,043,950,500,578 2,227,336,011,715 4.5094

24 LION 503,156,333,673 153,806,819,548 3.2714

25 LMSH 89,570,023,525 20,918,453,456 4.2819

26 LTLS 2,577,729,000,000 2,638,368,000,000 0.9770

27 MERK 569,889,512,000 184,971,088,000 3.0810

28 MLBI 1,076,845,000,000 1,304,114,000,000 0.8257

29 MTDL 3,697,416,000,000 1,851,160,000,000 1.9974

30 MYOR 10,674,199,571,313 4,473,628,322,956 2.3860

31 PYFA 78,364,312,306 22,245,115,479 3.5228

32 RDTX 551,269,481,158 119,405,075,125 4.6168

33 RICY 1,037,820,994,280 873,224,844,013 1.1885

34 ROTI 2,319,937,439,019 1,027,176,531,240 2.2586

35 SCCO 2,171,012,758,933 1,246,236,997,513 1.7421

36 SIDO 1,628,901,000,000 208,507,000,000 7.8122

37 SKLT 267,129,479,669 211,493,160,519 1.2631

38 SKMB 836,639,597,232 511,596,750,506 1.6353

39 SMAR 11,163,493,000,000 8,465,263,000,000 1.3187

40 SMBR 1,123,602,449,000 668,827,967,000 1.6800

41 SMGR 13,801,818,533,000 8,803,577,054,000 1.5678

42 SMSM 1,570,110,000,000 419,913,000,000 3.7391

43 SRSN 422,532,126,000 198,217,020,000 2.1317

44 STTP 947,986,050,367 358,963,437,494 2.6409

45 TBLA 5,143,894,000,000 4,637,979,000,000 1.1091

46 TSPC 1,189,727,024,906 968,421,072,104 1.2285

47 TURI 2,262,432,000,000 1,608,008,000,000 1.4070

48 UNTR 51,202,200,000,000 28,376,562,000,000 1.8044

49 UNVR 7,941,635,000,000 12,532,304,000,000 0.6337


1 ADES 2018 417,225,000,000 840,236,000,000 0.4966

2 AKPI 1,618,713,342,000 2,745,325,833,000 0.5896

3 AKRA 7,793,559,184,000 16,823,208,531,000 0.4633

4 ARNA 571,946,769,034 1,601,346,561,573 0.3572

5 ASGR 1,090,688,000,000 2,411,872,000,000 0.4522

6 ASII 139,317,000,000,000 295,830,000,000,000 0.4709

7 AUTO 4,003,233,000,000 14,762,309,000,000 0.2712

8 BATA 276,382,503,000 855,691,231,000 0.3230

9 CEKA 489,592,257,434 1,392,636,444,501 0.3516

10 FAST 1,455,851,579,000 1,493,174,203,000 0.9750

11 FASW 6,081,574,204,386 9,369,891,776,775 0.6491

12 GGRM 24,572,266,000,000 66,759,930,000,000 0.3681

13 HMSP 9,028,078,000,000 43,141,063,000,000 0.2093

14 ICBP 11,295,184,000,000 31,619,514,000,000 0.3572

15 INAI 936,511,874,370 1,213,916,545,120 0.7715

16 INCI 35,408,565,186 303,788,390,330 0.1166

17 INDF 41,182,764,000,000 88,400,877,000,000 0.4659

18 INDS 289,798,419,319 2,434,617,337,849 0.1190

19 INTP 4,307,169,000,000 28,863,676,000,000 0.1492

20 JECC 1,380,623,870,000 1,927,985,352,000 0.7161

21 KBLI 1,227,014,231,702 3,013,760,616,985 0.4071

22 KBLM 443,770,270,269 1,235,198,847,468 0.3593

23 KLBF 2,722,207,633,646 16,616,239,416,335 0.1638

24 LION 75,824,040,171 681,937,947,736 0.1112

25 LMSH 31,541,423,763 161,163,426,840 0.1957

26 LTLS 3,898,250,000,000 5,769,332,000,000 0.6757

27 MERK 231,569,103,000 847,006,544,000 0.2734

28 MLBI 1,445,173,000,000 2,510,078,000,000 0.5757

29 MTDL 2,069,409,000,000 4,271,127,000,000 0.4845

30 MYOR 7,561,503,434,179 14,915,849,800,251 0.5069

31 PYFA 50,707,930,330 159,563,931,041 0.3178

32 RDTX 225,499,951,528 2,280,461,717,989 0.0989

33 RICY 944,179,416,586 1,374,444,788,282 0.6870

34 ROTI 1,739,467,993,982 4,559,573,709,411 0.3815

35 SCCO 1,286,017,105,712 4,014,244,589,706 0.3204

36 SIDO 262,333,000,000 3,158,196,000,000 0.0831

37 SKLT 328,714,435,982 636,284,210,210 0.5166

38 SKMB 599,790,014,646 636,284,210,210 0.9426

39 SMAR 15,824,122,000,000 27,356,355,000,000 0.5784

40 SMBR 1,647,477,388,000 5,060,337,247,000 0.3256

41 SMGR 18,524,450,664,000 48,963,502,966,000 0.3783

42 SMSM 615,157,000,000 2,443,341,000,000 0.2518

43 SRSN 237,220,555,000 652,726,454,000 0.3634

44 STTP 957,660,374,836 2,342,432,196,000 0.4088

45 TBLA 1,002,454,000,000 14,024,486,000,000 0.0715

46 TSPC 1,357,336,438,524 7,434,900,309,021 0.1826

47 TURI 2,327,069,000,000 5,464,898,000,000 0.4258

48 UNTR 4,724,168,000,000 82,262,093,000,000 0.4221

49 UNVR 13,733,025,000,000 18,096,413,000,000 0.7589


1 ADES 2018 38,623,000,000 840,236,000,000 0.0460

2 AKPI 13,924,298,000 2,745,325,833,000 0.0051

3 AKRA 1,340,604,171,000 16,823,208,531,000 0.0797

4 ARNA 118,231,212,160 1,601,346,561,573 0.0738

5 ASGR 254,684,000,000 2,411,872,000,000 0.1056

6 ASII 22,592,000,000,000 295,830,000,000,000 0.0764

7 AUTO 452,879,000,000 14,762,309,000,000 0.0307

8 BATA 49,765,449,000 855,691,231,000 0.0582

9 CEKA 104,374,073,339 1,392,636,444,501 0.0749

10 FAST 120,238,289,000 1,493,174,203,000 0.0805

11 FASW 580,849,868,491 9,369,891,776,775 0.0620

12 GGRM 7,703,622,000,000 66,759,930,000,000 0.1154

13 HMSP 12,483,134,000,000 43,141,063,000,000 0.2894

14 ICBP 3,531,220,000,000 31,619,514,000,000 0.1117

15 INAI 36,812,068,077 1,213,916,545,120 0.0303

16 INCI 23,733,362,393 303,788,390,330 0.0781

17 INDF 4,991,269,000,000 88,400,877,000,000 0.0565

18 INDS 112,017,526,399 2,434,617,337,849 0.0460

19 INTP 1,837,668,000,000 28,863,676,000,000 0.0637

20 JECC 171,603,140,000 1,927,985,352,000 0.0890

21 KBLI 326,703,000,000 3,013,760,616,985 0.1084

22 KBLM 476,953,300,206 1,235,198,847,468 0.3861

23 KLBF 2,442,945,312,378 16,616,239,416,335 0.1470

24 LION 2,510,394,846 681,937,947,736 0.0037

25 LMSH 13,265,533,955 161,163,426,840 0.0823

26 LTLS 241,805,000,000 5,769,332,000,000 0.0419

27 MERK 155,964,972,000 847,006,544,000 0.1841

28 MLBI 132,089,700,000 2,510,078,000,000 0.0526

29 MTDL 365,488,000,000 4,271,127,000,000 0.0856

30 MYOR 1,570,140,423,232 14,915,849,800,251 0.1053

31 PYFA 4,898,942,284 159,563,931,041 0.0307

32 RDTX 248,246,602,835 2,280,461,717,989 0.1089

33 RICY 14,427,701,711 1,374,444,788,282 0.0105

34 ROTI 124,467,558,054 4,559,573,709,411 0.0273

35 SCCO 269,730,298,809 4,014,244,589,706 0.0672

36 SIDO 522,719,000,000 3,158,196,000,000 0.1655

37 SKLT 14,526,810,606 636,284,210,210 0.0228

38 SKMB 24,053,484,551 636,284,210,210 0.0378

39 SMAR 1,178,316,000,000 27,356,355,000,000 0.0431

40 SMBR 134,717,866,000 5,060,337,247,000 0.0266

41 SMGR 1,688,437,547,000 48,963,502,966,000 0.0345

42 SMSM 563,302,000,000 2,443,341,000,000 0.2305

43 SRSN 13,452,266,000 652,726,454,000 0.0206

44 STTP 215,838,898,689 2,342,432,196,000 0.0921

45 TBLA 900,718,000,000 14,024,486,000,000 0.0642

46 TSPC 461,697,432,471 7,434,900,309,021 0.0621

47 TURI 455,040,000,000 5,464,898,000,000 0.0833

48 UNTR 7,299,634,000,000 82,262,093,000,000 0.0887

49 UNVR 7,107,230,000,000 18,096,413,000,000 0.3927


1 ADES 2018 840,236,000,000 27.46

2 AKPI 2,745,325,833,000 28.64

3 AKRA 16,823,208,531,000 30.45

4 ARNA 1,601,346,561,573 28.10

5 ASGR 2,411,872,000,000 28.51

6 ASII 295,830,000,000,000 33.32

7 AUTO 14,762,309,000,000 30.32

8 BATA 855,691,231,000 27.48

9 CEKA 1,392,636,444,501 27.96

10 FAST 1,493,174,203,000 28.03

11 FASW 9,369,891,776,775 29.87

12 GGRM 66,759,930,000,000 31.83

13 HMSP 43,141,063,000,000 31.40

14 ICBP 31,619,514,000,000 31.08

15 INAI 1,213,916,545,120 27.82

16 INCI 303,788,390,330 26.44

17 INDF 88,400,877,000,000 32.11

18 INDS 2,434,617,337,849 28.52

19 INTP 28,863,676,000,000 30.99

20 JECC 1,927,985,352,000 28.29

21 KBLI 3,013,760,616,985 28.73

22 KBLM 1,235,198,847,468 27.84

23 KLBF 16,616,239,416,335 30.44

24 LION 681,937,947,736 27.25

25 LMSH 161,163,426,840 25.81

26 LTLS 5,769,332,000,000 29.38

27 MERK 847,006,544,000 27.46

28 MLBI 2,510,078,000,000 28.55

29 MTDL 4,271,127,000,000 29.08

30 MYOR 14,915,849,800,251 30.33

31 PYFA 159,563,931,041 25.80

32 RDTX 2,280,461,717,989 28.46

33 RICY 1,374,444,788,282 27.95

34 ROTI 4,559,573,709,411 29.15

35 SCCO 4,014,244,589,706 29.02

36 SIDO 3,158,196,000,000 28.78

37 SKLT 636,284,210,210 27.18

38 SKMB 636,284,210,210 27.18

39 SMAR 27,356,355,000,000 30.94

40 SMBR 5,060,337,247,000 29.25

41 SMGR 48,963,502,966,000 31.52

42 SMSM 2,443,341,000,000 28.52

43 SRSN 652,726,454,000 27.20

44 STTP 2,342,432,196,000 28.48

45 TBLA 14,024,486,000,000 30.27

46 TSPC 7,434,900,309,021 29.64

47 TURI 5,464,898,000,000 29.33

48 UNTR 82,262,093,000,000 32.04

49 UNVR 18,096,413,000,000 30.53

No. KODE Tahun EBIT Bunga dan dana

Pinjaman ICR

1 ADES 2018 51,095,000,000 23,247,000,000 2.20

2 AKPI 31,813,498,000 61,842,339,000 0.51

3 AKRA 1,156,229,638,000 23,257,279,000 49.71

4 ARNA 166,203,941,034 20,727,830,903 8.02

5 ASGR 349,439,000,000 8,884,000,000 39.33

6 ASII 29,,196,000,000,000 2,042,000,000,000 14.30

7 AUTO 711,936,000,000 76,449,000,000 9.31

8 BATA 79,524,179,000 1,360,440,000 58.45

9 CEKA 143,195,939,366 17,972,677,646 7.97

10 FAST 164,731,770,000 18,425,720,000 8.94

11 FASW 824,530,694,900 293,418,933,628 2.81

12 GGRM 10,436,512,000,000 800,741,000,000 13.03

13 HMSP 16,894,806,000,000 25,533,000,000 661.69

14 ICBP 5,206,561,000,000 153,935,000,000 33.82

15 INAI 52,292,073,203 34,814,141,308 1.50

16 INCI 22,077,467,345 769,538,305 28.69

17 INDF 7,658,554,000,000 1,486,027,000,000 5.15

18 INDS 160,340,854,561 7,782,103,244 20.60

19 INTP 2,287,989,000,000 14,093,000,000 162.35

20 JECC 111,623,616,000 48,209,496,000 2.32

21 KBLI 428,884,879,225 22,746,138,987 18.86

22 KBLM 44,548,264,596 4,531,693,797 9.83

23 KLBF 3,241,186,725,992 36,391,625,753 89.06

24 LION 20,175,438,794 2,040,451,387 9.89

25 LMSH 17,488,236,349 668,898,671 26.14

26 LTLS 254,816,000,000 153,289,000,000 1.66

27 MERK 205,784,642,000 3,356,096,000 61.32

28 MLBI 1,780,020,000,000 25,237,000,000 70.53

29 MTDL 468,483,000,000 17,637,000,000 26.56

30 MYOR 2,186,884,603,474 386,922,167,017 5.65

31 PYFA 9,599,280,773 2,469,372,183 3.89

32 RDTX 249,142,489,265 108,700,927 2,292.00

33 RICY 25,808,846,585 64,681,012,582 0.40

34 ROTI 186,147,334,530 91,930,964,348 2.02

35 SCCO 345,230,356,594 25,707,370,754 13.43

36 SIDO 681,889,000,000 588,000,000 1,159.68

37 SKLT 27,370,565,356 15,547,955,109 1.76

38 SKMB 31,761,022,154 32,022,866,095 0.99

39 SMAR 1,198,394,000,000 479,717,000,000 2.50

40 SMBR 208,947,154,000 745,573,000 280.25

41 SMGR 2,746,546,363,000 756,448,075,000 3.63

42 SMSM 720,638,000,000 9,616,000,000 74.94

43 SRSN 18,969,208,000 22,383,842,000 0.85

44 STTP 288,545,819,603 71,977,480,135 4.01

45 TBLA 1,244,596,000,000 432,879,000,000 2.88

46 TSPC 744,090,262,873 23,761,732,536 31.31

47 TURI 593,261,000,000 96,081,000,000 6.17

48 UNTR 10,522,657,000,000 874,451,000,000 12.03

49 UNVR 9,371,661,000,000 127,682,000,000 73.40


1 ADES 2019

364,138,000,000

262,397,000,000 1.3877

2 AKPI

1,233,718,090

1,215,369,846,000 0.0010

3 AKRA

11,268,597,800,000

8,062,727,824,000 1.3976

4 ARNA

827,587,984,112

476,647,908,156 1.7363

5 ASGR

1,764,349,000,000

724,854,000,000 2.4341

6 ASII

133,609,000,000,000

116,467,000,000,000 1.1472

7 AUTO

6,013,683,000,000

4,066,699,000,000 1.4788

8 BATA

569,545,551,000

194,538,478,000 2.9277

9 CEKA

809,166,450,672

158,255,592,250 5.1130

10 FAST

1,361,078,180,000

714,498,002,000 1.9049

11 FASW

3,530,218,883,678

3,010,538,868,185 1.1726

12 GGRM 45,284,719,000,000

22,003,567,000,000 2.0581

13 HMSP 37,831,483,000,000

8,793,999,000,000 4.3020

14 ICBP

14,121,568,000,000

7,235,398,000,000 1.9517

15 INAI

1,053,375,131,067

1,029,377,481,187 1.0233

16 INCI

191,492,982,970

63,071,077,029 3.0361

17 INDF 33,272,618,000,000

31,204,102,000,000 1.0663

18 INDS

1,134,664,034,610

217,729,909,744 5.2113

19 INTP 12,315,796,000,000

3,925,649,000,000 3.1373

20 JECC

1,415,578,044,000

1,288,252,935,000 1.0988

21 KBLI

2,173,538,859,435

882,122,694,126 2.4640

22 KBLM

604,353,216,583

463,589,374,916 1.3036

23 KLBF 10,648,288,386,726

2,286,167,471,594 4.6577

24 LION

516,186,639,128

146,900,045,005 3.5139

25 LMSH

91,588,263,964

17,303,304,955 5.2931

26 LTLS

2,842,640,000,000

2,987,480,000,000 0.9515

27 MERK

973,309,659,000

709,437,157,000 1.3719

28 MLBI

1,228,961,000,000

1,578,919,000,000 0.7784

29 MTDL

4,294,397,000,000

2,095,378,000,000 2.0495

30 MYOR

12,647,858,727,872

4,764,510,387,113 2.6546

31 PYFA

91,387,136,759

33,141,647,397 2.7575

32 RDTX

542,644,351,154

120,721,746,865 4.4950

33 RICY

1,211,372,836,329

994,288,048,839 1.2183

34 ROTI

1,876,409,299,238

525,422,150,049 3.5712

35 SCCO

2,389,062,812,971

1,348,745,160,645 1.7713

36 SIDO

1,547,666,000,000

368,380,000,000 4.2013

37 SKLT

356,735,670,030

291,349,105,535 1.2244

38 SKMB

851,410,216,636

615,506,825,729 1.3833

39 SMAR

12,602,204,000,000

8,452,099,000,000 1.4910

40 SMBR

1,358,329,865,000

636,408,215,000 2.1344

41 SMGR

15,185,189,307,000

8,821,640,840,000 1.7214

42 SMSM

1,853,782,000,000

470,116,000,000 3.9432

43 SRSN

448,247,260,000

182,749,220,000 2.4528

44 STTP

984,925,125,364

405,625,632,652 2.4282

45 TBLA

6,203,335,000,000

3,300,644,000,000 1.8794

46 TSPC

1,544,652,175,268

1,244,007,404,657 1.2417

47 TURI

2,381,375,000,000

1,641,842,000,000 1.4504

48 UNTR 55,651,808,000,000

48,785,716,000,000 1.1407

49 UNVR 8,325,029,000,000

11,134,786,000,000 0.7477


1 ADES 2019 399,361,000,000 881,275,000,000 0.4532

2 AKPI 1,836,576,739,000 3,070,410,492,000 0.5982

3 AKRA 10,014,019,260,000 19,940,850,599,000 0.5022

4 ARNA 556,309,556,626 1,652,905,982,730 0.3366

5 ASGR 787,113,000,000 2,271,344,000,000 0.3465

6 ASII 170,348,000,000,000 344,711,000,000,000 0.4942

7 AUTO 4,626,013,000,000 15,889,648,000,000 0.2911

8 BATA 240,048,866,000 876,856,225,000 0.2738

9 CEKA 192,308,466,864 1,168,956,042,706 0.1645

10 FAST 1,449,199,580,000 2,989,693,223,000 0.4847

11 FASW 6,676,781,411,219 10,965,118,708,784 0.6089

12 GGRM 23,963,934,000,000 69,097,219,000,000 0.3468

13 HMSP 11,244,167,000,000 46,602,420,000,000 0.2413

14 ICBP 11,660,003,000,000 34,367,153,000,000 0.3393

15 INAI 1,096,799,666,849 1,400,683,598,096 0.7830

16 INCI 71,410,278,158 391,362,697,956 0.1825

17 INDF 46,620,996,000,000 96,537,796,000,000 0.4829

18 INDS 288,105,732,114 2,482,337,567,967 0.1161

19 INTP 4,566,973,000,000 27,788,562,000,000 0.1643

20 JECC 1,472,379,829,000 2,081,620,993,000 0.7073

21 KBLI 1,213,840,888,147 3,244,821,647,076 0.3741

22 KBLM 476,887,194,322 1,298,358,478,375 0.3673

23 KLBF 2,851,611,349,015 18,146,206,145,369 0.1571

24 LION 74,122,021,021 696,192,628,101 0.1065

25 LMSH 27,335,071,863 160,027,280,153 0.1708

26 LTLS 4,193,399,000,000 6,318,441,000,000 0.6637

27 MERK 744,833,288,000 1,263,113,689,000 0.5897

28 MLBI 1,721,965,000,000 2,889,501,000,000 0.5959

29 MTDL 2,252,545,000,000 4,852,776,000,000 0.4642

30 MYOR 9,049,161,944,940 17,591,706,426,634 0.5144

31 PYFA 68,129,603,054 187,057,163,854 0.3642

32 RDTX 213,066,766,537 2,526,489,781,165 0.0843

33 RICY 1,094,692,568,786 1,539,602,054,832 0.7110

34 ROTI 1,476,909,260,772 4,393,810,380,883 0.3361

35 SCCO 1,388,525,268,844 4,242,134,369,502 0.3273

36 SIDO 435,014,000,000 3,337,628,000,000 0.1303

37 SKLT 408,057,718,435 747,293,725,435 0.5460

38 SKMB 730,789,419,438 747,293,725,435 0.9779

39 SMAR 17,061,105,000,000 29,310,310,000,000 0.5821

40 SMBR 2,064,408,447,000 5,538,079,503,000 0.3728

41 SMGR 19,087,911,060,000 50,775,763,549,000 0.3759

42 SMSM 650,926,000,000 2,801,203,000,000 0.2324

43 SRSN 208,989,195,000 686,777,211,000 0.3043

44 STTP 998,545,624,520 2,854,625,412,510 0.3498

45 TBLA 11,556,300,000,000 16,339,916,000,000 0.7072

46 TSPC 1,767,070,405,020 7,869,975,060,326 0.2245

47 TURI 2,480,929,000,000 6,035,844,000,000 0.4110

48 UNTR 59,230,338,000,000 116,281,017,000,000 0.5094

49 UNVR 11,944,837,000,000 19,522,970,000,000 0.6118


1 ADES 2019 58,903,000,000 881,275,000,000 0.0668

2 AKPI 107,221,262,000 3,070,410,492,000 0.0349

3 AKRA 1,613,027,778,000 19,940,850,599,000 0.0809

4 ARNA 158,891,252,212 1,652,905,982,730 0.0961

5 ASGR 272,298,000,000 2,271,344,000,000 0.1199

6 ASII 28,839,000,000,000 344,711,000,000,000 0.0837

7 AUTO 747,442,000,000 15,889,648,000,000 0.0470

8 BATA 76,036,631,000 876,856,225,000 0.0867

9 CEKA 100,378,388,775 1,168,956,042,706 0.0859

10 FAST 296,801,295,000 2,989,693,223,000 0.0993

11 FASW 1,401,437,708,670 10,965,118,708,784 0.1278

12 GGRM 7,968,008,000,000 69,097,219,000,000 0.1153

13 HMSP 13,629,251,000,000 46,602,420,000,000 0.2925

14 ICBP 5,206,867,000,000 34,367,153,000,000 0.1515

15 INAI 45,487,260,497 1,400,683,598,096 0.0325

16 INCI 52,671,636,281 391,362,697,956 0.1346

17 INDF 6,350,788,000,000 96,537,796,000,000 0.0658

18 INDS 115,037,888,323 2,482,337,567,967 0.0463

19 INTP 1,241,944,000,000 27,788,562,000,000 0.0447

20 JECC 94,495,682,000 2,081,620,993,000 0.0454

21 KBLI 276,292,254,502 3,244,821,647,076 0.0851

22 KBLM 40,925,940,610 1,298,358,478,375 0.0315

23 KLBF 2,552,706,945,624 18,146,206,145,369 0.1407

24 LION 30,665,874,058 696,192,628,101 0.0440

25 LMSH 4,030,205,213 160,027,280,153 0.0252

26 LTLS 316,319,000,000 6,318,441,000,000 0.0501

27 MERK 116,844,296,000 1,263,113,689,000 0.0925

28 MLBI 132,089,700,000 2,889,501,000,000 0.0457

29 MTDL 442,091,000,000 4,852,776,000,000 0.0911

30 MYOR 1,804,748,133,197 17,591,706,426,634 0.1026

31 PYFA 10,071,560,089 187,057,163,854 0.0538

32 RDTX 269,784,513,505 2,526,489,781,165 0.1068

33 RICY 16,723,266,880 1,539,602,054,832 0.0109

34 ROTI 136,301,090,897 4,393,810,380,883 0.0310

35 SCCO 197,335,806,664 4,242,134,369,502 0.0465

36 SIDO 660,668,000,000 3,337,628,000,000 0.1979

37 SKLT 36,017,897,922 747,293,725,435 0.0482

38 SKMB 28,451,452,154 747,293,725,435 0.0381

39 SMAR 803,138,000,000 29,310,310,000,000 0.0274

40 SMBR 73,564,912,000 5,538,079,503,000 0.0133

41 SMGR 1,874,514,514,000 50,775,763,549,000 0.0369

42 SMSM 651,298,000,000 2,801,203,000,000 0.2325

43 SRSN 62,282,117,000 686,777,211,000 0.0907

44 STTP 258,458,542,512 2,854,625,412,510 0.0905

45 TBLA 767,960,000,000 16,339,916,000,000 0.0470

46 TSPC 553,039,101,876 7,869,975,060,326 0.0703

47 TURI 573,564,000,000 6,035,844,000,000 0.0950

48 UNTR 12,539,901,000,000 116,281,017,000,000 0.1078

49 UNVR 9,386,195,000,000 19,522,970,000,000 0.4808


1 ADES 2019 881,275,000,000 27.50

2 AKPI 3,070,410,492,000 28.75

3 AKRA 19,940,850,599,000 30.62

4 ARNA 1,652,905,982,730 28.13

5 ASGR 2,271,344,000,000 28.45

6 ASII 344,711,000,000,000 33.47

7 AUTO 15,889,648,000,000 30.40

8 BATA 87,856,225,000 27.50

9 CEKA 1,168,956,042,706 27.79

10 FAST 2,989,693,223,000 28.73

11 FASW 10,965,118,708,784 30.03

12 GGRM 69,097,219,000,000 31.87

13 HMSP 46,602,420,000,000 31.47

14 ICBP 34,37,153,000,000 31.17

15 INAI 1,400,683,598,096 27.97

16 INCI 391,362,697,956 26.69

17 INDF 96,537,796,000,000 32.20

18 INDS 2,482,337,567,967 28.54

19 INTP 27,788,562,000,000 30.96

20 JECC 2,081,620,993,000 28.36

21 KBLI 3,244,821,647,076 28.81

22 KBLM 1,298,358,478,375 27.89

23 KLBF 18,146,206,145,369 30.53

24 LION 696,192,628,101 27.27

25 LMSH 160,027,280,153 25.80

26 LTLS 6,318,441,000,000 29.47

27 MERK 1,263,113,689,000 27.86

28 MLBI 2,889,501,000,000 28.69

29 MTDL 4,852,776,000,000 29.21

30 MYOR 17,591,706,426,634 30.50

31 PYFA 187,057,163,854 25.95

32 RDTX 2,526,489,781,165 28.56

33 RICY 1,539,602,054,832 28.06

34 ROTI 4,393,810,380,883 29.11

35 SCCO 4,242,134,369,502 29.08

36 SIDO 3,337,628,000,000 28.84

37 SKLT 747,293,725,435 27.34

38 SKMB 747,293,725,435 27.34

39 SMAR 29,310,310,000,000 31.01

40 SMBR 5,538,079,503,000 29.34

41 SMGR 50,775,763,549,000 31.56

42 SMSM 2,801,203,000,000 28.66

43 SRSN 686,777,211,000 27.26

44 STTP 2,854,625,412,510 28.68

45 TBLA 16,339,916,000,000 30.42

46 TSPC 7,869,975,060,326 29.69

47 TURI 6,035,844,000,000 29.43

48 UNTR 116,281,017,000,000 32.39

49 UNVR 19,522,970,000,000 30.60

No. KODE Tahu

n EBIT

Bunga dan dana

Pinjaman ICR

1 ADES 2019 70,760,000,000 22,957,000,000 3.08

2 AKPI 91,686,890,000 67,548,839,000 1.36

3 AKRA 868,080,622,000 86,484,498,000 10.04

4 ARNA 211,729,940,176 14,682,211,729 14.42

5 ASGR 361,128,000,000 8,870,000,000 40.71

6 ASII 34,955,000,000,00

0 3,105,000,000,000 11.26

7 AUTO 861,563,000,000 56,985,000,000 15.12

8 BATA 92,878,105,000 2,832,683,000 32.79

9 CEKA 123,394,812,359 16,452,852,743 7.50

10 FAST 279,090,590,000 18,327,334,000 15.23

11 FASW 1,988,090,191,158 319,273,173,872 6.23

12 GGRM 10,479,242,000,00

0 677,562,000,000 15.47

13 HMSP 17,961,269,000,00

0 30,495,000,000 588.99

14 ICBP 6,446,785,000,000 225,568,000,000 28.58

15 INAI 64,757,097,094 35,984,734,015 1.80

16 INCI 22,040,417,272 801,060,336 27.51

17 INDF 7,446,966,000,000 2,022,215,000,000 3.68

18 INDS 168,452,652,415 8,245,125,416 20.43

19 INTP 1,400,228,000,000 18,661,000,000 75.03

20 JECC 122,048,569,000 57,079,103,000 2.14

21 KBLI 308,977,208,238 31,652,530,269 9.76

22 KBLM 64,508,435,214 2,959,579,091 21.80

23 KLBF 3,306,399,669,021 29,738,266,966 111.18

24 LION 23,908,625,171 2,003,749,999 11.93

25 LMSH 5,024,560,665 737,998,770 6.81

26 LTLS 308,160,000,000 202,748,000,000 1.52

27 MERK 50,208,396,000 722,422,000 69.50

28 MLBI 1,671,912,000,000 34,159,000,000 48.94

29 MTDL 579,270,000,000 19,190,000,000 30.19

30 MYOR 2,381,942,198,855 492,638,756,739 4.84

31 PYFA 11,317,263,776 3,205,520,966 3.53

32 RDTX 268,959,868,154 55,325,212 4,861.43

33 RICY 29,841,866,355 79,550,197,858 0.38

34 ROTI 186,936,324,915 82,233,618,970 2.27

35 SCCO 343,024,583,828 32,462,744,226 10.57

36 SIDO 867,837,000,000 141,000,000 6,154.87

37 SKLT 28,452,025,400 17,542,542,520 1.62

38 SKMB 20,887,453,647 32,839,119,440 0.64

39 SMAR 701,504,000,000 588,165,000,000 1.19

40 SMBR 145,356,709,000 118,647,849,000 1.23

41 SMGR 4,104,959,323,000 959,259,087,000 4.28

42 SMSM 828,281,000,000 9,822,000,000 84.33

43 SRSN 50,845,763,000 14,069,972,000 3.61

44 STTP 299,415,241,556 76,245,245,213 3.93

45 TBLA 1,043,045,000,000 676,514,000,000 1.54

46 TSPC 727,700,178,905 29,207,817,043 24.91

47 TURI 686,846,000,000 85,915,000,000 7.99

48 UNTR 15,801,719,000,00

0 1,437,596,000,000 10.99

49 UNVR 12,185,764,000,00

0 108,642,000,000 112.16

Lampiran. 2 Hasil Olah Data

Lampiran. 3 Likuiditas

Lampiran. 3 Uji Normalitas model 1

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

147

.0000000

993.16267286

.331

.331

-.196

4.019

.000

N

Mean

Std. Dev iat ion

Normal Parametersa,b

Absolute

Positive

Negativ e

Most Extreme

Dif f erences


Asy mp. Sig. (2-tailed)

Unstandardiz

ed Residual

Test distribution is Normal.a.

Calculated f rom data.b.

N Minimum Maximum Mean Std. Dev

iation

Likuiditas

147 .0010 8.3182 2.227924 1.9008536

Leverage 147 .0715 1.1144 .417041 .2134638

Profitavilitas 147 .0337 .4808 .092749 .0781399

Ukuran perusahaan 147 25.80 33.47 .290764 1.68960

Kebijakan Deviden 147 . 09 9147.22 232.4425 1066.95536

N Minimum Maximum Mean Std. Dev

iation

Likuiditas 147 .0080 4.5250 1.756290 1.1075900

Leverage 147 .0092 .4666 .104245 .1045196

Profitabilitas 147 .0318 5.7018 .469034 .6639492

Ukuran Perusahaan 147 0 1 .87 .336

Kebijakan Deviden 147 -.8032 2.2913 .044099 .4808190

Valid N (listwise) 147

Lampiran. 4 Uji Normalitas model 2

Lampiran. 5 Uji Multikolinearitas

Lampiran .6 Uji Autokorelasi

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

131

.0000000

.93601704

.075

.056

-.075

.861

.449

N

Mean

Std. Dev iat ion

Normal Parametersa,b

Absolute

Positive

Negativ e

Most Extreme

Dif f erences


Asy mp. Sig. (2-tailed)

Unstandardiz

ed Residual

Test distribution is Normal.a.

Calculated f rom data.b.

Coefficientsa

.487 2.053

.528 1.896

.922 1.084

.900 1.111

CR

DTA

ROA

Size

Model

1

Tolerance VIF

Collinearity Statistics

Dependent Variable: LN_ICRa.

Model Summaryb

a1.996

Model

1

R

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), Size, DTA, ROA, CRa.

Dependent Variable: LN_ICRb.

Lampiran. 7 Uji Heteroskedastisitas

Lampiran 8 coeffisients

Regression

Lampiran 9 Variables 9 Entered/Removedb

Coefficientsa

2.517 1.032 2.439 .016

.018 .060 .037 .296 .768

-.219 .351 -.075 -.625 .533

.166 .710 .021 .234 .815

-.061 .032 -.173 -1.883 .062

(Constant)

CR

DTA

ROA

Size

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig.

Dependent Variable: Abs_resa.

Variables Entered/Removedb

Size, DTA,

ROA, CRa . Enter

Model

1

Variables

Entered

Variables

Removed Method

All requested v ariables entered.a.

Dependent Variable: LN_ICRb.

Model

Unstandardized

Coeff icients

Standardized Coeff

icients

t

Sig. B Std. Error Beta

1(Constant) .569 1.100 .518 .606

Likuiditas -.519 .794 -1.886 -.654 .515

Leverage .904 .363 .309 2.488 .015

profitabilitas .124 .052 .272 2.389 .020

Ukuran perusahaan -.637 1.104 -.708 -.578 .566

Devidend .486 .794 2.009 .613 .542

RP_DV -.378 .282 -.164 -1.338 .185

D_DV -.047 .052 -.106 -.911 .365

pengaruh likuiditas, leverage, profitabilitas dan ukuran

Documents

Transcript of pengaruh likuiditas, leverage, profitabilitas dan ukuran