Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
p�ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 09, September 2022
PENGARUH
STRUKTUR MODAL TERHADAP PROFITABLILITAS PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI EMERGING
MARKET KAWASAN ASIA
Famadhika Aby Pratama1*, Dewi Hanggraeni2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Indonesia1
Universitas
Pertamina, Indonesia2
Email: [email protected]
Abstrak
Tujuan dari
penelitian ini untuk mengetahui pengaruh struktur modal terhadap
profitabilitas. Obyek penelitian yaitu perusahaan pada sektor telekomunikasi di
negara emerging market kawasan Asia dengan menggunakan metode empiris, yang dilakukan untuk mengetahui
bagaimana pengaruh dari struktur modal terhadap profitabilitas perusahaan setelah diciptakannya jaringan
seluler 5G ditambah dengan tren pergeseran bisnis sektor telekomunikasi menuju
digital. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berupa laporan keuangan dari
perusahaan yang berada pada sektor telekomunikasi di negara emerging market
kawasan Asia dan menggunakan metode purposive sampling mengambil sampel
31 perusahaan pada periode 2017-2021. Analisis dilakukan dengan menggunakan
statistik deskriptif, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, analisis korelasi,
dan analis regresi. Variabel struktur modal diwakilkan oleh Long-term
Debt to Total Assets (LDTA) dan Total Debt to Total Assets (TDTA), variabel profitabilitas
diwakilkan oleh Return on Equity (ROE), dan menggunakan sales change,
total asset turnover, dan dummy asal negara sebagai variabel kontrol. Hasil penelitian
menunjukan terdapat hubungan negatif tidak signifikan antara utang jangka
panjang dan profitabilitas, dan hubungan negatif tidak signifikan antara total
utang dengan profitabilitas.
Kata kunci: struktur modal; profitabilitas; keuangan, perusahaan
telekomunikasi
Abstract
The purpose of this study is to determine the effect
of capital structure on profitability. The research object is companies in the
telecommunications sector in emerging market countries in Asia using empirical
methods, which are carried out to find out how the influence of capital
structure has on company profitability after the creation of 5G cellular
networks coupled with the trend of shifting the telecommunications sector
business towards digital. The secondary data used in this study is in the form
of financial reports from companies in the telecommunications sector in
emerging market countries in Asia and using a purposive sampling method to
sample 31 companies in the 2017-2021 period. Analysis was performed using
descriptive statistics, multicollinearity test, autocorrelation test,
correlation analysis, and regression analysis. Capital structure variables are
represented by Long-term Debt to Total Assets (LDTA) and Total Debt to Total
Assets (TDTA), profitability variables are represented by Return on Equity
(ROE), and use sales change, total asset turnover, and dummy country of origin
as control variable. The results showed that there was no significant negative
relationship between long-term debt and profitability, and no significant
negative relationship between total debt and profitability.
Keywords: capital structure; profitability; corporate
finance, telecommunication firms
Pendahuluan
Struktur modal merupakan
salah satu isu yang paling sulit untuk dapat dipecahkan dalam literatur corporate
finance
Pada saat ini
sektor telekomunikasi telah mengalami persaingan yang menelan biaya tinggi dan
tidak memiliki durasi lama untuk pengembalian modal. Perubahan layanan dari 3G,
4G, ke 5G pada saat ini berkembang begitu cepat dan membutuhkan infrastruktur
penunjang tambahan yang berbeda. Pembangunan infrastruktur penunjang baik untuk
menerapkan layanan 5G dan transformasi bisnis menuju digital membutuhkan dana
sehingga diperlukannya pendanaan yang dapat dilakukan dengan menggunakan
debt dan equity. Penggunaan dan pembangunan infrastruktur 5G
dikawasan Asia bermacam-macam. China sudah berhasil pada tahun 2020 membangun
700.000 menara BTS yang menawarkan jaringann 5G secara komersial. India baru
saja meluncurkan jaringan 5G pada 1 Oketober 2022 walaupun hanya pada beberapa
kota saja. Malaysia sedikit tertinggal dan baru dapat meresmikan dan
menggunakan jaringan layanan 5G pada pertengahan 2020. Singapur dan Thailand
terdapat masing-masing 195.000 dan 768.000 perangkat yang telah terhubung
dengan jaringan 5G pada tahun 2021. Indonesia sendiri baru memasuki tahap awal
dalam menggunakan jaringan 5G pada tahun 2021 pada lokasi-lokasi tertentu.Pada
saat ini era transformasi digital, perusahaan telekomunikasi dihadapkan dengan
pilihan untuk berekspansi ke bisnis digital. Technology Innovation Council
(TIC) Inggris pada awal 2021 menyatakan bahwa 74% operator telekomunikasi telah
berencana meningkatkan investasi transformasi digital mereka selama pandemi
Covid-19.
Berdasarkan
penjelasan diatas, terdapat research gap dari penelitian-penelitian
sebelumnya dan menjadikan topik mengenai pengaruh dari struktur modal terhadap
profitabilitas perusahaan merupakan hal yang sangat menarik untuk diteliti.
Penelitian mengenai struktur modal perusahaan merupakan penlitian yang menarik
untuk diteliti dan sulit untuk dipecahkan finance
Tinjauan Pustaka
Struktur modal adalah gabungan adalah komposisi
gabungan antara debt dan equity yang digunakan dan berguna untuk membiayai
atau mendanai kegiatan operasional bisnis dari suatu perusahaan. Pendanaan
dalam struktur modal bisa didapatkan melalui pendanaan internal dan pendanaan
eksternal. Internal financing biasanya berasal dari laba ditahan,
sedangkan untuk external financing biasanya berasal dari utang jangka
pendek (short-term debts) maupun jangka panjang (long-term debts),
dan penerbitan saham baru atau emisi saham baru
Utang
Utang merupakan semua pinjaman atau kewajiban
perusahaan termasuk obligasi yang berasal dari kreditur, perusahaan memiliki
kewajiban untuk melunasinya sesuai dengan kontrak yang telah disepakati. Pendanaan
menggunakan utang atau debt financing merupakan pendanaan yang dilakukan
dengan menggunakan utang atau peminjaman uang yang dikembalikan dengan bunga
Ekuitas
Ekuitas merupakan hak residual atas asetyang
dimiliki oleh perusahaan setalah dikurangi oleh semua kewajiban kepada kreditur
Rasio Aktivitas
Menurut
Sales
Sales merupakan sebuah proses sosial manajerial di mana individu dan kelompok
mendapatkan apa yang mereka butuhkan dan inginkan, menciptakan, menawarkan, dan
mempertukarkan produk yang bernilai dengan pihak lain
Profitablitas
Profitabilitas merupakan kemampuan dari
perusahaan untuk memperoleh keuntungan atau profit yang didasari oleh modal,
penjualan, dan total aktiva. Profitabilitas merupakan keuntungan yang akan
menjadi tujuan utama dan tujuan akhir dari setiap perusahaan
Metode Penelitian
Penelitian ini bersifat deskriptif
serta verifikatif, dengan pendekatan penelitian kuantitatif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan hubungan
antara dua variabel atau lebih melalui data yang telah dikumpulkan untuk
membuktikan hasil atau kebenaran dari penelitian yang ada sebelumnya merupakan
penelitian verifikatif, sifat dari metode ini akan menunjukan kebenaran atas
suatu hipotesis yang telah dirumuskan
Jenis Data
Data yang akan digunakan adalah data yang
didapatkan secara tidak langsung melalui pihak ketiga atau biasa disebut
sebagai data sekunder. Data sekunder yang akan digunakan didalam penelitian ini
berupa data dari Wall Street Journal dan laporan keuangan dari perusahaan yang
berada pada sektor telekomunikasi di negara emerging markets kawasan Asia pada
periode 2017-2021.
Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data pada penelitian ini
menggunakan metode purposive sampling yang merupakan metode pengambilan
sampel penelitian dengan jumlah yang dibatasi yang telah ditentukan oleh
kriteria atau tipe tertentu yang telah ditetapkan sebelumnya oleh peneliti.
Kriteria yang telah ditetapkan pada penilitian ini adalah perusahaan di negara
emerging markets Kawasan Asia yang beroperasi pada sektor telekomunikasi yang
tercatat pada bursa saham yang mempublikasikan laporan keuangan dan telah
diaudit pada periode 2017-2021.
Metode Pengolahan Data
Penelitian ini yang mengambil topik struktur
modal menggunakan data kuantitatif serta metode analisis uji statistik. Data
yang telah dikumpulkan akan dianalisis menggunakan statistik deskriptif untuk
mendeskripsikan perilaku dari masing-masing variabel yang digunakan.
Selanjutnya, analisis korelasi akan digunakan untuk menguji hipotesis
penelitian. Digunakan juga uji multikolinearitas, uji autokorelasi, analisis
korelasi, dan analis regresi. Data yang telah dikumpulkan di dalam penelitian
ini akan diolah menggunakan aplikasi Microsoft Excel dan Strata.
Hasil
dan Pembahasan
Tabel 1
Statistik Deskriptif Mean, Median, Nilai Minimum, dan Nilai Maksimum
|
Mean |
Median |
Minimum |
Maximum |
|
|
ROE |
0,05920 |
0,06568 |
-0,21230 |
0,27195 |
|
LDTA |
0,32095 |
0,30997 |
0,02870 |
0,91084 |
|
TDTA |
0,54492 |
0,60397 |
0,00229 |
0,97753 |
|
Total asset turnover |
0,37832 |
0,39697 |
0,00487 |
0,81272 |
|
Sales change |
0,04204 |
0,02974 |
-0,99904 |
0,92736 |
Nilai minimum dan maksimum ROE
terdapat pada perusahaan Etihad Atheeb pada tahun 2021 dan perusahaan MTNL pada
tahun 2019. Etihad Ateeb selama periode pengamatan memang selalu memiliki ROE
yang negatif sedangkan, MTNL selama periode penelitian memang memiliki ROE yang
cukup besar sejak periode pengamatan Tahun 2017. Nilai minimum dan maksimum
LDTA terdapat pada perusahaan ALT pada tahun 2017 dan perusahaan Bakrie Telecom
pada tahun 2018. ALT pada periode pengamatan merupakan salah satu perusahaan
yang memiliki nilai LDTA yang kecil dengan nilai maksimal 3,02936% sedangkan,
perusahaan Bakrie Telecom memang selama periode penlitian memiliki angka LDTA
yang sangat besar. Nilai minimum dan maksimum TDTA terdapat pada perusahaan
China Netcom pada tahun 2018 dan perusahaan AIS pada tahun 2017. Perusahaan
China Netcom selama periode pengamatan merupakan perusahaan yang cukup unik
dimana terdapat variasi angka TDTA yang sangat besar selama tiap periode
pengamatannya.
Dapat dilihat dari data yang ada pada
table 1, bahwa
terdapat variasi yang tinggi pada data yang digunakan dalam penelitian. Hal
tersebut dilihat dari besarnya range pada data dimana untuk variabel ROE
memiliki range sebesar 0,484, variabel variabel LDTA memiliki range sebesar
0,911, variabel TDTA memiliki range sebesar 0,968, variabel total asset
turnover memiliki range sebesar 0,808, dan variabel sales
change memiliki range sebesar 1,926.
Tabel 2
Statistik Deskriptif Standar Deviasi, C.V., Skewness, dan Kurtosis
|
Std. Deviation |
C. V. |
Skewness |
Kurtosis |
|
|
ROE |
0,10654 |
1,79975 |
-0,48525 |
-0,63968 |
|
LDTA |
0,23189 |
0,72464 |
0,43008 |
-0,63487 |
|
TDTA |
0,23189 |
0,42519 |
-0,29792 |
-1,06037 |
|
Total asset turnover |
0,16614 |
0,43913 |
0,12269 |
-0,35516 |
|
Sales change |
0,20874 |
4,96526 |
-0,36169 |
1,05161 |
Variabel LDTA dan TDTA memiliki nilai standar deviasi besar
dengan nilai 0,23189 kemudian variabel sales change dengan nilai standar
deviasi sebesar 0,23189, Dari data ini dapat disimpulkan bahwa terdapat banyak
varians dalam hasil penelitian dilihat nilai standar deviasi masing-masing
variabel yang cukup besar karena lebih dari 0,1.
Nilai C.V. diatas satu menunjukan variabilitas yang tinggi
sedangkan nilai C.V. dibawah satu menunjukan variabilitas yang rendah. Variabel
ROE dan sales change menunjukkan bahwa variabilitas yang tinggi dilihat dari nilai C.V. mereka
masing-masing sebesar 1,79975 dan 4,96526. Sedangkan, variabel LDTA, TDTA, dan total
asset turnover memiliki variabilitas yang rendah ditunjukan nilai C.V.
mereka masing-masing sebesar 0,72464, 0,42519, 0,43913.
Nilai dari skewness menunjukan asimetri yang
rendah atau tidak asimetri sama sekali atau cukup simetris karena nilai
skewness dari masing masing variabel berada diantara -0,5 dan 0,5. Nilai
kurtosis pada hampir semua variabel kecuali variabel sales change
menunjukan nilai negatif yang menggambarkan memiliki nilai positif dan negatif
yang lebih besar.
Tabel 3
Uji
Multikolinearitas dan Uji Autokorelasi
|
VIF (>10 collinearity problem) |
D-W Statistic (p-value) |
||||
|
ROE = α0 + α1∙LDTAit + α2∙TATit + α3∙SCit + e1 |
1,0445 |
1,0507 |
1,0072 |
2,37491 |
(0,88281) |
|
ROE = β0 +
β1∙TDTAit + β2∙TATit + β3∙SCit + e1 |
1,0110 |
1,0173 |
1,0062 |
2,35767 |
(0,33561) |
���������������������������������������������������������������������������
Berdasarkan Tabel 3 tidak terdapat autokorelasi di dalam model regresi linier berdasarkan p-value statistik Durbin dan Watson karena p-value diatas 0,05. Dan berdasarkan tabel 3 tidak terdapat masalah kolinieritas atau keterikatan antara dua atau lebih variabel independen yang digunakan di dalam model regresi karena nilai VIF mendekati satu.
Tabel 4
Korelasi Matriks Pearson
|
ROE |
LDTA |
TDTA |
Total Asset Turnover |
Sales Change |
|
|
ROE |
1,00000 |
||||
|
LDTA |
-0,01752 |
1,00000 |
|||
|
TDTA |
-0,00733 |
0,86872 |
1,00000 |
||
|
Total Asset Turnover |
0,05801 |
-0,01532 |
-0,00237 |
1,00000 |
|
|
Sales Change |
0,20934 |
0,08407 |
0,05713 |
0,12107 |
1,00000 |
Nilai Korelasi yang besar dan positif antara LTDA, dan TDTA menjelaskan sebagaimana definisi dari ratio itu sendiri. Sebagaimana juga dengan variabel ROE dengan total asset turnover dan sales change. Berlaku juga dengan sales change dengan total asset turnover. Hubungan korelasi antara ROE dengan variabel debt LDTA dan TDTA adalah negatif tetapi dengan nilai yang rendah yang menunjukan dampak korelasi yang rendah antara long-term debt dan total debt terhadap profitabilitas.
Tabel 5
|
R Square |
F-test |
Reg. Coefficients for debt
ratio |
|||
|
(p-value) |
(p-value for t-test) |
||||
|
ROE = α0 + α1∙LDTAit + α2∙TATit + α3∙SCit +α∙4ANit+α∙5ANit+α∙6ANit+α∙7ANit+α∙8ANit+ α∙9ANit+α∙10ANit+α∙11ANit+e1 |
0,374901 |
7,79670 |
(0,04759) |
0,03010 |
(0,442529) |
|
ROE = β0 + β1∙TDTAit + β2∙TATit + β3∙SCit + β∙4ANit+β∙5ANit+β∙6ANit+β∙7ANit+β∙8ANit+ β∙9ANit+β∙10ANit+β∙11ANit +e1 |
0,373894 |
7,76328 |
(0,03016) |
0,02199 |
(0,548237) |
Pengujian
Regresi t-test dan F-test
������������������������������������������������������������������
Berdasarkan
tabel 5, menunjukan nilai R2 yaitu <0,4 sehingga menjelaskan dari
dua model regresi tersebut bahwa kurang dari 40% variabilitas yang diamati pada
variabel dependen dijelaskan di oleh model regresi. Berdasarkan table 4.6,
Nilai dai Uji F menunjukan bahwa p-value lebih kecil dari significance
level yaitu 0,05 sehingga semua model dikatakan statistically significant.
Nilai
koefisien regresi dari LDTA terhadap ROE pada model regresi pertama menunjukan
angka 0,03010 yang menjelaskan bahwa jika LDTA bertambah 1 maka akan menambah
ROE sebesar 0,03010. Nilai koefisien regresi dari TDTA terhadap ROE pada model
regresi kedua menunjukan angka 0,02199 yang menjelaskan bahwa jika TDTA
bertambah 1 maka akan menambah ROE sebesar 0,02199. Tetapi, p-value dari
uji t untuk regression coefficients statistical significance lebih tinggi dari
level probabilitas 5% sehingga nilai dari koefisien regresi tidak statistically
significant.
Berdasarkam
hasil analisis regresi,TDTA memiliki pengaruh�
positf walaupun tidak signifikan terhadap ROE. Peningkatan TDTA atau
total utang akan menyebabkan peningkatan pada ROE. Pengaruh positif ini karena
komposisi total utang pada industri telekomunikasi sebagian besar merupakan
utang jangka panjang. Utang jangka panjang secara rata-rata memiliki komposisi
59% dibandingkan dengan utang jangka pendek pada struktur pendanaan melalui
utang.� Hal ini juga seperti yang
dijelaskan pada pengaruh utang jangka panjang terhadap ROE bahwa utang jangka
panjang memiliki pengaruh positif karena merupakan sumber pendanaan untuk aset
jangka panjang dimana aset jangka panjang merupakan hal krusisal untuk industri
telekomunikasi dalam menjalankan operasional bisnisnya. Sektor telekomunikasi
pada saat ini sedang mengalami pertumbuhan teknologi yang sangat cepat dan
membutuhkan infrastruktur modal untuk dapat memberikan layanan terbaru. Hal ini
menandakan pada perusahaan yang teliti sudah memiliki komposisi struktur modal
yang cukup optimal. Perlu disadari bahwa walaupun memiliki pengaruh positif
tetapi masih memiliki risiko default jika penggunaan utang terus
ditambah.
Kesimpulan
Variabel TDTA memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap
ROE. Hasil tersebut menunjukan bahwa struktur modal sebagai faktor yang
mempengaruhi profitabilitas adalah kurang relevan. Pengaruh positif menandakan
bahwa perusahaan yang diteliti sudah memiliki komposisi struktur modal yang
cukup optimal karena peningkatan total utang dapat meningkatkan profitabilitas.
Berdasarkan penelitian pengaruh utang dalam
struktur modal terhadap profitabilitas pada perusahaan sektor telekomunikasi
memiliki pengaruh positif yang tidak signifikan. Untuk itu, perusahaan dalam
rangka untuk meningkatkan profitabilitasnya tidak perlu terlalu memperhatikan
struktur modal. Pengaruh positif dari total utang terhadap profitabilitas
menunjukan bahwa perusahaan telekomunikasi pada umumnya memiliki struktur modal
yang optimum. Pendanaan melalui utang bukan menjadi pertimbangan utama dalam
mengoptimalkan peraihan profit karena terdapat
faktor lain yang memiliki pengaruh signifikan. Untuk
itu, bagi peneliti selanjutnya/akademisi, dapat melakukan penelitian dengan
ruang lingkup yang lebih terfokus karena industri maupun lokasi geografis
memiliki karakteristik unik tersendiri. Selain itu, dapat juga melakukan
pengembangan penelitian dengan menggunakan tambahan variabel risiko, efisiensi,
optimalisasi pendapatan, pajak, faktor ekonomi seperti krisis ekonomi sebagai
variabel kontrol, dan memasukan pengaruh Covid-19 terhadap industri
telekomunikasi.
BIBLIOGRAFI
Abor, J. (2005). The effect
of capital structure on profitability: an empirical analysis of listed firms
in Ghana. Journal of Risk Finance, 6(5), 438�445. https://doi.org/10.1108/15265940510633505
Boutilda, R., & Gandakusuma, I. (2014). Pengaruh Struktur Modal Terhadap Profitabilitas Perusahaan: Studi Empiris Perusahaan-Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2009-2013.
Brigham, E. F., & Houston, J. F. (2014). Dasar-dasar Manajemen Keuangan. Salemba Empat.
Brounen, D., & Eichholtz, P. M. A. (2001a). Capital Structure Theory: Evidence from European Property Companies� Capital Offerings (Vol. 4).
Brounen, D., & Eichholtz, P. M. A. (2001b). Capital Structure Theory: Evidence from European Property Companies� Capital Offerings (Vol. 4).
IAI. (2009). Standar Akuntansi Entitas Tanpa Akuntabilitas Publik. In Standar Akuntansi Keuangan.
Kasmir. (2016). Analisis Laporan Keuangan. PT. RajaGrafindo Persada.
Kotler, P. (2008). Manajemen Pemasaran, Edisi Millenium diterjemahkan Benyamin Molan. PT. Prenhallindo.
Majaski, C. (2021). Debt Financing vs. Equity Financing: What�s the Difference? Https://Www.Investopedia.Com/Ask/Answers/05/Debtcheaperthanequity.Asp.
Setiana. (2012). Analisis Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Pada Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar Di Bei Tahun 2008-2010. Jurnal Telaah Akuntansi, 13(01), 33�50.
Stekla, J., & Grycova, M. (2016). The relationship between profitability and capital structure of the agricultural holdings in the Czech Republic. Agricultural Economics (Czech Republic), 62(9), 421�428. https://doi.org/10.17221/232/2015-AGRICECON
Sugiyono. (2010). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. In Alfabeta.
Velnampy, B. T., & Aloy Niresh, J. (2012). The Relationship between Capital Structure & Profitability The Relationship between Capital Structure & Profitability The Relationship between Capital Structure & Profitability. Type: Double Blind Peer Reviewed International Research Journal Publisher: Global Journals Inc, 12. https://www.researchgate.net/publication/231589896
Zutter, C. J., & Smart, S. B. (2018). Principles of Managerial Finance (Fifteenth Edition)
|
Copyright
holder: Famadhika Aby
Pratama, Dewi Hanggraeni (2022) |
|
First
publication right: Syntax Literate:
Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This
article is licensed under:
|
