STUDI KEMAMPUAN KOMPONEN LABA-RUGI SEBAGAI PREDIKTOR KOMPONEN ARUS KAS MASA DEPAN

AKMEN Jurnal Ilmiah

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title STUDI KEMAMPUAN KOMPONEN LABA-RUGI SEBAGAI PREDIKTOR KOMPONEN ARUS KAS MASA DEPAN
STUDI KEMAMPUAN KOMPONEN LABA-RUGI SEBAGAI PREDIKTOR KOMPONEN ARUS KAS MASA DEPAN
 
Creator Rijal, Syamsul
 
Description Cash flow component prediction are useful for internal and external parties to minimize the risk when they make necessary economic decisions. Earnings and cash flow are indicators of the performance and quality of management in managing the company in a certain period.
This study aims was to test the relationship of the ability of earnings component in predicting each cash flow component. The first alternative hypothesis is earnings component have predictive ability to cash flow from operations. Second, earnings component have predictive ability to cash flow from investment activities. Lastly, earnings component have predictive ability to cash flow form financing activities. 
This research using statistical method linear regression by using pooled data, which is consist of 40 cross-sectional observations and 3 time series observations. Dependent variable is cash flow operations change (∆CFOt) or cash flow from investing activities changes (∆CFIt) or cash flow from financing activities changes ((∆CFFt) from the period (2017-2016) to (2019-2018). Independent variables are gross profit changes (∆GPt-1), operations profit changes (∆OPt-1) and net profit changes (∆NIt-1) from (2016-2015) to (2018-2017).
The conclusion from statistical analysis shows that: first, earnings component are significant in predicting cash flow from operations one year ahead. Second, earnings component were not significant in predicting cash flow from investment activities one year ahead. Lastly, earnings component are significant in predicting cash flow from financing activities one year ahead.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis relevansi komponen laba rugi sebagai prediktor terhadap masing-masing komponen arus kas. Hipotesis yang diajukan adalah: pertama, komponen laba-rugi dapat dipergunakan sebagai prediktor arus kas dari kegiatan operasi; kedua, komponen laba-rugi dapat dipergunakan sebagai prediktor arus kas dari kegiatan investasi; ketiga, komponen laba-rugi dapat dipergunakan sebagai prediktor arus kas dari kegiatan pendanaan.
Analisis data menggunakan metode statistik berupa regresi linear berganda, dengan tipe data yaitu pooled data. Data terdiri atas 40 cross-sectional observasi dan 3 time-series observasi yang terdiri atas perubahan arus kas operasi (∆AKOt), perubahan arus kas investasi (∆AKIt), perubahan arus kas pendanaan (∆AKDt) dan perubahan laba bruto (∆LBt-1), perubahan laba operasi (∆LOt-1), perubahan laba bersih (∆LNt-1), sehingga terdapat 720 pooled observasi. Dengan menggunakan model pooled data, maka variabel dependent terdiri atas ∆AKOt atau ∆AKIt atau ∆AKDt perusahaan sejak tahun (2017-2016) sampai (2019-2018). Variabel independent adalah ∆LBt-1, ∆LOt-1 dan ∆LNt-1 satu tahun sebelumnya dimulai sejak tahun (2016-2015) sampai (2018-2017).
Dari hasil uji statistik disimpulkan bahwa: pertama, komponen laba-rugi secara signifikan dapat menjadi prediktor komponen arus kas dari kegiatan operasi; kedua, komponen laba-rugi tidak signifikan untuk menjadi prediktor komponen arus kas dari kegiatan investasi dan ketiga, komponen laba-rugi secara signifikan dapat menjadi prediktor komponen arus kas dari kegiatan pendanaan.
 
Publisher Lembaga Penelitian dan Publikasi Nobel Indonesia
 
Date 2020-09-30
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://e-jurnal.stienobel-indonesia.ac.id/index.php/akmen/article/view/1053
10.37476/akmen.v17i3.1053
 
Source AkMen JURNAL ILMIAH; Vol 17 No 3 (2020): AkMen JURNAL ILMIAH; 348-357
2621-4377
1829-8524
10.37476/akmen.v17i3
 
Language ind
 
Relation https://e-jurnal.stienobel-indonesia.ac.id/index.php/akmen/article/view/1053/916
 
Rights Copyright (c) 2020 AkMen JURNAL ILMIAH
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library