## Analisis Empiris Faktor Determinan Struktur Modal Perusahaan Infrastruktur Indonesia

## Empirical Analysis of Capital Structure in Indonesia’s Infrastructure Companies
Alexandra Christivera 1 , Desya Gunawan 1 , Donna Jovita Fendi 1* 1) Sekolah Bisnis dan Ekonomi, Universitas Prasetiya Mulya, Kampus BSD City Tangerang 15339

## ABSTRACT
The Infrastructure Industry has become the focus of the state expenditure budget during the Joko Widodo-Jusuf Kalla  presidency.  This  is  due  to  the  importance  of  infrastructure  in  assisting  the  sustainability  of  a  country's development, but the fact is that government funds as a source of infrastructure funds are delayed when the company has acquired a new project resulting in the use of debt in infrastructure companies as a capital structure to run the new  project.  The  study  identifies  examination  on  the  impact  of  capital  structure  determinants  on  firm  financial performance  of  Indonesia’s  Infrastructure  Companies  listed  over  the  period  of  2014-2018.  Determination  of  the number of samples in this study using non-probability sampling, specifically purposive sampling method. The study uses  one  capital  structure  measures  (Leverage)  as  dependent  variable  and  four  performance  measures  (including company’s  size,  the  tangibility  of  asset,  liquidity, and asset  turnover)  as  independent  variables  and  proceed  using multiple  regression  model.  The  result  indicates  that  liquidity  has  a  significantly  negative  relationship  to  leverage, meanwhile company’s size, the tangibility of asset, and asset turnover are not significantly related to the level of debt in infrastructure companies in Indonesia, however, it goes along with the way of thinking in the Pecking Order Theory.
Keywords: capital structure, company performance, infrastructure companies, pecking order theory.

## ABSTRAK
Industri  Infrastruktur  telah  menjadi  fokus  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN)  pada  masa pemerintahan Joko Widodo-Jusuf Kalla. Hal ini dikarenakan pentingnya infrastruktur dalam membantu pembangunan keberlanjutan suatu negara, namun faktanya dana pemerintah sebagai sumber dana perusahaan infrastruktur tertunda disaat  perusahaan  telah  mendapatkan  proyek  baru  mengakibatkan  perusahaan  infrastruktur  memakai  utang  sebagai struktur modal untuk menjalankan proyek baru tersebut. Studi ini mengidentifikasi dampak struktur modal pada kinerja perusahaan terbuka Infrastruktur Indonesia yang terdaftar pada tahun 2014-2018. Penentuan sampel menggunakan non- probability sampling, khususnya metode purposive sampling . Penelitian ini memakai satu pengukuran struktur modal (utang) sebagai variabel dependen dan empat pengukuran kinerja perusahaan (termasuk company’s size, the tangibility of asset, liquidity, and asset turnover) sebagai variabel independen dan diolah menggunakan multiple regression. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa liquidity memiliki  hubungan  yang  secara  signifikan  negatif  terhadap leverage, sedangkan company’s size, the tangibility of asset, dan asset  turnover tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap tingkat utang perusahaan Infrastruktur di Indonesia, namun mengikuti penalaran pada Teori Pecking Order .
Kata Kunci: struktur modal, performa perusahaan, perusahaan infrastruktur, teori pecking order.

## *Corresponding author
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158

## PENDAHULUAN
Percepatan  bagi  pembangunan  infrastruktur  dapat  menjaga  keberlanjutan  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  untuk  meraih  cita-cita  Indonesia  negara  maju  2045.  Oleh  karena  itu, pembangunan secara masif dilakukan mulai dari jalan tol sampai dengan infrastruktur transportasi massal seperti mass rapid transit (MRT). Menurut APWA ( American Public Works Association ), infrastruktur  merupakan  fasilitas,  struktur  dasar  maupun  instalasi  yang  memiliki  komponen seperti fasilitas gas alam, sistem penyediaan dan  pengelolaan air, fasilitas pengendalian banjir, lintas  air  dan  navigasi,  fasilitas  transportasi  (seperti  jalan  tol,  rel  kereta,  bandar  udara)  sistem transit  publik,  sistem  kelistrikan,  gedung  publik  (seperti  sekolah  dan  rumah  sakit),  fasilitas perumahan, komunikasi, dan taman kota.
Tidak  dapat  dihindari  bahwa  beberapa  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  ditunjuk sebagai  pengembang  proyek  infrastruktur  utama.  Biasanya,  perusahaan  ini  memiliki  aset  yang lebih besar ketimbang swasta dan mampu mengumpulkan dana tambahan dari bank BUMN lebih mudah.  Kebutuhan  dana  untuk  pembangunan  ini  kemudian  ditandai  dengan  kenaikan  alokasi APBN  sejumlah  Rp  410,7  T  di  tahun  2018  dibandingkan  dengan  Rp  256,1  T  di  tahun  2015 (Kemenkeu:  APBN,  2019).  Namun,  dana  APBN  sendiri  tidak  cukup  untuk  mendanai  semua proyek infrastruktur secara keseluruhan. Berdasarkan perkiraan kebutuhan pendanaan Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJMN)  2015-2019,  diketahui  bahwa  persentase APBN, APBD, BUMN, dan swasta yaitu sebesar 40,14 persen, 9,88 persen, 19,32 persen, dan 30,66 persen secara berurutan. Terlihat bahwa separuh dari dana yang dibutuhkan untuk proyek dengan  total  sebesar  Rp  5.519,4  T  bersumber  dari  BUMN  dan  swasta.  Hal  ini  kemudian mendorong  peningkatan  pembiayaan  melalui  utang  oleh  sejumlah  emiten  infrastruktur  yang menjadi perpanjangan tangan Pemerintah dalam proyek yang digarap.
Tren perusahaan infrastruktur dalam pembiayaan melalui utang ini sejalan dengan Pecking Order  Theory oleh  Myers  dan  Majluf  (1984).  Berdasarkan  teori  tersebut,  perusahaan  dalam metode  pembiayaannya  cenderung  lebih  memilih  untuk  menggunakan internal  financing dari profit yang  dihasilkan,  lalu  utang  ( leverage )  dan right  issue s  sebagai  pilihan  terakhir.  Hal  ini dikarenakan pengemuka teori ini beranggapan struktur modal perusahaan melambangkan kualitas kinerja  perusahaan.  Apabila  perusahaan  tersebut  dapat  membiayai  usahanya  dengan pendapatannya,  maka  perusahaan  tersebut  dapat  dibilang  kuat.  Lalu,  dengan  perusahaan berhutang  dapat  memberikan  kesan  bahwa  perusahaan  percaya  diri  dalam  memenuhi kewajibannya. Sedangkan, right issue justru dapat memberikan kesan negatif, yaitu perusahaan beranggapan  saham  mereka overvalued dan  perusahaan  berusaha  untuk  menghasilkan  uang sebelum  harga  saham  mereka  turun.  Sehingga,  hierarki  pendanaan  menurut Pecking  Order Theory dijabarkan  yaitu  (1)  pendanaan  internal  yang  berasal  dari  laba  ditahan,  (2)  pendanaan utang  dengan  menerbitkan  obligasi  dan  menggunakan  (3)  penerbitan  saham  sebagai  pilihan pendanaan yang terakhir.
Pemilihan utang sebagai sumber utama pendanaan struktur modal perusahaan infrastruktur dapat terbagi menjadi dua bagian secara umum, yaitu berasal dari faktor internal dan eksternal. Namun,  pada  karya  tulis  ini  faktor  eksternal  tidak  menjadi  perhatian  karena  kondisi  tersebut (makro  ekonomi  Indonesia)  secara  umum  memengaruhi  semua  perusahaan  dalam  bidang manapun.  Maka,  penulis  mengkaji  lebih  jauh  mengenai  pengaruh  faktor  internal  perusahaan ( company’s size, the tangibility of asset, liquidity dan asset turnover ) infrastruktur di Indonesia yang bisa menunjukkan kinerja perusahaan. Beberapa determinan yang digunakan oleh penulis dipilih berdasarkan teori struktur modal Pecking Order Theory . Berdasarkan teori ini, company's size perlu menjadi pertimbangan dalam pemilihan struktur modal. Menurut B hagat, Bolton dan Lu (2015) , besarnya suatu perusahaan mempengaruhi level of debt dari sebuah perusahaan. Hal ini  dikarenakan  semakin  besar  ukuran  perusahaan  dapat  menunjukkan  kemampuan  dan  risiko yang dapat ditanggung oleh perusahaan tersebut. The tangibility of asset sebuah perusahaan juga bisa  menjadi  salah  satu  determinan  dari leverage karena  sudah  menjadi  sebuah  fakta  dengan adanya  jumlah tangible  asset yang  cukup  besar  dapat  dijadikan  sebagai  jaminan  perusahaan apabila perusahaan terkait tidak mampu dalam memenuhi kewajibannya. Liquidity menjadi salah
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158
satu  faktor  pertimbangan  karena  rasio  ini  dapat  menunjukkan  besarnya  kas  yang  dimiliki perusahaan untuk pembiayaan investasinya atau utangnya. Kemudian determinan terakhir adalah asset turnover yang dapat menunjukkan seberapa efisien suatu perusahaan dalam menggunakan aset yang telah diinvestasikan, dalam hal ini adalah leverage- nya.
Oleh  karena  itu,  peneliti  memprioritaskan  empat  determinan  penelitian  ini,  yaitu company’s  size,  the  tangibility  of  asset,  liquidity, dan asset  turnover terhadap  keputusan pembiayaan  utang  dalam  pembentukan  struktur  permodalan  perusahaan  infrastruktur  yang terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia  mulai  tahun  2014  hingga  2018.  Manfaat  dari  penelitian terkait adalah untuk mengetahui signifikansi determinan yang dapat menjadi pertimbangkan bagi perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  pembiayaan  utang  yang  dapat  berdampak  pada performa finansial perusahaan.

## Tinjauan Pustaka
Teori  mengenai  struktur  modal  telah  berkembang  dari  waktu  ke  waktu  mulai  dari munculnya The  Net  Operating  Income  Approach (pendekatan  penghasilan  operasional  bersih), The  Net  Income  Approach (pendekatan  penghasilan  bersih),  dan Traditional  Approach (pendekatan Tradisional). Setelah itu, disusul oleh munculnya teori struktur modal modern oleh Franco  Modigliani  dan  Merton  Miller  pada  tahun  1958.  Meskipun  munculnya  teori  ini  sangat bermanfaat  bagi  perkembangan  teori  struktur  modal,  namun  teori  ini  kurang  relevan  dengan realita perusahaan karena menggunakan asumsi pasar modal sempurna yang bertentangan dengan realita keadaan pasar modal yang tidak sempurna. Ketidaksempurnaan pasar modal dilihat dari adanya  pajak,  informasi  yang  asimetris,  biaya  transaksi,  biaya  kebangrutan,  dan  terjadinya perubahan biaya utang saat proporsi jumlah dalam utang berubah (Sudana & Radjamin, 2014). Oleh  sebab  itu,  perkembangan  teori  struktur  modal  selanjutnya  yakni Trade  off  Theory dan Pecking  Order  Theory disesuaikan  agar  lebih  relevan  dengan  kondisi  riil  pada  pasar  modal. Pecking Order Theory dinilai memiliki lebih banyak relevansi terhadap pengambilan keputusan pembiayaan perusahaan Infrastruktur ketimbang teori lainnya (Myers & Majluf, 1984). Namun, terdapat  variasi  hasil  penelitian-penelitian  terdahulu  mengenai  signifikansi  faktor  determinan pembuatan keputusan pembiayaan melalui utang sebagai sumber utama pendanaan perusahaan infrastruktur. Hal ini dikarenakan penelitian dilakukan di berbagai negara seperti Turki, India, Sri Lanka, Malaysia, dan sebagainya dimana tiap perusahaan pada masing-masing negara memiliki perbedaan kondisi internal maupun eksternal. Untuk itu, penulis akan meneliti signifikansi empat faktor  internal  perusahaan  yaitu company’s  size,  the  tangibility  of  asset,  liquidity dan asset turnover terhadap pembentukan struktur modal perusahaan Infrastruktur di Indonesia.

## Company’s Size
Selain  faktor  eksternal  dalam  menentukan  struktur  modal  perusahaan,  faktor  internal  juga berkaitan dengan keputusan pemilihan struktur modal seperti company’s size, the tangibility of assets,  liquidity dan asset  turnover .  Terdapat  variasi  hasil  dari  beberapa  penelitian  terdahulu mengenai  keterkaitan faktor  determinan internal  pada  struktur  modal  perusahaan.  Berdasarkan hasil studi (Handoo & Sharma, 2014; Alipour, 2015; Kurshev & Strebulaev, 2015; Seikh, 2016) tentang  hubungan company’s size dan company’s  leverage sebagian  besar  telah  membuktikan bahwa  memiliki  hubungan  yang  positif.  Hasil  ini  konsisten  dengan trade  off  theory yang menyatakan bahwa semakin besar ukuran sebuah perusahaan akan memiliki kecenderungan untuk menggunakan proporsi utang yang lebih besar. Namun, terdapat peneliti lain yang membuktikan perbedaan  hasil  regresi  dimana  Thippayana  (2014)  menyatakan  hubungan  negatif  antara company’s size dengan leverage yang ditentukan melalui natural logaritma dari total aset suatu perusahaan karena sejalan dengan prediksi Pecking Order Theory bahwa semakin besar ukuran sebuah  perusahaan,  maka  kemungkinan  perusahaan  tersebut  berhutang  akan  semakin  kecil, karena  berdasarkan  penelitian  tersebut  perusahaan  dipercaya  dapat  menghasilkan  pendapatan yang cukup besar untuk dilakukannya internal financing.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158

## The Tangibility of Assets
Beberapa studi menyatakan bahwa pada negara berkembang, the tangibility of assets memiliki hubungan  negatif  dengan  rasio  utang  karena  tidak  merepresentasikan  jaminan  bagi creditors apabila  perusahaan borrower mengalami default (Serghiescu  &  Văidean,  2014;  Nivorozhkin, 2005).  Namun,  penelitian  terbaru  oleh  Buvanendra,  Sridharan,  dan  Thiyagarajan  (2017) menyatakan  bahwa  pengaruh tangibility signifikan  bagi  perusahaan  di  India.  Hal  ini mengimplikasikan  bahwa  struktur  aset  suatu  perusahaan  memiliki  peran  yang  dominan  bagi kapasitas utangnya, karena pada negara India terdapat asimetris informasi yang rendah. Handoo dan Sharma (2014) juga membuktikan bahwa asset tangibility memiliki pengaruh yang signifikan terhadap struktur permodalan dalam perusahaan yang dikaji yaitu perusahaan di India.

## Liquidity
Berdasarkan  hasil  studi  dari  Sharma  dan  Paul  (2015), liquidity sebuah  perusahaan  memiliki hubungan yang positif terhadap leverage perusahaan tersebut. Hal ini terjadi karena perusahaan tersebut  sedang  menjalankan  prinsip  kehati-hatian  dimana  perusahaan  harus  memegang  aset likuid untuk menanggung leverage perusahaan yang tinggi. Handoo dan Sharma (2014) membuat 3  model  regresi  terhadap  perusahaan  di  India  dan  menemukan  bahwa liquidity tidak  memiliki dampak  signifikan  terhadap  keputusan  perusahaan  untuk  menggunakan short-term  debt,  long- term debt, dan total debt . Rashid dan Mahmood (2017) juga menyatakan bahwa liquidity memiliki hubungan  yang  negatif  terhadap  penggunaan leverage .  Hal  ini  disebabkan  karena  perusahaan yang likuid memiliki kecenderungan untuk menambah modal dengan right issue. Oleh karena itu, hal ini dapat mengurangi leverage ratio perusahaan.

## Asset Turnover
Menurut studi yang dilakukan oleh Muritala (2018) , asset turnover, size, firm’s age, dan firm’s asset  tangibility memiliki  hubungan  yang  positif  terhadap  struktur  modal  yang  dimiliki  oleh perusahaan.  Karena  semakin  besar  modal  yang  dimiliki  perusahaan  tentu  akan  menghasilkan profit  yang  besar  pula.  Namun,  hasil  dari  studi  yang  dilakukan  oleh  Serghiescu  dan  Văidean (2014) menyatakan bahwa asset turnover merupakan variabel independent berhubungan negatif dengan level of debt perusahaan. Hal ini searah dengan Pecking Order Theory yang menyatakan bahwa  perusahaan  yang  menghasilkan  profit  dan  memiliki  tingkat  likuiditas  yang  tinggi  akan memiliki level of debt yang rendah. Berdasarkan serangkaian penemuan dari para ahli, maka dapat dinyatakan  bahwa  beberapa  penemuan  memiliki  hasil  yang  berbeda.  Walaupun  jurnal-jurnal terkait meneliti struktur modal perusahaan di sektor infrastruktur, penelitian tersebut kebanyakan dilakukan  di  luar  Indonesia.  Sehingga,  dalam  perusahaan  infrastruktur  di  Indonesia  akan cenderung melakukan pemakaian strategi Pecking Order Theory dalam pemilihan struktur modal yang  memilih  utang  sebagai  sumber  pendanaan  perusahaan  yang  kemudian  diikuti  dengan ekuitas. Teori ini memprediksi hubungan negatif antara leverage dengan liquidity dan company’s size sedangkan leverage berhubungan  positif  terhadap tangibility  of  assets dan asset  turnover (Yurtoğlu, 2018).
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158

## METODE PENELITIAN Kerangka Pemikiran
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Struktur Modal Perusahaan Infrastruktur dalam Pecking Order Theory
Perusahaan Infrastruktur sebagai suatu organisasi membutuhkan dana sebagai penunjang operasional. Sumber utama pendanaan perusahaan infrastruktur berasal dari utang , maka dalam memperoleh modal tersebut perusahaan harus mempertimbangkan serangkaian indikator internal perusahaan  agar  mendapatkan  struktur  modal  yang  ideal  bagi  perusahaan.  Seiring  dengan perkembangan  teori  mengenai  struktur  modal, Pecking  Order  Theory memiliki  lebih  banyak relevansi terhadap pengambilan keputusan pembiayaan perusahaan Infrastruktur ketimbang teori lainnya  (Myers    Majluf,  1984).  Namun,  terdapat  variasi  hasil  penelitian-penelitian  terdahulu mengenai signifikansi faktor determinan pembuatan keputusan pembiayaan melalui utang. Hal ini dikarenakan penelitian dilakukan di berbagai  negara seperti  Turki,  India,  Sri  Lanka,  Malaysia, dan sebagainya dimana tiap perusahaan pada masing-masing negara memiliki perbedaan kondisi internal  maupun  eksternal.  Untuk  itu,  penulis  akan  meneliti  signifikansi  empat  faktor  internal perusahaan yaitu company’s size, the tangibility of assets, liquidity dan asset turnover terhadap pembentukan struktur modal perusahaan Infrastruktur di Indonesia.
Mengacu pada Pecking Order Theory , faktor yang berhubungan negatif dengan utang yaitu:
(1) company’s size; (2) liquidity, dan; (3) asset turnover. Disisi lain, faktor yang berhubungan positif dengan utang adalah (4) the tangibility of asset . Hasil penelitian Serghiescu dan Văidean (2014)  mengungkapkan  bahwa  terdapat  hubungan  negatif  antara company’s  size dengan  utang dimana  semakin  besar  ukuran  sebuah  perusahaan,  maka  kemungkinan  perusahaan  tersebut berhutang akan semakin kecil karena perusahaan dipercaya dapat menghasilkan pendapatan yang cukup  besar  untuk  dilakukannya internal  financing (Thippayana,  2014).  Kemudian,  hubungan negatif  antara liquidity dan  utang  dinyatakan  oleh  Rashid  dan  Mahmood  (2017)  dimana perusahaan  yang  likuid  memiliki  kecenderungan  untuk  menambah  modal  dengan right  issue sehingga  mengakibatkan  penurunan leverage  ratio perusahaan.  Variabel  lainnya  yang berhubungan  negatif  dengan  utang  adalah asset  turnover ,  dimana asset  turnover yang  rendah menandakan perusahaan menghasilkan pendapatan yang rendah relatif pada asetnya. Oleh karena itu, leverage akan menjadi tinggi karena perusahaan tidak memiliki cukup dana dari internal untuk membiayai aset yang sedang berlangsung (Serghiescu  Văidean, 2014).
Perusahaan infrastruktur di Indonesia

## Kebutuhan pembiayaan

## Faktor internal perusahaan
( Pecking Order Theory ) Company’s size memiliki pengaruh negative terhadap tingkat utang (Thippayana, 2014) The tangibility of assets memiliki pengaruh positif terhadap tingkat utang (Handono, Sharma, 2014) Liquidity memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat utang (Mehmood, 2017) Asset turnover memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat utang (Serghiescu Vaidean, 2014) Struktur modal perusahaan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158
Di sisi lain, faktor yang berhubungan positif dengan tingkat utang menurut Pecking Order Theory adalah the tangibility of asset perusahaan. Buvanendra dan Thiyagarajan (2017) dan Handoo dan Sharma  (2014)  mengungkapkan  bahwa  struktur  aset  suatu  perusahaan  memiliki  peran  yang dominan bagi kapasitas utangnya terutama pada negara yang memiliki asimetris informasi yang rendah.

## Metode Pengumpulan Data
Data sampel diolah menggunakan cross-sectional data dan time series yang dilakukan pada 28 perusahaan yang terbagi menjadi 7 sektor yaitu perusahaan energi, konstruksi, non-konstruksi bangunan,  telekomunikasi,  pembangunan  jalan  tol,  transportasi,  dan  properti  real  estat  yang terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  dan  berasal  dari  data  yang  dikumpulkan Indonesia Stock Exchange (IDX) dan data Bloomberg. Data yang diolah meliputi tahun 2014 sampai tahun 2018  dimana  tahun  tersebut  merupakan  tahun  masa  pemerintahan  Jokowi  yang  memfokuskan pengalokasian  APBN  pada  pengembangan  sektor  infrastruktur.  Dengan  mempertimbangkan  1 dependent  variables leverage (DAR)  dan  empat independent  variables yaitu company’s  size (SIZE) , the tangibility of asset (TAN) , liquidity (LIQ) , dan asset turnover (TURN).

## Operasionalisasi Variabel
Tabel 1. Operasionalisasi Tabel Variabel Indikator Deskripsi Y: Leverage (DAR) Debt to Total Asset Debt  to  Total  Asset merupakan  indikator  yang  mampu merefleksikan  tingkat  utang  perusahaan.  Oleh  karena  itu, kemampuan  perusahaan  untuk  membayar  kewajiban  jangka panjangnya dapat diperhitungkan melalui pembiayaan aset yang dibiayai oleh kreditur.
X1: Company’s size (SIZE) Log (Total Asset) Perusahaan  yang  memiliki  ukuran  besar  ( Log  (Total  Asset) tinggi) cenderung memiliki arus kas yang lebih stabil  sehingga risiko default akan semakin kecil. Besarnya ukuran perusahaan juga  dapat  mempermudah  perusahaan  untuk  memperoleh  dan menjaga tingkat utang yang lebih tinggi. X2: The tangibility of assets (TAN) Net Fixed Asset to Total Asset The  tangibility  of  assets (TAN)  dapat  menunjukkan  seberapa banyak  aset  yang  dimiliki  perusahaan  yang  dapat  digunakan sebagai  “kolateral”  untuk  mengambil  utang  termasuk  tanah,
bangunan, mesin, dan peralatan.
X3: Liquidity (LIQ) Current Ratio Liquidity (LIQ) dapat memperlihatkan kemampuan perusahaan untuk dapat mengubah aset menjadi kas ( marketability ). Selain itu,  likuiditas  juga  mengukur  kemampuan  perusahaan  untuk dapat memenuhi kewajiban jangka pendeknya.
X4: Asset turnover (TURN) Asset Turnover Ratio Asset turnover (TURN) merupakan rasio yang menggambarkan efisiensi pengelolaan aset suatu perusahaan untuk menghasilkan keuntungan.
Penelitian  yang  dilakukan  menganalisis  pengaruh  variabel  independen  yaitu company’s size,  the  tangibility  of  asset,  liquidity dan asset  turnover terhadap leverage sebagai  variabel dependen pada perusahaan infrastruktur di Indonesia. Berikut merupakan hipotesis dari penelitian ini.
H 0 : Company’s size, the tangibility of asset, liquidity, dan asset turnover tidak berpengaruh secara simultan terhadap pembuatan keputusan struktur pembiayaan perusahaan melalui utang. H 1 : Company’s  size,  the  tangibility  of  asset,  liquidity, dan asset  turnover berpengaruh  secara simultan terhadap pembuatan keputusan struktur pembiayaan perusahaan melalui utang.

## Metode Pengolahan dan Analisis Data
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  analisis multiple  regression yang  diolah menggunakan aplikasi Eviews dengan sampel penelitian akan dilakukan terhadap 28 perusahaan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158
infrastruktur  yang  tercatat  di  BEI  baik  perusahaan  pemerintah  maupun  swasta.  Berdasarkan regresi linear berganda maka didapatkan model sebagai berikut:
DAR it = β 0 + β 1 SIZE it + β 2 TAN it + β 3 LIQ it + β 4 TURN it + 𝜀 it Dalam mengolah data regresi linear berganda terdapat asumsi klasik yang harus dipenuhi, dimana  dua  variabel  yang  diuji  merupakan  data  yang  berkelanjutan  ( continuous )  dapat  berupa variabel  interval  maupun  rasio . Selanjutnya,  data  yang  diolah  perlu  memiliki  hubungan  linear yang  dipastikan  dengan  melakukan RESET  Test pada Eviews  statistics .  Kemudian,  data  yang diolah tidak boleh memiliki data outlier (data poin yang bernilai sangat berbeda dari data yang diprediksi menggunakan garis persamaan regresi), adanya outlier mengindikasikan residual yang sangat besar sehingga meningkatkan standard error data yang diolah. Data observasi yang diolah juga  harus  memiliki  independensi  atau  keterikatan  variabel  (autokorelasi)  yang  dapat  diuji menggunakan Durbin-Watson  Statistics .  Selain  itu, data  yang  diolah  harus  menunjukan homoscedasticity dimana  variance  pada  garis  BLUE  ( Best  Linear  Unbiased  Estimator) akan bergerak  secara  serupa  jika  dipindahkan  pada  garis  regresi.  Asumsi  homoskedastisitas  ini dipastikan  dengan  melakukan Harvey-Godfrey  Test. Kemudian, residual  atau  error  pada  garis regresi perlu terdistribusi secara normal ( approximately normally distributed) , normalitas residual diasumsikan dengan penggunaan teori Central Limit Theorem . Untuk memenuhi seluruh asumsi klasik multiple regression , maka dilakukan transformasi model (generalized difference equation) seperti berikut:
LOGDAR t - ⍴ LOGDAR t-1 = β 0 + ⍴ β 0 + β 1 LOGSIZE t - ⍴ β 1 LOGSIZE t-1 + β 2 LOGTAN t - ⍴ β 2 LOGTAN t-1 + β 3 LOGLIQ t - ⍴ β 3 LOGLIQ t-1 + β 4 LOGTURN t - ⍴ β 4 LOGTURN t-1 + 𝜀 t - ⍴ 𝜀 t-1
di mana ⍴≈ 1- 𝑑 2 , d = hasil statistik Durbin Watson

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 2. Data Statistik Deskriptif Perusahaan Infrastruktur di Indonesia Tahun 2014 - 2018
2014 2015 2016 2017 2018 Variables Mean Median Std. Dev Mean Median Std. Dev  Mean Median Std.
Dev Mean  Median  Std. Dev  Mean  Median Std. Dev Debt Ratio 23,87 19,31  12,56 25,69 22,00 16,51 26,81 22,91 15,88  27,23 23,24 17,44  28,38 26,45  16,34 Company's Size 15,15 16,10 3,07 15,33 16,23 3,11 15,49 16,25 3,14  15,67 16,52 3,19  15,76 16,62 3,20 The Tangibility of Asset 0,34 0,30 0,27 0,36 0,36 0,25 0,41 0,44 0,27 0,43 0,46 0,26 0,45 0,49 0,26 Liquidity 1,47 1,36 0,76 1,47 1,36 0,76 1,45 1,27 0,82 1,51 1,42 0,71 1,36 1,30 0,81 Asset Turnover 0,46 0,31 0,37 0,42 0,32 0,33 0,39 0,30 0,29 0,39 0,28 0,28 0,38 0,32 0,27
Sumber: Bloomberg, diolah (2019)
Statistik Deskriptif
Selama masa pemerintahan Jokowi-JK, secara rata - rata perusahaan infrastruktur memiliki utang yang diindikasikan menggunakan Debt to Total Asset (DAR) sebesar 26,39 persen dengan simpangan baku di angka 15,75. Berdasarkan hasil statistik, ditemukan bahwa DAR perusahaan infrastruktur pada tahun 2014 sampai 2018 memiliki nilai minimum sebesar 1,05 persen dan nilai maksimum sebesar 67,31 persen. Berdasarkan analisis statistik, didapatkan nilai rata - rata untuk perhitungan company’s size sebesar 15,44 dengan nilai maksimum yaitu 19,14 dan nilai minimum yaitu 4,9. Dari data tersebut didapatkan simpangan baku sebesar 3,13 dengan skewness sebesar - 2,1. The tangibility of assets dapat menunjukkan seberapa banyak aset yang dimiliki perusahaan yang dapat digunakan sebagai kolateral untuk mengambil utang. Dari tabel di atas didapatkan rata -  rata  sebesar  0,401  dengan  nilai  tertinggi  yaitu  0,866  dan  nilai  terendah  yaitu  0.  Kemudian didapatkan  juga  hasil  simpangan  baku  sebesar  0,26  dengan skewness sebesar  -0,078. Perhitungan liquidity dilihat  dari  besarnya current  ratio perusahaan  karena  dapat memperlihatkan kemampuan perusahaan untuk dapat mengubah aset menjadi kas ( marketability ). Dalam  lima  tahun  terakhir,  rata-rata  determinan  ini  adalah  sebesar  1,46  dengan  nilai  tertinggi
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158
3,887 dan nilai terendah 0,115 dengan simpangan baku sebesar 0,765. Asset turnover merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur efisiensi pengelolaan aset perusahaan dalam menghasilkan pendapatan. Berdasarkan tabel olahan data di atas, didapatkan rata-rata pada industri infrastruktur adalah 0,415 dengan nilai tertinggi sebesar 1,299 dan nilai terendah sebesar 0,012. Selain rata- rata juga didapatkan simpangan baku sebesar 0,307 dengan skewness sebesar 1,126.

## Regresi Data Panel
Pengujian asumsi klasik dari model regresi awal perlu dilakukan untuk memastikan bahwa model  tersebut  telah  memenuhi  kriteria  akan  valid  atau  tidaknya  sebagai  alat  penduga.  Model regresi  tersebut  akan  mengalami  penyesuaian  model  apabila  model  tersebut  tidak  memenuhi asumsi-asumsi  tersebut,  di  antara  nya  adalah  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji heteroskedastisitas, uji linearitas, dan uji autokorelasi.  Uji asumsi klasik pertama yang penulis lakukan  adalah  pengujian  linearitas  pada  model  yang  menunjukkan  hubungan  linear  antara variabel terikat dan variabel bebas. Uji ini dilakukan dengan menggunakan RESET Test dengan melihat apakah F-statistik yang dihasilkan oleh model lebih besar dari 0,05 dan dari tes tersebut dapat disimpulkan bahwa model baru tersebut memenuhi asumsi linearitas (0,5804  0,05).
Selanjutnya  dilakukan  uji  normalitas  terhadap  model  regresi  dimana  dapat  disimpulkan bahwa  data  yang  digunakan  dalam model  regresi ini dapat dibilang  normal.  Berdasarkan teori asumsi Central Limit Theorem, data yang memiliki nilai sampel lebih dari 30 dapat diasumsikan data tersebut berdistribusi normal. Setelah model dipastikan berdistribusi normal, dilakukan uji multikolinear yang menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara dua variabel bebas atau lebih dalam  model.  Menurut  Ghozali  (2011),  tidak  ada  gejala  multikolinearitas  apabila  nilai  VIF (Variance  Inflation  Factor) yang  dihasilkan  kurang  dari  10.  Dari  tabel  di  bawah  dapat  dilihat bahwa VIF yang dimiliki oleh model ini tidak ada yang melebihi 10, oleh karena itu model ini dapat dikatakan bahwa tidak ada multikolinearitas pada variabel variabel bebasnya.

## Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Bebas VIF Company’s size 1,0215 The tangibility of assets 1,0969 Liquidity 1,0458 Asset turnover 1,0634
Sumber: Data diolah, Eviews (2019)
Pengujian asumsi berikutnya adalah uji heteroskedastisitas untuk melihat model memenuhi asumsi homoskedastisitas. Uji ini dilakukan dengan menggunakan metode Harvey-Godfrey Test di mana didapatkan hasil probabilitas di atas 5 persen, yaitu 7,56 persen. Hasil ini dapat diartikan bahwa  pada  data  tersebut  terbebas  dari  asumsi  ini.  Selain  itu,  model  juga  harus  bebas  dari autokorelasi  yang  menunjukkan  keberadaan  hubungan  yang  ada  pada  model  seiring  dengan perubahan  waktu.  Pada  uji  asumsi  ini  penulis  menggunakan  metode Durbin  Watson  Test dan menggunakan  metode transformation  first  difference untuk  menghilangkan  terjadinya autokorelasi.  Pada  model  ini  semua  data  variabel  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini ditransformasikan  menjadi  model  log  dan  menggunakan  metode  dua  langkah  Durbin  yang berawal dari metode generalized difference equation untuk mengestimasikan ⍴ untuk diferensiasi tahap  pertama  atau  biasa  yang  disebut  dengan  “lag”. Sehingga  dihasilkan  model  regresi  yang terbebas dari asumsi autokorelas.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3,
Desember 2019, Hal. 147-158 Tabel 4. Hasil Uji Asumsi Autokorelasi - Durbin Watson dL 1,665 dU 1,802 dw = 2,001120 dw  dL Tidak Terpenuhi (4 - dw)  dL Tidak Terpenuhi (4-dw) = 1,998 dw  dU Terpenuhi (4 - dw)  dU Terpenuhi dL  dw  dU Tidak Terpenuhi dL  (4 - dw)  dU Tidak Terpenuhi Kesimpulan Tidak Terdapat Autokorelasi Positif Tidak Terdapat Autokorelasi Negatif
Sumber: Data diolah (2019)
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa probabilitas F-test yang dihasilkan kurang dari 0,05 yang menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan secara simultan antara variabel terikat dan variabel bebasnya. Pada hasil uji ini juga didapatkan bahwa pada model ini, variabel-variabel yang  digunakan  dapat  menjelaskan  sebesar  12,3  persen.  Lalu  dari  sisi t-test,  dengan degree  of freedom 132 dan alfa 5 persen didapatkan t-tabel 1,978 yang dapat menolak H 0 yang menyatakan pengaruh insignifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat untuk semua variabel bebas yang memiliki t-hitung di luar dari range -nya , yaitu -1,97  t-hitung  1,97.
Tabel 5. Hasil Regresi Model Variabel Koefisien Std. Error t-statistik Probabilitas C 0,446483 0,073782 6,051346 0,0000 Company’s size -0,232040 0,219235 -1,058411 0,2919 The tangibility of asset -0,031656 0,036927 -0,0857277 0,3929 Liquidity -0,378751 0,082660 -4,582025 0,0000 Asset turnover 0,011907 0,085524 0,139229 0,8895 R-squared 0,150218 F-statistik 5,52412 Adj. R-squared 0,123025 Probabilitas 0,0004 Sumber: Data diolah (201
Untuk variabel bebas company’s size pada hasil regresi di atas mendapatkan koefisien yang negatif terhadap leverage perusahaan, namun dari hasil t-statistik dari model regresi menunjukkan bahwa variabel ini tidak memberikan efek yang signifikan terhadap utang. Dari koefisien ini dapat dijelaskan  bahwa  ada  hubungan  yang  berbanding  terbalik  antara company's  size dan leverage perusahaan  dengan  anggapan  semakin  besar  ukuran  sebuah  perusahaan,  semakin  besar  pula kemampuan  perusahaan  tersebut  dalam  menghasilkan  pendapatan  yang  cukup  untuk dilakukannya internal financing . Oleh karena itu, proporsi utang perusahaan pun akan menurun. Selain berjalan searah dengan teori yang digunakan dalam penelitian, hasil dari hubungan ini juga didapatkan oleh Dang dan Li (2015) yang menyatakan bahwa company's size memiliki hubungan yang negatif terhadap leverage .
The  tangibility  of  asset mendapatkan  hasil  koefisien  yang  negatif,  hal  ini  menyatakan bahwa adanya hubungan yang terbalik antara variabel the tangibility of asset dan leverage dan efek yang dihasilkan dari t-statistik pada hasil regresi menyatakan bahwa variabel ini juga tidak memberikan  efek  yang  signifikan  terhadap leverage .  Sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa The tangibility  of  asset tidak  merepresentasikan  jaminan  bagi  para  kreditur  apabila  perusahaan borrower mengalami default. Hasil ini pun juga searah dengan penelitian yang dilakukan oleh Serghiescu dan Văidean (2014); Nivorozhkin (2005).
Selain the tangibility of asset, liquidity juga memiliki hasil penelitian yang sama dengan teori maupun hasil penemuan Handoo dan Sharma (2014). Liquidity pada persamaan regresi di atas  memiliki  koefisien  yang  negatif  dan  berdasarkan  t-statistik  dari  hasil  model  regresi  dapat diketahui bahwa variabel ini memberikan efek signifikan yang negatif terhadap leverage. Hal ini menunjukkan  bahwa  semakin  likuid  sebuah  perusahaan  tentu  perusahaan  tersebut  akan  lebih mudah  untuk  melakukan  pembiayaan  operasional  daripada  harus  menggunakan  utang  sebagai modal usahanya.
Variabel  terakhir  pada  persamaan  tersebut  adalah asset  turnover yang  memiliki  hasil koefisien yang positif, namun tidak memberikan efek yang signifikan. Perusahaan dengan asset turnover yang rendah menunjukkan bahwa pendapatan yang dihasilkan perusahaan rendah relatif pada  asetnya  yang  mengindikasikan  ketidakefisienan  perusahaan  dalam  mengelola pendapatannya  sehingga  perusahaan  tidak  dapat  memakai  dana  internal  sebagai  sumber
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158
pendanaan, dan perusahaan infrastruktur akan cenderung memilih utang sebagai pilihan kedua namun dikarenakan risiko yang meningkat, maka utang akan sulit didapatkan, sedangkan di sisi lain pemerintah sebagai sumber dana perusahaan infrastruktur telah menetapkan batas APBN bagi infrastruktur oleh karena itu, dalam situasi ini penambahan dana akan sulit didapatkan. Sehingga, menurut teori Pecking Order maka perusahaan infrastruktur, akan memilih pilihan terakhir yaitu pendanaan  melalui  ekuitas  jika  terdapat  indikasi  penurunan asset  turnover, namun  kondisi  ini tidak dapat menggambarkan kondisi industri infrastruktur secara keseluruhan. Hasil penelitian ini sejalan dengan teori acuan penelitian ini dan penelitian yang telah dilakukan oleh Muritala (2018) .

## KESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  mengindikasikan  pemahaman  komprehensif  mengenai perusahaan  infrastruktur  dalam  tujuh  sektor  yaitu  yaitu  perusahaan  energi,  konstruksi,  non- konstruksi  bangunan,  telekomunikasi,  pembangunan  jalan  tol,  transportasi,  dan  properti  real estat  yang  terdaftar  di  BEI  dari  tahun  2014  sampai  tahun  2018.  Hipotesis  penelitian mengindikasikan  hubungan  negatif  antara company’s size  (SIZE),  liquidity (LIQ), dan asset turnover  (ATR) terhadap leverage perusahaan  Infrastruktur  dan  hubungan  positif  pada the tangibility of asset (TAN), dimana hipotesis penelitian sesuai dengan teori Pecking Order Myers dan Majluf (1984). Hipotesis penelitian dilakukan sebagai arah pembanding hubungan antara tingkat utang ( leverage ), dengan empat eksplanatori variabel yang menjelaskan faktor internal perusahaan  yaitu company’s  size (SIZE), the tangibility  of  asset (TAN),  liquidity (LIQ), dan asset  turnover (TURN),  sehingga  didapatkan  hasil  penemuan  besar  pengaruh  faktor internal perusahaan terhadap tingkat utang perusahaan infrastruktur di Indonesia.
Pengolahan data menggunakan multiple regression dengan Eviews, didukung dengan uji asumsi  klasik  yaitu  uji  normalitas,  multikolinearitas,  autokorelasi,  heteroskedastisitas,  dan linieritas  telah  terpenuhi  untuk  memeriksa  bahwa  data  yang  digunakan  dalam  penelitian menghasilkan regresi terbaik. Selanjutnya, diperoleh hasil regresi data panel yang menyatakan hasil yang hampir serupa dengan teori Pecking Order yang mengindikasikan hubungan negatif secara signifikan antara liquidity (LIQ) terhadap leverage, namun pada komponen company’s size (SIZE) , the tangibility of asset (TAN), dan asset turnover (TURN) tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap leverage (DAR) .
Saran  yang  dapat  dilakukan  bagi  manajemen  perusahaan  infrastruktur  adalah  untuk memperhatikan  tingkat  likuiditas  perusahaan  sebagai  variabel  yang  memiliki  signifikansi terhadap  tingkat  utang  perusahaan,  sehingga  perusahaan  infrastruktur  sebaiknya  menjaga tingkat  likuiditas  pada  tingkat  rata-  rata  industri.  Hal  ini  dapat  dijadikan  pertimbangan  bagi pemangku kepentingan terutama dalam pengambilan keputusan mengenai kegiatan berutang. Semakin  likuiditas  perusahaan  menurun,  perusahaan  akan  cenderung  menggunakan  utang untuk  memenuhi  kewajibannya.  Namun  jika  hal  ini  terjadi  secara  berkelanjutan  maka pembengkakkan  utang  perusahaan  dapat  terjadi  dimana  perusahaan  tidak  lagi  perusahaan karena seiring dengan hasil penelitian, selain memberikan efek yang berbanding terbalik dari utang, likuiditas juga memberikan efek yang signifikan.
Bagi  peneliti  selanjutnya,  disarankan  untuk  melakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menambahkan  beberapa  variabel  eksternal  yang  mempengaruhi  struktur  modal  perusahaan infrastruktur  seperti  pajak, financial  distress, nilai  tukar  valuta  asing,  suku  bunga  dan  lain sebagainya.  Selain  itu,  dalam  penelitian  selanjutnya  juga  dapat  menggunakan  periode  yang lebih panjang dan terkini agar dapat menggambarkan keadaan terbaru pada setiap perusahaan yang terdapat di pasar modal.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158

## DAFTAR PUSTAKA
(n.d.). Retrieved from https://www.kemenkeu.go.id/apbn2019. Alipour, M., Mohammadi, M. F.,  Derakhshan, H. (2015). Determinants of capital structure: An empirical study of firms in Iran. International Journal of Law and Management, 57(1), 53- 83. doi:10.1108/ijlma-01-2013-0004.
Bhagat, S., Bolton, B.,  Lu, J. (2015). Size, leverage, and risk-taking of financial institutions. Journal of Banking  Finance, 59, 520-537. doi:10.1016/j.jbankfin.2015.06.018. Buvanendra,  S.,  Sridharan,  P.,    Thiyagarajan,  S.  (2017).  Firm  characteristics,  corporate governance  and  capital  structure  adjustments:  A  comparative  study  of  listed  firms  in  Sri Lanka and India. IIMB Management Review, 29(4), 245-258.
doi:10.1016/j.iimb.2017.10.002.
Country/Economy  Profiles.  (n.d.).  http://reports.weforum.org/global-competitiveness-index-
2017-2018/countryeconomy-profiles/#economy=IDN.
Detthamrong,  U.,  Chancharat,  N.,    Vithessonthi,  C.  (2017).  Corporate  governance,  capital structure  and  firm  performance:  Evidence  from  Thailand. Research  in  International Business and Finance, 42, 689-709. doi:10.1016/j.ribaf.2017.07.011. Frank,  M.  Z.,    Goyal,  V.  K.  (2009).  Capital  structure  decisions:  Which  factors  are  reliably important? Financial Management , 38(1), 1– 37. www.jstor.org/stable/20486683. Handoo,  A.,   Sharma,  K.  (2014).  A  study  on  determinants  of capital  structure  in  India. IIMB Management Review, 26(3), 170-182. doi:10.1016/j.iimb.2014.07.009.
Indef: Penugasan Infrastruktur Pemerintah Berdampak Negatif bagi BUMN. (2019, March 25). https://indonesiainside.id/indef-penugasan-infrastruktur-pemerintah-berdampak-negatif-
bagi-bumn/. Kurshev Strebulaev. (2015). Firm Size and Capital Structure. https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S2010139215500081. Lamont Yong. (2017). Retrieved 14 April 2019 from:
https://www.schroders.com/en/sysglobalassets/digital/insights/2017/pdf/uk- pensions/170330-infrastructure-financing-march-2017.pdf.
Muritala,  T.  A.  (n.d.).  An  Empirical  Analysis  of  Capital  Structure  on  Firms  Performance  in Nigeria. http://managementjournal.info/index.php/IJAME/article/view/214.
Myers, S. C.,  Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics, 13(2), 187- 221. doi:10.1016/0304-405x(84)90023-0.
Nivorozhkin, E. (2005). Financing choices of firms in EU accession countries. Emerging Markets Review, 6(2), 138-169. doi:10.1016/j.ememar.2004.10.002. Pengertian Infrastruktur, Sistem dan juga Komponennya. (n.d.).
http://www.radarplanologi.com/2015/10/apa-itu-infrastruktur.html.
Radjamin, I. J.,  Sudana, I. M. (2014). Penerapan Pecking Order Theory Dan Kaitannya Dengan Pemilihan Struktur Modal Perusahaan Pada Sektor Manufaktur Di Negara Indonesia Dan Negara  Australia. Jurnal  Manajemen  Dan  Bisnis  Indonesia, 1(3),  451-468. doi:10.31843/jmbi.v1i3.35.
Ramli, N. A., Latan, H.,  Solovida, G. T. (2019). Determinants of capital structure and firm financial  performance—A  PLS-SEM  approach:  Evidence  from  Malaysia  and  Indonesia.
The Quarterly Review
of Economics and Finance, 71, 148-160.
doi:10.1016/j.qref.2018.07.001.
Rashid,  Dr.  Abdul    Mahmood,  Hira.  (2017).  Liquidity  and  Capital  Structure:  The  Case  of Pakistani Non-Financial Firms. Economics Bulletin. 37. 1-12.
Serghiescu, L.,  Văidean, V. (2014). Determinant Factors of the Capital Structure of a Firm- an Empirical Analysis. Procedia Economics and Finance, 15, 1447-1457. doi:10.1016/s2212- 5671(14)00610-8.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 3, Desember 2019, Hal. 147-158
Figure  2f  from:  Irimia  R,  Gottschling  M  (2016)  Taxonomic  revision  of  Rochefortia  Sw.
(Ehretiaceae, Boraginales). Biodiversity Data Journal, 4: E7720. https://doi.org/10.3897/BDJ.4.e7720. (n.d.). doi:10.3897/bdj.4.e7720.figure2f.
Shoaib, K.,  Yasushi, S. (2016). Ownership and Capital Structure of Pakistani Non Financial
Firms. E-Finanse, 12(1), 57-67. doi:10.1515/fiqf-2016-0136. Thippayana,  P.  (2014).  Determinants  of  Capital  Structure  in  Thailand. Procedia  -  Social  and Behavioral Sciences, 143, 1074-1077. doi:10.1016/j.sbspro.2014.07.558. Yurtoğlu,  N.  (2018).  Http://www.historystudies.net/dergi//birinci-dunya-savasinda-bir-asayis- sorunu-sebinkarahisar-ermeni-isyani20181092a4a8f.pdf. History  Studies  International Journal of History, 10(7), 241-264. doi:10.9737/hist.2018.658.