## ANALISIS AKUNTANSI PADA KEMAMPUAN PREDIKSI LABA DAN ARUS KAS DALAM MEMPREDIKSI  ARUS KAS MASA DEPAN
Oleh:
1 Lutfi Aziz*, 2 Derri Mulya Vebrianto, 3 Ica Suhazilni
1,2,3 Akademi Akuntansi dan Manajemen Pembangunan Jl. RE. Martadinata No.55, Kandang Mas, Kec. Kp. Melayu, Kota Bengkulu, Bengkulu 38216
Email: lutfiaziz2112@gmail.com 1 , derrimulyavebrianto29@gmail.com 2 , naviandhaicha567@gmail.com 3

## *Corresponding Author: lutfiaziz2112@gmail.com

## ABSTRACT
This study aims to determine the ability of earning to predict future  cash flow. Population in this study were companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2013-2020. In this study,  the  variabel  of  earning  use  aproxy  for  net  income  and  variabel  of  cash  flow  use aproxy for operating or cash flow. The sample used  in  this  study  was  banking  companies listed  on  that  Indonesia  Stock  Exchange  in the period 2013-2020. Processing of data was done  by  doing  classic  assumption  test  first  and  then  proceed  to  test  the  hypothesis.  The hypothesis  was  tested  using  multiple  linier  regression.  The  result  showed  that  earning influences in predicting future cash flow.
Keywords : earning, future cash flow, banking companies

## PENDAHULUAN
Pengambilan keputusan atas tindakan investasi  yang hendak dilakukan oleh investor sangat ditentukan oleh aliran kas potensial dan perolehan laba di kemudaian hari (Dwiatmi dan Nurkholis: 2021). Jumlah laba yang didapatkan perusahaan menjadi informasi penting untuk pihak-pihak tertentu, baik pihak internal atau eksternal. Berdasarkan pendapat yang diutarakan oleh Zainudin dan Jogiyanto (1999) bahwa putusan untuk melakukan investasi serta  jumlah earning  per  share atau  disebut  juga  dengan  pendapatan  dari  setiap  lembar saham dapat diperhitungkan dengan  informasi  laba  yang  tersedia.  Jumlah  deviden  yang akan  diterima  oleh  investor  perusahaan  sangat  bergantung  dengan  perolehan  laba perusahaan  di kemudian hari. Laba dan arus kas dalam pandangan kreditor dilihat sebagai sumber pembayaran pokok dan bunga pinjaman. Dengan demikian maka, hal penting yang harus dilakukan kreditor yakni membuat suatu prediksi atas laba dan arus kas di kemudian hari.
Kegiatan  analisis  investasi  dalam  pratiknya  menempatkan  posisi  arus  kas  sebagai suatu  hal  yang  penting  di  samping  keberadaan  informasi  laba.  Tujuan  disajikannya informasi  mengenai  arus  kas  seperti  yang  tertera  di  Standar  Akuntansi  Keuangan  atau disebut  juga  dengan  istilah  PSAK  Nomor  2  yakni  dimanfaatkan  sebagai  pedoman  dalam upaya  pemberian  nilai  atas  kopetensi  perusahaan  untuk  mendapatkan  setara  kas,  kas  dan kebutuhan  perusahaan  dalam  pemanfaatan  kas  perusahaan.  Proses  akuntansi  dengan memanfaatkan data historis, sehingga didapatkannya informasi  atas laba dan arus kas, oleh investor dan kreditor dimanfaatkan untuk melakukan penilaian terhadap laba dan arus kas yang ada di kemudian hari.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yuniartha  (2011),  Parawiyati  dan
Baridwan  (1998),  Finger  (1994),  Prasidanto  (2012)  dijelaskan  bahwa  dengan  melakukan analisis laba dan arus kas yang ada saat ini maka dapat dijadikan sebagai alat prediksi atas perolehan  laba  dan  arus  kas  di  waktu  yang  akan  datang.  Namun  fakta  yang  berlainan ditemukan  dalam  penelitian  Lumbartoruan  dan  Suaryana  (2018),  berdasarkan penelitiannya diketahui bahwa tidak adanya suatu bukti yang menegaskan bahwa arus kas mampu memberikan prediksi atas laba  yang akan didapatkan di waktu  yang akan datang. Fakta  tersebut  sejalan  dengan  temuan  penelitian  sebelumnya,  yakni  tidak  adanya kemampuan yang melekat pada laba dan arus kas bilamana hendak digunakan sebagai alat prediksi.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Al  Sharawi  (2021),  Dahler  dan Febrianto  (2006),  Yuwana  dan  Christiawan  (2014),  Mulenga  (2015)  diketahui  bahwa adanya kemampuan prediksi pada laba dan arus kas untuk mengetahui perolehan arus kas masa di waktu mendatang. Fakta yang berlainan ditemukan dalam penelitian Andayani dan Wirajaya (2015), dalam tulisannya  ditegaskan bahwa tidak ditemukannya bukti yang kuat mengenai  kemampuan  laba  untuk  memprediksi  arus  kas  di  waktu  mendatang.  Temuan tersebut  didukung dengan hasil  penelitian  yang dikemukakan oleh Pangestu  (2020)  yakni tidak  adanya  bukti  bahwa  arus  kas  berkemampuan  dalam  memberikan  prediksi  atas perolehan  arus  kas  di  kemudian  hari.  Berdasarkan  beberapa  temuan  lapangan  yang  telah dipaparkan  di  atas  maka  diketahui  adanya  ketidak  konsistenan  atas  fakta  yang  didapat, dengan  demikian  hal  inilah  yang  mendasari  peneliti  untuk  melakukan  penelitian  lebih lanjut  dengan judul “Analisis Akuntansi Pada  Kemampuan Prediksi Laba Dan Arus Kas Dalam Memprediksi  Arus Kas Masa Depan”.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan kuantitatif. Data sekunder  adalah  data  yang  telah  dikumpulkan  oleh  lembaga  pengumpul  data  dan dipublikasikan  kepada  masyarakat  pengguna  data  (Kuncoro,  2009:  148).  Untuk  data kuantitatif  menurut  Kuncoro  (2009:  145)  “analisis  ini  menekankan  pada  teori  melalui pengukuran variable penelitian dengan numeric (angka)”. Sedangkan untuk model analisis yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  metode  kuantatif  yaitu  metode  penelitian  yang berlandaskan pada filsafat positivism, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu,  pengumpulan  data  menggunakan  instrument  penelitian,  analisis  data  bersifat kuantitatif  atau statistic ,  dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan (Sugiyono,  2009:  8).  Variabel  yang  ada  dalam  penelitian  yaitu  variabel  dependen  terdiri dari  laba  dan  arus  kas,  sedangkan  variabel  independen  yaitu  laba  sekarang  dan  arus  kas sekarang.  Untuk populasi  dalam  penelitian ini ialah seluruh sektor industri  yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2013-2020,  sedangkan  sampel  dalam  penelitian  ini  ialah sektor  perbankan.  Metode  pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  teknik purpose sampling . Metode pengumpulan data, dilakukan dengan cara dokumentasi, dengan melihat pada  hasil  laporan  arus  keuangan  masuk  dan  keluar,  yang  telah  disampaikan  oleh perusahaan  kepada  publik,  sehingga  mudah  diakses.  Salah  satu  situs  yang  dapat  melihat laporan keuangan pada tahun 2013 hingga 2020 ialah www.ojk.co.id  dan www.idx.co.id .

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Pengujian Asumsi Klasik Uji Normalitas Data
Uji normalitas menggunakan alat bantu One Sample Kolmogorove Smirnove . Teknik tersebut  memiliki  toleransi  kesalahan  hanya  sebesar  5%  dan  tingkat  kepercayaan  sangat besar, hasil pengujian untuk uji normalitas data disajikan pada Tabel 1. sebagai berikut:
Tabel 1.

## Hasil Pengujian Normalitas
Sebelum penormalan Variabel N Kolmogorov- Smirnov Asym.Sig(2- tailed) Keterangan LB t 344 0.349 0,000 Terdistribusi tidak normal Setelah penormalan LnLBt 111 0.91 0,025 Terdistribusi tidak normal Sebelum penormalan AKO t+1 344 0.324 0,000 Terdistribusi tidak normal Setelah penormalan LnAKO t+1 111 0,144 0,000 Terdistribusi tidak normal Sumber: Data Diolah, 2022
Dari hasil pengujian normalitas data untuk variabel laba sekarang menunjukkan nilai kolmogorov smirnov sebesar 0,349 dan Asym.Sig (2 tailed) sebesar 0,000 dimana tingkat signifikansinya  dibawah  5  %  sehingga  disimpulkan  variabel  laba  sekarang  tidak terdistribusi  normal.  Dari  upaya  penormalan  tersebut  diperoleh  hasil  nilai  kolmogorov smirnov sebesar 0,93 dengan Asym.Sig (2 tailed) sebesar 0,021 dan dapat disimpulkan data tidak terdistribusi secara normal.
Pengujian  normalitas  data  untuk  variabel  arus  kas  yang  akan  datang  menghasilkan nilai  kolmogorav  smirnov  sebesar  0.324  dan  Asym.Sig  (2  tailed)  sebesar  0,000  yang berarti data terdistribusi tidak normal. Hasil upaya penormalan data variabel arus kas yang akan datang menggunakan natural logaritma (Ln) menunjukkan nilai kolmogorov smirnov sebesar  0,144  dan  Asym.Sig  (2  tailed)  sebesar  0,000  sehingga  data  arus  kas  yang  akan datang (LnAkt) terdistribusi tidak normal.
Dari hasil upaya penormalan data, dari kedua variabel  penelitian ini tidak ada  yang datanya  terdistribusi  normal.  Meskipun  demikian,  karena  data  dalam  penelitian  ini  lebih dari 100 maka dapat dipastikan data tersebut terdistribusi normal Gujarati, 2004)

## Uji Autkorelasi
Untuk  mengetahui  nilai  ada  tidaknya  autokorelasi  dalam  tabel  menggunakan  alat bantu  Durbin-Watson  (dw).  Ghozali  (2013)  mengungkapkan  tentang  beberapa  kriteria yang  dijadikan  sebagai  pedoman  penggunaan  teknik  DW.  Hasil  pengujian  autokorelasi disajikan pada Tabel 3.2 sebagai berikut:
Tabel 2.

## Hasil Pengujian Autokorelasi
Hasil Pengujian Autokorelasi Hipotesis Sebelum upaya perbaikan N K dl du Durbim- Watson Kreteria Keterangan 111 2 1.6540 1.7273 2.310 (4-dw)<dl Terdapat Autokorelasi Negatif Setelah upaya perbaikan N K1 dl du Durbim- Watson Kreteria Keterangan 89 21 1.6095 1.7013 2.239 du<dw<4- du Tidak Ada Autokorelasi Positf dan Negatif
Sumber: Data Diolah, 2022
Hasil  pengujian  autokorelasi  menunjukkan  bahwa  nilai  Dur1bin-Watson  (dw) sebesar  2.388.  Dengan  melihat  tabel  Durbin-Watson,  dengan  jumlah  variabel  2  dan  n sampel  berjumlah  110  diperoleh  nilai  dl  sebesar  1.6523  dan  nilai  du  sebesar  1.7262. Kriteria  untuk  terbebas  dari  masalah  autokorelasi  adalah  jika  Du<Dw<4-Dw (1.7480<2.5760<1.7080)  tidak  terpenuhi  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil pengujian autokorelasi  tidak terbebas dari autokorelasi. Nilai (4-Dw) lebih kecil dari nilai dl  sehingga  dapat  disimpulkan  terdapat  autokorelasi  negatif.  Setelah  dilakukan  upaya perbaikan, dihasilkan nilai  Durbin-Watson  (dw) sebesar 2,239 sehingga terpenuhi  kriteria du<dw<4-du.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  pengujian  hipotesis  tidak  terdapat autokorelasi positif dan negatif.

## Uji Multikolineritas
Pengujian ini digunakan sebagai dasar untuk menentukan apakah terdapat hubungan pada  masing-masing  variabel  atau  tidak.  Fungsi  tersebut  dapat  dilihat  pada  nilai  yang dihasilkan oleh tolerance atau nilai VIF atau Variance Inflation Factor . Apabila nilai VIF kurang  dari  10  sedangkan  nilai  toleransi  lebih  dari  0,01  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi multikolinearitas,  begitu  juga  sebaliknya,  apabila  nilai  VIF  lebih  dari  10  sedangkan  nilai toleransi  sekurang  dari  0,05, dapat  disimpulkan  terjadi  multikolinearitas,  sebagaimana dapat dilihat pada tabel berikut (Ghozali, 2013). Hasil pengujian multikolinieritas disajikan pada Tabel 3. sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Pengujian Mutikolinieritas Hasilil Pengujian Mutikolinieritas Hipotesis LnLBt 0,180 5,500 Tidak terjadi multikolinieritas LnAKOt 0,180 5,500 Tidak terjadi multikolinieritas Sumber: Data Diolah, 2022
Sedangkan  untuk  hasil  pengujian  multikolinieritas  hipoteis  didapatkan  informasi bahwa  nilai tolerance pada  variabel  terikat  sebesar  0.180  sedangkan  nilai  VIF  sebesar 5,500.  Nilai tolerance yang  ditampilkan  dalam  tabel  tersebut  lebih  besar  dari  0,10 sedangkan  nilai  VIF  kurang  dari  10.  Sehingga  didapatkan  kesimpulan  bahwa  hasil pengujian multikolinieritas tidak terjadi masalah multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan  alat  bantu  uji  Glejser  untuk  melihat  apakah nilai absolute residual berpengaruh pada variabel bebas (Gujarati, 2003). Persamaan yang dapat digunakan dalam pengujian ini ialah:
|Ut| =α +βXt +vt
Apabila variabel bebas secara bersamaan memberikan dampak pada variabel terikat, didapatkan  kesimpulan  terjadi  perbedaan  atau heteroskedastisitas.  Apabila  nilai  signifikan lebih dari 0,05 dapat disimpulkan bahwa regresi tidak memiliki perbedaan. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pada Tabel 3.4 sebagai berikut:
Tabel 4.
Hasil Pengujian Heteroskedastisitas Hasil Pengujian Heteroskedastisitas Hipotesis Variabel Sig Keterangan LnLBt 0,884 tidak terdapat heteroskedastisitas LnAKOt 0,197 tidak terdapat heteroskedastisitas Sumber: Data Diolah, 2022
Sedangkan  untuk  hasil  pengujian  heteroskedastisitas  menunjukkan  bahwa  nilai signifikan sebesar 0,884 untuk variabel arus kas tahun  berjalan (LnAKOt)) sehingga dapat disimpulkan  tidak  terjadi  masalah  heteroskedastisitas.  Sementara  hasil  pengujian heteroskedastisitas  hipotesis  untuk  variabel  laba  tahun  berjalan  (LnLBt)  sebesar  0,197 yang  berarti  lebih  dari  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  kendala heteroskedastisitas.

## Hasil Pengujian Statistik
Model  regresi  linier  berganda  setelah digunakan natural logaritma (Ln) berubah menjadi:
LnAKO t+1= α+ 1 LnLBt + e
Sedangkan  jumlah  sampel  yang  digunakan  setelah natural  logaritma (Ln)   menjadi 111 sampel.

## Pengujian Regresi Berganda
Hasil pengujian  dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini:
Tabel  6.

## Hasil PengujianModel Regresi Kedua
Variabel Koefisien  Sig Kesimpulan LnLBt 0,296 0,000 Hipotesis  diterima R 2 = 0,910 Adjusted R Square = 0,908 F Hitung = 302,089 Signifikansi F = 0,000 Sumber: Data Diolah, 2022
Pengujian  kelayakan  model  didapatkan  informasi  bahwa  nilai  F  Sig  sebesar  0,000 atau lebih kecil dari 0,05. Hasil tersebut menunjukan bahwa model regresi yang digunakan
untuk menguji hipotesis layak (fit).
Sementara  untuk  pengujian  determinasi  model  didapatkan  informasi Adjusted  R Squre sebesar 0,908 atau dengan prosentase sebesar 90.8 %. Hal ini menunjukkan bahwa 90,8.  %  variabel  dependen  dipengaruhi  variabel  indenpen  dan  sisanya  9,2  %  variabel terikat dipengaruhi oleh selain variabel bebas.
Pada  pengujian  regresi  berganda  model  variabel  laba  sekarang  (LnLBt),  koefisien regresi  yang dihasilkan adalah koefisien regresi yang positif sebesar 0,296 dengan tingkat signifikansi  sebesar  0,000  (<0,025).  Dari  hasil  pengujian  membuktikan  bahwa  laba sekarang  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  arus  kas  mendatang  sehingga  laba sekarang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  arus  masa  depan.  Dengan  demikian hipotesis    yang  menyatakan  bahwa  laba  sekarang  mempunyai  kemampuan  prediksi terhadap arus kas masa depan diterima.

## Kemampuan Laba Dalam Memprediksi Arus Kas Masa Mendatang
Hasil pengujian hipotesis kedua menunjukkan bahwa hipotesis 2 diterima yang berarti bahwa  laba  saat  ini  terbukti  memiliki  kemampuan  prediksi  terhadap  arus  kas  masa mendatang. Yuwana dan Christiawan (2014) menyatakan bahwa laba bersih berhubungan dengan  arus  kas,  yang  berarti  bahwa  laba  bersih  pada  periode  sekarang bisa  memberikan informasi tentang arus kas sekarang dan arus kas mendatang. Hubungan laba dan arus kas terlihat jelas pada saat penyusunan laporan arus kas operasi dengan menggunakan metode tidak  langsung.  Dalam  menentukan  arus  kas  dari  kegiatan  operasi  dengan  cara menambahkan  atau  mengurangi  laba  bersih  dengan  item-item  yang  tidak  berpengaruh terhadap kas.
Menurut  PSAK  No.I  (IAI,  2020)  bahwa  untuk  mencapai  tujuannya,  laporan keuangan  disusun  atas  dasar  akrual.  Dengan  dasar  ini  maka  transaksi  diakui  pada  saat kejadian  bukan  pada  kas  atau  setara  kas  diterima  atau  dibayarkan.  Dasar  akrual mengasumsikan  bahwa  laporan  keuangan  harus  mencerminkan  transaksi  pada  periode saat  traksaksi  tersebut  benar-benar  terjadi.  Laba  akrual  didasarkan  pada  dua  prinsip akuntansi yaitu prinsip pengakuan dan prinsip penandingan. Prinsip pengakuan pendapatan meminta  entitas  mengakui  pendapatan  ketika  telah  melaksanakan  semua  atau  satu  bagian substansial  dari  jasa-jasa  yang  harus  diberikan  dan  penerimaan  dari  kas  tersebut  adalah pasti.  Prinsip  penandingan  mengharuskan  entitas  mengakui  semua  biaya  yang  terkait dengan pendapatan dalam periode yang sama dimana pendapatan diakui.
Hasil  penelitian  ini  juga  selaras  dengan  teori  normatif  akuntansi  tentang  manfaat laporan  keuangan  dalam  pengambilan  keputusan  ekonomi.  Penelitian  menkonfirmasi bahwa  komponen  akrual  dalam  laporan  laba  rugi  mempunyai  kemampuan  memprediksi arus  kas  di  masa  depan.  Hasil  penelitian  ini  mendukung  Prasidhanto  (2012),Yuwana  dan Christiawan (2014), Lumbantoruan dan Suaryana (2018). Noury, Hammami, Ousama,  dan Zeitun  (2020),  dan  Al  Sharawi  (2021).  Beberapa  penelitan  tersebut  menunjukkan  bahwa laba  bersih  memiliki  kemampuan  prediksi  terhadap  arus  kas  operasi.  Hasil  penelitian  ini berbeda dengan penelitian Andayani dan Wirajaya (2015)  yang menunjukkan bahwa laba bersih tidak terbukti memiliki kemampuan prediksi terhadap arus kas operasi.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang diuraikan sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengujian  kelayakan  model  didapatkan  nilai  F  Sig  sebesar  0,000  atau  lebih  kecil  dari
0,05.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  model  regresi  yang  digunakan  untuk  menguji hipotesis layak (fit).
2. Pengujian determinasi model didapatkan informasi Adjusted R Squre sebesar 0,908 atau dengan  prosentase  sebesar  90.8  %.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  90,8.  %  variabel dependen dipengaruhi variabel indenpen dan sisanya 9,2 % variabel terikat dipengaruhi oleh selain variabel bebas.
3. Pengujian  regresi  berganda  model  variabel  laba  sekarang  (LnLBt),  koefisien  regresi yang  dihasilkan  adalah  koefisien  regresi  yang  positif  sebesar  0,296  dengan  tingkat signifikansi  sebesar  0,000  (<0,025).  Dari  hasil  pengujian  membuktikan  bahwa  laba sekarang berpengaruh positif dan signifikan terhadap arus kas mendatang sehingga laba sekarang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  arus  masa  depan.  Dengan  demikian hipotesis    yang  menyatakan  bahwa  laba  sekarang  mempunyai  kemampuan  prediksi terhadap arus kas masa depan diterima.

## DAFTAR PUSTAKA
Alhawatmeh, Omar. (2020). The Ability of Cash Flows to Predict the Earning. Journal of Accounting Research . Vol 9. No.2; 590-602.
Al  Sharawi,  Hussam.  (2021).  Earning  Versus  Cash  Flows  in  Predicting  the  Future  Cash Flows: Evidence of Egyp and KSA. Alexandria Journal of Accounting Research . Vol 5. No.1; 1-29.
Andayani  dan  Wirajaya.  (2015).  Kemampuan  Laba  dan  Arus  Kas  Operasi  dalam Memprediksi  Laba  Arus Kas  Masa  Depan. Jurnal Akuntansi  Universitas Udayana . 10.3, 882-896.
Chariri,  Anis  dan  Ghozali.  (2003). Teori  Akuntansi .  Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Dahler, Y. dan Febrianto, R. (2006). Kemampuan Prediksi Earning dan Arus Kas dalam Memprediksi Arus Kas Mas Depan. Simposium Nasional Akuntansi 9 , 1-16.
Ghozali, Imam. (2002). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hery. (2012). Analisa Laporan Keuangan . Edisi Kedua. Jakarta: Grasindo.
Ikatan  Akuntan  Indonesia.(2020). Standar  Akuntansi  Keuangan .  Jakarta: Salemba Empat.
Isgiyarta,  Jaka.  1997.  Klasifikasi  Akuntansi  dan  Kemampuan  Peramalan  Laba. Tesis, Magister Sains Akuntansi . Fakultas Ekonomi Universitas Gajah  Mada Yogyakarta.
Joni  (2011).  Daya  Prediksi  Laba  dan  Aliran  Kas  (Study  empiris  pada  perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia periode 2005-2009. Jurnal Reviw Akuntansi dan Keuangan . 1(1).39-48.
Kasmir. (2008). Analisis Laporan Keuangan . Jakarta: Penerbit Raja Grafindo.
Kuncoro, M. (2009). Metode Riset untuk Bisnis dan Ekonomi. Edisi 3. Jakarta:  Erlangga.
Lumbantoruan  dan  Suaryana  (2018). Jurnal  Akuntansi  Universitas  Udayana .  Vol  23(1); 60-79.
Mahardini, Suprihatin, dan Alfiah. (2020). Menguji Dampak Laba Bersih  dan Perubahan Persediaan  dalam  Memprediksi  Arus  Kas  Operasi  Masa  Mendatang. Jurnal Akuntansi, Keuangan, dan Manajemen . Vol.1, No.2;83-92.
Mulenga dan Bhatia. (2017).The Review of Literature on the Role of Earning, Cash Flows and Accrual in Predicting of Future Cash Flows. Journal of Accounting and Financial Research . Vol 6. No.2;.59-70.
Noury, Hammami, Ousama dan Zeitun. (2020).The Prediction of Future Cash Flows, and Accrual in Predicting of Future Cash Flows, Earning and Accrual in French Context. Journal of Behavioral and Experimental Finance . Vol 28. No.1;.1-11.
Pangestu,  Miranti.  (2020).  Analisis  Kemampuan  Informasi  Laba  dan  Arus  Kas  dalam Memprediksi Arus Kas Masa Depan. Berkala Akuntansi  dan  Keuangan Indonesia . Vol.5, No.2;132-152.
Parawiyati  dan  Zaki  Baridwan.(1998).  Kemampuan  Laba  dan  Arus  Kas  dalam Memprediksi  Laba  dan  Arus  Kas  Perusahaan  Go  Publik  di  Indonesia. Jurnal Penelitian Akuntansi Indonesia . Vol.1, No.1;1-10.
Prasidhanto  (2012).Daya  Prediksi  Laba  dan  Aliran  Kas  (Study  empiris  pada  perusahaan manufaktur  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2005-2009. Jurnal  Penelitian  dan Informasi . 3(1); 14-32.
Shubita,  Muhammad.  (2021).  The  Ability  of  Cash  Flows  to  Predict  Earning:  Evidence from Jordan. Investment Management and Financial Innovations . Vol 18. No.4; 36- 44.
Sugiyono. (2001). Metode Penelitian Bisnis. Bandung : CV. Alphabeta.
Sukartha, I Made. (2004). Mengukur Kemampuan Laba dan Arus Kas dalam Memprediksi Laba  dan  Arus  Kas  Perusahaan  Manufaktur  di  Burs  Efek  Jakarta. Artikel  Program Doktor Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Gajah Mada Yogyakarta.
Warthy, Shanty. (2012). Kinerja Keuangan Perusahaan Dalam Memprediksi Pertumbuhan Laba  pada  Perusahaan  ManufakturYangTerdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  Periode 2005-2010. Artikel Ilmiah , 2(3); 23-41.
Werdiningsih,  S.,  dan  Jogiyarto,  HM.  (2001).  Pengaruh  Klasifikasi  Komponen  Laba Terhadap  Kemampuan  Prediksi  Laba. Makalah  dalam  Simposium  Nasional Akuntansi IV . Ikatan Akuntansi Indonesia, Kompartemen Akuntansi Pendidik.
Yuniartha,  P  D’yan.  (2011).  “Kemampuan  Prediksi  Laba  dan  Arus  Kas  dalam Memprediksi Laba Arus Kas Masa Depan”. Jurnal Akuntansi Universitas Udayana . 8.3; 322-346.
Yuwana  dan  Christiawan.  (2014).  “Analisa  Kemampuan  Laba  dan  Arus  Kas  Operasi dalam Memprediksi Arus Kas Operasi Masa Depan”. Business  Accounting Review . Vol.2, No.1; 1-10.
Zainuddin  dan  Jogiyanto.  (1999).  Manfaat  Rasio  Keuangan  dalam  Memprediksi Pertumbuhan  Laba  (Suatu Studi Empiris pada  Perusahaan Perbankan  yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta). Jurnal Penelitian Akuntansi Indonesia . 2 (1): 66-90.