## Jurnal Bisnis dan Manajemen
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Volume 9 No 2 2022
Hlm. 193 - 204
Determinasi Faktor-faktor Keputusan Hedging dengan Instrumen Derivatif pada Perusahaan Manufaktur
Anindya Anggun Larasati STIE Indonesia Banking School, Indonesia anindya.20181111074@ibs.ac.id
Erric Wijaya* STIE Indonesia Banking School, Indonesia erric.wijaya@ibs.ac.id

## Suggested Citation:
Larasati, A. A., & Wijaya, E. (2022). Determinasi Faktor-faktor Keputusan Hedging dengan Instrumen Derivatif pada Perusahaan Manufaktur. Jurnal Bisnis dan Manajemen , 193-204. doi: https://doi.org/10.26905/jbm.v9i2.8853

## Abstract:
This study was conducted to determine the effect of independent variables used such as leverage, liquidity, growth opportunity, firm size, and financial distress on hedging decisions with derivative instruments in manufacturing companies on the IDX for the 2017-2021 period. The data used is secondary data downloaded from the Indonesia Stock Exchange website and the company's official website in the research sample. In selecting the sample, this study used a purposive sampling technique. The sample used was 47 manufacturing companies listed on the IDX for the 2017-2021 period. Logistic regression analysis was used in this study to test the hypothesis of each variable used. The test results show that the variables of leverage, growth opportunity, and firm size have a positive influence on hedging decisions with derivative instruments, and financial distress has a negative influence on hedging decisions with derivative instruments, while liquidity has no effect on hedging decisions with derivative instruments.
Keywords: Hedging; Leverage; Liquidity; Growth Opportunity; Firm Size; Financial Distress
Abstrak:
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari masing – masing variabel bebas yang digunakan seperti leverage , liquidity , growth opportunity , firm size , dan financial distress terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif pada perusahaan manufaktur di BEI periode 2017-2021. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diunduh dari website Bursa  Efek  Indonesia  serta  website  resmi  perusahaan  pada  sampel  penelitian.  Dalam  pemilihan  sampel,  penelitian  ini menggunakan teknik purposive sampling . Sampel yang digunakan adalah 47 perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2017-2021. Analisis regresi logistik digunakan pada penelitian ini untuk menguji hipotesis masing – masing variabel yang  digunakan.  Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  variabel leverage , growth  opportunity ,  dan firm  size memberikan pengaruh positif terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif, dan financial distress memberikan pengaruh negatif terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif, sedangkan liquidity tidak berpengaruh terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif.
Keywords: Hedging, Leverage, Liquidity, Growth Opportunity, Firm Size, Financial Distress
JEL Classification: G30 *Corresponding Author
Submitted Date: 26 October 2022
Accepted Date: 12 November 2022

## Latar Belakang
Kegiatan  perdagangan  internasional  yang  dilakukan  perusahaan  dapat  menciptakan  peluang  pertumbuhan perusahaan  yang  lebih  besar,  hal  tersebut  tidak  terlepas  dengan  kebutuhan  modal  perusahaan  yang  juga meningkat,  sehingga  dalam  melakukan  terobosan  untuk  mengembangkan  usahanya  di  masa  mendatang, perusahaan  memerlukan  modal  yang  cukup  besar.  Hal  tersebut  dapat  diperoleh  melalui  berbagai  sumber, termasuk melalui pinjaman luar negeri (Madura, 2020). Bagi pelaku bisnis, pembiayaan melalui ULN memiliki sisi positif dan negatif. Pada sisi positifnya utang luar negeri dapat membiayai kegiatan produksi dan ekspansi usaha perusahaan, namun di sisi lain utang luar negeri yang tinggi akan mengekspos perusahaan pada risiko currency mismatches (Indawan et al., 2015).
Setiap kegiatan tidak terlepas dari kemungkinan adanya risiko, risiko sendiri tidak dapat dihindarkan namun dapat  diminimalisir.  Begitu  pula  dalam  pelaksanaannya,  perdagangan  internasional  tidak  terlepas  dengan tingginya  risiko  sehingga  berindikasi  mengakibatkan kerugian  kepada  perusahaan  yang terlibat akibat  adanya fluktuasi nilai tukar mata uang atau yang dikenal dengan istilah foreign exchange exposure . Eksposur merupakan tingkat di mana aliran kas ( cash flow ) perusahaan dipengaruhi oleh perubahan kurs. Eksposur valuta asing akan dialami  oleh  perusahaan  yang  melakukan  pembayaran  dan  atau  menerima  pendapatan  dalam  valuta  asing. Munculnya eksposur valuta asing dikarenakan perubahan yang selalu terjadi pada kurs valuta asing (Van Horne & Wachowiz, 2013). Manajemen risiko nilai tukar sangat penting untuk mengurangi kerentanan perusahaan dari pergerakan nilai tukar yang dapat memberikan dampak buruk pada margin keuntungan dan nilai aset perusahaan (Tiwary, 2019).

## Gambar 1. Grafik Pergerakan Nilai Tukar rupiah Terhadap USD

## Sumber: Pacific Exchange Rate (2022)
Berdasarkan data pergerakan nilai tukar rupiah (IDR) terhadap dollar Amerika Serikat (USD) pada Januari 2017 sampai dengan Desember 2021, tahun 2020 merupakan puncak dimana nilai dollar terapresiasi cukup tinggi sehingga  menyebabkan  melemahnya  nilai  rupiah  yaitu  sebesar  Rp15.732  per  dollar  AS  pada  Maret  2020 berdasarkan database nilai  tukar  yang  tercantum  pada website https://fx.sauder.ubc.ca/.  Melemahnya  IDR terhadap USD bertepatan dengan awal masuknya virus Covid-19 di Indonesia yang memberikan dampak negatif kepada berbagai sektor perekonomian. Sebelumnya, nilai dollar juga pernah mengalami peningkatan cukup tinggi dan berakibat pada melemahnya nilai rupiah yang berada pada level Rp15.192 per dollar AS pada Oktober 2018. Fluktuasi yang terjadi pada nilai tukar rupiah terhadap dollar disebabkan oleh berbagai faktor, salah satunya adalah faktor makroekonomi (Wijaya, 2020). Krisis keuangan global, perubahan kebijakan moneter negara maju, dan ketidakstabilan ekonomi dan politik negara atau wilayah tertentu merupakan penyebab terjadinya depresiasi nilai mata uang di ekonomi pasar berkembang (Buyukkara et al., 2018).
Fluktuasi nilai tukar menciptakan eksperimen alami dalam praktik manajemen risiko terutama untuk pasar negara berkembang karena mereka lebih rentan terhadap guncangan eksternal (Rossi, 2004). Pergerakan pada nilai tukar dapat mempengaruhi tingkat arus kas masa depan suatu perusahaan dan bahkan pada skala suatu negara, contohnya jika mata uang lokal menguat dari waktu ke waktu, hal tersebut membawa manfaat bagi pemilik mata uang, namun jika melemah seiring waktu, maka dapat mengurangi profitabilitas pemegang mata uang (Sirait & Simatupang, 2018). Dikutip dari laman berita CNN Indonesia (2018) dalam memitigasi risiko volatilitas pada nilai tukar, Bank Indonesia selaku bank sentral mengimbau perusahaan dengan utang yang terdenominasi valuta asing

## Jurnal Bisnis dan Manajemen
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Hlm. 193 - 204
serta  pelaku  kegiatan  ekspor  impor  untuk  melakukan hedging atau  lindung  nilai.  Berdasarkan  PBI No.15/8/PBI/2013  tentang  Transaksi  Lindung  Nilai  kepada  Bank,  lindung  nilai  merupakan  suatu  cara  dalam menanggulangi risiko yang timbul dan diperkirakan akan timbul akibat adanya fluktuasi harga di pasar keuangan.
Kewajiban hedging bagi perusahaan diatur dalam Peraturan Bank Indonesia Nomor 16/21/PBI/2014 tentang Penerapan Prinsip Kehati – hatian dalam Pengelolaan Utang Luar Negeri Korporasi Non Bank. Berdasarkan laman berita (CNN Indonesia, 2017) Bank Indonesia selaku otoritas moneter mewajibkan penggunaan lindung nilai atau hedging bagi setiap perusahaan non bank yang mempunyai utang yang terdenominasi valuta asing minimal 25% atas utangnya pada bank dalam negeri. Hal tersebut dilakukan untuk mencegah terjadinya ketidakstabilan ekonomi makro  serta  dalam  rangka  mendukung  perkembangan  ekonomi  yang  stabil.  Dikutip  dari  laman  berita (Indopremier.com, 2017), Perry Warjiyo selaku Deputi Gubernur Bank Indonesia pada masa itu menyampaikan bahwa  belum  sepenuhnya  perusahaan  BUMN  maupun  swasta  memahami hedging dengan  baik,  sehingga penggunaan hedging belum dilakukan secara menyeluruh. Berdasarkan laman berita (Kumparan.com, 2017) Dody Waluyo  yang  sebelumnya  menjabat  sebagai  Asisten  Gubernur  Kepala  Departemen  Kebijakan  Ekonomi  dan Moneter BI menyampaikan bahwa rata – rata perusahaan yang belum melakukan hedging merupakan perusahaan kecil dari sektor manufaktur. Di sisi lain, berdasarkan Utang Luar Negeri (ULN) Swasta Menurut Sektor Ekonomi, sektor manufaktur menjadi sektor yang memiliki rata – rata ULN terbesar sepanjang 2017-2021 setelah sektor jasa keuangan dan industri. Rata – rata ULN sektor manufaktur sepanjang 2017-2021 yaitu sebesar USD 35,784 juta. Sebelumnya, pinjaman sektor manufaktur pada Desember 2018 merupakan yang tertinggi hingga tahun 2020 yaitu sebesar USD 37,366 juta. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan (Hull, 2008) dikemukakan bahwa argumen atau  bukti  penelitian  yang  mendukung  lindung  nilai  sudah  tidak  perlu  lagi  diragukan,  sebab  sebagian  besar perusahaan yang berada pada sektor manufaktur, retail , wholesale , maupun penyedia jasa lainnya tidak memiliki keterampilan  atau  keahlian  khusus  dalam  memprediksi  variabel  seperti  suku  bunga,  nilai  tukar,  dan  harga komoditas.  Sehingga,  perusahaan  memilih  untuk  melindungi  usahanya  dari  risiko – risiko  yang  ada.  Namun demikian ditemukan sebagian besar perusahaan sektor manufaktur belum menerapkan hedging dengan instrumen derivatif sebagai bentuk lindung nilai. Beberapa penelitian sebelumnya yang meneliti mengenai keputusan hedging dengan  instrumen  derivatif  mengungkapkan  beberapa  alasan  untuk  tidak  mengikutsertakan  perusahaan  pada sektor keuangan dalam penelitiannya. Hal tersebut dikarenakan bahwa perusahaan sektor keuangan berperan sebagai derivative  users dan market-makers atau  penyedia  (wadah)  dalam  transaksi  derivatif  valuta  asing (Wahyudi  et  al.,  2019).  Berdasarkan  fenomena  tersebut,  maka  penelitian  ini  dilakukan  pada  perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2017-2021. Perusahaan manufaktur terdiri dari tiga sektor yaitu consumer and goods industry (industri barang dan konsumsi), miscellaneous industry (aneka industri), dan basic industry and chemicals (industri dasar dan kimia).
Derivatif  merupakan  instrumen  yang  paling  umum  digunakan  dalam  penerapan  kebijakan  lindung  nilai (Cusatis & Thomas, 2005). Procter & Gamble Co dalam Madura (2020) mengungkapkan bahwa foreign currency hedging yang dilakukan oleh perusahaan bertujuan untuk mengelola volatilitas pembelian bahan dan asset lainnya dalam mata uang asing serta mendorong terciptanya liabilities yang normal dalam suatu perusahaan. Pengelolaan eksposur nilai tukar dapat dilakukan melalui berbagai cara seperti dengan melakukan natural hedge atau lindung nilai alami serta lindung nilai mata uang melalui derivatif seperti kontrak forward , future , opsi, dan swap (Van Horne & Wachowicz, 2013). Keputusan hedging melalui penggunaan instrumen derivatif dipengaruhi oleh beberapa motif, pertama untuk mengurangi kewajiban pajak yang diharapkan ( expected tax liabilities ), kedua untuk mengurangi biaya – biaya pada transaksi ( transaction costs ), dan ketiga untuk mengatasi masalah keagenan ( agency problem ) (Nance et al., 1993). Berdasarkan  penelitian – penelitian  sebelumnya,  terdapat  beberapa  faktor  yang  melatarbelakangi perusahaan  dalam  melaksanakan  hedging  diantaranya leverage , liquidity , growth  opportunity , firm  size ,  dan financial  distress . Leverage merupakan  suatu  upaya  yang  dilakukan  perusahaan  guna  meningkatkan return usahanya melalui pinjaman atau utang. Selain berpeluang untuk meningkatkan profitabilitas perusahaan, tingginya leverage juga  berpotensi  pada  tingginya  risiko  gagal  bayar  utang  perusahaan  (Guniarti,  2014).  Salah  satu penyebabnya adalah terjadinya fluktuasi pada valuta asing. Perusahaan dengan utang yang didenominasi valuta asing memiliki risiko nilai tukar yang tinggi, sebab terjadinya apresiasi pada dollar, akan meningkatkan jumlah utang yang dikonversikan ke mata uang rupiah karena terdepresiasinya nilai rupiah. Oleh sebab itu, leverage yang tinggi mendorong perusahaan untuk melakukan hedging sebagai bentuk pengendalian risiko (Pangestuti et al., 2020), (Ahmad et al., 2015), dan (Wahyudi et al., 2019).
Liquidity merupakan suatu rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan suatu perusahaan dalam memenuhi  kewajiban  keuangan  dan  menetapkan  apakah perusahaan  tersebut likuid atau  sebaliknya  (Kasmir, 2010). Likuiditas menunjukan kapabilitas perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya pada saat jatuh  tempo  (Munawir,  2010).  Semakin  tinggi  tingkat  likuiditas  suatu  perusahaan  mencerminkan  perusahaan tersebut  dalam  keadaan  likuid,  maka  semakin  minim  pula  pendanaan  eksternal  yang  dilakukan  perusahaan (Ameer, 2010). Hal tersebut dikarenakan apabila suatu perusahaan berada dalam kondisi likuid, maka kewajiban jangka pendek yang dimiliki perusahaan dapat terpenuhi tanpa perlu melakukan pendanaan eksternal. Tingginya tingkat liquidity akan  meminimkan  kemungkinan  adanya  risiko  gagal  bayar  perusahaan  dalam  memenuhi kewajiban jangka pendeknya, sehingga kemungkinan melakukan lindung nilai pada perusahaan dalam kondisi likuid akan semakin kecil (Guniarti, 2014) dan (Wahyudi et al., 2019).
Pada penelitian (Aretz et al., 2007) dikemukakan bahwa sebagian besar penelitian berpendapat bahwa perusahaan dengan tingkat growth opportunity yang tinggi juga memiliki probabilitas adanya underinvestment yang tinggi,  sehingga  semakin  tinggi growth  opportunity suatu  perusahaan  maka  penerapan hedging harus  lebih cenderung  dilakukan  dibandingkan  perusahaan  dengan growth  opportunity yang  rendah.  Perusahaan  dengan probabilitas underinvestment yang  tinggi  memerlukan  banyaknya  sumber  dana  yang  dapat  digunakan  untuk memenuhi biaya investasi. Sumber dana tersebut didapatkan dari dalam maupun luar negeri. Ketika perusahaan menggunakan sumber dana dari luar negeri, maka perusahaan akan berhadapan dengan exchange rate exposure , sehingga  perusahaan  dengan  tingkat growth  opportunity yang  tinggi  akan  melakukan  lindung  nilai  untuk meminimalisir risiko tersebut (Ahmad & Haris 2012).
Ukuran perusahaan adalah rasio yang mengukur besar atau kecilnya perusahaan dan merupakan salah satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  struktur  keuangan  perusahaan.  Perusahaan  besar  cenderung menggunakan sumber daya eksternal yang besar untuk memenuhi besarnya kebutuhan operasional. Oleh karena itu, tidak heran jika perusahaan besar sangat ketat dalam menerapkan manajemen risiko (Abdul, 2015). Semakin besar  perusahaan,  maka  kemungkinan  risiko  yang  dihadapi  perusahaan  juga  semakin  tinggi.  Hal  tersebut dikarenakan perusahaan besar memiliki kegiatan operasional dan pangsa pasar yang lebih luas. Sehingga besar kemungkinan perusahaan melakukan transaksi ke berbagai negara yang melibatkan penggunaan valuta asing. Penggunaan valuta asing dapat meningkatkan risiko perusahaan yang diakibatkan nilai tukar mata uang yang berfluktuatif. Oleh sebab itu perusahaan dengan firm size yang lebih besar akan cenderung menggunakan hedging untuk memitigasi  terjadinya  eksposur  valuta  asing  (Nance et  al.,  1993).  Hal  tersebut  didukung  oleh  penelitian (Pangestuti et al., 2019) yang menemukan adanya hubungan positif antara firm size dengan penggunaan hedging . Kesulitan keuangan terjadi ketika arus kas perusahaan tidak memenuhi jumlah utang jangka panjang pada saat tanggal jatuh tempo. Pada hakikatnya, financial distress terjadi ketika suatu perusahaan mengalami kesulitan keuangan (kesulitan ekonomi) yang dapat disebabkan oleh berbagai akibat (Whitaker, 1999). Kesulitan keuangan disebabkan oleh kesulitan arus kas yang timbul karena beberapa hal diantaranya pendapatan perusahaan yang tidak  mencukupi  untuk  membayar  beban  usaha,  besarnya  jumlah  utang  yang  dimiliki,  serta  kerugian  dalam kegiatan operasional selama beberapa tahun (Idawati, 2020). Salah satu pengukuran financial distress yang sering digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  dengan  menggunakan z-score yang  dikemukakan  oleh  (Altman, 1968). Jika perhitungan z-score suatu perusahaan menghasilkan angka yang semakin rendah, maka perusahaan harus  lebih  berhati – hati  karena  perusahaan  diindikasikan  dalam  kondisi  yang  tidak  sehat,  sehingga  risiko perusahaan  mengalami  kebangkrutan  semakin  meningkat  (Aslikan  &  Rokhmi,  2017).  Bagi  perusahaan  yang memiliki utang yang terdenominasi valuta asing, hal tersebut dapat memperkeruh keadaan atas risiko fluktuasi pada nilai tukar (Gunarti, 2014). Oleh sebab itu perusahaan yang memiliki indikasi kebangkrutan dari perhitungan z-score akan terdorong  untuk  melakukan hedging sebagai  salah satu  penerapan  manajemen  risiko,  sehingga hubungan finansial distress terhadap penggunaan hedging adalah positif (Aslikan & Rokhmi, 2017).
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Ayuningtyas, 2019) menemukan adanya pengaruh positif dan signifikan variabel leverage , liquidity , dan growth opportunity terhadap pengambilan keputusan hedging melalui penggunaan  instrumen  derivatif,  sedangkan financial  distress memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan.  Hal tersebut  bertolak  belakang  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Guniarti,  2014)  dimana  variabel growth opportunity memiliki  hasil  yang  tidak  signifikan  terhadap  aktitivas hedging .  Hasil  serupa  juga  ditemukan  oleh (Kurniawan  &  Asandimitra,  2018)  dimana  variabel liquidity tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap hedging . Hasil yang tidak searah juga ditemukan dalam penelitian (Wahyudi et al., 2019) dimana variabel leverage tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kegiatan hedging . Penemuan (Nuzul & Lautania ,2015) juga memiliki hasil yang tidak selaras dimana financial distress tidak berpengaruh terhadap hedging . Perbedaan juga terdapat pada penelitian (Aditya & Asandimitra, 2019) yang tidak menemukan adanya pengaruh firm size terhadap keputusan hedging . Berdasarkan penelitian – penelitian sebelumnya terdapat adanya kesenjangan atau gap pada

## Jurnal Bisnis dan Manajemen
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Volume 9 No 2 2022 Hlm. 193 - 204
hasil yang ditemukan, sehingga penelitian ini dilakukan untuk meneliti kembali pengaruh leverage , liquidity , growth opportunity , firm size , dan financial distress terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif. Hasil yang ditemukan  nantinya,  diharapkan  dapat  menjadi  suatu  pertimbangan  perusahaan  untuk  melakukan hedging ditengah ketidakpastian nilai tukar.

## Metode Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dimana data tersebut diperoleh dari dalam atau luar instansi penelitian (Sanusi, 2014). Data yang digunakan yaitu leverage yang diproksikan dengan debt to equity ratio , liquidity yang diproksikan dengan current ratio , growth opportunity yang diproksikan dengan market to book value of equity , firm size yang dihitung melalui ln dari total aset, dan financial distress yang dihitung dengan altman z score . Data – data tersebut diperoleh melalui laporan keuangan tahunan atau annual report yang tertera pada website resmi  Bursa  Efek  Indonesia  dan website resmi  perusahaan  terkait.  Populasi  yang  digunakan  dalam penelitian ini merupakan 140 perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian yaitu 2017-2021. Dalam pemilihan sampel, penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling , dimana pemilihan sampel didasarkan dengan kriteria – kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya, sehingga diperoleh sampel yang sesuai dengan kriteria yaitu sebanyak 47 perusahaan. Analisis regresi logistik digunakan sebagai metode dalam analisis. Regresi logistik atau sering juga disebut dengan logit model merupakan metode yang umum digunakan untuk  menganalisa  hubungan  antara  variabel  independen  dengan  variabel  dependen  yang  bersifat  kategori. Regresi logistik digunakan apabila variabel dependen bersifat dikotomus atau sering disebut dummy (ya dan tidak, berhasil  dan  gagal,  dan  lain  sebagainya),  sedangkan  variabel  indepen  bersifut  kontinyu  dan  atau  kategorikal (Suhartanto, 2022).

## Hasil
Analisis statistik deskriptif dilakukan untuk memberi gambaran karakteristik akan suatu data yang dapat dilihat dari nilai minimum, maksimum, mean (rata – rata) dan standar deviasi dari masing – masing variabel (Ghozali, 2018). Tabel di bawah merupakan hasil dari statistik deskriptif pada penelitian yang diukur melalui software IBM SPSS 22. Data statistik deskriptif yang dihasilkan dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 1. Hasil Statistik Deskriptif

## Sumber: Data Diolah (2022)
Uji multikolinearitas dapat dilihat melalui nilai Tolerance dan nilai VIF yang dihasilkan pada uji Collineary Diagnostics .  Nilai Tolerance yang  dihasilkan  seluruh  variabel  bebas  pada Collinearity  Statistics menghasilkan angka lebih besar dari 0,1 atau (> 0,1), serta nilai VIF yang dihasilkan seluruh variabel bebas menghasilkan angka lebih kecil dari 10,00 atau (<10,00). Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel bebas yang diuji dalam penelitian terebas dari gejala multikolinearitas.
Tabel 2. Uji Multikolinearitas
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation DER 235 -.01 1.02 .0824 .14582 CR 235 .02 11.70 2.1515 1.75172 GO 235 -.50 82.45 4.1204 9.01164 SIZE (in million IDR) 235 258163 179356200 14782807.78 24387897.37 FD 235 .00 6.95 1.0538 .82256 Valid N (listwise) 235 Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1              (Constant) DER .915 1.093 CR .935 1.069 GO .937 1.067 lnSIZE .973 1.027 FD .898 1.114
Tabel 3 menunjukan bahwa data yang digunakan dalam penelitian tidak mengalami missing case (hilang). Hal tersebut berdasarkan dengan nilai (n) yang sesuai dengan data penelitian yaitu sebesar 235. Sehingga, data tersebut dikatakan valid dan dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
Tabel 3. Case Processing Summary

## Sumber: Data Diolah (2022)
Uji kelayakan model regresi dilakukan dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test . Jika nilai statistik yang dihasilkan pada Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian telah sesuai sehingga dinilai mampu untuk memprediksi nilai observasinya. Berdasarkan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test dihasilkan nilai chi- square sebesar 6,087 dengan tingkat signifikansi (p) sebesar 0,638 atau lebih besar dari 0,05 (0,638 > 0,05). Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  terbentuk  mampu  memprediksi  nilai  observasinya  dan  layak digunakan untuk pengujian pada tahap selanjutnya.
Tabel 4. Hosmer and Lemeshow's Test

## Sumber: Data Diolah (2022)
Uji keseluruhan model ( overall fit model ) diuji dengan membandingkan antara nilai -2LogL pada awal ( block number = 0) dengan nilai -2LogL setelah variabel bebas dimasukan ( block number = 1). Apabila nilai -2LogL block number = 0 lebih besar dari nilai -2LogL block number = 1 atau mengalami penurunan, maka dapat disimpulkan bahwa model yang dihipotesiskan sudah fit dengan data (Ghozali, 2018). Nilai -2LogL yang dihasilkan sebelum variabel bebas dimasukan adalah sebesar 302,723 dan nilai -2LogL ketika variabel bebas sudah dimasukkan ke dalam model yaitu sebesar 214,311. Nilai yang dihasilkan pada -2LogL ( block number = 0) lebih besar dari nilai - 2LogL ( block number = 1) atau (302,723 > 214,311) atau mengalami penurunan. Penurunan tersebut menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan lebih baik, dengan demikian model yang dihipotesiskan fit dengan data.
Tabel 5. Overall Fit Model

## Sumber: Data Dolah (2022)
Berdasarkan  uji  koefisien  determinasi  pada  model  regresi  logistik  dapat  diukur  dengan  menggunakan Nagelkerke’s R Square untuk memastikan nilainya berada diantara 0 dan 1. Nilai Nagelkerke’s R Square dapat diinterpretasikan seperti nilai R Square pada regresi berganda. Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 6, nilai Nagelkerke’s R Square yang diperoleh sebesar 0,433. Hal tersebut munjukkan bahwa variabel terikat dapat dijelaskan oleh variabel bebasnya yaitu leverage , liquidity , growth opportunity , firm size , dan financial distress adalah sebesar 43,3%, sedangkan sisanya yaitu 56,7% dijelaskan oleh variabel – variabel lain di luar dari hipotesis pada model penelitian.
Tabel 6. Nagelkerke R Square
Unweighted Cases a N Percent Selected Cases Include in Analysis 235 100.0 Missing Cases 0 .0 Total 235 100.0 Unselected Cases 0 .0 Total 235 100.0
Step Chi-square df Sig. 1 6.087 8 .638 -2LogL Nilai 1. Block number = 0 302,723 2. Block number = 1 214,311 Step -2 Log likelihood Nagelkerke R Square 1 214.311 a .433

## Jurnal Bisnis dan Manajemen
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Volume 9 No 2 2022 Hlm. 193 - 204
Berdasarkan hasil pada classification table , ketepatan prediksi kelima variabel independen yaitu leverage , liquidity , growth opportunity , firm size , dan financial distress terhadap variabel dependen yaitu hedging dengan instrumen derivatif adalah sebesar 80%.
Tabel 7. Classification Table
Observed Predicted
HEDGE Percentage Correct
Tidak Melakukan Hedging Melakukan Hedging Step 1 HEDGE Tidak Melakukan Hedging 142 12 92.2 Melakukan Hedging 35 46 56.8 Overall Percentage 80.0 Sumber: Data Diolah (2022)
Untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  yaitu leverage , liquidity , growth  opportunity , firm  size ,  dan financial distress secara bersamaan atau simultan, maka dapat diukur dengan menggunakan Omnibus Test of Model Coefficient yaitu dengan membandingkan nilai peluang chi-square hitung atau signifikansi dengan taraf α yang digunakan yaitu sebesar 5% atau (0,05).
Tabel 8. Omnibus Test of Model Coefficient
Sumber: Data Diolah (2022)
Nilai peluang Chi-Square atau signifikansi yang dihasilkan adalah sebesar 0,000 sehingga nilai tersebut lebih kecil dari nilai α yaitu 5% atau (0,000 < 0,05). Hal tersebut membuktikan bahwa kelima variabel bebas yaitu leverage , liquidity , growth  opportunity , firm  size ,  dan financial  distress berpengaruh  signifikan  secara  simultan  terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif. Pada analisis regresi logistik, dilakukan beberapa uji untuk menemukan hubungan antara variabel bebas yaitu leverage , liquidity , growth  opportunity , firm  size ,  dan financial  distress terhadap  variabel  terikatnya  yaitu hedging . Hasil dari analisis regresi logistik ditunjukan pada tabel di bawah ini:
Tabel 9. Koefisien Regresi Logistik B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a DER 10.998 2.4077 20.873 1 .000 59734.424 CR -.138 .129 1.147 1 .284 .871 GO .054 .024 5.181 1 .023 1.056 LnSIZE .531 .119 20.075 1 .000 1.701 FD -.542 .244 4.949 1 .026 .581 Constant -16.510 3.593 21.117 1 .000 .000
Sumber: Data Diolah (2022)
Berdasarkan Tabel 9 persamaan model regresi logistik yang terbentuk adalah sebagai berikut:
𝑳𝒏 ( 𝑷 𝑯𝒆𝒅𝒈𝒆 𝟏 − 𝑷 𝑯𝒆𝒅𝒈𝒆 ) = −𝟏𝟔. 𝟓𝟏𝟎 + 𝟏𝟎. 𝟗𝟗𝟖𝑫𝑬𝑹 − 𝟎. 𝟏𝟑𝟖𝑪𝑹 + 𝟎. 𝟎𝟓𝟒𝑮𝑶 + 𝟎. 𝟓𝟑𝟏𝑳𝒏𝑺𝑰𝒁𝑬 − 𝟎. 𝟓𝟒𝟐𝑭𝑫
Nilai  B  pada  regresi  logistik  serupa  dengan  nilai  b  pada  regresi  berganda.  Nilai  ini  digunakan  dalam persamaan untuk mengukur kemungkinan terjadinya keputusan hedging . Nilai negatif pada B menunjukan bahwa peningkatan pada variabel independen akan menurunkan probabilitas dependen. Besarnya pengaruh ditunjukan
Chi-Square df Sig. Step 1 Step 88.412 5 .000 Block 88.412 5 .000 Model 88.412 5 .000
dengan nilai Exp(B) atau sering juga disebut odds ratio (OR). Kolom Exp(B) memberikan informasi tentang jenis pengaruh pada variabel yang memiliki pengaruh signifikan. Jika nilainya lebih besar dari '1', maka probabilitas melakukan hedging akan semakin besar. Nilai Exp(B) yang lebih kecil dari 1 menunjukan nilai odds ratio yang menurun utuk setiap kenaikan variabel independen (Suhartanto, 2020). Variabel DER menghasilkan nilai Exp(B) sebesar  59.734,424  dengan  demikian  perusahaan  dengan  tingkat  DER  yang  tinggi  59.374,424  kali  lipat  atau 5.937.442,4%  lebih  besar  kemungkinannya  melakukan hedging dengan  instrumen  derivatif  dibandingkan perusahaan dengan tingkat DER yang rendah. Variabel GO menghasilkan nilai Exp(B) sebesar 1,056 dengan demikian perusahaan dengan tingkat GO yang tinggi 1,056 kali lipat atau 105,6% lebih besar kemungkinannya melakukan hedging dengan  instrumen  derivatif  dibandingkan  perusahaan  dengan  tingkat  GO  yang  rendah. Variabel lnSIZE menghasilkan nilai Exp(B) sebesar 1,701 dengan demikian semakin tinggi nilai SIZE yang dimiliki perusahaan  maka  probabilitas  perusahaan  tersebut  melakukan hedging dengan  instrumen  derivatif  adalah sebesar 1,701 kali lipat atau 170,1% lebih besar dibandingkan perusahaan dengan SIZE yang rendah. Variabel FD menghasilkan nilai Exp(B) sebesar 1,581 dengan demikian semakin tinggi nilai FD yang dimiliki perusahaan maka probabilitas perusahaan tersebut melakukan hedging dengan instrumen derivatif adalah sebesar 0,581 kali lipat atau 58,1% lebih besar dibandingkan perusahaan dengan FD yang rendah. Nilai Exp (B) dibawah 1 atau 100% menunjukan nilai odds ratio yang menurun utuk setiap kenaikan variabel independen. Berdasarkan hasil uji regresi logistik, nilai yang dihasilkan pada variabel leverage memiliki tanda koefisien regresi  yang  positif  dengan nilai signifikansi  lebih  kecil  dari  nilai α sebesar  5%  atau  (0,000  <  0,05) , sehingga variabel leverage berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  keputusan hedging dengan  instrumen derivatif pada perusahaan manufaktur periode 2017-2021. Variabel liquidity memiliki tanda koefisien regresi yang negatif dengan nilai signifikansi lebih besar dari nilai α sebesar 5% atau (0,284 > 0,05) , sehingga variabel liquidity berpengaruh secara negatif dan tidak signifikan terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif pada perusahaan  manufaktur  periode  2017-202.  Variabel growth  opportunity memiliki  tanda  koefisien  regresi  yang positif dengan nilai signifikansi lebih kecil d ari nilai α sebesar 5% atau (0,023 < 0,05) , sehingga variabel growth opportunity berpengaruh secara  positif  dan  signifikan  terhadap  keputusan hedging dengan  instrumen  derivatif pada perusahaan manufaktur periode 2017-2021. Variabel firm size memiliki tanda koefisien regresi yang positif dengan  nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  nilai  α  sebesar  5%  atau  (0,000  <  0,05) ,  sehingga  variabel firm  size berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  keputusan hedging dengan  instrumen  derivatif  pada perusahaan  manufaktur  periode  2017-2021.  Variabel financial  distress memiliki  tanda  koefisien  regresi  yang negatif dengan nilai signifikansi lebih kecil dari nilai α sebesar 5% atau (0,026 < 0,05) , sehingga variabel financial distress berpengaruh secara negatif dan signifikan terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif pada perusahaan manufaktur periode 2017-2021.

## Pembahasan
Pengaruh Leverage Terhadap Keputusan Hedging dengan Instrumen Derivatif
Dalam mengelola usahanya, perusahaan mencari sumber pembiayaan melalui pinjaman atau utang kepada pihak lain di luar perusahaan. Jumlah pinjaman atau utang yang tinggi dapat mendekatkan perusahaan kepada risiko gagal bayar ( default risk ) (Parendra et al., 2020). Perusahaan dengan utang yang didenominasi oleh valuta asing berhadapan dengan risiko atas nilai tukar, hal tersebut dikarenakan nilai tukar mata uang yang nilainya selalu berfluktuatif. Ketika nilai dollar terapreresasi maka nilai mata uang lokal akan mengalami penurunan.
Depresiasi pada mata uang lokal akan menyebabkan melonjaknya jumlah utang usaha yang didenominasi oleh  dollar  maupun  mata  uang  lainnya.  Hal  tersebut  memberikan  dampak  buruk  bagi  perusahaan  karena memerlukan lebih banyak dana dalam memenuhi kewajiban utangnya, sehingga untuk mencegah risiko kesulitan keuangan  akibat  meningkatnya  jumlah  kewajiban  atau  utang  dalam  mata  uang  asing,  perusahaan  perlu menerapkan salah satu penanggulangan dalam konteks manajemen risiko untuk mengurangi ketidakstabilan cash flow seperti melakukan hedging dengan kontrak berjangka yaitu melalui instrumen derivatif (Guniarti, 2014). Hal ini  sesuai  dengan  penemuan  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  (Pangestuti  et  al.,  2019),  (Kurniawan  & Asandimitra, 2018), (Nuzul & Lautania, 2015), dan (Jayanti & Yadnya, 2020) yang menyatakan bahwa variabel leverage yang  diukur  dengan Debt  to  Equity  Ratio (DER)  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif.
Pengaruh Liquidity Terhadap Keputusan Hedging dengan Instrumen Derivatif
Hipotesis kedua pada penelitian ini diajukan untuk menguji pengaruh liquidity terhadap keputusan hedging pada perusahaan manufaktur di BEI periode 2017-2021. Hasil uji regresi logistik menunjukkan bahwa liquidity yang diukur melalui proksi current ratio memiliki hubungan negatif tidak signifikan terhadap variabel dependen yaitu

## Jurnal Bisnis dan Manajemen
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Volume 9 No 2 2022
Hlm. 193 - 204
hedging . Hasil tersebut membuktikan bahwa hipotesis  pertama yang menyatakan bahwa liquidity berpengaruh negatif dan signifikan terhadap keputusan hedging ditolak. Hasil tersebut memiliki kesesuaian tanda dengan hipotesis, yaitu tingginya liquidity mengindikasikan bahwa perusahaan mengalami tingkat kesulitan keuangan yang rendah karena perusahaan mampu membayar kewajiban jangka pendeknya dan memiliki dana cadangan untuk menghadapi risiko sehingga terhindar dari risiko kesulitan keuangan. Perusahaan dengan utang mata uang asing jangka pendek rentan terhadap fluktuasi nilai tukar karena nilai utang berfluktuasi dengan perubahan nilai tukar mata uang lokal terhadap mata uang asing. Ketika mata uang lokal melemah, nilai utang akan meningkat, sehingga lebih banyak mata uang lokal yang harus dikeluarkan untuk membayar  kewajiban  jangka  pendek  yang  dapat  membebani  perusahaan.  Semakin  likuid  kondisi  suatu perusahaan  semakin  rendah  penerapan  lindung  nilai  karena  itu  kewajiban  jangka  pendek  dapat  terpenuhi, sehingga risiko gagal bayar dan kesulitan keuangan dapat dihindari (Dharmiyanti & Darmayanti, 2020). Namun, berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, likuiditas bukanlah faktor penentu perusahaan dalam melakukan atau tidak melakukan kebijakan hedging . Hal tersebut menandakan bahwa tinggi atau rendahnya tingkat liquidity bukan merupakan suatu pertimbangan perusahaan dalam melakukan hedging . Hasil yang serupa juga ditemukan pada penelitian (Saragih & Musdholifah, 2017), (Pangestuti et al., 2020) dan (Kurniawan & Asandimitra, 2018) yang menemukan pengaruh negatif dan tidak signifikan liquidity terhadap keputusan hedging . Menurut (Guniarti, 2014) hasil variabel liquidity yang tidak signifikan dapat disebabkan oleh  fenomena data atau perlunya penambahan periode penelitian, sehingga diharapkan data yang dikumpulkan dapat menggambarkan keadaan riil.
Pengaruh Growth Opportunity Terhadap Keputusan Hedging dengan Instrumen Derivatif
Perusahaan  dengan  tingkat growth  opportunity yang  tinggi  menandakan  bahwa  perusahaan  tersebut  memiliki banyak  peluang  dalam  mengembangkan  usahanya  di  masa  mendatang.  Perusahaan  dengan  peluang pertumbuhan yang tinggi akan membutuhkan lebih banyak pendanaan untuk menunjang kegiatan usahanya. Oleh sebab itu perusahaan dengan growth opportunity yang tinggi lebih memilih utang sebagai sumber pendanaan untuk mengembangkan usahanya dibandingkan perusahaan dengan growth opportunity yang rendah (Weston & Brigham, 1984). Hedging dapat mengurangi biaya underinvestment karena mengurangi kemungkinan kesulitan keuangan  dengan  melindungi  aliran  arus  kas  masa  depan  dari  perubahan  nilai  tukar  (Ameer,  2010).  Pada umumnya underinvestment dihadapi  oleh  perusahaan  dengan  tingkat growth  opportunity yang  lebih  besar, sehingga memotivasi perusahaan untuk melakukan lindung nilai (Allayannis & Ofek, 2001). Lindung nilai memastikan bahwa perusahaan dengan dana internal yang cukup akan memungkinkannya untuk menghindari fluktuasi baik dalam pengeluaran investasi atau pembiayaan eksternal lainnya (Froot et al., 1993). Ketika mata uang domestik terdepresiasi, maka perusahaan akan mengalami kerugian karena lebih banyak membutuhkan dana dalam memenuhi kewajiban utangnya (Saragih & Musdholifah, 2017). Sehingga perusahaan dengan tingkat growth opportunity yang tinggi akan melakukan lindung nilai untuk meminimalisir risiko tersebut (Ahmad  &  Haris  2012).  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  (Kurniawan  &  Asandimitra,  2019), (Saragih & Musdholifah, 2017), dan (Ahmad et al., 2015) yang menemukan adanya pengaruh positif dan signifikan growth opportunity terhadap keputusan hedging .
Pengaruh Firm Size Terhadap Keputusan Hedging dengan Instrumen Derivatif
Semakin besar suatu perusahaan yang diukur berdasarkan jumlah aset yang dimilikinya, maka semakin besar pula peluang yang dimiliki perusahaan tersebut dalam memperoleh pendanaan dari berbagai sumber termasuk dari pihak eksternal (Wijayani & Harsanti, 2020). Perusahaan dengan total aset yang tinggi memiliki cakupan usaha yang lebih luas tidak hanya pada pasar domestik namun meranah ke pasar internasional. Perusahaan terdampak oleh risiko nilai tukar yang berasal dari kegiatan ekspor impor dan pembelian bahan baku yang bertujuan untuk memperluas  pangsa pasar  dan  mendukung  tingkat  produksi  usaha  (Saraswati  &  Suryantini, 2019).  Sehingga, dalam kegiatannya terdapat eksposur transaksi yang berasal dari utang piutang dalam mata uang asing. Oleh sebab itu perusahaan dengan total asset yang tinggi melakukan hedging sebagai bentuk antisipasi atas fluktuasi yang  terjadi  pada  nilai  tukar  (Guniarti,  2014).  Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  sebelumnya  yaitu (Pangestuti  et  al.,  2020),  (Wijayani  &  Harsanti,  2020),  (Sasmita  &  Hartono,  2019),  dan  (Yavas,  2016)  yang menemukan adanya pengaruh positif firm size terhadap keputusan hedging .
Pengaruh Financial Distress Terhadap Keputusan Hedging dengan Instrumen Derivatif
Perusahaan yang memiliki eksposur transaksi terindikasi mengalami financial distress berdasarkan perhitungan altman z-score . Sebab, ketika nilai altman z-score yang dimiliki perusahaan menurun, maka perusahaan tersebut harus lebih berhati - hati dalam mengelola keuangannya, dengan demikian perusahaan terdorong untuk melindungi diri mereka dari risiko utama yang muncul atas adanya eksposur transaksi yaitu risiko fluktuasi pada nilai tukar (Guniarti,  2014).  Tingginya  utang  usaha  yang  didenominasi  valuta  asing  dapat  memperkeruh  keuangan perusahaan. Perusahaan dengan nilai altman z-score yang rendah akan melakukan hedging sebagai salah satu bentuk antisipasi risiko atas nilai tukar.
Risiko  kebangkrutan  meningkat  bersamaan  dengan  volatilitas  nilai  perusahaan.  Risiko ini  menimbulkan biaya  langsung  dan  tidak  langsung  bagi  korporasi  (Jensen  &  Meckling,  1976).  Lindung  nilai  mengurangi kemungkinan  terjadinya  kesulitan  keuangan  dengan  mengurangi  volatilitas  laba  akuntansi.  Oleh  karena  itu, timbulnya  biaya  dari kesulitan  keuangan  atau  disebut  dengan distress  costs menyebabkan  perusahaan  untuk melakukan lindung nilai. Meskipun distress cost adalah sebagian kecil bagi perusahaan dengan asset yang besar, namun biaya ini cukup untuk mempengaruhi perusahaan dalam melakukan lindung nilai (Yavas, 2016). Dengan mengurangi kemungkinan kebangkrutan, hedging dapat menurunkan biaya kebangkrutan atau distress cost dan indikasi kesulitan keuangan, selain itu hedging juga dapat meningkatkan nilai perusahaan (Smith & Stulz, 1985). Perusahaan dengan biaya kesulitan keuangan yang rendah lebih mungkin untuk melakukan lebih banyak leverage (Andrade & Kaplan, 1998). Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Guniarti, 2014) dan (Mediana & Muharam, 2016) yang menemukan adanya hubungan negatif dan signifikan antara financial distress dan keputusan hedging .

## Kesimpulan
Leverage yang  diukur  melalui  proksi Debt  to  Equity  Ratio (DER)  memberikan  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia periode 2017-2021. Liquidity yang  diukur  melalui  proksi Current  Ratio (CR)  tidak  memberikan  pengaruh  terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia periode 2017- 2021. Growth  Opportunity yang  diukur  melalui  proksi Market  to  Book  Value  of  Equity (MTBVE)  memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia periode 2017-2021. Firm Size yang diukur dengan ln dari total asset yang dimiliki perusahaan memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan hedging dengan instrumen derivatif perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia periode 2017-2021. Financial Distress yang diukur dengan perhitungan altman z  score memberikan  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  keputusan hedging dengan  instrumen  derivatif perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia periode 2017-2021.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  disarankan  untuk  perusahaan  yang  belum  melakukan hedging hendaknya agar mempertimbangkan berbagai faktor yang ditemukan dapat mempengaruhi  perusahaan dalam melakukan hedging sebagai  bentuk  mitigasi  risiko  atas  fluktuasi  mata  uang  seperti  tingkat leverage , growth opportunity , firm size , dan financial distress . Hal tersebut juga dilakukam guna mematuhi PBI No.16/21/PBI/2014 Tentang Prinsip Kehati – hatian Pengelolaan Utang Luar Negeri Korporasi Non Bank serta mengikuti anjuran para petinggi Bank Indonesia yaitu dengan melakukan hedging bagi perusahaan dengan tingkat utang luar negeri yang tinggi minimal sebesar 25% dari toal utang yang dimiliki.

## Daftar Pustaka
Abdul, H. (2015). Manajemen Keuangan Bisnis: Konsep dan Aplikasinya . Mitra Wacana Media. Jakarta.
Aditya, A. T., & Asandimitra, N. (2019). Pengaruh Leverage, Likuiditas, Market To Book Value, Financial Distress, dan Firm Size Terhadap Keputusan Hedging (Studi Perusahaan Sektor Consumer Goods Industri Periode 2011-2016). Jurnal Ilmu Manajemen (JIM), 7(2), 334-43.
Ahmad, G. N., Mardiyati, U., & Nashrin, A. S. (2015). Analysis of Hedging Determinants With Foreign Currency Derivative Instruments on Companies Listed on BEI Period 2012-2015. JRMSI-Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia , 6(2), 540-557.
Ahmad, N., & Haris, B. (2012). Factors for using derivatives: Evidence from Malaysian non-financial companies. Research Journal of Finance and Accounting , 3(9), 79-87.
Allayannis, G., & Ofek, E. (2001). Exchange rate exposure, hedging, and the use of foreign currency derivatives. Journal of International Money and Finance , 20(2), 273-296.
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance , 23(4), 589-609.

## Jurnal Bisnis dan Manajemen
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Volume 9 No 2 2022 Hlm. 193 - 204
Ameer, R. (2010). Determinants of corporate hedging practices in Malaysia. International Business Research , 3(2), 120-130.
Andrade,  G.,  &  Kaplan,  S.  N.  (1998).  How  costly  is  financial  (not  economic)  distress?  Evidence  from  highly leverage d transactions that became distressed. The Journal of Finance , 53(5), 1443-1493.
Aretz,  K.,  Bartram,  S.  M.,  &  Dufey,  G.  (2007).  Why  hedge?  Rationales  for  corporate hedging and  value implications. The Journal of Risk Finance .
Aslikan,  I.,  &  Fuadati,  S.  R.  (2017).  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Keputusan  Hedging pada  Perusahaan Manufaktur. Jurnal Ilmu Dan Riset Manajemen (JIRM), 6(5).
Ayuningtyas,  V.,  Warsini,  S.,  &  Mirati,  E.  (2019).  Analisis  faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan  keputusan hedging  menggunakan  instrumen  derivatif  valuta  asing.  Account: Jurnal  Akuntansi,  Keuangan  dan Perbankan , 6(1).
Buyukkara, G., Baha Karan, M., Temiz, H., & Yildiz, Y. (2019). Exchange rate risk and corporate hedging: evidence from Turkey. Emerging Markets Finance and Trade , 55(8), 1737-1753.
Froot, K. A., Scharfstein, D. S., & Stein, J. C. (1993). Risk management: Coordinating corporate investment and financing policies. The Journal of Finance , 48(5), 1629-1658. Ghozali, I. (2018). Aplikasi analisis multivariate dengan program IBM SPSS 25 .
Guniarti, F. (2014). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Aktivitas Hedging dengan Instrumen Derivatif Valuta Asing.
JDM (Jurnal Dinamika Manajemen) , 5(1).
Hull, J. C. (2008). Options, Futures, and Other Derivatives with Derivagem CD . Prentice Hall, 7, 427-438. Idawati, W. (2020). Analisis Financial Distress: Operating Capacity, Leverage, Dan Profitabilitas. Jurnal Akuntansi Bisnis , 13(1).
Indawan, F., Fitriani, S., Karlina, I., & Grace, M. V. (2015). The Role of Currency Hedging on Firm Performance:
A Panel Data Evidence in Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 17(3), 279-298. Jayanti, D. A. N., & Yadnya, I. P. (2020). The Effect of Leverage, Liquidity and Growth Opportunity on Hedging Decision Making in Mining Companies at Indonesia Stock Exchange. American Journal of Humanities and Social Sciences Research (AJHSSR) , 4(12), 251-257. Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics , 3(4), 305-360. Kasmir. (2010). Pengantar Manajemen Keuangan. Edisi Pertama . Jakarta: Kencana Prenada Media Group.
Kurniawan, D. P., & Asandimitra, N. (2018). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Penggunaan Instrumen Derivatif Sebagai  Pengambilan  Keputusan  Hedging  Pada  Perusahaan  Sektor  Keuangan  Yang  Terdaftar  Di  Bei Periode 2011-2015. Jurnal Ilmu Manajemen , 6(1), 1-11.
Madura, J. (2020). International financial management . Cengage Learning.
Mediana, I., & Muharam, H. (2016). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pengambilan Keputusan Lindung Nilai  (Hedging)  Menggunakan  Instrumen  Derivatif  (Studi  Kasus  pada  Perusahaan  Manufaktur  dan Perusahaan  Energi  Dan  Sumber  Daya  Mineral  yang  Terdaftar  di  BEI  Periode  2010-2014)  (Doctoral dissertation, Fakultas Ekonomika dan Bisnis).
Munawir, (2010). Analisis Laporan Keuangan . Edisi keempat, cetakan ketiga belas. Yogyakarta: Liberty.
Nance, D. R., Smith Jr, C. W., & Smithson, C. W. (1993). On the determinants of corporate hedging. The journal of Finance , 48(1), 267-284.
Nuzul, H., & Lautania, M. F. (2015). Pengaruh Leverage, Financial Distress dan Growth Options terhadap Aktivitas Hedging  Pada  Perusahaan  Non-Keuangan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Dinamika Akuntansi dan Bisnis , 2(2), 104-113.
Pangestuti,  D.  C.,  Fadila,  A.,  &  Nugraheni,  S.  (2020).  Analisis  Regresi  Logistik:  Faktor — Faktor  Yang Mempengaruhi  Keputusan  Hedging  Menggunakan  Instrumen  Derivatif. Jurnal  ASET  (Akuntansi  Riset) , 12(2), 227-240.
Parendra, A., Firmansyah, A., & Prakosa, D. K. (2020). Ukuran perusahaan, leverage, risiko saham di perusahaan perbankan. Dinamika Akuntansi Keuangan dan Perbankan , 9(2), 119-132.
Rossi Jr, J. L. (2004). Foreign Exposure, Corporate Financial Policies and the Exchange Rate Regime in Emerging Markets: Evidence from Brazil.
Sanusi, A. (2014). Metodologi Penelitian Bisnis . Cetakan Kedua. Jakarta: Salemba Empat
Saragih, F., & Musdholifah, M. (2017). Pengaruh growth opportunity, firm size, dan liquidity terhadap keputusan hedging pada perusahaan perban kan indonesia. Jurnal Ilmu Manajemen (JIM), 5(2), 1-10.
Saraswati, A. P., & Suryantini, N. P. S. (2019). Pengaruh Leverage, Firm Size, Profitabilitas Terhadap Keputusan Hedging  Pada  Perusahaan  Manufaktur  di  Bursa  Efek  Indonesia. E-Jurnal  Manajemen  Universitas Udayana , 8(5), 2999-3027.
Sasmita, I. E., & Hartono, U. (2019). Karakteristik Perusahaan, Financial Distress, dan Keputusan Hedging: Studi pada Perusahaan Manufaktur di Indonesia. Jurnal Ilmu Manajemen , 7(1), 1-20.
Sirait,  K.  B.,  &  Simatupang, B.  M.  (2019,  August).  Exchange  rate  forecasting  and  value-at-risk  estimation  on Indonesian currency using copula method. In 3rd International Conference on Accounting, Management and Economics 2018 (ICAME 2018) (pp. 49-62). Atlantis Press.
Smith,  C.  W.,  &  Stulz,  R.  M.  (1985).  The  determinants  of  firms'  hedging  policies. Journal  of  Financial  and Quantitative Analysis , 20(4), 391-405. Suhartanto, D. (2015). Analisa data untuk riset bisnis dengan SPSS . Politeknik Negeri Bandung. Tiwary, A. R. (2019). Study of currency risk and the hedging strategies. Journal of Advanced Studies In Finance (JASF) , 10(19), 45-55.
Van Horne, J. C., & Wachowicz Jr, J. M. (2013). Prinsip-Prinsip Manajemen Keuangan Buku 1 . Edisi Ketiga Belas. Jakarta: Salemba Empat.
Vural-Yavas, C. (2016). Determinants of corporate hedging: evidence from emerging market. International Journal of Economics and Finance , 8(12), 151.
Wahyudi, S. (2019). The determinants of corporate hedging policy: A case study from Indonesia. International Journal of Economics and Business Administration , 7(1).
Whitaker, R. B. (1999). The early stages of financial distress. Journal of economics and finance , 23(2), 123-132. Wijaya, E. (2020). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Rupiah Periode 1999Q1-2019Q2. Jurnal Samudra Ekonomi Dan Bisnis , 11(2), 197-209. Wijayani, D. R., & Harsanti, P. (2020). Determinant Of Hedging Activities In Soe Companies Listed In Indonesia Stock Exchange Period 2015-2019. Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis Airlangga , 5(1), 800-817.