Pada  masa  pemerintahan  Presiden  Joko Widodo,  salah  satu  program  strategis mereka  adalah  keadilan  ekonomi  dengan menjadikan pembangunan infrastruktur sebagai  salah  satu  cara  untuk  mencapai tujuan  keadilan  ekonomi.  Adanya  program pembangunan  infrastruktur  di  seluruh Indonesia ini membuat perusahaan konstruksi  yang  beroperasi  di  Indonesia menerima  permintaan  untuk  melaksanakan proyek dalam pembangunan infrastruktur.
Terjadi  peningkatan  total  aset  rata- rata  emiten  konstruksi  sebesar  25%  per tahun selama periode 2012-2021. Peningkatan  signifikan  terjadi  pada  tahun 2014-2018  sebesar  20-60%  per  tahun.  Hal ini  menunjukkan  terjadi  pertumbuhan  aset yang  pesat  oleh  perusahaan  konstruksi Indonesia.
Namun, dalam melaksanakan
proyek pembangunan, perusahaan konstruksi tidak hanya menggunakan modal sendiri, tetapi juga harus menyertakan  penggunaan  modal  utang.
Semakin  banyak  proyek  yang  perlu dilakukan,  semakin  besar  tingkat  utang yang  akan  digunakan  perusahaan  dalam struktur  modalnya.  Peningkatan  bunga utang  mempengaruhi  risiko  perusahaan dalam memenuhi kewajibannya.
Seiring dengan meningkatnya penyertaan  pendanaan  eksternal,  akan meningkat  pula  resiko  keuangan  yang dikelola  oleh  perusahaan.  Selain  harus mengembalikan pinjaman pokok,
perusahaan  juga  dikenakan  bunga  dari pinjaman tersebut. Pertimbangan perusahaan dalam menggunakan pinjaman disesuaikan  dengan  rencana  yang  akan dilakukan  perusahaan  dimasa  yang  akan datang.  Oleh  sebab  itu  perusahaan  perlu mempertimbangkan pemanfaatan pinjaman  untuk  meningkatkan  value perusahaan.
Penelitian  ini  akan  membahas faktor-faktor yang mempengaruhi struktur modal perusahaan konstruksi, yaitu profitabilitas,  likuiditas, non-debt  tax

## Analisis Model Dinamis Trade-Off Theory Pada Struktur Modal

## Perusahaan Konstruksi di Bursa Efek Indonesia
M ILHAM GARNADI 1 ; EDYANUS HERMAN HALIM 2 ; NOVITA INDRAWATI 3
Universitas Riau Kampus Bina Widya, Tampan, Kota Pekanbaru, Riau
E-mail: iam.garnadi@gmail.com Submit : 2022-12-23 Review : 2023-06-15 Publish :  2023-06-26
Abstract : The capital structure is an important part for the company in determining the source of  funds  used  for  the  company's  operations.  One  theory  of  capital  structure  is  the  Trade-off theory.  This  theory  utilizes  the  use  of  debt  as  a  source  of  funding.  The  variables  used  in measuring  the  trade-off  theory  are  lagged  leverage,  profitability,  liquidity,  tangibility,  non- debt tax shield, and company  size. This study aims to analyze the effect of each  variable on the  formation  of  capital  structure  by  construction  companies  listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange (IDX) and to examine differences in speed of adjustment between underlevered and overlevered  sub-samples.  The  sample  for  this  research  was  determined  using  the  purposive sampling  method and 7 construction companies  were obtained during the 2012-2021 period. The results of this study indicate that lagged leverage and tangibility have a positive effect on the  formation  of  a  company's  capital  structure.  Non-debt  tax  shield  variable  has  a  negative effect on the formation of capital structure. While profitability, liquidity and tangibility do not affect the formation of corporate leverage.
Keywords : Capital  Structure,  Trade-Off  Theory,  Profitability,  Liquidity,  Leverage, Tangibility, Non-Debt Tax Shield, Company Size, Speed of Adjustment
shield , tangibilitas, dan ukuran perusahaan.
Trade  off  theory dapat  dimodelkan ke  dalam  kerangka  statis  atau  dinamis. Versi  statis  dari  teori  struktur  modal  yang mencakup leverage target  menekankan gagasan  bahwa  perusahaan  melakukan trade  off antara  biaya  dan  manfaat  utang, dan trade  off ini  dapat  menjelaskan  variasi cross-section dalam  rasio leverage di seluruh  perusahaan.  Teori-teori  ini  secara implisit  mengasumsikan  adanya leverage target tetapi percaya bahwa semua perusahaan  sudah  berada  pada  target mereka.  Terdapat  dua  faktor  pembentuk teori  dinamis trade-off ,  yaitu  keberadaan target  dan  penyesuaian  terhadap  target tersebut,  dapat  diuji  bersama  dengan memperkirakan kecepatan penyesuaian ( Speed of Adjusment ) ke target. SoA adalah persentase  penyimpangan  dari  target  yang disesuaikan perusahaan setiap periode.

## METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif dan verifikatif.  Metode  deskriptif  digunakan untuk  memberikan  gambaran    umum penelitian.  Sedangkan  metode  verifikatif digunakan  untuk  menjelaskan  hubungan antara  variabel  bebas  dan  variabel  terikat dengan  menguji  hipotesis.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  Data  yang digunakan  sesuai  dengan  waktu  observasi, yaitu  dimulai  dari  tahun  2012  hingga  2021. Metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  model  Generalize  Method  of Moment  (GMM)  dengan  menggunakan Eviews  versi  10,  serta  menggunakan  uji multikolinearitas  dan  uji  beda  F-test  dan Welch’s t-test.

## HASIL
Uji  multikolinearitas  untuk  melihat adanya  korelasi  antar  variabel  independen dilakukan  dengan  menganalisis  matriks korelasi.  Matriks  korelasi  dari  ketujuh variabel  independen,  yaitu lagged  leverage , profitabilitas,  likuiditas, tangibility, NDTS dan ukuran perusahaan. Korelasi  antar setiap
variabel independen. Multikolinearitas terjadi  jika  korelasi  antar  variabel  cukup atau  melebihi  0.90  (Ghozali,  2013).  Dari tabel  tersebut,  dapat  terlihat  bahwa  seluruh korelasi  antar    variabel  independen  relatif kecil  atau  tidak  ada  yang  melebihi  batas 0.90. melalui hasil tersebut dengan demikian  model  persamaan  ini  dinyatakan bebas dari multikolinearitas.
Model  uji  pada  persamaan  (3.1) digunakan  untuk  melakukan  perhitungan terlebih  dahulu  atas  unobserved  variabel yaitu  target  leverage  (Lev*)  yang  nantinya menentukan  variabel  leverage  position (LP).  Selanjutnya,  setelah  masing-masing leverage  position  ditentukan,  pengujian untuk  persamaan  (3.2)  dilakukan  untuk menguji hipotesis H1 hingga H6.
Hasil regresi dengan metode Generalized  Method  of  Moments  (GMM) tersaji hasil estimasi data yang tersaji, Panel 1 menggunakan  variabel independen dalam penelitian  ini.  Variabel  lagged  leverage (Lev  (-1))  berpengaruh  positif    terhadap pembentukan leverage (LEV)  pada  taraf signifikansi α = 5%.
Hasil serupa juga ditunjukkan tangibility (TANG) dan non-debt tax shield (NDTS)  yang  berpengaruh  positif  dengan signifikansi  α  =  5%.  Variabel  lainnya seperti profitabilitas (ROA), likuiditas (CR) dan  ukuran  perusahaan  (SIZE)    ditemukan tidak  berpengaruh  terhadap  pembentukan leverage .  Koefisien  λ  yang  diperoleh  dari hasil  estimasi  GMM.  Dalam  hal  penentuan koefisien β untuk persamaan estimasi target leverage (Lev * ), koefisien dari variabel Lev (-1)  menjadi  dasar  perhitungan  awal.  Dari koefisien  λ 1 ,  diperoleh  nilai  δ  sebesar 0.31911  (1-  λ0).  Koefisien  β  dihitung  dari nilai  λ  /  δ  menghasilkan  angka  -0.376897 untuk  ROA,  -0.061006  untuk  CR,  1.06636 untuk  TANG,  -1.2211  untuk  NDTS, 0.00767 untuk SIZE.
Hasil  estimasi  panel  pengujian dynamic model dengan mempertimbangkan leverage  position  dari  anggota  sampel. Panel  3  menunjukkan  bahwa  variabel lagged leverage (Lev(-1)), leverage (Lev*), dan  leverage  position  (LP)  berpengaruh
positif terhadap pembentukan leverage (Lev).
Selain itu, adanya perbedaan koefisien pada variabel lagged leverage hasil estimasi  panel  1  dan  panel  2.  Hal  ini berdampak  pada  berbedanya  speed  of adjustment  (SoA)  antara  kedua  panel tersebut.  SoA  pada  panel  1  berada  pada 31.91%.  sedangkan  SoA  pada  panel  2  pada level  11.27%.  Perbedaan  SoA  dari  hasil estimasi  kedua  panel  ini  menimbulkan dugaan  asymetric  SoA  akibat  leverage position.  Merujuk  pada  hasil  tersebut,  maka perlu  dilakukan  uji  beda  atas  SoA  pada  sub sampel underlevered dan overlevered.
Hasil Uji Beda Sub Sampel
Underlevered dan Overlevered. Secara umum menggambarkan  deskriptif  statistik  dari kedua sub sampel underlevered dan overlevered dari  kedua  sub  sampel  tersebut, kemudian dilakukan perhitungan SoA seluruh  anggota  sampel  untuk  selanjutnya dilakukan  uji  beda.  Hasil  uji F-test dan Welch  t-test atas  SoA  dari  sub  sampel underlevered dan overlevered tersaji  pada. Jumlah  sub  sampel  yang  berbeda  antara underlevered (64  observasi)  dan overlevered (6  observasi)  membuat  uji  beda  dilakukan dengan menggunakan welch t-test dan welch F-test. Nilai probabilitas dari t-test dan F-test yang lebih besar dari tingkat signifikansi 5%.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dengan pengujian  hipotesis  menggunakan partial adjustment  model dan  metode  estimasi Generalized  Method  of  moment ,  maka diperoleh simpulan sebagai berikut.
1. Lagged  Leverage berpengaruh  positif terhadap leverage. Hal ini mengindikasikan bahwa lagged leverage bergerak  sejalan  dengan leverage perusahaan. Dan
menunjukkan bahwa perusahaan menyesuaikan  porsi leverage nya terhadap target  leverage optimalnya dalam  implementasi dynamic trade- off theory .
2. Profitabilitas tidak berpengaruh
terhadap leverage. Hal ini mengindikasikan
implementasi
dynamic  trade  off  theory ini  tidak bersifat mutually  exclusive karena didapatkan  bukti  eksistensi pecking order theory melalui variabel profitabilitas.
3. Likuiditas tidak berpengaruh
terhadap leverage. Hal ini mengindikasikan bahwa model trade-off tidak  terjadi.  Perusahaan dengan  aset  yang  lebih  likuid  dapat menggunakannya  sebagai  sumber dana  internal  lainnya  dan  bukan utang,  yang  mengarah  ke  tingkat utang yang lebih rendah.
4. Tangibility berpengaruh positif terhadap leverage. Kepemilikan aset tetap  yang  besar  merupakan agunan yang  cukup  untuk  meningkatkan struktur  pendanaan  utang.  Dalam aktivitas  pendanaan  utang,  agunan menjadi  salah  satu  aspek  yang menentukan  nilai  atau  kredibilitas borrower .
5. Non-debt  tax  shield berpengaruh negatif  terhadap leverage. Beban depresiasi dapat menggantikan peran  beban  bunga  sebagai tax shield bagi  perusahaan.  Hal  ini sejalan  dengan  peran  depresiasi yang dapat memberikan keuntungan tax  saving tanpa  meningkatkan risiko  keuangan.  Keuntungan  ini kemudian  dilihat  oleh  perusahaan sebagai alternative  tax  shield selain bunga utang.
6. Dalam  penelitian  ini  ditemukan bahwa size tidak berpengaruh terhadap leverage . Ukuran
perusahaan tidak serta merta mempengaruhi tingkat leverage perusahaan. Perlu adanya pertimbangan pada aspek keuangan, resiko  bisnis  dan  kebijakan  dividen perusahaan.
7. Dalam  pengujian dynamic  trade-off theory , diketahui bahwa tidak ditemukan perbedaan yang signifikan speed  of  adjustment pada perusahaan yang mengalami underlevered dengan  perusahaan
358
yang mengalami ovelevered . Hasil ini tidak mendukung pola asimetris  pada speed  of  adjustment berdasarkan leverage position .

## SIMPULAN
Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa  lagged  leverage  dan  tangibilitas mempunyai pengaruh positif terhadap leverage.  Sedangkan  non-debt  tax  shield mempunyai  pengaruh  negative  terhadap pembentukan leverage. Sedangkan profitabilitas, likuiditas, dan ukuran perusahaan  ditemukan  tidak  berpengaruh terhadap  pembentukan  leverage  perusahaan. Sub sampel perusahaan yang berada diposisi overlevered  dan  underlevered  ditemukan tidak terdapat perbedaan speed of adjustment antar  keduanya  dalam  upaya  menyesuaikan terhadap target leverage.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdeljawad,  I.,  Mat-Nor,  F.,  Ibrahim,  I.,  & Abdul-Rahim,  R.  (2013). Dynamic
Capital  Structure Trade-off  theory : Evidence from
Malaysia. International  Review  of  Business
Research Papers , 9 (6), 102–110.
Alan,  K.,  &  Litzenber,  R.  (1973).  a  State- Preference Model of Optimal Financial Leverage . The  Journal  of Finance , Vol.  28 (No.  4  (Sep., 1973)), 911–922.
Alom,  K.  (2013).  Capital  structure  choice  of Bangladeshi  firms:  An  empirical investigation. Asian  Journal  of Finance & Accounting . https://doi.org/10.5296/ajfa.v5i1.349 5
Alom,  K.  (2013b).  Capital  Structure  Choice of Bangladeshi Firms: An Empirical Investigation. Asian  Journal  of Finance & Accounting , 5 (1). https://doi.org/10.5296/AJFA.V5I1.
3495
Ameer, R., Finan, J. E., & Ameer, R. (2013).
Financial  liberalization  and  firms’ capital structure
adjustments
evidence  from  Southeast  Asia  and South  America. Springer , 37 (1), 1–32.
https://doi.org/10.1007/s12197-
010-9158-3
Arellano,  M.,  Studies,  S.  B.-T.  review  of economic,  &  1991,  U.  (1991). Some  tests  of  specification  for panel  data:  Monte  Carlo  evidence and  an  application  to  employment equations. Academic.Oup.Com . Atrill,  P.  (2014). Financial  Management For Decision Makers .
Baker,  M.,  &  Wurgler,  J.  (2002).  Market Timing  and  Capital  Structure. The Journal of Finance .
Baxter,  N.  D.  (1967). Leverage ,  Risk  of Ruin  and  the  Cost  of  Capital. The Journal  of  Finance , 22 (3),  395– 403.
https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.1967.tb02975.x
Besley,  S.,  &  Brigham,  E.  F.  (2008). Essentials  of  Managerial  Finance, Fourteenth  Edition.  In Wall  Street Journal .
Brigham,  E.  F.,  &  Houston,  J.  F.  (2018).
Fundamentals of financial management (Dasar-dasar Manajemen Keuangan). In Engineering and Process
Economics (Vol. 3, Issue 3).
Chakraborty,  I.  (2010).  Capital  structure  in an  emerging  stock  market:  The case of India. Research in
International Business and Finance , 24 (3), 295–314. https://doi.org/10.1016/J.RIBAF.2
010.02.001
Charalambakis,  E.  C.,  &  Psychoyios,  D. (2012).  What  do  we  know  about capital  structure?  Revisiting  the impact of debt ratios on some firm- specific  factors. Applied  Financial Economics , 22 , 1727–1742.
https://doi.org/10.1080/09603107.
2012.676733
Dang,  V.  A.,  Kim,  M.,  &  Shin,  Y.  (2012).
Asymmetric capital structure
adjustments:  New  evidence  from dynamic panel  threshold  models.
Journal  of  Empirical  Finance ,
19 (4), 465–482. https://doi.org/10.1016/J.JEMPFIN.
2012.04.004
Danis,  A.,  Rettl,  D.  A.,  &  Whited,  T.  M.
(2014).  Refinancing,  profitability, and  capital  structure. Journal  of Financial  Economics , 114 (3),  424– 443.
https://doi.org/10.1016/J.JFINECO. 2014.07.010
De  Miguel,  A.,  &  Pindado,  J.  (2001). Determinants  of  capital  structure: New  evidence  from  Spanish  panel data. Journal of Corporate Finance ,
7 (1),
77–99. https://doi.org/10.1016/S0929- 1199(00)00020-1
Decker,  A.,  &  Ali,  L.  (2011).  1.The Determinants  of Leverage of  the Listed-Textile  Companies  in  India The  Determinants  of Leverage of the  Listed-Textile  Companies  in India. European Journal of Business and  Management  Www.Iiste.Org ISSN , 3 (12). www.iiste.org
Fama, E. F., & French, K. R. (2002). Testing Trade-off and Pecking Order Predictions  About  Dividends  and Debt. The  Review  of  Financial Studies Spring , 15 (1), 1–33.
Fischer,  E.  O.,  Heinkel,  R.,  &  Zechner,  J. (1989). Dynamic Capital  Structure Choice:  Theory  and  Tests. The Journal  of  Finance , 44 (1),  19. https://doi.org/10.2307/2328273
Flannery,  M.  J.,  &  Rangan,  K.  P.  (2006). Partial  Adjustment  Toward  Target Capital  Structures. SSRN  Electronic Journal .
https://doi.org/10.2139/ssrn.467941
Ford,  J.  S.  D.  (2020).  An  Empirical
Investigation  of Dynamic Trade-off theory :  Evidence  from  Sri  Lankan
Non  Financial  Firms. Peradeniya Management  Review , 02 (Ii),  61–
74.
Fourati, H. (2021). Ownership concentration Dynamic trade  off theory  And  debt  funding  of business  start-up. The  Journal  of Entrepreneurial Finance , 23 (1).
Fuady.  (2013). Pengujian  Teori  Trade-Off Dan  Pecking  Order:  Apakah Mutually Exclusive?
Graham,  J.,  Economics,  M.  L.-A.  R.  of  F., &  2011,  undefined.  (2011).  A review of empirical capital structure  research  and  directions for the future. JSTOR , 3 , 309–345. https://doi.org/10.1146/annurev- financial-102710-144821
Hansen,  L.  P.  (1982).  Large  Sample
Properties  of  Generalized  Method of Moments Estimators. Econometrica , 50 (4), 1029. https://doi.org/10.2307/1912775
Hapsari,  L.  (2010).  Analisis  Faktor-Faktor
yang Mempengaruhi Struktur
Modal  Perusahaan  Manufaktur yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  Periode  Tahun  2006- 2008
Haron,  R.  (2016).  Do  Indonesian  firms practice  target  capital  structure?  A dynamic approach. Journal of Asia Business  Studies , 10 (3),  318–334. https://doi.org/10.1108/JABS-07- 2015-0100
Ho, L., Lu, Y., & Bai, M. (2020). Liquidity and  speed  of leverage adjustment. Https://Doi.Org/10.1177/0312896
220918913 , 46 (1), 76–109. https://doi.org/10.1177/031289622
0918913
Hossain,  F.,  And,  A.  A.-I.  J.  of  B.  R.,  & 2012,  U.  (2012).  Impact  of  firm specific factors on capital structure decision:  an  empirical  study  of Bangladeshi  Companies. Citeseer ,
3 , 2012.
Islam,  S.  Z.,  &  Khandaker,  S.  (2015).  Firm leverage decisions:  Does  industry matter? The North American Journal  of  Economics  and  Finance , 31 , 94–107. https://doi.org/10.1016/J.NAJEF.20 14.10.005
Keown,  A.  J.,  Pamplin,  R.  B.,  Martin,  J.  D.,
Battista, D., & Goldstein, A. (2020). The Logic and Practice of Financial Management Tenth Edition Foundations of Finance .
Khoa,  B.  T.,  &  Thai,  D.  T.  (2021).  Capital Structure  and Trade-off  theory : Evidence  from  Vietnam. Journal  of Asian  Finance,  Economics  and
Business , 8 (1), 045–052. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.
vol8.no1.045
Kumar, S., Colombage, S., & Rao, P. (2017). Research on capital structure determinants:  a  review  and  future directions. International  Journal  of Managerial  Finance , 13 (2),  106– 132.  https://doi.org/10.1108/IJMF- 09-2014-0135
Modigliani,  F.,  &  Miller,  M.  H.  (1958). American  Economic  Association. Source:  The  American  Economic Review , 48 (3), 261–297.
Myers,  S.  C.  (1984).  Finance  Theory  and Financial Strategy. Interfaces , 14 (1), 126–137. https://doi.org/10.1287/INTE.14.1.1 26
Myers,  S.  C.,  &  Majiuf,  N.  S.  (1984).
CORPORATE  FINANCING  AND INVESTMENT DECISIONS WHEN FIRMS HAVE INFORMATION THE INVESTORS  DO  NOT  HAVE. National Bereau of Economic Research .
Nunkoo,  P.  K.,  &  Boateng,  A.  (2010).  The empirical  determinants  of  target capital  structure  and  adjustment  to long-run  target:  Evidence  from Canadian  firms. Applied  Economics
Letters , 17 (10), 983–990. https://doi.org/10.1080/174465408 02599671
Peterson,  P.,  &  Fabozzi,  F.  (2002). Capital budgeting: theory and practice .
Richard  A  Brealey,  Stewart  C  Myers,  and
F. A.  (2003). Principles  of Corporate Finance, Seventh
Edition . 1061. Santika,  R.  B.,  &  Sudiyatno,  B.  (2011). Menentukan struktur modal perusahaan  manufaktur  di  bursa efek indonesia. Dinamika
Keuangan  Dan  Perbankan, 3 (2), 172–182.
Shyam-Sunder,  L.,  Economics,  S.  M.-J.  of financial,  &  1999,  U.  (1999). Testing  static  tradeoff  against pecking  order  models  of  capital structure. Elsevier .
Ting, I. W.  K. (2016). Estimating Dynamic Panel Model of Leverage
Decision: Evidence from Malaysia.
Procedia  Economics  and  Finance , 35 ,
267–273. https://doi.org/10.1016/S2212- 5671(16)00033-2
Versmissen, J., & Zietz, J. (2017). Is there a leverage target for REITs?
Quarterly  Review  of  Economics and Finance , 66 , 57–69. https://doi.org/10.1016/j.qref.2017.
01.001
Wendy,  &  Salim,  K.  C.  (2019).  The  speed of  adjustment  towards  optimal capital  structure  in  Indonesia:  A test  of dynamic trade-off model. Jurnal  Ekonomi  Malaysia , 53 (3). https://doi.org/10.17576/JEM- 2019-5303-07
Zhang,  A.  (2010). The  Product  Category Effects  on  Capital  Structure: Evidence from the SMEs of British Manufacturing Industry