E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, Special Issue No. 2, Februari 2022

## PENGARUH PANDEMI COVID-19 TERHADAP CASH HOLDING

## Surya Dwi Kurniawan, Eka Bertuah
Universitas Esa Unggul, Jakarta, Indonesia Email: suryaandalanbangsa@gmail.com, ekabertuah@gmail.com

## Abstrak
Pandemi covid-19 yang melanda dunia memberikan dampak kepada seluruh  sektor kehidupan  di  dunia.  Sektor  ekonomi  merupakan  sektor  yang  tidak  terlepas  dari dampak  pandemi  tersebut.  Kebijakan  pemerintah  Indonesia  dalam  menangani pandemi  covid-19  dengan  melakukan  pembatasan  sosial  bersklala  besar  membuat pergerakan  ekonomi  menjadi  lambat  dan  terbatas.  Kebijakan  pembatasan  sosial bersekala  besar  mempengaruhi  keleluasaan  perusahaan-perusahaan  di  Indonesia untuk  melakukan  kegiatan  usaha  yang  secara  langsung  berdampak  pada  kondisi keuangan  perusahaan-perusahaan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  dampak  pandemi  covid-19  di  Indonesia  terhadap  cash  holding perusahaan. Hasil penelitian  dengan menggunakan metode difference in difference menunjukkan  bahwa  pandemi  covid-19  memiliki  dampak  negatif  yang  signifikan terhadap  cash  holding  perusahaan  sebagai  konsekuensi  penurunan  kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba.
Kata Kunci : pandemic covid-19; cash holding

## Abstract
The covid-19 pandemic that hit the world has an impact on all sectors of life in the world.  The  economic  sector  is  a  sector  that  is  inseparable  from  the  impact  of  the pandemic.  The  Indonesian  government's  policy  in  dealing  with  the  covid-19 pandemic by carrying out large social restrictions makes economic movement slow and  limited.  Large-scale  social  restriction  policies  affect  the  flexibility  of companies  in  Indonesia  to  conduct  business  activities  that  directly  impact  the financial condition of these companies. This research aims to find out the impact of the covid-19 pandemic in Indonesia on corporate cash holdings. The results of the study  using  the  difference  in  difference  method  show  that  the  covid-19  pandemic has a significant negative impact on the company's cash holding as a consequence of the company's decreased ability to generate profits.

## Keywords: pandemic covid-19; cash holding

## Pendahuluan
Pandemi Covid-19 yang melanda banyak negara di dunia sejak bulan Januari tahun 2020 (Phan  &  Narayan,  2020) .  Meskipun  secara  resmi  WHO  (Word  Healt Organization)  mendeklarasikan  pandemi Covid-19  pada  tanggal  11  Maret  2020,  tetapi beberapa negara seperti Israel, Rusia, dan Amerika Serikat sudah menerapkan larangan
untuk  melakukan  perjalanan  ke  luar  negeri  bagi  warganya. (Phan  &  Narayan.,  2020) . Kehadiran  pandemi  memberikan  dampak  serius  pada  perekenomian  dunia  dan mengakibatkan  penurunan  tajam  kenerja  perusahaan-perusahaan  di  berbagai  industri secara global (Qin, Huang, Shen, & Fu, 2020) . Perusahaan-perusahaan yang tercatat di pasar  modal  mengalami  penurunan  harga  saham,  pendapatan,  dan  laba (Fu  &  Shen., 2020) .  Dampak  penurunan  ekonomi  yang  sangat  signifikan  disebabkan  adanya karantina  kesehatan  ketat  di  berbagai  negara  sehingga  menyebabkan  aktifitas  ekonomi bergerak dengan sangat terbatas (Zhang, Hu, & Ji, 2020) . Perusahaan-perusahaan yang harus  melakukan  pergerakan  fisik  untuk  menjalankan  usahanya  mengalami  kesulitan dalam  menghasilkan  pendapatan  dan  arus  kas  masuk.  Di  sisi  lain  perusahaan- perusahaan  tersebut  harus  tetap  mengeluarkan  kas  untuk  membiayai  operasinya. Keadaan  yang  demikian  menyebabkan  tekanan  pada  kondisi  kas  perusahaan.  Untuk menghadapi risiko operasional dan untuk menjamin ketahanan perusahaan menghadapi pandemi  Covid-19,  para  manager  perusahaan  memiliki  kecenderungan  untuk meningkatkan level cash holding jangka pendek dengan melakukan pinjaman bank, atau pendanaan  ekuitas (Qin  et  al.,  2020) .  Namun  demikian  kapasitas  pendanaan  antar perusahaan  berbeda-beda  sehingga  perlu  dilihat  apakah  perusahaan-perusaahaan tersebut  dapat  meningkatkan cash  holding tepat  waktu  sesuai  kebutuhan  perusahaan (Qin  et  al.,  2020) .  Selain  itu,  ditemukan  fakta  bahwa  terdapat  penurunan  rating  kredit perusahaan-perusahaan di Indoneisa.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Qin  et  al.  (2020) menyimpulkan  bahwa pandemi covid-19 memiliki dampak positif yang signifikan terhadap level cash holding perusahaan. Fu & Shen. (2020) menyatakan dalam hasil penelitiannya bahwa Covid-19 berdampak  negatif  signifikan  terhadap  kinerja  perusahaan  di  industri  energi.  Hal tersebut  sejalan  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Liu  et  al.  (2020) dimana indeks  pasar  saham  di  negara-negara  yang  terdampak  covid-19  turun  dengan  sangat cepat  setelah  wabah  virus  melanda.  Namun  penelitian-penelitian  mengenai  dampak covid-19  terhadap cash  holding dilakukan  di  China  dan  belum  ada  penelitian  serupa yang  dilakukan  di  Indonesia.  Selain  itu,  ditemukan  fakta  bahwa  terdapat  penurunan rating  kredit  perusahaan-perusahaan  di  Indoneisa  setelah  pandemi  covid-19  melanda sehingga  dapat  mempengaruhi  kemampuan  perusahaan-perusahaan  tersebut  dalam mencapai level cash holding yang diharapkan. Dengan Penjelasan di atas, maka diduga terdapat  perbedaan  dampak  yang  ditimbulkan  covid-19  terhadap  cash  holding perusahaan-perusahaan di Indonesia.

## Metode Penelitian
Populasi  penelitian  adalah  perusahaan-perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia.  Pemilihan  sample  dilakukan  dengan  memilih  perusahaan  yang  tercatat  di papan  pencatatan  utama  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Bursa  Efek  Indonesia  membrane industry menjadi beberapasub-Sektorr Antara lay Retail Trade; Building Construction; Financial Institution; Coal Mining; Crude Petroleum & Crude Petroleum And Natural Gas;  Land/Stone  Quarrying;  Metal  &  Mineral  Mining;  Non-Building  Construction;
Automotive  &  Components;  Cement;  Ceramic  Glass  Porcelain;  Cosmetic  And Household;  Cosmetic  And  Household;  Fishery;  Footwear;  Textile  &  Garment; Property  &  Real  Estate,  Advertising,  Printing,  Media;  Houseware;  Tobacco Manufacturer; Chemical; Computer & Service; Machinery & Heavy Equipment; Metal &  Allied  Product;  Wood  Industry;  Pulp  &  Paper;  Others  Consumer  Good;  Plastic Packaging;  Toll  Road;  Food  &  Beverage;  Wholesale  Durable&  Non-Durable  Goods; Energy;  Plantation;  Crops;  Animal  Feed;  Animal  Husbandry;  Cable;  Harbour; Healthcare; Pharmaceuticals; Telecommunications. Pemerintah Indonesia menetapkan pembatasan  sosial  sekala  besar  sejak  31  Maret  2020 (triwulan  1  2020) maka  secara efektif pengaruh covid-19 terhadap perekonomian Indonesia dan kinerja perusahaan di Indonesia terjadi setelah tanggal tersebut (mulai triwulan II 2020).
Data Penelitian yang digunakan adalah data keuangan perusahaan tercatat di papan pencatatan  utama  Bursa  Efek  Indonesia  dari  periode  kuartal  I  2015  sampai  dengan kuartal  II  tahun  2021.  Data  tersebut  diambil  dari  bloomberg  dengan  kriteria:  tersedia data  keuangan  secara  lengkap  dalam  kurun  waktu  periode  yang  digunakan  dalam penelitian ini, dan tidak sedang sedang dalam tekanan finansial berat lebih dari 2 tahun dalam  kurun  waktu  periode  penelitian.  Dari  metode  pengambilan  sampel  tersebut didapatkan 191 sample perusahaan yang tersebar di 40 subsektor industri.
1. Pengukuran
Qin  et  al    (2020) meneliti  dampak  covid-19  terhadap  level  cash  holding perusahaan  menggunakan  metode DID ( Difference  in  Difference ). DID ( Difference in  Difference )  adalah  teknik  analisis  statistik  yang  digunakan  dalam  penelitian ekonometrik  dan  kuantitatif  dengan  meniru  desain  penelitian  eksperimental menggunakan  data  penelitian  observasional,  dengan  cara  mempelajari  efek diferensial dari ‘ treatment group ’ (Widarsa, Kurniasari, & Mulyawan, 2017) .  Dalam penelitian  ini  pandemi  covid-19  diperlakukan  sebagai  treatment (Qin  et  al.,  2020) . Pada  tahun  yang  sama Zhu  et  al.,  (2020) melakukan  investiasi  menganai  efek  dan mekanisme kereta cepat pada perluasan lahan perkotaan menggunakan metode yang sama.  Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  dugaan  bahwa  terdapat  kemungkinan perbedaan  kenerja  perusahaan  sebelum  dan  sesudah  pandemi  covid-19  melanda. Menurut Qin  et  al.,  (2020) membandingkan  kenerja  perusahaan  antara  periode sebelum dan sesudah pandemi covid-19 secara tanggal atau lateral akan mengabaikan variable covid-19 itu sendiri. Oleh karena itu, pengukuran menggunakan metode DID model lebih efektif karena dapat mengontrol periode sesudah dan sebelum covid-19 melanda (Qin  et  al.,  2020) .  Secara  umum,  dampak  pandemi  itu  unik,  sehingga  sulit untuk  memisahkan  sampel  antara  kelompok  industri  yang  terdampak  secara signifikan dan kelompok industri yang berdampak tidak signifikan (Qin et al., 2020) . Pengelompokan  perusahaan  sebagai  perusahaan  terdampak  atau  tidak  terdampak pandemi  covid-19  didasarkan  pada    analisa Pefindo,  (2020) dan  dikombinasikan dengan  Analisa  Hasil  Survey  Dampak  Covid-19  terhadap  pelaku  usaha (Statistik, 2020) :
Terdampak: Coal Mining, Non-Building Construction, Property & Real Estate, Automotive  &  Components,  Building  Construction,  Cement,  Ceramics,  Glass, Porcelain,  Cosmetics  &  Household,  Crude  Petroleum  &  Natural  Gas  Production, Electronics,  Fishery,  Footwear,  Land  /  Stone  Quarrying,  Metal  &  Mineral  Mining, Retail  Trade,  Textile,  Garment,  Restaurant,  Hotel  &  Tourism,  Tourism,  Restaurant And Hotel, Transportation, Animal Feed, Cable, Crops, Energy, Food & Beverages, Metal  &  Allied  Products,  Toll  Road,  Airport,  Harbor  And  Allied  Products,  Wood Industries.
Tidak  terdampak: Plantation,  Wholesale  (Durable  &  Non  Durable  Goods), Advertising,  Printing  &  Media, Chemicals,  Computer  &  Services,  Houseware, Plastics  &  Packaging,  Pulp  &  Paper,  Tobacco  Manufacturers,  Healthcare,
Pharmaceuticals, Telecommunication.
Data  dan  informasi  mengenai  level cash  holding perusahaan  -perusahaan  yang berada  pada  kelompok treatement dan comparison untuk  periode  sebelum  dan sesudah  adanya  pandemi  covid-19  diambil  dari  database Bloomberg. Untuk mengukur  dampak  pandemi  covid-19  terhadap  level cash  holding perusahaan, digunakan model sebagai berikut :
Cashholdings it = β 0 + β 1 Treated it *Period it + β 2 Treated it + β 3 Period it + β 4 SIZE it + β 5 LEV it + β 6 GROWTH it + β 7 ROA it + β 8 FCF it + β 9 TR it + β 10 Code + β 11 YEAR + ε it (1) Tabel 1 Variable Perhitungan Cash Holding level cash  holding perusahaan  dihitung  dari  rumus total cash / total asset Treated variable  dummy  yang  mengindikasikan  derajat  dampak  covid- 19, nilai 1 untuk perusahaan yang terkena dampak tinggi dan sangat tinggi,  dan  sedang  dan  0  untuk  perusahaan  yang  terkena  dampak ringan dan tidak terdampak Period variable  dummy  yang  mengindikasikan  periode  sebelum  dan sesudah  pandemi  covid-19,  nilai  1  melambangkan  periode  setelah pandemic dan 0 untuk periode sebelum pandemi covid-19 Size ukuran  perusahaan  yang  dihitung  dari  logaritma  natural  total aset Lev rasio total aset pada total Liabilitas Growth pertumbuhan total asset perusahaan yang dihitung dari rumus = (total asset periode t -  total aset periode t-1 )/total aset periode t-1 ROA merupakan  rasio  antara  net  profit  pada  total  aset  yang  dihitung dengan rumus = net profit/saldo akhir total aset FCF free  cash  flow ,  dihitung  dari  rumus  = Arus  Kas  Operasi – Pengeluaran Modal – Pengeluaran untuk perbaikan aset TR Perputaran piutang usaha, dihitung dengan rumus = pendapatan neto/rata-rata piutang usaha Code variable untuk mengontrol sample individu dalam data panel YEAR variable untuk mengontrol periode dalam data panel
Treated adalah  variable dummy yang  mengindikasikan  derajat  efek  covid-19 pada  perusahaan  dan period merupakan  variable dummy yang  mengindikasikan periode  sebelum  dan  sesudah  covid-19  melanda.  Penelitian  ini  fokus  terhadap koefisien  regresi  dari  variable  “ treated*period ”.  Apabila  koefisien  regresi  yang dilambangkan  dengan  β 1 bernilai  positif,  hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa terdapat  dampak  positif  pandemi  covid-19  terhadap  level  cash  holding  perusahaan (Qin  et  al.,  2020) .  Variabel-variabel  lain  dalam  model  1  disertakan  untuk  tujuan mengurangi  nilai  interferensi  dari  β 1. Varibel Size yang  melambangkan  ukuran perusahaan disertakan dalam model 1 karena semakin besar ukuran perusahaan maka memiliki  akses  yang  lebih  besar  terhadap  pendanaan (Gao,  Harford,  &  Li,  2013) . Rasio total aset terhadap total Liabilitas yang dilambangkan dengan Lev pada model di  atas  dimasukkan  ke  dalam  model  dengan  alasan  bahwa  semakin  besar  rasio tersebut  maka  semakin  kecil  beban  bunga  dan  pokok  pinjaman  yang  harus  dibayar dengan  kas  perusahaan (Gao  et  al.,  2013) .  Semakin  tinggi  tingkat  pertumbuhan perusahaan  maka  semakin  tinggi  pula  intensi  perusahaan  untuk  memegang  kas dengan  tujuan  investasi  pada  proyek-proyek  baru.  Oleh  karena  itu  tingkat pertumbuhan  perusahaan  yang  dilambangkan  dengan growth diikutsertakan  dalam model 1 (Gao et al., 2013) . Kebijakan perusahaan dalam memegang kas dalam level tertentu  mengurangi  kemampuan  perusahaan  dalam  melakukan  investasi  yang  pada akhirnya  akan  menurunkan  tingkat  profitabilitas  perusahaan.  Rasio  laba  bersih terhadap  total  aset  yang  dilambangkan  dengan  ROA  mewakili  keadaan  tersebut sehingga  dimasukkan  ke  dalam  model  1 (Clarkson,  Gao,  &  Herbohn,  2020) . Free cash flow dan Perputaran piutang yang dilambangkan dengan FCF dan TR disertakan dalam  model  1  karena  apabila  perusahaan  memiliki  arus  kas  yang  melimpah  dan pengelolaan  modal  kerja  yang  sehat,  maka  manajer  perusahaan  akan  menurunkan level cash holding (Gao et al., 2013) .
Data  penelitian  merupakan  data  panel  yang  merupakan  penggabungan  antara data cross  section dan  data time  series atau  disebut  data  panel.  Perhitungan  nilai difference  in  difference menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda  dengan software STATA 14.2.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda menggunakan  variable  dummy.    Data  yang  digunakan  adalah  data  panel  yaitu penggabungan  antara  data  time  series  (rentang  waktu  tertentu)  dan  cross  section (banyak perusahaan).

## 1. Deskriptif Statistik
Tabel 2 Dependend Variable : Cash Holding Variables Mean Std. Dev. Min Max Obs N T Cash holding 0,09727 0,098905 8 0,000217 4 0,69709 496 6 19 1 2 6 Leverage 2,58296 1,815454 0,320000 18,9500 0 496 6 19 1 2 6 Size 13,0028 1 1,483768 8,9404 17,0510 0 496 6 19 1 2 6 Growth 0,01459 0,201714 - 0,926530 12,3128 496 6 19 1 2 6 ROA 0,00754 0,049821 9 -1,0745 2,12458 496 6 19 1 2 6 Rec_TO 64,9268 3 85,22069 0,07000 2370,13 496 6 19 1 2 6 FCF 2,66E+0 8  1,33E+10  -1100000 9,20E+1 1 496 6 19 1 2 6
Tabel  2  menunjukkan descriptive  statistic model  I  dengan  variabel  dependen cash  holding.  Jumlah  pengamatan  pada  model  satu  sebanyak  4,996  pengamatan terdiri  dari  191  perusahaan  dan  26  periode  triwulanan  pengamatan.    Nilai mean , standar  deviasi, min, dan max menunjukkan  bahwa  rentang  data  yang  digunakan dalam  penelitian  sangat  lebar.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa sampel yang diambil dalam penelitian mewakili populasi.
2. Unit Root Test
Sebelum melakukan regresi linear berganda, perlu dilakukan unit root test untuk memastikan bahwa data panel yang digunakan bersifat stationer. Pengujian ini perlu dilakukan  untuk  menghindari  terjadinya spurious  regression.  Spurious  regression adalah  hasil  regresi  yang  menunjukkan  koefisien  determinasi  (R 2 )  yang  cukup meyakinkan,  padahal  faktanya  variabel  independen  tidak  menjelaskan  variable dependen.
Tabel 3 Variabel Levin-Lin-Chu Hadri LM test Cash holding Panels are stationary All panels are stationary Leverege Panels are stationary All panels are stationary Size Panels are stationary All panels are stationary Growth Panels are stationary Some panels contain unit roots ROA Panels are stationary All panels are stationary Rec_TO Panels are stationary All panels are stationary FCF Panels are stationary All panels are stationary
Dari  hasil  unit  root  test  dapat  dipastikan  bahwa  data  panel  yang  digunakan bersifat stationer sehingga dapat terhindar dari spurious regression.
3. Parallel Trend Test
Penggunaan  metode DID ( Difference  in  Difference )  untuk  mengukur  dampak suatu  kejadian  terhadap  variable  tertentu  harus  memenuhi  asumsi  bahwa  trend  dari variable  yang  dipengaruhi  sebelum  adanya treatment harus  relatif  sama  antara kelompok treatment dengan  kelompok control .  Perbedaan  trend  yang  terlalu  besar antara  kelompok treatment dan control akan  meningkatkan  bias  pada  pengukuran efek dari suatu treatment. Oleh karena itu perlu dilakukan paralel trend test sebelum menjalankan regresi.

## Gambar 1 Paralel Trend Test Variabel Dependen Cash Holding
Paralel  trend  test  yang  ditunjukkan  pada  gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa tidak  terdapat  perbedaan  trend  yang  signifikan  antara  kelompok  industri  terdampak dengan  kelompok  industri  tidak  terdampak  sebelum  pandemi  covid-19.  Meskipun pada  beberapa  periode  terdapat  perbedaan  arah trend ,  tetapi  periode  berikutnya kembali menunjukkan arah trend yang sama. Periode 2017Q2-2017Q3 menunjukkan perbedaan  trend  dimana  kelompok  industri  terdampak  mengalami  penurunan cash holding sedangkan  kelompok  industri  tidak  terdampak  mengalami  kenaikan cash holding .  Namun  demikian  pada  periode  2017Q3-2017Q4 trend cash  holding keduanya kembali mengalami kenaikan sehingga perbedaan arah trend pada periode 2017Q2-2017Q3 tidak mempengaruhi keseluruhan trend dari 2015Q1-2020Q1 secara signifikan.
4. Pemilihan Model Regresi Linear Berganda
Dalam model penelitian menyertakan variable treated yang merupakan variable dummy  untuk  mengindikasikan  apakah  perusahaan  tersebut  termasuk  dalam kelompok  terdampak  atau tidak  terdampak  covid-19.  Variabel  treated  tersebut  tidak dipengaruhi  oleh  perubahan  variable  waktu  (periode).  Penggunaan  variable  yang
tidak  dipengaruhi  oleh  perubahan  variable  waktu  dalam  sebuah  model,  membuat model tersebut tidak dapat menggunakan Fixed Effect Model (“ FEM” ). Penggunaan FEM hanya  dapat  dilakukan  apabila  variable  bersifat  unik  terhadap  variable  waktu (Torres-reyna,  2007).  Sehingga  terdapat  dua  kemungkinan  jenis  regresi  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Pooled  Least  Square (“ PLS” )  atau Random Effect Model (“ REM” ).
Data panel memiliki kelebihan dibandingkan dengan data cross section maupun time  series  karena  merupakan  gabungan  diantara  keduanya (Gujarati,  2012) . Kelebihan-kelebihan  tersebut  menyebabkan  tidak  perlu  dilakukannya  uji  asumsi klasik  seperti  multikolinearitas,  heterokedastisitas,  autokorelasi,  dan  normalitas dalam model data panel (Gujarati, 2012) .
Penentuan  model  regresi  terbaik  antara  PLS  dan  REM  dilakukan  dengan melakukan  uji Breusch  and  Pagan  Lagrangian  multiplier. Hal  tersebut  bertujuan untuk  mengetahui  apakah  penggunaan  model  regresi  PLS  masih  efektif  dalam menghasilkan estimasi model.
Dari  hasil  uji Breusch  and  Pagan  LM dengan  Prob>Chibar2  0.0000. Berdasarkan uji Breusch and Pagan LM ini dapat disimpulkan bahwa metode REM dengan  tehnik General  Least  Square lebih  efektif  dalam  meramalkan  model. Menurut Gujarati  (2012) ,  metode  estimasi General  Least  Square  (“GLS”) dapat menghasilkan  estimasi  yang  memenuhi Best  Linear  Unbiased  Estimators  (BLUE) meskpipun data panel yang digunakan tidak memenuhi asumsi homoscedasticity dan terdapat  autokorelasi.  Metode GLS mampu  mempertahankan  sifat  penduga  yang tidak bias dan konsisten serta mampu mengatasi masalah heteroskedastisitas (Aditya R et al., 2019) .
5. Uji Hipotesis
Hasil regresi dengan metode Random Effect GLS Regression untuk ketiga model dapat dilihat pada Tabel  berikut:
Table 4 Uji Hipotesis Depending Variable :  Cash holding Random-effects GLS regression Number of Observation  : 4.966 Number of Group : 191 Number of Periods : 26 R 2 : 0,3243 Independent Var Coefficient P>|z| level of significance treated*period -0,0137863  0,000  significant at 0.001 treated 0,0209376  0,035  significant at 0.05 period 0,0200933  0,000  significant at 0.001 Leverage 0,0196791  0,000  significant at 0.001 Size -0,0022349  0,296  not significant Growth 0,0093265  0,010  significant at 0.01 ROA 0,0526721  0,001  significant at 0.01 Rec_TO 2,02E-06  0,880  not significant FCF -3,26E-14  0,554  not significant Constanta 0,0590134  0,043  significant at 0.05
Hasil  regresi  pada  tabel  di  atas  menunjukkan  nilai  R 2 sebesar  0.3243 menunjukkan  bahwa  variabel  independend  secara  bersama  sama  mempengaruhi variabel  dependen  sebesar  32.43%.  Nilai  P>|z|  menunjukkan  nilai  signifikansi variabel  independen  terhadap  variabel  independen.  Apabila  P>|z|  <0.05  maka variabel  independen  signifikan  terhadap  variabel  dependen  pada  level  signifikansi 5%,  apabila  P>|z|  <0.01  maka  variabel  independen  signifikan  terhadap  variabel dependen  pada  level  signifikansi  1%,  dan  apabila  P>|z|  <0.001  maka  variabel independen signifikan terhadap variabel dependen pada level signifikansi 0.1%.
Pengaruh pandemi covid-19 terhadap cash holding ditunjukkan dengan variable treated*period yang  merupakan  variable  dummy  hasil  interaksi  antara  variabel dummy treated dan  variabel  dummy period. Koefisien  variable treated*period menunjukkan nilai negatif dimana hal tersebut menunjukkan bahwa pandemi covid- 19  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap cash  holding. Nilai  P>|z|  variabel treated*period adalah  sebesar  0.000  atau  signifikan  terhadap  variabel  cash  holding pada level signifikansi 0.1%. Dengan demikian hipotesis 1 yang menyatakan bahwa “Pandemi Covid-19 berdampak negatif signifikan terhadap cash holding perusahaan” diterima.
6. Diskusi
a) Pengaruh Pandemi Covid-19 terhadap Cash Holding Perusahaan
Berdasarkan  uji  hipotesis  1,  pandemi  covid-19  berdampak  negatif  signifikan terhadap cash  holding perusahaan.  Hasil  temuan  ini  dapat  diinterprestasikan sebagai berikut :
1) Perusahaan-perusahaan  yang  dijadikan  sebagai  sample  tidak  mampu meningkatkan cash holding pada level yang diharapkan setelah pandemi covid- 19 melanda.
2) Perusahaan  yang  terdampak  covid-19  memiliki cash  holding lebih  rendah dibandingkan perusahaan yang tidak terdampak covid-19.
3) Semakin  tinggi  dampak covid-19 terhadap  suatu  perusahaan,  maka  semakin rendah cash holding yang dimiliki.
Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Qin et al.,  (2020) dimana  level cash  holding perusahaan  meningkat  setelah  pandemi covid-19  melanda.  Hasil  temuan Qin  et  al  (2020) juga  menyatakan  bahwa perusahaan-perusahaan  yang  tercatat  di Shanghai  and  Shenzhen  stock  exchanges mengalami peningkatan cash holding untuk mengantisipasi risiko sistematis yang disebabkan  oleh  covid-19.  Terganggunya cash  in-flow perusahaan  yang disebabkan terganggunya operasional perusahaan, dengan tidak serta merta diikuti oleh  penurunan cash  outflow perusahaan,  membuat  perusahaan-perusahaan tersebut  harus  mengambil  pinjaman  jangka  pendek  baru  untuk  mempertahankan eksistensi  perusahaan (Qin  et  al.,  2020) .  Fakta  dan  hasil  temuan  tersebut  tidak terjadi  pada  perusahaan-perusahaan  yang  tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia (Indonesian  Stock  Excange). Peningkatan  risiko  sistematis  yang  terjadi  pada
perusahaan-perusahaan  di  Indonesia  justri  membuat  rating  kredit  mengalami penurunan signifikan secara mendadak (Pefindo, 2020) . Kondisi tersebut membuat para  kreditor  lebih  berhati-hati  dalam  memberikan  pinjaman  setelah  pandemi covid-19 melanda, sehingga sangat sulit bagi perusahaan-perusahaan di Indonesia untuk meningkatkan cash holding perusahaan dengan menambah pinjaman. Selain itu,  pemerintah  Indonesia  juga  secara  aktif  memberikan  proteksi  dari  sisi kebijakan  politik  ekonomi  dimana  perusahaan  yang  terdampak  signifikan  oleh pandemi  covid-19  diberikan  stimulus  keringangan  kredit  dengan  restrukturisasi kredit  dan  pinjaman  dengan tujuan  untuk  mempertahankan  eksistensi  perusahaan (OJK,  2020) .  Peran  pemerintah  tersebut  mengurangi  urgensi  perusahaan  untuk meningkatkan cash  holding karena  dengan  adanya  restrukturisasi  kredit,  cash perusahaan  dapat  difokuskan  pemanfaatannya  untuk  memulihkan  kondisi perusahaan.

## Kesimpulan
Penelitian ini memberikan pengetahuan bahwa dampak dari sebuah pandemi dapat mempengaruhi  ekonomi  makro  suatu  negara.  Keadaan  ekonomi  makro  suatu  negara tentu akan berpengaruh kepada perusahaan-perusahaan yang berada di negara tersebut. Pandemi  covid-19  memaksa  pemerintah  Indonesia  untuk  menerapkan  pembatasan kegiatan  sosial  untuk  mencegah  penyebaran  virus  covid-19.  Respon  pemerintah Indonesia dalam melakukan langkah-langkah mitigasi terhadap pandemi covid-19 dapat dikatakan  lebih  lambat  dibandingkan  dengan  negara-negara  lain.  Negara-negara  di Eropa  dan  Amerika  sudah  menerapkan  larangan  bepergian  ke  luar  negeri  semenjak Januari  2020 (Phan  &  Narayan,  2020) .  Sedangkan  Indonesia  baru  menerapkan  hal tersebut di akhir bulan Maret 2020. Hal tersebut berimbas pada langkah antisipasi yang terlambat  dilakukan  perusahaan-perusahaan  di  Indonesia,  yang  menyebabkan perusahaan-perusahaan  di  Indonesia  mengalami  penurunan cash  holding setelah pandemi  covid-19  melanda.    Dengan  langkah  antisipatif  lebih  awal,  dimungkinkan kondisi cash  holding perusahaan  di  Indonesia  akan  mengalami  peningkatan  setelah pandemi covid-19 melanda seperti halnya perusahaan-perusahaan di China.

## BIBLIOGRAFI
Clarkson,  Peter,  Gao,  Ru,  &  Herbohn,  Kathleen.  (2020).  The  relationship  between  a firm’s  information  environment  and  its  cash  holding  decision. Journal  of Contemporary Accounting and Economics , 16 (2), 100201. https://doi.org/10.1016/j.jcae.2020.100201 Google Scholar
Fu,  Mengyao,  &  Shen,  Huayu.  (2020). COVID-19  and  Corporate  Performance  in  the Energy Industry . 1 , 1–5. Google Scholar
Gao,  Huasheng,  Harford,  Jarrad,  &  Li,  Kai.  (2013).  Determinants  of  corporate  cash policy: Insights from private firms. Journal of Financial Economics , 109 (3), 623– 639. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2013.04.008 Google Scholar
Gujarati, Damodar. (2012). Basic Econometric . Google Scholar
Liu,  Haiyue,  Manzoor,  Aqsa,  Wang,  Cangyu,  Zhang,  Lei,  &  Manzoor,  Zaira.  (2020). The  COVID-19  outbreak  and  affected  countries  stock  markets  response. International Journal of Environmental Research and Public Health , 17 (8), 1–20. https://doi.org/10.3390/ijerph17082800 Google Scholar
OJK. Otoritas Jasa Keuangan . , Pub. L. No. Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 11 Tahun 2020 (2020). Google Scholar
Pefindo. (2020). MASA PANDEMI Workshop OJK-IDX . Google Scholar
Phan, Dinh Hoang Bach, & Narayan, Paresh Kumar. (2020). Country Responses and the Reaction of the Stock Market to COVID-19—a Preliminary Exposition. Emerging Markets Finance and Trade , 56 (10), 2138–2150. https://doi.org/10.1080/1540496X.2020.1784719 Google Scholar
Qin,  Xiuhong,  Huang,  Guoliang,  Shen,  Huayu,  &  Fu,  Mengyao.  (2020).  COVID-19 Pandemic  and  Firm-level  Cash  Holding—Moderating  Effect  of  Goodwill  and Goodwill Impairment. Emerging Markets Finance and Trade , 56 (10), 2243–2258. https://doi.org/10.1080/1540496X.2020.1785864 Google Scholar
Statistik,  Badan  Pusat.  (2020).  Analisis  hasil  survei  dampak  covid-19  terhadap  pelaku usaha. BPS RI . Google Scholar
Widarsa,  I.  Ketunt  Tangking,  Kurniasari,  Ni  Made  Dian,  &  Mulyawan,  Ketut  Heri. (2017). Difference in Difference dan Coarsened Exact Matching dalam Penelitian Akuntansi . 1–88. Google Scholar
Zhang,  Dayong,  Hu,  Min,  &  Ji,  Qiang.  (2020).  Financial  markets  under  the  global pandemic  of  COVID-19. Finance  Research  Letters , 36 (April),  101528. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101528 Google Scholar
Zhu, Xinhua, Qian, Tiannan, & Wei, Yigang. (2020). Do high-speed railways accelerate urban  land  expansion  in  China?  A  study  based  on  the  multi-stage  difference-in- differences  model. Socio-Economic  Planning  Sciences , 71 (April),  100846. https://doi.org/10.1016/j.seps.2020.100846 Google Scholar

## Copyright holder:
Surya Dwi Kurniawan, Eka Bertuah (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: