## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERINGKAT OBLIGASI PERUSAHAAN NON- KEUANGAN DI PT PEFINDO

## Analysis of Factors That Influence Non-Financial Company Bond Ratings at PT PEFINDO
Alwinardo Junianta Manurung 1* , M. Titan Terzaghi 2
1*,2 Universitas Bina Darma, Jl. Jenderal Ahmad Yani No.3, Indonesia
*) E-mail korespondensi: alwinardo.manurung@gmail.com
Diterima: 05 Januari 2024 | Direvisi: 01 Februari 2024 | Disetujui: 20 Februari 2024 | Publikasi online: 26 Februari 2024

## ABSTRACT
This research aims to determine: [1] the influence of profitability, [2] the influence of likuidity, [3] the influence of leverage [4] the influence of size firm, on bond level. This type of research is quantitative research. The population in this study were all non-  financial companies registered with PT PEFINDO. The sampling method in this study used a purposive sampling technique of 48 companies. Data collection techniques in this study using a complete financial documentation for 2020-2022 period via the official BEI website anda documentation of companybond rating from the official PT PEFINDO website. The data analysis technique uses descriptive statistical analysis, panel data testing, classical assumption test, hypothesis test, coefficient of determination (R test), simultaneous test (F test), partial test (T test)) processed with Eviews 12. The research results show that profitability, size firm, have a positive and significant effect on bond level, while likuidity and leverage have no effect on bond level.
Kata kunci: Effect of profitability, likuidity, leverage, and size firm.

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: [1] pengaruh profitabilitas, [2] pengaruh likuiditas, [3] pengaruh leverage, [4] pengaruh ukuran perusahaan, terhadap pringkat obligasi. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Populasi pada penelitian ini adalah seluruh perusahaan non keuangan yang terdaftar pada perusahaan pemeringkat efek indonesia (PT PEFINDO). Metode pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan teknik Purposive sampling sebanyak 48 perusahaan. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan dokumentasi data keuangan lengkap selama periode 2020- 2022 melalui website resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) dan dokumentasi data pringkat obligasi perusahaan yang di ambil dari website resmi PT PEFINDO. Teknik analisis data menggunakan analisis statistik deskriptif, pengujian data panel, uji chow, uji haussman, uji lagrange multiplier, uji asumsi klasik, analisis regresi data panel, Uji hipotesis, uji persial (uji T), uji simultan (uji F), uji koefisien determinasi (uji R) yang dioalah dengan Eviews 12. Hasil penelitian menunjukkan bahwa profitabilitas, dan ukuram perusahaan (size firm), berpengaruh positif dan signifikan terhadap pringkat obligasi, sedangkan likuiditas dan leverage tidak berpengaruh terhadap pringkat obligasi.
Kata kunci: Pengaruh profitabilitas, likuiditas, leverage, dan ukuran perusahaan

## PENDAHULUAN
Kinerja perekonomian suatu Negara dipengaruhi oleh pasar modal, hal tersebut dikarenakan pasar modal adalah cara dalam pembagian sumber daya ekonomi. Dimana pasar modal dapat digunakan sebagai sarana untuk memperoleh modal bagi perusahaan yang membutuhkan tambahan modal dalam kegiatan usahanya, pasar modal adalah pasar untuk berbagai instrument keuangan (sekuritas) jangka panjang yang dapat diperjualbelikan, baik dalam bentuk hutang (obligasi) atau saham yang diterbitkan oleh pemerintah dan perusahaan swasta. Obligasi dapat menjadi pilihan dalam berinvestasi. dikarenakan selama umur obligasi, investor akan mendapatkan pendapatan tetap yang diberikan dalam bentuk kupon. Investor obligasi memiliki keuntungan jaminan regulasi hukum, Undang- Undang No 24 tahun 2002 dan No. 19 tahun 2008. Sehingga investor dapat merasa lenih aman karna sudah teregulasi hokum, bunga yang di dapat investor dari obligasi lebih besar jika  dibandingkan dengan bunga yang di peroleh dari deposito. Obligasi dapat di jadikan sebagai agunan  Dapat di perjual belikan kembali dengan mudah.  Sedangkan untuk perusahaan penerbit terdapat beberapa keuntungan obligasi sebagai berikut: Investor memegang obligasi hanya punya hak terhadap bunga (kupon). Jadi, keuntungan yang diterima hanya bunga obligasi, tidak ada keuntungan lain, Obligasi lebih murah dari segi biaya penerbitan ketimbang menerbitkan saham baru, Investor obligasi tidak punya hak atas internal perusahaan. Hal tersebut berbeda dari investor saham yang memiiki kepemilikan atas internal perusahaan.
Obligasi merupakan Alternative investasi saham bagi investor dalam portofolio (Wibowo & Linawati, 2020). Akan tetapi, berinvestasi di obligasi bukan berarti tidak memiliki resiko, salah satunya risiko gagal bayar. Setiap pemegang obligasi adalah pemberi modal, serta perusahaan penerbit obligasi berkewajiban untuk membayar bunga dan prinsipal, dan investor tetap perlu memperhatikan risiko gagal bayar. Risiko ini dapat berupa pembatalan atau penundaan pembayaran bunga atau lebih buruk lagi jika perusahaan tidak dapat membayar obligasinya pada saat jatuh tempo (Azizah et al., 2022). Salah satu fenomena kegagalan dalam dalam memenuhi kewajiban keuangan dialami oleh PT. Mobile- 8 Telecom Tbk. yang menerbitkan Bond I Year 2007, telah gagal bayar 2 kali untuk kupon 15 Maret 2009 dan 15 Juni 2009 dengan obligasi senilai Rp 675 Miliar yang jatuh tempo Maret 2012 (Kompas, 9 Pebruari 2010 dalam Estiyanti dan Yasa, 2012). Kasus yang serupa terjadi juga pada  PT Waskita Beton Precast (WSBP). Info dari idnfinancials.com, akibat dari gagalnya PT Waskita Beton Precast (WSBP) dalam memenuhi kewajiban keuanganny PT Waskita Beton Precast mengalami penurunan peringkat obligasi dari “idBBB-“ menjadi “idD”. Peringkat ini juga  berlaku untuk obligasi berkelanjutan I tahun 2019 yang di terbitkan oleh WSBP.peringkat berlaku sejak  12 September 2022 hingga 1 September 2023.
Guna membantu investor, Sebelum obligasi ditawarkan, harus diperingkat oleh suatu lembaga atau agen pemeringkat obligasi (rating agency)  yaitu, PT. Pemeringkat Efek Indonesia (PEFINDO) dalam memberi peringkat, lembaga tersebut mengeluarkan kriteria peringkat sebagai berikut: AAA, AA, A dan BBB, BB, B dan CCC serta D. Lembaga  sejenis yang ada di negara lain serta berskala internasional menjadi perusahaan pemeringkatan efek yaitu Fitch Rating, Moody’s dan Standard and Poor’s. Sesuai peringkatnya, obligasi dibagi menjadi 2 kelompok yaitu investment grade (AAA, AA, A serta BBB) dan non investment grade (BB, B, CCC, D). Dalam pemeringkatan oleh PT Pefindo terdapat tambahan plus (+) dan minus (-), hal ini menunjukkan tingkat kekuatan relatif dalam kelompok peringkat tersebut. Tujuan pemeringkatan obligasi adalah untuk memberikan informasi yang dapat dipercaya mengenai kinerja keuangan, kedudukan suatu usaha industry perseroan yang menerbitkan surat utang (obligasi) kepada investor dalam bentuk pemeringkatan  (Sihombing & Rachmawati, 2015).
Peneliti memilih perusahaan non keuangan sehingga perusahaan keuangan dikecualikan dari objek yang di teliti, karena perusahaan keuangan dinilai memiliki ukuran rasio keuangan yang berbeda dengan jenis perusahaan lainnya. Selain itu, perusahaan keuangan dinilai sensitiv dengan perubahan suku bunga serta indikator moneter lainnya.  Berdasarkan latar belakang masalah tersebut, maka penulis ingin meneliti faktor  -  faktor yang mempengruhi peringkat obligasi pada perusahaan non
keuangan  yang terdaftar  di PT. Pemeringkat Efek Indonesia (PEFINDO)  penulis berharap melalui penelitian ini dapat berkontribusi dalam peningkatan peringkat obligasi bagi perusahaan penerbit obligasi  serta menjadi bahan acuan bagi investor dalam memilih obligasi yang akan di investasikan sehingga meminimalisir terjadinya resiko obligasi.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif, bertujuan untuk menganalisis faktor- faktor apa saja yang dapat mempengaruhi peringkat obligasi pada suatu perusahaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dan alat pengumpulan data berupa dokumentasi.  Pemilihan dokumentasi sebagai alat pengumpulan data dikarnakan penelitian ini menggunakan laporan keuangan perusahaan sebagai data penelitian.

## Objek Penelitian
Objek  pada penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan non keuangan yang terdaftar pada PT PEFINDO, yang dapat di lihat melalui website resmi PT PEFINDO yaitu www.pefindo.com .

## Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini merupakan perusahaan-perusahaan non keuangan yang terdaftar di PT PEFINDO. dalam pemilihan sampel peneitian ini menggunakan metode purposive sampling , dengan cara membuat kriteria- kriteria yang sesuai dengan penelitian dalam pemilihan sampel. Terdapat 48 Perusahaan  non keuangan yang memenuhi kriteria purposive sampling dan dipakai menjadi sampel dalam penelitian ini.

## Jenis dan Sumber Data
Data yang di gungakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, berupa laporan keuangan lengkap perusahaan non keuangan dari periode 2020-2022. Yang diambil melalui website resmi Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id .

## Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan 3 variabel bebas  (X) antara lain, Profitabilitas (X1), Likuiditas (X2), Leverage (X3), Size (X4). Dan 1 variabel terikat (Y), yaitu Peringkat obligasi.
1. Profitabilitas (X1)
Rasio profitabilitas merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dan mengetahui efektifitas perusahaan dalam mengelola sumber-sumber yang dimilikinya. ROA yang positif menunjukkan bahwa dari total asset yang dipergunakan untuk operasional, perusahaan tetap mampu memberikan laba bagi perusahaan. Sedangkan ROA yang negatif menunjukkan total aset yang dipergunakan tidak memberikan keuntungan (rugi).
2. Likuiditas (X2)
Likuiditas merupakan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajibannya dan digunakan untuk menunjukkan posisi keuangan perusahaan. Dengan likuiditas yang tinggi, maka kinerja perusahaan akan dinilai lebih baik. Sebaliknya, jika likuiditas rendah, kinerja perusahaan akan dianggap buruk. Dengan semakin tingginya likuiditas perusahaan maka perusahaan tersebut akan di anggap semakin baik dalam memenuhi semua kewajiban lancarnya, sehingga akan menarik kepercayaan investor dalam berinvestasi pada perusahaan tersebut. Dalam mencari likuiditas terdapat beberapa cara yaitu rasio lancar, rasio cepat, dan rasio kas. Pada penelitian ini saya menggunakan rasio lancar (Current Ratio)

## 3. Leverage (X3)
Leverage adalah kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban pembayaran hutang secara tepat waktu.  Semakin tinggi rasionya, semakin banyak aset yang dibiayai oleh utang. Situasi ini menghadapkan perusahaan pada risiko gagal bayar atau peringkat obligasi yang rendah. Semakin tinggi leverage, semakin besar risiko perusahaan akan bangkrut. Oleh karena itu, semakin rendah leverage suatu perusahaan semakin tinggi peringkat yang akan diberikan kepada perusahaan tersebut. Rasio leverage yang digunakan sebagai acuan adalah total hutang terhadap modal ( Debt to Equity Rasio ).
4. Ukuran Perusahaan (X4)
Ukuran  perusahaan merupakan ukuran besar kecilnya sebuah perusahaan yang ditunjukakan atau dinilai oleh total asset, total penjualan, jumlah laba, beban pajak dan lain-lain. Perusahaan yang memiliki total asset yang besar menunjukkan bahwa perusahaan tersebut telah mencapai tahap kedewasaan dimana dalam tahap ini arus kas perusahaan sudah positif dan dianggap memiliki prospek yang baik dalam jangka waktu yang relative lama, selain itu juga perusahaan relative lebih stabil dan lebih mampu menghasilkan laba dibandingkan perusahaan dengan total asset yang kecil.
5. Peringkat Obligasi (Y)
Peringkat obligasi memiliki arti penting bagi pihak perusahaan maupun investor. Pertama, karena peringkat obligasi adalah indikator risiko dari gagal bayarnya,  peringkat ini memiliki pengaruh langsung yang dapat diukur pada tingkat suku bunga obligasi dan biaya utang perusahaan. Kedua, kebanyakan obligasi dibeli oleh investor institusional dan pada individual, dan banyak institusi dibatasi hanya berinvestasi pada sekuritas yang layak menjadi investasi.

## Tekhnik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan tekhnik analisis regresi data panel, pemilihan tekhnik analisis regresi data panel dikarenakan penggunaan jenis data gabungan antara time series dan crosection series . Dimana penelitian ini mengamati keadaan peringkat obligasi perusahaan non keuangan melalui variabel variabel yang di tentukan penulis dalam runtut waktu 3 tahun yaitu dari tahun 2020-2022.
1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk memberikan penjelasan atau deskripsi secara keseluruhan terkait variabel-variabel penelitian, dengan menggunakan nilai minimum nilai maksimum, nilai rata- rata dan standar deviasi dari setiap variabel.

## 2. Pendekatan Model Regresi Data Panel
a) Common Effect Model (CEM)
Model common effect mengasumsikan bahwa intercept dan slope masing-masing adalah sama untuk semua unit time series dan cross section . Dalam menghitung pendekatan common efect ini menggunakan metode kuadrat terkecil Ordinary Least Square (OLS) (Ghozi dan Hermansyah, 2018).
b) Fixed Effect Model (FEM) Metode pengujian pendekatan model fixed effect menggunakan teknik penambahan variabel dummy atau Least Square Dummy Variabel (LSDV) (Baltagi, 2005 dalam Ghozi dan Hermansyah, 2018).
c) Random Effect Model (REM) Pada pendekatan random effect model perbedaan diakomodasikan melalui tingkat error. Teknik ini juga memperhitungkan bahwa error mungkin berkorelasi sepanjang time series dan cross section (Munandar, 2017). Metode yang digunakan untuk menghitung pendekatan
model random effect adalah dengan menggunakan metode Generalized Least Square (GLS) (Ghozi dan Hermansyah, 2018).

## 3. Pemilihan pendekatan  model Regresi Data Panel
Pemilihan pendekatan model bertujuan untuk menentukan pendekatan model regresi apa yang terbaik untuk di gunakan dalam suatu penelitian.  Terdapat 3 uji dalam menentukan pendekatan model regresi yang tepat yaitu:
a) Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk mengetahui apakah penelitian ini menggunakan pendekatan model common effect atau model fixed effect . Hipotesis yang dapat dirumuskan dengan pengujian ini adalah sebagai berikut: Ho: Model Common Effect
Ha: Model Fixed Effect Apabila nilai >0,05, maka Ho diterima yaitu model common effect . Namun iapabila nilai <0,05maka H0 ditolak dan Ha diterima, yang artinya penelitian ini menggunakan pendekatan model fixed effect dan dilanjutkan dengan pengujian menggunakan uji Hausman untuk lebih lanjut menguji apakah penelitian ini menggunakan fixed effect atau random effect .
b) Uji Hausman Uji Hausman mengembangkan suatu uji untuk memilih apakah metode Fixed Effect dan metode Random Effect lebih baik dibandingkan dengan Common Effect . Hipotesis yang dirumuskan dalam pengujian ini adalah sebagai berikut: Ho: Model Random Effect Ha: Model Fixed Effect
Apabila nilai >0,05, maka Ho diterima yaitu model random effect dan dilanjutkan dengan pengujian menggunakan uji Lagrange Multiplier untuk lebih lanjut menguji apakah penelitian ini menggunakan random effect atau common effect. Apabila nilai.
c) Uji Lagrange Multiplier Uji Lagrange Multiplier dilakukan untuk mengetahui apakah Random Effect Model lebih baik dari Common Effect Model . Pengujian ini dilakukan menggunakan program Eviews. Adapun ketentuan untuk pengujian Lagrange Multiplier yaitu sebagai berikut:
1. Apabila nilai cross section Breusch-pangan > 0,05 maka H0 diterima, sehingga model yang paling tepat digunakan adalah Common Effect Model
2. Apabila nilai cross section Breusch-pangan < 0,05 maka H0 ditolak, sehingga model yang tepat digunakan adalah Random Effect Model (REM).

## Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi,  variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal. Pengujian normalitas residual yang paling banyak digunakan adalah dengan menggunakan uji Jarque–Bera (JB) dalam program aplikasi Eviews 12 (Ghozali & Ratmono, 2017).
2. Uji Multikolenieritas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi linier terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna antara variabel independen. Multikolonieritas dalam praktiknya dapat menggunakan uji koefisien korelasi Pearson antar setiap variabel independen. Data akan memaparkan hasil yang apabila nilai koefisien dari korelasi setiap variabel independen berapa dibawah 0,8 maka
dapat dikatakan antar setiap variabel independen tidak terdapat korelasi. Oleh karena itu setiap variabel tidak mengalami masalah multikolinearitas pada model regresi yang digunakan Model regresi linier yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel-variabel independen (Ghozali & Ratmono, 2017).
3. Uji Heterokedastisitas
Uji  heteroskedastisitas merupakan uji umum ada atau tidaknya misspesifikasi model karena asumsi hipotesis nol. Untuk menyimpulkan ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat menggunakan nilai probabilitas dari hasil olahan software eviews. Apabila nilai probabilitas Chi-square dibawah 0,05, maka hipotesis alternatif (Ha) adanya heteroskedastisitas dalam model tidak dapat ditolak. Dalam uji White, hipotesis yang diajukan adalah (Ghozali & Ratmono, 2017):
Ho: tidak ada heteroskedastisitas Ha: ada heteroskedastisitas

## Uji Hipotesis

## 1. Uji Signifikansi Parsial (Uji T)
Uji statistik T menunjukkan seberapa besar pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menjelaskan variasi variabel dependen (Ghozali, 2017:57).  Uji t dilakukan dengan cara mengamati tingkat signifikansi yaitu 0,05. Jika tingkat signifikansi ≤ 0,05 maka hipotesis dapat diterima, artinya variabel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen. Dan sebaliknya, jika tingkat signifikansi > 0,05 maka hipotesis ditolak, artinya variabel independen tidak berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen.

## 2. Uji Signuifikansi Simultan (Uji F)
Uji statistik F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang terdapat dalam model memiliki pengaruh secara bersamasama (simultan) terhadap variabel dependen. Pengujian ini sering disebut sebagai pengujian signifikansi keseluruhan (overall significance) terhadap garis regresi yang akan menguji apakah Y secara linear berhubungan dengan X1, X2, X3, dan X4 (Ghozali & Ratmono, 2017). Apabila hasil uji F kurang dari 0,05 maka berarti variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Namun, apabila hasil uji F lebih dari 0,05 maka berarti variabel independen tidak berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen.
3. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2)
Koefisien determinasi (R2) pada intinya merupakan pengukuran seberapa besar kemampuan model dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil memiliki arti bahwa kemampuan variabel dependen sangat terbatas. Jika nilai mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan dalam memprediksi variasi variabel dependen. Jika dalam proses mendapatkan nilai R² tinggi adalah baik, namun jika nilai R² rendah bukan berarti model regresi jelek (Ghozali & Ratmono, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Statistik Deskriptif
Berikut hasil uji statistik deskriptif dapat dilihat pada tabel [1] :
Tabel 1. Statistik Deskriptif
Y X1 X2 X3 X4 Mean 13.55556 0.028681 1.686944 1.493403 30.64556 Median 13.00000 0.030000 1.330000 1.200000 30.55500 Maximum 19.00000 0.600000 12.76000 7.820000 35.03000 Minimum 1.000000 -0.500000 0.210000 -10.83000 27.64000 Std. Dev. 3.051488 0.084176 1.565106 1.739320 1.458485 Skewness -0.537392 0.164505 3.883091 -1.886301 0.330012 Kurtosis 4.805729 27.53041 23.10646 21.53921 3.072530 Jarque-Bera 26.49492 3611.096 2787.500 2147.609 2.645356 Probability 0.000002 0.000000 0.000000 0.000000 0.266421 Sum 1952.000 4.130000 242.9200 215.0500 4412.960 Sum Sq. Dev. 1331.556 1.013249 350.2865 432.6086 304.1864 Observations 144 144 144 144 144 Sumber : Output Eviews 12, (2023)
Hasil uji statistik deiskriptif menunjukkan  nilai mean dari variabel Profitabilitas  (X1)  cenderung mendekati kearah nilai minimum yang artinya rata-rata peringkat obligasi perusahaan non keuangan selama tahun 2020-2022 cenderung rendah. Nilai standar deviasi variabel Profitabilitas (X1)  sebesar lebih besar dibandingkan dengan nilai mean menunjukkan bahwa sebaran data kurang baik atau dapat dikatakan titik data jauh dari nilai rata-rata (mean) dan memiliki keragaman sampel yang luas.
Nilai mean likuiditas (X2) cenderung mendekati kearah nilai minimum yang artinya rata-rata Likuiditas (X2) perusahaan non keuangan selama tahun 2020-2022 cenderung rendah. Nilai standar deviasi variabel likuiditas lebih kecil dibandingkan dengan nilai mean. Nilai mean yang lebih besar dari nilai standar deviasi dapat menunjukkan bahwa sebaran data baik atau dapat dikatakan titik data dekat dari nilai rata-rata (mean) dan memiliki keragaman sampel yang tidak luas.
Nilai mean dari variabel Leverage (X3)  cenderung mendekati kearah nilai maksimum yang artinya rata-rata leverage perusahaan non keuangan selama tahun 2020-2022 cenderung tinggi. Nilai standar deviasi variabel leverage (X2)  lebih besar dibandingkan dengan nilai mean  menunjukkan bahwa sebaran data kurang baik atau dapat dikatakan titik data jauh dari nilai rata-rata (mean) dan memiliki keragaman sampel yang luas.
Nilai mean dari variabel ukuran perusahaan (X4) cenderung mendekati kearah nilai minimum yang artinya rata-rata ukuran perusahaan non keuangan selama tahun 2020-2022 cenderung rendah. Nilai standar deviasi variabel ukuran perusahaan lebih kecil dibandingkan dengan nilai mean. Nilai mean yang lebih besar dari nilai standar deviasi dapat menunjukkan bahwa sebaran data  baik atau dapat dikatakan titik data dekat dari nilai rata-rata (mean) dan memiliki keragaman sampel yang tidak  luas.
Nilai mean dari variabel Peringkat Obligasi  (Y)  cenderung mendekati kearah nilai maksimum Peringkat Obligasi yang artinya rata-rata peringkat obligasi perusahaan non keuangan selama tahun 2020-2022 cenderung tinggi. Nilai standar deviasi variabel Peringkat obligasi (Y)  dibandingkan dengan nilai mean. Nilai mean yang lebih besar dari nilai standar deviasi dapat menunjukkan bahwa sebaran data baik atau dapat dikatakan titik data dekat dari nilai rata-rata (mean) dan memiliki keragaman sampel yang tidak luas.

## Pengujian Data Panel
Terdapat 3 model dalam pengujian data panel yaitu, FEM (Fixed Effect Model), REM (Random Effect Model), CEM (Common Effect Model). Dalam penentuan model yang baik pada pengujian data panel, peneliti melakukan 3 tahap pengujian yaitu uji chow, uji hausman, dan uji lagrange multiplier.
Uji Chow Tabel 2 Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 12.503561 (47,92) 0.0000 Cross-section Chi-square 287.973351 47 0.0000 Sumber: Output Eviews 12, (2023)
Berdasarkan dari hasil tabel tersebut, dapat diketahui bahwa nlai probabilitas F-statistik sebesar 0,0000 yang dimana lebih kecil dari nilai signifikan 0,05. model yang tepat untuk digunakan pada regresi data panel antara Common Effect Model (CEM) dan Fixed Effect Model (FEM) adalah Fixed Effect Model (FEM).
Uji Hausman
Tabel 3. Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 1.387318 4 0.8464
Sumber : Output Eviews 12, (2023)
Berdasarkan hasil uji tersebut, nilai probabilitas dari cross section random sebesar 0,8464 lebih besar dari nilai signifikansi 0,05 atau 5%. maka model yang tepat digunakan untuk regresi data panel antara Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) adalah Random Effect Model (REM).
Uji Lagrange Multiplier
Tabel 4. Uji Lagrange Multiplier Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 65.12151 1.391982 66.51349 (0.0000) (0.2381) (0.0000) Honda 8.069790 -1.179823 4.871943 (0.0000) (0.8810) (0.0000) King-Wu 8.069790 -1.179823 0.567788 (0.0000) (0.s8810) (0.2851) Standardized Honda 8.523508 -0.943819 0.571148 (0.0000) (0.8274) (0.2839) Standardized King-Wu 8.523508 -0.943819 -1.708685 (0.0000) (0.8274) (0.9562) Gourieroux, et al. -- -- 65.12151 (0.0000)
Sumber: Output Eviews 12, (2023)
Berdasarkan hasil uji lagrange multiplier pada tabel 4 memperlihatkan hasil breusch pagan <0,05 dimana hasil breusch pagan yang di dapat sebesar 0,00000. Sehingga dapat simpulkan bahwa model yang diterima adalah Random Effect Model (FEM).

## Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Gambar 1. Hasil Uji Normalitas
0 4 8 12 16 20 24 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
Series: Standardized Residuals Sample 2020 2022 Observations 129 Mean 1.23e-14 Median -0.312050 Maximum   6.143845 Minimum -4.284061 Std. Dev. 1.947787 Skewness    0.573568 Kurtosis 3.673209 Jarque-Bera  9.509074 Probability 0.008613
Sumber: Output Eviews 12, (2023)
Berdasarkan Gambar 1, dapat diketahui bahwa data berdistribusi tidak normal, hal ini dapat terjadi karena terdapat outlier pada data. Data dikatakan tidak normal karena nilai probabilitas Jarque-Bera (JB) berada pada angka 0,000000 yang dimana lebih kecil dari nilai signifikan 0,05 atau 5%. Oleh karena itu, untuk mendapatkan data penelitian yang memiliki distribusi normal perlu dilakukan perbaikan atas data outlier tersebut dengan dilakukan pengujian data outlier dan transformasi data. Sanjana & Rizky, (2020).
Gambar 2. Hasil Uji Normalitas Setelah Pengujian Outlier dan Transformasi Data
0 4 8 12 16 20 -0.3 -0.2 -0.1 0.0
0.1 0.2 0.3 0.4 Series: Standardized Residuals Sample 2020 2022 Observations 129 Mean -1.19e-15 Median -0.010303 Maximum 0.401380 Minimum -0.372589 Std. Dev. 0.139255 Skewness    0.133584 Kurtosis 3.688484 Jarque-Bera  2.931466 Probability 0.230909

## Sumber: Output Eviews 12 (2023)
Berdasarkan gambar 2 dapat dilihat dari nilai probabilitas JB sudah berada pada titik 0,230909 yang dimana telah melebihi nilai signifikansi sebesar 0,05 atau 5%, yang artinya data pada penelitian sudah berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 5. Hasil Uji Multikolenearitas X1 X2 X3 X4 X1 1 0.3056273779765638  -0.3449227013589655  -0.1359419425127564 X2 0.3056273779765638 1 -0.3149702561137365  -0.06148209280376726 X3 -0.3449227013589655 -0.3149702561137365 1 0.07822287275315554 X4 -0.1359419425127564 -0.06148209280376726  0.07822287275315554 1 Sumber: Output Eviews 12, (2023)
Berdasarkantabel 5 di atas, hasil uji multikolinieritas  menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  korelasi antara variabel independen Profitabilitas (X1), likuiditas (X2 ), Leverage (X3), dan ukuran perusahaan (X4)  tidak  lebih  dari  0,8 yang artinya  bahwa  tidak  terdapat  masalah  multikolinieritas pada model regresi .
Uji Heterokedastisitas
Tabel 6.  Hasil Uji Heterokedastisitas Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 0.127281 0.264649 0.480944 0.6314 X1 0.043504 0.169639 0.256453 0.7980 X2 -0.011114  0.007674 -1.448314 0.1501 X3 0.011355 0.009050 1.254740 0.2119 X4 -0.000811  0.008576 -0.094588 0.9248
Sumber: Output Eviews 12, (2023)
Berdasarkan tabel 6 diatas, uji heteroskedastisitas dengan menggunakan Uji Glejser menunjukkan bahwa nilai probabilitas pada setiap variabel independen berada pada angka di atas 0,05 atau 5%. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa pada penelitian ini tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi.

## Uji Auto Korelasi
Tabel 7. Hasil Uji Auto Korelasi Root MSE 0.070609 R-squared 0.237307 Mean dependent var 0.832152 Adjusted R-squared 0.212704 S.D. dependent var 0.081166 S.E. of regression 0.072019 Sum squared resid 0.643147 F-statistic 9.645429 Durbin-Watson stat 2.143235 Prob(F-statistic) 0.000001 Sumber : Output Eviews 12, (2023)
Berdasarkan tabel 7, hasil uji autokorelasi menunjukkan bahwa nilai Durbin –  Watson (DW) pada penelitian ini sebesar 2.143235. Nilai Durbin – Watson (DW) dengan jumlah sampel (t) sebanyak 144, periode sampel 3 dan jumlah variabel bebas (k) adalah 4 memiliki nilai Durbin Watson Upper sebesar 1,7769. Persamaan dari rumus dU < d < (4-dU) terbentuk menjadi 1,7856 < 2.143235 < 2,2231. Jika dilihat dari hasil uji DW menunjukkan bahwa nilai 2.143235 lebih besar dari nilai dU dan 2.143235 lebih kecil dari nilai 4-dU yang berarti dalam model regresi tidak mengalami masalah autokorelasi.

## Analisis Regresi Data Panel
Tabel 8. Hasil Uji Regresi Data Panel
Sumber: Output Eviews 12 (2023)
Berdasarkan hasil pengujian regresi data panel menggunakan aplikasi EViews 12, maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
Y = 0.438176185147 + 0.891365303695*X1 -  0.0135428522612*X2  -  0.00668119776145*X3 + 0.0708862396337*X4 + [CX=R]

## Uji Hipotesis
Uji Koefesien Determinasi (R2) Berdasarkan dari hasil analisis regresi  data panel pada tabel 8, diperoleh nilai Adjusted R2 sebesar 0.212704. Angka ini menunjukkan bahwa variabel independen dalam penelitian ini yang terdiri dari Profitabilitas, Likuiditas, leverage , dan Ukuran perusahaan (size firm) dapat memengaruhi peringkat obligasi  sebesar 0.212704 atau  variabel independen pada penelitian ini mampu menjelaskan pengaruhnya sebesar 21,27% terhadap peringkat obligasi. Sedangkan 78,73% lainnya dipengaruhi oleh faktor-faktor yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.

## Uji Kelayakan Model (Uji F)
Model  persamaan regeresi data panel pada tabel 8. Hasil uji kelayakan model pada penelitian ini menunjukkan bahwa nilai F-Statistic sebesar 9.645429 dan nilai probabilitas F-Statistic kurang dari 0,05 atau 5% yaitu 0.000001 < 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa model analisis regresi data panel ini layak digunakan dalam penelitian.

## Uji Parsial (Uji T)
Berdasarkan hasil pengujian  pada Tabel 8  dapat disimpulkan bahwa X1 memiliki nilai t-hitung 3.754816 > t-tabel 1,97882. Dengan nilai signifikansi 0,0003 < 0,05, kesimpulannya X1 berpengaruh positif dan signifikan terhadap Y, H1 diterima. Variabel X2 memiliki nilai t-hitung (1.273840) < t- tabel sebesar 1,97882. Dengan nilai signifikansi 0,2051 > 0,05, kesimpulannya X2 tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap Y, H2 ditolak. Variabel X3 memiliki nilai t-hitung (0.501271) < t-tabel sebesar 1,97882. Deingan niilaii siigniifiikansii 0.6171 > 0,05, keisiimpulannya X3 negatif dan tidak berpengaruh signifikan terhadap Y, H3 ditolak. Variabel X4 memiliki nilai t-hitung 5.046151 > t-tabel sebesar 1,97882. Dengan nilai signifikansi 0.0000 < 0,05, kesimpulannya X4  berpengaruh positif terhadap Y, H4 diterima.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.438176 0.433119 1.011676 0.3137 X1 0.891365 0.237393 3.754816 0.0003 X2 -0.013543 0.010632 -1.273840 0.2051 X3 -0.006681 0.013329 -0.501271 0.6171 X4 0.070886 0.014048 5.046151 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.125006 0.7478 Idiosyncratic random 0.072594 0.2522 Weighted Statistics Root MSE 0.070609 R-squared 0.237307 Mean dependent var 0.832152 Adjusted R-squared 0.212704 S.D. dependent var 0.081166 S.E. of regression 0.072019 Sum squared resid 0.643147 F-statistic 9.645429 Durbin-Watson stat 2.143235 Prob(F-statistic) 0.000001 Unweighted Statistics R-squared 0.370462 Mean dependent var 2.617740 Sum squared resid 2.482171 Durbin-Watson stat 0.555326

## Pembahasan
Berdasarkan hasil uji statistik yang telah dilakukan, penelitian ini memberikan hasil adanya pengaruh positif signifikan antara profitabilitas terhadap peringkat obligasi. Hal ini menunjukkan bahwa semakin besarnya profitabilitas pada perusahaan, maka keuntungan atau laba yang perusahaan hasilkan dapat tergolong besar. Dengan adanya tigkat keuntungan atau laba yang besar menyebabkan kemampuan perusahaan dalam menggenapi seluruh kewajibannya terhadap investor obligasi semakin baik. Dengan kata lain dengan tingginya tingkat profitabilitas dapat memperkecil kemungkinan investor terdampak resiko obligasi. Dimana peringkat obligasi dilihat melalui Kemampuan obligor untuk memenuhi kewajiban keuangan jangka panjang atas efek utang. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh (Kurniawan & Suwarti, 2017), (Hasan & Dana, 2018), (Azizah et al., 2022), menyatakan bahwa adanya pengaruh positif signifikan antara Profitabilitas dengan Peringkat obligasi. Bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh,  (Lestari & Yasa, 2014), (Kustiyaningrum et al., 2017),  (Khalqi, 2018),  (Tannia et al., 2020), dengan hasil bahwa intensitas modal tidak berpengaruh terhadap peringkat obligasi
Hasil analisis data menunjukkan likuiditas tidak berpengaruh terhadap peringkat obligasi. Secara statistik, likuiditas tak dapat dijadikan indikator atas peringkat obligasi. Perusahaan yang memiliki current ratio yang baik maka masuk kiteria obligasi yang baik. Terlalu tinggiya current ratio , dapat mengindikasikan berbagai masalah, seperti, kas yang terlalu gemuk, hal ini berakibat buruk terhadap perusahaan karena mengindikasikan adanya pengelolaan aset tidak baik. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan  (Kurniawan & Suwarti, 2017),  Arafah,  (2019),  Wibowo & Linawati, (2020), (Tannia et al., 2020),  menyatakan bahwa tidak adanya pengaruh signifikan antara likuiditas terhadap Peringkat obligasi. Bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hasan & Dana, (2018), (Kustiyaningrum et al., 2017),  Kaltsum, & Dahlia, (2021), (Azizah et al., 2022), dengan hasil bahwa likuditas berpengaruh terhadap peringkat obligasi.
Hasil analisis data menunjukkan leverage tidak berpengaruh terhadap peringkat obligasi. variabel leverage (X3) memiliki koefisien regresi negatif. Yang artinya semakin tinggi tingkat leverage perusahaan maka semakin kecil peringkat obligasi. Leverage tidak dapat dijadikan indikator atas peringkat obligasi. Perusahaan yang memiliki Dept To Equity Ratio yang baik maka masuk investment grade. Terdapat 2 jenis hutang yang di hitung pada Dept To Equity Ratio . Yaitu hutang jangka panjang dan hutang lancar.  Hasil yang tidak signifikan mungkin di sebabkan oleh perhitungan leverage dalam penelitian ini menggunakan Dept to Equity Ratio dimana hutang obligasi tergolong ke dalam rasio tersebut dan tidak dipisahkan dengan total hutang sedangkan perusahaan pemeringkat mungkin hanya menggunakan current liabilities dalam perhitungan leverage . Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh  (Kustiyaningrum et al., 2017),  menyatakan bahwa tidak adanya pengaruh signifikan antara leverage terhadap Peringkat obligasi. Bertentangan dengan penelitian yang dilakukan  oleh,  (Kurniawan & Suwarti, 2017),  Khalqi,  (2018),  Arafah,  (2019), Azizah, & Agung, (2020), dengan hasil bahwa leverage berpengaruh signifikan terhadap peringkat obligasi.
Hasil  analisis data menunjukkan ukuran perusahaan berpengaruh signifikan terhadap peringkat obligasi. variabel ukuran perusahaan (X4) memiliki koefisien regresi positif. Yang artinya semakin tinggi tingkat ukuran perusahaan maka semakin tinggi peringkat obligasi. Brigham dan Houston (2010) menyatakan bahwa, ukuran perusahaan merupakan ukuran besar kecilnya sebuah perusahaan yang ditunjukakan atau dinilai oleh total asset, total penjualan, jumlah laba, beban pajak dan lain-lain. Perusahaan yang memiliki total asset yang besar menunjukkan bahwa perusahaan tersebut telah mencapai tahap kedewasaan dimana dalam tahap ini arus kas perusahaan sudah positif dan dianggap memiliki prospek yang baik dalam jangka waktu yang relative lama, selain itu juga perusahaan relative lebih stabil dan lebih mampu menghasilkan laba dibandingkan perusahaan dengan total asset yang kecil. Perusahaan yang total aktivanya besar lebih disukai investor, sebab perusahaan besar mempunyai jaminan aset yang besar pula sehingga risiko dapat diminimalkan dibanding perusahaan kecil. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan Khalqi, (2018)  menyatakan bahwa terdapa tpengaruh signifikan antara ukuran perusahaan terhadap Peringkat obligasi. Bertentangan
dengan penelitian yang dilakukan oleh, Arafah, (2019), dengan hasil bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap peringkat obligasi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan diatas, maka peineliti menyimpulkan bahwa,  Profitabilitas berpengaruh positif dan signifikan terhadap peringkat obligasi, dilihat dari hasil penelitian Profitabilitas (X1) memiliki nilai  t-hitung 3.754816 > t-tabel 1,97882. Dengan nilai  signifikansi 0,0003 < 0,05, likuiditas tidak berpengaruh signifikan terhadap peringkat obligasi, dilihat dari hasil penelitian likuiditas (X2) memiliki nilai t-hitung (1.273840) < t-tabel sebesar 1,97882. Dengan nilai signifikansi 0,2051 > 0,05, leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap peringkat obligasi, dilihat dari hasil penelitian leverage (X3) memiliki nilai nilai t-hitung (0.501271) < t-tabel sebesar 1,97882. Dengan nilai signifikansi 0.6171 > 0,05,  ukuran perushaan (size firm) berpengaruh positif dan signifikan terhadap peringkat obligasi, dilihat dari hasil penelitian  ukuran perusahaan (size firm) (X4) memiliki nilai niilai t-hitung 5.046151 > t-tabel sebesar 1,97882. Dengan nilai signifikansi 0.0000 < 0,05.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didanai melalui kemurahan hati dan dukungan orang tua, pada kesempatan ini penulis ingin  menyampaikan rasa terima kasih yang tulus dan sebesar-besarnya kepada:  seluruh dosen akuntansi Universitas Bina Darma atas ilmu yang sudah di berikan, PT PEFINDO atas data peringkat obligasi yang sudah disiapkan melalui website resmi, Bursa Efek Indonesia atas data keuangan perusahaan non keuangan yang sudah diberikan mealui website resmi, seluruh peerusahaan non keuangan yang sudah terdaftar di PT PEFINDO dan memiliki data keuangan lengkap selama periode 2020-2022 pada Bursa Efek Indonesia, dan kepada Teman-teman seperjuangan S1 Akuntansi Fakultas Sosial Humaniora Universitas Bina Darma.

## DAFTAR PUSTAKA
Arafah, S. (2019). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi peringkat obligasi pada faktor yang mempengaruhi peringkat obligasi pada perusahaan properti real estate dan kontruksi yang tertcatat di PT Pefindo tahun 2013-2017. Simba , 1000–1013.
Azizah, E. L., Hidayati, A. N., & Habib, M. A. F. (2022). Pengaruh Likuiditas, Profitabilitas, Produktivitas Dan Leverage Terhadap Peringkat Obligasi Pada PT Waskita Karya (Persero) Tbk. Jurnal Ilmiah Keuangan Dan Perbankan , 5 (2), 159–169.
Ghozali, I., & Ratmono, D. (2017). Analisis Multivariat dan Ekonometrika (Teori, konsep, dan Aplikasi dengan EViews 10) (2nd ed.). Universitas Dipenegoro.
Hasan, D. A., & Dana, I. M. (2018). SEKTOR KEUANGAN DI BURSA EFEK INDONESIA Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana , Bali , Indonesia ABSTRAK Lembaga pemeringkat kredit memainkan peran penting dalam pasar keuangan modern karena merupakan lembaga dengan akses istimewa ke informasi p . 7 (2), 643–673.
Khalqi. (2018). pengaruh profitabilitas, laverage dan ukuran perusahaan terhadap peringkat obligasi pada perusahaan yang terdaftar di bei dan diperingkat oleh pefindo (periode 2012-2016) . 01 , 1– 23.
Kurniawan, A. T., & Suwarti, T. (2017). Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Likuiditas Dan Produktifitas Terhadap Peringkat Obligasi. Prosiding Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu &Call for Papers Unisbank Ke-3 , 3 , 435–443.
Kustiyaningrum, D., Nuraina, E., & Wijaya, A. L. (2017). Pengaruh Leverage, Likuiditas, Profitabilitas, Dan Umur Obligasi Terhadap Peringkat Obligasi (Studi Pada Perusahaan Terbuka Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia). Assets: Jurnal Akuntansi Dan Pendidikan , 5 (1), 25. https://doi.org/10.25273/jap.v5i1.1184
Lestari, K. Y., & Yasa, G. W. (2014). Pengaruh Penerapan Corporate Governance Dan Profitabilitas Terhadap Peringkat Obligasi. Akuntansi Universitas Udayana , 8 (1), 227–249.
Sanjana, S., & Rizky, M. F. (2020). Analisis Profitabilitas Dalam Menilai Kinerja Keuangan. E- Journal Universitas Islam Negeri Sumatera Utara , 274–282.
Sihombing, H. J., & Rachmawati, E. N. (2015). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Peringkat Obligasi Pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ekonomi KIAT , 26 (1), 47–56.
Tannia, T., Aryanilo, A., & Edward, E. (2020). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Peringkat Obligasi Pada Perusahaan-Perusahaan Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2018. Ecobisma (Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen) , 7 (2), 12–25. https://doi.org/10.36987/ecobi.v7i2.1777
Wibowo, A. E., & Linawati, L. (2020). Pengaruh Likuiditas, Profitabilitas Dan Leverage Terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan Di Indonesia. Jurnal Riset Manajemen Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Widya Wiwaha Program Magister Manajemen , 7 (2), 143–152. https://doi.org/10.32477/jrm.v7i2.201