DOI: doi.org/10.21009/JRMSI.011.1.05

## PENGARUH FAKTOR MAKROEKONOMI DAN FAKTOR MAKROEKONOMI TERHADAP
GROSS OPERATING PROFIT
(STUDI KASUS: PT PERKEBUNAN NUSANTARA V)

## Hendramiko
Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor Email : viscomica74@gmail.com

## Noer Azam Achsani
Sekolah Bisnis Institut Pertanian Bogor Email : achsani@sb.ipb.ac.id

## Hendro Sasongko
Fakultas Ekonomi Universitas Pakuan Bogor Email : hendro.sasongko@unpak.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor mikroekonomi dan faktor makroekonomi  terhadap Gross  Operating  Profit (GOP),  dengan  studi  kasus  pada  PT Perkebunan  Nusantara  V.  Data-data  penelitian  berasal  dari  laporan  keuangan  PTPN  V  yang dimuat  dalam  Laporan  Manajemen  bulanan  dan  Laporan  Tahunan  ( Annual  Report )  periode tahun  2012-2017  ( time  series ).  Teknik  pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan model Vector  Autoregression (VAR)  dengan  data  72  bulan,  yaitu  mulai  bulan  Januari  2012 sampai  dengan bulan Desember 2017. Teknik  analisis  data  yang digunakan untuk menjawab pertanyaan  penelitian  tentang  pengaruh  faktor  mikroekonomi  dan  faktor  makroekonomi terhadap Gross Operating Profit (GOP) PTPN V. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GOP bulan  ini  signifikan  dipengaruhi  oleh  GOP  bulan-bulan  sebelumnya  sebesar  65,55%, sedangkan  variabel  penelitian  lainnya  juga  ikut  mempengaruhi  GOP,  yaitu  ARP  (6,29%), APP  (5,54%),  DIR  (5,08%),  INF  (4,55%),  DWCFP  (4,16%),  DCCC  (3,17%),  DWCIP (2,21%),  DPOP  (1,83%),  dan  DER  (1,62%).  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  manajemen PTPN  V  diharapkan  dapat  mempertahankan  kestabilan  tingkat  profitabilitasnya  setiap bulannya untuk mempertahankan kelangsungan bisnis di masa yang akan datang.
Kata kunci : Faktor mikroekonomi, Faktor makroekonomi, Profitabilitas.

## PENDAHULUAN
Meningkatnya  permintaan  pasar  dunia  terhadap  bahan  baku  industri,  terutama  produk- produk dari komoditi kelapa sawit dan karet, membuat industri yang mengolah kedua komoditi perkebunan tersebut tumbuh dengan pesat. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (2017), pada tahun  2016  terdapat  1.688  perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  dan  sebanyak  319  perusahaan perkebunan karet di Indonesia.
Issue yang  berkembang  saat  ini  di  BUMN,  khususnya  di  BUMN  sektor  perkebunan adalah  masalah  modal  kerja.  Indikasinya  adalah  pencapaian  laba  ( profit )  yang  tinggi  tidak menjamin  ketersediaan  modal  kerja  yang  optimal  dan  dapat  mendukung  kelancaran operasionalnya.  PT  Perkebunan  Nusantara  V  (PTPN  V)  sebagai  salah  satu  anak  perusahaan PTPN  III  (Persero)  dengan  wilayah  operasional  di  propinsi  Riau,  juga  pernah  mengalami kesulitan dalam kecukupan modal kerja di semester pertama tahun 2016, padahal PTPN V bisa memperoleh  laba  bersih  sebesar  Rp  112,77  milyar  di  tahun  2015.  Walaupun  akhirnya manajemen  PTPN  V  mampu  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  melakukan  pinjaman  atau kredit  modal  kerja  (KMK)  kepada  pihak  ketiga,  hal  itu  mejadi  pelajaran  berharga  bagi manajemen PTPN V agar dapat mengelola modal kerjanya secara optimal.
Dalam rangka memenuhi harapan para pemegang saham dan pihak-pihak eksternal yang berkepentingan dengan perusahaan, manajemen PTPN V  harus mampu mengelola modal kerja ( working  capital  management /WCM)  dengan  baik  dan  membuat  kebijakan  modal  kerja ( working  capital  policies /WCP)  yang  menghasilkan  tingkat  profitabilitas  yang  stabil  dan menunjukkan  kondisi  perusahaan  yang  sehat.  Selain  memperbaiki  kondisi  internal  perusahaan yang  menjadi  faktor  mikroekonomi,  manajemen  PTPN  V  juga  perlu  memperhatikan  faktor makroekonomi yang ikut mempengaruhi profitabilitas perusahaan. Faktor mikroekonomi adalah faktor-faktor  ekonomi  yang  berasal  dari  dalam  (internal)  perusahaan  dan  bersifat controllable , sedangkan faktor makroekonomi adalah faktor-faktor ekonomi yang berasal dari luar (eksternal) perusahaan dan bersifat uncontrollable namun mempengaruhi naik turunnya kinerja perusahaan. Jika  penelitian  tentang  pengaruh  faktor  mikroekonomi  terhadap  profitbilitas  banyak dilakukan  oleh  peneliti-peneliti  sebelumnya,  sebaliknya  pengaruh  faktor  makroekonomi terhadap  profitabilitas  perusahaan  jarang  diteliti,  sehingga  peneliti  merasa  perlu  untuk
menambahkan  pengaruh  faktor  makroekonomi  ke  dalam  penelitian  ini,  karena  faktor  tersebut ikut  mempengaruhi  profitabilitas  perusahaan,  seperti  harga  jual  produk  berpengaruh  terhadap harga  pembelian  bahan  baku  (TBS  dan  Bokar),  inflasi  mempengaruhi  keputusan  penggajian karyawan,  suku  bunga  berpengaruh  terhadap  pembayaran  nilai  bunga  pinjaman  (kredit),  dan nilai tukar rupiah mempengaruhi transaksi penjualan produk ke luar negeri (ekspor).
Hasil  pengelolaan  bisnis  PTPN  V  selama  tahun  2012-2017,  ditunjukkan  dengan perkembangan nilai total aset, liabilitas, dan ekuitas PTPN V yang cenderung meningkat seperti diperlihatkan pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1 Perkembangan aset, liabilitas dan ekuitas PTPN V tahun 2012-2017
Gambar  1  menunjukkan  kondisi  pertumbuhan  liabilitas  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  ekuitas,  artinya  pertumbuhan  aset  PTPN  V  selama  6  tahun  terakhir  tidak  hanya diperoleh  dari  hasil  pengelolaan  dan  kebijakan  modal  kerja,  tetapi  juga  dibantu  dengan  dana yang berasal dari pinjaman (utang) dari pihak ketiga. Berdasarkan uraian diatas, peneliti tertarik untuk  menganalisis  pengaruh  faktor  mikroekonomi  dan  faktor  makroekonomi  terhadap profitabilitas PTPN V.

## Perumusan Masalah
Menurut  Gill  dan  Biger  (2013),  pengelolaan  dan  kebijakan  modal  kerja  yang  tidak efisien  memiliki  dampak  negatif  terhadap  profitabilitas  perusahaan.  Temtime  (2016) berpendapat masalah yang sering terjadi adalah ketidakmampuan manajemen perusahaan untuk menyelaraskan  WCM  dan  WCP  dengan  perubahan  kebutuhan  organisasi  dan  pasar,  sehingga
- 1000,0 2000,0 3000,0 4000,0 5000,0 6000,0 7000,0 8000,0 9000,0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Rp mil yar Tahun Aset Liabilitas Ekuitas
berdampak  negatif  terhadap  profitabilitas  dan  kegiatan  operasional  perusahaan.  Barton  dan Gordon (1988) menyatakan profitabilitas akan memberikan kemampuan bagi perusahaan untuk menghindari utang dengan menggunakan dana yang dihasilkan sendiri untuk membiayai bisnis. Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka  perumusan  masalah  pada penelitian  ini  adalah  bagaimana  pengaruh  faktor  mikroekonomi  dan  faktor  makroekonomi terhadap Gross Operating Profit (GOP) PTPN V?

## Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah yang telah diuraikan di pembahasan sebelumnya,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  faktor  mikroekonomi dan faktor makroekonomi terhadap Gross Operating Profit (GOP) PTPN V.

## TINJAUAN PUSTAKA
Profitabilitas  berfungsi  sebagai  pemberi  sinyal  terhadap  kondisi  perusahaan  di  masa depan  untuk  mempertahankan  kelangsungan  perusahaan  dalam  periode  jangka  panjang (Hermuningsih, 2013). Menurut  Prihadi (2011), investor akan mengaitkan tingkat profitabilitas dengan tingkat risiko yang timbul dari investasinya, karena tingkat profitabilitas yang konsisten menjadi tolok ukur bagaimana perusahaan mampu bertahan didalam bisnisnya.
Tingkat  profitabilitas  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk  mendanai  kegiatan operasionalnya sendiri, dan kemampuan perusahaan untuk membayar utang jangka panjang dan bunganya.  Profitabilitas  merupakan  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  pada  tingkat  penjualan,  aset,  dan  modal.  Pada  penelitian ini,  peneliti  menggunakan  salah  satu  rasio  profitabilitas  merujuk  pada  penelitian  Temtime (2016),  yaitu Gross  Operating  Profit (GOP)  sebagai  ukuran  efisiensi  operasional  perusahaan. GOP merupakan rasio penjualan dikurangi harga pokok barang yang dijual dibagi dengan total aset dikurangi aset keuangan (Enqvist et al., 2014). GOP dapat mencerminkan aktivitas operasi perusahaan yang lebih baik daripada ROA, karena GOP menghubungkan aktivitas operasi bisnis dengan  aset  non-keuangan  untuk  mengukur  efisiensi  operasional  perusahaan  (Kwenda  dan Holden,  2012).  GOP  yang  lebih  tinggi  mencerminkan  laba  yang  lebih  tinggi  dari  operasi perusahaan (Ukaegbu, 2014).

## Faktor-Faktor Mikroekonomi Yang Mempengaruhi Profitabilitas
1. Manajemen Modal Kerja ( Working Capital Management )
Abuzayed  (2012)  menyatakan  manajemen  modal  kerja  merupakan  tanggung  jawab manajerial  yang berkaitan dengan masalah aset lancar, kewajiban lancar, dan hubungan timbal balik keduanya. Modal kerja merupakan investasi yang dibutuhkan mulai  dari biaya pembelian bahan baku sampai dengan penjualan produk jadi. Proses tersebut akan melibatkan piutang dan utang,  persediaan  dan  uang  tunai,  namun  karena  sifatnya  yang  tidak  sinkron  membuat pengelolaan  modal  kerja  menjadi  penting  untuk  memahami  kebutuhan  likuiditas.  Fillbeck  dan Krueger  (2005)  berpendapat  tujuan  dari  manajemen  modal  kerja  adalah  untuk  menjaga keseimbangan optimal dari masing-masing komponen modal kerja, karena kas, surat berharga, dan piutang memiliki peran penting dalam kinerja setiap perusahaan.
Padachi (2006) menyatakan bahwa komposisi modal kerja tergantung pada beberapa faktor, seperti  tingkat  operasional,  efisiensi  operasional,  kebijakan  inventaris,  kebijakan  utang, teknologi  yang  digunakan  dan  sifat  dari  jenis  usaha  itu  sendiri.  Beberapa  peneliti  sebelumnya menyimpulkan  bahwa  kerangka  WCM  terdiri  dari  akun  periode  piutang  ( Accounts  Receivable Period ), periode persediaan ( Inventory Period ), akun periode utang ( Accounts Payable Period ) dan siklus konversi kas ( Cash Conversion Cycles ).
2. Kebijakan Modal Kerja ( Working Capital Policies )
Menurut  Bei dan Wijewardana (2012), kebijakan modal kerja merupakan strategi di tingkat perusahaan  yang  memberikan  panduan  mengenai  proporsi  aset  lancar  dan  kewajiban  lancar terhadap total aset yang maksimal profitabilitas. Gill dan Biger (2013) menegaskan pengelolaan dan  kebijakan  modal  kerja  yang  tidak  efisien  memiliki  dampak  negatif  terhadap  profitabilitas perusahaan.  Untuk  memperpendek  siklus  kas  (CCC)  dan  memaksimalkan  profitabilitas perusahaan,  pemilik  dan  manajer  harus  merumuskan  dan  mengimplementasikan  WCP  yang sesuai (Nyabuti dan Alala, 2014). Kaddumi dan Ramadan (2012) menyarankan perusahaan yang akan  mengadopsi  WCP  agresif  atau  konservatif  disesuaikan  dengan  sifat  operasi,  kondisi internal, volatilitas arus kas, dan kondisi pasar eksternal.
Kebijakan modal kerja yang dibuat mencakup penetapan jumlah aset lancar dan bagaimana membiayai  aset  lancar  tersebut.  Tujuan  dari  penetapan  kebijakan  modal  kerja  adalah  untuk mencapai  titik  optimal  antara  likuidias  dan  profitabilitas,  agar  tingkat  risiko  yang  ditanggung perusahaan sesuai dengan profit yang didapatkan.  Kebijakan modal kerja terdiri dari kebijakan
http://doi.org/10.21009/JRMSI
investasi  modal  kerja  ( working  capital  investment  policy /WCIP)  dan  kebijakan  pembiayaan modal kerja ( working capital financing policy /WCFP).

## Faktor-Faktor Makroekonomi Yang Mempengaruhi Profitabilitas

## 1. Harga jual minyak sawit dan karet
Sebagai  sebuah  perusahaan  yang  mengelola  industri  hulu  dari  komoditi  kelapa  sawit  dan karet,  harga  jual  minyak  kelapa  sawit  dan  karet,  baik  di  pasar  lokal  maupun  internasional, menjadi  tantangan  bagi  PTPN  V  dalam  mencapai  target  profitabilitas.  Faktor-faktor  yang mempengaruhi harga minyak kelapa sawit di pasar lokal (Indonesia) perlu mendapat perhatian perusahaan, seperti permintaan dan persediaan, harga minyak nabati selain minyak sawit, cuaca, kebijakan impor dari negara pengimpor serta kebijakan pemerintah, terutama dalam  hal pajak dan  pungutan  ekspor.  Selain  itu,  perusahaan  perlu  memperhatikan  faktor-faktor  yang mempengaruhi harga karet dunia, seperti permintaan dan penawaran karet alam, ketidakpastian perekonomian dunia, produksi dan penjualan otomotif, dan harga karet alam di SICOM.

## 2. Inflasi
Inflasi  menjadi  salah  satu  indikator  makro  yang  sering  digunakan  dalam  melihat  kondisi perekonomian,  yang  dapat  memberikan  informasi  mengenai  stabilitas  perekonomian  suatu wilayah  atau  daerah.  Beberapa  indeks  harga  yang  sering  digunakan  untuk  mengukur  inflasi, yaitu  indeks  harga  konsumen  ( consumer  price  index ),  indeks  harga  perdagangan  besar ( wholesale  price  index )  dan  GNP deflator .  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sudarjah  dan Yusuf  (2008)  menyimpulkan  bahwa  tingkat  inflasi  di  Indonesia  yang  dipengaruhi  dari  sisi penawaran ( cost-push inflation ) dan sisi permintaan ( demand-pull inflation ) dapat dikendalikan oleh bank sentral dengan BI rate sebagai target intermediate utama. Inflasi dari sisi penawaran terjadi  jika  terdapat  penurunan  penawaran  terhadap  barang-barang  dan  jasa  karena  adanya kenaikan  dalam  biaya  produksi  ( cost  push  inflation ),  sedangkan  inflasi  dari  sisi  permintaan ( demand-pull  inflation )  terjadi  jika  secara  agregat  terjadi  peningkatan  terhadap  permintaan barang-barang  dan  jasa,  sehingga  menyebabkan  pergeseran  kurva  permintaan.  Kondisi  ini secara  langsung  dapat  mengakibatkan  inflasi  karena  menyebabkan  naiknya  harga  output (Mishkin, 2001).
http://doi.org/10.21009/JRMSI

## 3. Suku bunga
Suku  bunga  adalah  biaya  yang  diperlukan  untuk  meminjam  uang  dan  diukur  dalam  dollar per tahun untuk setiap satu dollar yang dipinjamnya (Samuelson dan Nordhaus, 2001). Tingkat suku bunga ditentukan oleh permintaan dan penawaran terhadap uang  yang akan ditentukan di pasar  uang.  Perubahan  tingkat  suku  bunga  akan  mempengaruhi  keinginan  seseorang  atau perusahaan untuk melakukan pinjaman kepada pihak ketiga. Kinerja keuangan perusahaan juga dipengaruhi oleh risiko tingkat suku bunga, yang ditimbulkan oleh fluktuasi suku bunga dalam pinjaman  jangka  pendek  dan  jangka  panjangnya.  Peningkatan  suku  bunga  mengakibatkan kewajiban pembayaran biaya bunga pinjaman perusahaan meningkat seiring dengan suku bunga mengambang yang berlaku. Hal ini berada di luar kendali perusahaan, namun perusahaan hanya bisa  melakukan  mitigasi  melalui  peningkatan  produktivitas  dan  peningkatan  nilai  transaksi penjualan.

## 4. Nilai tukar mata uang asing
Nilai tukar mata uang asing ( the exchange rate ) atau nilai kurs merupakan hubungan antara nilai satu mata uang asing dengan satu mata uang dalam negeri. Nilai tukar rupiah adalah harga rupiah  terhadap  mata  uang  negara  lain  (Wiyani,  2005).  Kurs  mata  uang  menunjukkan  harga mata  uang  dari  suatu  negara  jika  ditukarkan  dengan  mata  uang  negara  lain.  Menurut  Kuncoro (2001),  apresiasi  dan  depresiasi  akan  terjadi  jika  suatu  negara  menganut  kebijakan  nilai  tukar mengambang bebas ( free floating exchange rate ) karena nilai tukar mata uang akan ditentukan oleh mekanisme pasar.

## Kerangka Pemikiran Konseptual
Berdasarkan uraian dari seluruh variabel yang diangkat dalam penelitian ini, maka dapat dibuat kerangka model penelitian seperti gambar berikut:

## Gambar 1 Kerangka pemikiran konseptual

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  metode  pendekatan  deskriptif yang  menjelaskan  pengaruh  variabel-variabel  yang  diteliti  terhadap  profitabilitas  perusahaan (PTPN  V).  Pengolahan  data  melibatkan  data-data  keuangan  yang  dimuat  dalam  laporan keuangan  bulanan  dan  tahunan  perusahaan,  yaitu  laporan  posisi  keuangan,  laporan  laba  rugi, laporan  arus  kas,  laporan  perubahan  ekuitas,  dan  catatan  atas  laporan  keuangan,  agar  bisa menjadi informasi yang mudah dipahami bagi pembacanya.

## Teknik Pengolahan dan Analisis Data
Data-data  keuangan  yang  ada  dalam  LM  bulanan  dan  laporan  tahunan  diolah  dengan menggunakan program Microsoft Excel untuk menghasilkan rasio-rasio keuangan sesuai dengan pengukuran  dari  faktor  mikroekonomi  merujuk  pada  metode  yang  telah  dibuat  oleh  Temtime (2016).  Selanjutnya rasio-rasio tersebut dan data-data faktor makroekonomi yang diperoleh dari BPS dan BI diolah dengan model Vector Autoregression (VAR) yang mengolah data time series menggunakan program EViews 9 .
Sebelum  melakukan  analisis  pengaruh  faktor  mikroekonomi  dan  faktor  makroekonomi terhadap  profitabilitas  perusahaan,  terlebih  dahulu  dilakukan  identifikasi  terhadap  variabel-
Kinerja Keuangan PTPN V Model VAR Implikasi Managerial Faktor Mikroekonomi Faktor Makroekonomi Profitabilitas Kelangsungan Bisnis
Shareholders aspiration
variabel yang akan dimasukkan ke dalam model analisis VAR dan pengukurannya.
Tabel 1 Variabel penelitian dan pengukurannya Variabel Penelitian Simbol Pengukuran Gross Operating Profit GOP (Sales – Cost of Goods Sold)/(Total Assets- Financial Assets) Accounts Receivable Period ARP (Average  Accounts  Receivable/Sales)x30 days* Accounts Payable Period APP (Average Accounts Payable/Cost of Goods Sold)x30 days* Cash Conversion Cycles CCC (Inventory  Period+Accounts  Receivable Period)-Accounts Payable Period Working  Capital  Investment Policy WCIP Current Assets/Total Assets Working  Capital  Financing Policy WCFP Current Liabilities/Total Assets Harga jual POP Rupiah (lokal) dan US Dollar (ekspor) Inflasi INF % (data BPS) Suku bunga IR % (data BI) Kurs valuta asing ER Rupiah/US Dollar
Keterangan: *data bulanan (menyesuaikan)
Dalam penelitian ini, peneliti tidak memasukkan variabel INP sebagai salah satu variabel profitabilitas,  karena  berdasarkan  penelitian  Temtime  (2016)  korelasi  bivariat  antara  INP  dan CCC  sangat  tinggi  (r  =  0,904),  sehingga  terjadi  pelanggaran  asumsi  multikolinieritas.  Kedua variabel  ini  juga  menunjukkan  nilai  toleransi  kurang  dari  0,01  dan  nilai  VIF  yang  lebih  besar dari  10.  Akibatnya  INP  dan  CCC  tidak  dapat  terus  digunakan  sebagai  2  variabel  independent terpisah  dalam  analisis  regresi.  Penyebab  korelasi  tinggi  antara  kedua  variabel  ini  adalah  nilai CCC tergantung pada nilai-nilai variabel independen lainnya (CCC = ARP + INP - APP).
Berdasarkan  bentuk  data  penelitian,  maka  model  yang  digunakan  adalah  model  model VAR  ( Vector  Autoregression )  yang  lebih  sesuai  untuk  mengolah  data time  series .  Tahapan pengujian  dengan  model  ini  diharapkan  mampu  memberikan  kejelasan  hubungan  kausalitas antar variabel-variabel  terkait. Pengolahan data-data keuangan dari laporan keuangan PTPN V periode  tahun  2012-2017  menggunakan software  Microsoft  Excell untuk  menghasilkan  nilai rasio  sesuai  dengan  pengukuran  dari  masing-masing  variabel  dalam  faktor  mikroekonomi, kemudian  ditambah  dengan  data-data  faktor  makroekonomi  yang  diperoleh  dari  informasi Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Proses selanjutnya adalah mengolah data- data tersebut dengan metode analisis VAR menggunakan software Eviews 9 .
Merujuk pada tujuan dari penelitian ini, maka model ekonomi dari penelitian ini adalah:
Y = F (ARP, APP, CCC, WCIP, WCFP, POP, INF, IR, ER)
Menurut  Widarjono  (2009),  model  VAR  dengan  n  variabel  endogen  secara  umum ditunjukan oleh persamaan berikut:
𝑌 𝑛𝑡 = 𝛽 01 + ∑ 𝛽 𝑖2 𝑌 1𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝛼 𝑖2 𝑌 2𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 … + ∑ 𝜂 𝑖𝑛 𝑌 𝑛𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 𝑒 𝑛𝑡
Di  mana  parameter  α  dan  β  mempunyai  dimensi  jumlah  peubah  (N)  dan  derajat kointegrasi  (r).  Model  VAR  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  memodelkan  variabel- variabel dari faktor mikroekonomi dan faktor makroekonomi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  proses  kerja  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  untuk  menganalisis  data menggunakan model VAR sebagai berikut:

## 1. Uji Kestasioneran Data
Menurut  Kartika  (2012),  uji  stasioneritas  atau  uji  akar  unit  ( unit  root )  sangat  penting dalam menganalisis data runtut waktu ( time series ) untuk melihat apakah data yang digunakan stasioner  atau  tidak,  sehingga  hubungan  antar  variabel  dalam  persamaan  menjadi  valid.  Data stasioner  merupakan  data  yang  menunjukkan  mean, variance dan autovariance (pada  variasi lag ) tetap sama pada waktu kapan saja data itu dibentuk atau dipakai.
Pengujian  kestasioneran  data  dilakukan  kepada  semua  variabel  penelitian,  dengan keputusan  uji  ADF  adalah  tolak  H0,  yang  berarti  data  tidak  mengandung  unit  root  atau  data stasioner, demikian juga sebaliknya. Hasil pengujian data time series pada setiap variabel pada tingkat level dengan menggunakan uji ADF dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2 Uji akar unit (level)
Variabel Nilai ADF t stat Nilai kritis (5%) Kesimpulan GOP -4,987046 -2,902953 Stasioner ARP -7,520402 -2,902953 Stasioner APP -3,583493 -2,902953 Stasioner CCC -2,038605 -2,905519 Tidak stasioner WCIP -1,481212 -2,903566 Tidak stasioner WCFP -1,798452 -2,902953 Tidak stasioner POP -2,579651 -2,902953 Tidak stasioner INF -7,587806 -2,903566 Stasioner IR -0.859546 -2,904198 Tidak stasioner ER -1,605332 -2,902953 Tidak stasioner
Tabel 2 menunjukkan bahwa tidak semua variabel yang diuji memiliki nilai ADF t stat <
McKinon  Critical  Value (nilai  kritis  5%),  artinya  masih  ada  data  yang  tidak  stasioner  atau mengandung unit root pada tingkat level , yaitu CCC, WCIP, WCFP, POP, IR dan ER. Sebelum melakukan  analisis  data  pada  proses  selanjutnya,  data-data  yang  tidak  stasioner  dilakukan  uji unit  root pada  tingkat first  difference agar  data-data  tersebut  menjadi  stasioner.  Untuk memudahkan proses analisis data menggunakan model VAR, maka nama variabel-variabel yang sudah stasioner pada tingkat first difference tersebut diganti menjadi DCCC, DWCIP, DWCFP, DPOP, DIR dan DER seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Uji akar unit ( first difference ) Variabel Nilai ADF t stat Nilai kritis (5%) Kesimpulan DCCC -6,241345 -2,905519 Stasioner DWCIP -13,77653 -2,903566 Stasioner DWCFP -12,07874 -2,903566 Stasioner DPOP -7,568764 -2,903566 Stasioner DIR -5,752647 -2,903566 Stasioner DER -9,088429 -2,903566 Stasioner
Setelah proses uji kestasioneran data selesai dilakukan, maka semua variabel data telah menjadi  stasioner  pada  tingkat level dan first  difference ,  sehingga  pengujian  kointegrasi  tidak lagi  peneliti  lakukan  karena  tujuan  uji  kointegrasi  adalah  untuk  mengetahui  apakah  variabel- variabel yang tidak stasioner terkointegrasi atau tidak dalam keseimbangan jangka panjang.

## 2. Uji Lag Optimal
Pengujian panjang lag optimal merupakan salah satu tahapan penting dalam pemodelan VAR  setelah  melakukan  uji  kestasioneraan  data.  Penentuan lag optimal  bermanfaat  untuk menunjukkan berapa lama waktu suatu variabel terhadap variabel lainnya. Panjang lag optimal akan  dicari  dengan  menggunakan  nilai Likelihood  Ratio (LR), Final  Prediction  Error (FPE), Akaike  Information  Criterion (AIC), Schwarz  information  Criterion (SC)  dan Hannan-Quinn information criterion (HQ). Jika hasil kriteria informasi hanya merujuk pada satu kandidat lag , maka  kandidat  tersebut  merupakan lag yang  optimal.  Namun  jika  hasil  kriteria  merujuk  pada lebih  dari  satu  kandidat,  maka  perlu  dipilih  kandidat  yang  memiliki  nilai Adjusted R  terbesar (Asianto 2018).
Sebelum  menentukan lag optimal,  terlebih  dahulu  perlu  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui apakah model unrestricted VAR sudah stabil (stasioner) atau tidak, dan panjang lag optimal  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan  kriteria  informasi  yang  tersedia.  Dari  hasil pengujian lag optimal  yang  telah  dilakukan  terhadap  variabel  penelitian,  maka  diperoleh  hasil
http://doi.org/10.21009/JRMSI
sebagai berikut:
Tabel 4 Pengujian lag optimal pada GOP Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -1032.201 NA 24.60895 31.58186 31.91362* 31.71295 1 -839.5216 321.1329 1.531119 28.77338 32.42281 30.21544 2 -737.9996 138.4391* 1.781238 28.72726 35.69434 31.48029 3 -633.9926 110.3104 2.791993 28.60584 38.89058 32.66983 4 -485.5308 112.4711 2.396030 27.13730 40.73970 32.51225 5 -237.3482 112.8102 0.524577* 22.64692* 39.56698 29.33284*
* indicates lag order selected by the criterion
Berdasarkan  Tabel  4,  peneliti  merujuk lag 2  ( Likelihood  Ratio atau  LR)  sebagai lag optimal,  dan  untuk  proses  selanjutnya  peneliti  juga  menggunakan lag optimal  pada  model dengan lag 2, artinya semua variabel yang ada dalam model ini saling mempengaruhi satu sama lain  tidak  hanya  pada  bulan  ini,  namun  variabel-variabel  tersebut  saling  berkaitan  sampai dengan 2 bulan sebelumnya.

## 3. Uji Kausalitas Granger
Uji  kausalitas  Granger  akan  memperlihatkan  hasil  estimasi  dengan  kemungkinan- kemungkinan  sebagai  berikut:  a).  Hubungan  kausalitas  satu  arah  dari  variabel-variabel mikroekonomi atau makroekonomi terhadap profitabilitas (GOP). b). Hubungan kausalitas satu arah dari profitabilitas (GOP) terhadap variabel-variabel mikroekonomi atau makroekonomi. c) Kausalitas 2 arah atau saling mempengaruhi. d).Tidak terdapat hubungan saling mempengaruhi.
Hasil  pengujian  Granger  terhadap  variabel  GOP  akan  menunjukkan  ada  atau  tidak adanya hubungan timbal-balik (kausalitas) di antara variabel-variabel penelitian sebagai berikut:
Tabel 5 Hubungan kausalitas antara variabel mikroekonomi dan makroekonomi dengan profitabilitas
ARP APP DCCC  DWCIP  DWCFP  DPOP  INF DIR DER GOP - - - - - - - - -

## Keterangan: - = tidak ada hubungan kausalitas dua arah atau satu arah
Dari hasil uji kausalitas  Granger  yang dilakukan, diperoleh hasil atau nilai  probabilitas yang  semuanya  bernilai  lebih  besar  dari  alpha  0,05  terhadap  GOP,  artinya  variabel-variabel ARP,  APP,  DCCC,  DWCIP,  DWCFP,  DPOP,  INF,  DIR  dan  DER  secara  individual  tidak
mempengaruhi  variabel  GOP,  namun  secara  bersamaan  (kolektif)  variabel-variabel  tersebut mempengaruhi GOP. Jika dilihat dari hasil pengujian kausalitas Granger atas variabel-variabel penelitian terhadap variabel GOP, maka diantara variabel-variabel ARP, APP, DCCC, DWCIP. DWCFP,  DPOP,  INF,  DIR  dan  DER,  diperoleh  hubungan  satu  arah  sebagai  berikut: a) . Variabel  DCCC  signifikan  mempengaruhi  APP,  namun  APP  tidak  signifikan  mempengaruhi DCCC. b) .Variabel  DWCIP  signifikan  mempengaruhi  APP,  namun  APP  tidak  signifikan mempengaruhi  DWCIP. c) .Variabel  INF  signifikan  mempengaruhi  DWCIP,  namun  DWCIP tidak  signifikan  mempengaruhi  INF. d) .Variabel  DWCFP  signifikan  mempengaruhi  PPOP, namun  DPOP  tidak  signifikan  mempengaruhi  DWCFP. e) .Variabel  INF  signifikan mempengaruhi  DIR,  namun  DIR  tidak  signifikan  mempengaruhi  INF. f). Variabel  INF signifikan mempengaruhi DER, namun DER tidak signifikan mempengaruhi INF.

## 4. Pendugaan Parameter VAR
Setelah  dilakukan  uji  kestasioneran  data  dan  uji lag optimal  yang  menghasilkan  data yang  stasioner  pada  tingkat level dan first  difference ,  serta  diperoleh lag optimal  pada lag 2, maka  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  untuk  menghasilkan  estimasi  parameter  model VAR ( Vector Autoregression estimates ). Pendugaan parameter VAR untuk variabel GOP dibuat berdasarkan  angka-angka  koefisien  variabel  yang  ada  dalam  Lampiran  1  dengan  memasukkan angka-angka  koefisien  dari  variabel  tersebut  sesuai  kolom  variabel  dimaksud  ke  dalam persamaan, begitu juga yang dilakukan untuk membuat estimasi parameter model VAR dengan variabel-variabel lainnya.

## 5. Impulse Response Function (IRF)
Pendugaan parameter yang terbentuk pada model VAR dan VECM seringkali sulit untuk diinterpretasikan, maka salah satu pendekatan yang dilakukan adalah dengan menggunakan IRF. Adri  (2015)  berpendapat  suatu  variabel  dalam  analisis  IRF  dikatakan  memberikan  respon  jika grafik uji IRF terlihat melebar dan kemudian mengerucut (konvergen) mendekati titik nol pada suatu periode jika diberikan kejutan dari variabel eksogen.
Sipayung  (2012)  menyatakan  analisis  IRF  pada  model  VAR/VECM  digunakan  untuk melihat  respon  dari  suatu  variabel  terhadap  guncangan  (sebesar  satu  standar    deviasi)  variabel lainnya.  IRF  menunjukkan  bagaimana  respon  dari  setiap  variabel  endogen  sepanjang  waktu
terhadap  kejutan  dari  variabel  itu  sendiri  dan  variabel  endogen  lainnya.  IRF  digunakan  untuk melihat  pengaruh  kontemporer  dari  sebuah  variabel  independent  jika  mendapatkan  guncangan atau  inovasi  dari  variabel  independent  sebesar  satu  standar  deviasi.  Hasil  IRF  sangat  sensitif terhadap pengurutan ( ordering ) variabel yang digunakan dalam perhitungan.
Hasil dari response IRF terhadap GOP sebagai berikut:
-.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to ARP -.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to APP -.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to DCCC -.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to DWCIP -.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to DWCFP -.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to DPOP
-.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to INF -.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to DIR
Gambar  2 Impulse  Response GOP  terhadap  variabel-variabel  dari  faktor  mikroekonomi  dan faktor makroekonomi
-.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 .004 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Response of GOP to DER
Gambar  2 Impulse  Response GOP  terhadap  variabel-variabel  dari  faktor  mikroekonomi  dan faktor makroekonomi (lanjutan)
Gambar 2 menunjukkan GOP merespon pada bulan ke-1 sampai bulan ke-30, terjadinya shock  atau  goncangan  pada  semua  variabel  baik  merespon  positif  maupun  merespon  negatif, namun setelah bulan ke-30 sampai bulan ke 72 GOP sudah menuju keseimbangan. Hal tersebut mengindikasikan bahwa dalam jangka panjang GOP memberikan respon yang tetap (guncangan stabil) pada setiap variabel.

## 6. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Kartika  (2012)  menyatakan  FEVD  adalah  metode  yang  dilakukan  untuk  melihat bagaimana  perubahan  dalam  suatu  variabel  yang  ditunjukkan  oleh  perubahan  error  variance dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  lainnya.  Dalam  metode  ini  dapat  dilihat  kekuatan  dan kelemahan  dari  masing-masing  variabel  dalam  mempengaruhi  variabel  lainnya  dalam  jangka
panjang. FEVD merinci  ragam dari peramalan galat menjadi komponen-komponen  yang dapat dihubungkan  dengan  setiap  variabel  endogen  di  dalam  model.  Dengan  menghitung  persentase kuadrat  prediksi  galat  k-tahap  ke  depan  dari  sebuah  variabel  akibat  inovasi  dalam  variabel- variabel  lain,  maka  dapat  dilihat  seberapa  besar  perbedaan  antara  error  variance  sebelum  dan sesudah terjadinya shock yang berasal dari dirinya sendiri maupun dari variabel lainnya.
Analisis  FEVD  berguna  untuk  memprediksi  kontribusi  varians  masing-masing  variabel terhadap  variabel  utama  yang  diteliti  pada  sistem  VAR  (Asianto  2018).  Pada  penelitian  ini, analisis  FEVD  digunakan  untuk  melihat  dekomposisi  keragaman  atau  berapa  persen  variabel membangun  model    variabel  utama  (GOP).    FEVD  akan  memprediksi  tingkat error beberapa waktu  yang  akan  datang,  dimana  akan  dilihat  seberapa  besar  pengaruh  variabel  ARP,  APP, DCCC, DWCIP, DWCFP, DPOP, INF, DIR dan DER terhadap GOP.

## Gambar 3 Forecast Error Variance Decomposition of GOP
Jumlah bobot kontribusi dari semua variabel pada satu periode waktu yang diuji adalah 100%, dimana variabel utama memberikan kontribusi kausalitas terhadap dirinya sendiri sebesar 100% pada bulan pertama, dan selanjutnya kontribusi tersebut  menurun dalam jangka panjang secara  parabolik  cekung  terhadap  garis  waktu.  Variabel  lain  juga  memberikan  kontribusi kausalitas  terhadap  variabel  utama  sebesar  0%  pada  awal  bulan,  kemudian  kontribusinya meningkat  dalam  jangka  panjang  dengan  pola  grafik  parabolik  cembung  terhadap  garis  waktu
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 3 5 7 9 11131517192123252729313335373941434547495153555759616365676971 GOP ARP APP DCCC DWCIP DWCFP DPOP INF DIR DER
sesuai karakter masing-masing variabel tersebut (Asianto 2018).
Untuk memudahkan analisis FEVD dari variabel GOP, maka Gambar 3 akan dijelaskan dalam ringkasan Tabel 6.
Tabel 6 Analisis FEVD variabel GOP Period GOP ARP APP DCCC DWCIP DWCFP DPOP INF DIR DER 1 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 12 65.76 6.17 5.47 3.18 2.21 4.17 1.80 4.55 5.06 1.62 24 65.55 6.29 5.54 3.17 2.21 4.16 1.83 4.55 5.08 1.62 36 65.55 6.29 5.54 3.17 2.21 4.16 1.83 4.55 5.08 1.62 48 65.55 6.29 5.54 3.17 2.21 4.16 1.83 4.55 5.08 1.62 60 65.55 6.29 5.54 3.17 2.21 4.16 1.83 4.55 5.08 1.62 72 65.55 6.29 5.54 3.17 2.21 4.16 1.83 4.55 5.08 1.62
Gambar  3  menunjukkan  pada  bulan  pertama  keragaman  GOP  hanya  dapat  dijelaskan oleh shock dari  variabel  dirinya  sendiri  (GOP)  atau  100%  keragaman  GOP  hanya  dapat dijelaskan  oleh  GOP  sendiri.  Meskipun  pada  bulan  pertama  variabel  lainnya  tidak  memiliki pengaruh  terhadap  GOP,  namun  pada  bulan-bulan  selanjutnya  variabel-variabel  lainnya  mulai mempengaruhi GOP. Pada bulan ke-2 hingga bulan ke-72, keragaman GOP mulai dipengaruhi oleh  variabel  lain  yaitu  APP,  ARP,  DWCFP,  DWCIP,  INF,  DER,  DIR,  DPOP,  DCCC,  dan GOP.  Pengaruh  dari  semua  variabel  mulai  mendekati  kestabilan  sejak  bulan  ke-24  sampai dengan bulan ke-72, tepatnya pada bulan ke-36 sampai bulan ke-72 shock dari semua variabel terhadap GOP sudah tidak ada lagi.
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  diketahui  diantara  sepuluh  variabel  tersebut,  variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  keragaman  GOP  sampai  bulan  ke-72  adalah  variabel  GOP sendiri (65,55%). Pengaruh variabel lain, seperti ARP juga semakin bertambah hingga mencapai 6,29%,  APP  (5,54%),  DIR  (5,08%),  INF  (4,55%),  DWCFP  (4,16%),  DCCC  (3,17%),  DWCIP (2,21%), DPOP (1,83%), dan DER (1,62%).
Dari  hasil  pengujian  FEVD  terhadap  GOP,  disimpulkan  GOP  PTPN  V  signifikan dipengaruhi  oleh  GOP  pada  bulan-bulan  sebelumnya,  disamping  variabel-variabel  dari  faktor mikroekonomi dan faktor makroekonomi  yang ikut  mempengaruhinya. Oleh karena itu, PTPN V  diharapkan  dapat  mempertahankan  kestabilan  tingkat  profitabilitasnya  setiap  bulannya  agar
dapat mempertahankan kelangsungan bisnis dan meningkatkan posisi perusahaan dalam industri perkebunan nasional di masa yang akan datang.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut: 1) . Profitabilitas (GOP) PTPN V signifikan dipengaruhi oleh variabel GOP sendiri dan faktor  mikroekonomi,  yang  terdiri  dari  manajemen  modal  kerja  (ARP,  APP  dan  CCC), kebijakan modal kerja (WCIP dan WCFP), serta faktor makroekonomi (POP, INF, IR dan ER) walaupun  berbeda-beda  besaran  dan  bentuk  (positif  atau  negatif)  pengaruhnya  terhadap  GOP. 2) .  Hasil  penelitian  juga  menegaskan  GOP  bulan  ini  dipengaruhi  oleh  GOP  pada  bulan-bulan sebelumnya  dan  variabel-variabel  dari  faktor  mikroekonomi  (ARP,  APP,  CCC,  WCIP  dan WCFP)  serta  faktor  makroekonomi  (POP,  INF,  IR  dan  ER)  pada  bulan  ini  dan  bulan-bulan sebelumnya. 3). Variabel penelitian yang paling signifikan berpengaruh terhadap variabel GOP adalah variabel GOP sendiri (65,55%), sedangkan variabel lain juga ikut mempengaruhi GOP, yaitu  ARP  (6,29%),  APP  (5,54%),  DIR  (5,08%),  INF  (4,55%),  DWCFP  (4,16%),  DCCC (3,17%), DWCIP (2,21%), DPOP (1,83%), dan DER (1,62%).

## Saran
Efektivitas pengelolaan dan kebijakan modal kerja yang dijalankan manajemen PTPN V saat  ini  mungkin  sudah  baik,  namun  karena  kinerja  keuangan  perusahaan  saat  ini  sangat menentukan upaya perusahaan untuk mencapai target yang ada dalam RJPP di masa yang akan datang,  maka  manajemen  PTPN  V  perlu  membuat  strategi  dan  kebijakan  baru  yang  sesuai dengan  perkembangan  industri  dan  kebutuhan  konsumen.  Untuk  mempertahankan  konsistensi pencapaian  laba,  manajemen  PTPN  V  perlu  melakukan  konsolidasi  internal  dalam  rangka perbaikan kinerja ke arah yang lebih baik. Hasil penelitian ini menunjukkan manajemen PTPN V  perlu  mempertimbangkan  penggunaan  strategi  pendanaan  yang  agresif  (WCFP)  agar  dapat mempertahankan konsistensi tingkat profitabilitas (GOP) dalam jangka panjang.

## DAFTAR PUSTAKA
Abuzayed,  B.  (2012).  Working  capital  management  and  firms’  performance  in  emerging markets: the case of Jordan. International Journal of Managerial Finance . 8(2):155-179.
Adri,  A.  (2015).  Analisis  transmisi  volatilitas  pasar  valuta  asing  global  terhadap  nilai  tukar rupiah. [tesis].  Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Asianto, A. (2018). Analisis terintegrasi selling option on WTI futures. [disertasi].  Bogor (ID):
Institut Pertanian Bogor.
Barton,  SL,  &  Gordon,  PJ.  (1988).  Corporate  strategy  and  capital  structure. Strategic Management Journal . 9:623-632.
Bei,  Z.  &  Wijewardana,  W.P.  (2012).  Working  capital  policy  practice:  Evidence  from  Sri Lankan companies. Procedia-Social and Behavioral Sciences . 40:695-700.
Badan  Pusat  Statistik.  (2017). Direktori  Perusahaan  Perkebunan  Kelapa  Sawit  2016 .  Jakarta (ID): Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik.  (2017). Direktori  Perusahaan  Perkebunan  Karet  2016 .  Jakarta  (ID): Badan Pusat Statistik.
Enqvist, J., Graham, M., & Nikkinen J. (2014). The impact of working capital management on firm  profitability  in  different  business  cycles:  evidence  from  Finland. Research  in International Business and Finance . 32:36-49.
Fillbeck, G., & Krueger, M.T. (2005). An analysis of working capital management result across industries. Mid American Journal of Business .
Gill,  A.,  &  Biger,  N.  (2013).  The  impact  of  corporate  governance  on  working  capital management efficiency of American manufacturing firms. Managerial Finance . 39: 116- 132.
Hermuningsih, S.  (2013). Pengaruh profitabilitas, growth opportunity, struktur modal terhadap nilai perusahaan pada perusahaan publik di Indonesia. Jurnal Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan .
Kaddumi,  T.A.,  &  Ramadan,  I.Z.  (2012).  Profitability  and  working  capital  management  the Jordanian case. International Journal of Economics and Finance . 4(4).
Kartika,  T.R.  (2012).  Perilaku  dinamis  volatilitas  pasar  saham  Indonesia.  [disertasi].    Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Kuncoro. (2001). Metode Kuantitatif  Teori dan Aplikasi untuk Bisnis dan Ekonomi . Yogyakarta (ID): Unit Penerbit dan Percetakan AMP YKPN.
Kwenda,  F., & Holden,  M. (2013). Working capital structure and financing pattern of selected JSE-listed firms. Mediterranean Journal of Social Sciences . 4(3):532-540.
Mishkin, F.S. (2001). Financial Markets and Institutions . Massachusetts (US): Addison-Wesley Publishing Company.
Nyabuti,  W.M.,  &  Alala,  O.B.  (2014).  The  relationship  between  working  capital  management policy  and  financial  performance  of  companies  quoted  at  Nairobi  Securities  Exchange,
Kenya. International Journal of Economics, Finance, and Management Sciences . 2:212- 219.
Padachi,  K.  (2006).  Trends  in  working  capital  management  and  its  impact  on  firms’ performance: an analysis of Mauritian small manufacturing firms. International Review of Business Research Papers .
Prihadi, T. (2011). Analisis Laporan Keuangan: Teori dan Aplikasi . Ed ke-2. Jakarta (ID): PPM. Samuelson,  P.A.,  &  Nordhaus,  W.D.  (2001). Economics .  17th  Ed.  New  York  (US):  McGraw- Hill.
Sipayung, M. (2012). Analisis dan implikasi faktor yang berpengaruh terhadap dinamika harga batubara  acuan  serta  kinerja  saham  perusahaan  publik  di  Indonesia.  [disertasi].    Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Sudarjah,  G.M.,  &  Yusuf,  A.  (2008).  Kebijakan  moneter  (BI  rate)  dalam  pengendalian  harga (inflasi). Trikonomika . 1-149.
Temtime,  Z.T.  (2016).  Relationship  between  working  capital  management,  policies,  and profitability  of  small  manufacturing  firms.  [dissertation].    Minneapolis  (US):  Walden University.
Ukaegbu,  B.  (2014).  The  significance  of  working  capital  management  in  determining  firm profitability:  evidence  from  developing  economies  in  Africa.  Research  in  International Business and Finance. 31:1-16.
Widarjono,  A.  (2007). Ekonometrika  Teori  dan  Aplikasi .  Ed  ke-2.  Yogyakarta  (ID):  Ekonisia FE UII.
Wiyani. 2005. Pengaruh nilai tukar rupiah, suku bunga SBI, volume perdagangan saham, inflasi dan  beta  saham  terhadap  harga  saham.  Jurnal  Manajemen  Universitas  Diponegoro. 45:70-72.