E-ISSN:
2548-1398
Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398

## Vol. 7, No. 09, September 2022 PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP PROFITABLILITAS PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI EMERGING MARKET KAWASAN ASIA
Famadhika Aby Pratama 1* , Dewi Hanggraeni 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Indonesia 1
Universitas Pertamina, Indonesia 2
Email: Famadhika.aby@ui.ac.id

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui  pengaruh  struktur  modal  terhadap profitabilitas.  Obyek  penelitian  yaitu  perusahaan  pada  sektor  telekomunikasi  di negara emerging market kawasan Asia dengan menggunakan metode empiris, yang dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  dari  struktur  modal  terhadap profitabilitas  perusahaan  setelah  diciptakannya  jaringan  seluler  5G  ditambah dengan tren pergeseran bisnis sektor telekomunikasi menuju digital. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berupa laporan keuangan dari perusahaan yang berada pada sektor telekomunikasi  di  negara emerging market kawasan  Asia dan menggunakan metode purposive sampling mengambil sampel 31 perusahaan pada periode 2017-2021. Analisis dilakukan dengan menggunakan statistik deskriptif, uji multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  analisis  korelasi,  dan  analis  regresi.  Variabel struktur modal diwakilkan oleh Long-term Debt to Total Assets (LDTA) dan Total Debt  to  Total  Assets  ( TDTA),  variabel  profitabilitas  diwakilkan  oleh Return  on Equity (ROE), dan menggunakan sales change, total asset turnover, dan dummy asal negara  sebagai  variabel  kontrol.  Hasil  penelitian  menunjukan  terdapat  hubungan negatif  tidak  signifikan  antara  utang  jangka  panjang  dan  profitabilitas,  dan hubungan negatif tidak signifikan antara total utang dengan profitabilitas.
Kata kunci: struktur modal; profitabilitas; keuangan, perusahaan telekomunikasi

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  determine  the  effect  of  capital  structure  on profitability. The research object is companies in the telecommunications sector in emerging market countries in Asia using empirical methods, which are carried out to find out how the influence of capital structure has on company profitability after the  creation  of  5G  cellular  networks  coupled  with  the  trend  of  shifting  the telecommunications sector business towards digital. The secondary data used in this study is in the form of financial reports from companies in the telecommunications
sector in emerging market countries in Asia and using a purposive sampling method to  sample  31  companies  in  the  2017-2021  period.  Analysis  was  performed  using descriptive  statistics,  multicollinearity  test,  autocorrelation  test,  correlation analysis,  and  regression  analysis.  Capital  structure  variables  are  represented  by Long-term  Debt  to  Total  Assets  (LDTA)  and  Total  Debt  to  Total  Assets  (TDTA), profitability variables are represented by Return  on Equity (ROE), and use sales change, total asset turnover, and dummy country of origin as control variable. The results  showed  that  there  was  no  significant  negative  relationship  between  long- term debt and profitability, and no significant negative relationship between total debt and profitability.

## Keywords: capital structure; profitability; corporate finance, telecommunication firms

## Pendahuluan
Struktur modal merupakan salah satu isu yang paling sulit untuk dapat dipecahkan dalam  literatur corporate  finance (Brounen  &  Eichholtz,  2001a).  Penelitian-penelitian yang  dilakukan  mengenai  struktur  modal  perusahaan  khususnya  mengenai  pengaruh utang  terhadap  profitabilitas  perusahaan  adalah  salah  satu  hal  yang  mendapatkan perhatian khusus pada literatur keuangan (Velnampy & Aloy Niresh, 2012). Penelitian- penelitian sebelumnya yang telah dilakukan menghasilkan hasil yang beragam, terdapat variabel  yang  mempengaruhi  secara  positif  tetapi  juga  terdapat  variabel  yang  memiliki pengaruh negatif pada penelitian lainnya.
Pada saat ini sektor telekomunikasi telah mengalami persaingan yang menelan biaya tinggi dan tidak memiliki durasi lama untuk pengembalian modal. Perubahan layanan dari 3G,  4G,  ke  5G  pada  saat  ini  berkembang  begitu  cepat  dan  membutuhkan  infrastruktur penunjang  tambahan  yang  berbeda.  Pembangunan  infrastruktur  penunjang  baik  untuk menerapkan  layanan  5G  dan  transformasi  bisnis  menuju  digital  membutuhkan  dana sehingga diperlukannya pendanaan yang dapat dilakukan dengan menggunakan debt dan equity. Penggunaan  dan  pembangunan  infrastruktur  5G  dikawasan  Asia  bermacam- macam. China sudah berhasil pada tahun 2020 membangun 700.000 menara BTS yang menawarkan  jaringann  5G  secara  komersial.  India  baru  saja  meluncurkan  jaringan  5G pada  1  Oketober  2022  walaupun  hanya  pada  beberapa  kota  saja.  Malaysia  sedikit tertinggal  dan  baru  dapat  meresmikan  dan  menggunakan  jaringan  layanan  5G  pada pertengahan 2020. Singapur dan Thailand terdapat masing-masing 195.000 dan 768.000 perangkat yang telah terhubung dengan jaringan 5G pada tahun 2021. Indonesia sendiri baru memasuki tahap awal dalam menggunakan jaringan 5G pada tahun 2021 pada lokasi- lokasi  tertentu.Pada  saat  ini  era  transformasi  digital,  perusahaan  telekomunikasi dihadapkan  dengan  pilihan  untuk  berekspansi  ke  bisnis  digital.  Technology  Innovation Council (TIC) Inggris pada awal 2021 menyatakan bahwa 74% operator telekomunikasi telah  berencana  meningkatkan  investasi  transformasi  digital  mereka  selama  pandemi Covid-19.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  terdapat research  gap dari  penelitian-penelitian sebelumnya  dan  menjadikan  topik  mengenai  pengaruh  dari  struktur  modal  terhadap profitabilitas  perusahaan  merupakan  hal  yang  sangat  menarik  untuk  diteliti.  Penelitian mengenai struktur modal perusahaan merupakan penlitian yang menarik untuk diteliti dan sulit  untuk  dipecahkan  finance  (Brounen  &  Eichholtz,  2001b).  Penelitian-penelitian terdahulu  mengenai  pegaruh  struktur  modal  terhadap  profitabilitas  telah  menghasilkan hasil  penelitian  yang  beragam.  (Stekla  &  Grycova,  2016)  menemukan  bahwa  struktur modal  memiliki  pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  profitabilitas  pada agricultural  holdings  di  Republik  Ceko.  (Abor,  2005)  menemukan  hal  yang  berbeda, dimana STDA berpengaruh secara positif terhadap ROE sedangkan LDTA berpengaruh negatif terhadap ROE pada perusahaan yang terdaftar di Ghana Stock Exchange. Tidak ada  komposisi  struktur  modal  yang  benar  karena  semua  tergantung  baik  dari  kondisi maupun preferensi dari perusahaan dan industri (Stekla & Grycova, 2016).

## Tinjauan Pustaka Struktur Modal
Struktur  modal  adalah  gabungan  adalah  komposisi  gabungan  antara debt dan equity yang digunakan dan berguna untuk membiayai atau mendanai kegiatan operasional bisnis  dari  suatu  perusahaan.  Pendanaan  dalam  struktur  modal  bisa  didapatkan  melalui pendanaan internal dan pendanaan eksternal. Internal financing biasanya berasal dari laba ditahan, sedangkan untuk external financing biasanya berasal dari utang jangka pendek ( short-term debts ) maupun jangka panjang (long-term debts ), dan penerbitan saham baru atau emisi saham baru (Setiana, 2012).

## Utang
Utang merupakan semua pinjaman atau kewajiban perusahaan termasuk obligasi yang  berasal  dari  kreditur,  perusahaan  memiliki  kewajiban  untuk  melunasinya  sesuai dengan kontrak yang telah disepakati. Pendanaan menggunakan utang atau debt financing merupakan pendanaan yang dilakukan dengan menggunakan utang atau peminjaman uang yang dikembalikan dengan bunga (Majaski, 2021).

## Ekuitas
Ekuitas  merupakan  hak  residual  atas  asetyang  dimiliki  oleh  perusahaan  setalah dikurangi oleh semua kewajiban kepada kreditur  (IAI, 2009). Pendanaan menggunakan ekuitas  atau equity  financing merupakan  pendanaan  yang  dilakukan  dengan  menjual sebagian porsi dari ekuitas perusahaan dengan imbalan modal (Majaski, 2021).

## Rasio Aktivitas
Menurut (Kasmir, 2016), rasio aktivitas merupakan rasio  yang digunakan untuk mengukur  suatu  tingkat  efisiensi  pemanfaatan  dalam  sumber  daya  perusahaan.  Pada penelitian ini, Total Asset Turnover akan digunakan sebagai indikator dari variabel rasio aktivitas. Menurut (Brigham & Houston, 2014), total asset turnover (TAT) adalah rasio yang mengukur perputaran seluruh aset perusahaan.
Sales
Sales merupakan sebuah proses sosial manajerial di mana individu dan kelompok mendapatkan apa yang mereka butuhkan dan inginkan, menciptakan, menawarkan, dan mempertukarkan produk yang bernilai dengan pihak lain (Kotler, 2008). Pada penelitian ini, sales change akan digunakan sebagai indikator untuk variabel sales .

## Profitablitas
Profitabilitas  merupakan  kemampuan  dari  perusahaan  untuk  memperoleh keuntungan atau profit yang didasari oleh modal, penjualan, dan total aktiva. Profitabilitas merupakan  keuntungan  yang  akan  menjadi  tujuan  utama  dan  tujuan  akhir  dari  setiap perusahaan (Boutilda & Gandakusuma, 2014). Terdapat enam rasio profitabilitas, namun pada penelitian ini, peneliti hanya akan menggunakan salah satu rasio yang paling umum, yaitu return on equity (Zutter & Smart, 2018). Return on Equity (ROE) adalah rasio yang dapat digunakan untuk mengukur kemampuan yang dimiliki oleh suatu perusahaan untuk menghasilkan keuntungan dari investasi pihak eksternal pada dalam bentuk ekuitas saham atau stockholders .

## Metode Penelitian Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  bersifat  deskriptif  serta  verifikatif,  dengan  pendekatan  penelitian kuantitatif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan hubungan antara dua variabel atau lebih melalui data yang telah dikumpulkan untuk membuktikan hasil atau kebenaran dari penelitian  yang  ada  sebelumnya  merupakan  penelitian  verifikatif,  sifat  dari  metode  ini akan  menunjukan  kebenaran  atas  suatu  hipotesis  yang  telah  dirumuskan  (Sugiyono, 2010). Penelitian ini akan munguji pengaruh dari variabel bebas yaitu LDTA dan TDTA terhadap ROE dengan variabel total asset turnover (TATO), sales change (SG), dan Asal Negara (AN) sebagai variabel kontrol.

## Jenis Data
Data  yang  akan  digunakan  adalah  data  yang  didapatkan  secara  tidak  langsung melalui pihak ketiga atau biasa disebut sebagai data sekunder. Data sekunder yang akan digunakan  didalam  penelitian  ini  berupa  data  dari  Wall  Street  Journal  dan  laporan keuangan  dari  perusahaan  yang  berada  pada  sektor  telekomunikasi  di  negara  emerging markets kawasan Asia pada periode 2017-2021.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode purposive sampling yang merupakan metode pengambilan  sampel penelitian dengan jumlah  yang dibatasi  yang  telah  ditentukan  oleh  kriteria  atau  tipe  tertentu  yang  telah  ditetapkan sebelumnya  oleh  peneliti.  Kriteria  yang  telah  ditetapkan  pada  penilitian  ini  adalah perusahaan  di  negara  emerging  markets  Kawasan  Asia  yang  beroperasi  pada  sektor telekomunikasi yang tercatat pada bursa saham yang mempublikasikan laporan keuangan dan telah diaudit pada periode 2017-2021.

## Metode Pengolahan Data
Penelitian ini yang mengambil topik struktur modal menggunakan data kuantitatif serta  metode  analisis  uji  statistik.  Data  yang  telah  dikumpulkan  akan  dianalisis
menggunakan  statistik  deskriptif  untuk  mendeskripsikan  perilaku  dari  masing-masing variabel  yang  digunakan.  Selanjutnya,  analisis  korelasi  akan  digunakan  untuk  menguji hipotesis  penelitian.  Digunakan  juga  uji  multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  analisis korelasi,  dan  analis  regresi.  Data  yang  telah  dikumpulkan  di  dalam  penelitian  ini  akan diolah menggunakan aplikasi Microsoft Excel dan Strata.

## Hasil dan Pembahasan
Data penelitian ini diperoleh dari situs Wall Street Journal dan laporan keuangan 31 perusahaan  sektor  telekomunikasi  di  negara  emerging  markets  Kawasan  Asia  yang mempulikasi laporan  keuangan pada periode 2017-2021. Analisis statistik deskriptif pada penelitian ini bertujuan  untuk  menggambarkan sampel  yang ditunjukkan  pada Tabel  1, meliputi mean , standar deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum dari variabel-variabel yang diteliti.
Tabel 1 Statistik Deskriptif Mean, Median, Nilai Minimum, dan Nilai Maksimum Variables Mean Median Minimum Maximum ROE 0,05920  0,06568 -0,21230 0,27195 LDTA 0,32095  0,30997 0,02870 0,91084 TDTA 0,54492  0,60397 0,00229 0,97753 Total asset turnover 0,37832  0,39697 0,00487 0,81272 Sales change 0,04204  0,02974 -0,99904 0,92736
Nilai  minimum  dan  maksimum  ROE  terdapat  pada  perusahaan  Etihad  Atheeb pada tahun 2021 dan perusahaan MTNL pada tahun 2019. Etihad Ateeb selama periode pengamatan  memang  selalu  memiliki  ROE  yang  negatif  sedangkan,  MTNL  selama periode penelitian memang memiliki ROE yang cukup besar sejak periode pengamatan Tahun 2017. Nilai minimum dan maksimum LDTA terdapat pada perusahaan ALT pada tahun  2017  dan  perusahaan  Bakrie  Telecom  pada  tahun  2018.  ALT  pada  periode pengamatan  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  memiliki  nilai  LDTA  yang  kecil dengan  nilai  maksimal  3,02936%  sedangkan,  perusahaan  Bakrie  Telecom  memang selama periode penlitian memiliki angka LDTA yang sangat besar. Nilai minimum dan maksimum  TDTA  terdapat  pada  perusahaan  China  Netcom  pada  tahun  2018  dan perusahaan AIS pada tahun 2017. Perusahaan China Netcom selama periode pengamatan merupakan perusahaan yang cukup unik dimana terdapat variasi angka TDTA yang sangat besar selama tiap periode pengamatannya.
Dapat dilihat dari data yang ada pada table 1, bahwa terdapat variasi yang tinggi pada data yang digunakan dalam penelitian. Hal tersebut dilihat dari besarnya range pada data dimana untuk variabel ROE memiliki range sebesar 0,484, variabel variabel LDTA memiliki range sebesar 0,911, variabel TDTA memiliki range sebesar 0,968, variabel total asset turnover memiliki range sebesar 0,808, dan variabel sales change memiliki range sebesar 1,926.
Tabel 2 Statistik Deskriptif Standar Deviasi, C.V., Skewness, dan Kurtosis Variables Std. Deviation C. V. Skewness Kurtosis ROE 0,10654 1,79975  -0,48525 -0,63968 LDTA 0,23189 0,72464  0,43008 -0,63487 TDTA 0,23189 0,42519  -0,29792 -1,06037 Total asset turnover 0,16614 0,43913  0,12269 -0,35516 Sales change 0,20874 4,96526  -0,36169 1,05161
Variabel  LDTA  dan  TDTA  memiliki  nilai  standar  deviasi  besar  dengan  nilai 0,23189  kemudian  variabel  sales  change  dengan  nilai  standar  deviasi  sebesar  0,23189, Dari  data  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  banyak  varians  dalam  hasil  penelitian dilihat nilai standar deviasi masing-masing variabel yang cukup besar karena lebih dari 0,1.
Nilai C.V. diatas satu menunjukan variabilitas yang tinggi sedangkan nilai C.V. dibawah  satu  menunjukan  variabilitas  yang  rendah.  Variabel  ROE  dan sales  change menunjukkan bahwa variabilitas yang tinggi dilihat dari nilai C.V. mereka masing-masing sebesar 1,79975 dan 4,96526. Sedangkan, variabel LDTA, TDTA, dan total asset turnover memiliki variabilitas  yang rendah ditunjukan nilai C.V. mereka masing-masing sebesar 0,72464, 0,42519, 0,43913.
Nilai  dari  skewness  menunjukan  asimetri  yang  rendah  atau  tidak  asimetri  sama sekali  atau  cukup  simetris  karena  nilai  skewness  dari  masing  masing  variabel  berada diantara  -0,5 dan 0,5. Nilai kurtosis pada hampir semua variabel  kecuali  variabel sales change menunjukan nilai negatif yang menggambarkan memiliki nilai positif dan negatif yang lebih besar.
Tabel 3 Uji Multikolinearitas dan Uji Autokorelasi Regression Model VIF  (>10  collinearity problem) D-W  Statistic  (p- value) ROE  = α 0  + α 1∙LDTAit  + α 2∙TATit  + α 3∙SCit + e1 1,0445  1,0507 1,0072  2,37491  (0,88281) ROE  =  β0  +  β1∙TDTAit  +  β2∙TATit  + β3∙SCit + e1 1,0110  1,0173 1,0062  2,35767  (0,33561)
Berdasarkan Tabel 3 tidak terdapat autokorelasi di dalam model regresi linier berdasarkan p-value statistik Durbin dan Watson karena p-value diatas 0,05. Dan berdasarkan tabel 3 tidak terdapat  masalah  kolinieritas  atau  keterikatan  antara  dua  atau  lebih  variabel  independen  yang digunakan di dalam model regresi karena nilai VIF mendekati satu.

## Tabel 4

## Korelasi Matriks Pearson
Nilai Korelasi yang besar dan positif antara LTDA, dan TDTA menjelaskan sebagaimana definisi dari ratio itu sendiri. Sebagaimana juga dengan variabel ROE dengan total asset turnover dan  sales  change.  Berlaku  juga  dengan  sales  change  dengan  total  asset  turnover.  Hubungan korelasi antara ROE dengan variabel debt LDTA dan TDTA adalah negatif tetapi dengan nilai yang rendah yang menunjukan dampak korelasi yang rendah antara long-term debt dan total debt terhadap profitabilitas.

## Tabel 5 Pengujian Regresi t-test dan F-test
Berdasarkan tabel 5, menunjukan nilai R 2 yaitu <0,4 sehingga menjelaskan dari dua model  regresi  tersebut  bahwa  kurang  dari  40%  variabilitas  yang  diamati  pada  variabel dependen  dijelaskan  di  oleh  model  regresi.  Berdasarkan  table  4.6,  Nilai  dai  Uji  F menunjukan bahwa p-value lebih kecil dari significance level yaitu 0,05 sehingga semua model dikatakan statistically significant .
Nilai  koefisien  regresi  dari  LDTA  terhadap  ROE  pada  model  regresi  pertama menunjukan angka 0,03010 yang menjelaskan bahwa jika LDTA bertambah 1 maka akan menambah ROE sebesar 0,03010. Nilai koefisien regresi dari TDTA terhadap ROE pada model  regresi  kedua  menunjukan  angka  0,02199  yang  menjelaskan  bahwa  jika  TDTA bertambah 1 maka akan menambah ROE sebesar 0,02199. Tetapi, p-value dari uji t untuk
ROE LDTA TDTA Total Asset Turnover Sales Change ROE 1,00000 LDTA -0,01752  1,00000 TDTA -0,00733  0,86872 1,00000 Total Asset Turnover 0,05801 -0,01532 -0,00237  1,00000 Sales Change 0,20934 0,08407 0,05713 0,12107 1,00000 Regression Model R Square F-test Reg. Coefficients for debt ratio (p-value) (p-value for t-test) ROE = α0 + α1∙LDTAit + α2∙TATit + α3∙SCit +α∙4ANit+α∙5ANit+α∙6ANit+α∙7ANit+α∙8ANit+ α∙9ANit+α∙10ANit+α∙11ANit+e1 0,374901  7,79670  (0,04759)  0,03010  (0,442529)
ROE = β0 + β1∙TDTAit + β2∙TATit + β3∙SCit +
β∙4ANit+β∙5ANit+β∙6ANit+β∙7ANit+β∙8ANit+ β∙9ANit+β∙10ANit+β∙11ANit +e1 0,373894  7,76328  (0,03016)  0,02199  (0,548237)
regression  coefficients  statistical  significance  lebih  tinggi  dari  level  probabilitas  5% sehingga nilai dari koefisien regresi tidak statistically significant .
Peningkatan  LDTA  akan  menyebabkan  peningkatan  ROE  walaupun  tidak signifikan.  Peningkatan  LDTA  akan  menyebabkan  peningkatan  ROE.  Pengaruh  utang jangka  panjang  yang  positif  pada  perusahaan  telekomunikasi  dapat  dikarenakan  oleh penggunaan  utang  jangka  panjang  untuk  melakukan  pembangunan  infrastruktur  untuk memperbaiki,  menjaga,  dan  meningkatkan  kualitas  produk  atau  jasa  untuk mempertahankan konsumen ataupun meningkatkan jumlah konsumen. Kualitas jaringan yang baik  dan akses  untuk mendapatkan jaringan  yang luas akan mempertahankan dan meningkatkan jumlah maupun kepuasan konsumen. Akses untuk masyarakat yang tinggal di daerah pelosok dapat dicapai dengan membangun infrastruktur seperti jaringan kabel dan tiang pemancar. Jaringan terbaru dan tercepat saat ini yaitu 5G juga dapat memberikan citra  positif  bagi  perusahaan  jika  dapat  menawarkannya.  Untuk  dapat  menawarkan jaringan 5G tentunya diperlukannya untuk membangun infratruktur penunjang.
Berdasarkam hasil analisis regresi,TDTA memiliki pengaruh  positf walaupun tidak signifikan  terhadap  ROE.  Peningkatan  TDTA  atau  total  utang  akan  menyebabkan peningkatan pada ROE. Pengaruh positif ini karena komposisi total utang pada industri telekomunikasi sebagian besar merupakan utang jangka panjang. Utang jangka panjang secara rata-rata memiliki komposisi 59% dibandingkan dengan utang jangka pendek pada struktur  pendanaan  melalui  utang.    Hal  ini  juga  seperti  yang  dijelaskan  pada  pengaruh utang  jangka  panjang  terhadap  ROE  bahwa  utang  jangka  panjang  memiliki  pengaruh positif  karena  merupakan  sumber  pendanaan  untuk  aset  jangka  panjang  dimana  aset jangka panjang merupakan hal krusisal untuk industri telekomunikasi dalam menjalankan operasional  bisnisnya.  Sektor  telekomunikasi  pada  saat  ini  sedang  mengalami pertumbuhan teknologi  yang sangat  cepat  dan membutuhkan infrastruktur modal untuk dapat memberikan layanan terbaru. Hal ini menandakan pada perusahaan yang teliti sudah memiliki komposisi struktur modal yang cukup optimal. Perlu disadari bahwa walaupun memiliki  pengaruh  positif  tetapi  masih  memiliki  risiko default jika  penggunaan  utang terus ditambah.

## Kesimpulan
Variabel LDTA memiliki pengaruh positif secara tidak signifikan terhadap ROE. Pengaruh  utang  jangka  panjang  yang  positif  pada  perusahaan  telekomunikasi  dapat dikarenakan  oleh  penggunaan  utang  jangka  panjang  untuk  melakukan  pembangunan infrastruktur untuk memperbaiki, menjaga, dan meningkatkan kualitas produk atau jasa untuk mempertahankan konsumen ataupun meningkatkan jumlah konsumen.
Variabel  TDTA  memiliki  pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  ROE. Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  struktur  modal  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi profitabilitas  adalah  kurang  relevan.  Pengaruh  positif  menandakan  bahwa  perusahaan yang  diteliti  sudah  memiliki  komposisi  struktur  modal  yang  cukup  optimal  karena peningkatan total utang dapat meningkatkan profitabilitas.
Berdasarkan  penelitian  pengaruh  utang  dalam  struktur  modal  terhadap profitabilitas pada perusahaan sektor telekomunikasi memiliki pengaruh positif yang tidak signifikan.  Untuk  itu,  perusahaan  dalam  rangka  untuk  meningkatkan  profitabilitasnya tidak  perlu  terlalu  memperhatikan  struktur  modal.  Pengaruh  positif  dari  total  utang terhadap  profitabilitas  menunjukan  bahwa  perusahaan  telekomunikasi  pada  umumnya memiliki  struktur  modal  yang  optimum.  Pendanaan  melalui  utang  bukan  menjadi pertimbangan utama dalam  mengoptimalkan peraihan profit karena terdapat  faktor lain yang memiliki pengaruh signifikan. Untuk itu, bagi peneliti selanjutnya/akademisi, dapat melakukan penelitian dengan ruang lingkup yang lebih terfokus karena industri maupun lokasi geografis memiliki karakteristik unik tersendiri. Selain itu, dapat juga melakukan pengembangan  penelitian  dengan  menggunakan  tambahan  variabel  risiko,  efisiensi, optimalisasi  pendapatan,  pajak,  faktor  ekonomi  seperti  krisis  ekonomi  sebagai  variabel kontrol, dan memasukan pengaruh Covid-19 terhadap industri telekomunikasi.

## BIBLIOGRAFI
Abor, J. (2005). The effect of capital structure on profitability: an empirical analysis of listed firms in Ghana. Journal of Risk Finance , 6 (5), 438–445. https://doi.org/10.1108/15265940510633505
Boutilda,  R.,  &  Gandakusuma,  I.  (2014). Pengaruh  Struktur  Modal  Terhadap Profitabilitas  Perusahaan:  Studi  Empiris  Perusahaan-Perusahaan  Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2009-2013 .
Brigham, E. F., & Houston, J. F. (2014). Dasar-dasar Manajemen Keuangan . Salemba Empat.
Brounen, D.,  &  Eichholtz, P. M.  A. (2001a). Capital  Structure Theory:  Evidence from European Property Companies’ Capital Offerings (Vol. 4).
Brounen,  D., & Eichholtz, P. M.  A. (2001b). Capital  Structure Theory: Evidence from European Property Companies’ Capital Offerings (Vol. 4).
IAI. (2009). Standar Akuntansi Entitas Tanpa Akuntabilitas Publik. In Standar Akuntansi Keuangan .
Kasmir. (2016). Analisis Laporan Keuangan . PT. RajaGrafindo Persada.
Kotler,  P.  (2008). Manajemen  Pemasaran,  Edisi  Millenium  diterjemahkan  Benyamin Molan . PT. Prenhallindo.
Majaski,  C.  (2021). Debt  Financing  vs.  Equity  Financing:  What’s  the  Difference? Https://Www.Investopedia.Com/Ask/Answers/05/Debtcheaperthanequity.Asp .
Setiana.  (2012).  Analisis  Pengaruh  Struktur  Modal  Terhadap  Kinerja  Pada  Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar Di Bei Tahun 2008-2010. Jurnal Telaah Akuntansi , 13 (01), 33–50.
Stekla,  J.,  &  Grycova,  M.  (2016).  The  relationship  between  profitability  and  capital structure of the agricultural holdings in the Czech Republic. Agricultural Economics (Czech Republic) , 62 (9), 421–428. https://doi.org/10.17221/232/2015- AGRICECON
Sugiyono. (2010). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . In Alfabeta.
Velnampy, B. T., & Aloy Niresh, J. (2012). The Relationship between Capital Structure
&  Profitability  The  Relationship  between  Capital  Structure  &  Profitability  The Relationship  between  Capital  Structure  &  Profitability. Type:  Double  Blind  Peer Reviewed  International  Research  Journal  Publisher:  Global  Journals  Inc , 12 . https://www.researchgate.net/publication/231589896
Zutter, C. J., & Smart, S. B. (2018). Principles of Managerial Finance (Fifteenth Edition)

## Copyright holder:
Famadhika Aby Pratama, Dewi Hanggraeni (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: