## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting
Volume 7 Nomor 2, Tahun 2024 e-ISSN : 2597-5234

## FIRM SIZE AS ONE OF THE DETERMINANTS OF FIRM PERFORMANCE

## FIRM SIZE SEBAGAI SALAH SATU PENENTU FIRM PERFORMANCE
Muhammad Saifi 1 , Intan Lifinda Ayuning Putri 2 , Langgeng Setyono 3 , Kemal Sandi 4 , Lusi Kurnia 5 Fakultas Ilmu Administrasi, Universitas Brawijaya 1,3,4,5 Fakultas Ekonomi and Bisnis, Universitas Brawijaya 2 msaifi@ub.ac.id

## ABSTRACT
This article examines the contribution of firm size as a determinant of firm performance. The novelty of the research is to develop a new model related to the determinants of firm performance, especially the firm size variable. Another novelty in this study is that it is more comprehensive in seeing the effect of investment opportunity set, capital structure, and dividend policy on company performance and dividend policy, as well as company size as a moderating variable. The number of samples is 26 companies with a period of 5 years, 2018-2022. Research hypothesis testing using Structural Equation Model (SEM) based on Partial Least Square (PLS). The results showed that investment opportunity set has a significant effect on dividend policy,  capital  structure  has  a  significant  effect  on  dividend  policy,  investment  opportunity  set  has  no significant  effect  on  company  performance,  capital  structure  has  no  significant  effect  on  company performance, dividend policy has a significant effect on dividend policy. Dividend policy has a significant effect on firm performance, firm size significantly moderates the effect of investment opportunity set on dividend policy, firm size does not significantly moderate the effect of capital structure on dividend policy, investment opportunity set has a significant effect on firm performance through dividend policy, capital structure has a significant effect on firm performance through dividend policy.
Keywords: Investment Opportunity Set, Company Size, Dividend Policy, Company Performance

## ABSTRAK
Artikel  ini  mengkaji  kontribusi  ukuran  perusahaan  sebagai  determinan  kinerja  perusahaan.  Kebaruan penelitian adalah mengembangkan model baru terkait determinan kinerja perusahaan khususnya variabel ukuran  perusahaan.  Kebaruan  lain  dalam  penelitian  ini  adalah  lebih  komprehensif  artinya  lebih komprehensif dalam melihat pengaruh investment opportunity set , struktur modal, dan kebijakan dividen terhadap kinerja perusahaan dan kebijakan dividen, serta ukuran perusahaan sebagai variabel moderasi. Jumlah sampel sebanyak 26 perusahaan dengan jangka waktu 5 tahun yaitu 2018-2022. Pengujian hipotesis penelitian  menggunakan Structural  Equation  Model (SEM)  berbasis Partial  Least  Square (PLS).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa investment  opportunity  set berpengaruh  signifikan  terhadap  kebijakan dividen,  struktur  modal  berpengaruh  signifikan  terhadap  kebijakan  dividen, investment  opportunity  set tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kinerja  perusahaan,  struktur  modal  berpengaruh  tidak  signifikan terhadap  kinerja  perusahaan,  kebijakan  dividen  berpengaruh  signifikan  terhadap  kebijakan  dividen. Kebijakan  dividen  berpengaruh  signifikan  terhadap  kinerja  perusahaan,  ukuran  perusahaan  secara signifikan memoderasi pengaruh investment opportunity set terhadap kebijakan dividen, ukuran perusahaan tidak signifikan memoderasi pengaruh struktur modal terhadap kebijakan dividen, investment opportunity set mempunyai pengaruh signifikan terhadap kinerja perusahaan melalui kebijakan dividen, struktur modal mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kinerja perusahaan melalui kebijakan dividen.
Kata Kunci: Investment Opportunity Set , Ukuran Perusahaan, Kebijakan Dividen, Kinerja Perusahaan

## PENDAHULUAN
Ukuran  perusahaan  ( Firm  Size ) adalah  gambaran  besar  kecilnya  suatu perusahaan  yang  ditunjukan  pada  total aktiva (Alipour et al., 2015); (Moradi & Paulet,  2019);  (Neves  et  al.,  2022); (Vithessonthi  &  Tongurai,  2015)  dan total  penjualan  perusahaan  (Afonso  et al., 2014; Balios et al., 2016; Feng, 2005;
Houston,  2006).  Perusahaan  yang  lebih besar  umumnya  lebih  terdiversifikasi, tidak  terlalu  berisiko  dan  menghadapi lebih  sedikit  masalah  dan  kesulitan keuangan  (Dasilas  &  Papasyriopoulos, 2015; Köksal & Orman, 2015; (Moradi
& Paulet, 2019). Kondisi ini menunjukkan  bahwa  perusahaan  besar memiliki  akses  yang  lebih  mudah  ke
sumber  pembiayaan  eksternal.  Pada gilirannya,  perusahaan  kecil  lebih berisiko dan menghadapi masalah biaya dan asimetri informasi yang lebih tinggi, sehingga  akses  ke  pasar  pembiayaan menjadi lebih sulit (Neves et al., 2022).
Ukuran  perusahaan  tetap  menjadi salah  satu  faktor  terpenting  yang mempengaruhi set kesempatan investasi pada kebijakan dividen (Jabbouri, 2016) dan  pengaruh  struktur  modal  terhadap kebijakan  dividen  yang  pada  akhirnya berpengaruh terhadap kinerja
perusahaan.  Perusahaan  besar  yang terdiversifikasi dengan baik dengan arus kas yang stabil cenderung mengeluarkan dividen  yang  tinggi  (Thakur  & Kannadhasan, 2018). Pernyataan tersebut  juga  didukung  oleh  Penrose, (2009)  menyatakan  bahwa  ukuran perusahaan  merupakan  suatu  indikator yang  menunjukkan  kekuatan  finansial perusahaan. Perusahaan yang lebih besar akan memiliki sumber daya,
pengetahuan,  dan  kemampuan  yang lebih  besar,  sehingga  perusahaan  besar memungkinkan  memiliki  keunggulan kompetitif dibandingkan pesaing mereka dan untuk mencapai kinerja yang unggul, oleh sebab itu semakin besar perusahaan maka  kinerja  keuangannya  semakin baik,  dan  akan  lebih  memiliki  modal yang  cukup  untuk  meningkatkan kebijakan  pembayaran  dividen.  Dengan demikian  ukuran  perusahaan  dapat memoderasi  pengaruh  set  kesempatan investasi  dan  struktur  modal  terhadap kebijakan  dividen  dan  pada  akhirnya sebagai  salah  satu  penentu  kinerja perusahaan.
Objek  penelitian  ini  adalah perusahaan properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Terdapat beberapa
pertimbangan pemilihan perusahaan property dan real estate  yang  dijadikan  sebagai  objek penelitian,  antara  lain: Alasan  pertama, perusahaan  property  dan  real  estate
mengalami  laju  pertumbuhan  yang cukup tinggi di tahun 2019 sebesar 5,76 persen  dan  menjadi  pertumbuhan tertinggi  pada  sektor  ini  dalam  kurun waktu  4  tahun  terakhir.  Sebaliknya  jika dibandingkan  dari  sisi  pertumbuhan tahun  2018  sampai  dengan  2021  real estate  mengalami  pertumbuhan  yang tidak  stabil/tidak  konsisten.  Berikut merupakan  grafik  yang  menunjukkan laju pertumbuhan perusahaan
Gambar  1. Laju Pertumbuhan Properti dan Real estate Tahun 2018- 2021
Sumber: Laporan Perekonomian
Indonesia Tahun 2022 (Badan Pusat Statistik) Walaupun peningkatan pertumbuhan masih relative kecil tetapi perlahan industri properti dan real estate mulai pulih dan bangkit. Sejalan dengan pernyataan  dari  Menteri  Koordinator Bidang Perkenomian Airlangga Hartanto menekankan pentingnya industry property kian  bertransformasi  menjadi salah  satu  sector  tumpuan  bagi perekonomian nasional dalam menyumbang multiplier effect baik dari sisi forward-linkage maupun backward- linkage . Industry properti juga, mendukung subsector industry pendukung  lainnya  sehingga  akan mempengaruhi  perkembangan  sector keuangan,  serta  menyerap  tenaga  kerja secara signifikan. Peningkatan
pertumbuhan  sector  properti  dan  real estate  juga  direspon  oleh  pemerintah dengan  memberikan  dukungan  melalui berbagai  kebijakan  seperti  pemberian loan  to  value  (LTV)  dan  Financing  to Value (FTV) hingga paling tinggi 100% untuk  kredit  property,  bagi  Bank  yang
memenuhi  persyaratan  rasio Non- Performing  Loan atau Non-Performing Financing .
Alasan  kedua,  dilihat  dari  sisi kontribusi  perusahaan  sektor  properti dan  real  estate  terhadap  perekonomian nasional hanya sebesar 2,76 persen pada tahun  2021  dan  masih  sangat  kecil  bila dibandingkan  dengan  kontribusi  sektor- sektor perusahaan yang lain.
Tabel 1. PDRB Indonesia Tahun 2018-2021 No Lapangan Usaha
Kontribusi (Persen) 2018 2019  2020 2021 1  Pertanian, Kehutanan dan Perikanan 12,81  12,71  13,70  13,28 2  Pertambangan dan Penggalian 8,08 7,26  6,44 8,98 3  Industri Pengolahan 19,86  19,70  19,87  19,25 4  Pengadaan Listrik dan Gas 1,19 1,17  1,16 1,12 5  Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah dan Daur Ulang 0,07 0,07  0,07 0,07 6  Konstruksi 10,53  10,75  10,71  10,44 7  Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi Mobil dan Sepeda Motor 13,02  13,01  12,92  12,97 8  Transportasi dan Pergudangan 5,38 5,57  4,47 4,24 9  Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum 2,78 2,78  2,55 2,43 10  Informasi dan Komunikasi 3,77 3,96  4,51 4,41 11  Jasa Keuangan dan Asuransi 4,15 4,24  4,51 4,34 12  Real estate 2,74 2,77  2,94 2,76 13  Jasa Perusahaan 1,80 1,92  1,91 1,77 14  Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib 3,65 3,61  3,77 3,44 15  Jasa Pendidikan 3,25 3,30  3,56 3,28 16  Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 1,07 1,10  1,30 1,34 17  Jasa Lainnya 1,81 1,95  1,96 1,84 Produk Domestik Bruto (PDB) 100 100  100 100 Sumber: Laporan Perekonomian Indonesia  Tahun  2022  (Badan  Pusat Statistik)
Alasan  ketiga  yaitu,  Ekonomi global  sedang  menghadapi  lonjakan inflasi yang dipicu inflasi pangan akibat dampak  perang  Rusia  dan  Ukraina. Sejumlah  negara  sudah  mengalami inflasi  tinggi  bahkan  berisiko  ke  arah stagflasi. Menteri Keuangan Sri Mulyani Indrawati  juga  sudah  mengingatkan “bahaya”  inflasi  yang  akan  membuat masyarakat  semakin  sulit  membeli rumah.  Dia  khawatir  kenaikan  suku bunga KPR mempelebar gap antara daya beli dan harga rumah. Situasi ini menjadi lampu kuning dan warning (peringatan) bagi sektor properti terlebih
pengembang  untuk  bersiap  diri.  Perlu upaya antisipasi serius dari pemerintah, bank  sentral,  otoritas  jasa  keuangan, perbankan  dan  asosiasi  perusahaan properti  untuk  mencari  solusi  terbaik menghadapi  ancaman  inflasi,  suku bunga  kredit  tinggi  dan  kenaikan  pajak (Real estate Indonesia, 2022).
Alasan  keempat  yaitu  kinerja sektor properti selama dua tahun terakhir sangat  terdampak  oleh  pandemi  Covid- 19. Seiring dengan aktivitas perekonomian yang "lumpuh", terutama di  tahun  2020,  kinerja  sektor  properti juga turut "lumpuh". Tidak hanya secara sektoral, kinerja korporasi juga terdampak  yang  ditandainya  dengan menurunnya sejumlah indikator keuangan  korporasi.  Secara  korporasi, hal  ini  terlihat  dari  indikator  keuangan seperti rasio solvabilitas, rasio likuiditas, rasio  turn  over  dan  rasio  profitabilitas yang  mengalami  pelemahan.  Di  tahun 2021,  korporasi  di  sektor  properti mengalami luka memar (scarring effect) yang  perlu  dipulihkan  sebagai  dampak dari "lumpuhnya" aktivitas usaha selama tahun  2020.  Oleh  sebab  itu,  perlu dilakukan  kembali  pengelolaan  dari internal  maupun  eksternal  perusahaan dengan  cara  memperbaiki  mekanisme struktur  tata  kelola  perusahaan  serta struktur modal yang seimbang, sehingga akan  mempengaruhi  kinerja  keuangan perusahaan  yang  pada  akhirnya  juga diharapkan  akan  berdampak  pada kebijakan pembayaran dividen perusahaan.
Tinjauan  literatur  diatas  bertujuan untuk  memperkuat  tujuan  penelitian yaitu  menguji  kontribusi Firm  Size sebagai  salah  satu  penentu Firm Performance . Penelitian yang dilakukan memiliki novelty yaitu  pengembangan model  baru  terkait  dengan  penentu kinerja  perusahaan  khususnya  pada variabel  ukuran  perusahaan.  Kebaruan lain  dalam  penelitian  adalah  lebih komprehensif, maksudnya lebih
komprehensif  dalam  melihat  pengaruh Investment  Opportunity  Set,  Capital
Structure,  Dividend  Policy  t erhadap Firm Performance dan Dividend Policy , serta Firm  Size sebagai  variabel moderasi  dalam  konteks  Perusahaan Property dan Real Estate yang terdaftar
di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode Tahun 2018-2022.
Tinjauan Teoritis Latar Belakang Teoritis Teori Agensi menjelaskan hubungan  antara  prinsipal  dan  agen dalam  sumber  daya  ekonomi,  dimana prinsipal  adalah  pemegang  saham,  dan agen adalah manajer yang mengendalikan sumber daya perusahaan (Jensen  dan  Meckling,  1976).  Hal  ini menarik  perhatian  pada  fakta  bahwa manajer memiliki lebih banyak informasi  daripada  pemegang  saham karena  mereka  memiliki  kendali  lebih besar  terhadap  operasi  perusahaan, sehingga menyulitkan pemegang saham untuk  memantaunya  secara  efektif
(Adams, 1994). Oleh karena itu, karena agen/manajer memiliki informasi tambahan  mengenai  sumber  daya ekonomi, mereka cenderung memaksimalkan  kepentingan  mereka sendiri dengan mengorbankan prinsipalnya (Dzingai & Fakoya, 2017); (Hussain et al., 2018). Lebih  lanjut,  Teori  Keagenan menganggap  biaya  keagenan  menjadi pendorong untuk mempertahankan kualitas  tata kelola perusahaan tertentu. Biaya  tersebut  terkait  dengan  masalah keagenan  yang  berbeda  atau  asimetri informasi.  Misalnya,  dalam  Teori Agensi,  asimetri  informasi  lebih  sering terjadi pada perusahaan dengan peluang investasi  yang  lebih  besar  (Hutchinson dan  Gul,  2004).  Ali, et  al (2018) mengemukakan bahwa kesulitan pemantauan manajemen bervariasi pada perusahaan  dengan  tingkat  peluang investasi  yang  berbeda-beda.  Penelitian lain berpendapat bahwa biaya pemantauan lebih besar pada perusahaan dengan  peluang  investasi  yang  lebih besar  karena  perusahaan  tersebut memiliki biaya komunikasi dan
perolehan  informasi  yang  tinggi  (Weng et al., 2015); (Monem, 2013). Proksi Investment Opportunity Set digunakan  berdasarkan  harga  untuk mengukur prospek pertumbuhan perusahaan  berdasarkan  jumlah  aset yang  digunakan  dalam  menjalankan bisnis.  Proksi  ini  menjadi  bahan pertimbangan  investor  dalam  menilai kondisi  perusahaan.  Semakin  tinggi MVBVA maka semakin besar aset yang digunakan  perusahaan  dalam  bisnisnya, dan  semakin  besar  kemungkinan  harga saham  akan  meningkat  seiring  dengan return  saham  (Grace  et  al.,  2014). Ukuran suatu perusahaan adalah jumlah dan  variasi  kapasitas  produksi  dan kemampuan yang dimiliki suatu perusahaan  atau  jumlah  dan  variasi layanan  yang  dapat  diberikan  suatu perusahaan  secara  bersamaan  kepada pelanggannya (Niresh & Thirunavukkarasu,  2014).  Kebijakan dividen adalah trade-off antara menahan laba di sisi lain dan membayar tunai dan menerbitkan  saham  baru  di  sisi  lain (Brealey  &  Myers,  2003);  (Hussain  et al., 2018) menyatakan bahwa kebijakan dividen  perusahaan  mencakup  dua komponen dasar. Pertama, rasio pembayaran dividen menunjukkan dividen yang dibayarkan relatif terhadap pendapatan  perusahaan.  Komponen kedua  adalah  stabilitas  dividen  dari waktu ke waktu.

## Model Kerangka Konseptual dan
Formulasi Hipotesis
Gambar 2. Model Kerangka
Konseptual
Sumber: data diolah, 2023
INVESTMENT OPPORTUNITY SET CAPITAL STRUCTURE DIVIDEND POLICY FIRM PERFORMANCE FIRM SIZE
Berikut hipotesis dalam penelitian ini:
H1: Investment Opportunity Set berpengaruh  signifikan  terhadap Firm Performance H2: Investment Opportunity Set berpengaruh signifikan terhadap Dividend Policy H3: Capital  Structure berpengaruh signifikan terhadap Dividend Policy H4: Capital  Structure berpengaruh signifikan terhadap Firm Performance
H5: Dividend  Policy berpengaruh signifikan terhadap Firm Performance H6: Firm Size secara signifikan mampu memoderasi pengaruh Investment Opportunity  Set terhadap Dividend
Policy H7: Firm Size secara signifikan mampu memoderasi pengaruh Capital Structure berpengaruh terhadap Dividend Policy METODE PENELITIAN Pendekatan Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian deskriptif dengan jenis  penelitian  kuantitatif.  Sesuai dengan tujuan penelitian maka pendekatan  penelitian  ini explorative deskriptif  yaitu  penelitian  dengan melakukan  dan  memberikan  deskripsi atas  gejala-gejala  dan  fenomena  yang terjadi  di  lapangan  (Sugiyono,  2013). Namun  demikian,  penelitian  ini  juga diarahkan  pada  menjelaskan  pengaruh antar  variabel  ( eksplanatory )  dengan melakukan  suatu  uji  hipotesis.  Unit analisis penelitian ini adalah perusahaan real estate yang Go-Public di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2018-2022.
Populasi, Sampel dan Teknik Pengumpulan Data Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan  kemudian  ditarik  kesimpulannya (Cresswell & Cresswell, 2018). Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah seluruh  perusahaan  properti  dan  real estate  yang Go-Public di  Bursa  Efek Indonesia  periode  tahun  2018-2022. Teknik pengambilan sampel menggunakan Purposive  Sampling , yaitu  teknik  pengambilan  sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2013). Berdasarkan kriteria yang  telah  ditentukan,  dari  83
Perusahaan  Properti  dan  Real  Estate yang Go-Public di Bursa Efek Indonesia terdapat  26  perusahaan  yang  terpilih sebagai sampel penelitian.

## Metode Analisis Data
Pengujian  hipotesis  penelitian dilakukan  dengan  Structural  Equation Model  (SEM)  berbasis  Partial  Least
Square  (PLS).  Model  persamaan struktural (SEM) memungkinkan peneliti untuk secara bersamaan memodelkan dan memperkirakan hubungan  kompleks  antara  beberapa variabel dependen dan independen yang biasanya  tidak  dapat  diobservasi  dan diukur  secara  tidak  langsung  dengan berbagai indikator. Dalam memperkirakan hubungan, SEM memperhitungkan kesalahan pengukuran pada variabel yang diamati. Model jalur PLS terdiri dari dua elemen.
Pertama, terdapat struktural model (inner model) yang menghubungkan konstruksi (lingkaran  atau  oval).  Model  struktural juga  menampilkan  hubungan  (jalur) antar konstruk. Kedua, model pengukuran  konstruk  (outer  model) menampilkan hubungan antara konstruk dan  variabel  indikatornya  (persegi panjang). Model jalur dikembangkan
berdasarkan  teori  dan  sering  digunakan untuk  menguji  hubungan  teoretis. Teori adalah serangkaian hipotesis yang terkait secara  sistematis  yang  dikembangkan mengikuti  metode  ilmiah  yang  dapat
digunakan  untuk  menjelaskan  dan memprediksi  hasil.  Hipotesis  adalah dugaan  individual  sedangkan  teori adalah
beberapa hipotesis yang dihubungkan secara logis dan dapat diuji secara  empiris.  Dua  jenis  teori diperlukan untuk mengembangkan model jalur: teori pengukuran dan teori struktural. Teori pengukuran menentukan indikator mana dan bagaimana indikator tersebut digunakan untuk  mengukur  suatu  konstruksi tertentu.  Sebaliknya,  teori  struktural menetapkan bagaimana konstruksi saling terkait satu sama lain dalam model struktural. Pengujian teori menggunakan PLS-SEM mengikuti proses dua langkah yaitu  menguji  model  pengukuran  untuk memastikan  reliabilitas  dan  validitas model pengukuran selanjutnya mengkonfirmasi  apakah  model  dapat dilanjutkan ke pengujian model struktural.
Langkah  pertama,  peneliti  akan melakukan  menguji  model  pengukuran. Penelitian  ini  menggunakan  model formatif  (model  pengukuran  formatif didasarkan pada asumsi bahwa indikator membentuk konstruk melalui kombinasi linier  dengan  karakteristik  indikator tersebut  tidak  dapat  dipertukarkan, sebagaimana  halnya  dengan  indikator reflektif).  Pada  pengujian  model pengukuran  dapat  dinilai  berdasarkan kolinearitas  indicator  ( The  Variance Inflation  Factor /VIF)  dan  signifikansi serta  relevansi  bobot  indicator  (outer weight).  Selanjutnya  apabila  kriteria telah  terpenuhi  maka  dilanjutkan  untuk menguji  model  struktural  dengan melihat  kekuatan  penjelas  (koefisien determinasi;  R2),  kekuatan  prediksi ( prosedur  PLSpredict ),  dan  signifikansi dan relevansi hubungan model struktural (path koefisien).

## Gambar 3. Langkah Pengujian
Formatif Sumber: Hair, 2022

## Pengukuran Validitas dan Reliabilitas
Data
Measurement Model (Outer Model) Menurut  Hair  (2022)  model pengukuran formatif dievaluasi berdasarkan  kolinearitas  indikator  yang dibuktikan dengan faktor inflasi varians (VIF)  dan  signifikansi  statistik  dari bobot terluar indikator. Langkah pertama yaitu  pengujian  kolinearitas  antar indicator  untuk  menguji  indikator formatif yang mungkin tidak memberikan kontribusi signifikan terhadap  konstruk  baik  secara  relatif maupun  absolut.  Pengujian  kolinearitas biasanya  lebih  dikenal  menggunakan istilah VIF berasal dari akar kuadratnya (√VIF) yang merupakan derajat peningkatan  kesalahan  standar  karena adanya  kolinearitas.  Sebagai  aturan praktis,  nilai  VIF  5  atau  lebih menunjukkan masalah kolinearitas kritis di  antara  indikator-indikator  konstruksi yang diukur secara formatif.
Langkah  terakhir  yaitu  peneliti dapat  melakukan  analisis  signifikansi outer  weight dan  tafsirkan  kontribusi absolut  dan  relatif  dari  indikator formatif. Jika bobot luar suatu indikator tidak  signifikan  namun  muatan  luarnya tinggi (yaitu di atas 0,50), maka indikator tersebut harus ditafsirkan sebagai sangat penting  namun  tidak  relatif  penting. Dalam  situasi  ini,  indikator  tersebut secara  umum  akan  dipertahankan. Namun  bila  suatu  indikator  memiliki bobot yang tidak signifikan dan muatan
luarnya  di  bawah  0,50,  peneliti  harus memutuskan apakah akan mempertahankan atau menghapus indikator  tersebut  dengan  memeriksa relevansi teoretisnya dan potensi konten yang  tumpang  tindih  dengan  indikator lain dari konstruksi yang sama. Apabila hasil  analisis  outer  weight  tidak signifikan  maka  dilanjutkan  untuk melihat outer loading .

## Gambar 4. Langkah Pengujian Outer
Weight Sumber: Hair, 2022 Menurut Hair, et al (2022), apabila pada pelaksanaan outer weight significance  testing  terdapat outer weight yang tidak signifikan maka dapat melaksanakan pengecekan hasil analisis outer  loading  pada  indikator formative jika  outer  loading  lebih  dari  dan/atau sama  dengan  0.5  maka  indikator  dapat dipertahankan. Tetapi apabila nilai outer loading  kurang  dari  0.5  maka  penulis dapat  melakukan  pengecekan  hasil signifikansi  outer  loading  indikator formative, jika nilai outer loading kurang dari  0.5  dan  tidak  signifikan  maka
direkomendasikan  untuk  menghapus indikator  tetapi  jika  nilai  outer  loading kurang  dari  0.5  dan  signifikan  maka harus  dipertimbangkan  penghapusan indikator tersebut.
Measurement Structural (Inner Model) Analisis inner model, juga dikenal sebagai  analisis  struktural  model, digunakan  untuk  memeriksa  dan memastikan akurasi dari model struktural  yang  telah  dibentuk.  Proses analisis  ini  mengungkapkan  hubungan antara  variabel  sesuai  dengan  landasan teori  serta  temuan-temuan  penelitian yang  telah  ada  sebelumnya.  Dalam upaya  melihat  analisis  inner  model  ini, terdapat  beberapa  indikator  yang  dapat diamati, yang mencakup: 1) Analisis R-Square (R2).  Koefisien determinasi  ( R  Square )  merupakan cara  untuk  menilai  seberapa  besar konstruk  endogen  dapat  dijelaskan oleh konstruk eksogen. Nilai koefisien  determinasi  (R  Square) diharapkan  antara  0  dan  1.  Nilai  R Square  sebesar  0,75,  0,50,  dan  0,25 menunjukkan  bahwa  model  kuat, moderat,  dan  lemah  (Sarstedt  et  al., 2017). 2) Predictive  Relevance (Q2).  Setelah dilakukan uji R2 variabel independen terhadap  variabel  dependen,  maka selanjutnya dilakukan analisis terhadap nilai Q2. Jika nilai Q2 lebih besar  dari  nol  makan  model  path mempunyai  relevansi  prediktif  pada variabel laten endogen yang dipengaruhi, sebaliknya jika nilai Q2 lebih kecil dari nol makan path model tidak  mempunyai  nilai  predictive relevance.  Q2  mengukur  seberapa baik  nilai  observasi  yang  dihasilkan oleh  model  penelitian.  Nilai  Q2 berkisar  antara  0  sampai  dengan  1.
Semakin mendekati nilai 1 menunjukkan nilai observasi menghasilkan  model  yang  semakin
baik.  Sebaliknya  mendekati  nilai  0 akan menghasilkan model yang tidak baik.  Kriteria  kuat  lemahnya  model berdasarkan  Q2,  yaitu  0,35  (Model kuat); 0,15 (model moderat); dan 0,02
(model  lemah)  (Ghozali  &  Latan, 2015).
3) Pengujian Hipotesis. Hipotesis  dalam  penelitian  ini  akan diuji  dengan  merujuk  pada  nilai koefisien  jalur.  Nilai  koefisien  jalur diinterpretasikan  melalui t-statistic yang  dibandingkan  dengan  nilai t- table dalam  pengujian  hipotesis. Hipotesis diterima jika nilai t -statistic untuk  hipotesis  tersebut  lebih  besar dari 1,960 atau jika p-value lebih kecil dari  0,05  (Ghozali  &  Latan,  2015). Sebagai  tingkat  toleransi  kesalahan, dalam penelitian ini, digunakan nilai 5%  (0,05).  Maknanya,  jika  hasil pengujian  tersebut  memenuhi  syarat tersebut,  maka  terdapat  korelasi parsial  antara  variabel  independen dan variabel dependen.
HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN Analisis Deskriptif Tabel 2. Hasil Analisis Deskriptif
Data Penelitian
Descriptive Statistics
N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation
MBE 130 .00 3.12 .7133 .60302 Debt Rasio 130 4.15 79.12  41.3471 18.37287 DER 130 4.33 378.82  92.0905 76.34098 Long Term Debt to Total Assets 130 .43 53.06  23.2095 14.36440 DPR 130 -60.86 595.26  17.3122 58.96380 DPS 130 .00 465.00  25.1308 76.42369 ROA 130 -37.52 42.83 3.2552 8.14394 ROE 130 -116.11 397.83  19.1241 49.42332 NPM 130 -241.13 596.04  10.5808 77.67465 LN ASET 130 26.92 31.81  29.8959 1.13137 LN SALES 130 24.31 30.44  27.9633 1.37111 Valid N (listwise)  130 Sumber: data diolah penulis, 2023
Berdasarkan  data  yang  telah disajikan  pada  table  2  dapat  diketahui bahwa sebaran 130 data yang digunakan pada  penelitian  ini  sangat  beragam. Variabel Investment  Opportunity  Set yang  diproksikan  dengan Market  Book
Equity memiliki  nilai  yang  paling rendah  dari  total  130  data  penelitian
yaitu  0  dan  data  tertinggi  yaitu  3,12. Kinerja  perusahaan  yang  diproksikan dengan tiga indicator yaitu ROA, ROE, dan  NPM  juga  memiliki  sebaran  yang beragam.  Data  ROA  tertinggi  yaitu 42.83  dan  terendah  mencapai  -37,52, sedangkan ROE terendah juga mencapai angka  -116,11  dan  tertinggi  yaitu 397,83.

## Analisis inferensial
Measurement Model

## Gambar Hasil Pengujian Outer Model
Sumber : data diolah, 2023
Hair, et  al (2021)  menjelaskan bahwa apabila penelitian yang dilaksanakan menggunakan jenis konstruk  formative  maka  pelaksanaan pengujian  model  (outer  model)  harus memperhatikan VIF dan Outer Weight . Tabel  3. Tabel Hasil Pengujian
Outer Model Multikoleniari tas Outer Weight VIF Original Sample (O) P Values Capital * Size 1,000 1,000 * MBE * Size 1,000 1,000 * X1.1 1,000 1,000 * X2.1 4,378 1,667 0,000 X2.2 4,378 -0,860 0,000 Y1.1 1,889 0,382 0,000 Y1.2 1,889 0,698 0,000 Y2.1 4,428 -0,569 0,037 Y2.2 4,915 1,277 0,000 Y2.3 3,276 0,219 0,350 Z1.1 1,000 1,000 * Sumber: data diolah, 2023
Keterangan:  *  menunjukkan  bahwa konstruk  variabel  tersebut  hanya diproksikan  dengan  satu  indikator
sehingga  dianggap  memiliki  pengaruh signifikan. Menurut  Hair  (2021)  model pengukuran formatif dievaluasi
berdasarkan  kolinearitas  indikator  yang dibuktikan dengan faktor inflasi varians (VIF)  dan  signifikansi  statistik  dari bobot terluar indikator. Nilai VIF 5 atau lebih menunjukkan masalah kolinearitas kritis  di  antara  indikator-indikator konstruksi  yang  diukur  secara  formatif dan nilai outer weight signifikan <0.05. Berdasarkan  tabel  4.2  dapat  diketahui bahwa  nilai  VIF  data  penelitian  telah berada  dibawah  angka  5  yang menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat masalah kolinearitas. Selanjutnya berkaitan  dengan  nilai outer  weight signifikan <0.05 terdapat satu perhitungan  yang  menunjukkan  angka 0,350 yang berarti diatas 0.05 sehingga terdapat perhitungan yang tidak
signifikan.
Tabel 4. Hasil Analisis Outer Loading
Pada Indikator Formative Original Sample (O) P Values Capital * Size <- Capital*Size 1,053 0,000 MBE * Size <- MBE*Size 1,650 0,000 X1.1 -> MBE 1,000 0,000 X2.1 -> Capital 0,912 0,000 X2.2 -> Capital 0,604 0,000 Y1.1 -> Dividend 0,861 0,000 Y1.2 -> Dividend 0,961 0,000 Y2.1 -> Performance 0,712 0,000 Y2.2 -> Performance 0,962 0,000 Y2.3 -> Performance 0,809 0,000 Z1.1 -> Size 1,000 0,000 Sumber: data diolah, 2023 Menurut Hair et al, (2022) apabila terdapat outer  weight yang  tidak signifikan  maka  dapat  melaksanakan pengecekan  hasil  analisis outer  loading pada  indikator formative jika  outer loading lebih dari dan/atau sama dengan 0.5 maka indikator dapat dipertahankan.
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  table
4.3 dapat diketahui bahwa outer loading memiliki  nilai  lebih  dari  dan/atau  sama dengan  0.5  maka  indikator  pada penelitian ini dipertahankan.

## Structural Model
Menurut  Hair  (2022)  PLS-SEM tidak  mengasumsikan  data  terdistribusi normal sehingga PLS-SEM mengandalkan prosedur boot-strap nonparametrik (Chernick, 2008; Davison  &  Hinkley,  1997;  Efron  & Tibshirani,  1986)  untuk  menguji koefisien signifikansinya. Dalam bootstrap, sejumlah besar sampel (yaitu sampel  bootstrap)  diambil  dari  sampel asli.  Pelaksanaan  bootstrap  akan menggunakan  beberapa  Langkah  dalam pengujiannya yaitu pengujian R Square,
Predictive Relevance (Q2) dan selanjutnya  melaksanakan  pengujian hipotesis.
Tabel 5. Hasil Pengujian R Square dan Predictive Relevance (Q2)
Koefisien  determinasi  ( R  Square ) merupakan cara untuk menilai seberapa besar konstruk endogen dapat dijelaskan oleh  konstruk  eksogen, R  Square biasa dikenal  sebagai  koefisien  determinasi, dan  ukuran goodness  of  fit . R  Square juga merupakan proporsi variasi variabel dependen  yang  dapat  diprediksi  dari variabel  independen  nilai  koefisien determinasi  ( R  Square )  diharapkan antara 0 dan 1 (Hair Jr, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2021). Nilai R Square sebesar 0,75, 0,50, dan 0,25 menunjukkan bahwa model  kuat,  moderat,  dan  lemah (Sarstedt  et  al.,  2021).  Hasil  pengujian menunjukkan  R  Square dividend  policy menunjukkan  angka  0,715  dan  0,719. Hal  ini  menunjukkan  kemungkinan terjadinya  perubahan  sebesar  71,5% dalam dividend  policy disebapkan  oleh pengaruh investment opportunity set dan
R Square Q Square Dividend 0,715 0,426 Performance 0,719 0,345
capital  structure .  Pun  untuk  R  Square dari firm  performance yaitu  71,9% disebapkan  oleh  pengaruh investment opportunity  set , capital  structure, dan dividend policy.
Setelah  dilakukan  uji  R2  variabel independen terhadap variabel dependen, maka  selanjutnya  dilakukan  analisis terhadap nilai Q2 yang digunakan untuk mengukur seberapa baik nilai observasi yang  dihasilkan  oleh  model  penelitian. Jika nilai Q2 lebih besar dari nol makan model  path  mempunyai  relevansi prediktif  pada  variabel  laten  endogen yang  dipengaruhi,  sebaliknya  jika  nilai Q2 lebih kecil dari nol makan path model tidak  mempunyai  nilai  predictive relevance. Kriteria kuat lemahnya model berdasarkan  Q2,  yaitu  0,35  (Model kuat);  0,15  (model  moderat);  dan  0,02 (model lemah) (Ghozali & Latan, 2015). Hasil  pengujian  menunjukkan  nilai  Q2 yaitu  0,426  dan  0,345.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  relevansi prediktif  dengan  pengaruh  yang  kuat pada dividend policy dan moderate pada firm performance.
Direct Effect Moderating
Effect T Statistics (|O/STDEV|) P Values Summary IOS -> Performance -0,009 0,106
0,916 Rejected IOS-> Dividend 0,386
3,317 0,001 Accepted Capital -> Dividend -0,160 2,087 0,037 Accepted Capital -> Performance -0,097 0,783 0,434 Rejected Dividend -> Performance 0,803 4,400 0,000 Accepted IOS*Size -> Dividend -0,258 2,979 0,003 Accepted Capital*Size -> Dividend 0,003 0,026 0,979 Rejected Pengujian hipotesis dalam penelitian ini akan diuji dengan merujuk pada  nilai  koefisien  jalur  ( direct  effect dan moderating  effect ).  Sebagai  tingkat toleransi  kesalahan  pada  penelitian  ini menggunakan  nilai  5%  (0,05).  Berikut merupakan  penjelasan  hasil  pengujian masing-masing hipotesis:
1) Hipotesis 1: Investment Opportunity Set berpengaruh signifikan terhadap Firm Performance Hasil pengujian pengaruh Investment
Opportunity  Set terhadap Firm Performance mempunyai  koefisien sebesar  -0,009  dan  P-Value  >0,05 yang berarti kedua variabel mempunyai hubungan yang negative dan  tidak  signifikan.  Koefisiensi  - 0,9%  ini  menunjukkan Investment Opportunity Set tidak mempengaruhi Firm Performance yang menunjukkan  bahwa  hipotesis  1 ditolak ( rejected ). Penelitian ini tidak selaras  dengan  penelitian  yang  telah dilaksanakan sebelumnya yang menunjukkan adanya hubungan positif dan signifikan antara Investment  Opportunity  Set terhadap Firm  Performance .  Namun  hasil penelitian  ini  selaras  dengan  temuan penelitian  Marinda,  Dzulkirom,  & Saifi (2014) dan Pratiska (2013) yang menyatakan  bahwa  modal  yang dimiliki perusahaan dapat digunakan sebagai reinvestasi perusahaan sehingga  modal  untuk  operasional berkurang.  Hal  ini  mengakibatkan berkurangnya kemampuan perusahaan untuk memperoleh keuntungan yang signifikan. Reinvestasi  yang  dilakukan  tidak akan meningkatkan kinerja perusahaan  pada  saat  dilakukannya investasi, namun justru akan diperoleh  peningkatan  investasi  di masa  yang  akan  datang.  Dengan demikian, tinggi rendahnya IOS saat ini  mempunyai  pengaruh  negatif namun  tidak  signifikan  terhadap kinerja  perusahaan  dalam  waktu dekat.
2) Hipotesis 2: Investment Opportunity Set berpengaruh signifikan terhadap Dividend Policy
Hasil pengujian pengaruh Investment Opportunity  Set terhadap Dividend Policy menunjukkan  mempunyai koefisien  sebesar  0,386  dan  P-Value <0,05  yang  berarti  kedua  variabel mempunyai  hubungan  yang  positif dan signifikan. Koefisiensi 38,6% ini menunjukkan Investment Opportunity Set mampu  mempengaruhi Dividend Policy yang  menunjukkan  bahwa hipotesis  2  diterima  ( accepted ).
Sesuai  dengan signalling  theory, Investment  Opportunity  Set yang tinggi  dapat  memberikan  sinyal tentang pertumbuhan suatu perusahaan dimasa yang akan datang, hal ini ditunjukkan dengan peningkatan  harga  saham.  Apabila harga  saham  yang  meningkat  tentu akan  menarik  minat  investor  untuk menanamkan modalnya atau membiayai peluang investasi tersebut (Putri,  2013).  Artinya,  perusahaan akan  memperoleh  dana  yang  besar dari  investor  yang  tertarik  untuk menanamkan modalnya pada perusahaan  tersebut  sehingga  laba perusahaan akan meningkat dan akan berdampak  pada  pembagian  dividen kepada  pemegang  saham  juga  akan ikut meningkat. Penelitian ini sejalan dengan  Gennusi  (2021),  Lestari (2018), dan Prihartini (2018) dengan hasil penelitian menujukkan terdapat pengaruh signifkan antara Investment Opportunity  Set terhadap Dividend Policy .
3) Hipotesis  3: Capital  Structure berpengaruh  signifikan  terhadap Dividend Policy
Hasil  pengujian  pengaruh Capital Structure terhadap Dividend  Policy menunjukkan  mempunyai  koefisien sebesar  -0,160  dan  P-Value  <0,037 yang berarti kedua variabel mempunyai  hubungan  yang  negatif dan signifikan. Koefisiensi 38,6% ini menunjukkan Capital Structure mampu  mempengaruhi Dividend Policy yang  menunjukkan  bahwa
hipotesis 3 diterima ( accepted ). Hasil penelitian  ini  dapat  diartikan  bahwa ketika perusahaan memutuskan untuk melakukan  penggunaan  utang  yang tinggi akan berdampak pada kecilnya dividen  atau  bahkan  penundaan pembagian  dividen  yang  akan dibagikan  karena  karena  sebagian
besar  keuntungan  yang  diperoleh akan  digunakan  untuk  memenuhi utang  yang  ada.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  hasil  penelitian  yang ditemukan  oleh  Setyaningsih  & Sucipto (2021), Wahyuliza & Fahyani (2019), Al-Kayed  (2017); Yusof  and Ismail  (2016);  Hasnawati  (2017); Jabbouri  (2016)  yang  menunjukkan terdapat  pengaruh  signifkan  antara Capital  Structure terhadap Dividend Policy .
4) Hipotesis  4: Capital  Structure berpengaruh  signifikan  terhadap Firm Performanc e Hasil  pengujian  pengaruh Capital Structure terhadap Firm Performance menunjukkan  mempunyai  koefisien sebesar  -0,097  dan  P-Value  <0,434 yang berarti kedua variabel mempunyai  hubungan  yang  negatif dan  tidak  signifikan.  Koefisiensi 0,97%  ini  menunjukkan Capital Structure tidak mampu mempengaruhi Firm  Performanc e yang menunjukkan bahwa hipotesis 4 ditolak ( rejected ). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa apabila perusahaan menambah atau mengurangi  jumlah  utangnya,  maka tidak akan secara langsung meningkatkan  dan  menurunkan firm performance. Berdasarkan trade-off theory , apabila posisi struktur modal berada  diatas  target  struktur  modal optimalnya, maka setiap penambahan hutang  akan  menurunkan  nilai perusahaan.
5) Hipotesis  5: Dividend  Policy berpengaruh  signifikan  terhadap
Firm Performance Hasil  pengujian Dividend  Policy terhadap Firm Performance menunjukkan  mempunyai  koefisien sebesar  0,803  dan  P-Value  <0,000
yang berarti kedua variabel mempunyai  hubungan  yang  positif dan signifikan. Koefisiensi 80,3% ini menunjukkan Dividend Policy mampu mempengaruhi Firm Performance yang  menunjukkan bahwa hipotesis 5 diterima ( accepted ). Hasil penelitian ini dapat diartikan  bahwa  besar  kecilnya dividen  dan  konsistensi  dalam membagikan  dividen  mempunyai hubungan positif dengan profitabilitas  hal  ini  disebabkan karena  upaya  pembayaran  dividen yang  dilakukan  oleh  perusahaan merupakan bentuk pemberian kepastian  mengenai  kesejahteraan keuangan perusahaan.
6) Hipotesis  6: Firm  Size secara signifikan  mampu  memoderasi pengaruh Investment  Opportunity
Set terhadap Dividend Policy
Hair (2022) menyebutkan bahwa saat menafsirkan  hasil  analisis  moderasi,
perhatian utama adalah pada signifikansi  istilah  interaksi.  Jika pengaruh  istilah  interaksi  terhadap konstruk  endogen  signifikan,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  moderator M  mempunyai  pengaruh  moderasi yang  signifikan  terhadap  hubungan antara  X1  dan  Y1.  Jika  terjadi moderasi  yang  signifikan,  langkah selanjutnya adalah menentukan kekuatan  efek  moderasi.  Hasil pengujian  pengaruh  moderasi Firm
Size pada  hubungan Investment Opportunity  Set terhadap Dividend
Policy menunjukkan  angka  -0,258 dengan  dan  P-Value  <0,003  yang berarti  kedua  variabel  mempunyai hubungan yang negatif dan signifikan.    Artinya, Firm  Size sebagai variabel moderasi memperlemah hubungan antara Investment  Opportunity  Set dan Dividend  Policy namun  secara
signifikan. Sehingga hipotesis keenam dinyatakan diterima. 7) Hipotesis  7: Firm  Size secara signifikan  mampu  memoderasi pengaruh Capital Structure berpengaruh  terhadap Dividend Policy
Hasil  pengujian  pengaruh  moderasi Firm  Size pada  hubungan Capital Structure terhadap Dividend  Policy menunjukkan  angka  0,003  dengan dan  P-Value  <0,003  yang  berarti variabel moderasi mempunyai hubungan  yang  positif  dan  tidak signifikan. Artinya, Firm Size sebagai variabel moderasi mampu meningkatkan hubungan antara Capital  Structure dan  Dividend Policy  namun  tidak  signifikan. Sehingga hipotesis keenam dinyatakan ditolak.

## PENUTUP Kesimpulan
Artikel  ini  mengkaji  kontribusi ukuran  perusahaan  sebagai  determinan kinerja perusahaan. Kebaruan penelitian adalah  mengembangkan  model  baru terkait  determinan  kinerja  perusahaan khususnya  variabel  ukuran  perusahaan. Kebaruan  lain  dalam  penelitian  ini adalah lebih komprehensif artinya lebih komprehensif  dalam  melihat  pengaruh investment  opportunity  set ,  struktur modal,  dan  kebijakan  dividen  terhadap kinerja  perusahaan  dan  kebijakan dividen, serta ukuran perusahaan sebagai variabel  moderasi.  Jumlah  sampel sebanyak  30  perusahaan  dengan  jangka waktu 5 tahun yaitu 2018-2022.
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  investment  opportunity  set berpengaruh signifikan terhadap kebijakan  dividen,  struktur  modal berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen, investment opportunity  set tidak  berpengaruh
signifikan  terhadap  kinerja  perusahaan, struktur  modal  berpengaruh  signifikan terhadap  kinerja  perusahaan,  kebijakan dividen berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen. berpengaruh signifikan  terhadap  kinerja  perusahaan, ukuran  perusahaan  secara  signifikan memoderasi pengaruh investment opportunity  set  terhadap  kebijakan dividen,  ukuran  perusahaan  tidak signifikan memoderasi pengaruh struktur  modal  terhadap  kebijakan dividen, investment  opportunity  set mempunyai pengaruh signifikan terhadap  kinerja  perusahaan  melalui kebijakan  dividen,  modal  Struktur mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kinerja  perusahaan  melalui kebijakan dividen.
Saran Penelitian  ini  memiliki  beberapa keterbatasan sehingga dapat disempurnakan di penelitian selanjutnya.
Penelitian  di  masa  depan  dapat memperdalam  pengujian  pada  sektor Properti dan Real Estate karena sektor ini masih  hangat  diperbincangkan  oleh masyarakat,  tetapi  apabila  penelitian selanjutnya ingin mengubah sektor yang digunakan  harapannya  hasil  penelitian dapat digeneralisir sehingga dapat lebih bermanfaat  untuk  digunakan  oleh pengambil  keputusan.  Selain  itu,
penelitian lebih lanjut dapat menganalisis hubungan antara mekanisme  tata  kelola  perusahaan dengan  dimensi  yang  lain  dan  variabel lainnya  dalam  konteks  yang  berbeda sehingga  dapat  memahami  masalah  ini lebih dalam.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  M.  R.,  Mardijuwono,  A.  W.,  & Habiburrochman,  H.  (2019).  The effect of company characteristics and auditor characteristics to audit report lag.  Asian  Journal  of  Accounting Research, 4(1), 129-144.
https://doi.org/https://doi.org/10.1108 /AJAR-05-2019-0042 Alipour,  M.,  Mohammadi,  M.  F.  S.,  & Derakhshan, H. (2015). Determinants of capital structure: an empirical study of firms in Iran. International Journal of  Law  and  Management , 57 (1),  53- 83.
Balios,  D.,  Daskalakis,  N.,  Eriotis,  N.,  & Vasiliou,  D.  (2016).  SMEs  capital structure  determinants  during  severe economic crisis: The case of Greece. Cogent  Economics  &  Finance,  4(1), 1145535.
Brealey,  R.  A.,  &  Myers,  S.  C.  (2003). Capital investment and valuation. (No Title).
Cresswell, J. W., & Cresswell, J. D. (2018).
Research Design
Qualitative,  Quantitative,  and  Mixed Methods  Approaches  Fifth  Edition (Vol. 5). SAGE Publications, Inc. Dzingai, I., & Fakoya, M. B. (2017). Effect
of corporate governance structure on the financial performance of Johannesburg Stock Exchange (JSE)- listed  mining  firms.  Sustainability, 9(6), 867. Gennusi, R. S. A., & Maharani, N. K. (2021). The Effect of Investment Opportunity Set, Lagged Dividend and Managerial Ownership  on  Dividend  Policy. PAPATUNG: Jurnal Ilmu Administrasi  Publik,  Pemerintahan Dan Politik, 4(1), 112-120.
Goncalves,  T.,  Barros,  V.,  &  Serra,  G. (2022). Political elections uncertainty and earnings management: Does firm size really matter? Economics Letters, 214, 110438.
Grace, M., Mwita, P., & Kihoro, J. (2014). Measuring  financial  risk  in  stock returns:  A  case  of  Nairobi  Stock Exchange.
Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt,  M.,  Danks,  N.  P.,  Ray,  S., Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M.,  &  Sarstedt,  M.  (2021).  An introduction  to  structural  equation modeling.  Partial  least  squares structural  equation  modeling  (PLS- SEM) using R: a workbook, 1-29.
Hussain, N., Rigoni, U., & Orij, R. P. (2018). Corporate governance and sustainability  performance:  Analysis of  triple  bottom  line  performance.
Journal  of  business  ethics,  149,  411- 432.
Jabbouri,  I.  (2016).  Determinants  of corporate dividend policy in emerging markets: Evidence from MENA stock markets.  Research  in  International Business and Finance, 37, 283-298.
Marinda,  F.,  Dzulkirom,  M.,  &  Saifi,  M.
(2014). Effect of Investment Opportunity  Set  and Against  Capital Structure  Financial  Performance. Journal  of  Busines  Administration (JAB), 14(1), 2-9.
Monem,  R.  M.  (2013).  Determinants  of board  structure:  Evidence  from Australia.  Journal  of  Contemporary Accounting  &  Economics,  9(1),  33- 49.
Moradi, A., & Paulet, E. (2019). The firm- specific  determinants  of  capital structure–An  empirical  analysis  of firms  before  and  during  the  Euro Crisis. Research  in  International Business and Finance , 47 , 150-161. Neves,  E.,  Dias,  A.,  Ferreira,  M.,  &
Henriques,  C.  (2022).  Determinants of  wine  firms’  performance:  the Iberian  case  using  panel  data. International  Journal  of  Accounting &  Information  Management , 30 (3),
325-338.
Niresh, A., & Thirunavukkarasu, V. (2014). Firm size and profitability: A study of listed  manufacturing  firms  in  Sri Lanka.  International  journal  of business and management, 9(4).
Penrose,  E.  T.  (2009).  The  Theory  of  the Growth of the Firm. Oxford university press. Pratiska, N. G. A. P. S. (2013). Pengaruh Ios, Leverage,  Dan  Dividend  Yield Terhadap  Profitabilitas  Dan  Nilai Perusahaan  Sektor  Manufaktur  Di Bei.  E-Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas Udayana, 2(10), 44681. Setyaningsih,  I.  P.,  &  Sucipto,  A.  (2021). Moderasi  Ukuran  Perusahaan  pada Profitabilias,  Leverage  dan  Rasio
Aktivitas terhadap Kebijakan
Dividen. Fakultas Ekonomi, Universitas  Islam  Negeri  Maulana Malik Ibrahim Malang.
Sugiyono,  D.  (2013).  Metode  penelitian pendidikan  pendekatan  kuantitatif, kualitatif dan R&D.
Thakur, B. P. S., & Kannadhasan, M. (2018). Determinants  of  dividend  payout  of Indian  manufacturing  companies:  A quantile regression approach. Journal of  Indian  Business  Research,  10(4),
364-376.
Vithessonthi, C., & Tongurai, J. (2015). The effect  of  leverage  on  performance: Domestically-oriented versus internationally-oriented firms.
Research  in  International  Business and Finance , 34 , 265-280. Wahyuliza,  S.,  &  Fahyani,  R.  (2019). Pengaruh  pertumbuhan  perusahaan, ukuran  perusahaan,  struktur  modal dan  return  on  equity  terhadap kebijakan  dividen  pada  perusahaan manufaktur  yang  Terdaftar  di  bursa efek indonesia. Jurnal Benefita, 4(1), 78-86.
Weng,  H.-H.,  Chen,  J.-S.,  &  Chen,  P.-C. (2015). Effects of green innovation on environmental and corporate performance: A stakeholder perspective. Sustainability, 7(5), 4997-5026.