Tingkat Utang, Jatuh Tempo Utang, dan Uncertainty Perusahaan Indonesia
Angeli Aurelia 1 , Rita Juliana 2
Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pelita Harapan, Tangerang, Indonesia 1,2
Abstract. Uncertainty seems to be one of the most important factors for economic agents in decision making process. This study aims to investigate the effect of uncertainty on the leverage and debt maturity of Indonesian companies. The sample of this study includes 479 non-financial sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) with period from year 2007 to 2019. The results show that uncertainty has a negative effect on corporate leverage in Indonesia, and uncertainty has a positive effect on the debt maturity of small-sized companies in Indonesia. Overall, the result suggests that uncertainty is one of the determinants of the leverage and debt maturity structure of companies in Indonesia.
Keywords. Debt maturity; Leverage; Uncertainty.
Abstrak .  Ketidakpastian  menjadi  salah  satu  faktor  yang  penting  bagi  agen  ekonomi  dalam  proses  pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk meneliti pengaruh ketidakpastian terhadap tingkat utang dan struktur jatuh tempo utang perusahaan Indonesia. Sample yang digunakan pada penelitian ini adalah 479 perusahaan sektor non- keuangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  selama  periode  waktu  2007  sampai  dengan  2019.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketidakpastian berpengaruh negatif terhadap  tingkat utang perusahaan di Indonesia, dan ketidakpastian berpengaruh positif terhadap struktur jatuh tempo utang perusahaan berukuran kecil di Indonesia. Maka dapat disimpulkan bahwa ketidakpastian merupakan salah satu penentu tingkat utang dan struktur jatuh tempo utang pada perusahaan di Indonesia.
Kata kunci . Ketidakpastian; Struktur Jatuh tempo utang; tingkat utang.
Corresponding author. Email: angelijgs@gmail.com 1 , rita.juliana@uph.edu 2
How  to  cite  this  article. Aurelia,  A.,  &  Juliana,  R.  (2021).  Tingkat  Utang,  Jatuh  Tempo  Utang,  dan Uncertainty Perusahaan Indonesia. Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan, 9 (3), 573-582. History of article. Received: Agustus 2021, Revision: Oktober 2021, Published: Desember 2021 Online ISSN: 2541-061X.Print ISSN: 2338-1507. DOI: 10.17509/jrak.v9i3.31709 Copyright©2019. Published by Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan. Program Studi Akuntansi. FPEB. UPI .

## PENDAHULUAN
Ketidakpastian adalah serangkaian peristiwa  akan  terjadi  yang  probabilitas terjadinya  tidak  dapat  diprediksi  (Knight, 1921). Secara konseptual, ada perbedaan antara ketidakpastian  dengan  risiko,  risiko  adalah situasi dimana ada probabilitas yang terdistributi  untuk  serangkaian  peristiwa  yang diketahui  yang  bisa  terjadi,  sehingga  dapat diukur  dengan  melakukan  estimasi  distribusi dari  data  historis.  Sedangkan  ketidakpastian tidak memiliki cara untuk melakukan prediksi atas  probabilitas  suatu  peristiwa  akan  terjadi, maka sulit untuk mengukur ketidakpastian (F. Knight, 1921).
Penelitian sebelumnya menemukan bahwa  ketidakpastian  merupakan  salah  satu faktor utama melemahnya ekonomi (Ahir et al., 2018) dan memiliki pengaruh negatif terhadap ekonomi  (Baker  et  al.,  2016)  baik  secara makroekonomi  maupun  mikroekonomi.  Pada
level mikroekonomi (Bloom, 2014), perusahaan tentunya juga menghadapi ketidakpastian  yang  dapat  berakibat  pada investasi  (Bachmann  dan  Bayer,  2014),  harga ekuitas  perusahaan  dan risk  premium (Pástor dan  Veronesi,  2013).  Ketidakpastian  juga mempengaruhi perusahaan secara spesifik pada capital  expenditure (Bloom,  2014;  Gulen  dan Ion,  2016;  Julio  dan  Yook,  2012),  bagian research  and  development (Stein  dan  Stone, 2010),  merger  dan  akuisisi  perusahaan (Nguyen  dan  Phan,  2017),  tingkat leverage (Çolak et al., 2017) , biaya utang (cost of debt) (Çolak  et  al.,  2017;  Francis  et  al.,  2014; Waisman et  al., 2015), dan penerbitan ekuitas perusahaan  (Çolak  et  al.,  2017) . Maka  secara keseluruhan  ketidakpastian  mempengaruhi pembuatan keputusan perusahaan.
Literatur sebelumnya menemukan bahwa ketidakpastian mempengaruhi struktur finansial  perusahaan  (Pan  et  al.,  2019).
Ketidakpastian  dapat  mempengaruhi  struktur finansial perusahaan sehingga terjadi perubahan  pada  tingkat leverage, hal  ini disebabkan meningkatnya biaya utang (cost of debt) saat masa ketidakpastian tinggi. Kemudian  meningkatnya  biaya  utang  akan menurunkan kemampuan perusahaan memperoleh  utang  (Çolak  et  al.,  2017; Gungoraydinoglu et al., 2017; Waisman et al., 2015).
Tidak  hanya  mempengaruhi leverage , ketidakpastian  juga  menimbulkan market  risk bagi  perusahaan  sehingga  perusahaan  perlu melakukan penyesuaian terhadap struktur debt maturity perusahaan (Datta et al., 2019), yaitu keputusan antara memilih utang jangka pendek (short-maturity  debt) atau  jangka  panjang (long-maturity  debt). Maka  ketidakpastian mempengaruhi keputusan debt maturity perusahaan. Dalam masa ketidakpastian tinggi, perusahaan harus menyesuaikan tingkat leverage dan  keputusan debt  maturity agar struktur  modal  perusahaan  tetap  optimal,  dan perusahaan dapat bertahan pada masa ketidakpastian. Ketidakpastian dikatakan mempengaruhi debt  maturity melalui supply channel dan demand channel . Dari sisi supply channel , ketidakpastian menimbulkan masalah antara  perusahaan  dan  investor  (informasi asimetris)  sehingga  mengganggu  pembiayaan eksternal  perusahaan.  Sedangkan  dari  sisi demand channel , ketidakpastian mempengaruhi  kebutuhan  akan  utang  jangka panjang  atau  utang  jangka  pendek  secara berbeda (Pan et al., 2019).
Ketidakpastian dapat mempengaruhi tingkat leverage perusahaan melalui keputusan yang  dibuat  oleh  perusahaan  dalam  tiga  hal (Datta  et  al.,  2019).  Pertama  ketidakpastian memberi  efek  negatif  pada market  value perusahaan  karena  menimbulkan  resiko  yang tidak dapat didiversifikasi. Kedua, ketidakpastian  meningkatkan  volatilitas  arus kas  dan  profitabilitas  perusahaan,  sehingga menimbulkan credit risk dan  juga default risk (Francis et al., 2014; Pástor & Veronesi, 2013). Ketiga,  ketidakpastian  meningkatkan cost  of debt (Çolak et al., 2017; Waisman et al., 2015). Saat  risiko  dan  volatilitas  perusahaan  tinggi maka investor akan menuntut yield spread yang
lebih  tinggi  juga  sebagai  kompensasi  atas tambahan risiko, meningkatnya biaya menurunkan kemampuan perusahaan mengambil  utang  dan  permintaan  akan  utang menurun. Maka perusahaan terpaksa menurunkan tingkat leverage untuk menyesuaikan dengan perubahan yang diakibatkan  oleh  ketidakpastian.  Menurut Gungoraydinoglu  et  al.  (2017)  perusahaan cenderung  berada  di  tingkat leverage rendah selama masa ketidakpastian tinggi. Berdasarkan argumen diatas, hipotesis pertama penelitian ini adalah:
H1: Ketidakpastian berpengaruh negatif terhadap tingkat leverage perusahaan.
Ketidakpastian dapat mempengaruhi debt maturity perusahaan  melalui  sisi supply channel (Datta et al., 2019). Pada saat tingkat ketidappastian  tinggi,  masalah  informasi asimetris  akan  meningkat  dan  menyebabkan investor  sulit  untuk  membedakan  mana perusahaan  yang  baik  dalam  jangka  panjang dan mana yang tidak.  Sehingga utang  jangka panjang memiliki mispricing  risk yang tinggi. Informasi  asimetris  yang  tinggi  pada  masa ketidakpastian  juga  meningkatkan  volatilitas perusahaan  dan  mempengaruhi  kemampuan perusahaan  membayar  kembali  utang.  Maka pada  kondisi  ini  investor  biasanya  cenderung memilih  utang  jangka  pendek  daripada  utang jangka panjang  (Custódio  et  al.,  2013) . Utang jangka  pendek  juga  memiliki  beberapa kelebihan yaitu mengatasi masalah underinvestment (Myers,  1977) , menjadi mekanisme  kontrol  yang  efektif  (Rajan  & Zingales, 1995; Stulz, 2004). Maka dari supply channel menunjukkan hubungan negatif antara ketidakpastian dan debt maturity perusahaan.
Selanjutnya  dari  sisi  demand  channel, penggunaan  utang  jangka  pendek  dapat menimbulkan refinancing  risk atau  risiko likuiditas (Diamond, 1991) dan dianggap lebih sensitif  terhadap  guncangan credit  supply (Custódio  et  al.,  2013). Sehingga  pada  masa ketidakpastian perusahaan cenderung mengurangi utang jangka pendek saat ketidakpastian tinggi. Di sisi lain, penggunaan utang  jangka  panjang  menimbulkan  masalah underinvestment (Myers, 1977) dan mispricing risk, juga  perusahaan  cenderung  membatasi
investasi,  dan  menurunkan leverage (Gulen dan  Ion,  2016;  Julio  dan  Yook,  2012). Berdasarkan  argument  diatas,  hipotesis  kedua penelitian ini adalah:
H2: Ketidakpastian berpengaruh negatif terhadap debt maturity perusahaan.
Untuk  mengetahui  lebih  lanjut  tentang pengaruh ketidakpastian terhadap tingkat utang dan  struktur  jatuh  tempo  utang  perusahaan, maka  penelitian  ini  akan  akan  meneliti  dan menganalisis hubungan dan pengaruh ketidakpastian  terhadap  leverage  dan  debt maturity pada perusahaan terdaftar di Indonesia. Data sampel yang dipakai berbentuk panel  data  yaitu  perusahaan  Indonesia  pada sektor  non-keuangan  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  secara  kuartal  untuk periode  waktu  2007-2019.  Untuk  mengukur ketidakpastian penelitian ini akan menggunakan pengukuran ketidakpastian yang dikembangkan  menurut  Ahir  et  al.  (2018). Mereka membuat Normalized Uncertainty dan Moving Average Uncertainty untuk mengukur ketidakpastian  individu  per  negara,  termasuk Negara Indonesia.

## METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian berbentuk unbalanced  panel  data perusahaan Indonesia  yang  terdaftar  dalam  sektor  non- keuangan  di  Indonesia  secara  kuartal  selama periode  waktu  2007-2019.  Data  laporan keuangan  yang  digunakan  bersumber  dari Bursa Efek  Indonesia  (BEI) dan S&P  Capital iq .  Data  yang  digunakan  memiliki  beberapa kriteria  yaitu:  perusahaan  yang  terdaftar  tidak berasal  dari  sektor  keuangan,  perusahaan memiliki  data  variabel  yang  lengkap  dan, perusahaan  telah  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  sejak  tahun  2007  atau sebelumnya  dan  tidak  pernah  mengalami proses delisting di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama penelitian dalam periode 2007-2019.
Untuk  mengukur  ketidakpastian  pada penelitian  ini  akan  menggunakan  pengukuran ketidakpastian dengan Normalized Uncertainty dan Moving Average Uncertainty untuk Negara Indonesia yang diambil di website https://www.policyuncertainty.com.
Pengukuran  ketidakpastian  ini  dikembangkan
oleh  Ahir  et  al.  (2018).  Mereka  membentuk pengukuran  ketidakpastian  ini  menggunakan The  Quarterly  Economist  Intelligence  Unit (EIU)  Country  Report ,  yang  mengukur ketidakpastian kebijakan sesuai dengan perkembangan politik dan ekonomi negara.
Untuk menguji hipotesis penelitian yang telah dirumuskan, digunakan 2 model  empiris sebagai berikut:
𝐿𝑒𝑣 𝑗,𝑡 = 𝛽 0 +   𝛽 1 𝑈 𝑡−1 +   𝛾 1 𝐼𝑁𝑉 𝑗,𝑡 + 𝛾 2 𝐶𝐹 𝑗,𝑡 + 𝛾 3 𝑆𝐴𝐿𝐸𝑆 𝑗,𝑡 + 𝛾 4 𝑀𝐵 𝑗,𝑡 + 𝛾 5 𝑇𝑆 𝑗,𝑡 + 𝛾 6 𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛾 7 𝐶𝐿𝐼 𝑡 + 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑡 + 𝜀 𝑗,𝑡 (1)
𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑀𝑎𝑡𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑗,𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑈 𝑡−1 + 𝛾 1 𝑆𝐴𝐿𝐸𝑆 𝑗,𝑡 +   𝛾 2 𝑀𝐵 𝑗,𝑡 + 𝛾 3 𝑅𝑂𝐴 𝑗,𝑡 +   𝛾 4 𝐿𝐸𝑉 𝑗,𝑡 + 𝛾 5 𝐴𝑀 𝑗,𝑡 + 𝛾 6 𝐸𝑃𝑆 𝑗,𝑡 + 𝛾 7 𝑇𝑆 𝑡 + 𝛾 8 𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛾 9 𝐶𝐿𝐼 𝑡 + 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑡 + 𝜀 𝑗,𝑡 (2)
Dimana, 𝐿𝑒𝑣 adalah  tingkat  utang perusahaan, 𝑈 adalah  ketidakpastiaan, 𝐼𝑁𝑉 investasi perusahaan, 𝐶𝐹 adalah cashflow ratio perusahaan, 𝑆𝐴𝐿𝐸𝑆 adalah ukuran perusahaan, 𝑀𝐵 adalah  tingkat  pertumbuhan  perusahaan, 𝑇𝑆 adalah term spread, 𝐺𝐷𝑃 adalah pertumbuhan  GDP  indonesia, CLI adalah Composite  Leading  Indicator. 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 variabel dummy periode resesi, 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑀𝑎𝑡𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 adalah  jatuh  tempo  utang, 𝑅𝑂𝐴 adalah  profitabilitas  perusahaan, 𝐴𝑀 adalah asset  maturity ,  dan 𝐸𝑃𝑆 adalah pertumbuhan earnings per share .

## Operasionalisasi variabel penelitian
Variabel Dependen pada model empiris (1)  adalah 𝑳𝒆𝒗 yang  dihitung  dengan menggunakan rumus:
𝐿𝑒𝑣 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑏𝑡

## 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡
Sedangkan  pada  model  empiris  (2), variabel  dependen  yang  digunakan  adalah 𝑫𝒆𝒃𝒕 𝑴𝒂𝒕𝒖𝒓𝒊𝒕𝒚 yang dihitung dengan menggunakan rumus:
𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑀𝑎𝑡𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 = 𝐿𝑜𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑑𝑒𝑏𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑏𝑡 Variabel  Independen yang  digunakan pada model empiris (1) dan (2) adalah:
𝑼 adalah Uncertainty atau  ketidakpastiaan yang merupakan interest variable dari
penelitian  ini.  Variabel  ini  diukur  dengan menghitung logaritma natural data normalized uncertainty dan moving  average  uncertainty Indonesia yang diambil pada website https://www.policyuncertainty.com/.
𝑰𝑵𝑽 adalah investasi perusahaan yang dihitung dengan menggunakan rumus:
𝐼𝑛𝑣 = 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑡𝑢𝑟𝑒 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 𝑪𝑭 adalah cashflow  ratio perusahaan,  yang dihitung dengan menggunakan rumus:
𝐶𝐹 = 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 𝑏𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑒𝑥𝑡𝑟𝑎𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑟𝑦 𝑖𝑡𝑒𝑚𝑠 + 𝑑𝑒𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 +  𝑎𝑚𝑜𝑟𝑡𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
𝑺𝑨𝑳𝑬𝑺 adalah  ukuran  perusahaan,  yang dihitung dengan menggunakan rumus:
𝑆𝐴𝐿𝐸𝑆 = ln(1 +
𝑁𝑒𝑡 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑇𝑢𝑟𝑛𝑜𝑣𝑒𝑟 ) 𝑴𝑩 adalah  tingkat  pertumbuhan  perusahaan, yang dihitung dengan menggunakan rumus:
𝑀𝐵 = 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑻𝑺 adalah  term  spread,  yang  dihitung  dengan menghitung  selisih 10  year  government  bond yield dan 6 month Indonesian government bond yield . 𝑮𝑫𝑷 adalah pertumbuhan GDP indonesia yang diperoleh dari OECD.
CLI adalah Composite Leading Indicator yang didapatkan pada website OECD.
𝑹𝒆𝒄𝒆𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 variabel  dummy  periode  resesi menurut OECD.
𝑹𝑶𝑨 adalah  profitabilitas  perusahaan,  yang dihitung dengan menggunakan rumus:
𝑅𝑂𝐴 = 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 𝑏𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 + 𝑡𝑎𝑥 +𝑑𝑒𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑨𝑴 adalah asset  maturity yang  dihitung dengan menggunakan rumus:
𝐴𝑀 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑓𝑖𝑥𝑒𝑑 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑬𝑷𝑺 adalah pertumbuhan earnings per share , yang dihitung dengan menggunakan rumus:
𝐸𝑃𝑆 = 𝐸𝑃𝑆 𝑡+1 − 𝐸𝑃𝑆 𝑡 𝐸𝑃𝑆 𝑡

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  sampel  termasuk  479  perusahaan sektor  non-keuangan  Indonesia  secara  kuartal selama  periode  waktu  2007  sampai  dengan 2019.  Secara  keseluruhan  terdapat  16460 observasi.  winsorisasi  dilakukan  pada  seluruh
variabel  dengan  tingkat  signifikansi  satu persen,  untuk  mengurangi outlier pada variabel.

## Tabel 1. Hasil Statistik Deskriptif
Dalam  statistik  deskriptif  pada  tabel  1 menunjukan kedua variabel independen sebagai  pengukur  ketidakpastian  Negara Indonesia, Normalized  Uncertainty memiliki nilai  rata-rata  terbesar  yaitu  0.138  dan  juga memiliki nilai standard deviation terbesar yaitu 0.151. Selanjutnya dua variabel dependen yaitu leverage menunjukan rata-rata tingkat penggunaan  utang  yang  dimiliki  perusahaan Indonesia adalah sebesar 0.510. Debt maturity menunjukan  rata-rata  utang  jangka  panjang dari  keseluruhan  total  utang  yang  dimiliki perusahaan  Indonesia  adalah  24.4%.  Untuk variabel recession dummy, rata-rata 39.3% dari keseluruhan  periode  observasi  merupakan periode resesi.
Setelah melakukan uji data panel dan uji diagnostik,  mendapatkan  hasil  bahwa  data panel  termasuk  model fixed  effect, dan memiliki masalah heteroskedastititas, autokorelasi, dan diasumsikan memiliki masalah cross  sectional  dependence .  Maka regresi Driscoll kraay Standard error digunakan untuk mengatasi masalah tersebut.
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max Normalized Uncertainty 16460 0.138 0.151 0.000 0.880 Moving Average Uncertainty 16460 0.045 0.038 0.000 0.190 Leverage 16460 0.510 0.310 0.050 2.340 Debt Maturity 16460 0.244 0.247 0.000 0.850 MB 16460 1.637 1.661 0.320 11.93 0 ROA 16460 0.023 0.034 -0.090 0.150 AM 16460 0.365 0.243 0.000 0.900 CF 16460 0.019 0.028 -0.080 0.120 INV 16460 0.013 0.021 -0.020 0.110 SALES 16460 26.90 3 1.753 21.37 0 30.72 0 EPS 16460 0.072 0.618 -0.970 2.520 GDP 16460 1.257 0.389 -0.690 2.190 CLI 16460 99.96 6 1.050 95.50 0 101.9 7 TS 16460 0.781 0.882 -0.610 3.960 Recession 16460 0.393 0.489 0.000 1.000 Sumber: Data diolah oleh penulis (2021)
Tabel 2. Hasil Regresi Pengaruh
Ketidakpastiaan pada Penggunaan Utang (1) (2) Normalized Uncertainty Moving Average Uncertainty Dependent Variable Leverage Leverage Normalized Uncertainty -0.008* (0.005) Moving Average Uncertainty -0.070** (0.027) INV -0.253*** -0.248*** (0.066) (0.067) CF -1.135*** -1.132*** (0.133) (0.133) SALES -0.009** -0.009** (0.005) (0.005) MB 0.024*** 0.024*** (0.004) (0.004) TS 0.006*** 0.007*** (0.002) (0.001) GDP 0.002 0.001 (0.003) (0.003) CLI -0.001 -0.001 (0.002) (0.002) Recession -0.003 -0.003 (0.003) (0.003) (0.027) cons 0.870*** 0.888*** (0.218) (0.215) Observations 16460 16460 R 2 0.0553 0.0555 F-stat 22.56 22.93
Semua  variabel  telah  melalui  proses  winsor  dengan  asumsi  batas outlier  1%.  Standar  eror  berada  di  bagian  bertanda  dalam  kurung dengan periode sampel adalah dari tahun 2007 q1 sampai 2019 q4. *, **, dan *** adalah indikasi tingkat signifikasni pada 10%, 5%, and 1%, secara berurutan atau * p<.1, ** p<.05, *** p<.01. Sumber: Data diolah oleh penulis (2021)
Tabel  2  merupakan  hasil  regresi  dengan variabel dependen leverage , Hasil yang didapat adalah Normalized  Uncertainty dan Moving Average  Uncertainty untuk  Negara  Indonesia berpengaruh  negatif  terhadap leverage secara signifikan  pada  tingkat  10%  dan  5%.  Hasil yang didapat berarti bahwa leverage perusahaan  cenderung  berkurang  pada  saat masa ketidakpastian tinggi. Maka hasil tersebut konsisten dengan hipotesis pertama penelitian, dan bahwa biaya utang ( cost of debt) atau biaya utang  meningkat  saat  ketidakpastian  tinggi maka leverage perusahaan  menurun  untuk perusahaan Indonesia. Maka tingginya ketidakpastian  secara  signifikan  berdampak
bagi  perusahaan  Indonesia  yaitu  karena meningkatnya  biaya  utang (cost  of  debt) bagi perusahaan perusahaan (Waisman et al., 2015) maka  pemegang  saham  dan  pemegang  utang menuntut spread yang  lebih  tinggi  karena risiko  perusahaan  juga  meningkat,  saat ketidakpastian  tinggi  maka credit  risk dan default  risk perusahaan  meningkat, spread yang  lebih  tinggi  diminta  oleh  pemegang saham  dan  pemegang  utang  (Bradley  et  al., 2016; Çolak et al., 2017; Waisman et al., 2015).

## Tabel 3. Hasil Regresi Pengaruh Keetidakpastian pada Debt Maturity
(1) (2) Normalized Uncertainty Moving Average Uncertainty Dependent Variable Debt Maturity Debt Maturity Normalized Uncertainty 0.011 (0.012) Moving Average Uncertainty 0.074 (0.048) SALES 0.033*** 0.033*** (0.005) (0.005) MB -0.001 -0.001 (0.002) (0.002) ROA -0.041 -0.043 (0.050) (0.050) LEV 0.166*** 0.166*** (0.019) (0.019) AM 0.127*** 0.127*** (0.022) (0.022) EPS -0.002 -0.002 (0.002) (0.002) TS 0.010*** 0.010*** (0.002) (0.002) GDP 0.010*** 0.011*** (0.003) (0.003) CLI 0.004 0.004 (0.004) (0.004) Recession 0.004 0.004 (0.003) (0.003) cons -1.208*** -1.229*** (0.345) (0.364) Observations 16460 16460 R 2 0.0599 0.0601 F-stat 26.79 24.40
Semua  variabel  telah  melalui  proses  winsor  dengan  asumsi  batas outlier  1%.  Standar  eror  berada  di  bagian  bertanda  dalam  kurung dengan periode sampel adalah dari tahun 2007 q1 sampai 2019 q4. *, **,  dan  ***  adalah  indikasi  tingkat  signifikasni  pada  10%,  5%,  and 1%, secara berurutan atau * p<.1, ** p<.05, *** p<.01.
Sumber: Data diolah oleh penulis (2021)
Tabel  3  merupakan  hasil  regresi  dengan vaiabel dependen leverage, Hasil yang didapat adalah Normalized  Uncertainty dan Moving Average  Uncertainty untuk  Negara  Indonesia secara  tidak  signifikan  berpengaruh  positif terhadap debt  maturity ,  artinya  ketidakpastian tidak berpengaruh terhadap debt maturity pada perusahaan  Indonesia.  Maka  penelitian  ini tidak  dapat  menemukan  bukti  dari  hipotesis penelitian  yang  kedua.  Hasil  yang  positif kemungkinan  dikarenakan  dua  alasan  sesuai dengan penelitian Datta et al. (2019).
Alasan  pertama,  sesuai  dengan  sisi demand channel yaitu pada masa ketidakpastian  tinggi,  menggunakan  utang jangka  pendek  memiliki  risiko  likuiditas  atau refinancing risk yang lebih tinggi (Custódio et al.,  2013;  Diamond,  1991).  Jika  pada  masa ketidakpastian  tinggi  biaya  likuiditas  atau refinancing cost lebih besar daripada mispricing  cost ,  maka  perusahaan  akan memilih  menggunakan  utang  jangka  panjang. Menggunakan  utang  jangka  pendek (short- maturity  debt) memerlukan refinancing  cost lebih  bagi  perusahaan.  Namun  pada  masa ketidakpastian tinggi perusahaan akan menurunkan leverage sehingga  menjadi  lebih hati-hati dalam keputusan debt maturity . Untuk mengatasi masalah refinancing cost, perusahaan akan memilih utang jangka panjang (long-maturity  debt) .  Walaupun  utang  jangka panjang  meningkatkan  masalah mispricing daripada  utang  jangka  pendek,  tetapi  saat ketidakpastian  tinggi  perusahaan  cenderung telah  berusaha  menghindari  disalah  hargakan ( mispriced) (Datta et al., 2019).
Kedua,  karena debt  maturity perusahaan Indonesia  bisa  saja  sangat  beragam,  maka karakteristik perusahaan sendiri dapat mempengaruhi hubungan antara ketidakpastian dengan debt  maturity. Perusahaan  yang memiliki  peluang  pertumbuhan  tinggi  akan memakai utang jangka panjang (long-maturity debt) daripada  utang  jangka  pendek (short-
maturity debt) saat ketidakpastian tinggi (Datta et al., 2019). Perusahaan berpeluang pertumbuhan tinggi memiliki masalah informasi asimetris yang lebih tinggi sehingga sulit  bagi  pemegang  utang  untuk  mengukur risiko  perusahaan.  Masalah  lainnya  adalah moral  hazard yang  memunculkan  masalah underinvestment (Datta et al., 2019) yang dapat diatasi  dengan  menggunakan  utang  jangka pendek  menurut  Myers  (1977).  Namun  pada masa ketidakpastian tinggi masalah underinvestment akan  terpendam  sehingga kebutuhan  utang  jangka  pendek  menurun  dan mendorong perusahaan berpeluang pertumbuhan yang tinggi  untuk  menggunakan utang  jangka  panjang.  Dunne  dan  Hughes (1994)  menyatakan  bahwa  pertumbuhan perusahaan  secara  signifikan  berhubungan dengan ukuran perusahaan dan usia perusahaan. Yaitu perusahaan berukuran kecil cenderung  memiliki  peluang  pertumbuhan yang  tinggi  daripada  perusahaan  berukuran besar  (Barclay  dan  Smith,  1995;  Coad,  2007; Evans., 1987), dan menggunakan utang jangka panjang (long-maturity  debt) pada  masa ketidakpastian tinggi (Datta et al., 2019).
Termotivasi  dengan  penjelasan  diatas, peneliti melakukan uji tambahan untuk melihat apakah  perusahaan  besar (big  firm) dan perusahaan  kecil (small  firm) memiliki perbedaan  dari  pengaruh  ketidakpastian  pada keputusan debt maturity perusahaan Indonesia. Regresi  ulang  dilakukan  dengan  membagi perusahaan  menurut  ukuran  perusahaan,  yaitu perusahaan  besar (big  firm) dan  perusahaan kecil (small  firm). Perusahaan  besar  (kecil) adalah sampel yang memiliki sales yang lebih tinggi  (rendah)  dibandingkan  dengan  median sales  seluruh  sampel  pada  kuartal  tersebut. Untuk  mengukur  hubungan  antara debt maturity dan ketidakpastian, estimasi dilakukan dengan menggunakan rumus regresi sesuai dengan model kedua.
Tabel 4. Hasil Regresi dengan Variabel Dependen Debt Maturity (Big Firm vs Small Firm)
Size Big Firm Small Firm (1) (2) (3) (4) Normalized Uncertainty Moving Average Uncertainty Normalized Uncertainty Moving Average Uncertainty Dependent Variable Debt Maturity Debt Maturity Debt Maturity Debt Maturity Normalized Uncertainty 0.013 (0.024)
0.017**
(0.007) Moving Average Uncertainty 0.125 (0.102)
0.077***
(0.027) SALES 0.049*** 0.050*** 0.008*** 0.008*** (0.012) (0.012) (0.002) (0.002) MB -0.005* -0.005* -0.003 -0.003 (0.003) (0.003) (0.003) (0.003) ROA -0.261*** -0.263*** 0.185*** 0.184*** (0.062) (0.062) (0.068) (0.068) LEV 0.167*** 0.167*** 0.189*** 0.189*** (0.030) (0.030) (0.026) (0.026) AM 0.218*** 0.219*** 0.044 0.044 (0.029) (0.029) (0.035) (0.035) EG -0.003 -0.003 -0.002 -0.002 (0.003) (0.003) (0.002) (0.002) TS 0.026*** 0.026*** -0.001 -0.001 (0.004) (0.004) (0.002) (0.002) GDP 0.020*** 0.022*** 0.003 0.003 (0.006) (0.006) (0.002) (0.002) CLI 0.009 0.009 0.000 0.000 (0.007) (0.007) (0.002) (0.002) Recession 0.013* 0.013* -0.004 -0.004 (0.007) (0.007) (0.003) (0.003) cons -2.166*** -2.261*** -0.177 -0.190 (0.546) (0.576) (0.169) (0.176) Observations 8249 8249 8211 8211 R 2 0.0780 0.0789 0.0607 0.0607 F-stat 56.68 52.34 17.95 15.74
Semua  variabel  telah  melalui  proses  winsor  dengan  asumsi  batas  outlier  1%.  Standar  eror  berada  di  bagian  bertanda  dalam  kurung  dengan periode sampel adalah dari tahun 2007 q1 sampai 2019 q4. *, **, dan *** adalah indikasi tingkat signifikani pada * p<.1, ** p<.05, *** p<.01. Sumber: Data diolah oleh penulis
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  pada perusahaan  besar  ketidakpastian  berpengaruh positif  namun  tidak  signifikan  terhadap debt maturity ,  artinya  pada  perusahaan  besar ketidakpastian  tidak  berpengaruh  terhadap debt  maturity. Selanjutnya  untuk  perusahaan kecil, Normalized  Uncertainty dan Moving Average  Uncertainty berpengaruh  positif terhadap debt maturity secara signifikan pada tingkat  5%  dan  1%,  maka debt  maturity perusahaan  cenderung  meningkat  pada  saat masa  ketidakpastian  tinggi.  Maka  sesuai penelitian Datta et al. (2019) bahwa pada masa ketidakpastian  tinggi  perusahaan  dengan
peluang pertumbuhan tinggi cenderung memperpanjang  waktu  jatuh  tempo  utang perusahaan  yaitu  menggunakan  utang  jangka panjang (long-maturity  debt) karena  pada masa ketidakpastian tinggi masalah underinvestment menjadi terpendam sehingga kebutuhan  untuk  menggunakan  utang  jangka pendek juga menurun. Risiko perusahaan dan refinancing  risk meningkat  selama  periode ketidakpastian  yang  tinggi  akan  mendorong perusahaan  dengan  peluang  pertumbuhan tinggi menggunakan utang jangka panjang.

## SIMPULAN
Untuk variabel dependen leverage, hasil penelitian  menunjukan  bukti  awal  bahwa ketidakpastian  merupakan  salah  satu  penentu (determinant) penting bagi keputusan leverage perusahaan  Indonesia,  karena  menunjukan hubungan  yang  negatif  dan  signifikan  antara ketidakpastian dengan leverage pada perusahaan  Indonesia,  maka  penelitian  ini menemukan  adanya  bukti  pada  hipotesis pertama.  Sehingga  benar  bahwa  saat  masa ketidakpastian  untuk  perusahaan  Indonesia, risiko  perusahaan  meningkat  dan  investor menuntut yield  spread yang  lebih  tinggi (Bradley  et  al.,  2016;Waisman  et  al.,  2015) sehingga  biaya  utang  meningkat,  kemudian perusahaan  cenderung  mengurangi  utang  dan leverage perusahaan turun.
Untuk  variabel  dependen debt  maturity, hasil penelitian menunjukan hubungan positif dan tidak signifikan antara ketidakpastian dan debt maturity pada perusahaan Indonesia. Hal ini dikarenakan ketidakpastiaan menyebabkan refinancing  cost lebih  besar  dibandingkan dengan mispricing cost dan membuat perusahaan  lebih  memilih  menggunakan hutang  jangka  panjang.  Selanjutnya,  analisis tambahan dilakukan denagn membagi sampel menurut  ukuran  perusahaan  ( sales ).  Sesuai dengan  Datta  et  al.  (2019),  hasil  menunjukan hubungan  yang  positif  dan  signifikan  antara ketidakpastian  dengan debt  maturity pada perusahaan berukuran kecil Indonesia.
Sehingga dapat disimpulkan, bahwa perusahaan  kecil  cenderung  menggunakan utang  jangka  panjang  daripada  utang  jangka pendek  pada  masa  ketidakpastian  untuk menghindari masalah underinvestment .

## DAFTAR PUSTAKA
Ahir, H., Bloom, N., & Furceri, D. (2018). The World Uncertainty Index. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.3275033 Bachmann, R., & Bayer, C. (2014). Investment
Dispersion  and  the  Business  Cycle. American  Economic  Review , 104 (4),
1392–1416. Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring Economic Policy
Uncertainty. The Quarterly Journal of Economics , 131 (4), 1593–1636.
https://doi.org/10.1093/qje/qjw024 BARCLAY, M. J., & SMITH, C. W. (1995).
The  Maturity  Structure  of  Corporate Debt. The  Journal  of  Finance , 50 (2), 609–631. https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261.1995.tb04797.x Bloom, N. (2014). Fluctuations in Uncertainty.
Journal  of  Economic  Perspectives , 28 (2),
153–176. https://doi.org/10.1257/jep.28.2.153
Bradley, D., Pantzalis, C., & Yuan, X. (2016).
Policy  risk  ,  corporate  political strategies  ,  and  the  cost  of  debt ☆ . Journal  of  Corporate  Finance , 40 ,
254–275.
https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2016 .08.001
Coad, A. (2007). A closer look at serial growth rate  correlation. Review  of  Industrial
Organization , 31 (1), 69–82. https://doi.org/10.1007/s11151-007-
9135-y
Çolak,  G.,  Durnev,  A.,  &  Qian,  Y.  (2017). Political  uncertainty  and  IPO  activity: Evidence  from  U.S.  gubernatorial elections.  In Journal of Financial and Quantitative  Analysis (Vol.  52,  Issue 6). https://doi.org/10.1017/S00221090170 00862 Custódio, C., Ferreira, M. A., & Laureano, L. (2013). Why are US firms using more short-term  debt? Journal  of  Financial Economics , 108 (1), 182–212.
https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2012. 10.009
Datta,  S.,  Doan,  T.,  &  Iskandar-Datta,  M. (2019).  Policy  uncertainty  and  the maturity  structure  of  corporate  debt. Journal  of  Financial  Stability , 44 ,
100694.
https://doi.org/10.1016/j.jfs.2019.1006 94
Diamond,  D.  W.  (1991).  Debt  Maturity Structure  and  Liquidity  Risk. The Quarterly  Journal  of  Economics , 106 (3), 709–737.
https://doi.org/10.2307/2937924 Dunne, Paul; Hughes, A. (1994). Age , Size , Growth and Survival : UK Companies in the 1980s. The Journal of Industrial Economics , 42 (2), 115–140.
Evans,  S,  D.  (1987).  The  Relationship Between  Firm  Growth  ,  Size  ,  and Age : Estimates for 100 Manufacturing Industries. The  Journal  of  Industrial Economics , 35 (4), 567–581.
Francis,  B.  B.,  Hasan,  I.,  &  Zhu,  Y.  (2014). Political  uncertainty  and  bank  loan contracting. Journal  of  Empirical Finance .
https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2014. 08.004
Gulen,  H.,  &  Ion,  M.  (2016).  Policy uncertainty  and  corporate  investment.
In Review  of  Financial  Studies . https://doi.org/10.1093/rfs/hhv050
Gungoraydinoglu,  A.,  Çolak,  G.,  &  Öztekin,
Ö.  (2017).  Political  environment, financial  intermediation  costs,  and financing patterns. Journal of
Corporate  Finance , 44 ,  167–192. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2017 .03.007
Julio,  B.,  &  Yook,  Y.  (2012).  Political uncertainty  and  corporate  investment cycles. Journal of Finance , 67 (1), 45–
83. https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.2011.01707.x
Knight,  F.  (1921).  Risk,  Uncertainty  and Profit, 1921. In University of Illinois at
Urbana-Champaign’s  Academy  for Entrepreneurial Leadership Historical Research Reference in Entrepreneurship .
Knight,  F.  H.  (1921). Risk,  Uncertainty  and Profit . Houghton Mifflin.
MYERS, S. C. (1977). DETERMINANTS OF
CORPORATE BORROWING.
Journal  of  Financial  Economics , 5
no. 2 ,
147–175. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/ 0304-405X(77)90015-0 Nguyen, N. H., & Phan, H. V. (2017). Policy
Uncertainty and Mergers and
Acquisitions.  In Journal  of  Financial and  Quantitative  Analysis (Vol.  52, Issue 2). https://doi.org/10.1017/S00221090170 00175 Pan, W. F., Wang, X., & Yang, S. (2019). Debt maturity, leverage, and political uncertainty. North  American  Journal of Economics and Finance .
https://doi.org/10.1016/j.najef.2019.04 .024
Pástor,  Ľ.,  &  Veronesi,  P.  (2013).  Political uncertainty and risk premia. Journal of Financial Economics . https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2013. 08.007 RAJAN,  R.  G.,  &  ZINGALES,  L.  (1995). What  Do  We  Know  about  Capital Structure? Some Evidence from International  Data. The  Journal  of
Finance , 50 (5), 1421–1460. https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.1995.tb05184.x
Stein, L. C. D., & Stone, E. (2010). The Effect of  Uncertainty  on  Investment,  Hiring, and  R&D:  Causal  Evidence  from Equity Options. Ssrn . https://doi.org/10.2139/ssrn.1649108 Stulz,  R.  (2004).  Does  Financial  Structure
Matter  for  Economic  Growth?  A Corporate Finance Perspective.
Financial  Structure  and  Economic Growth , 143–188.
Waisman,  M;  Zhu,  Y;  Ye,  P.  (2015).  The Effect  of  Political  Uncertainty  on  the Cost  of  Corporate  Debt. Journal  of Financial Economics , 23–27. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/
j.frl.2020.101676