Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian

## ANALISIS ARUS KAS, DISAGREGAT LABA DALAM MEMPREDIKSI ARUS KAS MASA DEPAN
Synthia Madyakusumawati Atma Jaya Catholic University synthia.madya@atmajaya.ac.id
ABSTRACT : The purpose of this research is to analyze the impact of cash flow, earnings and disagregat  earnings  in  predicting  future  cash  flow.  Hypothesis  testing  is  carried  out  by  using regression  model  using  financial  statement  data  from  BEI  2012-2016.  The  result  of  this  study indicate that the current cash flow have the most powerful tools in predicting future cash flow
Keyword : cash flow, aggreagate earnings, earnings, future cash flow
ABSTRAK: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dampak arus kas, pendapatan dan  disagregat  laba  dalam  memprediksi  arus  kas  masa  depan.  Pengujian  hipotesis  dilakukan dengan menggunakan model regresi dengan menggunakan data laporan keuangan dari BEI 2012- 2016.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  arus  kas  saat  ini  memiliki  alat  yang  paling  kuat dalam memprediksi arus kas masa depan
Kata kunci : arus kas, pendapatan agregat, pendapatan, arus kas masa depan

## I. PENDAHULUAN
Laporan  keuangan  merupakan  salah satu bentuk pertanggungjawaban manajemen  perusahaan  terhadap  para investornya. Hal tersebut juga
dikemukakan  dalam  PSAK  No.1  (2015) bahwa  tujuan  laporan  keuangan  adalah untuk  memberikan  informasi  terkait posisi  keuangan,  kinerja  keuangan,  dan arus  kas  entitas  yang  bermanfaat  bagi sebagian besar pengguna laporan keuangan  dalam  pembuatan  keputusan ekonomi.  SFAC  ( Statement  of  Financial Accounting  Concept )  No.8  Ob.  3  Tahun 2010  bahwa:  “Keputusan  oleh  investor yang ada dan potensial tentang membeli, menjual,  atau  memegang  instrumen ekuitas  dan  hutang  tergantung  pada tingkat  pengembalian  yang  mereka harapkan  dari  investasi  di  instrumen tersebut,  misalnya  pembayaran  dividen, pokok  dan  bunga,  atau  kenaikan  harga pasar.  Investor,  pemberi  pinjaman,  dan kreditur  lainnya  berekspektasi  mengenai pengembalian berdasarkan pada penilaian mereka  atas  waktu,  jumlah,  dan ketidakpastian (prospek) mendatang arus kas  bersih  entitas”.  Informasi  mengenai arus  kas  bersih  ini  diperoleh  dari  salah
satu laporan keuangan yaitu laporan arus kas. Laporan arus kas melaporkan jumlah arus  kas  masuk  serta  jumlah  arus  kas keluar perusahaan dalam periode tertentu. Informasi  yang  terkandung  dalam  arus kas  adalah  kemampuan  perusahaan dalam  menghasilkan  kas  dari  aktivitas perusahaan.  Aktivitas  perusahaan  yang disajikan  dalam  3  bagian  arus  kas  yaitu arus  kas  aktivitas  operasi,  arus  kas aktivitas  investasi  dan  arus  kas  aktivitas pendanaan  (Reeve  Warren  2016). Laporan  arus  kas  adalah  salah  satu  alat analisis yang digunakan dalam memprediksi arus kas di masa yang akan datang. Proyeksi arus kas masa depan ini menjadi salah satu sumber informasi bagi investor  atau  para  pengguna  laporan lainnya  dalam  pengambilan  keputusan ekonomi. Hassan Karimi (2013)
menyatakan  bahwa  arus  kas  kegiatan operasi  mempengaruhi  prediksi  arus  kas kegiatan  operasi  di  masa  depan.  Hal  ini juga  didukung  oleh  penelitian  Aghaei  & Shakeri  (2010),  yang  meneliti  mengenai kemampuan arus kas dan komponen laba berhubungan  dengan  ramalan  arus  kas. Hasil  penelitian  tersebut  menunjukan bahwa  laba,  arus  kas,  dan  komponen akrual  memiliki  kemampuan  untuk
Jurnal Akuntansi Bisnis Vol.11 (No.1 ) : Hal. 54-67 Th. 2018 ISSN: 1979-360X E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
memprediksi arus kas masa depan tetapi, arus  kas  memiliki  kemampuan  prediksi yang  lebih  baik  dari  pada  laba.  Laporan laba  rugi  melaporkan  kinerja  dari  suatu perusahaan  selama  periode  tertentu  yang dibutuhkan  untuk  mengambil  keputusan tentang  sumber  ekonomi  yang  akan dikelola oleh suatu perusahaan. Munawir (2010, p. 26) mengatakan, bahwa laporan laba  rugi  merupakan  suatu  laporan  yang sistematis  tentang  penghasilan,  beban, laba-rugi  yang  diperoleh  oleh  suatu perusahaan  selama  periode  tertentu. Laporan  laba  rugi  disajikan  dengan metode akrual basis. Menurut Subramanyam  et  al.  (2010),  laba  akrual lebih unggul dalam memprediksi arus kas masa depan.

## II. TINJAUAN LITERATUR
Laporan  keuangan  merupakan  bentuk pelaporan  yang  terstruktur  dari  posisi keuangan  dan  kinerja  keuangan  sebuah perusahaan.  Menurut  PSAK  No.1 Tahun 2015,  Tujuan  laporan  keuangan  adalah untuk  memberikan  informasi  mengenai posisi  keuangan,  kinerja  keuangan,  dan arus  kas  perusahaan  yang  bermanfaat bagi  sebagian  besar  pengguna  laporan keuangan  dalam  pembuatan  keputusan ekonomi. Laporan keuangan juga menunjukan pertanggungjawaban manajemen  atas  penggunaan  sumber daya  yang  dipercayakan  kepada  mereka. Salah  satu  bagian  dari  laporan  keuangan yang  menjadi  pusat  perhatian  adalah laporan laba rugi, laporan ini menyajikan informasi  keuntungan  atau  kerugian  dari sebuah perusahaan.
Laba  merupakan  selisih  positif  dari penghasilan  dan  beban  dalam  suatu periode  tertentu.  Menurut  Stice  & Skousen  (2007)  laba  adalah  jumlah residual  yang  tertinggal  setelah  semua beban  dikurangkan  pada  penghasilan. Unsur  yang  secara  langsung  berkaitan dengan pengukuran laba adalah
penghasilan  dan  beban.  Penghasilan ( income )  merupakan  kenaikan  manfaat ekonomi  selama  suatu  periode  akuntansi dalam bentuk pemasukan atau
penambahan  aktiva  atau  penurunan
kewajiban  yang  menyebabkan  kenaikan ekuitas yang tidak berasal dari kontribusi penanaman  modal.  Penghasilan  dapat diklasifikasikan  menjadi  pendapatan ( revenue )  yang  merupakan  penghasilan yang  timbul  dari  aktivitas  operasi perusahaan,  dan  keuntungan  ( gain )  yang merupakan  penghasilan  dari  aktivitas yang  rutin,  seperti  pengalihan  aktiva lancar,  dan  kenaikan  jumlah  aktiva jangka  panjang.  Sedangkan  unsur  kedua dari  laba  adalah  beban  yang  merupakan penurunan  manfaat  ekonomi  selama suatu  periode  akuntansi  dalam  bentuk arus kas keluar atau berkurangnya aktiva atau terjadinya kewajiban yang menyebabkan  penurunan  ekuitas  yang tidak  menyangkut  pembagian  kepada penanam modal. Beban sendiri
diklasifikasikan  menjadi expense yang merupakan  pengeluaran  dari  aktivitas operasi  perusahaan,  dan  rugi  ( loss )  yang merupakan  pengeluaran  dari  aktivitas perusahaan  yang  jarang  terjadi,  seperti bencana,  dan  pelepasan  aktiva  tidak lancar.  Selisih  bersih  antara  penghasilan dan  beban  sering  digunakan  sebagai ukuran  kinerja  perusahaan,  pengukuran efisiensi manajemen, sebagai pengukuran keberhasilan  serta  pedoman  dalam mengambil keputusan manajerial di masa yang akan datang dan bagi para investor informasi  mengenai  laba  digunakan untuk  menilai  imbalan  investasi  ( return of investment ) dan penghasilan per saham ( earning  per  share )  di  masa  yang  akan datang.  Informasi  mengenai  laba  dapat dilihat  dalam  Laporan  laba  rugi  dan penghasilan  komprehensif  lain.  Laporan tersebut  dapat  digunakan  oleh  para pengguna  laporan  sebagai  acuan  dalam pengambilan keputusan ekonomi. Laporan  laba  rugi  adalah  laporan  utama yang menginformasikan
mengenai kinerja  dan  profitabilitas  perusahaan. Informasi  tersebut  seringkali  digunakan untuk  memperkirakan  kemampuan  suatu perusahaan  dalam  menghasilkan  kas  dan setara  kas  di  masa  yang  akan  datang. Ebaid  (2011)  dalam  penelitiannya  yang menyatakan bahwa laba bersih
mempunyai  kemampuan  prediktif  yang unggul dalam memprediksi arus kas masa
Jurnal Akuntansi Bisnis Vol.11 (No.1 ) : Hal. 54-67 Th. 2018 ISSN: 1979-360X E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
depan  dibandingkan  dengan  arus  kas historis.  Maka  hipotesis  pertama  dari penelitian ini adalah
H1  :  Laba  bersih  Tahun  Ini
Menggungguli Arus Kas dalam Memprediksi Arus Kas Masa Depan Laporan  arus  kas  melaporkan  arus kas  masuk  dan  arus  kas  keluar  suatu perusahaan  selama  periode  tertentu sehingga pengguna laporan dapat mengetahui aliran kas yang diperoleh dan digunakan  seacara  tunai.  Dalam  PSAK No.  2  Tahun  2015,  Laporan  arus  kas mempunyai  manfaat  untuk  menyediakan informasi  yang  memungkinkan  para pengguna untuk mengevaluasi perubahan dalam  asset  netto  perusahaan,  struktur keuangannya,  dan  kemampuannya  untuk mempengaruhi  jumlah  serta  waktu  arus kas  dalam  rangka  penyesuaian  terhadap keadaan  dan  peluang  yang  berubah. Adapun  tujuan  laporan  arus  kas  yang sejalan dengan manfaat laporan arus kas, menurut PSAK No.2 Tahun 2015 adalah untuk  menilai  kemampuan  entitas  dalam menghasilkan  kas  dan  setara  kas  serta menilai kebutuhan entitas untuk
menggunakan  arus  kas  tersebut,  dan laporan  arus  kas  ditujukan  untuk memberikan  informasi  yang  relevan kepada  para  pengguna  dalam  proses pengambilan
keputusan
ekonomi.
Laporan  arus  kas  terdiri  dari  tiga aktivitas,  yaitu  aktivitas  operasional, aktivitas  pendanaan,  dan  aktivitas investasi.  Klasifikasi  menurut  aktivitas memberikan  informasi  kepada  para pengguna  untuk  mengevaluasi  pengaruh aktivitas tersebut terhadap posisi keuangan  perusahaan  juga  terhadap jumlah  kas  dan  setara  kas.  Menurut Kieso,  et  al  (2008,  p.  213)  aktivitas dalam  laporan  arus  kas  adalah  sebagai berikut  :  1.  Aktivitas  operasi    meliputi pengaruh  kas  dari  transaksi  yang digunakan untuk menentukan laba bersih. 2.  Aktivitas  pendanaan  merupakan aktivitas yang meliputi perolehan sumber daya  dari  pemilik  dan  komposisinya kepada  mereka  dengan  pengembalian atas  dan  dari  investasinya  juga  meliputi peminjaman  uang  dari  kreditor  serta
pelunasannya.  3.  Aktivitas  investasi meliputi  pemberian  dan  penagihan pinjaman  serta  perolehan  dan  pelepasan investasi  (baik  utang  maupun  ekuitas) serta properti, pabrik, dan peralatan.
Laba  bersih  didapatkan  dari penghasilan utama perusahaan setelah  dikurangi  dengan  beban- beban  yang  terjadi.  Penghasilan  dan beban tersebut dapat berupa penerimaan  atau  pembayaran  kas secara  tunai  dan  penerimaan  atau pembayaran  kas  secara  kredit. Berkaitan dengan pencatatan
penghasilan  dan  beban  terdapat  dua metode  yang  digunakan,  yaitu metode cash  basis dan  metode accrual  basis .  Metode cash  basis merupakan metode pencatatan dimana, pendapatan dan beban diakui ketika  kas  diterima  dan  dikeluarkan oleh  perusahaan.  Sedangkan  metode accrual  basis merupakan  metode pencatatan  dimana,  pendapatan  dan beban  diakui  ketika  transaksi  terjadi dan  direalisasikan  meskipun  tanpa adanya  arus  kas  masuk  dan  arus  kas keluar.  Laporan  keuangan  termasuk laporan  laba  rugi  dan  komprehensif lainnya  disusun  menggunakan  basis akrual  kecuali  laporan  arus  kas. Meskipun  penyusunan  laporan  laba rugi menggunakan basis akrual tetapi ada  unsur  basis  kas  yang  terdapat dalam laba bersih, seperti
penerimaan  dan  pembayaran  kas secara  tunai  ( real  time )  yang berkaitan  dengan  aktivitas  operasi perusahaan.
Maka dapat
disimpulkan  bahwa  Laba  bersih  = Arus kas operasi + akrual. Laba yang dibagi  menjadi  arus  kas  operasi  dan komponen akrual inilah yang disebut dengan  laba  disagregat.  Komponen akrual  dalam  laba  secara  siginifkan meningkatkan  kemampuan  prediktif laba  untuk  menilai  arus  kas  di  masa yang  akan  datang  hal  ini  juga dinyatakan  dalam,  SFAC  No.8  Ob. 17 bahwa: “Akuntansi akrual menggambarkan  efek  dari  transaksi, dan  peristiwa  lain  dan  keadaan  pada
Jurnal Akuntansi Bisnis Vol.11 (No.1 ) : Hal. 54-67 Th. 2018 ISSN: 1979-360X E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
sumber-sumber ekonomi suatu entitas  pelaporan  dan  klaim  pada periode  dimana  efek  tersebut  terjadi, bahkan  jika  penerimaan  kas  yang dihasilkan  dan  pembayaran  terjadi dalam periode yang berbeda. Hal ini penting  karena  informasi  tentang sumber-sumber ekonomi suatu entitas  pelaporan  dan  klaim  dan perubahan  dalam  sumber  daya ekonomi  dan  klaim  selama  periode itu memberikan dasar yang lebih baik untuk menilai kinerja entitas lalu dan masa depan daripada hanya informasi tentang  penerimaan  dan  pengeluaran kas  selama  periode  itu”.  Informasi dari metode pencatatan akrual dinilai lebih  tepat  waktu,  karena  arus  kas tidak selalu terjadi bersamaan dengan aktivitas  usaha.    Komponen  akrual juga  sesuai  dengan  prinsip  matching dimana  beban  diakui  bersamaan dengan  pendapatan  dalam  suatu periode, walaupun adanya perpindahan kas. Menurut Subramanyam  dan  Wild  (2010),
menyatakan bahwa laporan laba rugi berbasis  akrual  lebih  relevan  dalam mengukur  kapasitas  dan  kinerja perusahaan  untuk  menghasilkan  kas saat  ini  dan  pada  masa  mendatang. Keunggulan akrual dalam menyajikan  informasi  relevan  atas kinerja  dan  kondisi  keuangan  suatu perusahaan,  dan  untuk  memprediksi arus kas masa depan adalah: a.  Pencatatan  dan  pengakuan  laba dengan  basis  akrual  lebih  unggul untul  menilai  kinerja  keuangan dibandingkan dengan arus kas. b.  Kondisi  keuangan  pencatatan secara  akrual  menghasilkan  kondisi neraca  yang  lebih  akurat  dalam merefleksikan  sumber  daya  yang tersedia bagi suatu perusahaan untuk menghasilkan arus kas masa depan c. Prediksi arus kas masa depan laba yang  berbasis  akrual  dinilai  unggul dalam  memprediksi  arus  kas  masa depan.
Komponen  akrual  ini  dipercaya menjadi  salah  satu  faktor  yang
menguatkan  laba  bersih  dalam memprediksi  arus  kas  masa  depan. Hal  ini  juga  ditunjukan  dari penelitian  oleh  Ebaid  (2011),  yang menyimpulkan  bahwa  laba  yang didisagregatkan dan komponen akrual  merupakan  komponen  utama yang  meningkatkan  kemampuan prediksi  laba  untuk  memprediksi arus  kas  masa  yang  akan  datang. Maka hipotesis kedua dari penelitian ini yaitu
H2  :  Komponen  Laba  Disagregat Mengungguli  Kemampuan  Laba dalam  Memprediksi  Arus  Kas Masa Depan

## III. METODE PENELITIAN
2. 1 Model Penelitian Model 1 Model 2 Model 3

## 2. 2 Definisi Operasional Variabel
Variable  dependen  dalam  penelitian ini  merupakan  arus  kas  masa  depan
Laba Bersih
Tahun Berjalan
Arus Kas
Aktivitas Operasi
Tahun Berjalan
Laba Disagregat  Arus Kas Aktivitas Operasi Tahun Berjalan  Komponen Akrual
Arus kas masa yang akan datang
Arus kas masa yang akan datang
Arus kas masa yang akan datang
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
sedangkan variabel independen
terdiri  dari  laba,  arus  kas,  dan komponen  laba  (  komponen  akrual dan arus kas operasi).
Variabel dependen

## Arus Kas operasi tahun t+1
Variabel dependen dari penelitian ini adalah  arus  kas  masa  depan,  yang merupakan penerimaan dan
pengeluaran  kas  perusahaan  pada masa  depan.  Laporan  arus  kas melaporkan informasi mengenai arus kas  masuk  dan  arus  kas  keluar  dari tiga aktivitas yaitu, aktivitas operasi, investasi,  dan  pendanaan.  Dalam penelitian  ini  variabel  dependen diukur  dari  total  arus  kas  aktivitas operasi  yang  terdapat  di  laporan keuangan perusahaan berupa laporan arus  kas  aktivitas  operasi  dari  tahun 2012  sampai  dengan  tahun  2016. Data yang diukur adalah data laporan arus  kas  aktivitas  operasi  di  tahun selanjutnya  yaitu  CFO t+1 .  Arus  kas aktivitas operasi melaporkan arus kas keluar  dan  arus  kas  masuk  dalam aktivitas  utama  perusahaan  yang menentukan kinerja serta kemampuan perusahaan dalam
memelihara likuiditasnya.
Variabel independen Variabel  independen  dari  model  1 :  CFO t+1 = α 0 + α 1 EARN t + µ t
EARNt (Laba tahun t) Laba yang digunakan dalam
penelitian  ini  adalah  laba  bersih setelah  disesuaikan  dengan  pajak. Hasil  tersebut  diperoleh  dari  angka yang  menunjukan  selisih  antara seluruh  penjualan  dikurangi  beban- beban,  pajak  penghasilan  dari kegiatan operasi perusahaan dan non operasi  perusahaan,  serta  pos-pos luar  biasa  lainnya  pada  periode tertentu
Variabel  independen  dari  model  2 :  CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + µ t

## Arus kas aktivitas operasi tahun t
Dalam  penelitian  ini  arus  kas  aktivitas operasi  yang  digunakan  adalah  arus  kas bersih,  dimana  merupakan  selisih  antara arus kas masuk dan arus kas keluar. Arus kas bersih dari aktivitas operasi diperoleh dari laporan keuangan tahunan yaitu arus kas  bersih  aktivitas  operasi  tanggal  31 Desember.
Variabel  independen  dari  model  3    : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + α 2 ACC t + µ t

## Laba disagregat
Laba disagregat adalah laba yang terbagi atas dua komponen utama yaitu, arus kas operasi  dan  komponen  akrual.  Arus  kas operasi  yang  digunakan  adalah  arus  kas bersih dari aktivitas operasi pada laporan arus kas perusahaan, sedangkan komponen akrual didapatkan dari pengurangan  laba  bersih  setelah  pajak yang  ada  dalam  laporan  laba  rugi komprehensif  dengan  arus  kas  bersih aktivitas  operasi  yang  terdapat  pada laporan arus kas.

## 2. 3 Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data
sekunder  yang  diambil  dari  laporan keuangan  perusahaan  manufaktur  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Penelitian ini juga menggunakan laporan keuangan perusahaan manufaktur selama lima tahun, yaitu tahun 2012-2016. Data sekunder  dalam  penelitian  ini  bersifat kuantitatif  yaitu  laporan  keuangan tahunan perusahaan .

## 2. 4 Metode Analisis Data
Statistika  deskriptif digunakan  untuk mendeskripsikan  variabel-variabel  dalam penelitian ini.

## Pengujian asumsi Klasik
Pengujian ini terdiri dari Uji Normalitas, Multikolinearitas, Heteroskedastisitas,
Autokorelasi
Analisis Regresi Berganda
Jurnal Akuntansi Bisnis Vol.11 (No.1 ) : Hal. 54-67 Th. 2018 ISSN: 1979-360X E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
Model  prediksi  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari tiga persamaan, yaitu sebagai berikut:
Persamaan (1) digunakan untuk menguji pengaruh laba agregat terhadap arus kas operasi dalam satu tahun mendatang.
CFO t+1 = α 0 + α 1 EARN t + µ t Persamaan  (2)  digunakan  untuk  menguji pengaruh  arus  kas  operasi  terhadap  arus kas  operasi  dalam  satu  tahun  yang  akan datang. CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + µ t
Persamaan  (3)  digunakan  untuk  menguji pengaruh laba disagregat yang terdiri dari arus  kas  operasi  dan  total  komponen akrual  terhadap  arus  kas  operasi  satu tahun mendatang
CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + α 2 ACC t + µ t
Keterangan :
CFO t+1 :  Arus  kas  operasi  pada  periode selanjutnya
α 0 , α 1, α 2 : Koefisien t : Tahun amatan EARN t :  Laba  bersih  pada periode t CFO t :  Arus  kas  operasi  pada periode t ACC t : Total komponen akrual = EARN t – CFO t
µ : Error term
Hipotesis  pertama  dibuktikan  melalui angka  Adj  R 2 dan  tingkat  signigikansi dari uji t variabel dari model pertama dan kedua,  angka  Adj  R 2 yang  lebih  tinggi menunjukkan bawah model tersebut lebih unggul  dalam  memprediksi  arus  kas  di masa depan.
Hipotesis  kedua  dibuktikan  melalui  laba yang  didisagregatkan  dan  komponen akrual merupakan komponen utama yang meningkatkan  kemampuan  prediksi  laba untuk  memprediksi  arus  kas  masa  yang akan  datang.  Jika  angka  Adj  R 2 dan tingkat  signigikansi  dari  uji  t  variabel pada  model  ke  tiga  paling  tinggi,  maka
terbukti  laba  yang  didisagregatkan  akan meningkatkan  kemampuan  prediksi  laba untuk  memprediksi  arus  kas  masa  yang akan datang.

## IV. Analisa dan Pembahasan
Penelitian  ini  menganalisis  apakah  laba dapat  memprediksi  arus  kas  di  masa mendatang dengan lebih tepat dibandingkan  arus  kas  masa  kini,  dan apakah laba disagregat akan
meningkatkan  kemampuan  prediksi  laba untuk  memprediksi  arus  kas  masa  yang akan datang. Penelitian ini menggunakan data  perusahaan  publik  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia.  Jumlah  sampel yang  digunakan  adalah  248  tahun perusahaan  (manufaktur  dan  jasa)  yang telah go  public di  BEI  selama  periode 2012 – 2016.
4.1. Gambaran Umum Data
Tabel 4.1

## Statistik Deskriptif

## EARN(t )LABA BERSIH
Maximum 23.317.000.000.000 TLKM 2015 Mean 1.500.721.026.249 Minimum 1.933.819.152 INDS 2015 ACC (t) L.bersih-cfo Maximum 13.812.000.000.000 ASII 2012 Mean (192.428.034.460) Minimum (20.352.000.000.000) TLKM 2015
Laba  bersih  tertinggi  diperoleh  oleh  PT Telkom  pada  tahun  2015,  sedangkan yang  paling  kecil  dimiliki  oleh  PT Indospring pada tahun 2015. Arus  Kas  Operasi  terbesar  dimiliki  oleh PT Telkom  tahun  2016, sedangkan  yang paling minimum adalah PT Trisula tahun 2014.  Akrual  yang  dihitung  dari  laba disgregatkan,  paling  tinggi  diperoleh Astra International tahun 2015, sedangakan akrual yang paling minimum diperoleh PT Telkom Tahun 2015
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/
Hasil Penelitian

## 4.2. Uji Asumsi Klasik
Dalam analisis regresi berganda,
dilakukan  beberapa  pengujian,  yaitu normalitas,
multikolinearitas, heteroskedastisitas,  dan  autokorelasi. Hasil  dari  masing-masing  pengujian tersebut yaitu sebagai berikut:

## 4.2.1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  menguji dalam  model  regresi  berganda  berasal dari  populasi  yang  terdistribusi  normal. Pengujian  normalitas  dilakukan  dengan menggunakan  analisis  grafik.  Dalam analisis grafik digunakan metode normal probability  plot,  distribusi  normal  akan ditunjukkan  dengan  terbentuknya  satu garis lurus diagonal
Gambar 4.1 Hasil Pengujian Normalitas Laba Agregat
Dari model 1 :  CFO t+1 = α 0 + α 1 EARN t
+ µ t
Gambar 4.2
Hasil Pengujian Normalitas Arus Kas tahun t
Dari Model 2 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + µ t Gambar 4.3 Hasil Pengujian Normalitas Laba disagregat
Dari model 3 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + α 2 ACC t + µ t
Dari  Gambar  4.1,  4.2  dan  4.3  dapat dilihat bahwa hasil pengujian menunjukan  bahwa  distribusi  data normal.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari terbentuknya satu garis diagonal.
4.2.2. Multikolinearitas
Tabel 4.2 Model  3  : CFO t+1 =  α 0 +  α 1 CFO t +  α 2 ACC t + µ t
Coefficients a
Jurnal Akuntansi Bisnis Vol.11 (No.1 ) : Hal. 54-67 Th. 2018 ISSN: 1979-360X E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/
Hasil Penelitian
Model Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffici ents t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toler ance VIF 1 (Co nsta nt) 88882. 901 29358. 663 3.027  .003 AC C .165 .069 .125  2.383  .019  .830  1.205 CF Ot .816 .052 .824  15.70 3 .000  .830  1.205

## Dependent Variable: sqrtCFOt1
Dari  tabel  diatas  didapatkan  bahwa  nilai VIF  dari  laba  disagregat  adalah  sebesar 1,205  dimana  angka  ini  kurang  dari  10. Hal  ini  menunjukan  bahwa  tidak  ada multikolinearitas.  Model  1  dan  2  tidak diuji  multikolinearitas  karena  persamaan berupa regresi linier sederhana.

## 4.2.3. Heteroskedastisitas
Uji ini menilai apakah ada ketidaksamaan varian  dari  residual  untuk  semua pengamatan  pada  model  regresi  linear. Uji yang digunakan adalah Glejser
Tabel 4.3 Model 1 : CFO t+1 = α 0 + α 1 EARN t + µ t Coefficients a Model
Unstandardiz ed Coefficients Standar dized Coeffici ents t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant)  88734 .486 6764. 475 13.118  .000 Earnt -.009  .009 -.074 -.996  .321 a. Dependent Variable: RES2 Kesimpulannya: Apabila nilai signifikansi  (Sig.)  >  0,05  maka  tidak terjadi  gejala  heteroskedastisitas.  Dari output  di  atas,  maka  tampak  bahwa variabel  EARNT  tidak  ada  gejala heteroskedastisitas karena Sig. > 0,05.
Tabel 4.4 Model 2 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + µ t
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffici ents t Sig. B Std. Error Beta 1  (Consta nt) 85623. 948 6314.3 55 13.56 0 .000 CFOt .007 .006 .080  1.206  .229 a. Dependent Variable: RES2 Kesimpulannya: Apabila nilai signifikansi  (Sig.)  >  0,05  maka  tidak terjadi  gejala  heteroskedastisitas.  Dari output  di  atas,  maka  tampak  bahwa variabel CFOt tidak ada gejala heteroskedastisitas karena Sig. > 0,05.
Tabel 4.5
model 3 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + α 2 ACC t + µ t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffici ents t Sig. B Std. Error Beta 1  (Const ant) 93950. 487 17221. 530 5.455 .000 ACC .099 .041 .265 2.435 .017 CFOt -.020 .031 -.073 -.670 .505 a.  Dependent Variable: RES2 Kesimpulannya: Apabila nilai signifikansi  (Sig.)  >  0,05  maka  tidak terjadi  gejala  heteroskedastisitas.  Dari output  di  atas,  maka  tampak  bahwa variabel CFOt dan ACC tidak ada gejala heteroskedastisitas karena Sig. > 0,05.

## 4.2.4. Autokorelasi
Run test sebagai bagian dari statistik non – parametric dapat pula digunakan untuk menguji  apakah  antar  residual  terdapat korelasi  yang  tinggi.  Jika  antar  residual
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
tidak  terdapat  hubungan  korelasi  maka dikatakan  bahwa  residual  adalah  acak atau random
Tabel 4.6 Model 1 : CFO t+1 = α 0 + α 1 EARN t + µ t Runs Test Unstandardized Residual Test Value a 5301.65747 Cases < Test Value 91 Cases >= Test Value 92 Total Cases 183 Number of Runs 76 Z -2.446 Asymp. Sig. (2-tailed) .164 a. Median
Nilai  signifikansi  (Asymp.Sig  (2-tailed)) =  0.164  >  ρ  value  0.05  berarti  tidak terjadi autokorelasi
Tabel 4.7 Model 2 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + µ t

## Runs Test
Unstandardized Residual Test Value a -3536.31658 Cases < Test Value 115 Cases >= Test Value 115 Total Cases 230 Number of Runs 132 Z 2.115 Asymp. Sig. (2-tailed) .074 a. Median Nilai  signifikansi  (Asymp.Sig  (2-tailed))
=  0.074  >  ρ  value  0.05  berarti  tidak terjadi autokorelasi
Tabel 4.8 model  3  : CFO t+1 =  α 0 +  α 1 CFO t +  α 2 ACC t + µ t

## Runs Test
Unstandardized Residual Test Value a -5221.92521 Cases < Test Value 49 Cases >= Test Value 50 Total Cases 99 Number of Runs 52 Z .304 Asymp. Sig. (2-tailed) .761 a. Median
Nilai  signifikansi  (Asymp.Sig  (2-tailed)) =  0.761  >  ρ  value  0.05  berarti  tidak terjadi autokorelasi
4.3 Analisis Regresi Berganda
4.3.1 Uji F
Tabel 4.9
Model 1 : CFO t+1 = α 0 + α 1 EARN t + µ t
ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Squar e F Sig. 1 Regres sion 4.810E13 1  4.810 E13 4486. 390 .000 a Residu al 1.940E12 181  1.072 E10 Total 5.004E13 182 a. Predictors: (Constant), sqrtEarnt b. Dependent Variable: sqrtCFOt1
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat bahwa  nilai  p-value  dari  model penelitian  laba  agregat  sebesar 0,000.  Karena  p-value  jauh  lebih kecil  dari  tingkat  signifikansi  yaitu
0,05,  maka  dapat  disimpulkan bahwa model regresi dapat
digunakan  untuk  meprediksi  arus kas  operasi  dimasa  mendatang (CFO t+1 )  atau  dapat  dikatakan EARN t berpengaruh  terhadap  arus kas operasi di masa mendatang.
Jurnal Akuntansi Bisnis Vol.11 (No.1 ) : Hal. 54-67 Th. 2018 ISSN: 1979-360X E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
Tabel 4.10
Model 2 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + µ t
ANOVA b
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regressi on 1.420E14 1  1.420E14 10648 .174 .000 a Residual  3.040E12 228  1.333E10 Total 1.450E14 229 a. Predictors: (Constant), sqrtCFOt b. Dependent Variable: sqrtCFOt1
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat bahwa  nilai  p-value  dari  model penelitian  arus  kas  sebesar  0,000. Karena p-value jauh lebih kecil dari tingkat signifikansi yaitu 0,05, maka dapat  disimpulkan  bahwa  model regresi  dapat  digunakan  untuk meprediksi  arus  kas  operasi  dimasa mendatang  (CFO t+1 )  atau  dapat dikatakan  arus  kas  tahun  berjalan berpengaruh  terhadap  arus  kas operasi di masa mendatang.
Tabel 4.11 Model 3 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + α 2 ACC t + µ t
ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regres sion 8.215E12 2  4.107E12  233.2 31 .000 a Residu al 1.603E12  91  1.761E10 Total 9.818E12  93 a. Predictors: (Constant), sqrtCFOt, sqrtACC b. Dependent Variable: sqrtCFOt1
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat bahwa  nilai  p-value  dari  model penelitian  sebesar  0,000.  Karena  p- value  jauh  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi  yaitu  0,05,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  regresi dapat  digunakan  untuk  meprediksi arus  kas  operasi  dimasa  mendatang (CFO t+1 )  atau  dapat  dikatakan  laba yang  di  disagregatkan  mejadi komponen akrual dan arus kas tahun
berjalan berpengaruh  terhadap  arus kas operasi di masa mendatang.

## 4.3.2 Uji t
Tabel 4.12 Model 1 : CFO t+1 = α 0 + α 1 EARN t
+ µ t Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffici ents t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant)  14767.89 7 11633. 607 1.269  .206 Earnt 1.037 .015 .980  66.981  .000 a. Dependent Variable: sqrtCFOt1
Pada Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa tingkat  signifikansi  yang  dihasilkan laba bersih atau laba agregat adalah sebesar  0,000.  Dengan  demikian, nilai  p-value  (0,000)  <  α  (0,05), yang berarti H0 ditolak. Maka dapat disimpukan  bahwa  laba  bersih memiliki kemampuan dalam
memprediksi arus kas masa depan.
Tabel 4.13 Model 2 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + µ t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
Standar dized Coeffici ents t Sig. B Std. Error Beta 1 (Consta nt) 15875. 678 10320. 999 1.538  .125 CFOt 1.011 .010 .989  103.1 90 .000

## a. Dependent Variable: sqrtCFOt1
Pada Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa tingkat  signifikansi  yang  dihasilkan arus kas masa tahun berjalan adalah sebesar  0,000.  Dengan  demikian, nilai  p-value  (0,000)  <  α  (0,05),
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
yang berarti H0 ditolak. Maka dapat disimpukan  bahwa  arus  kas  tahun berjalan memiliki kemampuan dalam  memprediksi  arus  kas  masa depan
Tabel 4.14
Model 3 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + α 2 ACC t + µ t Coefficients a Model
Unstandardiz ed
Coefficients Standar dized Coeffici ents
t Sig. B Std. Error Beta 1  (Con stant ) 55815 .502 26379 .295 2.116  .037 ACC .176  .061 .134 2.897  .005
CFOt  .842  .046 .853  18.425  .000 a. Dependent Variable: sqrtCFOt1
Pada Tabel 4.14 dapat dilihat bahwa tingkat  signifikansi  yang  dihasilkan laba  agregat    (akrual  dan  arus  kas mas  kini)  adalah  sebesar  0,000  dan 0.005.  Dengan  demikian,  nilai  p- value  (0,000)  <  α  (0,05),  yang berarti  H0  ditolak.  Maka  dapat disimpukan  bahwa  laba  yang  di disagregatkan  dalam  bentuk  akrual dan arus kas tahun berjalan memiliki kemampuan  dalam  memprediksi arus kas masa depan
4.3.3 Koefisien Determinasi (R 2 ) Nilai  yang  diperoleh  dari  koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa jelas kemampuan variabel independen secara bersamaan dalam menjelaskan
variabel dependen.
Tabel 4.15 Model 1 : CFO t+1 = α 0 + α 1 EARN t + µ t
Model Summary b Mod el R R Square Adjust ed R Squar e Std. Error of the Estimate Durbi n- Wats on 1 .995 a .981  .980  1.03542E 5 1.736 a. Predictors: (Constant), Earnt
b. Dependent Variable: CFOt1
Dari tabel 4.15 dapat dilihat bahwa angka R 2 dalam  model  penelitian  laba  agregat sebesar  0,981  atau  98,1%.  Hal  ini menunjukan bahwa laba agregat atau laba bersih  dapat  menjelaskan  98,1%  variasi arus kas masa depan. Sedangkan sisanya (100%-98,1%)  =  1,9%  dijelaskan  oleh sebab-sebab yang lain diluar model.
Tabel 4.16 Model 2 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + µ t
Model Summary b M od el R R Square Adjust ed R Squar e Std. Error of the Estimate Durbi n- Wats on 1 .989 a .979  .979  1.15467E 5 2.221 a. Predictors: (Constant), sqrtCFOt
b. Dependent Variable: sqrtCFOt1
Dari  tabel  4.16  dapat  dilihat  bahwa angka R 2 dalam  model  penelitian laba  agregat  sebesar  0,979  atau 97,9%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa arus  kas  tahun  berjalan  dapat menjelaskan  97,9%  variasi  arus  kas masa  depan.  Sedangkan  sisanya (100%-97,9%)  =  2.1%  dijelaskan oleh  sebab-sebab  yang  lain  diluar model.
Tabel 4.17 Model 3 : CFO t+1 = α 0 + α 1 CFO t + α 2 ACC t + µ t
Jurnal Akuntansi Bisnis Vol.11 (No.1 ) : Hal. 54-67 Th. 2018 ISSN: 1979-360X E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/
Hasil Penelitian
Model Summary b
M od el R R Square Adjust ed R Squar e Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .996 a .986  .984  1.32707E 5 2.351 a. Predictors: (Constant), CFOt, ACC b. Dependent Variable: CFOt1
Dari  tabel  4.17  dapat  dilihat  bahwa angka R 2 dalam  model  penelitian laba  disagregat  sebesar  0,986  atau 98,6%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa laba  yang  didisagregatkan  menjadi komponen akrual dan arus kas tahun berjalan  dapat  menjelaskan  98,6% variasi  arus  kas  masa  depan. Sedangkan sisanya (100%-98,6%) = 1,4%  dijelaskan  oleh  sebab-sebab yang lain diluar model.

## 4.4 Pembahasan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dilanjutkan  dengan pembahasan  sesuai  dengan  hipotesis yang  telah  ditentukan  pada  bagian sebelumnya, pembahasan atas penelitian adalah sebagai berikut :

## 4.4.1  Laba  Bersih  Mengungguli  Arus
Kas  dalam  Memprediksi  Arus  Kas Masa Depan
Hasil  penelitian  di  atas  menunjukkan bahwa  laba  bersih  atau  laba  agregat dapat  mengungguli  arus  kas  dalam memprediksi  arus  kas  masa  depan.  Hal tersebut  dapat  dilihat  dari  analisis koefisien  determinasi.  Laba  bersih  atau laba  agregat  memiliki  angka R 2 sebesar 98,1%, lebih besar  dari  angka R 2 yang dimiliki  arus  kas  tahun  berjalan  yaitu, 97,9%.  Hasil  dari  analisis  tersebut  juga menyimpulkan  bahwa  laba  agregat memiliki  kemampuan  yang  lebih  besar dalam memprediksi arus kas masa depan dibandingkan dengan laba agregat. Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Ibrahim el-sayed (2011). Menurut Ibrahim el-sayed (2011) dalam
penelitiannya  mengenai  kemampuan laba,  arus  kas,  perubahan  piutang, perubahan  persediaan,  perubahan  utang, beban  depresiasi  dan  komponen  akrual lainnya  dalam  memprediksi  arus  kas masa  depan,  menyatakan  bahwa  laba memiliki  pengaruh  yang  lebih  dalam memprediksi  arus  kas  masa  depan, dibandingkan  dengan  arus  kas  tahun berjalan.
4.4.2  Komponen  Laba  Disagregat Mengungguli Kemampuan Laba dalam  Memprediksi  Arus  Kas  Masa Depan Hasil  penelitian  di  atas  menunjukkan bahwa komponen-komponen yang terkandung  dalam  laba  disagregat,  yaitu komponen  akrual  dan  arus  kas  tahun berjalan dapat meningkatkan kemampuan laba dalam memprediksi arus kas. Dalam analisis  koefisien  determinasi  dapat dilihat  bahwa  angka R 2 yang  dimiliki laba  disagregat  yaitu  sebesar  98,6%, lebih  besar  dari  angka R 2 yang  dimiliki laba  agregat  yaitu  98,1  %.  Hal  tersebut menunjukan  bahwa  komponen  laba disagregat meningkatkan kemapuan dalam memprediksi arus kas masa depan. Hal  ini  juga  sesuai  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Ebaid  (2011). Dalam  penelitiannya  Ebaid  (2011) meyimpulkan  bahwa    laba  yang didisagregatkan menjadi komponen akrual  dan  arus  kas  tahun  berjalan memiliki  meningkatkan  kemampuan prediksi  laba  dalam  memprediksi  arus kas  masa  depan.  Dimana  komponen akrual  menjadi  komponen  utama  yang meningkatkan kemampuan predisi laba.

## V. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan untuk
mengetahui  kemampuan  laba  bersih yang  mengungguli  arus  kas  tahun berjalan  dalam  memprediksi  arus  kas masa  depan  dan  untuk  mengetahui komponen  laba  disgaregat  dalam meningkatkan  kemampuan  laba  untuk memprediksi  arus  kas  masa  depan.
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/ Hasil Penelitian
Populasi  dari  penelitian  ini  adalah perusahaan  yang  bergerak  di  bidang manufaktur dan jasa non keuangan yang terdaftar di BEI dari tahun 2012 sampai dengan  2016.  Pengambilan  sampel dilakukan dengan menggunakan metode purposive  sampling  method.  Penelitian tersebut  menggunakan  tiga  model penelitian. Pengujian hipotesis dilakukan dengan  menggunakan  analisis  regresi berganda  dengan  tingkat  signifikan  5%. Kesimpulan  yang  diperoleh  adalah bahwa laba mengungguli arus kas tahun berjalan  dalam  memprediksi  arus  kas masa  depan.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian Ibrahim el-sayed (2011), yang menyatakan bahwa laba bersih memiliki kemampuan yang lebih dalam
memeprediksi  arus  kas  dibandingkan dengan  kemampuan  arus  kas  tahun berjalan.  Hasil  selanjutnya  yang  terkait dengan  hipotesis  kedua  adalah  bahwa komponen  laba  disagregat  mengungguli kemampuan  laba  dalam  memprediksi arus  kas  masa  depan.  Hal  ini  sesuai dengan penelitian yang dilakukan Ebaid
(2011 yang menyatakan bahwa komponen  yang  terkandung  dalam  laba disagregat  yaitu  arus  kas  tahun  berjalan dan komponen akrual
dapat meningkatkan  kemampuan  dalam  hal memprediksi arus kas masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghei M.A. Shakeri, Amir. “Application Cash  Flow  Ratios,  Cash  Flows And  Accrual  Accounting  In
Predicting  Future  Operating  Cash Flow  In  Listed  Companies  Of Tehran Stock Exchange”. Financial Accounting, Spring 2010, Vol. 2, No.5, pp. 1-16
Ebaid,  I.E.S.  (2011),  “Accruals  and  the prediction  of  future  cash  fows: empirical  evidence  from  an emerging  market”,  Management Research  Review,  Vol.  34  No.  7, pp. 838-853
Dawar,  Varun.  (2014),  “The  relative predictive  ability  of  earnings  and cash  fows  Relative  predictive ability  of  earnings  Evidence  from Shariah  compliant  companies  in India”,  Management  Research Review,Vol.  38  No.  4,  2015,  pp. 367-380.
Dechow,  P.M.  (1994),  “Accounting earnings  and  cash  fows  as measures  of  frm  performance:  the role  of  accounting  accruals”,
Journal of Accounting and Economics,  Vol.  18  No.  1,  pp.  3-
42
Ikatan  Akuntan  Indonesia.  (2014). Standar  Akuntansi  Keuangan:  per 1  Januari  2015.  Jakarta:  Ikatan Akuntan Indonesia.
Kieso,  E.  Donald.  Weygandt  Jerry  J,
Warfield  Terry  D.Intermediate
Accounting:  Principles    and Analysis. Second Edition. Hoboken,NJ:  John Wiley  &Sons, Inc., 2008, pp. xxx, 1079. Munawir.(2010). Analisis Laporan Keuangan, Edisi Keempat. Liberty. Yogyakarta. Sloan,  R.G.  (1996),  “Do  stock  prices fully refect information in accruals and  cash  fows  about  future earnings”, The Accounting Review,  Vol.  71  No.  3,  pp.  289-
315.
Stice  and  Skousen  (2007).  Intermediate Accounting 13 th edition.
Takhtaei,  Nasrollah.  Karimi,  Hasan
(2013).  “Relative  Ability  of
Earnings  Data  and  Cash  Flow  in Predicting  Future  Cash  Flows”. International Journal of Accounting and Financial Reporting  ISSN  2162-3082  2013, Vol. 3, No. 1, pp. 214-226.
Jurnal Akuntansi Bisnis Vol.11 (No.1 ) : Hal. 54-67 Th. 2018 ISSN: 1979-360X E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/
Hasil Penelitian
Zhen, Claudia. Zhang, Jieying. Subramanyam  “Accrual  quality, bond  liquidity,  and  cost  of  debt” Working paper, 2010.
msbfile03.usc.edu