## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN:  BUKTI  DARI  PERUSAHAAN  SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
Restiana Ie Tjoe Linggadjaya 1,2 * , Apriani Dorkas Rambu Atahau 3

## Abstrak
Penelitian ini mengkaji dampak krisis akibat COVID-19 terhadap kebijakan dividen, yang secara spesifik mengkaji perusahaan sektor industri dasar dan kimia di Indonesia. Periode penelitian yang ditetapkan adalah tahun 2014 – 2020.  Purposive  sampling  technique  adalah  adalah  metode  penarikan sampel  yang  digunakan.  Sampel  yang  terkumpul  adalah  39  perusahaan, dengan total 273 unit observasi. Instrumen analisis statistik yang digunakan adalah  regresi data panel dinamis  dengan pendekatan metode FD-GMM. Hasil  penelitian  yang  didapatkan  adalah  krisis  COVID-19  terbukti berpengaruh  positif  terhadap  kebijakan  dividen.  Hasil  tersebut menggambarkan bahwa pada saat krisis, perusahaan sektor industri dasar dan kimia di Indonesia cenderung menekan, bahkan menghilangkan dividen yang dibagikan. Hasil ini memberikan kontribusi kepada perusahaan sektor industri dasar dan kimia untuk menekan pembagian dividen selama krisis untuk  bertahan  hidup.  Selain  itu,  investor  perlu  mempertimbangkan instrumen  investasi  saham  perusahaan  sektor  ini  untuk  mendapatkan pengembalian  berupa  dividen  yang  optimal  selama  periode  krisis  secara optimal
Keywords: Krisis;  COVID-19;  Kebijakan  Dividen;  Industri  Dasar;  Industri Kimia

## Abstract
This study examines the impact of the COVID-19 crisis on dividend policy, specifically  examining  basic  and  chemical  industry  in  Indonesia.  The research  was  conducted  from  2014  to  2020  using  purposive  sampling technique.  The  sample  collected  was  39  companies,  with  a  total  of  273 observation units. The statistical analysis instrument used is dynamic panel data regression with FD-GMM method approach. The research result is that the COVID-19 crisis had a positive effect on dividend policy. In times of crisis, companies in the basic and chemical industry in Indonesia tend to suppress, even  eliminate  dividends  distributed.  This  result  contributes  to  the  basic industrial and chemical companies to suppress dividend distribution during the crisis in order to survive. In addition, investors need to consider stock investment instruments of this sector for dividends as part of the returns during crisis optimally.
Keywords: Crisis;  COVID-19;  Dividend  Policy;  Basic  Industry;  Chemical Industry

## AFILIASI:
1 Mahasiswa Program Doktor Manajemen, Universitas Pelita Harapan, Tangerang, Indonesia 2 Program Studi Manajemen, STIE Jakarta International College, Jakarta Pusat, Indonesia 3 Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
*KORESPONDENSI: 01617210022@student.uph.edu
THIS ARTICLE IS AVAILABLE IN: https://e- journal.umc.ac.id/index.php/JPK
DOI: 10.32534/jpk.v10i3.4362

## CITATION:
Linggadjaya, R., & Atahau, A. (2023). KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA. Jurnal Proaksi, 10(3), 298 - 308. https://doi.org/10.32534/jpk.v10i3.4362
Riwayat Artikel : Artikel Masuk: 7 Juli 2023
Di Review: 12 Juli 2023
Diterima: 7 Agustus 2023

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA

## PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  terjadi  secara  global  di  tahun  2020  dan  berdampak  hampir  ke  semua negara,  termasuk  di  Indonesia.  Kondisi  ini  diawali  oleh  virus  COVID-19  yang  mewabah  di  Wuhan, Republik  Rakyat  Tiongkok,  kemudian  menyebar  hampir  di  seluruh  negara (Liu  et  al.,  2020) .  Hal tersebut  menimbulkan  kebijakan  yang  di  keluarkan  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia  untuk memberlakukan  status  pandemi.  Selain  itu,  pemerintah  di  Indonesia  memberlakukan  kebijakan pembatasan  pergerakan  orang  untuk  mencegah  penyebaran  virus  COVID-19.  Pemberlakuan  ini kemudian  berdampak  negatif  pada  siklus  bisnis  di  Indonesia (Peraturan  Gubernur  Daerah  Khusus Ibukota Jakarta Nomor 33 Tahun 2020 Tentang Pembatasan Sosial Berskala Besar, 2020; Iman et al., 2021) .
Pembatasan pergerakan orang yang berdampak terhadap pergerakan barang menyebabkan rantai produksi bisnis terhambat. Secara makro tergambar dengan nilai produk domestik bruto yang turun hingga tingkat -2,07% dan menandakan bahwa Indonesia telah masuk ke fase krisis (Tinungki, Hartono, et al., 2022) . Selain itu, inflasi di tahun 2020 turun hingga level 1,68% dibandingkan tahun- tahun  sebelumnya.  Hal  ini  menandakan  bahwa  pada  periode  tersebut  peredaran  uang  cenderung melambat.  Hal ini diduga karena terbatasnya  aktifitas  masyarakat  sehingga  cenderung  untuk  tidak membelanjakan  uangnya,  sehingga  perekonomian  terhambat.  Kondisi  tersebut  juga  ditandai  oleh kejatuhan  pasar  saham  yang  terepresentasikan  dengan  kejatuhan  harga  indeks  harga  saham gabungan di tahun 2020 (Tinungki, Robiyanto, et al., 2022) .
Saham  sebagai  instrumen  investasi  yang  memiliki  pengembalian  berupa  dividen  menjadi pertanyaan selama krisis akibat pandemi COVID-19. Fenomena krisis yang terjadi memberikan sebuah pandangan bahwa pada masa krisis tahun 2020, perusahaan harus bertahan hidup atas ketidakpastian berakhirnya pandemi, yang merupakan celah awal berakhirnya krisis (Cejnek et al., 2021) . Menurut pecking order theory (Fumey & Doku, 2013) , perusahaan yang memprioritaskan permodalan internal akan memperbesar laba ditahan dibandingkan permodalan eksternal yang memiliki risiko yang lebih besar. Kondisi ini memungkinkan perusahaan untuk menekan bahkan menghilangkan tingkat dividen di saat ketidakpastian krisis.
Terutama  pada  perusahaan  sektor  industri  dasar  dan  kimia  yang  bagian  dari  perusahaan manufaktur yang cenderung melakukan investasi aset. Hal ini dikarenakan perusahaan sektor tersebut secara aktif melakukan produksi barang. Kondisi menunjukkan bahwa perusahaan sektor ini memiliki investment  opportunity yang lebih  tinggi  untuk  kegiatan  produksinya (Hartono  &  Robiyanto,  2023; Wahjudi,  2020) .  Selanjutnya,  hal  yang  menarik  adalah  bagaimana  perilaku  kebijakan  dividen perusahaan sektor industri dasar dan kimia dalam menghadapi krisis?
Data statistik deskriptif yang didapatkan bahwa terdapat 39 perusahaan sektor industri dasar dan  kimia yang  terdaftar di Bursa Efek Indonesia  (BEI).  Dari  39  perusahaan  sektor  ini,  terdapat  20 perusahaan yang membagikan dividen lebih besar di tahun 2020 pada saat krisis, jika dibandingkan tahun  2019.  Hal  ini  didukung  oleh dividend  signaling  theory yang  menyatakan  bahwa  perusahaan cenderung  akan  meningkatkan tingkat dividen  yang  dibagikan  untuk  menjaga  sinyal  positif  kepada pasar atas kinerjanya. Selanjutnya, sebanyak 13 perusahaan membagikan dividen pada tingkat yang sama  di  tahun  2020,  jika  dibandingkan  tahun  2019.  Selain  itu,  terdapat  6  perusahaan  yang membagikan  dividen  pada  tingkat yang lebih  rendah  di  tahun  2020  jika  dibandingkan  tahun  2019, bahkan tidak membagikan dividen di tahun tersebut.
Data statistik deskriptif lainnya juga didapatkan dari nilai rata-rata dividend per share (DPS) pada 39 perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di BEI. Nilai DPS yang didapatkan adalah 76,24 di tahun 2014; 34,74 di tahun 2015; 81,85 di tahun 2016; 40,49 di tahun 2017; 57,36 di tahun 2018; 36,31 di tahun 2019; dan 44,89 di tahun 2020. Hasil ini menunjukan bahwa nilai DPS di tahun 2020 mengalami peningkatan. Hal ini menunjukkan bahwa secara deskriptif nilai dividen yang

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
dibagikan selama krisis mengalami peningkatan. Sehingga, kebijakan dividen ditetapkan secara positif dalam perspektif statistik deskriptif di masa krisis COVID-19.
Abdulkadir,  Abdullah,  &  Woei-Chyuan  (2015); Hauser  (2013); dan Lim  (2016) melaporkan fenomena  terdapat  penekanan,  bahkan  penghilangan  dividen  yang  didistribusikan  selama  krisis. Selanjutnya, Krieger et al. (2021) melaporkan bagaimana dampak krisis yang secara spesifik pada krisis COVID-19 berdampak terhadap perusahaan yang menetapkan kebijakan dividen secara negatif. Selain itu, Hartono  et  al.  (2023) melaporkan  perusahaan  sektor  real  estate,  properti,  dan  konstruksi bangunan menetapkan kebijakan dividen secara negatif selama krisis. Penelitian sebelumnya belum ada  yang  mengkaji  dampak  krisis  COVID-19  terhadap  kebijakan  dividen,  secara  spesifik  bagi perusahaan sektor industri dasar dan kimia di Indonesia. Sektor industri ini dianggap penting karena bagian dari sektor industri manufaktur yang berkontribusi besar terhadap perekonomian Indonesia (Hartono et al., 2020) .
Oleh sebab itu, penelitian ini mengkaji dampak krisis COVID-19 terhadap kebijakan dividen di perusahaan  sektor  industri  dasar  dan  kimia  di  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  alat  analisis regresi data panel dinamis dengan metode estimasi first-difference generalized method of moments (FD-GMM).  Instrumen  analisis ini digunakan  untuk  membentuk  estimasi  parameter  yang  konsisten dan tidak berbias dengan variabel instrumen yang diposisikan sebagai variabel kontrol (Biørn, 2017; Dessy & Setiawan, 2016) . Selain itu, untuk  membentuk kompleksitas model empiris untuk menguji konsistensi variabel utama, pengujian ditambahkan variabel kontrol yang bersifat postulat.

## KAJIAN PUSTAKA
Dalam  perspektif pecking  order  theory ,  perusahaan  akan  memprioritaskan  sumber permodalan internal. Sumber permodalan internal yang dimiliki perusahaan adalah berasal dari net income yang ditahan sebagai retained earnings (Dewasiri et al., 2019) . Sumber permodalan tersebut ditahan  untuk  kebutuhan  investasi  selanjutnya  yang  diharapkan  memberikan return yang menguntungkan. Dengan kata lain, perusahaan yang memiliki investment opportunity yang tinggi akan ideal untuk meningkatkan laba ditahan untuk mendapatkan return yang lebih baik (Hartono, Sari, et al., 2021; Mui & Mustapha, 2016) .
Setelah sumber permodalan internal, perusahaan akan memprioritaskan utang yang dijamin atau berisiko. Sebelum menyentuh aspek ekuitas, perusahaan akan lebih memprioritaskan sumber ini. Selanjutnya,  perusahaan  yang  cenderung  memprioritaskan  sumber  permodalan  internal  dari  pada eksternal karena sumber eksternal memiliki biaya modal yang tinggi, seperti penerbitan saham atau pun  obligasi.  Selain  itu,  sumber  permodalan  tersebut  memiliki  risiko  yang  cenderung  lebih  tinggi dibandingkan internal (Dewasiri et al., 2019; Myers, 1984) .
Pada  kondisi  krisis,  perusahaan  dihadapi  kondisi  ketidakpastian.  Ketidakpastian  ini  juga diperparah  oleh  pandemi COVID-19 yang  hingga  akhir  tahun  2020  belum  pasti  kapan  berakhirnya. Kondisi  ini  mengarahkan  perusahaan-perusahaan  untuk  mencari  cara  bertahan  hidup  hingga berakhirnya  pandemi  dan  krisis  berakhir.  Selain  rantai  produksi  bisnis  yang  terhambat  sehingga profitabilitas perusahaan  yang menurun,  perusahaan  dihadapkan  atas  ketidakpastian  tersebut  dan berusaha agar perusahaan mampu bertahan hidup dan bisnisnya berkelanjutan (Damodaran, 2015; Hartono et al., 2023) .
Perusahaan-perusahaan  publik  juga  dihadapkan  dengan  kondisi  yang  sama,  jadi  perlu menetapkan strategi-strategi kebijakan tertentu untuk menjaga perusahaannya ditengah krisis yang terjadi.  Perusahaan-perusahaan publik yang  terdaftar di Bursa Efek Indonesia juga terdampak oleh krisis, sebagaimana diperlihatkan oleh kejatuhan harga indeks saham gabungan. Oleh sebab itu, salah satu kebijakan yang penting ditetapkan untuk menjaga keberlanjutan bisnis perusahaan dalam kondisi krisis adalah kebijakan dividen (Hauser, 2013; Krieger et al., 2021)
Pada saat kondisi krisis, perusahaan akan cenderung menekan  tingkat dividen atau bahkan menghilangkannya. Kondisi ini menunjukkan bahwa perusahaan perlu sumber permodalan internal

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
yang cenderung memiliki risiko yang lebih aman dan memiliki aksesibilitas permodalan yang mudah, yaitu laba ditahan yang bersumber dari net income . Hal ini menunjukkan bahwa, pada saat kondisi krisis, akan berdampak pada kebijakan dividen yang bersifat negatif (Abdulkadir et al., 2015; Hauser, 2013) . Hauser, 2013 dan Reddemann et al. (2010) melaporkan bahwa pada saat krisis, perusahaan cenderung untuk menekan atau bahkan menghilangkan kebijakan dividen. Selanjutnya, Abdulkadir et al., 2015; dan  Lim  (2016)  melaporkan hasil  yang  sama  bahwa  pada  saat  kondisi  krisis,  perusahaan cenderung  menetapkan  kebijakan  dividen  yang  negatif. Krieger  et  al.  (2021) membuktikan  secara empiris bahwa pada saat krisis COVID-19, perusahaan melakukan penetapan kebijakan dividen yang menurun atau bahkan menghilangkan dividen yang didistribusikan kepada pemegang saham. Bahkan, Hartono  et  al.  (2023) juga  membuktikan  hasil  yang  sama  terhadap  perusahaan  sektor  real  estate, properti, dan konstruksi bangunan di Indonesia.
Beberapa  penelitian  mengukur  krisis  dengan  produk  domestrik  bruto  (PDB),  sebagaimana digunakan  oleh Hartono & Raya (2022); Romus  et  al.  (2020); Tinungki,  Hartono,  et  al.  (2022); dan Tinungki, Robiyanto, et al. (2022) . Pada saat krisis, PDB akan mengalami penurunan, sebagaimana nilai PDB di Indonesia tahun 2020 adalah -2,07%. PDB dapat merepresentasikan kondisi krisis sebagaimana dibuktikan oleh Tinungki, Hartono, et al. (2022) , bahwa terdapat korelasi yang nyaris sempurna antara proksi PDB  dengan dummy variabel untuk  kondisi  krisis  dan  tidak  krisis  akibat  pandemi  COVID-19. Semakin rendah PDB, maka perusahaan cenderung untuk menurunkan tingkat dividen yang dibagikan, dan  berlaku  sebaliknya.  Oleh  sebab  itu,  berdasarkan  dasar  rasioniil  dan  penelitian-penelitian  yang dilaporkan,  diduga  bahwa  produk  domestik  bruto  (PDB)  berpengaruh  positif  terhadap  kebijakan dividen.

## METODE PENELITIAN
Penelitian kuantitatif adalah pendekatan dari penelitian ini. Uji hubungan kausalitas dilakukan berdasarkan  hipotesis  yang  dikembangkan.  Penelitian  ini  menguji  hubungan  kausalitas  dari  krisis COVID-19 terhadap kebijakan dividen pada perusahaan sektor industri dasar dan kimia di Indonesia. Periode penelitian yang ditetapkan adalah tahun 2014 – 2020, dengan justifikasi bahwa 2014 – 2019 adalah  periode  pre-crisis  dan  tahun  2020  adalah  periode  terjadinya  krisis. Purposive  sampling technique digunakan  untuk  penarikan  sampel  dengan  kriteria-kriteria  tertentu. (Sekaran  &  Bougie, 2016) . Kriteria yang ditetapkan adalah sampel masuk sebagai perusahaan sektor industri dasar dan kimia,  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia,  perusahaan  minimal  satu  kali  membagikan  dividen selama periode penelitian, serta tidak mengalami penghapusan saham perusahaan dan penawaran saham perdana di bursa efek selama periode penelitian. Jumlah sampel yang memenuhi syarat adalah 39 perusahaan, dan jumlah periode waktu observasi adalah selama tujuh tahun, sehingga terdapat 273 unit observasi yang di analisis. Data penelitian adalah data sekunder yang berasal dari laporan keuangan yang dipublikasikan serta berasal dari badan pusat statistik untuk variabel makroekonomi. Variabel-variabel utama penelitian ini adalah krisis akibat COVID-19 dan kebijakan dividen, dengan variabel instrumen dan beberapa variabel postulat yang ditempatkan sebagai variabel kontrol untuk membentuk kompleksitas model empirisi yang tinggi, guna menguji konsistensi variabel utama pada model.  Variabel-variabel  kontrol  tersebut  adalah  profitabilitas, leverage ,  ukuran  perusahaan, investment opportunity , dan usia perusahaan (Raphael, 2018; Saeed et al., 2014; Singla & Samanta, 2018; Tinungki, Hartono, et al., 2022; Yusof & Ismail, 2016) Variabel-variabel yang diuji dimuat pada tabel 1.

## Linggadjaya & Atahu
KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI

## DASAR DAN KIMIA

## Tabel 1. Variabel-Variabel Penelitian dan Pengukurannnya
Variabel Pengukuran Formulasi Sumber Kebijakan Dividen Dividend per Share (DPS) 𝐷𝑃𝑆 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑 𝑂𝑢𝑡𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑠 Ranajee et al. (2018) ; Singla & Samanta (2018) Krisis COVID-19 Produk Domestik Bruto (GDP) Pertumbuhan tahunan PDB Indonesia Hartono & Raya (2022) ; Romus et al. (2020) Profitabilitas Earning per Share (EPS) 𝐸𝑃𝑆 = 𝑁𝑒𝑡 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑂𝑢𝑡𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑠 Sharma & Bakshi (2019) ; Yusof & Ismail (2016) Leverage Debt to Equity Ratio (DER) 𝐷𝐸𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 Akhmadi & Robiyanto (2020) ; Hartono et al. (2021) Ukuran Perusahaan Total Aset (TA) 𝑇𝐴 = 𝑙𝑛(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠) Ranajee et al. (2018) ; Singla & Samanta (2018) Investment Opportunity Market Price to Book Value Ratio (PBR) 𝑃𝐵𝑅 = 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 Sharma & Bakshi (2019) ; Singla & Samanta (2018) Usia Perusahaan Usia Perusahaan (AGE) AGE = Usia Perusahaan Muchtar et al. (2020) ; Tinungki, Hartono, et al. (2022) Past Dividend Lagged-1 of Dividend per Share (L.DPS) 𝐿. 𝐷𝑃𝑆 = 𝐷𝑃𝑆 𝑖,𝑡−1 Bostanci et al. (2018) ; Hartono & Raya (2022)
Instrumen analisis statistik yang digunakan adalah regresi data panel dinamis dengan metode estimasi first-difference  generalized  method  of  moments (FD-GMM) (Biørn,  2017;  Tinungki,  2019) . Justifikasi penggunaan alat analisis ini karena relevansi kebijakan dividen yang mengestimasi variabel instrumen,  yaitu lagged- 1  dari  variabel  dependen.  Kebijakan  dividen  periode  sebelumnya  secara postulat terbukti mempengaruhi kebijakan dividen periode sekarang, dan regresi data panel dinamis mengakomodasi variabel tersebut dengan membentuk estimasi parameter dan konsisten dan tidak berbias (Hartono & Raya, 2022 ; Hartono & Robiyanto, 2023) .
Estimasi  parameter  menggunakan  program  STATA  versi  14  dan  SPSS  versi  22.  Langkah estimasi  dilakukan  dengan  dua  tahap.  Tahan  pertama  adalah  uji  spesifikasi  model  dengan menggunakan  tiga  pengujian,  yaitu  uji  validitas  instrument  dengan  uji  sargan,  uji  konsistensi parameter dengan uji arellano-bond, dan uji ketidakbiasan dengan membandingkan parameter antara metode  FD-GMM,  LSDV-Robust,  dan  OLS-Robust.  Selanjutnya,  uji  signifikansi  parameter  dilakukan dengan dua pengujian, yaitu uji simultan dengan uji wald, dan uji parsial dengan uji Z. Oleh sebab itu, model empiris penelitian ini adalah:
𝑫𝑷𝑺 𝒊,𝒕 = 𝜶 𝒊,𝒕 + 𝜹𝑫𝑷𝑺 𝒊,𝒕−𝟏 + 𝜷 𝟏 𝑮𝑫𝑷 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟐 𝑬𝑷𝑺 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟑 𝑫𝑬𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟒 𝑻𝑨 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟓 𝑷𝑩𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟔 𝑨𝑮𝑬 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 Di mana, 𝐷𝑃𝑆 𝑖,𝑡 : dividend per share pada unit ke- i dan waktu ke- t ; 𝐷𝑃𝑆 𝑖,𝑡−1 : dividend per share pada unit ke- i dan waktu ke t-1 ; 𝐺𝐷𝑃 𝑖,𝑡 : gross domestic product pada unit ke- i dan waktu ke- t ; 𝐸𝑃𝑆 𝑖,𝑡 : earning per share pada unit ke- i dan waktu ke- t ; 𝐷𝐸𝑅 𝑖,𝑡 : debt to equity ratio pada unit ke- i dan waktu ke- t ; 𝑇𝐴 𝑖,𝑡 : total aset pada unit ke- i dan waktu ke- t ; 𝑃𝐵𝑅 𝑖,𝑡 : market price to book value ratio pada unit ke- i dan waktu ke- t ; 𝐴𝐺𝐸 𝑖,𝑡 : usia perusahaan pada unit ke- i dan waktu ke- t ; 𝛼 𝑖,𝑡 : konstanta pada unit ke- i dan waktu ke- t ; 𝛿 : koefisien variabel instrumen; 𝛽 1 , 𝛽 2 , … , 𝛽 6 : koefisien prediktor;

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
𝜀 𝑖,𝑡 : error model regresi pada unit ke- i dan waktu ke- t ;

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Hasil  analisis  statistik  deskriptif  tersaji  di  tabel  2.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai minimal GDP sebesar -0.0207% adalah nilai GDP di tahun 2020. Nilai GDP tertinggi selama periode observasi adalah sebesar 0.0517 di tahun 2018. Selanjutnya, kondisi disperse data untuk proksi GDP adalah bersifat equidispersi, sedangkan proksi GDP adalah bersifat overdispersi (Hartono, Tinungki, et al., 2021 ; Sáez-Castillo & Conde-Sánchez, 2013) . Oleh sebab itu, sifat persebaran data untuk proksi DPS  adalah  cenderung  bersifat  heterogen,  dibandingkan  proksi  GDP  yang  memiliki  sifat  lebih homogen.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Proksi Variabel Min. Max. Mean Std. Dev. DPS 0.0000 1350.0850 53.1262 150.8054 GDP -0.0207 0.0517 0.0402 0.0249 EPS - 993.0576 2975.4503  157.1151 344.8496 DER 0.0770 7.9888 0.9829 0.9471 TA 11.8040 18.6575 14.9672 1.6776 PBR 0.0550 11.0508 1.5253 1.5661 AGE 18 68 38.56 9.2290
Sumber: Data diolah, 2023
Analisis korelasi pearson antar variabel disajikan pada tabel 3. Korelasi pearson di antara GDP dan EPS adalah 0.023, hal ini menandakan bahwa korelasi antara dua proksi tersebut sangat lemah. Selanjutnya, korelasi antara variabel-variabel independen menunjukkan korelasi dengan koefisien di bawah 0.75, sehingga tidak terdapat multikolinearitas di dalam model regresi yang diestimasi.
Tabel 3 . Korelasi Pearson Proksi Variabel DPS GDP EPS DER TA PBR AGE DPS 1.000 GDP 0.023 1.000 EPS 0.514** 0.080 1.000 DER -0.144** 0.021 0.225** 1.000 TA 0.300** -0.040 0.320**  0.191** 1.000 PBR 0.214** 0.021 0.082 -0.098 0.305**  1.000 AGE -0.007 -0.130* 0.092 0.082 0.285**  -0.085  1.000
Sumber: Data diolah, 2023 Keterangan: (*) adalah signifikan pada level 5%, dan (**) adalah signifikan pada level 1%.
Estimasi parameter model empiris menggunakan regresi data panel dinamis dengan metode estimasi first-difference generalized method of moments (FD-GMM). Tabel 4 menyajikan uji validitas instrumen dengan uji sargan dan uji konsistensi parameter dengan uji arellano bond, yang merupakan uji  signifikansi  model.  Hasil  uji  sargan  menunjukkan  hasil p -value 𝜒 2 =  0.2000  >  5%,  sehingga keputusan ujinya adalah gagal menolak H 0 , dan kesimpulannya instrumen bersifat valid. Selanjutnya, uji konsistensi parameter dengan  uji arellano  bond  didapatkan  hasil  pada  orde  2  adalah p- Value  = 0.8851 > 5%, sehingga keputusan ujinya adalah gagal menolak H 0 , dan kesimpulannya adalah tidak terdapat korelasi antara error pada periode t dengan t+ 2 dan parameter bersifat konsisten.

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
Tabel 4 . Uji Sargan dan Uji Arellano Bond
Uji Sargan Hasil Uji Arellano Bond z p-Value 𝜒 2 18.15187  Orde 1 -1.2332  0.2175 p- Value 𝜒 2 0.2000 Orde 2 0.14451  0.8851
Sumber: Data diolah, 2023
Uji  spesifikasi  model  yang  ketiga  adalah  uji  ketidakbiasan  yang  disajikan  pada  tabel  5.  Uji ketidakbiasan dilakukan dengan membandingkan koefisien pengaruh 𝑌 𝑖,𝑡−1 pada estimasi model FD- GMM, LSDV robust, dan OLS robust. Hasil yang didapatkan adalah koefisien pada LSDV robust adalah -0.299,  koefisien  pada  FD-GMM  adalah  -0.295,  dan  pada  OLS  robust  adalah  0.398.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  LSDV  robust  <  FD-GMM  <  OLS  robust,  sehingga  estimasi  FD-GMM  tidak melanggar  asumsi  ketidakbiasan.  Berdasarkan  tiga  pengujian  spesifikasi  model,  dapat  disimpulkan bahwa estimasi parameter bersifat konsisten dan tidak berbias. Selanjutnya dilakukan uji signifikansi parameter  terhadap  model  FD-GMM,  yaitu  uji  simultan  yang  dilakukan  dengan  uji  Wald 𝜒 2 .  Hasil tersebut disajikan juga pada tabel 5. Hasil yang didapatkan dari uji tersebut adalah p-Value Wald 𝜒 2 = 0.000  <  5%,  sehingga  diberi  kesimpulan  bahwa  minimal  ada  prediktor  yang  berpengaruh  secara signifikan terhadap variabel dependen di dalam estimasi model
Tabel 5 . Estimasi Parameter dengan FD-GMM, LSDV Robust, dan OLS Robust Proksi LSDV Robust FD-GMM OLS Robust Parameter p- Value (one-tailed) Parameter p- Value (one-tailed) Parameter p- Value (one-tailed) Konstanta -243.518 0.251 49.347 0.389 -23.096 0.332 𝐷𝑃𝑆 𝑖,𝑡−1 -0.299 0.003*** -0.295 0.000*** 0.398 0.001*** 𝐺𝐷𝑃 𝑖,𝑡 -38.730 0.373 46.099 0.069* -187.122 0.136 𝐸𝑃𝑆 𝑖,𝑡 0.153 0.011** 0.230 0.000*** 0.161 0.003*** 𝐷𝐸𝑅 𝑖,𝑡 -29.625 0.123 -32.551 0.008*** -16.005 0.035** 𝑇𝐴 𝑖,𝑡 30.890 0.142 -4.812 0.347 5.156 0.099* 𝑃𝐵𝑅 𝑖,𝑡 2.256 0.278 2.489 0.055* 3.552 0.162 𝐴𝐺𝐸 𝑖,𝑡 -3.819 0.129 1.499 0.088* -0.808 0.081* 𝑅 2 0.0495 -------------------- 0.5385 Adj- 𝑅 2 0.0201 -------------------- 0.5242 F-Stat 5.06 0.0004 (two-tailed) -------------------- 8.72 0.000 (two-tailed) Wald 𝜒 2 -------------------- 35464.86 0.000 (two-tailed) --------------------
Sumber: Data diolah, 2023
Keterangan: (*) adalah signifikan pada level 10%, (**) adalah signifikan pada level 5%, dan (***) adalah signifikan pada level 1%.

## PEMBAHASAN
Hasil  uji  parsial  pada  pengaruh 𝐺𝐷𝑃 terhadap 𝐷𝑃𝑆 menunjukkan  hasil  terhadap  pengaruh positif yang signifikan pada level 10%. Hasil tersebut membuktikan bahwa terdapat pengaruh positif krisis COVID-19 terhadap kebijakan dividen, yang terbukti secara empiris untuk perusahaan industri dasar  dan  kimia  di  Indonesia.  Hasil ini  mengilustrasikan  bahwa  semakin  meningkat  tingkat  GDP  di Indonesia yang menandakan pertumbuhan perekonomian yang semakin baik, maka semakin tinggi pula tingkat dividen yang dibagikan perusahaan. Sebaliknya, semakin rendah tingkat GDP di Indonesia yang menandakan kondisi perekonomian yang sedang krisis seperti di tahun 2020, maka dividen yang dibagikan  oleh  perusahaan industri dasar  dan  kimia  di  Indonesia  akan  cederung  menurun,  bahkan menghilangkan dividen yang dibagikan (Abdulkadir et al., 2015; Krieger et al., 2021) . Hasil tersebut

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan Abdulkadir  et  al.  (2015);  Hauser,  2013 ; Lim,  2016 ;  dan Reddemann  et  al.  (2010) .  Hal  ini  pun  sejalan  dengan  hasil  yang  spesifik  bagi  kondisi  krisis  akibat pandemi  COVID-19  yang  dilaporkan Hartono  et  al.  (2023);  dan  Krieger  et  al.  (2021) .  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  perusahaan  cenderung  untuk  menekan  tingkat  dividen,  atau  menghilangkan dividen yang dibagikan untuk bertahan hidup selama krisis.
Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh  beberapa  variabel  kontrol.  Pertama, 𝐷𝑃𝑆 𝑖,𝑡−1 yang merupakan proksi dari dividen tahun sebelumnya menujukkan pengaruh negatif dan signifikan. Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  dividen  yang  ditetapkan  tahun  ini  adalah  lebih  rendah  dari  tahun sebelumnya, dan penetapan dividen tahun depan adalah lebih rendah dari tahun sekarang. Kondisi tersebut mendukung bahwa penetapan  dividen  di  tahun  2019  adalah  lebih  tinggi  dibanding  tahun 2020 yang mengalami penurunan (Hartono & Raya, 2022 ; Tinungki, Robiyanto, et al., 2022) . Kedua, 𝐸𝑃𝑆 𝑖,𝑡 yang merupakan proksi dari profitabilitas memiliki pengaruh positif terhadap kebijakan dividen. Hal ini mendukung bahwa pada saat krisis, profitabilitas  perusahaan  cenderung  rendah  dan  ketika memiliki  pengaruh  positif  maka  dividen  di  tahun  krisis  juga  menurun.  Pengaruh  langsung  krisis terhadap  kebijakan  dividen  secara  positif  juga  secara  konsisten  menunjukkan  bahwa  saat  kondisi ekonomi melemah, maka dividen juga melemah. Kondisi ini sejalan dengan penelitian yang dilaporkan (Hartono et al., 2023) .

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  memberi  kesimpulan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  krisis  akibat pandemi  COVID-19,  yang  diproksikan  dengan  GDP,  terhadap  kebijakan  dividen,  yang  spesifik  pada sektor industri dasar dan kimia di Indonesia. Hasil ini mengilustrasikan bahwa pada saat krisis akibat pandemi COVID-19 tahun 2020, perusahaan  sektor industri dasar dan kimia menetapkan  kebijakan dividen  secara  negatif,  atau  mengurangi,  atau  bahkan  menghilangkan  dividen  yang  dibagikan. Penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian  yang  dilakukan Tinungki,  Robiyanto,  et  al.  (2022) ; Hartono & Raya (2022) ; dan Tinungki, Hartono, et al. (2022) . Selain itu, penelitian ini merupakan sub- sample robustness checking dari studi yang dilakukan Hartono & Raya (2022) yang mengkaji sektor industri manufaktur, di mana sektor ini adalah masuk di antara dua sektor lainnya. Hasil penelitian ini menegaskan bahwa walaupun secara umum perusahaan manufaktur di Indonesia cenderung untuk meningkatkan  dividen  di  saat  krisis  COVID-19,  tetapi  sektor  industri  dasar  dan  kimia  di  dalamnya cenderung  untuk  menetapkan  kebijakan  dividen  secara  negatif  untuk  bertahan  hidup  di  tengah ketidakpastian krisis.

## IMPLIKASI
Penelitian  ini  memberikan  implikasi  kepada  perusahaan  sektor  industri  dasar  dan  kimia  di Indonesia untuk menetapkan kebijakan dividen secara negatif di kondisi krisis untuk bertahan hidup. Perusahaan sektor industri ini yang memiliki karakteristik dengan investment opportunity yang tinggi (Hartono & Robiyanto, 2023) , sehingga relavan untuk menekan atau bahkan menghilangkan dividen pada kondisi krisis. Selanjutnya, bagi para investor dapat mempertimbangkan kebijakan dividen untuk perusahaan sektor industri dasar dan kimia di Indonesia di masa krisis. Dengan tujuan mendapatkan pengembalian dari investasi saham berupa dividen di perusahaan sektor ini, perlu dipertimbangkan secara  cermat  untuk  perusahaan  sektor  industri  ini  apakah  bersifat  optimal  untuk  memberikan pengembalian dividen di saat krisis.

## SARAN
Keterbatasan  penelitian  ini  adalah  penelitian  ini  hanya  mengkaji  hingga  krisis  tahun  2020. Penelitian  selanjutnya  dapat  mengkaji  hingga  tahun  2021,  di  mana  kondisi  GDP  di  Indonesia mengalami  peningkatan  pada  tingkat  3,69%.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  menyarankan  untuk mengembangkan  penelitian  ini hingga sesudah  tahun  2020  untuk  mengkaji  kebijakan  dividen  yang

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
lebih  komprehensif.  Selain  itu, penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  menguji  pengaruh  krisis terhadap kebijakan dividen dengan proksi pengukuran lainnya, seperti menggunakan binary dummy variable , seperti yang telah dilakukan Sari (2017) dan Tinungki, Robiyanto, et al. (2022) .

## REFERENCE
Abdulkadir, R. I., Abdullah, N. A. H., & Woei-Chyuan, W. (2015). Dividend policy changes in the pre-, mid-,  and  post-financial  crisis:  evidence  from  the  nigerian  stock  market. Asian  Academy  of Management
Journal
of Accounting and Finance , 11 (2), 103 – 126. http://web.usm.my/journal/aamjaf/vol 11-2-2015/aamjaf110215_05.pdf
Akhmadi,  A.,  &  Robiyanto,  R.  (2020).  The  Interaction  Between  Debt  Policy,  Dividend  Policy,  Firm Growth,  and  Firm  Value. Journal  of  Asian  Finance,  Economics  and  Business , 7 (11),  699 – 705. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no11.699 Biørn, E. (2017). Econometrics of Panel Data: Methods and Applications (1st ed.). Oxford University Press.
Bostanci, F., Kadioglu, E., & Sayilgan, G. (2018). Determinants of Dividend Payout Decisions: A Dynamic Panel Data Analysis of Turkish Stock Market. International Journal of Financial Studies , 6 (4), 93. https://doi.org/10.3390/ijfs6040093
Cejnek, G., Randl, O., & Zechner, J. (2021). The COVID-19 Pandemic and Corporate Dividend Policy.
Journal of Financial
and
Quantitative Analysis , 56 (7), 2389 – 2410.
https://doi.org/10.1017/S0022109021000533 Damodaran, A. (2015). Applied Corporate Finance Fourth Edition (4th ed.). John Wiley & Sons, Inc.
Dessy, N., & Setiawan, S.  (2016).  Pemodelan  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Menggunakan  Data Panel Dinamis dengan Pendekatan Generalized Method of Moment Arellano-Bond. Jurnal Sains Dan Seni Its , 5 (2), 205 – 210. https://doi.org/10.12962/j23373520.v5i2.16545
Dewasiri, N. J., Yatiwelle Koralalage, W. B., Abdul Azeez, A., Jayarathne, P. G. S. A., Kuruppuarachchi, D., & Weerasinghe, V. A. (2019). Determinants of dividend policy: evidence from an emerging and developing market. Managerial  Finance , 45 (3),  413 – 429.  https://doi.org/10.1108/MF-09- 2017-0331
Fumey, A., & Doku, I. (2013). Dividend payout ratio in Ghana: Does the pecking order theory hold good Dividend payout ratio in Ghana: Does the pecking order theory hold good? Journal of Emerging Issues in Economics, Finance and Banking , 2 (2), 616 – 637. www.globalbizresearch.com
Peraturan Gubernur Daerah Khusus Ibukota Jakarta Nomor 33 Tahun 2020 tentang Pembatasan Sosial
Berskala Besar, Jakarta Goverment Website 19 (2020).
https://jdih.jakarta.go.id/uploads/default/produkhukum/PERGUB_NO._33_TAHUN_20204.pdf Hartono, P. G., Lestari, H. S., Wijaya, R., Hartono, A. B., & Tinungki, G. M. (2020). Likuiditas sebagai Prediktor  Profitabilitas:  Sebuah  Studi  Empiris  pada  Perusahaan  Sektor  Industri  Manufaktur. DERIVATIF: Jurnal Manajemen , 14 (2), 126 – 137. https://doi.org/10.24127/jm.v14i2.475
Hartono, P. G., & Raya, M. Y. (2022). COVID-19 Pandemic, Dividend Policy, and Stock Market Reaction: Evidence  from  the  Manufacturing  Companies  in  Indonesia. Jurnal  Keuangan  Dan  Perbankan , 26 (4), 758 – 778. https://doi.org/10.26905/jkdp.v26i4.8226
Hartono, P. G., & Robiyanto, R. (2023). Factors affecting the inconsistency of dividend policy using dynamic panel data model. SN Business & Economics , 3 (2), 53. https://doi.org/10.1007/s43546- 023-00431-6
Hartono, P. G., Sari, W. R., Tinungki, G.  M.,  Jakaria,  &  Hartono,  A.  B.  (2021).  The  Determinants  of Dividend  Policy:  an  Empirical  Study  of  Inconsistent  Distribution  of  Dividends  using  Balanced Panel Data Analysis. Media Ekonomi Dan Manajemen , 36 (2), 89 – 106.
https://doi.org/10.24856/mem.v36i2.2023

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
Hartono,  P.  G.,  Tinungki,  G.  M.,  Jakaria,  J.,  Hartono,  A.  B.,  Hartono,  P.  G.,  &  Wijaya,  R.  (2021).
Overcoming  Overdispersion  on  Direct  Mathematics  Learning  Model  Using  the  Quasi  Poisson Regression. The  1st  International  Conference  on  Mathematics  and  Mathematics  Education (ICMMED 2020) , 550 (Advances in Social Science, Education and Humanities Research), 442 – 449. https://doi.org/10.2991/assehr.k.210508.102
Hartono, P. G., Tinungki, G. M., & Susanto, K. P. (2023). COVID-19, Profitability, and Dividend Policy: A Robustness  Test  for  Mediation  Model  using  Covariance-Based  SEM. International  Journal  of Digital Entrepreneurship and Business , 4 (1), 1 – 13. https://doi.org/10.52238/ideb.v4i1.106
Hauser, R. (2013). Did dividend policy change during the financial crisis? Managerial Finance , 39 (6), 584 – 606. https://doi.org/10.1108/03074351311322861
Iman,  C.,  Sari,  F.  N.,  &  Pujiati,  N.  (2021).  Pengaruh  Likuiditas  dan  Profitabilitas  Terhadap  Nilai Perusahaan. Jurnal Perspektif , 19 (2), 191 – 198. https://doi.org/10.31294/jp.v19i2.11393 Krieger, K., Mauck, N., & Pruitt, S. W. (2021). The impact of  the COVID-19 pandemic on  dividends.
Finance Research Letters , 42 (September), 101910. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101910 Lim, K. (2016). The Shift of a Dividend Policy and a Leverage Policy during the 2008 Financial Crisis.
International  Journal  of  Finance  &  Banking  Studies  (2147-4486) , 5 (6),  09 – 14. https://doi.org/10.20525/ijfbs.v5i6.600
Liu,  W.,  Yue,  X.  G.,  &  Tchounwou,  P.  B.  (2020).  Response  to  the  COVID-19  Epidemic:  The  Chinese Experience  and  Implications  for  Other  Countries. International  Journal  of  Environmental Research and Public Health , 17 (07), 2304. https://doi.org/10.3390/ijerph17072304
Muchtar, S., Hartono, P. G., & Sari, W. R. (2020). The Quality of Corporate Governance and Its Effect on  Sharia  Bank  Financial  Performance  in  Indonesia. Advances  in  Economics,  Business  and Management Research , 151 , 192 – 196. https://doi.org/10.2991/iac-17.2018.49 Mui, Y. T., & Mustapha, M. (2016). Determinants of Dividend Payout Ratio: Evidence from Malaysian Public Listed Firms. Journal of Applied Environmental and Biological Sciences , 6 , 48 – 54. Myers,  S.  C.  (1984).  The  Capital  Structure  Puzzle. The  Journal  of  Finance , 39 (3),  575 – 592. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1984.tb03646.x
Ranajee, R., Pathak, R., & Saxena, A. (2018). To pay or not to pay: what matters the most for dividend payments? International Journal
of Managerial Finance , 14 (2), 230 – 244. https://doi.org/10.1108/IJMF-07-2017-0144
Raphael, G. (2018). Determinants of Dividend Payout of Commercial Banks Listed At Dar Es Salaam Stock  Exchange  (DSE). Account  and  Financial  Management  Journal , 03 (06),  1571 – 1580. https://doi.org/10.31142/afmj/v3i6.03
Reddemann, S., Basse, T., & Von Der Schulenburg, J. M. G. (2010). On the impact of the financial crisis on the dividend policy of the european insurance industry. Geneva Papers on Risk and Insurance: Issues and Practice , 35 (1), 53 – 62. https://doi.org/10.1057/gpp.2009.37
Romus, M., Anita, R., Abdillah, M. R., & Zakaria, N. B. (2020). Selected Firms Environmental Variables: Macroeconomic  Variables,  Performance  and  Dividend  Policy  Analysis. IOP  Conference  Series: Earth and Environmental Science , 469 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/469/1/012047 Saeed, D. R., Riaz, A., Lodhi, R. N., Munir, H. M., & Iqbal, A. (2014). Determinants of Dividend Payouts in  Financial  Sector  of  Pakistan. Journal  of  Basic  and  Applied  Scientific  Research , 4 (2),  33 – 42. https://www.textroad.com/pdf/JBASR/J. Basic. Appl. Sci. Res., 4(2)33-42, 2014.pdf Sáez-Castillo, A. J., & Conde-Sánchez, A. (2013). A hyper-Poisson regression model for overdispersed and  underdispersed  count  data. Computational  Statistics  and  Data  Analysis , 61 ,  148 – 157. https://doi.org/10.1016/j.csda.2012.12.009
Sari, W. R. (2017). Dividend Policy of Indonesian State-Owned Enterprises. Telaah Bisnis , 18 (1), 33 – 44. http://journal.stimykpn.ac.id/index.php/tb/article/download/92/50

## Linggadjaya & Atahu

## KRISIS COVID-19 SEBAGAI PREDIKTOR KEBIJAKAN DIVIDEN: BUKTI DARI PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA
Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Reserach Methods for Bussiness A Skill-Bulding Approach (7th ed.). John Wiley & Sons.
Sharma, R. K., & Bakshi, A. (2019). An evident prescience of determinants of dividend policy of Indian real  estate  companies:  An  empirical  analysis  using  co-integration  regression  and  generalised method of moments. Journal of Financial Management of Property and Construction , 24 (3), 358 – 384. https://doi.org/10.1108/JFMPC-02-2019-0012
Singla, H. K., & Samanta, P. K. (2018). Determinants of dividend payout of construction companies: a panel data analysis. Journal of Financial Management of Property and Construction , 24 (1), 19 – 38. https://doi.org/10.1108/JFMPC-06-2018-0030
Tinungki, G. M. (2019). Orthogonal iteration process of determining K value on estimator of Jackknife ridge regression parameter. Journal of Physics: Conference Series , 1341 (9). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1341/9/092001
Tinungki, G. M., Hartono, P. G., Robiyanto, R., Hartono, A. B., Jakaria, J., & Simanjuntak, L. R. (2022). The COVID-19 Pandemic Impact on  Corporate Dividend Policy of Sustainable and Responsible Investment  in  Indonesia:  Static  and  Dynamic  Panel  Data  Model  Comparison. Sustainability , 14 (10), 6152. https://doi.org/10.3390/su14106152
Tinungki, G. M., Robiyanto, R., & Hartono, P. G. (2022). The Effect of COVID-19 Pandemic on Corporate Dividend Policy in Indonesia : The Static and Dynamic Panel Data Approaches. Economies , 10 (1), 11. https://doi.org/10.3390/economies10010011
Wahjudi, E. (2020). Factors affecting dividend policy in manufacturing companies in Indonesia Stock Exchange. Journal of Management Development , 39 (1), 4 – 17. https://doi.org/10.1108/JMD-07- 2018-0211
Yusof, Y., & Ismail, S. (2016). Determinants of dividend policy of public listed companies in Malaysia.
Review of International Business and Strategy , 26 (1), 88 – 99. https://doi.org/10.1108/RIBS-02- 2014-0030