## Relevansi Nilai dan Nilai Prediktif pada Penghasilan Saham di BEI
Suwarni 1 , Rinto Noviantoro 2 , Ahmad Soleh 3 , Mochammad Fahlevi 4*
1 Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dehasen Bengkulu 2,3 Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dehasen Bengkulu
4 Program Studi PJJ Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bina Nusantara *mochammad.fahlevi@binus.ac.id

## ABSTRACT
According  to  the  Declaration  of  Financial  Accounting  Standards  1,  following  the  convergence  of  IFRS  in Indonesia, economic entities are required to provide their financial statements with detailed income information. As  calculated  by  value  importance  and  predictive  value,  this  regulatory  reform  is  expected  to  enhance  the consistency  of  earnings.  The  aim  of  this  study  is  to  find  out  more  about  the  impact  of  IFRS  convergence  in Indonesia  on  the  quality  of  net  income  and  comprehensive  income  as  measured  by  value  relevance  and predictive  value,  in  particular  with  regard  to  the  presentation  of  comprehensive  income.  In  addition,  the relevance of value and the predictive value of comprehensive revenue will be contrasted with the  relevance of value and the predictive value of net revenue. A quantitative approach is used in this analysis, with a selection of entities listed on the Indonesian Stock Exchange in 2011-2014, with the exception of financial sector firms. The findings  showed  that  for  both  extensive  sales  and  net  income,  there  was  important  value  significance  and predictive value. Nevertheless, it is found that net income is superior to net income when contrasting the value importance and predictive value of  the two incomes. It should however be remembered that the benefits of net income are not important relative to comprehensive income.
Keywords: Value Relevance, Predictive Value, Incomes, Stock.

## ABSTRAK
Setelah  adanya  konvergensi  IFRS  di  Indonesia,  menurut  Pernyataan  Standar  Akuntansi  Keuangan  1,  entitas ekonomi diwajibkan untuk memberikan informasi tentang laba rugi komprehensif dalam laporan keuangannya. Perubahan  regulasi  ini  akan  berdampak  kepada  pengukuran  laba  perusahaan  yang  mengalami  kenaikan  dari relevansi nilai serta nilai prediktif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui lebih jauh tentang  faktor dampak  dari  konvergensi  IFRS  di  Indonesia,  secara  detail  untuk  mengetahui  mengenai  penyajian  penghasilan komprehensif,  terhadap  kualitas  laba  bersih  dan  pendapatan  komprehensif  yang  diukur  dengan  relevansi  nilai dan  nilai  prediktif.  Selanjutnya  relevansi  nilai  dan  nilai  prediksi  pendapatan  komprehensif  akan  dibandingkan dengan relevansi nilai dan nilai prediksi laba bersih. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dengan sampel entitas yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun dimulai dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2014, kecuali perusahaan di sektor perbankan. Hasil penelitian menjelaskan terdapat relevansi nilai serta nilai prediksi yang  cukup  baik  secara  signifikan  untuk  laba  rugi  komprehensif  maupun  laba  bersih.  Namun,  ketika membandingkan relevansi nilai dan nilai prediksi dari kedua pendapatan tersebut, ditemukan bahwa laba bersih lebih  unggul  daripada  laba  bersih.  Namun  perlu  diperhatikan  bahwa  keunggulan  laba  bersih  dibandingkan dengan laba rugi komprehensif tidak signifikan
Kata kunci: Relevansi Nilai, Nilai Prediktif, Pendapatan, Saham.

## PENDAHULUAN
Kualitas laba merupakan elemen terpenting dalam financial statement , karena digunakan sebagai ukuran ringkasan kinerja perusahaan oleh berbagai macam pengguna (Fahlevi et  al., 2020). Alali dan Foote (2012) menjelaskan bahwa terdapat hubungan  yang erat antara harga saham  /  tingkat  pengembalian  dan  pendapatan  serta  nilai  buku  ekuitas  perusahaan menunjukkan informasi berkualitas tinggi dalam laporan keuangan.
Beest  &  Boelens  (2009)  menjelaskan  operasionalisasi  kualitas  laporan  keuangan  berasal dari kemampuannya dalam memprediksi keadaan masa depan perusahaan, yang dapat dicapai dengan  melihat  prediksi  keuntungan  dalam  laporan  dan  kemampuan  perusahaan  dalam menghasilkan  arus  kas  di  masa  yang  akan  datang.  Dalam  mengukur  nilai  pendapatan  yang diharapkan, agen pertama yang digunakan adalah kemampuan pendapatan untuk memprediksi arus  kas  operasi  perusahaan.  Fraser  &  Ormiston  (2013)  memberikan  pernyataan  bahwa operasi  perusahaan  bergantung  pada  kemampuannya  untuk  berhasil  menghasilkan  arus  kas operasi.  Hal  ini  disebabkan,  arus  kas  operasi  sangat  penting  sebagai  alat  analisis  untuk mengetahui  status  keuangan  suatu  perusahaan.  Mengenai  arus  kas  operasi,  pendapatan perusahaan dapat digunakan untuk memprediksi arus kas operasi perusahaan di masa depan, terutama  di  tahun  berikutnya  pada  tahun  buku.  Hal  ini  dikarenakan  salah  satu  perubahan pendapatan  dipengaruhi  oleh  perubahan  penjualan  perusahaan  yang  pada  dasarnya  akan mempengaruhi arus kas operasi perusahaan pada tahun buku berikutnya.
Penelitian  sebelumnya  terdapat  beberapa  metode  dalam  mengukur  nilai  prediksi pendapatan adalah kemampuannya untuk memprediksi pendapatan di masa depan (Juhandi & Fahlevi,  2018).  Frankel  &  Litov  (2009)  menjelaskan  bahwa  masa  depan  dapat  dilihat  dari catatan pada masa lalu.
Berdasarkan  fakta  dan  teori  di  atas,  maka  hipotesis  yang  akan  diuji  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
H1: Penyajian laba bersih memberikan tanda kualitas laporan keuangan yang dilihat dari relevansi nilai.
H2: Penyajian laba bersih memberikan tanda kualitas laporan keuangan yang dilihat dari nilai prediktif.
H3: Penyajian laba rugi komprehensif memberikan tanda kualitas laporan keuangan yang dilihat dari relevansi nilai.
H4: Penyajian laba rugi komprehensif memberikan tanda kualitas laporan keuangan yang dilihat dari nilai prediktif.
H5:  Penyajian  laba  rugi  komprehensif  berpengaruh  meningkatkan  kualitas  laporan keuangan.
H6:  Penyajian  laba  rugi  komprehensif  berpengaruh  meningkatkan  kualitas  laporan keuangan.

## METODE PENELITIAN
Dasar  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  ilmu  yang  membahas  mengenai kualitas  laba  dan  laba  rugi  komprehensif,  dengan  relevansi  nilai  serta  nilai  prediktif  sebagai acuan,  lalu  melakukan  uji  beda  mana  yang  lebih  tepat  digunakan  dalam  sebuah  penelitian. Paradigma kuantitatif digunakan dalam penelitian ini. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa laporan keuangan yang telah dipublikasikan oleh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) berdasarkan Fact Book BEI kecuali perusahaan sektor keuangan, beserta harga saham perusahaan tersebut untuk periode 2011 sampai dengan tahun 2014. Data diperoleh dari situs resmi BEI Keuangan dengan non-probability sampling sebagai teknik pemilihan sampel yaitu purposive judgemental sampling (Fahlevi et al ., 2020), jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  172  sampai  dengan  271  tahun perusahaan, tergantung model regresi.
Nilai  variabel  ini  dihitung  dari  harga  saham  harian  sepanjang  tahun  fiskal,  kemudian dicari pengembaliannya melalui natural logarithm dari (Pd + 1 / Pd), kemudian dirata-ratakan,
kemudian  ditambah  dengan  rumus  [(1  +  Rd)  365-1].  P  adalah  harga,  d  hari,  dan  R  adalah return
H1 sampai H4 diuji dengan uji regresi, uji t, uji F, dan koefisien determinasi untuk semua model  yang  tersedia.  Pengujian  H5  dan  H6  dengan  Vuong  likelihood  ratio  test  dapat menyatakan daya penjelas antara kedua model yang ada, apakah daya ekspalanatorinya sama atau  berbeda.  Dengan  menggunakan  koefisien  determinasi  (R2),  pengujian  ini  akan  menilai model  mana  yang  memiliki  distribusi  terdekat  dengan  model  distribusi  aktual.  Rumus Statistik Z Vuong adalah (Daraghma, 2010; Widiastuti, 2009):

## ∑
) ) Informasi: R 2 = Coefficient of Determination
= The residual variance for the model with NI t as independent variable
= The residual variance for the model with COMP t as independent variable = The variance of dependent variable (P t , CF t+1 , NI t+1 )
n = Number of firm-years in the model
= Error
Hipotesis nol dan alternatif dari pengujian tersebut adalah:
HO: Zvuong = 0, kedua model memiliki kekuatan penjelas yang sama

## H1: Zvuong ≠ 0, kedua model tidak memiliki kekuatan penjelas yang sama
Jika  Zvuong  <0,  berarti  model  dengan  NIt  sebagai  variabel  independen  memiliki  daya penjelas  yang  lebih  besar.  Sebaliknya  jika  Zvuong>  0,  maka  model  dengan  COMPt  sebagai variabel independen memiliki daya penjelas yang lebih besar. Hasil Z Vuong signifikan pada taraf signifikan 5% jika Z Vuong yang dihitung lebih besar atau lebih kecil dari +/- 1,96.
Pada  penelitian  ini  juga  akan  dilakukan  uji  robustness  untuk  menguji  sensitivitas  dari hasil  pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan  pada  bagian  sebelumnya.  Uji  ketahanan dilakukan dengan mengganti variabel independen pendapatan komprehensif dalam model (5) sampai  (8)  menjadi  beberapa  komponen  pendapatan  komprehensif  itu  sendiri.  Model  yang digunakan adalah:
Pt = α 0 + β 1 *NI t + β 2 *COMP FC-ADJ + β 3 *COMP MKT-ADJ + β 4 *COMP OTHER +ε t (9)
R t = α 0 + β 1 *NI t + β 2 *COMP FC-ADJ + β 3 *COMP MKT-ADJ + β 4 *COMP OTHER +ε t (10)
CF t+1 = α 0 + β 1 *NI t + β 2 *COMP FC-ADJ + β 3 *COMP MKT-ADJ + β 4 *COMP OTHER +ε t (11)
NI t+1 = α 0 + β 1 *NI t + β 2 *COMP FC-ADJ + β 3 *COMP MKT-ADJ + β 4 *COMP OTHER +ε t (12) Informasi: P = Nilai pasar ekuitas biasa pada akhir tahun fiskal CF = Arus kas bersih dari aktivitas operasi NI = Penghasilan bersih COMP = Pendapatan Komprehensif
R =  Persentase  pengembalian  harian  yang  digabungkan  selama  tahun fiskal.
COMP FC-ADJ = Penghasilan komprehensif lain dari perubahan kumulatif penyesuaian penjabaran mata uang asing, setelah pajak COMP MKT-ADJ
= Penghasilan komprehensif lain dari perubahan saldo keuntungan dan kerugian yang belum direalisasi atas surat-surat berharga, setelah pajak
COMP OTHER
=  Penghasilan  komprehensif  lain  dari  komponen  selain  COMP FC-ADJ dan COMP MKT-ADJ , setelah pajak.
Tabel 1 . Deskriptif Statistik N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Regression Model (1) P t 271 25,0000 25.267,2050 2.397,874393 4.059,6143322 NI t 271 0,2021 5.206,7688 257,854513 535,9116512 Regression Model (2) dan (6) R t 172 0,00066924 11,46758102 0,9716792740 1,32545513553 NI t 172 0,00006206 14,15614217 0,2244807181 1,08030855257 Regression Model (3) CF t+1 219 0,0508 5.163,9037 365,644886 671,8919619 NI t 219 0,2021 5.206,7688 286,404444 584,4951804 Regression Model (4) NI t+1 271 0,2637 5.618,0830 257,061365 563.6242162 NI t 271 0,2021 5.206,7688 257,854513 535.9116512 Regression Model (5) P t 270 25,0000 25.267,2050 2.406,003743 4.064,9425871 COMP t 270 0,1725 5.273,7154 280,565734 557,5308967 Regression Model (6) R t 172 0,00066924 11,46758102 0,9716792740 1,32545513553 COMP t 172 0,0000670 15,1356108 0,254791275 1,1594601437 Regression Model (7) CF t+1 218 0,0508 5.163,9037 366,195674 673,3887645 COMP t 218 0,2018 5.273,7154 311,902414 607,9790651 Regression Model (8) NI t+1 270 0,2637 5.618,0830 25,353718 564,6502868
COMP t 270 0,1725 5.273,7154 280,565734 557,5308967 Regression Model (9) dan (12) P t 150 25,0000 22.448,8200 1.826,15880 3.126,9821703 NI t 150 1,443 5.206,769 223,81937 581,241828 COMP FC-ADJ 150 0,00000 233,27179 11,2575221 37,99768780 COMP MKT-ADJ 150 0,0000 118,4795 4,074609 16,0421904 COMP OTHER 150 0,0000 1.793,9683 28,327952 195,2720474 NI t+1 150 1,2972 5.618,0830 229,555809 630,5486603 Regression Model (10) R t 100 0,0000 11,46758102 0,93256988 1,4403125984 NI t 100 0,000062 14,1561422 0,290740133 1,4103727886 COMP FC-ADJ 100 0,0000 0,9794686 0,026623395 0,1142761469 COMP MKT-ADJ 100 0,0000 0,5777343 0,01518354 0,072371341 COMP OTHER 100 0,0000 0,7175873 0,02201943 0,092317943 Regression Model (11) CF t+1 120 0,0508 5.163,9037 344,489828 700,8530342 NI t 120 1,622 5.206,769 250,44504 643,535650 COMP FC-ADJ 120 0,00000 233,27179 11,1408717 39,44670093 COMP MKT-ADJ 120 0,0000 102,0342 3,422446 13,7118462 COMP OTHER 120 0,0000 1793,9683 35,181870 217,9549770

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  2  menunjukkan  hasil  uji  regresi  linier  dan  uji  t.  Kedua  pengujian  tersebut menunjukkan  bahwa  semua  variabel  independen  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap variabel  dependen.  Hasil  uji  F  sama  dengan  hasil  uji  t  karena  model  (1)  sampai  (8)  hanya terdiri dari 1 variabel bebas. Pada Tabel 3 terlihat bahwa model dengan koefisien determinasi terbesar ada pada model dengan NIt + 1 sebagai variabel terikat. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh  bahwa  laba  bersih  dan  laba  rugi  komprehensif  menggambarkan  kualitas  relevansi nilai dan nilai prediksi laporan keuangan. Hasil ini sesuai dengan El Shamy & Kayed (2005), Bahwa  laba  bersih  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  harga  saham,  dan  kandungan informasi  laba  bersih  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  nilai  buku  perusahaan.  Kim  & Kross (2005) menyatakan bahwa laba bersih memiliki nilai prediksi. Nilai prediksi laba bersih tersebut  disebabkan  adanya  tren  stabilitas  pendapatan  tertentu,  sehingga  catatan  masa  lalu
dapat digunakan sebagai dasar awal untuk menilai masa depan, atau dalam hal ini laba bersih tahun berikutnya.
Tabel 2 . Hasil Linier Regresi Model Model Regresi Variabel Terikat Variabel B Sig. t (1) P t (Constant) 1,958 0,000** NI 0,521 0,000** (2) R t (Constant) 0,036 0,744 NI 0,371 0,000** (3) CF t+1 (Constant) 0,274 0,008** NI 0,875 0,000** (4) NI t+1 (Constant) 0,362 0,000** NI 0,815 0,000** (5) P t (Constant) 2,024 0,000** COMP 0,477 0,000** (6) R t (Constant) -0,070 0,484 COMP 0,273 0,003** (7) CF t+1 (Constant) 0,262 0,014** COMP 0,861 0,000** (8) NI t+1 (Constant) 0,440 0,000** COMP 0,758 0,000**
Relevansi  nilai  pendapatan  komprehensif  dapat  dijelaskan  oleh  sifat  pendapatan komprehensif yang mengharuskan manajer dan analis mempertimbangkan semua faktor, baik internal maupun eksternal, yang dapat mempengaruhi ekuitas pemilik (Khan, 2012). Dengan pendapatan komprehensif, semua informasi terkait perubahan ekuitas yang tidak berasal dari transaksi  pemilik  dapat  diperoleh,  sesuai  dengan  akuntansi  surplus  bersih  di  mana  semua perubahan,  tidak  termasuk  yang  dari  transaksi  pemilik,  akan  muncul  di  laporan  laba  rugi. Pendapatan  komprehensif  yang  mencakup  faktor  internal  dan  eksternal  harus  lebih  terkait dengan nilai perusahaan jika dibandingkan dengan laba bersih.
Tabel 3 . Koefisien Determinasi Model Regresi Adjusted R Square Model Regresi Adjusted R Square (1) 0,377 (5) 0,327 (2) 0,070 (6) 0,045 (3) 0,589 (7) 0,576
(4) 0,727 (8) 0,646
Bratten et  al .,  (2014);  Choi  &  Zang,  (2006)  nyatakan  bahwa  pendapatan  komprehensif bersifat  prediktif.  Hasil  tersebut  menurut  Choi  &  Zang  (2006),  disebabkan  oleh  unsur-unsur dalam penghasilan komprehensif lain yang merupakan keuntungan dan kerugian yang belum direalisasi.  Keuntungan  dan  kerugian  yang  belum  direalisasi  memberi  manajer  kebebasan untuk  menentukan  waktu  pengakuan  keuntungan  dan  kerugian  yang  belum  direalisasi.  Hal tersebut  menyebabkan  nilai  prediksi  laba  bersih  menurun  karena  adanya  unsur  kebebasan manajer  dalam  memilih  waktu  pengakuan  yang  menguntungkan  bagi  perusahaan.  Dengan demikian,  laba  rugi  komprehensif  harus  memiliki  nilai  prediktif  yang  lebih  baik  karena menyangkut  semua  informasi  yang  berkaitan  dengan  keuntungan  atau  kerugian  perusahaan yang diperoleh pada periode berjalan, baik yang direalisasikan maupun yang belum.
Untuk  menguji  Hipotesis  ke-5  yang  membandingkan  relevansi  nilai  antara  laba  bersih dan  laba  rugi  komprehensif  dapat  dibandingkan  koefisien  determinasi  antara  model  dengan laba bersih sebagai variabel bebas dan model dengan laba rugi komprehensif sebagai variabel bebas.  Jika  dibandingkan,  R2  dari  laba  bersih  lebih  besar  dari  laba  komprehensif.  Hasil  ini sesuai  dengan  hasil  uji  Vuong  pada  Tabel  4  yang  menemukan  bahwa  meskipun  keduanya berpengaruh signifikan terhadap harga saham dan return saham, pada kenyataannya relevansi laba bersih lebih tinggi jika dibandingkan dengan laba rugi komprehensif.
Tabel 4 . Hasil Uji Vuong Pengukuran Variabel Terikat P t R t CF t+1 NI t+1 0,376 1,757 0,582 0,482 0,234248 1,62523 0,238038 0,131104 0,252296 1,66739 0,245604 0,169664 ( ) -0,07422 -0,0256 -0,03129 -0,25783 ∑ -1,3247 -1,4526 -0,27046 -1,58701 ∑ 473,7705 362,9069 15,94612 680,0186 -0,00016 -0,000071 -0,00196 -0,00038
Meskipun  daya  penjelas  laba  bersih  lebih  kuat,  namun  keunggulannya  tidak  signifikan karena nilai Z Vuong masih lebih kecil / lebih besar dari - / + 1,96. Hasil ini dapat dijelaskan dengan  dua  alasan.  Pertama,  keunggulan  laba  bersih  yang  tidak  signifikan  dapat  disebabkan oleh  komponen  pendapatan  komprehensif  yang  paling  signifikan  adalah  laba  bersih  itu sendiri.  Pada  Lampiran  4,  terlihat  bahwa  rata-rata  85,4%  komponen  laba  rugi  komprehensif dalam  tahun  perusahaan  merupakan  laba  bersih.  Jadi,  signifikansi  laba  bersih  mendominasi hasil  pengujian  komponen  pendapatan  komprehensif  lainnya,  yang  mungkin  tidak  memiliki relevansi nilai.
Alasan  kedua  tidak  signifikannya  keunggulan  laba  bersih  dapat  dijelaskan  oleh  pro  dan kontra  yang  masih  terjadi  dalam  penelitian  antara  manfaat  laba  bersih  dan  laba  rugi komprehensif.  Hal  tersebut  pada  akhirnya  membawa  kebingungan  bagi  para  pengguna laporan keuangan dalam memanfaatkan informasi  akuntansi.  Ada pengguna  yang lebih suka menggunakan  pendapatan  bersih,  tetapi  penggunaan  pendapatan  komprehensif  juga  semakin populer.  Hasilnya,  laba  bersih  dan  laba  rugi  komprehensif  sama-sama  signifikan  karena masing-masing  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  dengan  harga  dan  imbal
hasil  saham,  meskipun  ditemukan  bahwa  laba  bersih  masih  lebih  unggul  dalam menggambarkan harga dan imbal hasil saham.
Untuk  menguji  hipotesis  6  yang  membandingkan  nilai  prediksi  antara  laba  bersih  dan laba rugi komprehensif, dapat dilakukan dengan membandingkan koefisien determinasi antara model dengan laba bersih dan laba rugi komprehensif sebagai variabel bebas. Hasil koefisien determinasi, R2 (adjusted R square) berupa laba bersih model regresi dengan arus kas operasi tahun  berikutnya  dan  laba  bersih  tahun  berikutnya  sebagai  variabel  dependen  lagi-lagi  lebih besar  jika  dibandingkan  dengan  laba  rugi  komprehensif.  Hasil  ini  sejalan  dengan  hasil  uji Vuong pada Tabel di atas, yang menemukan bahwa meskipun keduanya sama-sama memiliki keterkaitan  signifikan  dengan  arus  kas  operasi  dan  laba  bersih  tahun  berikutnya,  laba  bersih memiliki  nilai  prediksi  yang  lebih  tinggi  dalam  menggambarkan  arus  kas  operasi  tahun berikutnya. dan laba bersih dibandingkan dengan penghasilan komprehensif.
Hasil ini sama dengan yang dinyatakan oleh Beale & Davey (2001) Dalam penelitiannya, laba bersih memiliki kemampuan prediksi yang lebih baik jika dibandingkan dengan laba rugi komprehensif.  Pronobis  &  Zülch  (2011)  juga  menyatakan  bahwa  nilai  prediksi  laba  rugi komprehensif tidak lebih unggul jika dibandingkan dengan laba bersih.
Uji  ketahanan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  untuk  menguji  sensitivitas  hasil  dari pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan  pada  bagian  sebelumnya.  Analisis  tambahan dilakukan  dengan  memecah  pendapatan  komprehensif  pada  model  regresi  3.5  menjadi  3.8 menjadi  komponen  penyusun  pendapatan  komprehensif  itu  sendiri,  yaitu  laba  bersih  (NIt), penghasilan  komprehensif  lain  dari  perubahan  penyesuaian  penjabaran  mata  uang  asing kumulatif,  setelah  pajak  (COMPFC-  ADJ),  penghasilan  komprehensif  lain  dari  perubahan saldo keuntungan dan kerugian yang belum direalisasi atas surat-surat berharga, setelah pajak (COMPMKT-ADJ), dan penghasilan komprehensif lain dari komponen lain selain COMPFC- ADJ  dan  COMPMKT-ADJ,  setelah  pajak  (COMPOTHER)  .  Variabel  COMPFC-ADJ  dan COMPMKT-ADJ  dipilih  untuk  digunakan  sebagai  variabel  terpisah  karena  jumlah  tahun perusahaan  yang  memiliki  kedua  komponen  tersebut  paling  banyak  dibandingkan  dengan komponen lainnya.
Dari hasil uji robustness pada Tabel 5 terlihat bahwa komponen yang signifikan dari laba rugi komprehensif hanya laba bersih, kecuali pada persamaan (11) yang menunjukkan bahwa KOMPOTER signifikan. Hal ini dapat dijelaskan dengan pendapatan komprehensif yang juga memiliki nilai prediksi terhadap arus kas masa depan, hanya untuk periode waktu yang tidak pasti  (Palea  &  Scagnelli,  2017).  Hal  ini  berkaitan  dengan  komponen  pendapatan komprehensif  lain  yang  merupakan  keuntungan  atau  kerugian  yang  belum  direalisasi.  Ini dapat tetap berada di neraca untuk beberapa periode sebelum keuntungan atau kerugian dapat diakui.  Penghasilan  komprehensif  lain  juga  mengakui  beberapa  peristiwa  ekonomi  yang mempengaruhi  arus  kas.  Berdasarkan  Pronobis  &  Zülch  (2011),  Hasil  yang  terkait  dengan nilai  prediksi komponen pendapatan komprehensif lain sangat  tergantung  pada periode  yang diteliti, karena untuk satu periode hasilnya bisa signifikan sedangkan periode yang lain tidak. Nilai prediksi pendapatan komprehensif akan signifikan jika periode penelitian lebih dari satu periode.
Tabel 5 . Hasil Uji Model Regresi Linier Model regresi Variabel Terikat Variabel B Sig. t (9) P t (Constant) 1.509,153 0,000** NI t 2,045 0,000**
COMP FC-ADJ -5,824 0,357 COMP MKT-ADJ -17,884 0,234 COMP OTHER -0,083 0,946 (10) R t (Constant) 0,921 0,156 NI t 0,306 0,191 COMP FC-ADJ -2,179 2,361 COMP MKT-ADJ -0,913 2,030 COMP OTHER -0,239 1,576 (11) CF t+1 (Constant) 77,365 0,012** NI t 0,969 0,000** COMP FC-ADJ 0,447 0,510 COMP MKT-ADJ -0,441 0,822 COMP OTHER 0,600 0,000** (12) NI t+1 (Constant) -8,159 0,435 NI t 1,068 0,000** COMP FC-ADJ -0,052 0,829 COMP MKT-ADJ 0,111 0,846 COMP OTHER -0,046 0,326
Hasil  tersebut  dapat  mendukung  keunggulan  laba  bersih  jika  dibandingkan  dengan  laba rugi  komprehensif,  karena  sebenarnya  relevansi  nilai  laba  rugi  komprehensif  hanya disebabkan  oleh  satu  komponen  yaitu  laba  bersih,  sedangkan  komponen  lainnya  tidak menggambarkan  harga  dan  return  saham  perusahaan.  Begitu  pula  untuk  nilai  prediktif ditemukan bahwa laba bersih merupakan komponen variabel dependen yang paling signifikan di  antara  komponen  pendapatan  komprehensif  lainnya.  Artinya,  komponen  laba  rugi komprehensif  yang  memiliki  nilai  prediksi  paling  signifikan  untuk  arus  kas  operasi  tahun berikutnya dan laba bersih hanya laba bersih.

## SIMPULAN DAN SARAN
Pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  laba  bersih  mempunyai relevansi  nilai,  artinya  laba  bersih  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel terikat dalam penelitian yaitu harga saham pada akhir tahun buku dan return saham. Pengaruh laba bersih terhadap harga saham dan return saham bertanda positif yang artinya searah. Hasil penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  laba  bersih  memiliki  nilai  prediksi  yang  signifikan terhadap arus kas operasi tahun berikutnya dan laba bersih tahun berikutnya. Hubungan laba bersih  dengan  arus  kas  operasi  tahun  berikutnya  dan  laba  bersih  tahun  berikutnya  bertanda positif yang artinya searah.
Untuk  pengujian  hipotesis  ketiga,  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pendapatan komprehensif  juga  memiliki  relevansi  nilai  yang  signifikan  dalam  menggambarkan  harga saham  dan  return  saham.  Hubungan  yang  dimiliki  pendapatan  komprehensif  terhadap  harga saham dan return saham adalah positif yang artinya searah. Untuk menguji hipotesis keempat, hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  laba  rugi  komprehensif  memiliki  nilai  prediksi  yang signifikan  terhadap  arus  kas  operasi  dan  laba  bersih  tahun  berikutnya.  Hubungan  laba  rugi komprehensif dengan arus kas operasi tahun berikutnya dan laba bersih bertanda positif yang artinya searah.
Pengujian  hipotesis  kelima  menunjukkan  bahwa  laba  bersih  memiliki  relevansi  nilai yang  lebih  dan  dapat  menjelaskan  angka  harga  saham  pada  akhir  tahun  fiskal  dan  return saham  jika dibandingkan dengan laba rugi  komprehensif. Namun  keunggulan relevansi  nilai laba  bersih  tidak  signifikan  jika  dibandingkan  dengan  laba  rugi  komprehensif.  Untuk pengujian hipotesis keenam, ditemukan bahwa laba bersih memiliki nilai prediksi yang lebih tinggi  dalam  mengestimasi  arus  kas  operasi  dan  laba  bersih  tahun  berikutnya  jika dibandingkan  dengan  laba  rugi  komprehensif.  Namun  keunggulan  prediksi  laba  bersih dibandingkan  pendapatan  komprehensif  lagi-lagi  tidak  signifikan.  Untuk  meningkatkan kualitas  penelitian,  rekomendasi  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  menggunakan  periode penelitian  yang  lebih  lama  untuk  lebih  menangkap  nilai  prediksi  pendapatan  komprehensif, dan  mencakup  periode  penelitian  setelah  tahun  2014  agar  dapat  menunjukkan  dampak perbaikan standar setelah  IFRS. konvergensi.  Terakhir, penilaian kualitas laba lainnya dapat digunakan selain relevansi nilai dan nilai prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Alali, F. A., & Foote, P. S. (2012). The Value Relevance of International Financial Reporting Standards:  Empirical  Evidence  in  an  Emerging  Market. International  Journal  of Accounting , 47 (1), 85–108. https://doi.org/10.1016/j.intacc.2011.12.005
Beale,  R.,  &  Davey,  H.  (2001).  A  single  statement  of  financial  performance:  its  time  has come. Accounting Forum , 25 (2), 174–188. https://doi.org/10.1111/1467-6303.00061 Beest,  F. Van, & Boelens, S. (2009). Quality of Financial Reporting : measuring qualitative characteristics. NiCE Working Paper 09-108 , April , 1–41.
Bratten, B., Allmen, V., Causholli, M., Khan, U., Bhat, G., Dechow, P., Evans, M., Ferri, F., Katz,  S.,  Loktionov,  Y.,  Nissim,  D.,  Payne,  J.,  Penman,  S.,  Ramsay,  R.,  Rajgopal,  S., Ronen,  J.,  Rivas,  M.  D.,  Sadka,  G.,  Stone,  D.,  …  Vyas,  D.  (2014). Usefulness  of  fair values in predicting future cash flows and earnings .
Choi, J.-H., & Zang, Y. (2006). Implications of Comprehensive Income Disclosure for Future Earning and Analysts’ Forecasts. Seoul Journal of Business , 12 (2), 77–109.
Daraghma, Z. M. A. (2010). The relative and incremental information content of earnings and operating  cash  flows  empirical  evidence  from  middle  east:  The  case  of  palestine. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences , 22 , 123–136. El Shamy, M. A., & Kayed, M. A. (2005). The value relevance of earnings and book values in equity valuation: An international perspective – the case of kuwait. International Journal of
Commerce and Management , 15 (1), 68–79.
https://doi.org/10.1108/10569210580000188
Fahlevi,  M.,  Moeljadi,  Aisjah,  S.,  &  Djazuli,  A.  (2020).  The  impact  of  board  independence and CEO education on earning manipulation beneish M-score models. Test Engineering and
Management , 83 (March-April), 18264–18276.
http://www.testmagzine.biz/index.php/testmagzine/article/view/6957/5365
Finger,  C.  A.  (1994).  The  Ability  of  Earnings  to  Predict  Future  Earnings  and  Cash  Flow. Journal of Accounting Research , 32 (2), 210. https://doi.org/10.2307/2491282 Frankel, R., & Litov, L. (2009). Earnings persistence. Journal of Accounting and Economics , 47 (1–2), 182–190. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2008.11.008 Fraser, L. M., & Ormiston, A. (2013). Understanding Financial Statement (10th ed.). Pearson Education Limited. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Juhandi,  N.,  &  Fahlevi,  M.  (2018).  TAX  POLICY  AND  FISCAL  CONSOLIDATION  ON CORPORATE  INCOME  TAX. Journal  of  Reseacrh  in  Business,  Management,  and
Accounting , 1 (1), 21–33. https://e-journal.stie-
kusumanegara.ac.id/index.php/jobma/article/view/9
Khan, S. (2012). Volatility, value relevance and predictive power of comprehensive income . Kim, M., & Kross, W. (2005). The ability of earnings to predict future operating cash flows has been increasing - Not decreasing. Journal of Accounting Research , 43 (5), 753–780. https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2005.00189.x
Palea, V., & Scagnelli, S. D. (2017). Earnings Reported under IFRS Improve the Prediction of Future  Cash  Flows?  Evidence  from  European  Banks. Australian  Accounting  Review , 27 (2), 129–145. https://doi.org/10.1111/auar.12115
Pronobis,  P.,  &  Zülch,  H.  (2011).  The  predictive  power  of  comprehensive  income  and  its individual  components  under  IFRS. Problems  and  Perspectives  in  Management , 9 (4), 72–88. https://doi.org/10.2139/ssrn.1576384
Widiastuti,  H.  (2009).  Relevansi  Nilai  Kredit  Relatif  Informasi  Laba  Bersih  dan  Laba Komprehensif: Studi Dampak PSAK 1 (Revisi 2009). Konferensi Regional Akuntansi .