## PENGARUH SOLVABILITAS TERHADAP PROFITABILITAS PADA PERUSAHAAN PERTAMBANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2019-2021
Argadita Sianturi Universitas Prima Indonesia Email: argadhitasianturi@gmail.com

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji hubungan antara solvabilitas dan profitabilitas pada perusahaan pertambangan Indonesia yang diperdagangkan di pasar modal dari tahun 2019 hingga  2021.  Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah  solvabilitas  (X)  yang  diukur dengan debt  to  asset  ratio ,  dan  variabel  dependennya  adalah  profitabilitas  (Y)  yang  diukur dengan gross  profit  margin .  Sampel  terdiri  dari  63  perusahaan  pertambangan  yang  akan diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia selanjutnya disebut BEI antara tahun 2019 dan 2021. Empat puluh lima perusahaan dipilih secara acak untuk survei tersebut. Informasi dikumpulkan melalui  pendekatan  dokumentasi.  Metode  seperti  uji-t,  uji-f,  dan  analisis  regresi  sederhana digunakan untuk menguji hipotesis dan menarik kesimpulan dari data. Kumpulan data tersebut kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan  rumus  untuk  masing-masing  rasio  keuangan. Variabel  solvabilitas  ditemukan  memiliki  dampak  negatif  dan  signifikan  secara  statistik terhadap keuntungan, sebagaimana ditentukan oleh hasil penelitian. Hal ini juga menunjukkan bahwa solvabilitas perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI pada tahun 2019-2021 tidak akan mempengaruhi profitabilitas mereka.
Kata Kunci : Pengaruh, Solvabilitas, Profitabillitas, Perusahaan, Pertambangan.

## Abstract
The purpose of this study is to examine the relationship between solvency and profitability in Indonesian  mining  companies  traded  on  the  capital  market  from  2019  to  2021.  The independent variable in this study is solvency (X), which is measured by the debt to asset ratio, and the dependent variable is profitability (Y) as measured by gross profit margin. The sample consists  of  63  mining  companies  that  will  be  traded  on  the  Indonesia  Stock  Exchange hereinafter referred to as IDX between 2019 and 2021. Forty-five companies were randomly selected for the survey. Information is collected through a documentation approach. Methods such  as  t-test,  f-test,  and  simple  regression  analysis  are  used  to  test  hypotheses  and  draw conclusions from the data. The data set is then analyzed using the formula for each financial ratio. The solvency variable was found to have a negative and statistically significant impact on profits, as determined by the results of the study. It also shows that the solvency of mining companies listed on the IDX in 2019-2021 will not affect their profitability.
Keywords: Influence, Solvability, Profitability, Company, Mining.

## A. PENDAHULUAN
Sejumlah  besar  modal  diperlukan  bagi  perusahaan  untuk  menjalankan  operasinya. Mereka kekurangan sumber daya keuangan yang diperlukan untuk menutupi semua biaya yang diperlukan. Untuk mempertahankan operasi harian mereka, bisnis sering mengambil pinjaman dari  bank  dan  lembaga  pemberi  pinjaman  lainnya.  Analisis  solvabilitas  menentukan  apakah suatu perusahaan dapat membayar tagihannya atau tidak.
Debt to assets terhadap aset merupakan indikator solvabilitas keuangan. Kasmir (2016: 156) menjelaskan bahwa ketika perusahaan memiliki rasio hutang terhadap aset yang tinggi, lebih  sulit  untuk  mendapatkan  pembiayaan  karena  pemberi  pinjaman  khawatir  perusahaan tidak dapat membayar kembali hutangnya. Demikian pula, rasio utang terhadap aset yang lebih kecil menunjukkan proporsi pendanaan bisnis yang lebih kecil berasal dari utang.
Laba yang maksimal, atau laba di samping hal-hal lain, merupakan tujuan akhir yang ingin dicapai oleh suatu perusahaan. Rasio yang mengukur profitabilitas memberikan wawasan tentang  dampak  arus  kas,  manajemen  aset,  dan  utang  pada  metrik  bisnis  inti  (Brigham  & Houston, 2018). Memaksimalkan keuntungan memungkinkan bisnis untuk menyediakan lebih baik bagi pemegang saham, pekerja, dan pelanggan mereka, serta membiayai R&D dan upaya ekspansi  lainnya.  Akibatnya,  manajemen  operasional  perusahaan  harus  memastikan  bahwa tujuan  tercapai.  Bukan  sumber  keuntungan  melainkan  jumlah  keuntungan  yang  digunakan untuk menentukan keberhasilan (Kasmir, 2014). Rasio laba bersih terhadap total aset dikenal dengan return on assets , dan digunakan sebagai ukuran profitabilitas perusahaan, seperti yang dijelaskan  oleh  Hery  (2015).  Pengembalian  Aset  perusahaan  meningkat  seiring  dengan pertumbuhan margin laba bersih dari penjualan. Tabel 1 menunjukkan bahwa BEI dihuni oleh sejumlah perusahaan pertambangan.

## Tabel 1. Data Fenomena dalam tahun 2019-2021
Nama Emiten  Tahun Total Hutang (rupiah) Total Aset (rupiah) Laba Kotor (rupiah) Penjualan Bersih (rupiah) ADRO 2019 3.233.710 7.217.105 964.591 3.457.154 2020 2.429.852 6.381.566 576.729 2.534.842 2021 3.128.621 7.586.936 1.769.746 3.992.718 BUMI 2019 3.192.870.099  3.702.805.778  105.083.350 1.112.566.618 2020 3.295.912.298  3.428.550.326 91.914.927 790.436.397 2021 3.577.340.599  4.223.787.285  201.736.646 1.008.212.975 TOBA 2019 370.500.569 634.640.456 91.695.528 525.524.499 2020 480.957.627 771.871.787 35.749.878 331.932.404 2021 503.876.557 858.101.884 77.802.414 462.666.313
Sumber: www.idx.co.id
Total utang PT. Adaro Energy Tbk turun sebesar Rp 2.429.852 pada tahun 2020 dan naik sebesar Rp 3.128.621 pada tahun  2021, seperti terlihat  pada tabel  di  atas. Pada tahun 2020, total aset turun sebesar Rp 6.381.566, sedangkan pada tahun 2021 naik sebesar Rp 7.586.936. Sementara laba kotor 2020 turun 576.729 menjadi Rp, 2021 naik 1.769.746. Meskipun turun sebesar Rp 2.534.848 pada tahun 2020, penjualan bersih tahun 2021 naik sebesar Rp 3.992.718.
Jumlah hutang di PT. Bumi Resources Tbk naik setiap tahun antara 2019 dan 2021. Pada 2020, total aset turun Rp 3.428.550.326, sedangkan pada 2021 naik Rp 4.223.787.285. Laba kotor  perseroan  turun  sebesar  Rp  91.914.927  pada  tahun  2020  namun  naik  sebesar  Rp 201.736.646 pada tahun berikutnya. Sementara penjualan bersih turun sebesar Rp 790.436.397 pada tahun 2020, naik sebesar Rp 1.008.212.975 pada tahun berikutnya.
Sejak  tahun  2019,  PT.  Total  utang  Toba  Bara  Sejahtra  Tbk  mengalami  pertumbuhan setiap  tahunnya.  Dari  tahun  2019  hingga  2021,  total  aset  naik  setiap  tahunnya.  Terjadi penurunan laba kotor sebesar Rp 35.749.878 pada tahun 2020, namun meningkat sebesar Rp 77.802.414 pada tahun 2021. Sementara tahun 2020 mengalami penurunan penjualan bersih sebesar Rp.  331.932.404, tahun 2021 mengalami kenaikan sebesar Rp. 462.666.313.
Tabel 1 memperlihatkan bahwa perusahaan memiliki data fenomena dalam jumlah yang berbeda-beda  setiap  tahunnya.  Peristiwa  ini  di  akibatkan  sebab  masing-masing  variabel mempunyai dasar dan manfaat dalam menjelaskan berkembangnya koefisien regresi, masing- masing  varibael  independen  berisi  menerangkan  dividen  tidak  memiliki  dampak  yang signifikan terhadaap jumlah perusahaan.

## B. TINJAUAN PUSTAKA
Rasio solvabilitas dapat ditentukan dengan menggunakan Debt to Asset Ratio (DAR). Menurut  Riyanto  (Yunita  &  Wulandari,  2016),  salah  satu  pertimbangan  terpenting  adalah kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban  keuangan  jangka  pendek  dan  jangka panjangnya. Harus membayar bunga di atas hutang pokok mengurangi likuiditas perusahaan. Ini pasti akan menyebabkan penurunan keuntungan.
Rasio  solvabilitas  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  bahwa  lebih  banyak  sumber  daya perusahaan perlu dialokasikan untuk memenuhi komitmen keuangan. Hal ini dapat memotong bottom line perusahaan. Oleh karena itu, ketika solvabilitas meningkat, profitabilitas menurun (Stewart C. Myers, sebagaimana dikutip dalam Afrinda 2013). Biaya bunga akan naik karena perusahaan  mengambil  lebih  banyak  hutang  untuk  membiayai  operasi.  Pada  dasarnya,  jika sebuah perusahaan mengambil lebih banyak utang, ia akan menghadapi risiko keuangan yang lebih besar, tetapi juga memiliki peluang untuk meraup keuntungan lebih tinggi. Namun, jika perusahaan  tidak  dapat  mengelola  modal  pinjaman  secara  efektif,  hal  itu  dapat  berdampak buruk  pada  profitabilitas  perusahaan.  Utang  dapat  berdampak  negatif  terhadap  profitabilitas perusahaan  jika  tidak  dikelola  dengan  baik  dan  dialihkan  ke  proyek  investasi  yang menguntungkan (Farahiyah Sartika, 2013).
Profitabilitas  perusahaan  adalah  metrik  untuk  menentukan  efektivitas  modal  kerjanya, dan biasanya disajikan sebagai persentase. Kemampuan menghasilkan laba dari operasi reguler adalah yang diukur oleh rasio profitabilitas (Hery, 2015).
Kerangka kerja sebagai bentuk konseptual yang mendasari teori yang saling terkait dari berbagai faktor yang menentukan suatu masalah penting (Sugiyono, 2018). Garis besar untuk strukturnya adalah sebagai berikut:
H 1

## H 2

## Gambar 1. Kerangka Konseptual
Menggunakan  kerangka  konseptual  yang  ditetapkan  oleh  penelitian  sebelumnya, penyelidikan ini menguji hipotesis bahwa:
H 1 : Solvabilitas berpengaruh secara parsial terhadap profitabilitas pada pertambangan yang terdaftar di BEI tahun 2019-2021.
H 2 :  Solvabilitas  berpengaruh  secara  simulatan  dalam  memprediksi  profitabilitas  di  masa mendatang.

## C. METODE
Metodologi  penelitian  adalah  sudut  pandang  subjek  sebagai  kekuatan  pendorong  di balik  penyelidikan.  Hal  ini  sesuai  dengan  gagasan  bahwa  pendekatan  adalah  metode  yang digunakan untuk menangkap realitas atau fenomena sebelum analisis dilakukan. Peneliti dapat menghindari metode kerja yang tidak terarah dan spekulatif dengan menggunakan pendekatan yang tepat. Penelitian dengan jaminan keterpercayaan ( reliability ) dan validitas ( validity ) dapat diperoleh jika digunakan metode yang tepat. Seperti dikutip dalam Teresia (2019).
Penelitian  ini  sangat  bergantung  pada  teknik  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif didefinisikan sebagai metode berdasarkan filosofi positivisme, yang digunakan untuk meneliti
𝐷𝐴𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 Solvabilitas (X) Profitabilitas (Y)
populasi atau sampel tertentu, dengan teknik pengambilan sampel yang umumnya dilakukan secara  acak,  pengumpulan  data  menggunakan  instrumen  penelitian,  dan  analisis  data  yang bersifat kuantitatif atau statistik, semuanya dengan tujuan untuk menguji hipotesis (Sugiyono, 2018).
Akan ada 63 perusahaan pertambangan yang diperdagangkan di BEI pada tahun 2019– 2021. Dalam penelitian ini, menggunakan strategi pengambilan sampel yang dikenal sebagai pengambilan  sampel  bertujuan  untuk  memilih  partisipan.  Kriteria  berikut  digunakan  dalam Penelitian ini:
1. Untuk tahun 2019 dan 2020, BEI menampilkan perusahaan pertambangan.
2. Bisnis mencoba menambang, tetapi gagal melakukannya, pada tahun 2019-2021.
3. Laporan keuangan untuk industri pertambangan tidak tersedia untuk tahun 2019-2021.
Tabel 2. Sampel Penelitian No Kriteria Pemilihan Sampel Hasil 1. Perusahaan Pertambangan yang terdaftar di BEI Tahun 2019-2021 63 2. Perusahaan Pertambangan namun tidak lengkap Tahun 2019-2021 (14) 3. Perusahaan Pertambangan namun tidak melaporkan laporan keuangan Tahun 2019-2021 (4) Jumlah Sampel Perusahaan 45 Total Sampel (3x45) 135
Sugiyono (2020) menekankan pentingnya prosedur pengumpulan data yang tepat untuk pencapaian tujuan  penelitian. Praktik analisis data yang baik  berasal  dari pengumpulan data yang cermat. Jika informasi yang tidak dibutuhkan diambil bersama dengan data, maka data tersebut  tidak  akan  berguna.  Peneliti  memeriksa  ulang  semua  sumber  data  sebelum menggunakannya dalam analisis mereka. Sugiyono (2020) juga mengutip wawancara, angket, observasi, dokumentasi, dan triangulasi sebagai metode pengumpulan data yang valid. Laporan keuangan tahunan dari sumber sekunder industri pertambangan, 2019–2021.
Tabel  3  mencantumkan  variabel  penelitian  operasional  yang  telah  diidentifikasi  dan ditetapkan:
Tabel 3. Defenisi Operasional dan Pengukuran Variabel Variabel Defenisi Indikator Pengkuran Solvabilitas (X) Untuk menentukan berapa banyak utang yang  digunakan  untuk  membiayai  aset organisasi, maka dihitung Rasio Solvabilitas. Artinya, daripada mengandalkan  sumber  dayanya  sendiri untuk  mendanai  operasinya,  perusahaan sangat bergantung pada utang. (Kasmir, 2018) 𝐷𝐴𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡
Rasio Profitabilitas (Y) Salah  satu  cara  untuk  mengevaluasi manajemen  bisnis  dan  pemanfaatan aset adalah melalui Rasio Profitabilitas. (Ross, 2015) 𝐺𝑃𝑀 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐾𝑜𝑡𝑜𝑟 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 Rasio
Penelitian ini  menggunakan teknik regresi  linier.  Sebagai  ilustrasi  persamaan regresi linier tipikal, pertimbangkan hal berikut: Y = a + bX Dimana:
Y = Variabel tak bebas (nilai yang akan di prediksi) a = Konstanta (nilai Y saat X=0) X = Variabel bebas b = Koefisien regresi (pengaruh positif/negatif)

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Sta l tistik Deskriptif Bursa l Efek  Indonesia l (sebelumnya l Bursa l Efek  Ja l ka l rta l )  merupa l ka l n  sa l la l h  sa l tu  bursa l efek  ya l ng  dapa l t  memberika l n  pelua l ng  investa l si  da l n  sumber  pembia l ya l a l n  untuk  memba l ntu pemba l nguna l n  perekonomia l n  na l siona l l.  Ka l rena l pera l nnya l ya l ng  sentra l l,  perba l nka l n  ha l rus diikutserta l ka l n da l la l m setia l p pemba l ha l sa l n pertumbuha l n ekonomi.
Berikut disajikan hasil analisis deksriptif dari variable yang diuji:
Ta l bel 4. Sta l tistik Deskriptif
Descriptive Sta l tistics
N  Minimum  Ma l ximum  Mea l n  Std. Devia l tion DA L R 135 ,00 2,04  ,5019 ,34040 GPM 135 ,00 1,97  ,2777 ,23589 Va l lid N (listwise) 135
Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Kisa l ra l n va l ria l bel DA L R a l da l la l h da l ri 0,00 hingga l 2,04, denga l n ra l ta l -ra l ta l 0,501 da l n sta l nda l r devia l si  0,34040,  seperti  ya l ng  ditunjukka l n  pa l da l ta l bel  di  a l ta l s.  Va l ria l bel  GPM  berkisa l r  a l nta l ra l 0,00 sa l mpa l i 1,97, denga l n ra l ta l -ra l ta l 0,2777 da l n sta l nda l r devia l si 0,223589.
2. Uji A L sumsi Kla l sik Merupa l ka l n  pra l ktik  umum  untuk  mela l kuka l n  uji  norma l lita l s,  multikolinea l rita l s, heteroskeda l stisita l s, da l n a l utokorela l si, empa l t jenis uta l ma l a l sumsi kla l sik. Ha l sil uji hipotesis kuno ini dia l na l lisis denga l n ba l ntua l n Sta l tistica l l Product a l nd Service Solutions (SPSS). a. Uji Norma l lita l s
Menurut  Sugiyono  (2017),  uji  norma l lita l s  dila l kuka l n  untuk  mengeta l hui  a l pa l ka l h  da l ta l ya l ng  bersa l ngkuta l n  berdistribusi  norma l l.  Sta l tistik  pa l ra l metrik  tida l k  da l pa l t  diguna l ka l n  untuk pengujia l n hipotesis jika l da l ta l untuk setia l p va l ria l bel tida l k berdistribusi norma l l. Uji Normalitas dalam  peneltiian  ini  adalah  menggunakan  uji  grafik  dan  Uji  Statistik  yang  diajikan  dalam paragraph berikut:
Ga l mba l r 2. Histogra l m
Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Histogra l m sebelumnya l menunjukka l n ba l hwa l da l ta l berdistribusi norma l l ka l rena l mengikuti bentuk lonceng da l n mengisi kurva l lonceng.
Ga l mba l r 3. P-P Plot Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Titik-titik  da l pa l t  diliha l t  pa l da l gra l fik  ya l ng  bergera l k  sea l ra l h  denga l n  ga l ris  dia l gona l l. Ha l silnya l , kita l da l pa l t menyimpulka l n ba l hwa l modelnya l norma l l. Hasil Uji Sta l tistik dalam peneltiian ini disajikan dalam tabel berikut:
Ta l bel 5. Kolmogorov-Smirnov One-Sa l mple Kolmogorov-Smirnov Test
Unsta l nda l rdized Residua l l
N 135 Norma l l Pa l ra l meters a l ,b
Mea l n ,0000000
Std. Devia l tion ,20653745 Most Extreme Differences A L bsolute ,052 Positive ,052 Nega l tive -,046 Test Sta l tistic ,052
A L symp. Sig. (2-ta l iled) ,200 c,d a l . Test distribution is Norma l l. b. Ca l lcula l ted from da l ta l . c. Lilliefors Significa l nce Correction.
d. This is a l lower bound of the true significa l nce.
Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Setela l h  menja l la l nka l n  uji,  ditentuka l n  ba l hwa l signifika l n  0,200  lebih  besa l r  da l ri  0,05, menunjukka l n ba l hwa l da l ta l bera l da l da l la l m renta l ng ya l ng da l pa l t diterima l . b. Uji Multikolinea l rita l s Menurut  Ghoza l li  (2016),  tujua l n  uji  multikolinea l rita l s  a l da l la l h  untuk  menca l ri  bukti a l da l nya l hubunga l n  a l nta l ra l va l ria l bel  ya l ng  seola l h-ola l h  tida l k  berhubunga l n.  Model  regresi  ya l ng a l nda l l membutuhka l n independensi penuh a l nta l ra l va l ria l bel independen. Jika l va l ria l bel independen berkorela l si sa l tu sa l ma l la l in, mereka l tida l k ortogona l l. Dua l va l ria l bel independen ha l rus bena l r-bena l r tida l k berkorela l si a l ga l r dia l ngga l p ortogona l l. Uji Multikolinea l rita l s diliha l t da l ri ta l bel berikut. Ta l bel 6. Multikolinea l rita l s
Coefficients a l Model Unsta l nda l rdized Coefficients  Sta l nda l rdized Coefficients t Sig. Collinea l rity Sta l tistics
B Std. Error Beta l Tolera l nce VIF 1 (Consta l nt) ,321 ,036 8,882  ,000 DA L R -,086 ,060 -,124  -1,440  ,152 1,000  1,000
a l . Dependent Va l ria l ble: GPM
Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS
Ha l sil  menunjukka l n  ba l hwa l va l ria l bel  DA L R  memiliki  tolera l nsi  1.000  >  0,1,  seda l ngka l n va l ria l bel  VIF  memiliki  tolera l nsi  1.000  <  10.  Oleh  ka l rena l itu,  da l pa l t  disimpulka l n  ba l hwa l multikolinea l rita l s tida l k terja l di. c. Uji Heteroskeda l stista l s Menurut  Ghoza l li  (2016),  pengujia l n  ini  dila l kuka l n  untuk  mengeta l hui  a l pa l ka l h  residua l l sua l tu  penga l ma l ta l n  menyimpa l ng  seca l ra l signifika l n  da l ri  va l ria l ns  penga l ma l ta l n  la l innya l .  Model regresi  ya l ng  ba l ik  a l da l la l h  homoskeda l stisita l s  jika l va l ria l ns  da l ri  residua l l  sa l tu  penga l ma l ta l n  ke penga l ma l ta l n  la l innya l a l da l la l h  konsta l n,  ya l ng  da l pa l t  diliha l t  denga l n  meliha l t  gra l fik  perhitunga l n a l nta l ra l nila l i prediksi va l ria l bel level (zpred) da l n residua l l (Sresid). Uji a l da l nya l heteroskeda l stisita l s diberika l n di ba l wa l h ini:
Ga l mba l r 4. Uji Sca l tterplot
Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Meskipun titik-titik pa l da l gra l fik Sca l tterplot di a l ta l s ta l mpa l k terseba l r seca l ra l a l ca l k, na l mun teta l p  membua l t  pola l ya l ng  mena l rik  seca l ra l visua l l  di  a l ta l s  da l n  di  ba l wa l h  da l ta l sumbu  Y.  Tida l k a l da l nya l heteroskeda l stisita l s memberika l n keperca l ya l a l n pa l da l temua l n ini.
d. Uji A L utokorela l si Untuk  mengeta l hui  a l pa l ka l h  kesa l la l ha l n  confounding  periode-t  berkorela l si  denga l n kesa l la l ha l n confounding periode t-1 pa l da l model regresi linier da l pa l t dila l kuka l n uji a l utokorela l si seperti  ya l ng  dijela l ska l n  oleh  Ghoza l li  (2016).  Untuk  mengecek  a l utokorela l si,  peneliti mengguna l ka l n uji Durbin-Wa l tson (DW-Test). Berikut ha l sil ga l bunga l n uji a l utokorela l si da l n uji Durbin-Wa l tson :
Ta l bel 7. A L utokorela l si Model Summa l ry b
Model  R  R Squa l re  A L djusted R Squa l re  Std. Error of the Estima l te  Durbin-Wa l tson
1 ,124 a l ,015 ,008 ,22231 2,055 a l . Predictors: (Consta l nt), La l g_X b. Dependent Va l ria l ble: La l g_Y
Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Ha l silnya l menunjukka l n ba l hwa l Durbin-Wa l tson a l da l la l h 2,055, seperti ya l ng ditunjukka l n pa l da l ta l bel. Denga l n mengguna l ka l n tingka l t signifika l nsi 5%, ka l mi a l ka l n memba l ndingka l n nila l i di ka l mi sebesa l r 1,749 da l ri ta l bel Durbin-Wa l tson denga l n nila l i sebena l rnya l da l ri 135 sa l mpel da l n 2 va l ria l bel  independen  (k  =  3).  Jika l Durbin-Wa l tson a l nta l ra l d u <  d  <4-d u ,  ma l ka l tida l k  a l da l a l utokorela l si, seba l ga l ima l na l dikemuka l ka l n oleh Ghoza l li (2016: 107-108). Nila l i Durbin-Wa l tson terbukti va l lid di sini, melebihi ba l ta l s a l ta l s (d u ) 1,749 da l n kura l ng da l ri ba l ta l s ba l wa l h (4-d u ) -1,749. Ha l sil  pengujia l n  mengkonfirma l si  ba l hwa l model  persa l ma l a l n  regresi  tida l k  menga l ndung a l utokorela l si, ba l ik positif ma l upun nega l tif.
3. A L na l lisis Regresi Linea l r Sederha l na l Sehingga l kita l da l pa l t mengukur sebera l pa l besa l r nila l i x mempenga l ruhi nila l i y. Persa l ma l a l n ini da l pa l t ditulis seba l ga l i berikut: Y = a + bX
Ta l bel 8. A L na l lisis Linea l r Sederha l na l
Coefficients a l Model Unsta l nda l rdized Coefficients  Sta l nda l rdized Coefficients
t Sig. B Std. Error
Beta l 1 (Consta l nt) ,286 ,029 9,957  ,000 DA L R -,086 ,055 -,139  -1,551  ,124 a l . Dependent Va l ria l ble: GPM Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Ta l bel 8 diguna l ka l n untuk menurunka l n persa l ma l a l n regresi linier sederha l na l berikut untuk hipotesis penelitia l n: GPM = 0,286-0,086 DA L R Sehingga l da l pa l t disimpulka l n ba l hwa l : a. Jika l DA L R = 0 ma l ka l GPM a l ka l n turun, sehingga l nila l i konsta l nta l a l da l la l h 0,286. b. A L da l hubunga l n terba l lik ya l ng diketa l hui a l nta l ra l DAR da l n GPM, denga l n nila l i B sebesa l r - 0,086 menunjukka l n da l mpa l k nega l tif pa l da l ya l ng tera l khir.

## 4. Analisis Koefisien Determina l si
Menurut  Sujarweni  (2015),  koefisien  determinasi  (R 2 )  digunakan  untuk  mengetahui sejauh  mana  perubahan  variabel  dependen  (Y)  dapat  dikaitkan  dengan  perubahan  variabel independen (X). Ketika R 2 naik, itu berarti proporsi yang lebih besar dari variabilitas Y dapat dijelaskan oleh pergeseran di X. Saat R 2 menurun, lebih sedikit pergeseran di Y yang dapat dikaitkan dengan pergeseran di X. Besa l rnya l penga l ruh va l ria l bel independen terha l da l p va l ria l bel dependen da l pa l t diukur denga l n mengguna l ka l n koefisien determina l si,  a l ta l u R 2 . Nila l i koefisien determina l si terca l ntum di ba l wa l h ini.
Ta l bel 9. Koefisien Determina l si Model Summa l ry
Model  R R Squa l re  A L djusted R Squa l re  Std. Error of the Estima l te
1 ,139 a l ,019 ,011 ,15484
a l . Predictors: (Consta l nt), DA L R
Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Menurut ta l bel  ringka l sa l n model output, nila l i A L djusted R Squa l re untuk  va l ria l bel  DAR a l da l la l h 0,011, ya l ng bera l rti da l mpa l k 1,1% terha l da l p ma l rgin la l ba l kotor.
5. Uji Hipotesis Seca
l ra l Pa l rsia l l (Uji t) Ghoza l li (2016) menya l ta l ka l n ba l hwa l t sta l tistik menunjukka l n sebera l pa l besa l r peruba l ha l n va l ria l bel dependen da l pa l t dika l itka l n denga l n pergesera l n da l la l m sa l tu va l ria l bel independen. Nila l i va l ria l bel  dependen  diuji  terha l da l p  kondisi  ini  untuk  meliha l t  a l pa l ka l h  va l ria l bel  independen memiliki ka l ita l n denga l nnya l : 1. H 0 5 diterima l da l n H5 ditola l k jika l t hitung < t ta l bel n untuk α = 0,052 2. H 0 5 ditola l k da l n  H5 diterima l jika l t hitung < t ta l bel n untuk α = 0,052
Ta l bel 10. Uji-T Coefficients a l
Model Unsta l nda l rdized Coefficients  Sta l nda l rdized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta l 1 (Consta l nt) ,321 ,036 8,882  ,000 DA L R -,086 ,060 -,124  -1,440  ,152 a l . Dependent Va l ria l ble: GPM Sumber: Diola l h denga l n Da l ta l SPSS Ditentuka l n  da l ri  da l ta l ba l hwa l DAR  tida l k  berpenga l ruh  terha l da l p  GPM  (sig.  pa l da l DA L R 0,152 > 0,05 a l ta l u nila l i t hitung -1,440 < 1,977 t ta l bel), menya l ngga l h hipotesis nol.
6. Uji Hipotesis Simulta l n (Uji-F) Uji  sta l tistik  F  mengguna l ka l n  kriteria l ini  untuk  meliha l t  a l pa l ka l h  semua l va l ria l bel independen  model  memiliki  penga l ruh  ga l bunga l n  terha l da l p  va l ria l bel  dependen,  seperti  ya l ng dikemuka l ka l n oleh Ghoza l li. a. H 0 5 ditola l k da l n H5 diterima l jika l F hitung < F ta l bel n untuk α = 0,052 b. H 0 5 diterima l da l n  H5 ditola l k jika l F hitung < F ta l bel n untuk α = 0,052
Ta l bel 11. Uji F A L NOVA L a l
Model Sum of Squa l res  df  Mea l n Squa l re F Sig. 1 Regression ,115 1 ,115  2,075  ,152 b Residua l l 7,341  133 ,055 Tota l l 7,456  134
a l . Dependent Va l ria l ble: GPM b. Predictors: (Consta l nt), DA L R
Sumber : Diola l h denga l n Da l ta l SPSS A L da l pun  nila l i  F  hitung  sebesa l r  2,075  <  3,911  F  ta l bel  a l ta l u  Sig.  F  0,152  >  0,05  ma l ka l hipotesis ba l hwa l DAR berpenga l ruh terha l da l p GPM ditola l k. t hitung ya l ng diperoleh da l ri uji pa l rsia l l (uji-t) a l da l la l h -1,440, menunjukka l n nila l i nega l tif, da l n tingka l t signifika l nsi a l da l la l h 0,000 (0,000 < 0,05), menunjukka l n ba l hwa l solva l bilita l s berpenga l ruh nega l tif da l n signifika l n seca l ra l sta l tistik terha l da l p profita l bilita l s.
Menurut  teori  Priha l di  (2014),  sema l kin  renda l h  huta l ng  perusa l ha l a l n,  sema l kin  renda l h risiko kerugia l n fina l nsia l lnya l ; seba l liknya l , sema l kin tinggi uta l ng perusa l ha l a l n, sema l kin tinggi pula l risiko  kerugia l n  fina l nsia l l  a l kiba l t  beba l n  pemba l ya l ra l n  bunga l ya l ng  ha l rus  dila l kuka l n.  ha l sil  ini memberika l n  keperca l ya l a l n  pa l da l kla l im  ba l hwa l " jumla l h "  Ha l l  ini  konsisten  denga l n  penelitia l n Ra l hma l h  (2016),  ya l ng  menemuka l n  hubunga l n  nega l tif  da l n  signifika l n  seca l ra l sta l tistik  a l nta l ra l solva l bilita l s da l n profita l bilita l s.

## E. KESIMPULAN
Studi ini mera l ma l lka l n penda l pa l ta l n  perusa l ha l a l n perta l mba l nga l n ya l ng diperda l ga l ngka l n di BEI  untuk  ta l hun  2019  da l n  2020.  Temua l n  studi  ya l ng  disa l jika l n  pa l da l ba l b  sebelumnya l mengha l silka l n  kesimpula l n  seba l ga l i  berikut:  1)  Profita l bilita l s  perusa l ha l a l n  perta l mba l nga l n  ya l ng terda l fta l r di BEI a l ka l n sa l nga l t dipenga l ruhi oleh ma l sa l la l h solva l bilita l s pa l da l ta l hun 2019-2021; dan 2)  Untuk  perusa l ha l a l n  perta l mba l nga l n  ya l ng  terda l fta l r  di  BEI,  pengujia l n  seca l ra l simulta l n mengungka l pka l n  ba l hwa l tida l k  a l da l korela l si  a l nta l ra l va l ria l bel  solva l bilita l s  (X)  da l n  va l ria l bel renta l bilita l s (Y) sela l ma l periode 2019-2021.
Tentunya l ma l sih ba l nya l k keterba l ta l sa l n berda l sa l rka l n ha l sil penelitia l n, seperti keterba l ta l sa l n wa l ktu, keterba l ta l sa l n da l ta l , da l n keterba l ta l sa l n penulisa l n. Peneliti da l pa l t mena l wa l rka l n rekomenda l si berikut  untuk  meningka l tka l n  kinerja l :  1)  Diha l ra l pka l n  fa l ktor-fa l ktor  ya l ng  mempenga l ruhi profita l bilita l s  perusa l ha l a l n  perta l mba l nga l n  da l pa l t  diguna l ka l n  oleh  peneliti  sela l njutnya l ;  dan  2) Untuk  ta l hun  2019  hingga l 2021,  profita l bilita l s  perusa l ha l a l n  perta l mba l nga l n  ditemuka l n  tida l k terpenga l ruh  oleh  solva l bilita l s  mereka l .  Ketika l mencoba l untuk  mema l ksima l lka l n  keuntunga l n, perusa l ha l a l n  perta l mba l nga l n  ha l rus  fokus  pa l da l pendorong  solva l bilita l s  da l n  profita l bilita l s,  ya l ng ma l sing-ma l sing diukur denga l n DA L R da l n GPM. Ketika l a l set dikelola l denga l n ba l ik da l n terda l pa l t sedikit huta l ng diba l ndingka l n denga l n tota l l a l set ya l ng tersedia l , ha l l ini memba l ntu meningka l tka l n keuntunga l n perusa l ha l a l n, sehingga l perusa l ha l a l n diha l ra l pka l n da l pa l t mengoptima l lka l n pengelola l a l n a l set, ya l ng berka l ita l n denga l n penga l mbila l n keputusa l n di ma l sa l depa l n.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrinda, N. (2013). Analisis Pengaruh Likuiditas dan Solvabilitas terhadap profitabilitas pada perusahaan  makanan  dan  minuman  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI). Palembang. Fakultas Ekonomi Universitas Sriwijaya . Brigham,  E.  F.,  &  Houston,  J.  F.  (2019). Dasar-Dasar  Manajemen  Keuangan .  Jakarta: Salemba Empat.
Gozhali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete . Semarang: UNDIP. Hery.  (2015). Analisis  Laporan  Keuangan .  Yogjakarta:  Badan  Penerbit  CAPS  (Center  for Academic Publishing Service).
Kasmir. (2014). Analisis Laporan Keuangan . Jakarta: Rajawali Pers. Kasmir. (2016). Analisis Laporan Keuangan . Jakarta: Rajawali Pers. Kasmir. (2018). Analisis Laporan Keuangan . Jakarta: Rajawali Pers.
Myers, S C. (1984). The Capital Structure Puzzle . The Journal of Finance , 39(3),575-592. Prihadi, T. (2014). Memahami Laporan Keuangan Sesuai IFRS dan PSAK . Jakarta: PPM.
Rahmah, A. M., Cipta, W., & Yudiaatmaja, F. (2019). Pengaruh likuiditas, solvabilitas, dan aktivitas terhadap profitabilitas pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2014. Jurnal Manajemen Indonesia , 7 (2), 96-103.
Sartika, F., & Herawati, J. (2013). Pengaruh Efisiensi Modal Kerja, Likuiditas, dan Solvabilitas Terhadap Profitabilitas (Studi Pada Perusahaan Farmasi yang Terdaftar di BEI Periode 2007-2011). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 2 (1). Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta. Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta. Sugiyono. (2020). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Sujarweni,  V.,  &  Wiratna.  (2015). Metodologi  Penelitian  Bisnis  dan  Ekonomi. Yogyakarta: Pustaka Baru Press.
Wulandari, S. I., & Yunita, I. (2016). Pengaruh Modal Kerja, Struktur Aktiva, Likuiditas, dan Solvabilitas  Terhadap  Rentabilitas  PT  Semen  Indonesia  (persero)  Tbk.  (2011- 2013). eProceedings of Management , 3 (3).