F A K U L T A S EKONOMI DAN BISNIS

## Muhammadiyah Riau Accounting and Business Journal
journal homepage: http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/MRABJ

## Kemampuan  Prediksi  Return  Saham  Ditinjau  dari  Aset  Operasi  dan Pendapatan Operasi

## Tri Utami 1
1 Fakultas Ekonomi, Universitas Widya Dharma, Jawa Tengah, Indonesia Email: triutami@unwidha.ac.id

## A R T I C L E   I N F O A B S T R A C T
Article History: Received: 04 March 2022 Revised: 09 April 2022 Accepted: 09 April 2022
Keywords : Aset Operasi; Laba Operasi;
Adaptasi Aset; Value Relevance.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  relevansi  nilai  dari  asset  dengan menggunakan  kebermanfaatan  asset  operasi  dalam  memprediksi  return saham. Sejalan dengan penggunaan adaptasi asset operasi, maka penelitian ini  juga akan  menguji kandungan  informasi  yang  ada dalam  laba operasi. Untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  penelitian  ini  mengambil  data  dari perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  selama  periode  2010-2020. Analisis  Regresi  Berganda  dan Cluster  Robust  by  year digunakan  untuk menguji  hipotesis.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  asset  operasi berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  return  saham.  Hasil  ini mengindikasikan  bahwa  asset  mampu  beradaptasi  dalam  memberikan informasi ke pasar.

## 1. Pendahuluan
Tujuan  utama  dari  laporan  keuangan adalah  untuk  memberikan  informasi  yang relevan  dan  reliabel  bagi  para  pengguna laporan keuangan, termasuk pemegang saham, para  investor  dan  analis  keuangan  (Drake  et al., 2016; Gray et al., 2018). Pasar yang efisien akan bereaksi secara cepat atas informasi baru yang  masuk  ke  pasar  dan  akan  tercermin secara  penuh  dalam  harga  saham  (Borges, 2010;  Gray  et  al.,  2018;  Ţiţan,  2015). Sementara itu, kesalahan penentuan harga bisa saja  terjadi  di  pasar  yang  efisien.  Kesalahan penentuan harga dapat terjadi secara sistematis,  namun  apabila  terjadi  persaingan antar investor, kesalahan penentuan harga akan mengecil dan tidak berlangsung lama di pasar. Pertanyaan  yang  krusial  tentang  pasar  efisien dan kesalahan penentuan harga adalah, apakah pelaku  pasar  mempunyai  kemampuan  yang memadai  untuk  siap  terlibat  dalam  pasar efisien.  Disamping  itu,  informasi  yang  datang
ke pasar sangat cepat dan kadang informasinya terbatas.  Di  sisi  lain,  beberapa  investor berfokus  pada  angka  tertentu  (misalnya  angka pada triple  bottom  line )  dan  menggunakan informasi  tersebut  untuk  membuat  penilaian. Padahal  perlu  sekumpulan  informasi  untuk membantu dalam menentukan harga.
Studi  yang  dilakukan  Sloan  (1996) merupakan  salah  satu  studi  yang  menengarai peran  dari  akrual  yang  dapat  mempengaruhi kesalahan  penentuan  harga  yang  dilakukan oleh  para  investor.  Komponen  arus  kas  dan akrual  pada  periode ini memberikan  implikasi yang  berbeda  terhadap  laba  yang  akan  datang (Barth  et  al.,  2016;  Bushman  et  al.,  2016; Dang  &  Tran,  2019).  Jika  investor  tidak memperhatikan  komponen  laba,  dan  hanya berfokus  pada  informasi  agregasi  laba  maka investor akan melakukan kesalahan penentuan harga  (Habib,  2006;  Hirshleifer  et  al.,  2009; Sumiyana  et  al.,  2019).  Kegagalan  untuk membedakan komponen laba dapat
mempengaruhi  strategi  perdagangan  yang dilakukan  investor.  Penelitian  Sloan  (1996) kemudian  diikuti  dengan  berbagai  penelitian yang  menguji  kandungan  informasi  dari komponen  laba.  Berbagai  penelitian  terdahulu yang  menguji  komponen  laba  menunjukkan bahwa  disagregasi  laba  ke  dalam  komponen laba mempunyai kandungan informasi (Habib, 2006; Lim, 2014; Sumiyana et al., 2019).
Sebagian besar penelitian terdahulu menggunakan  informasi  dari  agregasi  laba yang  berfokus  pada  angka-angka  akuntansi yang berasal dari income statement (Artikis & Papanastasopoulos,  2016;  Athanasakou  et  al., 2009; Atwood et al., 2010; Bruns & Merchant, 1990;  Call  et  al.,  2014;  Dechow  et  al.,  2008; Habib,  2006;  He  &  Narayanamoorthy,  2020). Masih sedikit sekali penelitian yang mempertimbangkan dampak informasi akuntansi  yang  berkonsep  pada  adaptasi  asset yang  memberikan  informasi  terhadap  laba sehingga  direkasi  oleh  pasar.  Penelitian  ini menggabungkan  konsep  relevansi  nilai  yang ada  dalam balance  sheet dan income statement ,  dan  menghubungkannya  dengan reaksi  pasar  dalam  bentuk  return  saham. Penelitian  ini  menggunakan  asset  operasi sebagai  proksi  dari  informasi  yang  bersumber dari  laporan  posisi  keuangan  dan  menguji kemampuan  prediksinya  terhadap  return.  Aset operasi  dipilih  sebagai  topik  dalam  penelitian ini  karena  Sebagian  besar  pendapatan  yang diperoleh  perusahaan  tentunya  berasal  dari aktivitas operasi dan seberapa efektif penggunaan  asset  operasi  untuk  menghasilkan pendapatan operasi.
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijelaskan dalam latar belakang di atas, maka tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  apakah asset operasi dan laba operasi dapat digunakan untuk  memprediksi  return  saham  yang  akan datang.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  dalam  tiga  cara. Pertama,  memperluas  literatur atas  kandungan informasi  dari  adaptasi  angka  akuntansi. Konsep adaptasi yang dimaksud adalah bahwa asset  dapat  beradaptasi  untuk  turut  serta memberikan  informasi.  Kedua,  Investor  dapat mempertimbangkan  informasi  lain  seperti kemampuan  asset  operasi  dan  tidak  hanya berfokus pada informasi agregasi laba. Ketiga, penelitian  ini  menggunakan  angka  akuntansi
yang  tidak  hanya  berfokus  pada  informasi yang  ada  pada income statement,  melainkan juga  informasi  yang  ada  pada  laporan  posisi keuangan.

## 2.   Tinjauan  Pustaka  dan  Pengembangan Hipotesis

## 2.1 Return Saham
Jika  terjadi  perbedaan  harga  saham  di pasar,  maka  akan  menyebabkan  perubahan return.  Harga  dapat  dibentuk  karena  pelaku pasar melakukan kesalahan dalam menentukan harga  (Hirshleifer  et  al.,  2012;  Xie,  2001). Kesalahan  penentuan  harga  disebabkan  oleh informasi  yang  digunakan  sebagai  dasar penentuan  harga  (Dang  &  Tran,  2019; Hirshleifer  et  al.,  2012;  Resutek,  2010). Disamping  itu,  kemampuan  dan  pengetahuan pelaku pasar mempunyai peran dalam mempengaruhi  harga  saham  (Barnea  et  al., 2010; Morrin et al., 2012). Banyak faktor yang dapat  mempengaruhi  return  saham.  Beberapa studi  terdahulu  menyatakan  bahwa  laba mempunyai  kemampuan  prediksi  terhadap return  saham  (Artikis  &  Papanastasopoulos, 2016;  Callen  et  al.,  2005;  Cao  et  al.,  2011; Farshadfar & Monem, 2013; He & Narayanamoorthy, 2020). Penelitian
selanjutnya kemudian membagi laba ke dalam komponen  kas  dan  akrual  (Artikis  & Papanastasopoulos, 2016; Dechow et al., 2008; Farshadfar & Monem, 2013); membagi laba ke dalam komponen laba operasi dan non operasi (Habib,  2006;  Lim,  2014;  Sumiyana,  2020); membagi  laba  ke  dalam  distribusi  laba (Dechow  et  al.,  2008).  Komponen  kas  dan akrual  dapat  mempengaruhi  return  saham dapat  dijelaskan  melalui  konsep  pengukuran dan  pengakuan  suatu  transaksi  atau  kejaidan ekonomi.  Di  bawah  pendekatan  akuntansi berbasis  akrual,  akrual  muncul  sebagai pendapatan  dan  biaya  yang  dibebankan  pada periode  akuntansi  dimana  transaksi  atau kejadian ekonomi tersebut terjadi, terlepas dari kapan  arus  kas  terkait  akan  diterima.  Akrual dibuat  dengan  harapan  bahwa  mereka  akan dikonversi  menjadi  arus  kas  pada  waktu  yang tepat.  Di  sisi  lain  akrual  kadang  kala  sulit diantisipasi, berbeda halnya dengan pendekatan akuntansi berbasis kas, yang hanya dicatat  saat  kas  diterima  atau  dikeluarkan. Akibatnya pendekatan akrual kadang
mengandung  salah  saji  pada  periode  di  mana akrual  dinaikkan.  Jika  terdapat  salah  saji dalam  informasi  akuntansi,  maka  informasi yang  digunakan  menjadi  tidak  relevan  dan menimbulkan kesalahan penentuan harga serta tarjadi perubahan return.

## 2.2 Aset Operasi dan Return Saham
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya bahwa  asset  operasi  adalah  asset  yang digunakan  untuk  mendukung  aktivitas  utama perusahaan  (Papanastasopoulos  &  Thomakos, 2017; Papanastasopoulos et al., 2011). Dengan kata  lain,  aset  operasi  digunakan  untuk menjalankan  aktivitas  bisnis  yang  sifatnya berulang dan permanen. Perlunya mengklasifikasikan  aktivitas  yang  berulang dan  tidak  berulang  adalah  untuk  menentukan komponen  pendapatan  tetap  dan  komponen pendapatan  sementara  (Subramanyam,  2014). Pendapatan  operasi  merupakan  salah  satu pengukuran laba perusahaan  yang berasal dari aktivitas  operasi  yang  masih  berlangsung. Terdapat  tiga  konsep  penting  dari  pendapatan operasi.  Pertama,  pendapatan  operasi  hanya berkaitan  dengan  aktivitas  operasi  utama perusahaan. Oleh karena itu, setiap pendapatan dan  biaya  yang  tidak  berhubungan  dengan operasi  usaha  perusahaan  bukanlah  menjadi bagian  laba  operasi.  Kedua,  laba  operasi berfokus  pada  pendapatan  perusahaan  secara keseluruhan,  dan  bukan  hanya  untuk  pemilik hutang  atau  ekuitas.  Artinya  transaksi  dan kejadian  ekonomi  yang  berhubungan  dengan pendanaan  dan  investasi  akan  dikeluarkan (Nissim  &  Penman,  2003;  Subramanyam, 2014).
Demikian pula dengan laba yang didekomposisi  ke  dalam  komponen  laba operasi  dan  non  operasi.  Sifat  dari  aktivitas operasi  adalah  aktivitas  yang  berhubungan dengan  kegiatan  utama  perusahaan.  Transaksi dan  kejadian  ekonomi  yang  meliputinya bersifat tetap dan sering terjadi. Ketika angka- angka  akuntansi  dihasilkan  dari  transaksi  dan kejadian  ekonomi  yang  bersifat  tetap  dan sering  terjadi,  maka  kemampuan  angka akuntansi  yang  berasal  dari  aktivitas  operasi dapat  memprediksi  return  dengan  lebih  baik, dibandingkan  komponen  laba  non  operasi. Namun  di  sisi  lain,  transaksi  dan  kejadian ekonomi  dari  aktivitas  non  operasi  kadang
mempunyai  nilai  yang  besar,  sehingga mempengaruhi  kinerja  perusahaan.  Dengan demikian  informasi  dari  komponen  laba operasi  dan  non  operasi  tidak  dapat  diabaikan karena  dapat  mempengaruhi  return  saham yang  akan  datang.  Berdasarkan  beberapa penjelasan  di  atas,  maka  hipotesis  (H1a, H1b) dalam  penelitian  ini  dinyatakan  sebagai berikut.
H1a: asset  operasi  bersih  berpengaruh positif terhadap return saham
H1b: laba  operasi  berpengaruh  positif terhadap return saham

## 3.   Metode Penelitian
Sampel  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia.  Peneliti  menggunakan  data sekunder  yang  diperoleh  via database  Bureau vanDijk OSIRIS.  Tahun  pengamatan  dimulai tahun 2010-2020. Tahun ini dipilih berdasarkan  kelengkapan  data  dan  data terbaru.  Sampel  dipilih  menggunakan  teknik purposive sampling . Kriteria pemilihan sampel terdiri  dari  (1)  perusahaan  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia pada periode studi yang ditentukan; (2) perusahaan manufaktur dengan tahun  pembukuan  yang  berakhir  setiap  31 Desember;  (3)  perusahaan  mengungkapkan informasi  yang  dapat  digunakan  untuk memformulasikan perhitungan variabel.

## 3.1. Definisi Operasional Variabel

## 3.1.1 Return Saham
Studi  ini  merujuk  pada  studi  (Ohlson  & Juettner-Nauroth, 2005) dan Cao et al. (2011), yang  menyatakan  bahwa  harga  saham  atau return  merespon  laba  perusahaan.  Responnya dapat  berupa equity  valuation  dari  perusahaan berdasarkan potensi arus kas masa datang yang akan diterima investor.
Ohlson  and  Juettner-Nauroth  (2005), Ohlson and Gao (2006), dan Cao et al. (2011) mempertimbangkan  perubahan  laba  akuntansi dari  periode  t-1  ke  periode  t.  Penelitian tersebut  juga  mangakomodasi clean  surplus relationships (b i,t – b i,t-1 = E i,t –d i,t ), perubahan harga  yang  dihasilkan  dapat  dijelaskan menggunakan persamaan di bawah ini.
( )
( )
Persamaan  3  dibagi  dengan  p i,t-1 ,  yang mencerminkan  return  saham  secara  linier, yang  dimulai  dari  laba  pada  tahun  t  (E i,t) , current  earnings  growths ( ) ,  perubahan future  earnings  growths (
) , perubahan future  earnings
,  perubahan past  equity  book  value ( ),  perubahan future  dividends ( )  dan  perubahan  dari other information (
) .

## 3.1.2 Aset Operasi
Studi  ini  menggunakan  perubahan  asset operasi  bersih  ( change  in net  operating  asset atau ∆NOA ) sebagai proksi dari variabel asset operasi.  Perhitungan  asset  operasi  bersih dalam penelitian ini merujuk pada perhitungan yang  ada  dalam  (Subramanyam,  2014).    Aset operasi bersih merupakan selisih antara jumlah asset  operasi  dengan  kewajiban  operasi.  Aset operasi  merupakan  penjumlahan  dari  kas, piutang  usaha,  persediaan,  investasi  dalam anak  perusahaan  yang  tidak  dikonsolidasikan, asset  tetap  (bersih)  dan goodwill .  Sedangkan kewajiban  operasi  merupakan  penjumlahan dari  utang  usaha,  utang  pajak,  pension  dan kewajiban pension. Secara matematis, perhitungan  asset  operasi  bersih  terangkum sebagai berikut.
Aset  operasi  bersih  =  asset  operasi  dikurangi kewajiban operasi Aset  operasi  =  kas  +  piutang  usaha  + persediaan + investasi perusahaan anak + asset tetap (net) + goodwill .
Kewajiban  operasi  =  utang  usaha  +  utang pajak + pension dan kewajiban manfaat pasca pension lainnya
Langkah terakhir untuk menghitung perubahan asset operasi bersih dapat dituliskan dengan rumus di bawah ini.
| |
=  perubahan  asset  operasi  bersih perusahaan i pada tahun t
= asset operasi bersih perusahaan i pada tahun t
=  asset  operasi  bersih  perusahaan  i pada tahun t-1

## 3.1.3 Laba Operasi
Studi ini menggunakan perubahan pendapatan  operasi  ( change  in  operating profit ) sebagai proksi dari variabel pendapatan operasi.  Subramanyam  (2014)  menyatakan bahwa laba operasi dihitung dengan persamaan:
Nilai  dari  pendapatan  operasi  dalam penelitian  ini  langsung  diambil  dari database Bureau  vanDijk OSIRIS.  Langkah  terakhir untuk  menghitung  perubahan  asset  operasi bersih dapat dituliskan dengan rumus di bawah ini.
| |
=  perubahan  laba  operasi  perusahaan  i pada tahun t
= laba operasi perusahaan i pada tahun t =  laba  operasi  perusahaan  i  pada  tahun t-1

## 3.1.4 Book Value
Book  value merupakan  variabel  kontrol. Perubahan  nilai  buku  ekuitas  dihitung  dengan rumus sebagai berikut.
| |
Keterangan:
=  perubahan  book  value  perusahaan  i pada tahun t
= book value perusahaan i pada tahun t = book value perusahaan i pada tahun t-
1

## 3.2 Desain Pengujian Statistik
Studi  ini  meninjau  kandungan  informasi laba  yang  tidak  hanya  mempertimbangkan informasi  dari  laporan  pendapatan  tetapi  juga laporan posisi keuangan kartena mempertimbangkan konsep adaptasi informasi
dan  menguji  kandungan  informasi  dalam angka  akuntansi  tersebut  untuk  memprediksi return  saham  yang  akan  datang.  Tahapan pengujian  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut. Pertama, melakukan uji prasyarat atas model regresi yang dibuat. Uji prasyarat dalam penelitian  ini  terdiri  dari  uji  normalitas,  uji heteroskedastisitas,  uji  multikolinieritas,  dan uji  autokorelasi.  Kedua,  pengujian  hipotesis menggunakan  model  regresi  berganda.  Secara matematis,  persamaan  regresi  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
| | | | | | | | | |
Keterangan:
=  harga  penutupan  saham  perusahaan  i pada tahun t
=  harga  penutupan  saham  perusahaan  i pada tahun t-1
=  dividen  yang  dibayarkan  perusahaan  i pada tahun t

## 4.  Hasil Penelitian dan Pembahasan
4.1 Perolehan Sampel
Tabel 1 . Proses Pemilihan Sampel
Jumlah % Firm-year  observations  2010- 2020 2.431 100 (-) data RETURN yang missing (651) (26,8) (-) data NOA yang missing (365) (15,0) (-) data BV yang missing (174) (7,2) (-)  winsorize  nilai  RETURN (+/-) 10.0 (85) (3,5) (-)  winsorize  nilai  NOA:  (+/-) 10.0 (18) (0,7) (-) winsorize nilai OI: (+/-) 10.0 (82) (3,4) (-) winsorize nilai BV: (+/-) 4.0 (31) (1,3) Total 1.025 42,2
Tabel  1  menyajikan  perolehan  sampel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data awal  yang  diperoleh  dari  database  Bureau vanDijk  OSIRIS  sebanyak  222  perusahaan manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI,  dengan observasi  sebanyak  2.431.  Terdapat  1.190 observasi  yang  data  pada  variabel  dependen dan independent yang tidak lengkap. Penelitian  ini  juga  melakukan  trimming  pada setiap variabel dengan cut-off + 10,0. Triming
ini  dilakukan  untuk  menghindari  data  outlier yang  bersifat  palsu.  Jumlah  observasi  akhir dalam  penelitian  ini  sebanyak  1.025  (42,2%) observasi  dari  perusahaan  manufaktur  yang terdaftar di BEI.

## 4.2 Statistik Deskriptif
Tabel  2  menampilkan  statistik  deskriptif dari semua variabel dalam penelitian ini. Nilai mean  (median)  dari  return  tahunan  sebesar  - 0,044  (-0,050)  yang  mengindikasikan  bahwa rata-rata return tahunan perusahaan manufaktur selama periode 2010 sampai 2020 adalah  negatif,  diikuti  dengan  niilai  median sebesar.  Nilai  mean  (median)  untuk  asset operasi  (NOA)  sebesar  -0,027  (-0,040)  dan mengindikasikan  bahwa  rata-rata  perubahan asset  operasi  perusahaan  negative  dengan prosentase  sebesar  58,8%.  Kasus  yang  sama terjadi  pada  perubahan laba  operasi  (OI)  yang menunjukkan  nilai  mean  (median)  sebesar  - 0,100  (-0,070),  yang  mengindikasikan  bahwa rerata  perubahan  laba  bersih  perusahaan negatif.  Jumlah  perusahaan  yang  mempunyai pertumbuhan  OI  negatif  sebanyak  55,5%. Terakhir  adalah  variabel  nilai  buku  ekuitas (BV). Perubahan nilai buku ekuitas mempunyai nilai mean (median) sebesar 0,030 (0,047), dan jumlah perusahaan yang mempunyai  perubahan  nilai  buku  ekuitas negatif  sebanyak  33,5%.  Nilai  statistik deskriptif tersaji dalam tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2 . Statistik Deskriptif
Mean Median Max Min Std. Dev. RETURN  -0,044  -0,050 0,748  -0,762 0,275 NOA -0,027  -0,040 7,792  -8,658 0,702 D1_NOA  0,588 1 1 0 0,492 OI -0,100  -0,070 9,836  -9,602 1,937 D2_OI 0,555 1 1 0 0,497 BV 0,030 0,047 0,507  -4,078 0,301 D3_BV 0,335 0 1 0 0,472

## 4.3 Korelasi (Pearson)
Sebagai  diagnosa  awal  hubungan  antar variabel,  penelitian  ini  menjalankan  uji korelasi.  Hasil  pengujian  korelasi  (Pearson) pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  asset operasi  bersih  (NOA)  berkorelasi  positif  dan signifikan  dengan  return  saham,  hasil tersebut juga  dikonfirmasi  dengan  dummy  NOA  yang juga  berkorelasi  positif  dan  signifikan  dengan
return  saham.  Selanjutnya  variabel  laba operasi  (OI)  menunjukkan  tidak  adanya hubungan  dengan  return,  begitu  juga  dengan dummy  dari  OI.  Terakhir,  adalah  hubungan antara nilai buku ekuitas (BV). Perubahan nilai
buku ekuitas berhubungan positif dan signifikan  dengan  return  saham,  begitu  juga dengan dummy dari BV. Hasil ini menunjukkan  dukungan  awal  untuk  hipotesis pertama (H1a) dalam penelitian ini.
Tabel 3. Korelasi (Pearson) RETURN NOA D1_NOA OI D2_OI BV D3_BV RETURN 1 NOA 0,098 ** 1 D1_NOA -0,118 ** -0,458 ** 1 OI 0,052 -0,065 * 0,024 1 D2_OI -0,044 0,081 ** -0,051 -0,544 ** 1 BV 0,133 ** -0,111 ** 0,172 ** 0,015 0,022 1 D3_BV -0,075 * 0,099 ** -0,274 ** 0,010 -0,046 -0,514 ** 1 Obs.
1.025
RETURN  merupakan  return  tahunan.  NOA  adalah  asset  operasi  bersih  yang  diukur  dengan  perubahan  asset  operasi bersih. D1_NOA merupakan dummy NOA, dinilai 1 untuk NOA negative dan 0 untuk NOA positif. OI merupakan laba operasi yang diukur dengan perubahan laba operasi. D2_OI merupakan dummy OI, dinilai 1 untuk OI negative dan 0 untuk OI positif. BV (variabel control) yang merupakan perubahan nilai buku ekuitas. D3_BV merupakan dummy BV, dinilai 1 untuk BV  negative dan 0  lainnya.  Tanda ***, **, dan * secara berturut-turut  merupakan tingkat signifikansi pada level 1%, 5%, and 10%.
Tabel 4. Hasil Regresi dan Robustness Prediksi Reg Cluster Robust By Year C 0,017 (0,825) 0,017 (0,557) NOA (+) 0,025 (1,872)** 0,025 (1,902)** D1_NOA (-) -0,072 (-3,585)*** -0,071 (-3,427)*** OI (+) 0,005 (0,948) 0,004 (0,878) D2_OI (-) -0,024 (-1,158) -0,023 (-0,920) BV (+) 0,126 (3,856)*** 0,126 (3,005)*** D3_BV (-) -0,028 (-1,297) -0,027 (-1,078) R 2 0,047 0,046 Adj.-R 2 0,041 0,041 F-stat. 8,352*** 8,405*** Obs. 1.025 1.025 Jumlah Clusters - 11
Uji asumsi klasik yang terdiri dari uji normalitas, heteroskedastisitas, multikolinieritas, dan autokorelasi telah terpenuhi (tidak  disajikan).  .  NOA  adalah  asset  operasi  bersih  yang  diukur  dengan  perubahan  asset  operasi  bersih.  D1_NOA merupakan  dummy  NOA,  dinilai  1  untuk  NOA  negative  dan  0  untuk  NOA  positif.  OI  merupakan  laba  operasi  yang diukur  dengan  perubahan  laba  operasi.  D2_OI  merupakan  dummy  OI,  dinilai  1  untuk  OI  negative  dan  0  untuk  OI positif. BV (variabel control) yang merupakan perubahan nilai buku ekuitas. D3_BV merupakan dummy BV, dinilai 1 untuk BV negative dan 0 lainnya. Nilai yang ada di tabel tanpa tanda kurung merupakan koefisien, sedangkan nilai di dalam tanda kurung ( ) merupakan t-stat. Tanda ***, **, dan * secara berturut-turut merupakan tingkat signifikansi pada level 1%, 5%, and 10%.

## 4.4 Pengujian Hipotesis
Kebermanfaatan  angka  akuntansi  dalam memprediksi  return  saham,  yang  secara spesifik  dalam  penelitian  ini  menggunakan
aset operasi dan laba operasi tersaji pada tabel 4.  Untuk  melihat  pengaruh  arus  kas  operasi dan  laba  operasi,  penelitian  ini  menggunakan dua  indicator.  Indikator  pertama  dapat  dilihat
dari  variabel  asset  operasi  (NOA)  dan  laba operasi  (OI).  Indikator  kedua  dilihat  dari dummy  asset  operasi  dan  laba  operasi (D1_NOA  dan  D2_OI).  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  asset  operasi  (NOA)  dan dummy  asset  operasi  (D1_NOA)  berpengaruh signifikan  positif  terhadap  return  saham (koefisien 0,025, t-stat 1,872). Hasil pengujian ini mendukung hipotesis (H1a) dalam penelitian  ini  yang  menyatakan  bahwa  asset operasi  berpengaruh  positif  terhadap  return saham.  Namun  penelitian  ini  tidak  mampu memberikan  bukti  empiris  atas  pengaruh  laba operasi  (OI  dan  D2_OI)  terhadap  return saham.  Sehingga  hipotesis  (H1b)  dalam penelitian ini tidak terdukung.
Sesuai  dengan  tujuan  awal,  penelitian  ini mampu  memberikan  bukti  empiris  atas kandungan  informasi  yang  ada  di  dalam  asset operasi.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa asset  melakukan  adaptasi  untuk  memberikan informasi  kepada  laba  sehingga  mampu direkasi  oleh  pasar.  Gray  et  al.  (2018) menyatakan  bahwa  antara asset  operasi  bersih dan  akrual  mempunyai  konsep  yang  saling berhubungan  erat.  Secara  sederhana  akrual merupakan  perbedaan  antara  laba  akuntansi dan arus kas. Lebih jauh lagi Gray et al. (2018) menyatakan bahwa NOA mencakup perbedaan antara accounting  value  added  dan  cash  value added.  Dengan  kata  lain,  NOA  merupakan pengukur  dari  net  akrual.  Beberapa  penelitian terdahulu menyatakan bahwa akrual merupakan  prediktor  return  saham  yang komprehensif  (Barth  et  al.,  2016;  Bushman  et al.,  2016;  Gray  et  al.,  2018;  Hirshleifer  et  al., 2009,  2012).  Hirshleifer  et  al.  (2004) menyatakan bahwa jika investor tidak memperhatikan dan tidak memahami implikasi dari  NOA,  maka  perusahaan  dengan  NOA yang  tinggi  akan  dinilai  lebih  tinggi,  relative terhadap  perusahaan  dengan  NOA  yang rendah.  Lebih jauh lagi, jika NOA merupakan salah  satu  ukuran  net  akrual,  maka  dapat disimpulkan pula bahwa NOA dapat digunakan  sebagai  prediktor  return  saham yang  komprehensif  (Gray  et  al.,  2018; Papanastasopoulos  et  al.,  2011).    Ketika  laba operasi  dikategorikan  ke  dalam  NOA  negatif dan  positif,  memberikan  bukti  empiris pengaruhnya  terhadap  pasar.  Perusahaan  yang mempunyai  perubahan  asset  operasi  yang
positif  akan  mempengaruhi  return  saham secara positif. Dengan kata lain, semakin besar perubahan  positif  dari  asset,  maka  asset perusahaan  beradaptasi  ke  dalam  laba  dan mempengaruhi return saham di pasar. Dengan demikian, hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa perlu perkembangan penggunaan informasi akuntansi. Informasi akuntansi yang digunakan  tidak  cukup  pada  informasi akuntansi  yang  berbasis  pada  laba  saja,  tetapi informasi  akuntansi  atas  kemampuan  adaptasi aset patut dipertimbangkan karena mengandung informasi.
Tujuan  selanjutnya  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menguji  pengaruh  laba  operasi terhadap return saham. Seperti pada pengujian sebelumnya, untuk menentukan pengaruh laba operasi terhadap return, dapat melihat variabel OI  dan  D2_OI.  Hasil  pengujian  pada  tabel  4 menunjukkan  bahwa  laba  operasi  tidak berpengaruh  terhadap  retrun  saham.  Tidak berpengaruhnya  laba  operasi  terhadap  return saham  disebabkan  karena  laba  operasi  hanya mempertimbangkan  transaksi  dan  kejadian ekonomi  yang  berhubungan  dengan  aktivitas utama  perusahaan.  Walaupun  sifat  permanen dan  keberulangan  dari  pendapatan  dan  biaya operasi,  namun  ada  komponen-komponen dalam  aktivitas  pendanaan  dan  aktivitas investasi yang tidak dipertimbangkan.
Penelitian  terdahulu  membuktikan  secara empiris  bahwa  laba  non  operasi  berpengaruh terhadap return saham.  Tidak berpengaruhnya laba  operasi  terhadap  return  saham  dapat dijelaskan  menggunakan  konsep  kualitas laba. Papanastasopoulos  et  al.  (2011)  menyatakan bahwa  asset  operasi  yang  digunakan  untuk menghasilkan  laba  operasi  dipandang  sebagai salah satu cara yang digunakan manager untuk memanipulasi  laba.  Laba  operasi  yang  tinggi mencerminkan
bahwa manajer
mengalokasikan biaya overhead pada persediaan  yang  lebih  tinggi,  dibandingkan harga  pokok  penjualannya,  disamping  itu manajer  mempunyai  kecenderungan  mencatat piutang  terlalu  dini  (Gray  et  al.,  2018). Ketidakakuratan informasi atas laba operasi ini menyebabkan  pasar  kurang  bereaksi  terhadap informasi dari laba operasi.
Secara keseluruhan penelitian ini memberikan  kontribusi  atas  kebermanfaatan angka  akuntansi  dengan  mempertimbangkan
penggunaan  informasi  akuntansi  atas  adaptasi asset  perusahaan.  Dengan  demikian  pasar mempunyai  alternatif  untuk  tidak  hanya menggunakan  informasi  berbasis  laba  dan modal,  tetapi  juga  menggunakan  informasi berbasis adaptasi asset.

## 5.  Kesimpulan
Secara  empiris,  hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa informasi akuntansi yang berasal dari adaptasi aset mempunyai kandungan  informasi.  Secara  spesifik  hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  asset operasi  mempunyai  kandungan  informasi  atau relevansi nilai. Namun demikian, penelitian ini belum  memasukkan  isu  yang  berhubungan dengan  keefektifan  NOA,  misalnya  isu  terkait manajemen  laba  yang  bersifat  oportunistik dalam  mengelola  asset  operasi;  permasalahan keagenan  dalam  investasi  asset;  dan  isu-isu terkait  kondisi  bisnis  atau  perusahaan.  Isu-isu yang  telah  disebutkan  tersebut  menjadi keterbatasan  dalam  penelitian  ini  sekaligus dapat  digunakan  sebagai titik  awal  untuk  riset yang akan datang.
Penelitian ini membagi asset operasi bersih ke  dalam  dua  kategori  (positif  dan  negatif). Pembagian asset operasi tersebut mengindikasikan  bahwa  tingkat  asset  operasi juga  mempunyai  kemampuan  prediksi  return saham  yang  akan  datang.  Tidak  didalaminya level asset operasi secara spesifik menjadi sulit disimpulkan,  pada  tingkat  laba  operasi  seperti apa  yang  mempunyai  kemampuan  prediksi yang  paling  bagus.  Penelitian  ini  membagi tingkat  asset  operasi  ke  dalam  kategori  asset operasi positif dan negatif. Penelitian selanjutnya  dapat  meninjau  tingkat  asset operasi  ke  dalam  kategori  yang  lebih  luas, misalnya dibagi ke dalam asset operasi tinggi, rendah,  sedang.  Terakhir,  penelitian  ini  tidak mampu  memberikan  bukti  empiris  atas kandungan  informasi  yang  ada  dalam  laba operasi.  Laba  operasi  tidak  berpengaruh terhadap  return  saham  dapat  disebabkan  oleh beberapa  isu  yang  berhubungan  dengan kemungkinan  terjadinya  manajemen  laba oportunistik dan investasi yang tidak tepat atas asset  perusahaan,  sehingga  informasi  menjadi tidak relevan.

## Daftar Pustaka
Artikis,  P.  G.,  &  Papanastasopoulos,  G.  A. (2016).  Implications  of  the  cash component  of  earnings  for  earnings persistence  and  stock  returns. The British Accounting Review , 48 (2), 117- 133. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. bar.2016.02.002
Athanasakou, V. E., Strong, N. C., & Walker, M.  (2009).  Earnings  management  or forecast  guidance  to  meet  analyst expectations? Accounting and Business
Research , 39 (1), 3-35. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/0 0014788.2009.9663347
Atwood,  T.,  Drake,  M.  S.,  &  Myers,  L.  A.
(2010).  Book-tax  conformity,  earnings persistence and the association between earnings and future cash flows. Journal of  Accounting  and  Economics , 50 (1),
111-125.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.
jacceco.2009.11.001
Barnea, A., Cronqvist, H., & Siegel, S. (2010).
Nature  or  nurture:  What  determines investor behavior? Journal of
Financial  Economics , 98 (3),  583-604. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. jfineco.2010.08.001
Barth, M. E., Clinch, G., & Israeli, D. (2016).
What  do  accruals  tell  us  about  future cash  flows? Review  of  Accounting
Studies , 21 (3), 768-807. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s

## 11142-016-9360-4
Borges,  M.  R.  (2010).  Efficient  market hypothesis  in  European  stock  markets. The  European  Journal  of  Finance , 16 (7),
711-726. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/1 351847X.2010.495477 Bruns,  W.  J.,  &  Merchant,  K.  (1990).  The dangerous morality of managing earnings. Management accounting ,
72 (2), 22-25.
Bushman, R. M.,  Lerman,  A., & Zhang, X.  F. (2016).  The  changing  landscape  of accrual accounting. Journal of accounting  research , 54 (1),  41-78.
https://doi.org/https://doi.org/10.1111/1
475-679X.12100
Call, A. C., Chen, S., Miao, B., & Tong, Y. H.
(2014).  Short-term  earnings  guidance and
accrual-based
earnings management. Review  of  Accounting Studies , 19 (2), 955-987. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s
11142-013-9270-7
Callen, J. L., Hope, O. k., & Segal, D. (2005).
Domestic  and  foreign  earnings,  stock return  variability,  and  the  impact  of investor  sophistication. Journal  of accounting  research , 43 (3),  377-412. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j. 1475-679x.2005.00175.x
Cao,  Y.,  Myers,  L.  A.,  &  Sougiannis,  T.
(2011).  Does  earnings  acceleration convey information? Review of Accounting  Studies , 16 (4),  812-842. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s 11142-011-9150-y
Dang,  H.  N.,  &  Tran,  D.  M.  (2019). Relationship  between  accrual  anomaly and stock return: The case of Vietnam.
The Journal of Asian Finance,
Economics  and  Business , 6 (4),  19-26. https://doi.org/https://doi.org/10.13106/ jafeb.2019.vol6.no4.19
Dechow, P. M., Richardson, S. A., & Sloan, R.
G.  (2008).  The  persistence  and  pricing of  the  cash  component  of  earnings. Journal  of  accounting  research , 46 (3), 537-566. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j. 1475-679X.2008.00283.x
Drake, M. S., Roulstone, D. T., & Thornock, J.
R.  (2016).  The  usefulness  of  historical accounting reports. Journal of Accounting  and  Economics , 61 (2-3), 448-464. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. jacceco.2015.12.001
Farshadfar,  S.,  &  Monem,  R.  (2013).  The usefulness  of  operating  cash  flow  and accrual  components  in  improving  the predictive  ability  of  earnings:  a re‐examination and extension.
Accounting  &  Finance , 53 (4),  1061-
1082.
https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j. 1467-629X.2012.00486.x
Gray,  P.,  Liao,  I.  S.,  &  Strydom,  M.  (2018). The  profitability  of  trading  NOA  and accruals: One effect or two?
International  Review  of  Financial Analysis , 58 , 211-224. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. irfa.2017.10.004
Habib,  A. (2006).  Disaggregated earnings and prediction of future profitability: evidence  from  industrial  groups  in Japan. Review  of  Accounting  and
Finance , 5 (4), 355-369. https://doi.org/https://doi.org/10.1108/1 4757700610712435 He,  S.,  &  Narayanamoorthy,  G.  G.  (2020).
Earnings acceleration and stock returns. Journal  of  Accounting  and
Economics , 69 (1), 101238.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.
jacceco.2019.101238
Hirshleifer, D., Hou, K., & Teoh, S. H. (2009).
Accruals,  cash  flows,  and  aggregate stock  returns. Journal  of  Financial
Economics , 91 (3), 389-406.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. jfineco.2007.11.009
Hirshleifer, D., Hou, K., & Teoh, S. H. (2012). The accrual anomaly: risk or mispricing? Management Science , 58 (2), 320-335. https://doi.org/https://doi.org/10.1287/ mnsc.1100.1289
Hirshleifer,  D.,  Hou,  K.,  Teoh,  S.  H.,  & Zhang,  Y.  (2004).  Do  investors overvalue  firms  with  bloated  balance sheets? Journal  of  Accounting  and
Economics , 38 , 297-331. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. jacceco.2004.10.002
Lim, S. C. (2014). The information content of disaggregated  accounting  profitability: operating  activities  versus  financing activities. Review  of  Quantitative Finance and Accounting , 43 (1), 75-96. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s 11156-013-0365-9
Morrin, M., Broniarczyk, S. M., & Inman, J. J.
(2012). Plan format and participation in 401  (k)  plans:  The  moderating  role  of investor  knowledge. Journal  of  Public Policy  &  Marketing , 31 (2),  254-268.
https://doi.org/https://doi.org/10.1509/j ppm.10.122
Nissim, D., & Penman, S. H. (2003). Financial statement analysis of leverage and how it informs about profitability and price- to-book  ratios. Review  of  Accounting Studies ,
8 (4), 531-560.
https://doi.org/https://doi.org/10.1023/

## A:1027324317663
Ohlson, J., & Gao, Z. (2006). 3: Basics of the OJ  model. Foundations  and  Trends  in Accounting , 1 (1), 8-30.
Ohlson,  J.  A.,  &  Juettner-Nauroth,  B.  E. (2005). Expected EPS and EPS growth as  determinantsof  value. Review  of Accounting  Studies , 10 (2),  349-365. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s 11142-005-1535-3
Papanastasopoulos,  G.,  &  Thomakos,  D. (2017).  Managerial  discretion,  net operating  assets  and  the  cross-section of  stock  returns:  Evidence  from European countries. Journal of International Financial Markets,
Institutions  and  Money , 47 ,  188-210. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. intfin.2016.11.013
Papanastasopoulos,  G.,  Thomakos,  D.,  &
Wang,  T.  (2011).  Information  in balance sheets for future stock returns:
Evidence  from  net  operating  assets. International  Review  of  Financial
Analysis , 20 (5), 269-282.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. irfa.2011.06.001
Resutek,  R.  J.  (2010).  Intangible  returns,
accruals,  and  return  reversal:  A multiperiod examination of the accrual anomaly. The  accounting  review ,
85 (4),
1347-1374.
https://doi.org/https://doi.org/10.2308/a ccr.2010.85.4.1347
Sloan,  R.  G.  (1996).  Do  stock  prices  fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings?
Accounting Review , 289-315. Subramanyam, K. (2014). Financial statement analysis .  New  York,  McGraw-Hill Education.
Sumiyana,  S.  (2020).  Different  characteristics of the aggregate of accounting earnings between  developed  and  developing countries:  Evidence  for  predicting future  GDP. Journal  of  international studies , 13 (1), 58-80. https://doi.org/doi:10.14254/2071- 8330.2020/13-1/4 Sumiyana, S., Atmini, S., & Sugiri, S. (2019). Predictive power of aggregate corporate earnings and their components  for  future  GDP  growths: An
international comparison.
Economics  &  Sociology , 12 (1),  125-
367.
https://doi.org/https://DOI:10.14254/20 71-789X.2019/12-1/7
Ţiţan,  A.  G.  (2015).  The  efficient  market hypothesis:  Review  of  specialized literature and  empirical research. Procedia  Economics  and  Finance , 32 ,
442-449.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/
S2212-5671(15)01416-1
Xie,  H.  (2001).  The  mispricing  of  abnormal accruals. The accounting review , 76 (3),
357-373.
https://doi.org/https://doi.org/10.2308/a ccr.2001.76.3.357