## J-MAS
Jurnal Manajemen dan Sains, Vol 9, No 1 (2024): April, 524-537 Program Magister Manajemen Universitas Batanghari ISSN 2541-6243 (Online), ISSN 2541-688X (Print), DOI: 10.33087/jmas.v9i1.1699

## Pengaruh Penentu Kompleksitas Struktur Modal Perusahaan Sektor Pertambangan Bursa Efek Indonesia

## Teti Indriati*, Sitti Zakiah Ma’mun, Muhammad Sofian Maksar
Manajemen, Fakultas Ekonomi & Bisnis Islam, Universitas Muhammadiyah Kendari *correspondence: tetiindriati01@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  penentu  kompleksitas  struktur  modal  pada  sektor pertambangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  2017-2021.  Dalam  penelitian  ini  faktor- faktor  yang  menentukan  kompleksitas  struktur  modal  meliputi  indikator  struktur  aset,  ukuran  perusahaan, profitabilitas, inflasi, dan suku bunga, sedangkan kompleksitas struktur modal meliputi indikator ukuran jumlah sumber  modal  dan  tingkat  konsentrasi  sumber  modal.  Jumlah  sampel  sebanyak  52  perusahaan  pertambangan yang  dikumpulkan  dengan  menggunakan  teknik Purposive  Sampling .  Penelitian  ini  menggunakan  data kuantitatif  yang  diperoleh  dari  data  yang  tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesian  (BEI)  dan  portal World  Bank ,  dan menggunakan  teknik  analisis  regresi  data  panel.  Temuan  menunjukkan  bahwa  hanya  struktur  aset  yang mempunyai  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur  modal,  yang  di  ukur  dengan  jumlah sumber  modal  dan  konsentrasi  sumber  modal.  Sementara  itu  variabel  ukuran  perusahaan,  profitabilitas,  suku bunga dan inflasi tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap kompleksitas struktur modal pada perusahaan pertambangan.
Kata Kunci : Kompleksitas struktur modal; Struktur aset; Ukuran perusahaan; Profitabilitas; Suku bunga.

## ABSTRACT
This study aims to determine the determinants of capital structure complexity in the mining sector listed on the Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  for  the  2017-2021  period.  In  this  study,  the  factors  that  determine  the complexity  of  capital  structure  include  indicators  of asset  structure,  company  size,  profitability,  inflation, and interest rates, while the complexity of capital structure includes indicators of the size of the number of capital sources  and  the  level  of  concentration  of  capital  sources.  The  number  of  samples  was  52  mining  companies collected using purposive sampling technique. This study uses quantitative data obtained from data listed on the Indonesian  Stock  Exchange  (IDX)  and  the  World  Bank  portal,  and  uses  panel  data  regression  analysis techniques. The findings show that only asset structure has a significant positive influence on the complexity of capital structure, which is measured by the number of capital sources and the concentration of capital sources. Meanwhile, the variables of firm size, profitability, interest rate and inflation have no significant influence on the complexity of capital structure in mining companies.
Keywords : Capital structure complexit; Asset structure; Firm size; Profitability: Interest rate.

## PENDAHULUAN
Krisis ekonomi yang terjadi pada tahun 2020 akibat Covid-19 dan di lanjutkan krisis ekonomi akibat  perang  rusia-ukraina  tahun  2022  sampai  sekarang  merupakan  fenomena  global  yang menimbulkan  dampak  ekonomi  negatif  pada  berbagai  sektor  seperti  sektor  keuangan  (Foong  dkk., 2021;  Laborda  &  Olmo,  2021),  sektor  pertambangan  (Klayme  dkk.,  2023),  sektor  energi (Papapostolou  &  Geiseler, 2021), sektor  kesehatan  (Latonen  dkk., 2023),  sektor industri  (Ivan  dkk., 2023),  dan  sektor  lainnya  (Lu  dkk.,  2021).  Sektor  pertambangan  merupakan  salah  satu  sektor prekonomian  terpenting  di  indonesia.  Namun  krisis  ekonomi  yang  terjadi  berdampak  pada ketidaksetabilan  sumber  pendanaan  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan-perusahaan  di  sektor pertambangan memerlukan lebih banyak modal dari sumber internal dan eksternal perusahaan (Novita & Usman, 2023; Orlova dkk., 2020).
Akibat  krisis  ekonomi,  perusahaan  perlu  mendapatkan  sumber  pendanaan  yang  optimal. Struktur modal suatu perusahaan merupakan kombinasi dari berbagai sumber keuangan (Campbell & Rogers, 2018). Ini merupakan salah satu keputusan penting pertama yang diambil perusahaan karena
melibatkan  risiko  dan  pengembalian  (Nishihara  &  Shibata,  2021).  Permasalahan  pembiayaan  bagi perusahaan go public mencakup dua aspek, yaitu sumber dana dan komposisi struktur modal. Akses terhadap  modal  dan  biayanya  merupakan  faktor  kunci  dalam  persaingan  antar  perusahaan,  dan keputusan mengenai pilihan struktur modal yang optimal sangat penting untuk memaksimalkan nilai pemegang  saham  dan  dengan  demikian  memfasilitasi  perluasan  keuntungan  pemegang  saham  yang ada (Anginer dkk., 2022).
Struktur  aset  merupakan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  pendanaan  suatu perusahaan (Azofra dkk., 2020). Struktur aset suatu perusahaan mencerminkan bobot masing-masing jenis aset yang dimiliki oleh perusahaan dalam total asetnya (Serghiescu & Viorela-ligia, 2014). Besar kecilnya  struktur  aset  menentukan  jumlah  aset  yang  dapat  dijadikan  jaminan  atas  pinjaman  yang diterima  (Hamzah,  2021).  Namun,  komposisi  optimal  struktur  modal  perusahaan  bergantung  pada jumlah aset yang tersedia untuk pembiayaan. Dalam kaitannya perusahaan secara luas memanfaatkan struktur  modal  saham  biasa  dan  saham  pilihan  untuk  memperoleh  aset  yang  diperlukan  dan  strategi struktur  modal  mencari  pertukaran  antara  pengembalian  yang  diharapkan  dan  risiko  (Ullah  dkk., 2020).  Semakin  banyak  ekuitas  dalam  struktur  modal  perusahaan,  semakin  "aman"  pinjaman  bank kepada  perusahaan  tersebut  (Gale  &  Gottardi,  2020).  Adanya  ambiguitas  pemegang  ekuitas  dengan keengganan  yang  cukup  tinggi  akan  secara  optimal  memilih  untuk  tidak  meminjam  karena  mereka menganggap aset mereka "terlalu berharga untuk hilang" (Attaoui dkk., 2021).
Krisis  ekonomi  yang  berkepanjang  mengakibatkan  turunnya  pendapatan  yang  di  peroleh perusahaan  (Foong  dkk.,  2021) . Profitabilitas  mengindikasikan  kemampuan  perusahaan  dalam memperoleh  laba  yang  tercermin  pada  total  aktiva  (Avezum  dkk.,  2022).  Besarnya  tingkat pengembalian atau profitabilitas perusahaan mendukung seberapa baik perusahaan dalam mengakses ke  pembiayaan  utang  (Azofra  dkk.,  2020).  Perusahaan  yang  menggunakan  lebih  banyak  hutang mendapatkan  lebih  banyak  keuntungan  (Ullah  dkk.,  2020).  Sementara  itu,  perusahaan  dengan profitabilitas  yang  lebih  tinggi,  yang  diukur  dengan  pengembalian  asetnya  cenderung  mengurangi utangnya (Campbell & Rogers, 2018). Tingginya pengembalian aset akan memicu perusahaan untuk menghentikan sumber pembiayaan utang dan menggunakan pendanaan internalnya yang cukup besar untuk  membiayai  kegiatan  operasionanya.  Perusahaan  yang  lebih  menguntungkan  cenderung  tidak mengalami kendala kredit dan hutang yang menggantung (Anginer dkk., 2022).
Firm size merupakan skala yang menggambarkan total aset dan kemampuan perusahaan dalam memperoleh  profit.  Teori trade-off menyiratkan  bahwa  ada  hubungan  positif  antara  ukuran  dan leverage,  perusahaan besar memiliki resiko gagal bayar yang lebih rendah di bandingkan perusahaan kecil.  Oleh  karena  itu,  untuk  tingkat  utang  yang  sama  perusahaan  yang  lebih  besar  memiliki  risiko gagal bayar yang lebih rendah sehingga biaya gagal bayar yang diharapkan juga lebih rendah  (Cenci & Kealhofer, 2022). Perusahaan yang lebih besar mungkin memiliki kendala kredit yang lebih sedikit (Anginer dkk., 2022). Dalam kaitannya, perusahaan besar dengan peringkat kredit lebih tinggi hanya mengandalkan dua sumber modal; ekuitas bersama dan utang senior (Orlova dkk., 2020). Sebaliknya, teori  pecking-order  telah  ditafsirkan  untuk  memprediksi  hubungan  negatif  karena  perusahaan  besar lebih mapan menghadapi seleksi yang kurang merugikan, dan memiliki biaya penerbitan ekuitas yang lebih rendah.
Permasalahan makroekonomi pada saat kerisis yang terjadi akhir-akhir tidak hanya berdampak pada pertumbuhan ekonomi ekonomi suatu negara, namun juga memberikan berdampak negatif pada aktifitas  dunia  usaha.  Inflasi  merupakan  masalah  ekonomi  yang  di  tandai  naiknya  harga  barang  dan jasa secara konstan dan melemahnya nilai mata uang suatu negara sehingga berdampak pada daya beli uang.  Ketika  tingkat  inflasi  naik,  maka  biaya  produksi  dan  harga  jual  barang  meningkat  sehingga berdampak pada turunnya pendapatan perusahaan. Hubungan negatif antara inflasi dan utang sebagai akibat  ketidakpastian  inflasi  yang  meningkatkan  risiko  bisnis  (Azofra  dkk.,  2020),  serta  dapat mengurangi  biaya  utang  dan  meningkatkan  nilai  sebenarnya  dari  pengurangan  pajak  pada  sebuah perusahaan (Belen dkk., 2019). Oleh karena itu inflasi yang terlalu tinggi akan mempengaruhi pilihan pembiayaan perusahaan terutama yang berasal dari utang.
Kenaikan suku bunga BI merupakan manfaat yang dibebankan kepada perusahan berupa rata- rata  bunga  pinjaman  tahunan  dari  bunga  pinjaman  investasi  dan  bunga  pinjaman  modal  kerja  bank. Karena  suku  bunga  yang  tinggi  kemungkinan  besar  akan  mengurangi  pengunaan  utang,  terdapat hubungan  negatif  antara  suku  bunga  riil  dan  leverage,  yang  berarti  bahwa  suku  bunga  yang  lebih tinggi    membantu  mengurangi  utang  dan  investasi  (Belen  dkk.,  2019).  Oleh  karena  itu,  suku  bunga
yang lebih rendah meningkatkan penilaian ekuitas dan utang (Anginer dkk., 2022). Perusahaan yang dapat  meminjam  dengan  suku  bunga  rendah  di  pasar  utang  mungkin  lebih  suka  menggunakan pembiayaan jangka panjang dari pada utang jangka pendek (Anginer dkk., 2022). Berikut ini adalah tabel harga saham perusahaan pertambangan batu bara tahun 2017-2021.
Tabel 1 Pertumbuhan harga saham perusahaan pertambangan batu bara tahun 2017-2021.
Kode Perusahaan Harga saham penutupan per 31 Desember 2017 2018 2019 2020 2021 ADRO 1.860 1.215 1.555 1.430 2.250 ARII 980 900 705 396 250 BYAN 1.060 1.988 1.590 1.548 2.700 BSSR 2.100 2.340 1.820 1.695 4.090 HRUM 410 280 264 596 2.065
Sumber: Data diolah
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  harga  saham  perusahaan  pertambangan  batubara yang  terdaftar  di  BEI  selama  lima  tahun  terakhir  (2017-2021)  rata-rata  mengalami  fluktuasi.  Sejak tahun 2018 hingga tahun 2020 penurunan harga saham sering terjadi. Harga saham ADRO mengalami turun masing-masing sebesar Rp.645 dan Rp.125 pada tahun 2018 dan 2020. Di sisi lain, harga saham ARII  mengalami  penurunan  pada  tahun  2017  hingga  tahun  2021.  Saham  BYAN  mengalami penurunan  pada  tahun  2019  dan  2020  sebesar  Rp.  398  dan  Rp.  42.  Harga  saham  BSSR  mengalami penurunan masing-masing sebesar Rp.520 dan Rp.125 tahun 2019 dan 2020. Sedangkan Harga saham HRUM  masing-masing  turun  sebesar  Rp.130  dan  Rp.16  pada  tahun  2018  dan  2019.  Terjadinya fluktuasi  harga  saham  pada  tahun  2017-2021  mengindikasikan  adanya  masalah  di  perusahaan pertambangan  pada  tahun-tahun  tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  memperluas  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Orlova  dkk.,(2020),  dan  menguji  apakah  faktor-faktor  penentu struktur  modal  yaitu  struktur  aset,  ukuran  perusahaan,  profitabilitas,  inflasi,  dan  suku  bunga mempunyai korelasi yang signifikan terhadap kompleksitas struktur modal perusahaan pertambangan yang terdaftar di sekuritas indonesia (BEI) periode 2017-2021.

## Perumusan Hipotesis

## Pengaruh Struktur Aktiva Terhadap Kompleksitas Struktur Modal
Struktur aktiva perusahaan dengan aset tetap yang besar memicu akses pembiayan yang lebih mudah  dan  lebih  murah,  serta  memperoleh  tingkat  utang  atau  pembiayaan  utang  yang  lebih  tinggi. Hasil  penelitian  Dierker  dkk.,  (Dierker  dkk.,  2019),  menyatakan  semakin  tinggi  nilai  struktur  aset maka semakin besar peluang perusahaan ke akses pembiayaan eksternal. Selain itu, tingkat aset yang lebih besar menawarkan agunan yang unggul dan memiliki nilai likuidasi yang lebih besar, sehingga dapat mendukung kapasitas hutang perusahaan (Azofra dkk., 2020). Perusahaan yang mempunyai aset yang mudah untuk digunakan ( collateral assets ) akan mempengaruhi besarnya pembiayaan eksternal ( debt financing ). Struktur aset perusahaan sangat penting untuk memberikan acuan bagi bank dalam menilai  risiko  kredit  perusahaan  dan  menentukan  tingkat  suku  bunga  pinjaman  (Lin  &  He,  2019). Besarnya aset tetap dalam perusahaan berdampak pada komposisi hutang yang lebih didominasi oleh hutang  jangka  panjang  (Giaretta  &  Chesini,  2021).  Sedangkan,  tangibilitas  aset  merupakan  faktor kunci  yang  menentukan  pilihan  struktur  modal  perusahaan  di  Malaysia  (Rehan  et  al.,  2023). Berdasarkan kajian teoritis dan temuan empiris penelitian terdahulu, maka hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:
H1: Struktur aset berpengaruh positif dan signifikan terhadap kompleksitas struktur modal perusahaan industri pertambangan

## Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Kompleksitas Struktur Modal
Ukuran  perusahaan  mengacu  pada  ukuran  perusahaan  yang  diukur  dalam  total  aset.  Teori trade-off memprediksi adanya hubungan positif dan menjelaskan rendahnya resiko kebangkrutan pada perusahaan besar ditinjau dari profitabilitasl (Rehan dkk., 2023). Oleh karena itu pembiayaan ekuitas lebih mahal bagi perusahaan besar dibandingkan perusahaan kecil dan penerbitan obligasi merupakan alternatif  yang  lebih  baik  bagi  perusahaan  besar,  yang  memiliki  lebih  banyak  insentif  untuk
menggunakan  utang  (Anrizal  dkk.,  2023).  Di  sisi  lain    dkk.,  (2019)  menemukan  bahwa  ukuran perusahaan  berdampak  positif  terhadap  pembiayaan  jangka  panjang  namun  berdampak  negatif  pada pinjaman  jangka  pendek.  Berdasarkan  kajian  teoritis  dan  temuan  empiris  penelitian-penelitian terdahulu, maka hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:
H2:  Ukuran  perusahaan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur  modal perusahaan pertambangan.

## Pengaruh Profitabilitas Terhadap Kompleksitas Struktur Modal
Perusahaan  yang  menguntungkan  tidak  serta  merta  menggunakan  utang  untuk  membiayai kegiatan  usahannya.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  yang  menguntungkan  cenderung  memiliki  lebih sedikit  utang  dan  memiliki  struktur  utang  yang  lebih  sederhana  karena  memprioritaskan  pendanaan internal.  Sementara  itu  Nishihara  &  Shibata.,  (2021)  menemukan  bahwa  Perusahaan  dengan profitabilitas rendah tidak mengubah struktur modalnya, sebalikanya perusahaan dengan profitabilitas tinggi    dapat  menurunkan  atau  menambah  utang  dari  tingkat  nonstrategis.  Perusahaan  akan menggunakan  lebih  banyak  pembiayaan  internal  seperti  laba  ditahan  yang  tersedia  dan  lebih  sedikit pembiayaan eksternal dari sekuritas berisiko seperti utang dan/atau ekuitas (Li & Qiu, 2021). Semakin tinggi laba perusahaan maka semakin tinggi proporsi ekuitas atau semakin rendah rasio pinjamannya. Di  dukung  oleh  Orlova  dkk.,  (2020)  bahwa  pentingnya  peluang  pertumbuhan  dan  profitabilitas perusahaan  sebagai  jaminan  bagi  pemberi  pinjaman  bank  dan  semakin  menentukan  peran  mereka dalam  mengakses  pembiayaan  bank.  Hasil  penelitian  Avezum  dkk.,  (2022)  menyatakan  bahwa profitabilitas  tidak mempunyai  berpengaruh negatif signifikan terhadap struktur utang. Bertentangan dengan  hasil  Suhardjo  dkk.,  (2022)  yang  menemukan  bahwa  profitabilitas  tidak  berkorelasi  dengan struktur utang perusahan manufaktur di indonesia. Berdasarkan penelitian teoritis dan temuan empiris penelitian-penelitian terdahulu, maka hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:
H3:  Profitabilitas  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur  modal perusahaan industri pertambangan

## Pengaruh Inflasi Terhadap Kompleksitas Struktur Modal
Inflasi  merupakan  naikan  harga  barang  dan  jasa  secara  terus-menerus  yang  disertai  dengan penurunan  nilai  mata  uang  suatu  negara.  Tingginya  laju  inflasi  meningkatkan  biaya  operasional perusahaan  dan  penurunannilai  mata  uang  suatu  negara.  Tingkat  inflasi  yang  tinggi  meningkatkan biaya  oprasional  v  bisnis  dan  mengurangi  tingkat  pendapatan  dan  profitabilitas,  dan  akibatnya mengurangi  keuntungan  bagi  investor.  Penurunan  daya  beli  dan  peningkatan  biaya  produksi  akan berdampak  tidak  langsung  terhadap  situasi  pasar  modal.  Dalam  situasi  seperti  ini,  manajemen  akan dengan  hati-hati  mempertimbangkan  penambahan  hutang  ke  dalam  struktur  modal,  karena  hal  ini akan  mengakibatkan  kenaikan  suku  bunga.  Bertentangan  dengan  penelitian  (Belen  dkk.,  2019; Rahmalia dkk., 2022) yang menemukan bahwa tidak terdapat dampak signifikan dari inflasi terhadap struktur  utang  perusahan.  Manajer  diperkirakan  lebih  mungkin  menerbitkan  obligasi  jika  mereka memperkirakan  inflasi  relatif  tinggi  terhadap  biaya  bunga  saat  ini.  Di  sisi  lain  Azofra  dkk.,  (2020) melaporkan  hubungan  negatif  antara  inflasi  dan  utang  karena  ketidakpastian  inflasi  yang meningkatkan  risiko  bisnis,  dan  inflasi  merupakan  satu-satunya  faktor  makroekonomi  yang berpengaruh signifikan terhadap utang non bank. Berdasarkan penelitian teoritis dan temuan empiris penelitian-penelitian terdahulu, maka hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:
H4:  Inflasi  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur  modal  perusahaan industri pertambangan.

## Pengaruh Suku Bunga Terhadap Kompleksitas Struktur Modal
Suku  bunga  adalah  imbalan  yang  dibayarkan  kepada  investor  atau  bank  sebagai  kompensasi (Mourine & Septina, 2023). Pengaruh positif suku bunga terhadap pinjaman bank yang diperoleh oleh Rahmananingtyas,  (2022)  sebagai  akibat  dari  meningkatnya  kewajiban  bagi  perusahaan  ketika  suku bunga  naik.  Menurut  Julimar,  (2019)  terdapat  hubungan  terbalik  antara  suku  bunga  dan  struktur modal:  ketika  suku  bunga  meningkat  maka  struktur  modal  menurun  dan  sebaliknya.  Ketika  suku bunga  pinjaman  rendah,  bisnis  akan  bergantung  pada  pembiayaan  utang.  Azofra  dkk.,  (2020) menemukan bahwa  suku  bunga  memiliki  hubungan positif  dengan  struktur  utang  perusahaan.  Disisi lain,  Belen  dkk.,(2019)  menujukkan  bahwa  suku  bunga  tidak  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan
terhadap  komposisi  struktur  modal.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  penelitian  teoritis  dan  temuan empiris penelitian-penelitian terdahulu, maka hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:
H5: Suku bunga berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kompleksitas struktur modal perusahaan industri pertambangan.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan explanatory researc , yaitu  pendekatan  yang menjelaskan  kedudukan  antara  variabel-variabel  X  dan  Y  untuk  membuktikan  dan  menyimpulkan kebenaran  hipotesis  penelitian.  Variabel  X  pada  penelitian  ini  meliputi  struktur  aset,  ukuran perusahaan,  profitabilitas,  inflasi,  dan  suku  bunga,  dan  variabel  Y  pada  penelitian  ini  adalah kompleksitas  struktur  modal.  Populasi  penelitian  ini  meliputi  64  perusahaa  pertambangan  yang terdaftar di BEI selama periode 2017-2021. Purposive sampling digunakan untuk menentukan sampel dengan kriteria-kriteria khusus berdasarkan tujuan penelitian yaitu: 1) Perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Priode Tahun 2017-2021. 2) Perusahaan pertambangan yang belum  menerbitkan  laporan  keuangan  per  31  Desember  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2021. Berdasarkan  kriteria  tersebut  maka  dibuat  sampel  penelitian  sebanyak  52  perusahaan  pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2017-2021.

## Definisi Operasional Variabel
Definisi operasional variabel dalam penelitian ini disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 2. Definisi oprasional Nama Variabel Devinisi Variabel Indikator Pengukuran Variabel Independen Kompleksitas struktur Modal Jumlah  komponen  struktur modal. Utang berbunga yang mencangkup utang bank (termasuk utang  bank  jangka  panjang  dan  utang  bank  jangka pendek),  utang  dividen,  utang  sewa  pembiayaan,  utang royalty ,  utang  senior  (wesel  dan  surat  utang),  utang hipotek,  dan  utang  lain-lain  berbunga.  Sumber  modal ekuitas  meliputi  modal  pemilik  dan  modal  saham (termasuk  jenis  saham  biasa,  saham preferen ,  saham public ,  dan  saham  lainya), term  notes ,  laba  ditahan  dan tambahan modal di setor. Konsentrasi sumber modal HHI i,t = Variabel Dependen Struktur Aset Perbandingan  antara  aktiva tetap perusahaan dengan total aktiva. FAR = Ukuran Perusahaan Logaritma  natural  dari  total aset pada akhir tahun KAS = Profitabilitas Rasio antara pendapatan bersih dan total asset. ROA = Inflasi Kenaikan harga secara umum dan berkelanjutan dalam jangka waktu tertentu. Inflasi n = Suku Bunga Persentase nilai tunai pengembalian uang. Laju SBI n =

## Teknik Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis deskriptif, uji asumsi  klasik  (meliputi  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  heterokedastisitas),  metode  analisis regresi data panel ( uji pemilihan model: Common Effect Model (CEM), Fixed Effect  Model (FEM), Random  Effect    Model (REM)) dan  uji  hipotesis.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  mengolah data adalah STATA 17. Berikut adalah model persamaan regresi data panel pada penelitian ini:
CS Complexity = β 0 +β 1 ASSETS, it +β 2 PROF, it +β 3 INFL, it +β 4 INTR+Ɛ, it ……..................................................(1)
Keterangan: CS Complexity : kompleksitas Struktur Modal β 0 : Konstanta β i : Koefisien Regresi ASSETS : Struktur Aset
PROF : Profitabilitas INFL : Inflasi INTR : Suku Bunga
I : Cross Section t
: Time Series
Ɛ : Error Term

## HASIL

## Analisis Statiistik Deskriptif
Analisis ini bertujuan untuk memberikan gambaran suatu data dengan menggunakan nilai rata- rata (mean), nilai maksimum, nilai minimum, dan standar deviasi. Total ukuran sampel penelitian ini adalah  260  data  perusahaan  pertambangan  yang  diperoleh  setelah  dilakukan  outlier.  Data  outlier merupakan  data  yang  mempunyai  karakteristik  unik  yang  membuatnya  berbeda  secara  signifikan dengan data lainnya karena adanya nilai ekstrem suatu variabel tunggal atau kombinasi variabel dalam penelitian. Hasil dari analisis statistik deskriptif ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 3 Statistik Deskriptif Variabel Mean Std. dev Obs Minimum Maximum Komponen CS 3.08 1.68 260 0 9 HHI 1.45 7.87 260 0 72.16 Struktur aset 0.60 0.23 260 0.02 0.96 Ukuran Perusahaan 0.22 0.54 260 -2.28 4.45 Profitabilitas 0.09 0.18 260 0 1.81 Inflasi 0.027 0.01 260 0.02 0.04 Suku bunga 0.07 0.02 260 0.03 0.1 Jumlah Obs 260
Sumber: Data diolah
Hasil  Statistik  deskriptif  pada  Tabel  3  menunjukkan  kompleksitas  struktur  modal  di  52 perusahaan pertambangan selama periode penelitian, dengan rata-rata komponen CS dan HHI masing- masing sebesar 308.46% dan 145.45%. Nilai minimum Komponen CS dan HHI adalah 0% dan 0%, sedangkan nilai maksimum Komponen CS dan HHI masing-masing adalah 900% dan 7.216%. Nilai standar deviasi komponen CS sebesar 168.60% (dibawah rata-rata), sehingga komponen CS memiliki tingkat variasi data yang kecil. Disisi lain, nilai standar deviasi HHI adalah 787.50% (diatas rata-rata) menunjukkan  bahwa  HHI  perusahaan  di  sektor  pertambanngan  memiliki  tingkat  variasi  data  yang tinggi. Pada indikator ukuran perusahaan (KAS) memiliki nilai standar deviasi yang cukup besar yaitu 53.8% menunjukkan ukuran perusahaan dari perusahaan sampel mempunyai tingkat variasi data yang relatif  tinggi  di  atas  nilai  rata-rata.  Nilai  standar  deviasi  indikator  ketiga  variabel  kompleksitas struktur  modal  yaitu  struktur  aset  (FAR)  sebesar  23.34%,  lebih  kecil  dibanding  nilai  mean,  artinya tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada  struktur  asset  perusahaan  sektor  pertambangan.  Nilai standar  deviasi  Indikator Profitabilitas (ROA)  lebih  rendah  18.65%  dari  nilai  mean  yang  berarti profitabilitas perusahaan di sektor pertambangan tidak jauh berbeda. Indikator Inflasi dan suku bunga memiliki  standar  devisiasi  paling  rendah    yaitu  0.83%  dan  2.47%  (diatas  nilai  rata-rata)  yang menunjukkan  bahwa  fluktuasi  data  dalam  indikator  Inflasi  dan  suku  bunga  tidak  cukup  besar  untuk sampel perusahaan penelitian.

## Uji Asumsi  Klasik Uji Normalitas
Uji  Normalitas  menguji  apakah  nilai  residu  yang  dihasilkan  dari  suatu  regresi  terdistribusi normal.  Model  regresi  yang  baik  menghasilkan  residu  yang  terdistribusi  normal  atau  mendekati normal. Hasil uji normalitas adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji NormalitasQSz Nama Uji KomponenCS HHI Obs 260 260 Shapiro-Wilk W W 0.977 0.156 test for normal V 4.354 158.346 data Z 3.429 11.806 Prob>Z 0.000 0.000
Sumber: Data diolah
Berdasarkan Tabel 4, menunjukkan nilai Prob>z KomponenCS 0.000 dan nilai HHI 0,000 lebih kecil dari <0.05, sehingga data dikatakan tidak terdistribusi secara normal. Dengan demikian, jumlah observasi  dalam  penelitian  ini  berjumlah  260,  merujuk  pada  pendekatan central  limit  theorom yaitu dengan  jumlah  observasi  yang  besar  (>30)  maka  distribusi  dari  hasil  estimasi  akan  mendekati distribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Suatu model  regresi  dikatakan  baik apabila  menunjukkan  tidak  adanya  korelasi antar  variabel bebas (independen). Jika  nilai Variance Inflation Factor (VIF) kurang dari  0.10 dan nilai Tolerance (1/VIF)  lebih  besar  dari  0.10  maka  variabel  independen  dianggap  tided  mempunyai  gejala multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas adalah:
Tabel 5 Hasil Uji Multikolinearitas Variable VIF 1/VIF Inflasi 8.85 0.113 Struktur aset 1.11 0.899 Ukuran perusahaan 1.09 0.920 Suku bunga 1.05 0.952 Profitabilitas 1.05 0.952 Mean VIF 3.64
Sumber: Data diolah
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas pada Tabel 5, menunjukkan bahwa model regresi bebas dari gejala multikolinearitas, yang dapat di lihat dari nilai VIF<10 dan tolerance (1/VIF) > 0.1.

## Uji Heterokedastisitas
Tujuan  uji  heteroskedastisitas  adalah  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  varian antara  residu  observasi  yang  satu  dengan  observasi  yang  lain  dalam  suatu  model  regresi.  Hasi  uji heterokedastisitas adalah:
Tabel 6 Hasil Uji Heterokedastisitas Breusch-pagan test KomponenCS HHI Chi2(1) 6.83 463.41 Prob > chi2 0.003 0.000
Sumber: Data diolah
Pada Tabel 4, output hasil uji Heteroskedastisitas menunjukkan pada model 1 dengan dependen Komponen  CS  nilai  probabilitas  chi2  sebesar  0.003<0.05,  artinya  pada  model  ini  terjadi  masalah heteroskedastisitas .  Pada  model  2  dengan  dependen  HHI  menunjukkan  terdapat  masalah heteroskedastisitas dalam model ini yang ditunjukkan oleh nilai probabilitas chi2 sebesar 0.000<0.05. Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas pada penelitian ini maka peneliti menggunakan Robust
Standar  Error (SErobust)  atau  standar  error  yang  telah  disesuaikan  dengan  masalah heteroskedastisitas. Robust-Standar  Error (SErobust)  adalah  jenis  perbaikan  pertama  dan  dilakukan hanya  dengan  menggunakan  kesalahan  standard  regresi.  Parameter  yang  diperoleh  dari  OLS  tidak diubah  atau  diestimasi  ulang. robust-standar  error juga  berguna  untuk  memperbaiki  kemungkinan kesalahan  definisi  fungsi  varian  uji  statistik  menggunakan  Generalized  Least  Squares  (GLS)  pada random effect model .

## Analisis Regresi Data Panel Uji Pemilihan Model
Uji pemilihan model merupakan pengujian untuk menentukan model terbaik dalam pengelolaan data  panel.  Pemilihan  estimasi  regresi  untuk  data  panel  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga pendekatan; Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random  Effect  Model (REM),  ketiga metode tersebut adalah:
Tabel 7 Hasil Uji pemilihan model terbaik Variabel dependen Nama Uji Nilai Prob (P-Value) Kesimpulan KomponenCS Uji Chow (CE vs. FE) 0,000 < 0.05 FE Uji Hausman (FE vs. RE) 0,975 > 0.05 RE Uji Lagrenge Multiplier (RE vs. CE) 0,000 < 0.05 RE HHI Uji Chow (CE vs. FE) 0,000 < 0.05 FE Uji Hausman (FE vs. RE) 0,961 > 0.05 RE Uji Lagrenge Multiplier (RE vs. CE) 0,000 < 0.05 RE
Sumber: Data diolah
Hasil uji pemilihan model regresi data panel pada Tabel 7 menunjukkan bahwa hasil uji Chow pada variabel dependen menunjukkan bahwa nilai probability (P- Value ) lebih kecil dari nilai α yaitu <0.05, secara statistik H 0 di tolak dan H 1 diterima. Artinya Fixed Effect Model (FEM) adalah model regresi  yang  tepat  dibandingkan Random  Effects  Model (REM).  Uji Hausman pada  dua  variabel dependen menunjukkan nilai probability (P- Value ) lebih besar dari nilai α yaitu >0.05 artinya  secara statistik H 0 di terima dan model regresi yang tepat adalah Random Effect Model (REM). Uji pemilihan model  terakhir  yaitu  uji Lagrenge  Multiplier pada  kedua  variabel  dependen  menunjukkan  nilai probability (P- Value ) masing-masing lebih kecil dari nilai α yaitu <0.05, secara statistik H 0 diterima dan  H 1 ditolak.  Sehingga  dapat  disimpulkan,  model  terpilih  regresi  data  panel  yang  tepat  adalah Random Effect Model (REM).

## Regresi Data Panel pada Random Effect Model (REM)
Berdasarkan  hasil  uji  pemilihan  model  yaitu  uji Chow ,  uji Hausman dan  uji Lagrenge Multiplier , maka model regresi data panel yang sesuai digunakan dalam penelitian ini adalah Random Effect Model (REM), sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil Regresi data panel Random Effect Model (REM) Variabel Dependen KomponenCS Dependen HHI Constan 2.858*** -6.734*** (0.003) (0.002) Struktur Aset 1.883*** 1.094** (0.000) (0.059) Ukuran Perusahaan 0.102 -1.716 (0.443) (0.277) Profitabilitas -0.416 21.381 (0.248) (0.787) Inflasi -28.785 11.696 (0.115) (0.200) Suku Bunga 0.505 -0.227 (0.811) (0.863) Jumlah Obs 260 260 R-squared 0.137 0.038 Wald chi2 38.02 17.52 Prob > chi2 0.000 0.008
Catatan: *mengindikasi tingkat signifikansi 10%; **mengindikasi tingkat signifikansi 5%; ***mengindikasi tingkat signifikansi 1%. Sumber: Data olahan

## Pengujian Hipotesis Uji Simultan F (Uji Simultan)
Uji  F  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  secara  bersama-sama mempengaruhi  variabel  dependen.  Berdasarkan  hasil  regresi  pada  Tabel  8,  pada  model  pertama, diperoleh  nilai prob>F ( chi2 )  sebesar  0.000<0.05  dan Ftest ( wald  chi2 )  sebesar  38.02.  Sehingga secara simultan variabel independen berpengaruh terhadap kompleksitas struktur modal yang di ukur dengan komponenCS atau H 0 diterima.
Pada  model  kedua,  diperoleh  nilai prob>F ( chi2 )  sebesar  0.008<0.05  dan  nilai Ftest ( wald chi2 )  sebesar  17.52.  Sehingga  secara  simultan  variabel  independen  berpengaruh  terhadap kompleksitas struktur modal yang di ukur dengan HHI (konsentrasi sumber modal) atau H 0 diterima.

## Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R 2 ) mengukur derajat kekuatan variabel independen dalam menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel dependen. Koefisien determinasi (R 2 ) mempunyai nilai antara nol dan satu.  Nilai  R 2 yang  kecil  menunjukkan  bahwa  kemampuan  variabel  independen  dalam  menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas.
Hasil  regresi  ditunjukkan  pada  Tabel  6  dengan  menggunakan robust-  standar  error pada Random-Effects Model (REM), nilai koefisien (R 2 ) pada model pertama sebesar 0.137. Artinya 13.7% Komponen  CS  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen  dan  kontrol  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Sisanya sebesar 87.3% dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian ini. Untuk model kedua ,  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0.038,  artinya  sebesar  3.8%  HHI  (dependen)  dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen  dan  kontrol,  sedangkan  sisanya  sebesar  96.2%  tidak  dapat dijelaskan oleh variabel dalam penelitian ini.

## Uji Parsial (Uji T)
Berdasarkan Tabel 8. Terlihat bahwa pada model pertama , pengaruh struktur aset (X 1 ) terhadap komponen CS mempunyai koefisien sebesar 1.883 dan nilai signifikansi 0.000<0.05. Artinya struktur aset berpengaruh positif dan signifikan terhadap kompleksitas struktur modal pada tingkat kurang dari 1% yang diukur dengan komponen CS atau H 1 diterima. Pada model kedua , pengaruh sustruktur aset (X 1 )  terhadap  HHI  (konsentrasi  sumber  modal)  menghasilkan  nilai  signifikansi  0.059>0.05  dengan koefisien sebesar 1.094. Artinya struktur aset berpengaruh positif dan signifikan pada tingkat kurang dari 10% terhadap kompleksitas struktur modal yang diukur dengan HHI atau H 1 diterima. Pada  model pertama ,  pengaruh  ukuran  perusahaan  (X 2 )  terhadap  komponen  CS  mempunyai koefisien  sebesar  0.102  dan  nilai  signifikansi  0.443>0.05.  Artinya  ukuran  perusahaan  berpengaruh positif  namun  tidak  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur  modal  yang  diukur  dengan  dependen komponen CS atau H 2 diterima. Pada model kedua , pengaruh ukuran perusahaan (X 2 ) terhadap HHI menghasilkan  nilai  signifikansi  0.277>0.05  dengan  koefisien  sebesar  -1.716.  Artinya  ukuran perusahaan  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur  modal menggunakan indikator pengukuran HHI dengan arah hubungan negatif, atau H 2 ditolak. Pada model pertama , pengaruh profitabilitas (X 3 ) terhadap komponen CS memiliki signifikansi 0.248>0.05  dan  koefisien  sebesar  -0.416.  Artinya profitabilitas berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan terhadap kompleksitas struktur modal yang diukur dengan komponen CS, atau H 3 ditolak. Pada model kedua , tingkat signifikansi pengaruh profitabilitas (X 3 ) terhadap HHI sebesar 0.787>0.05 dan  koefisien  sebesar  21.381.  Artinya  profitabilitas  berpengaruh  positif  namun  tidak  signifikan terhadap kompleksitas struktur modal yang diukur dengan HHI, atau H 3 ditolak. Pada  model pertama ,  pengaruh  inflasi  (X 4 )  terhadap  komponen  CS  menunjukkan  nilai signifikansi sebesar 0.115 dan koefisien negatif sebesar -28.785. Artinya struktur modal mempunyai pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur  modal  yang  diukur  dengan komponen CS atau H 4 ditolak. Pada model kedua , pengaruh inflasi terhadap HHI menghasilkan nilai
signifikansi sebesar 0.200>0.05 dengan koefisien sebesar 11.696. Artinya, walaupun inflasi memiliki pengaruh positif terhadap kompleksitas struktur modal, namun tidak signifikan atau H 4 ditolak. Pada model pertama , pengaruh tingkat suku bunga (X 5 ) terhadap komponen CS menghasilkan nilai  signifikansi  0.811>0.05  dan  koefisien  positif  sebesar  0.505.  Artinya  ukuran  perusahaan berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap kompleksitas struktur modal yang diukur dengan dependen  komponenCS,  sebaliknya  H 5 ditolak.  Pada  model kedua ,  pengaruh  suku  bunga  terhadap HHI  menghasilkan  nilai  signifikan  sebesar  0.863  dengan  koefisien  negatif  sebesar  -0.227.  Artinya ukuran  perusahaan  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur  modal yang di ukur dengan dependen HHI atau H 5 ditolak.

## Pengaruh Struktur Aset Terhadap Kompleksitas Struktur Modal Perusahaan
Struktur aset berkorelasi positif dan signifikan dengan kompleksitas struktur modal perusahaan pertambangan  yang  diukur  dengan  komponen  CS  dan  di  ukur  dengan  HHI  (Konsentrasi  struktur modal).  Perusahaan  dengan  aset  yang  lebih  banyak  lebih  dapat  diandalkan  dalam  memperoleh pendanaan  eksternal  dibandingkan  dperusahaan  dengan  tingkat  aset  rendah.  Sebab  risiko kebangkrutan rendah  dan jaminan  utang  tetap berupa  aset  yang dimiliki.  Struktur  aktiva  perusahaan dengan jumlah aktiva tetap yang besar menimbulkan akses pembiayan yang lebih mudah dan murah, sehingga mengakibatkan perusahaan menerima lebih banyak utang atau debt financing . Hasil tersebut sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Lin & He, (2019) pada perusahaan proyek migas.  Struktur  aset  suatu  perusahaan  sangat  penting  untuk  memberikan  acuan  bagi  bank  dalam menilai  risiko  kredit  perusahaan  dan  menentukan  tingkat  suku  bunga  pinjaman.  Serupa  dengan (Azofra dkk., 2020), struktur aset ini mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap utang bank atau pasokan  kredit  pada  struktur  modal  perusahaan  Eropa.  Tingkat  aset  berwujud  yang  lebih  besar menawarkan agunan yang unggul dan memiliki nilai likuidasi yang lebih besar, sehingga mendukung kapasitas hutang perusahaan.
Persediaan aset yang lebih besar memberikan jaminan yang lebih baik dan nilai likuidasi yang lebih  tinggi,  sehingga  mendukung  kapasitas  utang  perusahaan.  Aset  tetap  dapat  digunakan  sebagai jaminan  ( collateral )  ketika  mengambil  pinjaman  utang,  dan  mengurangi  biaya  kesulitan  keuangan. Sehingga  dapat  semakin  meningkatkan  kapasitas  pinjaman  dan  menguntungkan  perusahaan. Konsisten  dengan  (Belen dkk.,  2019),  struktur  aset  berhubungan  positif  dan  signifikan  dengan  rasio utang  jangka  panjang,  namun  berhubungan  negatif  dan  signifikan  dengan  utang  jangka  pendek perusahaan  besar  Korea.  Teori trade-off dan  teori pecking  order berpendapat  bahwa  meskipun penjualan  aset  berwujud  dianggap  sebagai  bentuk    pendanaan  termurah  dalam  suatu  perusahaan, sedangkan  tingkat  aset  berwujud  yang  tinggi  dapat  mengurangi  kemungkinan  pengambilalihan sumber daya dan meningkatkan kepercayaan pemegang saham.
Sebaliknya, struktur aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap rasio utang pada  perusahaan pertambangan (Yuricha ddk., 2021) dan pada perusahaan energi (Kartika ddk., 2022) yang terdaftar di BEI.  Hal  ini  sesuai  teori packing  order yang  menyatakan  bahwa  besar  kecilnya  struktur  aset  tidak mempengaruhi  komposisi  pembiayaan  utang  suatu  perusahaan,  karena  perusahaan  cenderung  lebih memilih pembiayaan internal dibandingkan pembiayaan eksternal.

## Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Kompleksitas Struktur Modal Perusahaan
Ukuran  Perusahaan  ( Firm  Size )  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kompleksitas  struktur modal  pada  perusahaan  pertambangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Meskipun perusahaan besar memiliki akses lebih mudah ke pasar modal dibandingkan dengan perusahaan kecil, penggalangan  dana  tidak  selalu  mudah  karena  investor  tidak  hanya  mempertimbangkan  ukuran perusahaan  tetapi  juga  faktor  lain  seperti  reputasi  manajemen,  modal  aset,  prospek  perusahaan  dan lain  sebagainya.  Konsisten    dengan  teori packing order bahwa  perusahaan cenderung  lebih memilih pendanaan internal dibandingkan pendanan eksternal, sehingga ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap  sumber  pembiayaan  eksternal.  Temuan  ini  konsisten  dengan  temuan  bahwa  ukuran perusahaan tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap struktur utang perusahaan (Suhardjo dkk.,  2022).  Temuan  ini  bertentangan  dengan  hasil  Orlova  dkk.,  (2020)  yang  menemukan  bahwa ukuran  perusahaan  berpengaruh  positif  terhadap  jumlah  komponen  dan  berkorelasi  negatif  dengan tingkat  konsentrasi  dana  dalam  struktur  modal  di  Amerika  Serikat.  Hasil  tersebut  juga  tidak mendukung  temuan    bahwa  ukuran  perusahaan  berpengaruh  positif  terhadap  pembiayaan  jangka
panjang  namun  berpengaruh  negatif  terhadap  pembiayaan  jangka  pendek  perusahaan  besar  korea (Belen dkk., 2019).

## Pengaruh Profitabilitas Terhadap Kompleksitas Struktur Modal Perusahaan
Karena  tidak  semua  perusahaan  pertambangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI), profitabilitas tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kompleksitas struktur modal. Oleh karena  itu,  hipotesis  3  di  tolak.  Sejalan  dengan  Suhardjo  dkk.,  (2022)  bahwa  profitabilitas  tidak berkorelasi dengan struktur utang perusahan manufaktur di indonesia. Didukung teori Pecking Order bahwa  laba  yang  tinggi  akan  mendukung  kapasitas  pembayaran  utang  yang  lebih  tinggi  dan  lebih banyak  aset  yang  dilindungi  pajak,  sehingga  akan  menghasilkan  rasio  utang  yang  lebih  tinggi. Profitabilitas  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  suatu  perusahaan  memiliki  banyak  dana  internal. Dengan  cara  ini,  perusahaan  dapat  memanfaatkan  dana  internal  yang  melimpah  untuk  menunjang aktivitas  operasionalnya  dengan  lebih  baik  tanpa  harus  berhutang.  Dapat  disimpulkan  bahwa profitabilitas  yang  tinggi  tidak  dapat  sepenuhnya  dapat  menentukan  struktur  utang  di  perusahaan. Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Orlova  dkk.,  2020)  yang  menemukan  bahwa  ketersediaan cadangan  kas  yang  besar  berhubungan  negatif  dengan  jumlah  komponen  tetapi  berhubungan  positif dengan  tingkat  konsentrasi  dana  dalam  struktur  modal  perusahaan  di  Amerika  Serikat.  Jumlah komponen dalam struktur modal di dominasi oleh pendanaan yang berasal kas/laba bersih perusahaan sehingga  komposisi  utang  dalam  perusahaan  tidak  kompleks.  Selain  itu  Avezum  dkk.,  (2022)  juga menemukan bahwa profitabilitas mempunyai dampak negatif yang signifikan terhadap struktur utang perusahaan multinasional.

## Pengaruh Inflasi Terhadap Kompleksitas Struktur Modal Perusahaan
Hipotesis 4 di tolak karena Inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap kompleksitas struktur modal  pada  perusahaan  pertambangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Berdasarkan teori packing  order ,  ketika  suku  bunga  naik  maka  perusahaan  akan  cenderung  memilih  pendanaan internal atau  deleveraging dibandingkan meningkatkan pendanaan  utang. Tingkat inflasi yang tinggi umumnya  dikaitkan  dengan  perekonomian  yang  terlalu  aktif  (berlebihan).  Perusahaan  cenderung menerbitkan  hutang  ketika  inflasi  diharapkan lebih  tinggi  dalam  kaitannya  dengan  biaya  bunga  saat ini. Di sisi lain, hubungan negatif antara inflasi dan utang merupakan dampak ketidakpastian inflasi yang  meningkatkan  risiko  bisnis.  Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil  Azofra  dkk.,  (2020) menemukan bahwa pengaruh inflasi terhadap rasio utang perusahaan tidak signifikan secara statistik dan  tidak  ada  perbedaan  antara  perusahaan  dengan  tingkat  utang  bank  tinggi  dan  rendah  di  Eropa. Hasil  serupa  bahwa  inflasi  tidak  berkorelasi  terhadap  kompleksitas  struktur  modal  juga  di  peroleh (Belen dkk., 2019) di perusahaan-perusahaan publik di korea, (Ningsih & Waspada, 2019; Rahmalia dkk., 2022).

## Pengaruh Suku Bunga Terhadap Kompleksitas Struktur Modal Perusahaan
Karena suku bunga ( interest rate ) tidak berpengaruh signifikan terhadap kompleksitas struktur modal  perusahaan  pertambangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  maka  hipotesis  5  di tolak.  Konsisten  dengan  penelitian  Belen  dkk.,  (2019)  menemukan  bahwa  suku  bunga  tidak berhubungan dengan kompleksitas struktur modal perusahaan.  Hal ini mengarah pada teori packing- order ,  dimana  perusahaan  menggunakan  sumber  pembiayaannya  sendiri  dibandingkan  pembiayaan hutang  atau  memilih  sumber  pembiayaan  yang  aman  dibandingkan  sumber  yang  beresiko  (hutang). Ketika suku  bunga  naik  komponen struktur  modal menjadi lebih  sederhana,  dan ketika  tingkat  suku bunga menurun komposisi modal menjadi lebih kompleks. Temuan  ini menambah penelitian Azofra dkk.,  (2020)  yang menyatakan  bahwa  suku  bunga  berkorelasi  positif  dengan  leverage,  karena  utang perusahaan meningkat ketika suku bunga naik dan perusahaan memiliki hutang mengambang.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menguji  pengaruh  faktor-faktor  penentu  kompleksitas  struktur  modal  yaitu struktur aset, ukuran perusahaan, profitabilitas, suku bunga, dan inflasi terhadap kompleksitas struktur modal,  termasuk  jumlah  sumber  modal  dan  indikator  konsentrasi  modal  diperusahaan  sektor pertambangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017  hingga  2021.  Hasil  uji  t menunjukkan bahwa kompleksitas struktur modal suatu perusahaan dipengaruhi secara signifikan dan
positif  oleh  variabel  struktur  aset  yang  di  ukur  menggunakan  komponen  CS  atau  HHI  (konsentrasi struktur modal). Di sisi lain, variabel seperti ukuran perusahaan, profitabilitas, inflasi, dan suku bunga tidak menunjukkan korelasi yang signifikan terhadap kompleksitas struktur modal  suatu perusahaan, baik yang  di ukur menggunakan komponen CS maupun HHI (konsentrasi struktur modal).
Dilihat dari koefisien determinasinya, sebesar 87,3% variabel independen yang mempengaruhi variasi  komponen  CS    dan  96.2%  variabel independen  yang mempengaruhi  variasi  HHI  tidak dapat dijelaskan dalam penelitian ini. Penelitian ini hanya menggunakan sampel perusahaan  pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama lima tahun terakhir, dan hanya menggunakan indikator struktur  aset,  ukuran  perusahaan,  profitabilitas,  suku  bunga  dan  inflasi  untuk  mengukur  pengaruh terhadap  kompleksitas  struktur  modal.  Untuk  memperkuat  hasil  penelitian  ini,  maka  penelitian selanjutnya dapat melakukan penelitian serupa dengan menambahkan variabel makro sebagai variabel mediasi,  menambah  jumlah  variabel  dependen,  menambah  jumlah  sampel  perusahaan  dan memperpanjang periode penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Angelina Mourine, F. S. (2023). Pengaruh Inflasi , Tingkat Suku Bunga , Nilai Tukar , dan Struktur
Modal terhadap Return Saham Perusahaan Sektor Farmasi . 21 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.31294/jp.v21i1
Anginer, D., Demirguc-kunt, A., Aziz, S., & Tepe, M. (2022). Borsa _ Istanbul Review Is short-term debt a substitute for or complementary to good governance ? *. Borsa istanbul Review , 22 (2), 197–208. https://doi.org/10.1016/j.bir.2021.05.004
Anrizal,  S.  Y.,  Egim,  A.  S.,  &  Ramadhani,  G.  (2023).  Dampak  Dari  Struktur  Aktiva,  Firm  size, Pertumbuhan  Perusahaan  Terhadap  Struktur  Modal  Pada  Perusahaan  Manufaktur. Jurnal Ecogen , 6 (2), 222. https://doi.org/10.24036/jmpe.v6i2.14559
Attaoui, S., Cao, W., Duan, X., & Liu, H. (2021). Journal of Economic Dynamics & Control Optimal capital  structure  ,  ambiguity  aversion  ,  and  leverage  puzzles. Journal  of  Economic  Dynamics and Control , 129 , 104176. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2021.104176
Avezum,  L.,  Huizinga,  H.,  &  Raes,  L.  (2022).  The  impact  of  bank  regulation  on  firms  ’  capital structure :  Evidence  from  multinationals  R. Journal  of  Banking  and  Finance , 138 ,  106459. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2022.106459
Azofra,  V.,  Rodríguez-sanz,  J.  A.,  &  Velasco,  P.  (2020). The  role  of  macroeconomic  factors  in  the capital structure of European fi rms : How in fl uential is bank debt ? 69 (August 2019), 494– 514. https://doi.org/10.1016/j.iref.2020.06.001
Belen,  A.,  Prieto,  T.,  &  Lee,  Y.  (2019). GLOBAL  BUSINESS  &  FINANCE  REVIEW  Internal  and External Determinants of Capital Structure in Large Korean Firms II . Determinants of Capital Structure . 3 , 79–96. https://doi.org/https://doi.org/10.17549/gbfr.2019.24.3.79
Campbell,  G.,  &  Rogers,  M.  (2018).  International  Review  of  Financial  Analysis  Capital  structure volatility in Europe. International Review of Financial Analysis , 55 (November 2017), 128–139. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2017.11.008
Cenci, S., & Kealhofer, S. (2022). ScienceDirect A causal approach to test empirical capital structure regularities. The Journal of Finance and Data Science , 8 , 214–232. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2022.09.002
Dierker, M., Lee, I., & Won, S. (2019). Risk changes and external financing activities : Tests of the dynamic  trade-off  theory  of  capital  structure ✩ . Journal  of  Empirical  Finance , 52 (March), 178–200. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2019.03.004
Dwiyanti Julimar, M. P. P. (2019). Pengaruh sensitivitas makroekonomi, profitabilitas dan likuiditas terhadap struktur modal perusahaan .
Foong, S. Z. Y., Andiappan, V., Aviso, K. B., Chemmangattuvalappil, N. G., Tan, R. R., Yu, K. D. S., &  Ng,  D.  K.  S.  (2021). A  criticality  index  for  prioritizing  economic  sectors  for  post-crisis recovery in oleo-chemical industry . 000 , 1–7. https://doi.org/10.1016/j.jtice.2021.06.051 Gale,  D.,  &  Gottardi,  P.  (2020).  A  general  equilibrium  theory  of  banks  ’. Journal  of  Economic Theory , 186 , 104995. https://doi.org/10.1016/j.jet.2020.104995
Hamzah,  E.  I.  (2021).  Pengaruh  Ukuran  Perusahaan,  Struktur  Aktiva  Dan  Profitabilitas  Terhadap Struktur  Modal  (Studi  Kasus  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia). Jurnal Ilmu Ekonomi dan Bisnis Islam , 3 (1), 54–78.
https://doi.org/10.24239/jiebi.v3i1.52.54-78 Ivan,  P.,  Jessica,  M.,  Bianca,  P.,  Ivan,  P.,  Ana,  C.,  Diana,  R.,  Ana,  C.,  &  Diana,  R.  (2023). ScienceDirect  ScienceDirect  Assessing  the  Impact  of  the  COVID-19  Pandemic  on  the Colombian  Assessing  the  Impact  of  the  COVID-19  Pandemic  on  the  Colombian  Industrial Sector :  A  Multivariate  Time  Series  Analysis  Industrial  Sector :  A  Multivariate  Time  Serie. Procedia Computer Science , 224 , 513–518. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.09.074 Kartika,  Fatimah,  Y.  L.  (2022). The  Influence  of  Asset  Structure  ,  Firm  Size  ,  Profitability  and Business  Risk  on  Capital  Structure  in  Companies  Listed  on  the  IDX . 3 (2). https://doi.org/https://doi.org/10.47747/ijfr.v3i2.745
Klayme, T., Gokmenoglu, K. K., & Rustamov, B. (2023). Economic policy uncertainty , COVID-19 and corporate investment : Evidence from the gold mining industry. Resources Policy , 85 (PA), 103787. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103787
Laborda, R., & Olmo, J. (2021). Research in International Business and Finance Volatility spillover between economic sectors in financial crisis prediction : Evidence spanning the great financial crisis and Covid-19 pandemic. Research in International Business and Finance , 57 (February), 101402. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2021.101402
Latonen, S. H., Suominen, R. M., Juppo, A. M., Airaksinen, M., & Seeck, H. (2023). Organisation of cross-sector  collaboration  and  its  in  fl  uence  on  crisis  management  effectiveness  among pharmaceutical supply chain stakeholders during the COVID-19 pandemic. Public Health , 222 , 196–204. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2023.06.042
Li, X., & Qiu, M. (2021). Journal of International Money and Finance The joint effects of economic policy  uncertainty  and  firm  characteristics  on  capital  structure :  Evidence  from  US  firms. Journal of International
Money and Finance , 110 , 102279.
https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2020.102279
Lin,  Q.,  &  He,  J.  (2019).  Computers  &  Industrial  Engineering  Supply  chain  contract  design considering  the  supplier  ’  s  asset  structure  and  capital  constraints. Computers  &  Industrial Engineering , 137 (September), 106044. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106044 Lu, L., Peng, J., Wu, J., & Lu, Y. (2021). International Journal of Disaster Risk Reduction Perceived impact of the Covid-19 crisis on SMEs in different industry sectors : Evidence from Sichuan , China . 55 (24). https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102085
Ningsih,  M.  M.,  &  Waspada,  I.  (2019). Pengaruh  Suku  Bunga  ,  Struktur  Modal  ,  dan  Ukuran Perusahaan Terhadap Nilai Perusahaan : Studi Empiris Pada Perusahaan Di Indonesia . 7 (1),
97–110. https://doi.org/10.17509/jrak.v7i1.1634
Nishihara,  M.,  &  Shibata,  T.  (2021).  Journal  of  Economic  Dynamics  &  Control  Optimal  capital structure and simultaneous bankruptcy of firms in corporate networks R. Journal of Economic Dynamics and Control , 133 , 104264. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2021.104264
Novita, D., & Usman, A. (2023). YUME : Journal of Management Teori Pecking Order : Pilih Utang atau Ekuitas ? Journal of Management , 6 (1), 275–280. https://doi.org/10.37531/yume.vxix.457 Orlova, S., Harper, J. T., & Sun, L. (2020). Determinants of capital structure complexity. Journal of Economics and Business , 110 (February), 105905.
https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2020.105905
Papapostolou,  A.,  &  Geiseler,  E.  (2021). Tackling  covid-19  crisis  through  energy  efficiency investments :  Decision  support  tools  for  economic  recovery  d . 38 (October). https://doi.org/10.1016/j.esr.2021.100764
Rahmalia,  N.  R.,  Ruhadi,  R.,  &  Mayasari,  I.  (2022).  Pengaruh  Inflasi  terhadap  Pertumbuhan  Aset dengan  Struktur  Modal  sebagai  Variabel  Intervening. Journal  of  Applied  Islamic  Economics and Finance , 2 (2), 370–378. https://doi.org/10.35313/jaief.v2i2.3003 Rahmananingtyas, N. A. (2022). The Effect of Interest Rates and Inflation on Loan Growth and Non Performing  Loan  (  Literature  Review  of  Financial  Management  ) . 4 (1),  128–137. https://doi.org/https://doi.org/10.31933/dijemss.v4i1
Rehan,  R.,  Razak,  A.,  Hadi,  A.,  Iqbal,  H.,  Muhammad,  Q.,  &  Hye,  A.  (2023).  Heliyon  Capital structure determinants across sectors : Comparison of observed evidences from the use of time series and panel data estimators. Heliyon , 9 (9), e19618.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e19618 Serghiescu, L., & Viorela-ligia, V. (2014). Determinant factors of the capital structure of a firm- an
empirical analysis . 15 (14), 1447–1457. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00610-8 Suhardjo, Y., Karim, A., & Taruna, M. S. (2022). Effect of profitability , liquidity , and company size on  capital  structure :  Evidence  from  Indonesia  manufacturing  companies . 5 (1),  70–78. https://doi.org/https://doi.org/10.14710/dijb.5.1.2022.70-78
Ullah, A., Pinglu, C., Ullah, S., Zaman, M., & Haider, S. (2020). Heliyon The nexus between capital structure  ,  fi  rm-speci  fi  c  factors  ,  macroeconomic  factors  and  fi  nancial  performance  in  the textile sector of Pakistan. Heliyon , 6 (June), e04741.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04741 Yuricha,  A.  (2021). Pengaruh  Struktur  Aktiva,  Profitabilitas,  Dan  Ukuran  Perusahaan  Terhadap Struktur  Modal  Pada  Perusahaan  Sektor  Pertambangan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia Periode 2014-2018 . 2 (3), 635–647. e-journal.unmas.ac.id