## JSTI

## Jurnal Sistem Teknik Industri
*Corresponding author at: Jl. Ir. Sutami No. 36 A, Pucangsawit, Jebres, Surakarta 57126

## Implementasi  Early  Warning  System  Berbasis  Risiko dalam  Pemantauan  Laba  sebagai  Upaya  Pengelolaan Risiko di PT XYZ
Fatma Rizki Hardiana 1 , Irwan Iftadi 2
1,2 Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Surakarta
Abstract. PT XYZ as a company that has a net profit that deviates from the specified target and context, for this reason it is necessary to develop a risk-based early warning system that is made as an action in risk management. For leading indicators, after data collection and indicators  will  be  analyzed,  then  data  processing  is  performed,  namely  normality  test, analytical analysis, multiple linear regression analysis approved has fulfilled F test, T test, and assumption test. For lagging indicators, data processing is carried out by categorizing earnings which are divided into three categories namely safe, alert and hazardous. Based on PT XYZ's financial data  for 2006-2017, the leading indicator obtained a profit  model  =  - 1119035,722 + 0.120 HPP + 0.836 operating costs, for dependent variables such as earnings and independent variables namely HPP and operating expenses. For lagging the indicator used three profit categories namely danger, alert and safe. Within the categorization limit, it is necessary to do data every year because the data available for now is only based on 2006- 2017 earnings data. An early warning system is issued using data 2 months before that can be detected. Keyword: Profit, Early Warning System, Risk Management
Abstrak PT  XYZ  memiliki  risiko  laba  bersih  yang  tidak  sesuai  dengan  target.  Penelitian dilakukan  bertujuan  untuk  mengembangkan early  warning  system berbasis  risiko  sebagai tindakan  dalam  manajemen  risiko.  Penelitian  dilakukan  dengan  dua  tahapan,  yaitu menentukan  indikator  laba  dan  membuat early  warning  system. Dalam  menentukan indikator,  hal  yang  dilakukan  adalah  menguji  indikator  tersebut.  Terdapat  dua  indikator dalam manajemen risiko, yaitu leading dan lagging indikator. Untuk leading indikator, proses yang dilakukan adalah pengumpulan data dan dilanjutkan mengolah data yaitu uji normalitas, analisis korelasi, dan analisis regresi linier. Untuk lagging indikator, dilakukan pengolahan data dengan melakukan pengkategorian laba yang dibagi menjadi tiga kategori yaitu aman, waspada dan bahaya. Berdasarkan data keuangan PT XYZ tahun 2006-2017, untuk leading indikator  diperoleh  hasil  yang  mempengaruhi  laba  yaitu  HPP  dan  beban  usaha.  Dalam pembuatan dashboard early warning system diperlukan informasi mengenai latar belakang, dampak  dari  risiko  yang  ada,  indikator  yang  mempengaruhi,  serta  informasi  posisi  laba menggunakan grafik maupun gauge. Early warning system dikeluarkan menggunakan data dua bulan sebelumya agar dapat dilakukan pendeteksian.
Kata Kunci: Laba, Early Warning System, Manajemen Risiko
Received 6 April 2020 | Revised 27 April 2020 | Accepted 22 Mei 2020

## 1. Latar Belakang
Berdasarkan  Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.19  Tahun  2003,  perusahaan  memiliki tujuan dalam penyediaan barang atau jasa yang memiliki mutu tinggi dan mengejar keuntungan yang disesuaikan dengan prinsip pengelolaan perusahaan yang sehat. PT XYZ sebagai salah satu perusahaan  di  Indonesia  tentu  selalu  berusaha  untuk  memberikan  manfaat  yang  besar,  namun dalam  praktiknya  tentu  terdapat  unsur  ketidakpastian  yang  berasal  dari  lingkungan  eksternal maupun  internal  sehingga  dapat  memberi  dampak  terhadap  pencapaian  tujuan  perusahaan. Ketidakpastian  merupakan  sesuatu  yang  tidak  dapat  diperkirakan  sebelumnya,  mendefinisikan risiko sebagai peluang terjadinya hasil yang tidak diinginkan sehingga risiko hanya terkait dengan situasi  yang  memungkinkan  munculnya  hasil  negatif  serta  berkaitan  dengan  kemampuan memperkirakan terjadinya hasil negatif tadi [1].
PT  XYZ  menerapkan  manajemen  risiko  menggunakan framework SNI  ISO  31000:2011 (selanjutnya  disebut  ISO  31000).  Menurut  ISO  31000  pengertian  risiko  sendiri  merupakan dampak dari ketidakpastian pada sasaran. Sedangkan, sasaran adalah target/tujuan/segala sesuatu yang ingin dicapai perusahaan dengan kaidah-kaidah spesifik, dapat diukur, disepakati, realistis dan ada batas waktu [2]. Dalam usaha menjaga kelangsungan perusahaan agar dapat berkembang dalam jangka yang panjang, sebuah perusahaan harus memiliki kemampuan untuk memperoleh suatu  laba,  yang  berarti  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  penjualan  suatu  produk, pengendalian  biaya,  pemanfaatan  sumber  keuangan,  sumber  fisik,  sumber  daya  manusia  serta terus melakukan inovasi produk. Besarnya laba yang diperoleh suatu perusahaan, mampu menjadi sebuah tolak ukur berhasil tidaknya manajemen tersebut dalam mengelola perusahaannya.
Penjualan serta biaya memiliki pengaruh terhadap laba atau keuntungan bersih. Penjualan yang meningkat  serta  biaya  yang  efisien  tentunya  berpengaruh  untuk  membuat  laba  bersih  yang diperoleh suatu perusahaan meningkat. Terdapat hubungan yang erat mengenai volume penjualan terhadap peningkatan laba bersih perusahaan, dalam hal ini dapat dilihat dari laporan laba-rugi perusahaan  [3].  Dalam  penjelasan  tersebut  disimpulkan  bahwa  laba  akan  diperoleh  apabila penjualan produk lebih besar daripada biaya-biaya yang dikeluarkan. Perolehan laba bersih juga dapat  dipengaruhi  oleh  biaya  yang  digunakan  untuk  melakukan  kegiatan  perusahaan.  Apabila perusahaan dapat menekan biaya operasional, maka perusahaan akan dapat meningkatkan laba bersih,  demikian  juga  sebaliknya  [4].  Kuswadi  dalam  Efilia  (2014)  menyatakan  dalam perhitungan laba rugi, besarnya biaya beban usaha ini akan mengurangi laba atau menambah rugi perusahaan.  Selain  itu,  menurut  Juki  dalam  Efilia  (2014)  juga  menyatakan,  tingginya  biaya operasi akan membuat laba turun, begitu juga jika biaya operasi rendah maka laba akan meningkat [5].
Sebagai  sebuah  perusahaan,  PT  XYZ  tentunya  memiliki  salah  satu  risiko  yaitu  mengenai  laba bersih  perusahaan  yang  fluktuatif  dan  mampu  melenceng  dari  sasaran  dan  konteks  yang  telah ditetapkan  PT  XYZ  sendiri.  Menurut  Novita  (2018),  laba  bersih  yang  tinggi  atau  semakin meningkat menunjukkan bahwa kinerja perusahaan semakin baik, yang artinya kegiatan operasi perusahaan  semakin  efisien.  Hal  ini  memberikan  keuntungan  karena  perusahaan  dapat
memperluas usahanya dan prestasi perusahaan dimasa yang akan datang dapat meningkat pula. Laba yang rendah atau semakin menurun menunjukkan bahwa kinerja perusahaan yang kurang baik dan kegiatan operasi perusahaan semakin kurang efisien. Hal ini akan merugikan perusahaan karena akan sulit memperluas usahanya dan prestasi perusahaan juga dapat menurun dimasa yang akan datang. Oleh karena itu perlu untuk diketahui faktor-faktor penyebab berfluktuasinya laba bersih agar perusahaan dapat mencari solusi atau alternatif pemecahan masalah sebagai bentuk evaluasi  kinerja  perusahaan  [6].  Adanya  risiko  tersebut  tentu  mendorong  perusahaan  untuk mencoba  mengembangkan early  warning  system yang  berbasis  risiko  yang  bertujuan  sebagai tindakan preventif dalam hal mendeteksi risiko yang terjadi. Early warning system berbasis risiko merupakan  sebuah  sistem  yang  dibuat  untuk  memberikan  sinyal/peringatan/tanda  awal  kepada risk  owner dalam  bentuk  perkiraan  besar  risiko  yang  dapat  berpotensi  pada  periode  tertentu, penyebab  terjadinya  risiko,  serta  memberikan  rekomendasi  dalam  rangka  pengendalian  risiko yang dimaksud [7].
Untuk  penerapan early  warning  system dibutuhkan  indikator,  untuk  manajemen  risiko  sendiri terdapat  dua  indikator,  yaitu  lagging  indikator  dan  leading  indikator.  Lagging  indikator merupakan  indikator  dari  suatu  kejadian  atau  peristiwa  yang  telah  terjadi  bersamaan  dengan dampak dari kejadian itu sendiri. Dalam penelitian ini maka  lagging indikator yang digunakan adalah laba itu sendiri. Sedangkan leading indikator merupakan indikator dari suatu kegiatan yang berupa  sebuah  proses  dan  dilakukan  untuk  memprediksi  kejadian  dimasa  depan  serta  dapat mengubah kejadian tersebut [8]. Dalam penelitian ini penjualan, beban usaha dan harga pokok penjualan  digunakan sebagai leading indikator.

## 2. Metode Penelitian
Berikut  langkah-langkah yang  dilakukan dalam  penelitian  tersebut  dapat  dilihat  dalam  gambar dibawah ini.
Gambar 1 Flowchart Metodologi Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Leading Indikator

## 3.1.1 Analisis Korelasi
Analisis korelasi digunakan untuk mengetahui adanya korelasi antara indikator penjualan, harga pokok penjualan dan beban usaha terhadap laba di PT XYZ berdasarkan laporan tahunan bagian laporan keuangan tahun 2006-2017. Salah satu asumsi analisis korelasi adalah data berdistribusi normal. Hasil uji normalitas menggunakan IBM SPSS 20 dapat dilihat pada tabel berikut.
Gambar 2 Hasil SPSS Uji Normalitas Shapiro Wilk
Berdasarkan output nilai sig. Shapiro Wilk, apabila nilai tersebut >  (nilai sig. > 0,05) berarti data  berdistribusi  normal.  Dari  hasil  tabel  diatas  maka  dapat  disimpulkan  seluruh  variabel berdistribusi normal.
Setelah data diketahui berdistribusi normal, maka analisis korelasi dapat dilakukan menggunakan IBM SPSS 20 yang diperoleh hasil seperti tabel berikut.
Gambar 3 Hasil SPSS Output Uji Korelasi
Berdasarkan  output  SPSS  Tabel  4.2,  apabila  dianalisis  menggunakan  kriteria  r tabel diketahui bahwa df = α; n-2, atau  r10;5%  maka diperoleh nilai r tabel sebesar 0,576. Dengan membandingkan nilai r hitung dengan r tabel , maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Laba mempunyai korelasi kuat dengan penjualan, karena koefisien korelasi laba dengan penjualan lebih besar dari r tabel (0,882 > 0,576).
2. Laba mempunyai korelasi kuat dengan HPP, karena koefisien korelasi laba dengan HPP lebih besar dari r tabel (0,816 > 0,576).
3. Laba  mempunyai  korelasi  kuat  dengan  beban  usaha,  karena  koefisien  korelasi  laba dengan beban usaha lebih besar dari r tabel (0,787 > 0,576).

## 3.1.2 Uji Asumsi Klasik
Terdapat  empat  uji  asumsi  klasik,  yaitu:  Uji  Normalitas,  Uji  Multikolinearitas,  Uji Heteroskedastisitas, dan Uji Autokorelasi. Untuk mengetahui apakah sebaran residual mengikuti distribusi normal akan diuji melalui SPSS. Model regresi yang baik adalah model regresi yang berdistribusi normal atau mendekati normal [9]. Berdasarkan output nilai sig. Shapiro-Wilk > α (0,389 > 0,05). Karena nilai tersebut masih lebih besar dari tingkat kekeliruan 5% sehingga dapat disimpulkan  bahwa  data  residual  berdistribusi  normal.  Selanjutnya  untuk  mengetahui  apakah
Statis tic df Sig. Statis tic df Sig. Laba 0.144754 12 .200* 0.95494 12 0.71 Penjualan 0.162256 12 .200* 0.92676 12 0.347 HPP 0.139069 12 .200* 0.92846 12 0.364 Beban_Us aha 0.148505 12 .200* 0.90801 12 0.201 Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk
Laba Penjualan HPP Beban_Usaha Pearson Correlation 1 .882** .816** .787** Sig. (2-tailed) 0.000148 0.00121 0.00236129 N 12 12 12 12 Correlations Laba
terdapat  korelasi  atau  hubungan  yang  kuat  antara  dua  variabel  bebas  atau  lebih  dalam  sebuah model regresi berganda maka dilakukan uji multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak  terjadi  korelasi  antara  variabel  bebasnya.  Jika  variabel  bebas  saling  berkorelasi,  maka variabel  ini  tidak  ortogonal. Variabel  ortogonal  adalah  variabel  bebas  yang nilai  korelasi  antar sesama variabel bebas sama dengan nol. Berdasarkan hasil SPSS diperoleh nilai toleransi untuk masing-masing variabel :
1. Nilai toleransi Penjualan, 0,00445326< 0,10
2. Nilai toleransi HPP, 0,00539067< 0,10
3. Nilai toleransi Beban Usaha, 0,15298326>0,10
Maka dapat disimpulkan terjadi multikolinieritas antara variabel bebas Penjualan dan HPP karena memiliki nilai toleransi kurang dari 0,1. Selanjutnya, berdasarkan tabel diatas diperoleh VIF untuk masing-masing variabel :
1. VIF variabel Penjualan, 224,5547 >10
2. VIF variabel HPP, 185,5057 >10
3. VIF variabel Beban Usaha, 6,536663<10
Maka dapat disimpulkan terjadi multikolinieritas antar variabel bebas Penjualan dan HPP. Ketika menghadapi  persoalan  tentang  multikolinearitas,  salah  satu  metode  sederhana  yang  bisa dilakukakan  adalah  dengan  menghilangkan  salah  satu  variabel  independen  yang  mempunyai hubungan  linier  kuat  [10].  Dari  tabel  dapat  diketahui  variabel  Penjualan  memiliki  nilai  VIF terbesar,  sehingga  variabel  tersebut  menjadi  variabel  yang  dipilih  untuk  dihilangkan.  Sebelum dilakukan  uji  multikolinearitas  untuk  variabel  HPP  dan  beban  usaha,  perlu  dilakukan  uji normalitas  terdahulu  untuk  menunjukkan  bahwa  residual  tersebut  tetap  berdistribusi  normal. Setelah  diketahui  data  berdistribusi  normal  selanjutnya  dapat  dilakukan  uji  multikolinearitas kembali menggunakan IBM SPSS 20 yang diperoleh hasil sebagai berikut.
1. Nilai toleransi HPP, 0,6821784> 0,10
VIF variabel HPP, 1,4658923 <10 2. Nilai toleransi Beban Usaha, 0,6821784>0,10 VIF Beban Usaha, 1,4658923<10
Maka  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi  multikolinieritas  antar  variabel  bebas  HPP  dan  Beban Usaha, artinya bahwa diantara variabel bebas HPP dan Beban Usaha tidak terdapat korelasi yang cukup  kuat  antara  sesama  variabel  bebas  dan  data  layak  digunakan  untuk  analisis  regresi berganda.
Selanjutnya  dilakukan  uji  heteroskedastisitas  yang merupakan  indikasi  varian  antara  residual tidak homogen yang mengakibatkan nilai taksiran yang diperoleh tidak lagi efisien. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas atau dikatakan homokedastisitas. Dengan menggunakan IBM SPSS 20 diperoleh hasil nilai signifikansi untuk variabel HPP adalah 0,06 dan variabel biaya usaha adalah 0,404. Karena nilai signifikansi diatas > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas atau asumsi homoskedastisitas terpenuhi.
Terakhir  uji  autokorelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  hubungan  antara  suatu periode t dengan periode t sebelumnya. Uji ini dapat dilakukan dengan uji run test melalui IBM SPSS  20  yang  diperoleh  hasil  nilai  signifikansi  adalah  1  yang  berarti  >  0,05.  Maka  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah gejala autokorelasi.

## 3.1.3 Uji Hipotesis

## Uji Hipotesis Parsial (Uji t)
Berdasarkan hasil pengolahan diperoleh nilai t hitung untuk variabel HPP adalah 3,21 dengan nilai signifikansi 0,0107. Karena t hitung > t tabel (3,21>2,228) maka pada tingkat kekeliruan 5% Ho ditolak sehingga  H1  diterima.  Artinya  pada  tingkat  kepercayaan  95%  dapat  disimpulkan  bahwa  HPP memiliki pengaruh signifikan terhadap laba bersih.
Selanjutnya  berdasarkan  hasil  pengolahan  diperoleh  nilai  thitung  untuk  variabel  beban  usaha adalah  2,827  dengan  nilai  signifikansi  0,0198.  Karena  t hitung >  t tabel (2,827>2,228)  maka  pada tingkat kekeliruan 5% Ho ditolak  sehingga H1 diterima. Artinya pada tingkat kepercayaan 95% dapat disimpulkan bahwa beban usaha memiliki pengaruh signifikan terhadap laba bersih.

## Uji Hipotesis Simultan (Uji F)
Uji  F  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  secara  simultan  variabel  independen  terhadap variabel  dependen.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan  apakah  HPP  dan  beban  usaha secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap  laba  bersih,  berdasarkan  hasil  pengolahan diperoleh nilai Fhitung sebesar 20,909 dengan nilai signifikansi 0,000 karena Fhitung > Ftabel (20,909>4,10)  maka  pada  tingkat  kekeliruan  5%  H0  ditolak    sehingga  H1  diterima.  Artinya dengan  tingkat  kepercayaan  95%  HPP  dan  beban  usaha  secara  simultan  memiliki  pengaruh signifikan terhadap laba bersih

## 3.1.4 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk menghitung besarnya peranan atau pengaruh dari variabel bebas atau independen terhadap variabel dependen. Koefisien determinasi ini akan menunjukkan berapa  persentase  yang  mempengaruhi  laba  sebagai  variabel  dependen  yang  diakibatkan  oleh HPP dan beban usaha sebagai variabel independen.
Gambar 4 Hasil SPSS Output Analisis Regresi Linier Berganda
Berdasarkan perhitungan menggunakan program IBM SPSS Statistics 20 pada tabel  dapat dilihat nilai R Square sebesar 0,823. Nilai tersebut digunakan untuk melihat besarnya pengaruh HPP dan beban usaha terhadap laba dengan cara menghitung Koefisien Determinasi (KD) menggunakan rumus sebagai berikut:
KD=   r 2 x 100%
KD= 0,823 x 100%
KD= 82,3%
Hasil dari perhitungan tersebut menunjukan bahwa HPP dan beban usaha mampu memengaruhi perubahan  yang  terjadi  pada  laba  sebesar  82,3%.  Sedangkan  sisanya  yaitu  sebesar  17,7% dipengaruhi oleh variabel lain diluar variabel HPP dan beban usaha.

## 3.1.5 Sumbangan Efektif
SE atau sumbangan efektif merupakan ukuran sumbangan suatu variabel prediktor atau variabel independen terhadap variabel dependen. Penjumlahan dari sumbangan efektif untuk semua variabel independen adalah sama nilainya dengan Rsquare. Dari data dibawah ini maka diperoleh nilai SE yaitu:
Tabel 1. Output Analisis Regresi Linier Berganda
Variabel Koefisien Regresi Koef Korelasi Rsquare HPP 0.545 0.816 0.823 Beban Usaha 0.480 0.787
SE= Koefisien Regresi x Koefisien Korelasi x 100%
Sehingga;
SE HPP = 0,545 x 0,816 x 100%
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .907 a 0.823 0.784 327641.554 Model Sum m ary Model a. Predictors: (Constant), HPP, Beban_Usaha
= 44,5%
SE BU = 0,480 x 0,787 x 100%
= 37,8%
Dari data tersebut maka diketahui 82,3% variabel HPP dan beban usaha yang mempengaruhi laba, HPP memberi sumbangan pengaruh sebesar 44,5% dan beban usaha sebesar 37,8%.

## 3.1.6 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda dilakukan untuk mengetahui besarnya pengaruh dari dua variabel bebas  atau  independen  terhadap  variabel  dependen.  Bentuk  persamaan  yang  dihasilkan  oleh analisis regresi linier yaitu:
Y= a+b1X1+b2X2
Tabel berikut menunjukkan hasil perhitungan analisis regresi linier menggunakan IBM SPSS 20.
Gambar 6 Hasil SPPS Output Analisis Regresi Linier Berganda
Berdasarkan hasil output dari pengolahan data diatas diperoleh nilai a sebesar -1119036, nilai b1 sebesar 0,836379 dan nilai b2 sebesar 0,12044. Dengan demikian maka dapat dibentuk persamaan regresi sebagai berikut :
Y= -1119036+0,836379X1+0,12044X2
Dari persamaan regresi linier diatas nilai a sebesar -1.119.036 mempunyai arti jika beban usaha dan  HPP  bernilai  nol  maka  tidak  terjadi  laba  melainkan  mengalami  kerugian  sebesar Rp.1.119.036 (dalam jutaan rupiah).
Koefisien  regresi  nilai  b1  sebesar  0,836379  koefisien  tersebut  bernilai  positif  menunjukkan adanya arah yang sama antara beban usaha dengan laba bersih. Ini berarti jika  setiap kenaikan beban usaha sebesar Rp.1 maka diprediksi akan meningkatkan laba sebesar Rp.0,836379.
Koefisien regresi nilai b2 sebesar 0,12044 koefisien tersebut bernilai positif menunjukkan arah yang  sama  berarti  setiap  kenaikan HPP  sebesar  Rp.1  maka diprediksi  akan  meningkatkan laba sebesar Rp.0,12044.
Dari model tersebut maka dapat dikatakan apabila HPP maupun beban usaha mengalami kenaikan maka laba juga akan mengalami kenaikan berdasarkan kasus perolehan laba di PT XYZ selama
Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) -1119036 434298 -2.577 0.0299 HPP 0.836379 0.2959 0.4800616 2.827 0.0198 Beban_Usaha 0.12044 0.03752 0.545255 3.21 0.0107 1
Coefficients a Model
Unstandardized Coefficients t Sig.
tahun 2006-2017. Hal tersebut menyebabkan model kurang tepat untuk digunakan karena bertolak belakang dengan teori yang ada yaitu semakin kecil HPP dan beban usaha maka nilai laba akan semakin  besar,  padahal  HPP  sendiri  mempengaruhi  laba  sebesar  44,5%  dan  beban  usaha mempengaruhi  laba  sebesar  37,8%  menurut  nilai  sumbangan  efektif  dengan  berdasarkan  nilai Rsquare. Sehingga, dari hasil tersebut dapat disimpulkan variabel HPP dan beban usaha belum mampu menjadi leading indikator.

## 3.2. Lagging Indikator
Dalam lagging indikator, maka hal yang dapat dipantau atau dijadikan sebagai indikator adalah laba itu sendiri. Untuk indikator ini memiliki kelebihan mudah diukur namun sangat sulit untuk dilakukan perbaikan karena pengukuran dilakukan ketika hasil sudah keluar. Untuk pembuatan dashboard sendiri dilakukan penentuan kategori laba yang dibagi menjadi 3 yaitu bahaya, aman dan waspada. Hal tersebut akan memudahkan saat melakukan pengecekan bahwa laba yang ada sudah berada dalam kategori apa. Berikut penentuan kategori laba tersebut:
Tabel 2 Penentuan Kategori Laba Laba-Laba kategori <rata-rata-Standar Deviasi Bahaya rata-rata-Standar Deviasi s/d Rata-rata+ Standar deviasi Waspada >rata-rata+Standar Deviasi Aman Tabel 3 Penentuan Kategori Laba Laba-Laba kategori <Rp 586.788 Bahaya Rp 586.788-Rp1.995.230 Waspada > Rp1.995.230 Aman
Untuk selanjutnya dalam dashboard tersebut juga dijelaskan mengenai latar belakang dibuatnya early warning system berbasis risiko tersebut yang kemudian juga dijelaskan dampak dari risiko yang  ada.  Kemudian  terdapat  pula  informasi  mengenai  posisi  laba  baik  menggunakan  gafik maupun  gauge  yang  terakhir  juga  disebutkan  pula  indikator  yang  mempengaruhi  berdasarkan perhitungan analisis regresi linier berganda sebelumnya.
Gambar 7 Gauge Penentuan Kategori Laba
Untuk  dashboard  ini  sendiri  sebetulnya  masih  memiliki  kekurangan,  yaitu  untuk  kategori  laba masih  berdasarkan  perhitungan  laba  dari  tahun  2006-2017,  sehingga  apabila  akan  digunakan untuk  tahun  berikutnya  perlu dilakukan  perhitungan  ulang dengan  penambahan data  yang ada. Selanjutnya  untuk  timeline  dashboard  sendiri  diberlakukan  dengan  mengeluarkan  hasil perhitungan  risiko  dari  data  2  bulan  sebelumnya  dengan  pertimbangan  setidaknya  dapat digunakan sebagai tindakan pencegahan apakah diperlukan perolehan laba yang lebih besar lagi agar target laba diakhir tahun dapat tercapai.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan data keuangan PT XYZ tahun 2006-2017, untuk leading indikator diperoleh model laba  = -1119035,722 + 0,120 HPP + 0,836 beban usaha, untuk variabel dependen yaitu laba dan variabel independen yaitu HPP dan beban usaha. Hasil dari model tersebut menunjukkan bahwa laba berbanding lurus dengan HPP dan beban usaha. Hal tersebut menunjukan ketidaksesuaian dengan teori yaitu apabila HPP dan beban usaha mengalami penurunan maka laba akan semakin besar.  Sehingga  dapat  disimpulkan  HPP  dan  beban  usaha  belum  mampu  menjadi  leading indikator.
Untuk lagging indikator digunakan tiga kategori laba yaitu bahaya, waspada dan aman. Dalam batas pengkategorian perlu dilakukan pembaruan data setiap tahunnya karena data yang ada untuk sekarang  hanya  berdasarkan  data  laba  tahun  2006-2017. Early  warning  system dikeluarkan menggunakan data 2 bulan sebelumya agar dapat dilakukan pendeteksian.
Saran yang dapat diberikan yaitu perusahaan dapat menindaklanjuti penelitian ini karena dapat digunakan  sebagai  pemantauan  laba  sehingga  risiko  laba  tidak  tercapai  tidak  akan  terjadi. Selanjutnya,  penelitian  ini  belum  menemukan  nilai  yang  dapat  digunakan  sebagai  model  pasti sebuah early warning system sehingga diperlukan penelitian dengan mengembangkan indikator- indikator yang lebih luas agar early warning system dapat dimanfaatkan.

## R EFEREN SI
[1] Muslich, Moh. (2007). Manajemen Risiko Operasional . Jakarta: PT. Bumi Aksara.
63%
[2] Susilo,  L.J,  &  Kaho,  V.  R.  (2014). Manajemen  Risiko  Berbasis  ISO  31000  untuk  Industri Nonperbankan (Edisi Revisi) . Indonesia: PPM Manajemen.
[3] Rahardjo, B. (2007). Keuangan dan Akuntansi . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4] Jusuf,  J.  (2006).  “Pengaruh  Biaya  Operasional  Terhadap  Rentabilitas  pada  Sektor Perbankan”. Skripsi. Fakultas Ekonomi. Universitas Komputer Indonesia. Bandung .
[5] Efilia, M. (2014). Pengaruh Pendapatan Usaha dan Beban Operasional Terhadap Laba Bersih Pada  Perusahaan  Kimia  dan  Keramik,  Porselin  &  Kaca  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek
Indonesia Periode 2008-2012. E-Journal: Jurnal UMRAH. Diakses dari http://jurnal.umrah.ac.id/wp-content/uploads//JURNAL-MEIZA-EFILIA.pdf
[6] Novita, Rian. (2018). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Berfluktuasinya Net Profit Margin Ratio Pada CV. Tulimario Tangkit Baru Kabupaten Muaro Jambi. Jurnal Manajemen Jambi. 1(1): 35-41.
[7] Genocideprevention, Freswater. (2003). Early Warning System. [Online].
http://www.genocideprevention.org/earlywarning.html
[8] International  Standard  for  Organization.  (2009).  Risk  Management  – Principle  Guidelines.
Diakses dari International Standard for Organization website:
https://www.iso.org/standard/43170.html
[9] Ghozali,  I.  (2013). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM SPSS  21 .  Edisi  7. Semarang: Universitas Diponegoro.
[10] Basuki,  A.  T.  (2017). Bahan  Ajar  Ekonometri. Yogyakarta:  Universitas  Muhammadiyah Yogyakarta.