## PENGARUH LIKUIDITAS DAN SOLVABILITAS TERHADAP KEPUTUSAN LINDUNG NILAI
1 Wildan Army Abdillah
2 Maya Sari
Program Studi Manajemen, Sekolah Pascasarjana, Universitas Pendidikan Indonesia wildanarmy@upi.edu mayasari 1, mayasari@upi.edu 2

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  likuitas,  solvabilitas  terhadap  keputusan lindung nilai pada perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019 dengan menggunakan  regresi  logistik  biner. Jumlah  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  41  perusahaan pertambangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016-2019.  Jenis  data  yang digunakan  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Bursa  Efek  Indonesia.  Hasil  pengujian signifikan secara simultan terdapat pengaruh likuidtas dan solvabilitas terhadap keputusan lindung nilai,  sedangkan  secara  parsial  variabel  likuiditas  berpengaruh  signifikan  sementara  solvabilitas tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan lindung nilai.
Kata kunci:  keputusan lindung nilai, likuiditas, dan solvabilitas

## PENDAHULUAN
Penilaian nilai mata uang dari perspektif mata uang dari negara lain dengan menggunakan konsep nilai tukar atau kurs (M. M. Hanafi & Halim, 2009). Nilai tukar mata uang dapat dikatakan sebagai banyaknya mat uang suatu negara atau domestic yang wajib dikeluarkan guna mendapatkan satu unit mata uang asing. Risiko kurs akan timbul akibat ketidakpastian nilai tukar yang terjadi karena fluktuasi niali tukar dari ketidakseimbangan permintaan dan penawaran dari suatu mata uang asing (Griffin,  Ricky,  Pustay,  &  W,  2005).  Ketidak  terduagaan  perubahan  nilai  mata  uang  dapat berdampak pada penjualan, harga, laba eksportir dan importir. Hal tersebut menjadi risiko utama pada perusahaan yang terlibat dalam transaksi multinasional.
Pada  dasarnya  adanya  perdagangan  multinasional  mendorong  peningkatan  persaingan  dan fluktuasi  harga  pasar  yang  meningkatkan  ketidakpastisan  bisnis  atau  risiko  dalam
mempertahankan  bisnis.  Perubahan  nilai  mata  uang  asing  yang  diakibatkan  oleh  fluktuasi  kurs valuta asing.
Adanya pergerakan nilai tukar rupiah yang memungkinkan berdampak pada ketidakberuntungan, dengan  mengingat  hutang  luar  negeri  Indonesia  yang  didominasi  oleh  Dollar  AS  semakin meningkat. Aktivitas perdagangan internasional yang menggunakan valuta asing dalam transasksi ekspor maupun impor sehingga perusahaan memiliki risiko terkena dampak dari eksposur valuta asing.  Ketika  IDR  mengalami  penurunan  atau  dapat  dikatakan  USD  terapresiasi,  maka  akan berdampak  pada  mahalnya  harga  impor  barang  dan  mengakibatkan  harga  barang  mahal  pula (Mishikin, 2008).
Eksposur akuntansi, eksposur ekonomi, eksposur transaksi, eksposur valuta asing adalah  eksposur yang  akan  dihadapi  oleh  para  perusahaan  perdagangan  multinasioanal  (M.  Hanafi,  2009). Eksposur sebagai tingkat arus kas yang terpengaruhi oleh perubahan nilai tukar (Paranita, 2011). Risiko terbesar yang dihadapi oleh perusahaan multinasional berupa eksposur valuta asig (Dumas, 1978; Levi, 1990; Shapiro, 1975) (Shapiro, 1975) dalam (Du & Hu, 2012) menyarankan bahwa perubahan  valuta asing  dapat  mempengaruhi  arus  kas  perusahaan.  Adanya  dampak  negatif  dari risiko  fluktuasi  kurs  valuta  asing  serta  menjaga  kepentingan  para  pemegang  saham,  maka perusahaan  multinasional    perlu  mengantisipasi  dengan  melakukan  kebijakan  hedging  dengan instrument derifatif valuta asing (Paranita, 2011).
Secara empiris variabel rasio likuiditas berpengaruh terhadap keputusan hedging sesuai dengan penelitian  (Ahmad,  Mardiyati,  &  Nashrin,  2015;  Livingstone  &  Ngugi,  2017;  Mediana  & Muharam,  2016)  dan  rasio  solvabilitas  berpengaruh  terhadap  keputusan  hedging  sesuai  dengan hasil penelitian (Chaudhry, Mehmood, & Mehmood, 2014; Mediana & Muharam, 2016)

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, populasi yang digunakan adalah perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI, dengan sampel yang dipilih sebanyak 41 perusahaan dengan menggunakan data tahun 2016- 2019.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji  regresi  logistik,  pertama  untuk  melihat  eksposur ekonomi suatu perusahaan dapat dilihat dengan model.
𝐿 = 𝐿𝑛 ( 𝑝𝑡 1 − 𝑝𝑡 ) = 𝑏0 + 𝑏1𝐶𝑅 + 𝑏2𝐷𝐸𝑅 + 𝑒𝑡
Dimana Log perusahaan yang membuat keputusan lindung nilai dan tidak menggunakan keputusan lindung nilai. Dan pada tahap analisis regresi logistik berisi pengujian terhadap keseluruhan model. Statistik yang digunakan didasarkan pada fungsi kemungkinan. Kemungkinan L dari model adalah probabilitas  bahwa  model  yang  dihipotesiskan  menggambarkan  data  input.  Untuk  menguji hipotesis nol dan alternatif, L ditransformasikan menjadi -2 Log (Ghozali, 2018)
Selanjutnya  dilakukan  uji  koefisien  determinasi  (Cox  and  Snell's  R  square)  Merupakan  ukuran yang  mencoba  meniru  ukuran  2  pada  regresi  berganda  yang  didasarkan  pada  teknik  estimasi likelihood  dengan  nilai  maksimum  kurang  dari  1  (satu)  sehingga  sulit  untuk  ditafsirkan. Nagelkerke's  R  square  merupakan  modifikasi  dari  koefisien  Cox  dan  Snell  untuk  memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 (nol) hingga 1 (satu). Ini dilakukan dengan membagi nilai Cox dan Snell2 dengan nilai maksimum. Nilai 2 Negelkerke dapat diartikan sebagai nilai 2 pada regresi berganda (Ghozali, 2018).
Kemudian melakukan uji kelayakan model regresi (Hosmer and Lemeshow's Goodness of Fit Test) pengujian hipotesis nol dan data empiris fit or fit model (tidak ada perbedaan fit antara model dan data  sehingga  model  dapat  dikatakan  fit  ).  Jika  nilai  uji  statistik  Goodness-of-fit  Hosmer  dan Lemeshow sama dengan atau lebih kecil dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat perbedaan yang signifikan antara model dengan nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow's Goodness-of fit test lebih besar dari 0,05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti  model  tersebut  mampu  memprediksi  nilai  observasinya  atau  dapat  dikatakan  model diterima karena model tersebut cocok dengan data observasi (Ghozali, 2018),
Dalam pengujian hipotesis penelitian dilakukan uji signifikansi model simultan (Omnibus Test of Model Cofficients) menunjukkan signifikansi model regresi biner logistik yang diperoleh dari hasil penelitian. Jika nilai Sig < a = 0,05 maka dapat diasumsikan bahwa paling tidak ada satu variabel independen yang mempengaruhi model (Pramesti, 2013) dan secara parsial menguji signifikansi model (Uji Wald). Hal ini dilakukan sama dengan uji t pada regresi linier berganda, yaitu untuk mengetahui apakah koefisien variabel bebas pada model logit berbeda dengan 0 atau tidak. . Dari uji statistik Wald ini dapat diketahui apakah variabel bebas mempengaruhi variabel terikat dalam model regresi logistik (Widarjono, 2015).
Jenis Penelitian
Jenis data penelitian yang digunakan untuk mendukung  penelitian ini merupakan data kuantitatif, yaitu data yang diperoleh berupa angka-angka dan analisis dengan menggunakan statistik. Dalam penelitian ini data yang diperoleh merupakan data yang sesuai dengan rumusan masalah yang telah diuraikan, yaitu data yang berhubungan dengan likuiditas, solvabilitas serta keputusan lindung nilai.

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini berfokus kepada perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia periode 2016- 2019 dengan menggunakan regresi logistik biner. Jumlah populasi dalam penelitian ini adalah 41 perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019.

## Target/Subjek Penelitian
Sumber  data  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sumber  data  sekunder.  Pada penelitian  ini,  data  diperoleh  dari  Laporan  tahunan  yang  dipublikasi  melalui  website  Bursa  Efek Indonesia idx.co.id

## Teknik Analisis Data
Metode analisis data merupakan kegiatan penelitian yang didasarkan pada ciri-ciri keilmuan yaitu rasional,  empiris,  dan  sistematis  untuk  mendapatkan  data  dengan  tujuan  kegunaan  tertentu (Sugiyono,  2017).  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  logistik.  Adapun  analisis  yang digunakan adalah analisis statistik deskriptif, uji normalitas serta analisis regresi logistik.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN (TIMES NEW ROMAN (TNR-12) BOLD)
Sebelum membahas temuan utama penelitian ini, peneliti menyajikan statistik deskriptif variabel pada  Tabel  1.  Dari  data  pada  Tabel  1  terlihat  bahwa  nilai  likuiditas  yang  diproksikan  dengan current ratio terendah adalah 0,01 sedangkan nilai tertinggi adalah 146,13 dengan rata-rata 3,6437 dan standar deviasi 14,64660. Sedangkan solvabilitas yang diproksikan dengan debt to equity ratio memiliki nilai terendah sebesar -20,79 dengan nilai tertinggi sebesar 21,19 dan rata-rata sebesar 1,1290.
Bagian  ini  menyajikan  hasil  penelitian.  Hasil  penelitian  dapat  dilengkapi  dengan  tabel,  grafik (gambar),  bagan  atau  deskriptif.  Tabel  dituliskan  di  tengah  atau  di  akhir  setiap  teks  deskripsi hasil/perolehan penelitian. Judul Tabel ditulis dari kiri, semua kata diawali huruf besar, kecuali kata  sambung.  Kalau  lebih  dari  satu  baris  dituliskan  dalam  spasi tunggal  ( at  least  12 ).  Sebagai contoh,  dapat dilihat Tabel 1. berikut.

## Tabel 1 Statistik Deskriptif
Variabel Minimum Maksimu m Berar ti Standar Deviasi CR .01 146.13 3.6437 14,64660 DER -20.79 21.19 1.1290 3.55222

## Tabel 2 Model Keseluruhan (Kecocokan Model Secara Keseluruhan)
Pengulangan -2 Log kemungkinan Koefisien Konstan Langkah 0 1 162.935 -1.220 2 161,892 -1.406 3 161,889 -1.417 4 161,889 -1.417 Tabel 3 Hasil Uji Kecocokan Model Keseluruhan Overall Pengulangan -2 Log kemungk inan Koefisien Konstan CR DER Langkah 1 1 157.837 -1.020 -131 .043 2 154.110 -, 980 -284 .050 3 153.523 -833 -.400 .044 4 153,497 -797 -430 .042 5 153,497 -795 -.431 .042 6 153,497 -795 -.431 .042
Dari data di atas menunjukkan bahwa model yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat digunakan pada faktor-faktor yang dapat mempengaruhi keputusan hedging.  Atau  jelas  keputusan  hedging  perusahaan  pertambangan  di  Indonesia  2016-2019, likuiditas  dan  solvabilitas  bisa  menjadi  faktor  yang  mempengaruhinya,  jika  semua  faktor  ini disatukan. Keputusan lindung nilai perusahaan dapat terjadi sebagai akibat dari perubahan nilai tukar mata uang.
Namun  jika  secara  parsial  terdapat  faktor  yang  tidak  dapat  secara  langsung  mempengaruhi keputusan  hedging  yaitu  debt  to  equity  ratio.  Pada  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  rasio solvabilitas yang diproksikan dengan DER tidak dapat mempengaruhi keputusan hedging dengan tingkat signifikansi yang lebih besar dari yang ditentukan (Chaudhry et al., 2014; Hamali, 2016; Seng & Thas Thaker, 2018).
Berbeda  dengan  likuiditas  perusahaan,  dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  likuiditas perusahaan merupakan salah satu faktor dalam keputusan hedging bagi perusahaan pertambangan di  Indonesia  sejalan  dengan  (Ahmad  et  al.,  2015;  Livingstone  &  Ngugi,  2017;  Mediana  & Muharam, 2016) menyatakan bahwa likuiditas berpengaruh signifikan terhadap keputusan lindung nilai.

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  regresi  logistik, diperoleh kesimpulan bahwa likuiditas dan solvabilitas secara bersama-sama dapat menjadi faktor dalam  keputusan  lindung  nilai.  Namun  hanya  secara  parsial  likuiditas  berpengaruh  signifikan terhadap  keputusan  lindung  nilai,  sedangkan  solvabilitas  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap keputusan lindung nilai.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, G. N., Mardiyati, U., & Nashrin, A. S. (2015). Analysis of Hedging Determinants With Foreign  Currency  Derivative  Instruments  on  Companies  Listed  on  Bei  Period  2012-2015.
JRMSI - Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia , 6 (2), 540. https://doi.org/10.21009/jrmsi.006.2.03
Chaudhry, N. I., Mehmood, M. S., & Mehmood, A. (2014). Determinants of corporate hedging policies and derivatives usage in risk management practices of non-financial firms. Wulfenia Journal , 21 (7), 1–18.
Du, D., & Hu, O. (2012). Foreign exchange volatility and stock returns. Journal of International Financial
Markets, Institutions and Money , 22 (5), 1202–1216. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2012.07.001
Dumas, B. (1978). THE THEORY OF THE TRADING FIRM REVISITED. THE JOURNAL OF FINANCE VOL. XXXIII. NO. 3 , XXXIII (3), 1019–1030. Ghozali,  I.  (2018). “Aplikasi  Nalisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25”.  Edisi  9 . Semarang: Universitas Dipenogoro.
Griffin,  Ricky,  Pustay,  &  W,  M.  (2005). Bisnis  Internasional.  Edisi  Keempat .  Indonesia:  PT.
Indeks Kelompok Gramedia. Hamali, A. Y. (2016). Pemahaman Manajemen Sumber Daya Manusia. Yogyakarta:CAPS.
Hanafi, M. (2009). Manajemen Risiko, Edisi Ketiga . Yogyakarta : Unit Penerbit dan Percetakan Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Ykpn. Hanafi, M. M., & Halim, A. (2009). Analisis Laporan Keuangan . Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Levi, M. D. (1990). International finance, 2nd ed. McGraw Hill, New York, NY. Livingstone, K. T., & Ngugi, K. (2017). Determinants of Corporate Hedging Practices Used By Companies. International Journal of Business Management & Finance , 1 (5), 73–92.
Mediana, I., & Muharam, H. (2016). Analisis Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Pengambilan Keputusan  Lindung  Nilai  (Hedging)  Menggunakan  Instrumen  Derivatif. Journal  Of Management , 5 (2), 1–14. Mishikin, F. (2008). Ekonomi Uang, Perbankan dan Pasar Keungan, Edisi Kedelapan . Jakarta: Salemba Empat.
Paranita, E. S. (2011). Kebijakan Hedging Dengan Derivatif Valuta Asing Pada Perusahaan Publik Di Indonesia. Seminar Nasional Ilmu Ekonomi Terapan , (32), 228–237. Pramesti,  G.  (2013). Smart  Olah  Data  Penelitian  Dengan  SPSS  21 .  Jakarta:  PT  Elex  Media Komputindo.
Seng,  C.  K.,  &  Thas  Thaker,  H.  M.  (2018).  Determinants  of  corporate  hedging  practices: Malaysian evidence. Reports on Economics and Finance , 4 (4), 199–220. https://doi.org/10.12988/ref.2018.8418
Shapiro,  A.  C.  (1975).  Exchange  Rate  Changes,  Inflation,  and  the  Value  of  the  Multinational Corporation. The Journal of Finance , 30 (2), 485. https://doi.org/10.2307/2978728 Sugiyono. (2017). “Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D.” Bandung : Alfabeta. Widarjono,  A.  (2015). Analisis  Multivariat  Terapan  dengan  Program  SPSS,  AMOS,  dan SMARTPLS . Yogykarta: UPP STIM YKPN.