Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 7 Nomor 1, Januari 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i1.1453

## Analisis Komparatif Kinerja Keuangan Klien Terbesar TSMC Selama Kekurangan Chip Global: Pengejaran Panas Silikon Taiwan
Sahabat Adi Kusuma 1 ; Erman Sumirat 2*
Universitas Padjadjaran erman.sumirat@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  aims  to  analyze  the  comparative  financial  performance  of  TSMC's  largest  clients during  the  global  chip  shortage  phenomenon.  Chip  shortages  have  occurred  since  early  2020, which has pushed supply owned by chip manufacturers to have difficulty meeting demand due to the  pandemic.  Demand  for  chips  that  began  to  rise  at  the  end  of  2020  prompted  chip manufacturers  to  increase  their  production  due  to  unexpected  demand.  As  a  result,  there  is  an impact on the financial performance of electronics companies in meeting the chip shortage. The method  used  in  this  study  is  a  quantitative  method,  using  the  Manova  one-way  repeated measurement method and the Friedman test. The results show that among all the variables tested, only Net Profit Margin and  Earnings  per Share show changes that are significantly affected by the global chip shortage..
Keywords : Financial performance, Global chip shortfall, Semiconductors

## PENDAHULUAN
Penambangan  Cryptocurrency,  komputasi  yang  rumit,  dan  permainan  epik,  apa  kesamaan ketiganya pada tahun 2020? Kecuali Anda sudah memiliki sumber daya dan peralatan, ketiganya berpotensi  sangat  mahal  untuk  dilakukan.  Harga  perangkat  keras  komputasi  apa  pun  yang memiliki  chip  semikonduktor  di  dalamnya  semuanya  meroket  sejak  kekurangan  chip  global dimulai  pada  kuartal  kedua  tahun  2020  dan  para  peneliti  mulai  khawatir  bahwa  perusahaan elektronik  konsumen  seperti  Apple,  Intel,  AMD,  dan  Nvidia  akan  kesulitan.  untuk  memenuhi permintaan  karena  tidak  hanya  pandemi  yang  meningkatkannya,  tetapi  produsen  chip  juga  akan kesulitan  menjaga  pasokan  yang  stabil  karena  banyak  faktor  penghambat  produksi  (Quicke, 2020).
Pada musim semi tahun 2020, pandemi COVID-19 mulai menyebar luas dari China ke Eropa dan  AS.  Pada  awalnya,  hal  ini  membuat  para  pemain  besar  di  industri  otomotif  seperti  Ford, General  Motors,  dan  Volkswagen  untuk  sementara  waktu  menutup  jalur  produksi  dan membatalkan  pesanan  chip  yang  biasa  digunakan  dalam  sistem  elektronik  mobil  sambil menunggu permintaan kembali naik (Shead, 2021). Produsen chip seperti Perusahaan Manufaktur Semikonduktor  Taiwan  (TSMC)  mengalihkan  kemampuan  produksi  cadangan  mereka  ke perusahaan yang membuat ponsel pintar, komputer, dan perangkat game karena produk tersebut mengalami  peningkatan  permintaan  yang  sangat  besar  karena  pembatasan  pandemi  yang mengharuskan masyarakat untuk menerapkan pesanan tinggal di rumah (Shead, 2021).
Namun, pada kuartal ketiga tahun 2020, permintaan mobil tiba-tiba bangkit kembali, dan oleh karena itu pembuat mobil yang disebutkan sebelumnya mulai meningkatkan produksi kembali ke kapasitas normal dan produsen chip seperti TSMC tidak dapat memenuhi permintaan tak terduga dengan  cukup  cepat  mengingat  bahwa  persiapan  yang  dibutuhkan  banyak  dan  kapasitas  untuk membuat chip semikonduktor sangat terbatas, setelah itu bahkan industri yang diberikan kapasitas produksi chip lebih banyak seperti elektronik konsumen mulai mengalami masalah pasokan juga (LaReau, 2021).
Perlu  dicatat  juga  bahwa  kekurangan  chip  seperti  yang  terjadi  saat  ini  pada  tahun  2020  dan 2021  cenderung  terjadi  secara  berkala  karena  bencana  alam  dan  kejadian  buatan  manusia, misalnya kekurangan serupa terjadi pada tahun 2011 ketika gempa bumi di Fukushima merusak fasilitas  Renesas  Electronics,  yang  pada  saat  itu  merupakan  salah  satu  produsen  chip  mobil
terbesar (Pollack & Lohr, 2011). Dan pada tahun 1997 lonjakan permintaan “Tamagotchi” yang merupakan  mainan  kecil  yang  ditenagai  dengan  perangkat  komputasi  mini  memicu  kekurangan chip global yang tidak biasa. Dan untuk memperburuk masalah saat ini, baru-baru ini pada kuartal pertama tahun  2021 di Taiwan, yang memiliki kemampuan produksi chip terbesar saat ini,  baru saja  dilanda  salah  satu  kekeringan  terburuk  dalam  beberapa  dekade,  ini  adalah  insentif  negatif terhadap masalah tersebut sejak produksi keripik sangat bergantung pada pasokan air (Sui, 2021).
Tanpa pengetahuan pasti  kapan kekurangan chip akan  berhenti  dan kapasitas produksi yang sangat  terbatas  dikombinasikan  dengan  permintaan  dari  banyak  industri,  dapat  dikatakan  bahwa memperoleh porsi kuota produksi terutama dari salah satu produsen chip terbesar seperti TSMC akan  menjadi  masalah  besar  bagi  perusahaan  elektronik  konsumen  mana  pun.  Untuk  mengisi konteksnya,  TSMC  adalah  produsen  chip  terbesar  di  dunia  dengan  pangsa  pasar  kontrak pembuatan  chip  sebesar  55,6%  pada  tahun  2020  dan  56%  diharapkan  pada  tahun  2021  (Kuo, 2021). Dengan kuota produksi 2021 yang sudah penuh dipesan, semua orang pada akhirnya dapat memprediksi  siapa  yang  akan  menjadi  pemain  terbesar  di  industri  elektronik  konsumen berdasarkan klien terbesar TSMC.
Untuk  tujuan  penelitian  ini,  penulis  akan  mempertimbangkan  kuartal  keempat  tahun  2020 sebagai awal dari kelangkaan chip karena pada saat itu harga jalanan untuk perangkat komputasi personal  seperti  unit  pemrosesan  grafis  telah  mencapai  rata-rata  lebih  dari  50%  dari  harga jualnya.  harga  eceran,  ini  juga  akan  tumpang  tindih  dengan  kekurangan  chip  untuk  industri otomotif yang disebutkan sebelumnya. Dengan kekurangan chip global yang tidak menunjukkan tanda-tanda  melambat  dalam  waktu  dekat  sementara  permintaan  masih  meningkat  akibat pandemi,  penulis  menemukan  bahwa  akan  menarik  untuk  menganalisis  perbedaan  kinerja keuangan perusahaan elektronik konsumen sebelum dan selama kekurangan chip global, terutama klien  TSMC  karena  mereka  termasuk  yang  terbesar  di  industri  ini.  Perusahaan-perusahaan tersebut adalah Apple, Qualcomm, Nvidia, Broadcom, AMD, Intel, dan Mediatek.
Penelitian ini akan difokuskan pada bagaimana kekurangan chip global akan berdampak pada kinerja  keuangan  perusahaan  elektronik  konsumen  yang  menjual  terutama  produk  dengan  chip semikonduktor,  terutama  klien  terbesar  TSMC  karena  TSMC  adalah  produsen  chip  terbesar  di dunia.  Oleh  karena  itu,  kendala  ruang  lingkup  penelitian  adalah  7  klien  terbesar  TSMC  yang diperkirakan  mencapai  71,5%  dari  kuota  produksi  tahunan  mereka  (Nenni,  2021)  yaitu  Apple, Qualcomm, Nvidia, Broadcom, AMD, Intel, dan Mediatek.
Data  keuangan  yang  terlibat  dalam  analisis  akan  berkisar  dari  kuartal  ketiga  tahun  2020 hingga  kuartal  kedua  tahun  2021,  yang  mencakup  sekitar  2  kuartal  sebelum  kekurangan  chip global, dan 2 kuartal selama. Perbandingan kinerja keuangan akan dilakukan dengan pendekatan berbasis  akuntansi  dan  berbasis  pasar,  dengan  masing-masing  pendekatan  dibandingkan  secara independen  pada  periode  sebelum  dan  selama  jangka  waktu  kekurangan.  Kumpulan  nilai  yang akan  diperhitungkan  saat  menganalisis  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  adalah  Net  Profit Margin  (NPM),  Return  on  Assets  (ROA),  dan  Inventory  Turnover  (IT).  Sedangkan  untuk menganalisis kinerja berbasis pasar, penelitian ini akan menghitung Earnings Per Share (EPS) dan Q Ratio atau Tobin’s Q masing-masing perusahaan sebelum dan selama krisis global.
NPM,  ROA,  dan  TI  dipilih  menjadi  nilai  untuk  pendekatan  berbasis  akuntansi.  NPM  akan menjadi  dasar  awal  yang baik  untuk  perbandingan antara  jangka  waktu  karena  merupakan  rasio yang relatif sederhana yang memiliki efek positif pada pendapatan perusahaan (Heikal et al., n.d., 2014). ROA digunakan karena akan menunjukkan seberapa baik perusahaan dapat memanfaatkan aset  mereka  untuk  memaksimalkan  profitabilitas  dan  oleh  karena  itu  penulis  dapat membandingkannya  sebelum  dan  selama  kekurangan  global  ketika  hal  itu  paling  penting (Fairfield  &  Yohn,  2001).  TI  dalam  hal  ini  akan  digunakan  untuk  menganalisis  dan membandingkan jumlah penjualan dan persediaan masing-masing perusahaan untuk menentukan apakah perputaran mereka sehat atau tidak selama kekurangan (Demeter & Matyusz, 2011).
Untuk  kinerja  keuangan  berbasis  pasar,  penulis  memilih  EPS  karena  dimungkinkan  untuk mengamati  bagaimana  kekurangan  chip  global  dapat  mempengaruhi  kemampuan  perusahaan untuk menghasilkan nilai bagi pemegang sahamnya (Machuga et al., 2002), sedangkan Tobin's Q dipilih untuk menjadi proksi untuk membandingkan kinerja berbasis pasar karena akan lebih baik dalam  membandingkan  perilaku  pasar  ketika  menilai  perusahaan  sebelum  dan  sesudah
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 7 Nomor 1, Januari 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i1.1453
kekurangan. Mungkin juga berharga ketika menentukan apakah perusahaan-perusahaan ini layak untuk diinvestasikan di masa depan (Perfect & Wiles, 1994).
Penelitian  ini  berusaha  menyelidiki  dampak  kekurangan  chip  global  terhadap  kinerja keuangan berbasis akuntansi perusahaan-perusahaan ini, yang ditunjukkan oleh NPM, ROA, dan IT-nya,  dan  untuk  meneliti  dampak  kekurangan  chip  global  yang  disebabkan  oleh  kinerja keuangan berbasis pasar perusahaan-perusahaan ini, ditunjukkan oleh EPS dan Q Tobins-nya.
Secara  teori,  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  tentang  bagaimana  kekurangan  chip global  akan  mempengaruhi  kinerja  keuangan  perusahaan  dan  penelitian  ini  juga  dapat menunjukkan  bagaimana  meskipun  kekurangan,  industri  akan  tetap  tumbuh.  Perlu  dicatat  juga bahwa  penelitian  komparatif  yang  serupa  antara  perusahaan-perusahaan  tersebut  masih  sedikit jumlahnya, semoga penelitian ini dapat memberikan kontribusi untuk penelitian lebih lanjut yang mengarah ke topik serupa di masa depan.
Penelitian  ini  juga  akan  memberikan  wawasan  bagi  investor  sebelum  mengambil  keputusan di pasar saham mengenai perusahaan-perusahaan tersebut karena akan menunjukkan secara kasar kondisi  industri  saat  ini  secara  umum  dan  bagaimana  industri  ini  akan  tumbuh  meskipun kekurangan di tangan 7 perusahaan tersebut. Penelitian ini juga dapat digunakan sebagai sumber informasi  bagi  peneliti  lain  yang  mungkin  dapat  menjadi  salah  satu  bahan  pertimbangan  untuk penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan hal tersebut.

## STUDI LITERATUR
Penulis menyusun serangkaian hipotesis:
H1.1:  Terdapat  perbedaan  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang  diproksikan dengan Net Profit Margin perusahaan sebelum dan selama kekurangan chip global. H1.2:  Terdapat  perbedaan  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang  diproksikan dengan Return on Assets perusahaan sebelum dan selama krisis chip global.
H1.3:  Terdapat  perbedaan  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang  diproksikan dengan Inventory Turnover perusahaan sebelum dan selama krisis global chip. H2.1: Terdapat perbedaan kinerja keuangan berbasis pasar perusahaan yang diproksikan dengan Earning Per Share perusahaan sebelum dan selama krisis chip global.
H2.2:  Ada  perbedaan  dalam  kinerja  keuangan  berbasis  pasar  perusahaan,  yang  diproksikan dengan Tobin's Q perusahaan, sebelum dan selama kekurangan chip global.

## METODE
Penulis  studi  ini  memutuskan  untuk  melakukannya  dengan  pendekatan  kuantitatif  untuk menganalisis  secara  tepat  dampak  kekurangan  chip  global  pada  klien  terbesar  TSMC.  Seperti yang  disebutkan  oleh  (Bryman,  2012)  penelitian  kuantitatif  adalah  strategi  penelitian  yang berfokus  pada  kuantifikasi  dan  analisis  data  yang  tersedia,  metode  itu  sendiri  dibentuk  dari pendekatan  yang  masuk  akal  di  mana  perhatian  diletakkan  pada  percobaan  teori,  yang diwujudkan oleh positivis dan empiris.
Dan  dengan  menggunakan  dua  titik  data  untuk  mewakili  kinerja  perusahaan  sebelum  dan selama  kekurangan  chip  global,  penulis  percaya  bahwa  yang  terbaik  adalah  menggunakan pendekatan  penelitian  komparatif  karena  cocok  untuk  menemukan  perbedaan  antara  kedua  titik data  tersebut,  juga  mayoritas.  kesepakatan  adalah  bahwa  tidak  ada  metodologi  yang  berbeda untuk penelitian komparatif.
Objek  yang  dianalisis  dalam  penelitian  ini  adalah  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  yang diproksikan  dengan  Net  Profit  Margin,  Return  on  Assets,  dan  Inventory  Turnover,  dan  kinerja keuangan berbasis pasar yang diproksikan dengan Tobin's Q. Objek-objek tersebut dipilih dengan penulis karena pertimbangan fenomena yang sudah dijelaskan dalam latar belakang penelitian.
Variabel  independen  dan  dependen  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Variabel  dependen  dalam penelitian  ini  adalah  kinerja  keuangan  klien  terbesar  TSMC  yang  akan  dibagi  menjadi  basis akuntansi  dan  pasar  yang  akan  dipengaruhi  oleh  variabel  independen  yaitu  periode  kekurangan chip  global.  Di  bawah  ini  adalah  tabel  yang  terdiri  dari  rasio-rasio  yang  akan  mewakili operasionalisasi variabel-variabel penelitian tersebut.

## Tabel 1. Operasionalisasi Variabel
Variable Explanation Formula Net Profit Margin (NPM) Rasio yang menunjukkan berapa banyak keuntungan yang dihasilkan sebagai persentase dari pendapatan. (Laba Bersih / Total Pendapatan) *100% Return On Assets (ROA) Rasio yang menunjukkan seberapa menguntungkan suatu perusahaan dibandingkan dengan total asetnya. Return on Assets = Laba Bersih/ Total Asset Inventory Turnover (IT) Rasio yang menunjukkan berapa kali perusahaan telah menjual dan mengganti persediaannya. Inventory Turnover = Beban Pokok Penjualan /Nilai rata-rata persediaan Tobin’s Q Rasio yang menunjukkan bagaimana nilai pasar suatu perusahaan dibandingkan dengan semua biaya penggantian asetnya.. Tobin's Q =Total Nilai Pasar Saham/ Total Nilai Asset Earnings Per Share (EPS) Rasio yang berfungsi sebagai indikator profitabilitas, yang membagi laba bersih perusahaan dengan jumlah saham yang beredar. EPS=Laba Bersih - Dividen preferen Akhir periode saham biasa yang beredar
Untuk memperkirakan parameter yang sudah dipilih, diperlukan tindakan pengambilan sampel dari populasi tertentu (Lance & Hattori, 2016). Populasi yang dipilih penulis untuk penelitian ini adalah klien TSMC 2021 yang terdiri dari perusahaan semikonduktor fabless, perusahaan sistem, dan  berbagai  produsen  perangkat  terintegrasi  di  seluruh  dunia.  Seperti  pada  Q1  tahun  2021, pangsa  pasar  TSMC  yang  diharapkan  di  industri  chip  semikonduktor  dunia  akan  mencapai dominasi 56%.
Metode  pengambilan  sampel  yang  dipilih  penulis  untuk  penelitian  ini  adalah  purposive sampling,  yaitu  metode  pengambilan  sampel  yang  mengandalkan  penilaian  penulis  (Sharma, 2017)  karena  purposive  sampling  akan  membenarkan  penulis  untuk  membuat  generalisasi  dari sampel yang diteliti apakah generalisasi bersifat analitis, teoretis, dan logis. Menjadi perusahaan dengan klien dalam jumlah besar setiap tahun, secara khusus TSMC memang memiliki beberapa klien  teratas  terpilih  yang  menghasilkan  lebih  dari  mayoritas  produksinya,  khususnya  7 perusahaan  yang  mencapai  sekitar  71,5%  dari  kuota  produksi  tahunan.  Maka  dari  itu  penulis memutuskan  untuk  memilih  7  perusahaan  tersebut  untuk  mewakili  sampel  penelitian  ini  yang semuanya sudah disebutkan dalam ruang lingkup penelitian.
Untuk  menguji  hipotesis,  penulis  menggunakan  MANOVA  One  Way  Repeated  Measures untuk menentukan ada tidaknya perbedaan yang signifikan antara kinerja akuntansi dan keuangan berbasis pasar dari klien terbesar TSMC sebelum dan selama kekurangan chip global. Metode ini cocok karena umumnya digunakan ketika membandingkan banyak sampel  antar periode. Dalam hal data tidak mengikuti distribusi normal, uji Friedman akan digunakan untuk menguji hipotesis penelitian  ini  karena  merupakan  ekuivalen  non-parametrik  dari  One  Way  ANOVA,  artinya  jika data tidak berdistribusi normal, Pengujian Friedman akan tetap layak.
Agar  analisis  varians  (ANOVA)  dapat  dilakukan  dengan  benar,  sampel  harus  mengikuti distribusi normal karena ini adalah salah satu dari banyak asumsi yang diperlukan agar hasil dapat ditafsirkan  secara  akurat  dan  andal  (Razali  &  Wah,  2011).  Untuk  melakukan  pengujian  ini, penulis akan menggunakan uji Shapiro-Wilk karena untuk sampel n>50, uji Shapiro-Wilk cukup untuk  digunakan  (Royston,  1995).  Secara  historis,  tes  ini  merupakan  tes  pertama  yang  dapat mendeteksi  kelainan  akibat  kurtosis  dan  skewness  (Razali  &  Wah,  2011).  Penulis  menerapkan pengujian ini dengan menggunakan perangkat lunak statistik SPSS.

## HASIL

## Statistik deskriptif
Tabel 2. Net Profit Margin Company Before Shortage During Shortage Jun-20 Sep-20 Des-20 Mar-21 AMD 8,1% 13,9% 54,8% 16,1% Apple 18,9% 19,6% 25,8% 26,4% Intel 25,9% 23,3% 29,3% 17,1% MediaTek 10,8% 13,7% 15,5% 23,9% Qualcomm 17,3% 35,5% 29,8% 22,2% Nvidia 16,1% 28,3% 29,1% 33,8% Broadcom 11,8% 20,5% 20,7% 22,6%
Tabel  2  di  atas  menampilkan  salah  satu  indikator  yang  digunakan  untuk  menilai  kinerja keuangan berbasis akuntansi klien terbesar TSMC, Net Profit Margin dua kuartal sebelumnya dan dua  kuartal  selama  krisis  chip  global.  Sebelum  kekurangan  chip  global,  selama  kuartal  yang berakhir  pada  Juni  2020,  angka  NPM  perusahaan  tercatat  antara  8,1%  untuk  AMD  di  ujung terendah dan 25,9% untuk Intel di ujung tertinggi di antara tujuh perusahaan.
Pada  kuartal  yang  berakhir  pada  September  2020,  angka  NPM  perusahaan  tercatat  antara 13,7%  untuk  MediaTek  di  ujung  terendah  dan  35,5%  untuk  Qualcomm  di  ujung  tertinggi  di antara  tujuh  perusahaan.  Selama  kekurangan  chip  global,  selama  kuartal  yang  berakhir  pada Desember 2020, angka NPM perusahaan tercatat antara 15,5% untuk MediaTek di ujung terendah dan 54,8% untuk AMD di ujung tertinggi di antara tujuh perusahaan. Pada kuartal yang berakhir pada  Maret  2021,  angka  NPM  perusahaan  tercatat  antara  16,1%  untuk  AMD  di  peringkat terendah dan 33,8% untuk Nvidia di peringkat tertinggi di antara tujuh perusahaan.
Tabel 3. Return on Assets Company Before Shortage During Shortage Jun-20 Sep-20 Des-20 Mar-21 AMD 2,6% 5,9% 6,8% 6,8% Apple 4,1% 4,6% 9,9% 8,1% Intel 4,0% 3,4% 5,0% 2,6% MediaTek 1,8% 3,2% 3,3% 5,2% Qualcomm 2,7% 9,7% 7,1% 5,7% Nvidia 2,5% 5,2% 5,3% 6,9% Broadcom 0,7% 1,5% 1,8% 1,9%
Tabel  3  di  atas  menampilkan  salah  satu  indikator  yang  digunakan  untuk  menilai  kinerja keuangan berbasis akuntansi klien  terbesar TSMC, Pengembalian  Aset dua kuartal sebelum  dan dua  kuartal  selama  krisis  chip  global.  Sebelum  kekurangan  chip  global,  selama  kuartal  yang berakhir pada Juni 2020, angka ROA perusahaan tercatat antara 0,7% untuk Broadcom di posisi terendah dan 4,1% untuk Apple di posisi tertinggi di antara tujuh perusahaan.
Pada kuartal yang berakhir pada September 2020, angka ROA perusahaan tercatat antara 1,5% untuk Broadcom di ujung terendah dan 9,7% untuk Qualcomm di ujung tertinggi di antara tujuh perusahaan. Selama kekurangan chip global, selama kuartal yang berakhir pada Desember 2020, angka ROA perusahaan tercatat antara 1,8% untuk Broadcom di posisi terendah dan 9,9% untuk Apple di posisi tertinggi di antara tujuh perusahaan. Pada kuartal yang berakhir pada Maret 2021, angka ROA perusahaan tercatat antara 1,9% untuk Broadcom di posisi terendah dan 8,1% untuk Apple di posisi tertinggi di antara tujuh perusahaan.
Tabel 4. Inventory Turnover Company Before Shortage During Shortage Jun-20 Sep-20 Des-20 Mar-21 AMD 0,9 1,2 1,3 1,2 Apple 10,1 10 14,9 10,1 Intel 1 0,9 1 1 MediaTek 1,1 1,6 1,6 1,3 Qualcomm 1 1,1 1,4 1,3 Nvidia 1,3 1,2 1,1 1,1 Broadcom 2,4 2,6 2,7 2,6
Tabel  4  di  atas  menampilkan  salah  satu  indikator  yang  digunakan  untuk  menilai  kinerja keuangan berbasis akuntansi klien terbesar TSMC, Perputaran Inventaris dua kuartal sebelum dan dua  kuartal  selama  krisis  chip  global.  Sebelum  kekurangan  chip  global,  selama  kuartal  yang berakhir pada Juni 2020, angka TI perusahaan tercatat antara 0,9 untuk AMD di posisi terendah dan  10,1  untuk  Apple  di  posisi  tertinggi  di  antara  tujuh  perusahaan.  Pada  kuartal  yang  berakhir pada September 2020, angka TI perusahaan tercatat antara 0,9 untuk Intel di ujung terendah dan 10  untuk  Apple  di  ujung  tertinggi  di  antara  tujuh  perusahaan.  Selama  kekurangan  chip  global, selama kuartal yang berakhir pada Desember 2020, angka TI perusahaan tercatat antara 1,1 untuk Nvidia  di  posisi  terendah  dan  14,9  untuk  Apple  di  posisi  tertinggi  di  antara  tujuh  perusahaan. Pada kuartal yang berakhir pada Maret 2021, angka TI perusahaan tercatat antara 1 untuk Intel di ujung terendah dan 10,1 untuk Apple di ujung tertinggi di antara tujuh perusahaan.
Tabel 5. Earning Per Share Company Before Shortage During Shortage Jun-20 Sep-20 Des-20 Mar-21 AMD 0,32 1,45 0,45 0,58 Apple 0,65 0,73 1,68 1,4 Intel 1,19 1,02 1,42 0,82 MediaTek 0,15 0,29 0,33 0,57 Qualcomm 0,74 2,58 2,12 1,53 Nvidia 0,25 0,53 0,57 0,76 Broadcom 1,46 2,95 3,05 3,3
Tabel di atas menampilkan salah satu indikator yang digunakan untuk menilai kinerja keuangan berbasis  akuntansi  klien  terbesar  TSMC,  Laba  Per  Saham  dua  kuartal  sebelum  dan  dua  kuartal selama  krisis  chip  global.  Sebelum  kekurangan  chip  global,  selama  kuartal  yang  berakhir  pada Juni 2020, angka EPS perusahaan tercatat antara 0,15 untuk MediaTek di posisi terendah dan 1,46 untuk  Broadcom  di  posisi  tertinggi  di  antara  tujuh  perusahaan.  Pada  kuartal  yang  berakhir pada September 2020, angka EPS  perusahaan  tercatat antara 0,29 untuk MediaTek  di posisi terendah dan 2,95 untuk Broadcom di posisi tertinggi di antara tujuh perusahaan. Selama kekurangan chip global, selama kuartal yang berakhir pada Desember 2020, angka EPS perusahaan tercatat antara 0,33  untuk  MediaTek  di  posisi  terendah  dan  3,05  untuk  Broadcom  di  posisi  tertinggi  di  antara tujuh  perusahaan.  Pada  kuartal  yang  berakhir  pada  Maret  2021,  angka  EPS  perusahaan  tercatat antara  0,57  untuk  MediaTek  di  posisi  terendah  dan  3,3  untuk  Broadcom  di  posisi  tertinggi  di antara tujuh perusahaan.
Tabel 5. Tobin’s Q Company Before Shortage During Shortage Jun-20 Sep-20 Des-20 Mar-21 AMD 9,56 13,03 11,62 9,88 Apple 5,96 5,99 6,64 6,88 Intel 1,46 1,45 1,63 1,71 MediaTek 1,88 1,81 2,15 2,70
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 7 Nomor 1, Januari 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i1.1453
Company Before Shortage During Shortage Jun-20 Sep-20 Des-20 Mar-21 Qualcomm 3,92 4,13 4,91 4,44 Nvidia 4,81 5,39 4,49 4,47 Broadcom 2,75 2,48 3,41 3,30
Tabel  5  di  atas  menampilkan  salah  satu  indikator  yang  digunakan  untuk  menilai  kinerja keuangan berbasis akuntansi klien terbesar TSMC, Q Tobin dua kuartal sebelum dan dua kuartal selama  krisis  chip  global.  Sebelum  kekurangan  chip  global,  selama  kuartal  yang  berakhir  pada Juni 2020, angka Tobin's Q perusahaan tercatat antara 1,46 untuk Intel di posisi terendah dan 9,56 untuk  AMD  di  posisi  tertinggi  di  antara  tujuh  perusahaan.  Pada  kuartal  yang  berakhir  pada September  2020,  angka  Tobin's  Q  perusahaan  tercatat  antara  1,45  untuk  Intel  di  ujung  terendah dan  13,03  untuk  AMD  di  ujung  tertinggi  di  antara  tujuh  perusahaan.  Selama  kekurangan  chip global, selama kuartal yang berakhir pada Desember 2020, angka Tobin's Q perusahaan tercatat antara 1,63 untuk Intel di ujung terendah dan 11,62 untuk AMD di ujung tertinggi di antara tujuh perusahaan.  Pada  kuartal  yang  berakhir  pada  Maret  2021,  angka  Tobin's  Q  perusahaan  tercatat antara 1,71 untuk Intel di ujung terendah dan 9,88 untuk AMD di ujung tertinggi di antara tujuh perusahaan.

## Tes Normalitas
Tabel 6. Hasil Uji Normalitas Periode df Shapiro- Wilk Nilai Signifikansi (Sig.) NPM ROA IT EPS Tobin’s Q Q1A 7 0,812 0,586 0,000 0,446 0,346 Q2A 7 0,567 0,602 0,000 0,271 0,078 Q1B 7 0,080 0,973 0,000 0,458 0,244 Q2B 7 0,601 0,455 0,000 0,019 0,530
Hasil  dari  Shapiro-Wilk  Test  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  “IBM  SPSS Statistics  25”  menunjukkan  bahwa  semua  data  berdistribusi  normal  pada  variabel  NPM,  ROA, Tobin’s  Q.  Kesimpulan  ini  diambil  dengan  mempertimbangkan  Saphiro-Wilk  Sig.  nilai,  yang menunjukkan angka yang lebih tinggi dari signifikansi yang telah ditentukan (> 0,05) di semua 4 kuartal  yang diteliti.  Karena  fakta  bahwa  data  terdistribusi  secara  normal,  MANOVA  One  Way Repeated Measures akan digunakan untuk menguji hipotesis mengenai variabel tertentu jika data menunjukkan  homogenitas,  yang  merupakan  salah  satu  asumsi  yang  harus  dipenuhi  dalam ANOVA.
Untuk variabel Inventory Turnover (IT) dan EPS, hasil dari Shapiro-Wilk Test yang dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi  “IBM  SPSS  Statistics  25”  menunjukkan  bahwa  tidak  semua  data berdistribusi normal. Kesimpulan ini diambil dengan mempertimbangkan Saphiro-Wilk Sig. nilai, yang  menunjukkan  angka yang  lebih  rendah  dari  signifikansi yang  telah  ditentukan  sebelumnya (>0,05) di semua 4 kuartal yang diteliti. Karena tidak semua data berdistribusi normal, maka akan digunakan Tes Friedman untuk menguji hipotesis mengenai variabel tersebut.

## Hasil MANOVA One Way Repeated Measures
Tabel 7. Hasil Uji MANOVA Source Dependent Variable Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model  Tobin 0,383 a 1 0,383 0,038 0,847 NPM 0,038 b 1 0,038 4,961 0,035 ROA 0,002 c 1 0,002 3,984, 0,057 Intercept Tobin 639,170 1 639,170 63,215 0,000 NPM 1,421 1 1,421 184,644 0,000 ROA 0,059 1 0,059 109,255 0,000
Source Dependent Variable Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. dic Tobin 0,383 1 0,383 0,038 0,847 NPM 0,038 1 0,038 4,961 0,035 ROA 0,002 1 0,002 3,984 0,057 Error Tobin 262,886 26 10,111 NPM 0,200 26 0,008 ROA 0,014 26 0,001 Total Tobin 902,438 28 NPM 1,659 28 ROA 0,075 28 Corrected Total Tobin 263,268 27 NPM 0,238 27 ROA 0,016 27
Tabel  7  di  atas  merangkum  hasil  uji  hipotesis  dari  semua  data  yang  berdistribusi  normal mengenai dampak krisis chip global terhadap akuntansi perusahaan dan kinerja keuangan berbasis pasar,  yaitu  Net  Profit  Margin,  Return  on  Assets,  dan  Tobin's  Q.  Hipotesis  diuji  dengan menggunakan One Way Repeated Measures MANOVA, dengan interval kepercayaan 95%, yang diterjemahkan menjadi tingkat signifikansi 5%, sehingga angka Sig (dari sumber dikotomi) harus lebih rendah dari 0,05 agar hipotesis dapat diterima.
Hipotesis di atas adalah sebagai berikut:
H1.1:  Terdapat  perbedaan  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang  diproksikan dengan Net Profit Margin perusahaan sebelum dan selama kekurangan chip global. Uji hipotesis pertama (H1.1) dilakukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang disebabkan oleh  kekurangan  chip  global  terhadap  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang diproksikan  dengan  Net  Profit  Margin  perusahaan.  Hasil  tersebut  dinyatakan  signifikan  secara statistik,  karena  angka  Sig  (dari  sumber  dikotomi)  lebih  rendah  dari  tingkat  signifikansi  yang telah ditentukan sebelumnya (0,05), sehingga hipotesis 1.1 diterima.
H1.2:  Terdapat  perbedaan  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang  diproksikan dengan Return on Assets perusahaan sebelum dan selama krisis chip global.
Uji  hipotesis  kedua  (H1.2)  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  perbedaan  yang  disebabkan kekurangan  chip  global  terhadap  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang diproksikan dengan Return on Assets perusahaan. Hasil tersebut ternyata tidak signifikan secara statistik, karena angka Sig (dari sumber dikotomi) lebih tinggi dari tingkat signifikansi yang telah ditentukan sebelumnya (0,05), sehingga hipotesis 1.1 ditolak.
H2.2:  Ada  perbedaan  dalam  kinerja  keuangan  berbasis  pasar  perusahaan,  yang  diproksikan dengan Tobin's Q perusahaan, sebelum dan selama kekurangan chip global.
Uji hipotesis ketiga (H2.2) dilakukan untuk  mengetahui apakah ada perbedaan yang  disebabkan oleh  kekurangan  chip  global  terhadap  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang diproksikan dengan Tobin's Q perusahaan. Hasil tersebut ternyata tidak signifikan secara statistik, karena  angka  Sig  (dari  sumber  dikotomi)  lebih  tinggi  dari  tingkat  signifikansi  yang  telah ditentukan sebelumnya (0,05), sehingga hipotesis 2.2 ditolak.

## Hasil Tes Friedman
Untuk  semua  data  yang  tidak  terdistribusi  secara  normal  mengenai  dampak  krisis  chip  global terhadap akuntansi perusahaan dan kinerja keuangan berbasis pasar, yaitu Perputaran Persediaan dan  Laba  Per  Saham.  Hipotesis  diuji  dengan  menggunakan  uji  Friedman,  dengan  interval kepercayaan  95%,  yang  diterjemahkan  menjadi  tingkat  signifikansi  5%,  sehingga  Asymp.  Sig. angka harus lebih rendah dari 0,05 agar hipotesis dapat diterima.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 7 Nomor 1, Januari 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i1.1453
Tabel 8. Hasil Uji Friedman Inventory Turnover EPS N 7 7 Chi-Square 6,148 9,000 Df 3 3 Asymp Sig 0,105 0,029
Berdasarkan Tabel 8, dapat dijelaskan bahwa:
H1.3:  Terdapat  perbedaan  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang  diproksikan dengan Inventory Turnover perusahaan sebelum dan selama krisis global chip. Uji hipotesis pertama (H1.3) dilakukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang disebabkan oleh  kekurangan  chip  global  terhadap  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang diproksikan dengan Perputaran Persediaan perusahaan. Hasilnya ternyata tidak signifikan  secara statistik,  karena  Asymp.  Sig.  angka  tersebut  lebih  tinggi  dari  tingkat  signifikansi  yang  telah ditetapkan (0,05), sehingga hipotesis 1.3 ditolak.
H2.1: Terdapat perbedaan kinerja keuangan berbasis pasar perusahaan yang diproksikan dengan Earning Per Share perusahaan sebelum dan selama krisis chip global.
Uji  hipotesis  kedua  (H2.1)  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  perbedaan  yang  disebabkan oleh  kekurangan  chip  global  terhadap  kinerja  keuangan  berbasis  akuntansi  perusahaan  yang diproksikan  dengan  laba  per  saham  perusahaan.  Hasilnya  ditemukan  signifikan  secara  statistik, karena fakta bahwa Asymp. Sig. angka tersebut lebih rendah dari tingkat signifikansi yang telah ditetapkan (0,05), maka hipotesis 2.1 diterima.

## PEMBAHASAN
Dampak kekurangan chip global terhadap Net Profit Margin Ada  bukti  konklusif  bahwa  kekurangan  chip  global  secara  signifikan  mempengaruhi  Margin Laba Bersih perusahaan, hasilnya menunjukkan bahwa ada dampak positif dari kekurangan chip global pada NPM sebelum dan sesudah kuartal yang diamati. Melalui Pengukuran Berulang Satu Arah  MANOVA,  hasil  ini  dipastikan  signifikan  secara  statistik.  Hasil  ini  sejalan  dengan  artikel jurnal  yang  ditulis  oleh  (Mouré,  2022)  yang  mengutip  hubungan  erat  antara  kemunculan kekurangan  semikonduktor  dan  profitabilitas  rata-rata,  perusahaan  dominan  dalam  industri cenderung memiliki keuntungan yang jauh lebih tinggi selama kekurangan. Namun, perlu dicatat bahwa  Mouré  juga  menyebutkan  bahwa  kelangkaan  seringkali  tidak  terjadi  secara  kebetulan. (Shead,  2021)  juga  mengisyaratkan  bahwa  lebih  banyak  penjualan  akan  terjadi  selama  masa kekurangan  karena  pembatasan  covid  yang  membuat  sebagian  besar  orang  bekerja  atau  belajar dari jarak jauh. Oleh karena itu, diperlukan lebih banyak komputer pribadi, server, dan perangkat lain untuk memenuhi permintaan yang melonjak.
Dampak kekurangan chip global terhadap Pengembalian Aset Tidak  ada  bukti  konklusif  bahwa  kekurangan  chip  global  secara  signifikan  mempengaruhi Pengembalian  Aset  perusahaan,  hasil  menunjukkan  bahwa  ada  dampak  positif  dari  kekurangan chip  global  terhadap  ROA  sebelum  dan  sesudah  kuartal  yang  diamati,  namun  melalui  Tindakan Berulang  Satu  Arah  MANOVA  hasil  ini  dipastikan  tidak  signifikan  secara  statistik.  Penyebab masalah  signifikansi  terletak  pada  dua  perusahaan  sampel  yaitu  Intel  dan  Qualcomm,  mereka hanya menunjukkan nilai yang lebih tinggi sebelum kekurangan. Intel memiliki 4% sebagai yang tertinggi sebelum kekurangan tetapi berakhir di 2,6% selama kekurangan, sementara Qualcomm memiliki 9,7% sebagai yang tertinggi sebelumnya tetapi berakhir di 5,7% selama kekurangan.
Untuk  Intel  tidak  ada  perubahan  besar  sebelum  dan  selama  kekurangan  dalam  hal  total  aset, namun,  dilaporkan  bahwa  meskipun  Intel  mengalami  kenaikan  pendapatan  yang  baik  untuk kuartal pertama selama kekurangan, Intel mencatat penurunan pendapatan sebesar 42% di tahun kuartal  kedua.  Salah  satu  faktor  terbesar  terkait  penurunan  tersebut  adalah  karena  peluncuran CPU intel generasi ke-11 yang baru, yang pada saat itu merupakan penawaran terbaik dan terbaru dari  jajaran  CPU  konsumen  Intel.  Namun  peluncuran  tersebut  tidak  sesukses  yang  diharapkan
karena  produk  tersebut  pada  dasarnya  merupakan  versi  “refresh”  dari  generasi  sebelumnya sehingga peningkatan performa dan efisiensinya dirasa tidak sebanding dengan harganya, apalagi dibandingkan dengan pesaing utamanya yaitu AMD (Hachman, 2021).
Untuk Qualcomm, itu karena fakta bahwa ia memiliki 9,7% pada titik tertinggi tepat sebelum kekurangan, oleh karena itu memiringkan statistik dengan selisih yang cukup besar. Poin tertinggi dicapai  karena  pada  saat  itu,  mereka  mengumumkan  produk  revolusioner  baru  yaitu  prosesor snapdragon  baru  berkemampuan  5G  (De  Lacy,  2020).  Ini  meluncurkan  pendapatan  mereka  dari kuartal sebelumnya sebesar 250%.
Dampak kekurangan chip global terhadap Pengembalian Aset Tidak  ada  bukti  konklusif  bahwa  kekurangan  chip  global  secara  signifikan  memengaruhi Perputaran Inventaris perusahaan, ada dampak positif dari kekurangan chip global pada TI untuk AMD, Mediatek, Qualcomm, dan Broadcom, Apple dan Intel tidak menunjukkan perbedaan, dan Nvidia  menunjukkan  dampak  negatif  kecil  sebelum  dan  sesudah  kuartal  yang  diamati,  namun melalui  Uji  Friedman  hasil  ini  dipastikan  tidak  signifikan  secara  statistik.  Tidak  pentingnya statistik  cukup  jelas  disebabkan  oleh  dampak  campuran  dari  kekurangan  pada  perputaran persediaan  perusahaan.  Ini  menarik  karena  dari  segi  profitabilitas,  kebanyakan  dari  mereka berbagi  hasil  positif  dan  menurut  makalah  oleh  (Delgado,  2021)  di  industri  manufaktur elektronik, profitabilitas tinggi sering disertai dengan efisiensi yang lebih baik secara keseluruhan dan  perputaran  inventaris  yang  lebih  besar.  Jadi  hasil  yang  ditunjukkan  dalam  makalah  ini mengenai perputaran persediaan dianggap bertentangan.

## Dampak kekurangan chip global terhadap Laba per Saham
Ada bukti konklusif bahwa kekurangan chip global secara signifikan mempengaruhi Laba Per Saham perusahaan, hasilnya menunjukkan bahwa ada dampak positif dari kekurangan chip global terhadap  EPS  sebelum  dan  sesudah  kuartal  yang  diamati.  Melalui  Uji  Friedman,  hasil  ini dipastikan signifikan secara statistik juga. Seperti yang dipelajari oleh (Mouré, 2022), perusahaan dominan  dalam  industri  cenderung  memiliki  profitabilitas  yang  jauh  lebih  tinggi  selama kelangkaan,  dan  hal  ini  menyebabkan  dampak  positif  yang  seragam  pada  laba  per  saham perusahaan  ini,  perlu  dicatat  bahwa  Intel  adalah  satu-satunya  yang  memiliki  nilai  akhir  lebih rendah  selama  kekurangan  karena  peluncuran  produk  baru  yang  kurang  optimal  pada  saat  itu (Hachman, 2021). Tapi itu tidak cukup untuk memiringkan semua angka dan akhirnya dianggap signifikan secara statistik.
Dampak kekurangan chip global terhadap Tobin’s Q Tidak  ada  bukti  konklusif  bahwa  kekurangan  chip  global  secara  signifikan  mempengaruhi Tobin's Q perusahaan, hasil menunjukkan bahwa ada dampak positif dari kekurangan chip global terhadap  Tobin's  Q  kecuali  untuk  Nvidia  sebelum  dan  sesudah  kuartal  yang  diamati,  namun melalui  One  Way  Tindakan  Berulang  MANOVA  hasil  ini  dipastikan  tidak  signifikan  secara statistik, oleh karena itu menolak hipotesis.
Meskipun  mencatat  sebagian  besar  dampak  positif,  selama  kekurangan  itu  tidak  cukup  untuk dianggap  signifikan  secara  statistik.  Ini  mungkin  terjadi  karena  nilai  pasar  (yang  merupakan pembilang  utama)  untuk  sebagian  besar  perusahaan  sudah  meningkat  secara  stabil  sebelum kekurangan,  pemandangan  yang  aneh  karena  ada  banyak  faktor  yang  secara  teoritis  harus berfluktuasi nilai pasar ketika kekurangan. terjadi, seperti peluncuran produk yang tidak berhasil (Hachman,  2021),  profitabilitas  yang  meningkat  (Mouré,  2022),  dan  banyak  faktor  penghambat produksi  (Quicke,  2020).  Namun  demikian,  terbukti  bahwa  semua  faktor  tersebut  di  atas  tidak cukup mempengaruhi tren kenaikan nilai pasar.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  berusaha  untuk  menyelidiki  bagaimana  kekurangan  chip  global  membuat perbedaan  ketika  datang  ke  akuntansi  perusahaan-perusahaan  ini  dan  kinerja  keuangan  berbasis pasar, yang diproksikan dengan margin laba bersih, laba atas aset, perputaran persediaan, laba per saham, dan laba per saham Tobin. q. Dihipotesiskan bahwa kekurangan chip akan menimbulkan
dampak  yang  seragam  pada  semua  kinerja  keuangan  perusahaan.  Hipotesis  itu  sendiri  diuji melalui penggunaan One Way Repeated Measures Manova, atau Uji Friedman, bergantung pada apakah dataset terdistribusi secara normal.
Terdapat  bukti  konklusif  bahwa  kekurangan  chip  global  secara  signifikan  mempengaruhi Margin  Laba  Bersih  perusahaan,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  ada  dampak  positif  dari kekurangan  chip  global  terhadap  NPM  dan  EPS  sebelum  dan  sesudah  kuartal  yang  diamati. Melalui  Pengukuran  Berulang  Satu  Arah  MANOVA,  hasil  ini  juga  dipastikan  signifikan  secara statistik,  yang  selanjutnya  memperkuat  hipotesis.  Sedangkan  untuk  variabel  ROA,  IT,  dan  EPS Tidak  ada  bukti  konklusif  bahwa  kekurangan  chip  global  secara  signifikan  mempengaruhi pengembalian aset perusahaan.

## REFERENSI
Bryman, A. (2012). Social Research Methods (4th editio). Oxford University Press.
De Lacy, S. (2020). … the future is here . Www.Impulsegamer.Com. https://www.impulsegamer.com/qualcomm-news-10-september-2020-the-future-is-here/
Delgado,  A.  G.  (2021). Scholarship  @  Claremont  Understanding  the  Relationship  between Customer Concentration and Profitability in Public Firms in the Electronics Manufacturing Industry .
Demeter,  K.,  &  Matyusz,  Z.  (2011).  The  impact  of  lean  practices  on  inventory  turnover.
International Journal of Production Economics , 133 (1), 154–163. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2009.10.031
Fairfield, P. M., & Yohn, T. L. (2001). Using asset turnover and profit margin to forecast changes in profitability. Review
of
Accounting Studies , 6 (4), 371–385. https://doi.org/10.1023/A:1012430513430
Hachman,  M.  (2021). Intel  Rocket  Lake-S  vs  AMD  Ryzen  5000:  Which  should  you  buy? Pcword.Com. https://www.pcworld.com/article/394309/intel-rocket-lake-s-vs-amd-ryzen- 5000-which-should-you-buy.html
Kuo,  S.  (2021). Progress in Importation of US Equipment Dispels Doubts on SMIC’s Capacity
Expansion for Mature Nodes for Now, Says TrendForce . Trendforce. https://www.trendforce.com/presscenter/news/20210305-10693.html Lance,  P.  M.,  &  Hattori,  A.  (2016).  Sampling  and  evolution:  A  guide  to  sampling  for  program impact evaluation. In Chapel Hill . https://www.measureevaluation.org/resources/publications/ms-16-112
LaReau,  J.  L.  (2021). Everything  you  need  to  know  about  the  chip  shortage  that’s  plaguing automakers .  Detroit  Free  Press.  https://www.freep.com/story/money/cars/2021/06/15/car- chip-shortage-2021/7688773002/
Machuga, S. M., Pfeiffer, R. J., & Verma, K. (2002). Economic Value Added, Future Accounting Earnings,  and  Financial  Analysts’  Earnings  Per  Share  Forecasts. Review  of  Quantitative Finance and Accounting , 18 (1), 59–73. https://doi.org/10.1023/A:1013814328460 Mouré, C. (2022). No Shortage of Profit : Semiconductor firms and the differential effects of chip shortages by Christopher Mouré . Nenni, D. (2021). TSMC’s Top Customers 2019-2021 . SemiWiki.
https://semiwiki.com/forum/index.php?threads/tsmcs-top-customers-2019-2021.13925/ Perfect,  S.  B.,  &  Wiles,  K.  W.  (1994).  Alternative  constructions  of  Tobin’s  q:  An  empirical comparison. Journal of Empirical Finance , 1 (3–4), 313–341. https://doi.org/10.1016/0927- 5398(94)90007-8
Pollack, A., & Lohr, S. (2011). A Japanese Plant Struggles to Produce a Critical Auto Part . The New  York  Times.  https://www.nytimes.com/2011/04/28/business/global/28chip.htmlThe New York Times
Quicke,  S.  (2020). Coronavirus:  Supply  issues  hit  PC  market .  Computerweekly. https://www.computerweekly.com/microscope/news/252481544/Coronavirus-Supply- issues-hit-PC-market
Razali, N. M., & Wah, Y. B. (2011). Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors  and  Anderson-Darling  tests. Journal  of  Statistical  Modeling  and  Analytics ,
2 (November), 21–33.
Royston, P. (1995). A Remark on Algorithm AS 181: The W-test for Normality. Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics) , 44 (4), 547–551.
Sharma,  G.  (2017).  Pros  and  cons  of  different  sampling  techniques. International  Journal  of Applied Research , 3 (7), 749–752. www.allresearchjournal.com Shead,  S.  (2021). The  global  chip  shortage  is  starting  to  have  major  real-world  consequences . CNBC.
Sui,  C.  (2021). Why  the  world  should  pay  attention  to  Taiwan’s  drought .  BBC  News. https://www.bbc.com/news/world-asia-56798308