e-ISSN: 2548-9925

## Faktor Determinan Struktur Modal Bank yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2015-2019
Mardianto a,* and Gun Gun Budiarsyah b a Akuntansi, Universitas Internasional Batam, mardianto.zhou@uib.ac.id, Indonesia b Akuntansi, Universitas Internasional Batam, 1742037.gun@uib.edu, Indonesia
Abstract. This research aims to analyze the effect of profitability, asset structure, liquidity, dividend payout ratio (DPR), non debt tax shield (NDTS), growth, company age, and company size on bank leverage. This study relate the empirical findings and try to confirm with pecking order theory or trade-off theory. The research sample is banks in Indonesia which are listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2015-2019 and using multiple linear regression techniques. An appropriate level of profitability, asset structure as collateral with low value, high level of liquidity show conformity to the pecking order, which are negative and significant to bank leverage. DPR as a signal of income prospects and company size shows conformity with trade- off theory, which is positive and significant to  bank leverage. Meanwhile,  NDTS which  shows a decrease in fixed collateral assets,  asset  growth  and  bank  age  do  not  have  any  significant  effect  with  bank  leverage.  If  the  findings  of  age  and  size  are compared, it shows that bank leverage does not depend on how long it has been operating, but assets size are more considered. This research fills in the gaps in the research on the determinants of bank leverage, including examining the variables of DPR, NDTS, and bank age which are rarely studied. In the future, the determinant of leverage may consider the agency theory, potential bankruptcy, corporate governance, ownership structure, and macroeconomic conditions.
Keywords: leverage, pecking order, trade-off theory, bank age, bank size.
* Corresponding author. E-mail: mardianto.zhou@uib.ac.id

## Pendahuluan
Determinan  struktur  modal  menjadi  subjek penelitian yang intensif dilakukan (Khalaf, Al-Nees & Sukkari,  2017;  Naser,  Al-Mutairi,  Al-Kandari,  & Nuseibeh,  2015)  dan  khususnya  pada  bidang keuangan  Nadaraja, Zulkafli, & Masron, 2011). Peran vital  dari  struktur  modal  adalah  sumber  pendanaan untuk  mendukung  aktivitas  perusahaan  (Md-Yusuf, Yunus,  &  Nur,  2013)  yang  terdiri  dari  utang  dan saham  (Brigham  &  Houston,  2015).  Selain  itu, struktur  modal  digunakan  untuk  menjaga  likuiditas atas beban operasional, biaya dan pokok utang, serta khusus  pada  konteks  bank  adalah  mencukupi kebutuhan penarikan dana nasabah sebagai depositor dan kreditor (Akter, Parvin, & Easmin, 2015).
Determinan  struktur  modal  menjadi  permasalahan dan  pertanyaan  penelitian  yang  ingin  dipecahkan (Mazur, 2007), namun dominasi penelitian terdahulu mengobservasi  perusahaan  non  bank  (Amidu,  2007; Gropp & Heider, 2010; Naser et al ., 2015; dan Tulder, 2018).  Padahal,  bank  dan  perusahaan  non-bank memiliki perbedaan yang signifikan (Kayani, 2013).
Bank  cenderung  diperbolehkan  memiliki  tingkat utang  atau leverage yang  lebih  tinggi  dibandingkan perusahaan non-bank (Berg & Gider, 2017). Bahkan, tingkat leverage yang  tinggi  mendapat  jaminan Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK).  Melalui  Peraturan OJK (POJK) No. 11/POJK.03/2016 disebutkan bahwa modal minimum bank adalah 8-11%, dimana sisanya yakni  89-92%  merupakan leverage .  Faktanya,  rata- rata leverage bank  di  Indonesia  mencapai  84%  atau sisanya  16%  adalah  modal  minimum  bank.  Temuan ini  sama  dengan  pernyataan  Berger,  DeYoung, Flannery,  Lee,  &  Öztekin  (2008)  dan  Brewer, Kaufman, & Wall (2008) bahwa struktur modal bank bahkan  lebih  tinggi  dari  pada  ketetapan  regulator. Oleh sebab berbeda dengan ketetapan regulator, maka hal  ini  memberikan  peluang  untuk  menguji determinan struktur modal bank (Tulder, 2018).
Gropp & Heider (2010) menganalisis data dari 200 bank  publik  terbesar  di  AS  dan  15  negara  Eropa selama  1991-2004  untuk  menyelidiki  faktor-faktor yang mempengaruhi struktur modal. Gropp & Heider (2010)  menganalisis  bahwa  terdapat  kemiripan  yang cukup besar dari struktur modal antara bank dan non- bank.
Terbatasnya penelitian terhadap determinan leverage bank  diungkapkan  oleh  Sheikh  &  Qureshi (2017), Wu & Hu (2017), Gropp & Heider (2010), dan (Amidu,  2007).  Determinan  struktur  modal  bank dalam penelitian ini terdiri dari profitabilitas, struktur
aktiva,  likuditas,  dividend  payout  ratio  (DPR),  non debt tax shield (NDTS), pertumbuhan, umur bank, dan ukuran bank. DPR dan NDTS termasuk variabel yang jarang  diuji  dalam  penelitian  terdahulu  tentang leverage bank  (Wu  &  Hu,  2017).  Sheikh  &  Qureshi (2017) juga mengungkapkan bahwa NDTS dan umur perusahaan jarang digunakan dalam meneliti determinan leverage bank. Penelitian
ini juga dilakukan untuk membandingkan  dua  teori  keuangan  yang  mengisi konseptual struktur modal yakni pecking order theory (POT)  dan trade-off  theory (TOT)  (Mustaruddin Dinata, & Azazi., 2017; Tong & Green, 2005) .

## Tinjauan Pustaka
Pecking  order  theory (POT) menjelaskan  asimetri informasi  antara  manajer  dan  investor  (Md-Yusuf et al ., 2013; Sheikh & Qureshi, 2017). Artinya, teori ini memiliki dua hal signifikan yakni manajer memahami aset,  risiko  dan  prospek  pertumbuhan  perusahaan (Danso  &  Adomako,  2014;  Tchuigoua,  2015)  dan manajer  bertindak  sebagai  perwakilan  pemegang saham yang sudah ada (Sheikh & Wang, 2011). Biaya yang muncul dari asimetri informasi yang selanjutnya menyebabkan  manajer  memutuskan  bahwa  struktur modal bersifat hierarki dari kekuatan internal menuju eksternal (Sbeiti, 2010).
Laba ditahan tidak memiliki risiko apapun dimana bergantung  pada  efektivitas  kinerja  manajemen.  Jika perusahaan membutuhkan likuiditas atau dana, maka manajer  memutuskan  untuk  memilih  opsi  utang (Sbeiti, 2010). Utang memiliki konsekuensi kecukupan  likuiditas  untuk  membayar  bunga  dan pokok  utang.  Jika  utang  juga  belum  mampu mencukupi pendanaan, maka opsi menerbitkan saham adalah  langkah  selanjutnya  (Sbeiti,  2010;  Tamam  & Wibowo,  2018;  Tchuigoua,  2015).  Menerbitkan saham memiliki biaya asimetri yang tertinggi dimana terjadi  asimetri  informasi  antara  manajer,  pemegang saham lama, dan pemegang saham baru (Sbeiti, 2010). Kesimpulannya, titik tekan POT adalah ketergantungan  pada  laba  ditahan  sebagai  kekuatan internal. Sebaliknya, perusahaan cenderung menghindari  dana  dari  eksternal  yakni  utang  dan saham  (Sheikh  &  Qureshi,  2014)  akibat  asimetri informasi  yang  akan  terjadi  (Acaravci,  2015;  Md- Yusuf et  al .,  2013;  Sbeiti,  2010;  Sheikh  &  Wang, 2011).
Disisi lain, trade-off theory (TOT) adalah teori yang bertolak belakang dari POT (Mazur, 2007; Sheikh & Qureshi, 2014; Tong & Green, 2005). Ada nilai utang
yang optimal yaitu bergantung pada cost dan benefit dari  utang  itu  sendiri.  Perusahaan  harus  menghitung kemungkinan  biaya  dari  utang  seperti  bunga  utang, pokok  pinjaman  dan  risiko  gagal  bayar  yang dibandingkan  dengan  manfaat  dari  utang  yaitu menciptakan laba (Harjito, 2011).
Selanjutnya,  jika  POT  menitikberatkan  pada asimetri  informasi,  maka  TOT  menitikberatkan pada efek pajak (Sheikh & Wang, 2011). Teknisnya, utang memungkinkan  perusahaan  memunculkan  beban bunga  yang  diakui  sebagai  pengurang  laba  bersih sebelum  pajak  (Chakraborty,  2010;  Rouf,  2018; Sheikh & Wang, 2011).

## Pengaruh Profitabilitas terhadap Leverage
Teori  POT  menilai  seharusnya  perusahaan  tidak mengandalkan  pendanaan  eksternal  (Amidu,  2007) karena  menimbulkan  asimetri  informasi  (Sheikh  & Qureshi, 2017). Artinya, laba ditahan menjadi penentu struktur  modal  (Amidu,  2007)  yang  memberi  sinyal bahwa  tidak  ada  permasalahan  likuiditas.  Dengan demikian, teori ini memberi prediksi hubungan negatif terhadap leverage . Sebaliknya, TOT menilai ada nilai utang  yang  optimal  dimana  sebagai  pengurang  laba sebelum  pajak akibat  beban  bunga  yang  meningkat (Esghaier,  2017;  Md-Yusuf et  al .,  2013).  Dengan demikian, teori ini memberi prediksi hubungan positif terhadap leverage . Merujuk pendapat Esghaier (2017) dan Acaravci (2015) bahwa arah pengaruh profitabilitas  terhadap leverage belum  bulat  dan konsisten. Adapun hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah:
H 1 :  Profitabilitas  berpengaruh  signifikan  terhadap leverage .

## Pengaruh Struktur Aktiva Terhadap Leverage
TOT  menilai  perusahaan  dengan  aset  berwujud ( tangible  asset )  cenderung  meminjam  utang  lebih banyak  akibat  diperlakukan    sebagai  jaminan  dan mempertahankan  nilai  dalam proses  likuidasi  (Booth et  al .,  2001;  Sheikh  &  Qureshi,  2017).  Dengan demikian,  teori  ini  memprediksi  hubungan  positif terhadap leverage (Sheikh  &  Qureshi,  2017). Sebaliknya,  POT  menilai  bahwa  perusahaan  dengan aset  berwujud  yang  tinggi  cenderung  mengalami penurunan  asimetri  informasi  dari  sisi  investor sehingga  investor  akan  bereaksi  dengan  menambah ekuitasnya (Sheikh & Qureshi, 2017). Oleh sebab itu, teori  ini  menunjukkan  hasil  pengaruh  yang  negatif terhadap leverage (Acaravci,  2015;  Koert  &
Nijenhuis,  2013;  Md-Yusuf et  al .,  2013;  Sheikh  & Wang,  2011).  Adapun  hipotesis  kedua  dalam penelitian ini adalah:
H 2 :  Struktur  aktiva  berpengaruh  signifikan  terhadap leverage

## Pengaruh Likuiditas Terhadap Leverage
Likuiditas digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam membayar utang jangka pendeknya (Sbeiti,  2010;  Rouf,  2018),  maka  POT  menilai perusahaan akan meminjam utang lebih sedikit ketika memiliki  likuiditas  yang  tinggi  (Danso  &  Adomako, 2014;  Sheikh  &  Qureshi,  2017).  Dengan  demikian, teori ini memprediksi hubungan yang negatif terhadap leverage. Sebaliknya,  TOT  menilai  bahwa  likuiditas perusahaan  diperlukan  untuk  dapat  lebih  banyak meminjam  utang,  karena  tingginya  tingkat  kas  atau aset likuid berguna untuk melunasi pembayaran bunga dan  pokok  tepat  waktu.  Dengan  demikian,  teori  ini memprediksi hubungan yang positif dengan leverage (Alkhatib, 2012; Wu & Hu, 2017) . Adapun hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah:
H 3 :  Likuiditas  berpengaruh  signifikan  terhadap leverage.

## Pengaruh Dividend Payout Ratio Terhadap Leverage
Dividen dipahami sebagai keuntungan fundamental yang  diharapkan  investor,  bahkan  dinilai  sebagai prospek  pendapatan dimasa  depan  dan  membuktikan bahwa perusahaan tidak mengalami masalah likuiditas (Al-Shattarat, Al-Shattarat, & Hamed, 2018). Dengan demikian,  dividen  mengurangi moral  hazard dan asimetri  informasi  dari  sisi  kreditor  dan  investor, sehingga TOT memprediksi hubungan positif terhadap leverage (Myers  &  Majluf,  1984).  Sebaliknya,  POT lebih memilih  laba ditahan sebagai kekuatan internal dan  perusahaan  seharusnya  tidak  memiliki  sehingga memiliki  arah  hubungan  yang  negatif.  Adapun hipotesis keempat dalam penelitian ini adalah:
H 4 : Dividend  payout  ratio berpengaruh  signifikan terhadap leverage .

## Pengaruh Non-Debt Tax Shield Terhadap Leverage
Baik  TOT  maupun  POT  menilai  bahwa non-debt tax  shield (NDTS)  diprediksi  berpengaruh  negatif terhadap leverage (Acaravci,  2015;  Danso  & Adomako,  2014).  NDTS  diukur  dengan  biaya depresiasi terhadap aset tetap (Deesomsak, Paudyal, & Pescetto, 2004) dimana dilakukan untuk  mengurangi
kolateral  aset  tetap.  Pengurangan  pajak  untuk depresiasi  adalah  manfaat  pajak  dari  pembiayaan utang.  Akibatnya,  perusahaan  dengan  NDTS  yang lebih  besar  diharapkan  menggunakan  jumlah  utang yang  lebih  sedikit  dalam  struktur  modalnya  (Amidu, 2007; Danso & Adomako, 2014; Titman & Wessels, 1988). Adapun  hipotesis  kelima  dalam  penelitian  ini adalah:
H 5 : NDTS berpengaruh signifikan terhadap leverage.

## Pengaruh Pertumbuhan Terhadap Leverage
TOT memprediksi bahwa perusahaan dengan lebih banyak  peluang  pertumbuhan  investasi  memiliki leverage yang  lebih  rendah  karena  adanya  insentif yang  lebih  kuat  untuk  menghindari  kurangnya investasi  dan  substitusi  aset  yang  dapat  timbul  dari konflik  pemegang  saham  maupun  obligasi.  Dengan demikian,  teori  TOT  memprediksi  hubungan  negatif antara leverage dan  pertumbuhan  perusahaan (Acaravci, 2015) yang telah dibuktikan secara empiris oleh Sheikh & Qureshi (2017).
POT  juga  menyatakan  bahwa  pertumbuhan perusahaan  berhubungan  negatif  dengan leverage . Peluang  pertumbuhan  dapat  dianggap  sebagai  aset yang  menambah  nilai  bagi  perusahaan,  tetapi  tidak dapat  dijaminkan  dan  tidak  dikenakan  pendapatan kena  pajak.  Akibatnya,  perusahaan  dengan  peluang pertumbuhan  mungkin  tidak  menerbitkan  utang (Drobetz & Wanzenried, 2006).
Meskipun dua teori di atas memprediksi hubungan negatif terhadap leverage, namun penelitian terdahulu menunjukkan  hubungan  yang  positif  terhadap leverage (Khalaf, Al-Nees & Sukkari, 2017; Acaravci, 2015; Alkhatib, 2015; Arping & Sautner, 2010; Sbeiti, 2010;  Lensink  &  Sterken,  1999).  Adapun  hipotesis keenam dalam penelitian ini adalah:
H 6 :  Pertumbuhan  perusahaan berpengaruh  signifikan terhadap leverage.

## Pengaruh Umur Perusahaan Terhadap Leverage
Teori  POT  menilai  perusahaan  yang  lebih  tua memiliki  kapasitas  yang  lebih  besar  untuk  menahan dan mengakumulasi pendapatan, sehingga kebutuhan untuk menggunakan pembiayaan eksternal akan lebih sedikit  dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  lebih muda  (Serrasqueiro  &  Caetano,  2015).  Sebaliknya, perusahaan  kecil  yang  baru  didirikan  membutuhkan lebih  banyak  utang  untuk  kebutuhan  pembiayaan mereka  (De  Jong,  2002;  Deesomsak et  al .,  2004; Kayani,  2013;  Tong  &  Green,  2005).  Dengan
demikian,  hubungan  negatif  antara  usia  perusahaan dan leverage berlaku  (Agrawal  &  Nagarajan,  1990; Drobetz  &  Wanzenried,  2006;  Serrasqueiro  & Caetano, 2015).
Sebaliknya,  TOT  menilai  semakin  tua  perusahaan tersebut, semakin besar reputasinya, sehingga masalah keagenan menjadi lebih rendah, sehingga memudahkan akses ke utang (Serrasqueiro & Caetano, 2015).  Masalah  keagenan  yang  rendah  berlanjut dimana  perusahaan  besar  memiliki  itikad  baik sehingga  pembiayaan  utang  mudah  didapatkan (Fatima  Etudaiye-Muhtar  &  Ahmad,  2015).  Dengan demikian,  umur  perusahaan  diprediksi  oleh  TOT mampu berpengaruh positif terhadap leverage (Naser et  al .,  2015).  Adapun  hipotesis  ketujuh  dalam penelitian ini adalah:
H 7 : Umur perusahaan berpengaruh signifikan terhadap leverage.

## Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Leverage
TOT  memprediksi  bahwa  perusahaan  yang  lebih besar  cenderung  lebih  terdiversifikasi,  tidak  terlalu berisiko dan tidak terlalu rentan terhadap kebangkrutan  (Acaravci,  2015).  Dengan  demikian, TOT  memprediksi  hubungan  searah  antara  ukuran perusahaan dan leverage . Sebaliknya, POT memprediksi  bahwa  ukuran  perusahaan  yang  lebih besar  memungkinkan  perusahaan  mengakumulasi laba ditahan, sehingga diperlukan lebih sedikit utang. Oleh karena itu, POT memprediksi hubungan negatif antara ukuran perusahaan dan leverage (Chakraborty, 2010;  Kila  &  Mahmood,  2008;  Titman  &  Wessels, 1988).  Adapun  hipotesis  kedelapan  dalam  penelitian ini adalah:
H 8 :  Ukuran  perusahaan  berpengaruh  signifikan terhadap leverage
Tabel 1 Prediksi TOT dan POT atas Leverage Variabel Prediksi TOT Prediksi POT Profitabilitas ( - ) ( + ) Struktur Aktiva ( - ) ( + ) Likuiditas ( - ) ( + ) Dividend Payout Ratio ( - ) ( + ) Non-Debt Tax Shield ( - ) ( - ) Pertumbuhan ( - ) ( - ) Umur Perusahaan ( - ) ( + ) Ukuran Perusahaan ( - ) / ( + ) ( + )

## Metodologi Penelitian
Objek  penelitian  ini  berupa  bank-bank  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan teknik purposive sampling sebagai berikut:
1. Bank  yang  terdaftar  di  BEI  periode  2015  hingga 2019.
2. Bank yang menerbitkan laporan keuangan periode 2015 hingga 2019 dimana laporan keuangan yang diterbitkan telah diaudit.
3. Bank  yang  memiliki  data  yang  diperlukan  dalam mendapatkan data penelitian.
Penelitian ini menggunakan analisis regresi dengan menggunakan time  series dan cross  sectional , sehingga  akan  diuji  dengan  regresi  linear  berganda dan  asumsi  klasik  yang  meliputi  uji  normalitas,  uji heteroskedastisitas,  uji  multikolinearitas,  dan  uji autokorelasi.  Untuk  menemukan  pengaruh  variabel, maka uji F dan uji t akan disajikan juga.

## Definisi Operasional Variabel Dependen
Rumus leverage adalah total utang per total aktiva perusahaan (Sheikh & Qureshi, 2017).
Leverage= Total Utang Total Aktiva
Profitabilitas  merupakan  kemampuan  perusahaan untuk  meningkatkan  laba  bersih  setelah  pajak dibandingkan  dengan  aktiva  perusahaan  (Sheikh  & Qureshi, 2017).
Profitabilitas= Laba Bersih Setelah Pajak

## Tottal Aktiva
Struktur  aktiva  merupakan  aktiva  tetap  ( fixed assets ) per total aktiva perusahaan (Sheikh & Qureshi, 2017).
Struktur aktiva= Aktiva Tetap, bersih

## Total Aktiva
Rasio  Likuiditas  ( liquidity )  merupakan  rasio  yang dapat  menilai  kemampuan  perusahaan  dalam memenuhi  liabilitas  jangka  pendek  saat  jatuh  tempo (Tamam & Wibowo, 2018).

## Likuiditas= Aktiva Lancar Liabilitas Lancar
Dividend  Payout  Ratio (DPR)  yaitu  metode keuangan yang dapat menilai presentase laba bersih
yang  dibagikan  dalam  bentuk  deviden  kepada pemegang saham dalam periode tertentu (Al-Najjar & Taylor, 2008).

## Dividend Payout Ratio= Total Dividend Net Income
Non-Debt  Tax  Shield (NDTS)  mengukur  beban depresiasi aset tetap sebagai bentuk beban operasional yang  dapat  diakui  untuk  mengurangi  laba  sebelum pajak (Tamam & Wibowo, 2018).

## NDTS= Beban Depresiasi
Total Aktiva
Pertumbuhan perusahaan ( growth ) merupakan rasio pertumbuhan  untuk  menilai  kemampuan  perusahaan mempertahankan  posisinya  dalam  perekonomian secara umum (Sheikh & Qureshi, 2017).
Pertumbuhan= Total Aktiva t - Total Aktiva t-1 Total Aktiva t-1
Umur  Perusahaan  ( age )  dapat  diartikan  seberapa lama  perusahaan  itu  berdiri  dari  awal  sampai sekarang, biasanya kinerja perusahaan akan cenderung stabil ketika perusahaan telah lama berdiri (Rouf, 2018).
Age =Jumlah tahun perusahaan berdiri
Ukuran  Perusahaan  merupakan  gambaran  sebuah perusahaan dilihat dari nilai total aktiva yang dimiliki (Amidu, 2007).

## Ukuran perusahaan=logaritma dari total aktiva

## Temuan dan Pembahasan
Tabel  2  dibawah  ini  menunjukkan  sebanyak  45 bank yang terdaftar di BEI dari periode 2015 sampai dengan 2019, terdapat 4 bank yang tidak masuk dalam kriteria  penelitian  dikarenakan  laporan  perusahaan tidak lengkap dan terdapat 1 bank yang de-listing dari BEI dalam kurun waktu penelitian. Terdapat 41 bank yang  memenuhi  kriteria  selama  5  tahun  penuh  dari tahun  2015  sampai  2019,  dengan  demikian  jumlah sampel  penelitian  sebanyak  205  data.  Setelah dilakukan  uji outlier terdapat  110  data  yang menyimpang  sehingga  data  tersebut  harus  dihapus, menyisakan 95 data yang tidak menyimpang dan dapat dipakai untuk penelitian lebih lanjut.
Tabel 2 Sampel Penelitian Keterangan Jumlah Bank yang terdaftar di BEI periode 2015-2019 45 bank Bank de-listing dari BEI periode 2015-2019 (1 bank) Bank yang datanya tidak lengkap (3 bank) Bank dengan data lengkap 41 bank Tahun penelitian 5 tahun Total data penelitian 205 data Data outlier (110 data) Data observasi 95 data Sumber: Data diolah (2020)

## Hasil Uji Statistik Deskriptif
Tabel 3 Statistik Deskriptif Variabel N Min Max Mean Std. Deviasi Leverage 95 64.94 0,9479 84.25 3.6861 Profitabilitas 95 -5.37 0,1320 0,0167 2.2610 Struktur Aktiva 95 0.00 0,1122 0,0288 2.6154 Likuiditas 95 -2.19 11,970 5,38 2.7037 Dividend Payout Ratio 95 0.00 0,7130 0,1595 21.2778 Non Debt Tax Shield 95 0.00 0,7401 0,0149 9.2661 Pertumbuhan 95 -99.89 78.21 9.83 17.1850 Umur Bank 95 14.00 121.00 47.53 21.2977 Ukuran Bank 95 10.95 20.89 16.37 2.4213
Merujuk pada tabel 3 diatas, leverage menunjukan nilai rata-rata sebesar 84,25. Hal ini berarti perusahaan bank  di  BEI  mempunyai  rata-rata  tingkat  utang dibandingkan  aset  sebesar  84,25%.  Tingkat leverage bank  secara  keseluruhan  termasuk  tinggi.  Bisa dikatakan  bahwa  rata-rata  aset  perusahaan  di  BEI hanya  didanai  ekuitas  perusahaan  sebesar  17,25% (100%-84,25%).  Hasil  ini  menunjukkan  kesesuaian dengan  hasil  penelitian  Berger et  al .  (2008)  dan Brewer et  al. (2008)  bahwa  proporsi  ekuitas  dalam struktur modal  bank  lebih  tinggi  dari  pada ketetapan regulator  yakni  8-11%,  sehingga  memberi  landasan untuk menguji struktur modal bank (Tulder, 2018).
Profitabilitas  menunjukan  nilai  rata-rata  ROA sebesar 1,67%. Struktur aktiva menunjukan nilai rata-
rata sebesar 2,88%. Hal ini berarti perusahaan bank di BEI mempunyai proporsi aktiva tetap yang  termasuk rendah  dibandikan  total  aset  perusahaan.  Likuiditas menunjukan nilai rata-rata 5,38 kali. Artinya, tingkat likuiditas  atau  kemampuan  perusahaan  perbankan dalam  membayar  hutang  jangka  pendeknya  sangat baik. Hal ini juga berarti bahwa bank mempunyai aset lancar yang sangat cukup untuk memenuhi kewajiban kebutuhan deposan, kreditor, ataupun untuk membayar hutang jangka pendek lainnya.
Merujuk  pada  tabel  3,  rasio  pembayaran  dividen menunjukan  nilai  rata-rata  0,1595.  Artinya,    rasio pembayaran  dividen    adalah  15,95%  atau  tingkat pengembalian dividen cukup tinggi, dimana memberi sinyal bahwa bank tidak mengalami masalah likuiditas bahkan  memberi  sinyal  prospek  pendapatan  yang lebih  baik  (Al-Shattarat et  al., 2018).  Nilai  NDTS menunjukan nilai rata-rata sebesar 1,49%. Rendahnya NDTS  memberi  makna  bahwa  tidak  banyak penurunan  nilai  wajar  dari  aset  tetap.  Artinya, kolateral dari aset tetap terjaga.
Merujuk  pada  tabel  3,  pertumbuhan  perusahaan menunjukan nilai rata-rata sebesar 9,83. Artinya bank di  Indonesia  memiliki  pertumbuhan  aset  yang  cukup tinggi. Merujuk pada tabel 3, umur bank  menunjukan nilai  rata-rata  sebesar  47,53.  Artinya,  rata-rata  bank telah  berdiri  lebih  dari  47  tahun.  Ukuran  bank menunjukan nilai rata-rata sebesar 16,37.

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Pertama, tabel 4 menunjukkan hasil Uji Kolmogorov-Smirnov  untuk  memastikan  residual sudah menyebar normal dimana nilai Asymp. Sig. (2- tailed)  adalah  0.167  sehingga  disimpulkan  data berdistribusi secara normal.
Tabel 4 Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 95 Normal Parameters a,b Mean 0.0000000 Std. Deviation 0.76115014 Most Extreme Differences Absolute 0.080 Positive 0.051 Negative -0.080 Test Statistic 0.080
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual Asymp. Sig. (2-tailed) .167 c
Sumber: Data Diolah (2020)
Tabel  5  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  uji autokorelasi  dimana Durbin  Watson (DW)  bernilai 0,12,  dimana  Durbin  Watson  (DW)  berada  ditengah antara -2 < DW < 2  sehingga data dinilai tidak terjadi autokorelasi.
Tabel 5 Uji Autokorelasi Model R R Square Adjusted
R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .978 a 0.957 0.953 0.79577 0.012 Sumber: Data Diolah (2020) Tabel 6 dibawah ini menjelaskan uji multikolinearitas.  Dapat  dilihat  dibagian Variance Inflation Factorys (VIF) dimana jika VIF < 10 maka tidak  terdapat  multikolineritas  diantara  variabel independen yang diuji dan sebaliknya.
Tabel 6 Uji Multikolinearitas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant) Profitabilitas 0.366 2.731 Struktur Aktiva 0.823 1.216 Likuiditas 0.712 1.404 Rasio Pembayaran Divident 0.709 1.41 Perlindungan Pajak Bukan Hutang 0.364 2.744 Pertumbuhan Perusahaan 0.928 1.077 Umur Perusahaan 0.849 1.178 Ukuran Perusahaan 0.722 1.385 Sumber: Data Diolah (2020)
Hasil dari Uji Non Heteroskedatisitas secara visual dapat diamati pada gambar dibawah ini bahwa model tidak memiliki masalah heteroskedastisitas dan asumsi homoskedastisitas  terpenuhi,  karena  titik-titik  pada scatter  plot tidak  membentuk  pola,  serta  diatas  dan dibawah angka nol.
Gambar. 1. Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber: SPSS Output (2020)

## Hasil Uji t Regresi Determinan Leverage
Tabel 7
Hasil Uji t Determinan Leverage
Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error (Constant) 85.015 0.657 129.420 0.000 Profitabilitas -1.364 0.060 -22.745 0.000 Struktur Aktiva -0.438 0.035 -12.650 0.000 Likuiditas -0.346 0.036 -9.613 0.000 Rasio Pembayaran Dividen 0.017 0.005 3.713 0.000 NDTS -0.028 0.015 -1.910 0.060 Pertumbuhan Aset 0.002 0.005 0.419 0.676 Umur Perusahaan 0.006 0.004 1.516 0.133 Ukuran perusahaan 0.249 0.040 6.249 0.000
Sumber: Data Diolah (2020)
Merujuk  tabel  7  diatas,  maka  persamaan  dari determinan leverage adalah sebagai berikut.
Leverage = 85,015 - 1,364 X1 - 0,438 X2 - 0,346 X3 + 0.017 X4 – 0,028 X5 + 0,002 X6+ 0,006 X6 – 0,249 X7 + e.
Pembahasan  H 1 :  Pengaruh  Profitabilitas  terhadap Leverage
Merujuk  pada  tabel  7,  profitabilitas  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap leverage yakni -1.364 dengan  signfikansi  dibawah  0,05.  Selanjutnya,  jika merujuk  pada  tabel  4  statistik  deskriptif,  ROA  atau proksi  dari  profitabilitas  adalah  1.67%.  Maksudnya adalah  tingkat  profitabilitas  bank  yang  masih  positif
berimplikasi pada hilangnya kebutuhan untuk mencari dana  eksternal  dalam  bentuk  utang.  Hal  itu  terjadi karena  bank  telah  memiliki  laba  ditahan  hasil  dari pendapatan  untuk  dimasa  depan  (Sheikh  &  Qureshi, 2017).  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  memiliki kesesuaian dengan teori pecking order. Penelitian ini juga konsisten dengan penjabaran bahwa tingkat laba yang  positif  berkorelasi  negatif  terhadap leverage (Acaravci,  2015;  Ahmed  et  al.,  2010;  Arping  & Sautner,  2010;  Avarmaa  et  al.,  2011;  Chakraborty, 2010;  Cortez  &  Susanto,  2012;  Danso  &  Adomako, 2014; Deesomsak et al., 2004; Frank & Goyal, 2009; Koert  te  Nijenhuis,  2013;  Lensink  &  Sterken,  1999; Mazur, 2007; Rouf, 2018; Sbeiti, 2010; Shahar et al., 2016;  Sharif  et  al.,  2012;  Sheikh  &  Qureshi,  2017; Sheikh & Wang, 2011) .
Pembahasan H 2 : Pengaruh Struktur Aktiva terhadap Leverage
Merujuk pada tabel 7, struktur aktiva berpengaruh negatif dan signifikan terhadap leverage yakni -0.438 dengan  signifikasi  dibawah  0,05.  Selanjutnya,  jika merujuk pada tabel 4 Statistik Deskriptif, aset tetap per total  asset  atau  proksi  dari  struktur  aktiva  adalah 2,88%.  Hasil  dari  formula  tersebut  menunjukkan bahwa  bank di  Indonesia  memiliki  jumlah  aset  tetap yang  sedikit. Akibatnya, bank tidak menjadikan aset tetap sebagai kolateral dari utang (Sheik &  Qureshi, 2017). Temuan bukti empiris menunjukkan kesamaan dengan  teori pecking  order dan  sesuai  dengan  hasil penelitian  terdahulu  (Acaravci,  2015;  Koert  te Nijenhuis,  2013;  Sharif  et  al.,  2012;  Sheikh  & Qureshi, 2017; Sheikh & Wang, 2011)
Pembahasan  H 3 :  Pengaruh  Likuiditas  terhadap Leverage
Merujuk  pada  tabel  7,  likuiditas  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap leverage yakni -0.346 dengan  signifikansi  dibawah  0,05.  Selanjutnya,  jika merujuk pada tabel 4  Statistik Deskriptif, aset lancar dibandingkan  utang lancar atau proksi dari likuiditas adalah  sebesar  5.38  kali  atau  memiliki  tingkat likuiditas yang tinggi. Bank di Indonesia memiliki kas, setara  kas,  dan  pembiayaan  kepada  nasabah  dalam jumlah besar dibandingkan dana pihak ketiga (DPK) dan utang lancar. Bank dinilai akan mampu bertahan dengan  tingkat  likuiditas  saat  ini  yang  tergolong sangat  baik,  sehingga  sumber  pembiayaan  melalui utang  tidak  menjadi  opsi  yang  dipertimbangkan. Dengan  demikian,  temuan  ini  sejalan  dengan  teori
pecking  order (Al-Najjar  &  Taylor,  2008;  Danso  & Adomako,  2014;  Deesomsak  et  al.,  2004;  Kila  & Mahmood, 2008; Koert te Nijenhuis, 2013; Nadaraja et al., 2011; Sbeiti, 2010; Sheikh & Wang, 2011).
Pembahasan  H 4 :  Pengaruh  Rasio  Pembayaran Deviden terhadap Leverage
Merujuk  pada  tabel  7,  rasio  pembayaran  dividen berpengaruh positif dan signifikan terhadap leverage yakni 0,017 dengan tingkat signifikansi dibawah 0,05. Selanjutnya,  jika  merujuk  pada  tabel  4  Statistik Deskriptif,  nilai  dividen  per  laba  bersih  atau  proksi dari  rasio  pembayaran  dividen  adalah  15,95%. Pembayaran dividen merupakan return yang diharapkan  investor  dan  menjadi  bukti  bahwa perusahaan memiliki prospek dimasa depan serta tidak mengalami  masalah  likuiditas  (Al-Shattarat,  Al- Shattarat  &  Hameed,  2018).  Rasio  pembayaran deviden yang tinggi menumbuhkan kepercayaan pihak eksternal  untuk  memberikan  pinjaman  kepada perusahaan.  Temuan  ini  konsisten  dengan trade-off theory dan penelitian terdahulu (Alkhatib, 2012).
Pembahasan  H 5 :  Pengaruh    Non  Debt  Tax  Shield terhadap Leverage
Merujuk pada tabel 7, non debt tax shield (NDTS) berhubungan  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap leverage yakni -0.028 dengan signifikansi diatas 0,05. Selanjutnya,  jika  merujuk  pada  tabel  4  Statistik Deskriptif,  beban  depresiasi  per  total  aset  sebagai proksi dari NDTS adalah 1,49% yang memberi makna bahwa  rendahnya  beban  depresiasi  sehingga  nilai wajar  dari  aset  tetap  juga  tidak  banyak berubah.  Hal ini bisa saja berarti bank tidak memiliki kolateral yang mampu menyakinkan pihak eksternal dalam memberikan  utang.  Dengan  demikian,  temuan  ini sesuai dengan teori pecking order dan teori trade-off sekaligus yang menyimpulkan bahwa NDTS menyebabkan  kolateral  aset  tetap  menurun.  Hasil penelitian  ini  konsisten  dengan  temuan  penelitian terdahulu (Koert te Nijenhuis, 2013; Sheikh & Wang, 2011).
Pembahasan  H 6 :  Pengaruh  Pertumbuhan  terhadap Leverage
Merujuk  pada  tabel  7,  pertumbuhan  bank  tidak berpengaruh terhadap leverage dengan nilai signifikansi diatas 0,05. Hasil penelitian ini konsisten dengan mayoritas penelitian terdahulu (Ahmed et al.,
2010;  Al-Najjar  &  Taylor,  2008;  Amidu,  2007; Chakraborty,  2010;  Deesomsak  et  al.,  2004;  Kila  & Mahmood,  2008;  Shahar  et  al.,  2016;  Sharif  et  al., 2012).
Pembahasan  H 7 :  Pengaruh  Umur    Perusahaan terhadap Leverage
Merujuk  pada  tabel  7,  umur  perusahaan  tidak berpengaruh signifikan terhadap leverage dengan nilai signifikansi  diatas  0,05.  Jika  merujuk  pada  tabel  4 Statistik Deskriptif, rata-rata umur bank di BEI adalah 47  tahun.  Hasil  tersebut  membuktikan  bahwa  tidak ada korelasi yang signifikan antara umur bank dengan tingkat leverage. Bank  akan  meningkatkan  atau menurunkan  tingkat leverage bukan  berdasarkan faktor  lamanya  bank  didirikan.  Hasil  penelitian  ini konsisten dengan Arping & Sautner (2010) dan tidak sesuai  dengan  asumsi  teori pecking  order maupun teori trade-off .
Pembahasan  H 8 :  Pengaruh  Ukuran  Perusahaan terhadap Leverage
Merujuk  pada  tabel  7,  ukuran  perusahaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap leverage yakni  0.249  dengan  signifikansi  dibawah  0,05. Temuan  ini  sejalan  dengan  teori trade-off dimana trade-off memprediksi  perusahaan  yang  lebih  besar cenderung lebih terdiversifikasi, tidak terlalu berisiko dan  tidak  terlalu  rentan  terhadap  kebangkrutan (Acaravci,  2015).  Terakhir,  penelitian  ini  memiliki kesamaan hasil dengan mayoritas penelitian terdahulu tentang  ukuran  bank  dengan leverage (Acaravci, 2015; Ahmed et al., 2010; Al-Najjar & Taylor, 2008; Alkhatib,  2012;  Amidu,  2007;  Arping  &  Sautner, 2010; Avarmaa et al., 2011; Danso & Adomako, 2014; Deesomsak et al., 2004; Drobetz & Wanzenried, 2006; Esghaier,  2017;  Frank  &  Goyal,  2009;  Khalaf  et  al., 2017;  Koert  te  Nijenhuis,  2013;  Lensink  &  Sterken, 1999; Nadaraja et al., 2011; Naser et al., 2015; Sbeiti, 2010; Shahar et al., 2016; Sheikh & Wang, 2011; Wu & Hu, 2017).

## Hasil Uji F
Tabel 8 Uji F F Sig. Kesimpulan Regression 241.362 .000 b
Signifikan
Sumber: Data Diolah (2020)
Merujuk tabel 8 diatas, maka variabel profitabilitas, struktur aktiva, likuiditas, DPR, NDTS, pertumbuhan, umur  perusahaan  dan  ukuran  perusahaan  secara bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap leverage . Hal ini dibuktikan dengan nilai signifikansi yang dibawah 0,05.

## Hasil Uji Koefisien Determinasi
Merujuk pada tabel 5, terdapat informasi Adjusted R  Square sebesar  0,953.  Hal  ini  berarti  variabel profitabilitas, struktur aktiva, likuiditas, DPR, NDTS, pertumbuhan, umur perusahaan dan ukuran perusahaan dapat menjelaskan leverage sebesar 0.953 atau 95,3%, dan sisanya dijelaskan variabel lain yang tidak ada dalam penelitian ini.

## Kesimpulan
Pengaruh  signifikan  negatif  profitabilitas  terhadap leverage konsisten  dengan  teori pecking  order yang berarti  tingkat  laba  positif  memperkuat  kekuatan internal  perusahaan  sehingga  terbukti  mampu menurunkan  tingkat leverage .  Pengaruh  signifikan negatif struktur aktiva terhadap leverage membuktikan  bahwa  bank  tidak  memiliki  tingkat kolateral  yang  cukup  tinggi  untuk  mendukung  opsi leverage .  Pengaruh  signifikan  negatif  variabel likuiditas  terhadap leverage sejalan  dengan  teori pecking  order yang  menunjukkan  bahwa  tingkat likuiditas yang tinggi cenderung membuat perusahaan untuk  tidak  menambah  tingkat leverage .  Pengaruh signifikan  positif  variabel  rasio  pembayaran  deviden terhadap leverage sejalan  dengan  teori trade-off . Penelitian  ini  tidak  menemukan  hubungan  yang signifikan antara NDTS, pertumbuhan aset dan umur perusahaan terhadap tingkat leverage . Determinan leverage tidak  hanya  terkait  dengan teori pecking order dan teori trade-off saja. Brigham &  Houston  (2015)  menjelaskan  bahwa  ada  teori potensi  kebangkrutan  ( bankruptcy  potential  theory ) yang  mampu  mempengaruhi leverage .  Brigham  & Houston  (2015)  juga  menyatakan  bahwa  teori  sinyal ( signal theory ) mampu untuk menjelaskan determinan leverage sehingga  bisa  menjadi  inspirasi  untuk penelitian determinan leverage dimasa depan. Peneliti lanjutan bisa juga menggunakan variabel lain seperti tata kelola perusahaan (Shahar et al ., 2016), struktur kepemilikan  (Rouf,  2018)  dan  pengaruh  makro ekonomi (Naser et al ., 2015).

## Daftar Pustaka
Acaravci,  S.  K.  1988.  The  Determinants  of  Capital  Structure: Evidence  from  the  Turkish  Manufacturing  Sector  Songul. The Journal of Finance , 43 (1), 1–19.
Acaravci,  S.  K.  2015.  The  Determinants  of  Capital  Structure: Evidence  from  the  Turkish  Manufacturing  Sector. International Journal  of  Economics  and  Financial  Issues , 5 (1),  158–171. www.econjournals.com
Agrawal, A., & Nagarajan, N. J. 1990. Corporate Capital Structure, Agency  Costs,  and  Ownership  Control:  The  Case  of  All‐Equity Firms. The Journal of Finance , 45 (4), 1325–1331.
Ahmed, N., Ahmed, Z., & Ahmed, I. 2010. Determinants of Capital Structure: A Case of Life Insurance Sector of Pakistan. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences , 24 , 7– 12.
Akter, A., Parvin, A., & Easmin, S. 2015. A Comparative Analysis of Capital Structure between Banking and Non-Banking Financial Institutions  of  Bangladesh. IOSR  Journal  of  Economics  and Finance , 6 (2), 1–8.
Al-Najjar, B., & Taylor, P. 2008. The relationship between capital structure  and  ownership  structure:  New  evidence  from  Jordanian panel data. Managerial Finance , 34 (12), 919–933.
Al-Shattarat, W. K., Al-Shattarat, B. K., & Hamed, R. 2018. Journal of  Financial  Reporting  and  Accounting. Journal  of  Financial Reporting and Accounting , 8 (2), 35–49.
Alkhatib,  K.  2012.  The  Determinants  of  Leverage  of  Listed Companies. International Journal of Business and Social Science , 3 (24), 78–83.
Amidu,  M.  2007.  Determinants  of  capital  structure  of  banks  in Ghana:  An  empirical  approach. Baltic  Journal  of  Management , 2 (1), 67–79.
Arping, S., & Sautner, Z. 2010. Corporate governance and leverage: Evidence  from  a  natural  experiment. Finance  Research  Letters , 7 (2), 127–134.
Avarmaa, M., Hazak, A., & Männasoo, K. 2011. Capital structure formation in multinational and local companies in the Baltic States. In Baltic  Journal  of  Economics (Vol.  11,  Issue  1,  pp.  125–145). Baltic International Centre for Economic Policy Studies.
Berg, T., & Gider, J. 2017. What explains the difference in leverage between  banks  and  nonbanks? Journal  of  Financial  and Quantitative Analysis , 52 (6), 2677–2702.
Berger, A. N., DeYoung, R., Flannery, M. J., Lee, D., & Öztekin, Ö. 2008. How do large banking organizations manage their capital ratios? Journal of Financial Services Research , 34 (2–3), 123–149.
Booth,  L.,  Aivazian,  V.,  Demirguc-Kunt,  A.,  &Maksimovic,  V. 2001.  Capital  structures  in  developing  countries. Journal  of Finance , 56 (1), 87–130.
Brewer, E., Kaufman, G. G., & Wall, L. D. 2008. Bank capital ratios across countries: Why do they vary? Journal of Financial Services Research , 34 (2–3), 177–201.
Brigham, E. F., & Houston, J. F. 2015. Fundamentals of Financial Management Eleventh Edition . Cengage Learning.
Chakraborty, I. 2010. Capital structure in an emerging stock market: The case of India. Research in International Business and Finance , 24 (3), 295–314.
Cortez, M. A., & Susanto, S. 2012. The determinants of corporate capital  structure:  Japanese  evidence. Journal  of  International Business Research , 11 (3), 121–135.
Danso, A., & Adomako, S. 2014. The financing behaviour of firms and financial crisis. Managerial Finance , 40 (12), 1159–1174.
De  Jong,  A.  2002.  The  Disciplining  Role  of  Leverage  in  Dutch Firms. Review of Finance , 6 (1), 31–62.
Deesomsak, R., Paudyal, K., & Pescetto, G. 2004. The determinants of capital structure: Evidence from the Asia Pacific region. Journal of Multinational Financial Management , 14 (4–5), 387–405.
Drobetz, W., & Wanzenried, G. 2006. What determines the speed of  adjustment  to  the  target  capital  structure? Applied  Financial Economics , 16 (13), 941–958.
Esghaier, R. 2017. Capital Structure Choices and Behavioral Biases: An  Application  to  a  Panel  of  US  Industrial  Companies. International  Journal  of  Economics  and  Financial  Issues , 7 (4), 608–622.
Fatima  Etudaiye-Muhtar,  O.,  &  Ahmad,  R.  2015.  International Journal of Economics and Financial Issues Empirical Evidence of Target Leverage, Adjustment Costs and Adjustment Speed of Non- Financial  Firms  in  Selected  African  Countries. International Journal of Economics and Financial Issues , 5 (2), 482–488.
Frank, M. z, & Goyal,  vidhan k. 2009. Capital Structure Decisions: Which Factors Are Reliably Important? Financial Management , 1– 37.
Gropp,  R.,  &  Heider,  F.  2010.  The  determinants  of  bank  capital structure. Review of Finance , 14 (4), 587–622.
Harjito,  D.  A.  2011.  Teori  Pecking  Order  dan  Trade-Off  dalam Analisis  Struktur  Modal  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Siasat Bisnis , 15 (2), 187–196.
Kayani, Z. 2013. Determinants of banks ’ capital structure in Asia : A  comparison  amongst  developed  and  developing  countries.  In Journal  of  Singapore  Management  University (Vol.  6).  Lunds Universitet.
Khalaf,  B. K.  A.,  Al-Nees,  B.,  & Sukkari, L. 2017.  Palestine and Saudi  Arabia,  Two  Different  Countries  with  Two  Different Conditions:  Are  the  Determinants  of  Capital  Structure  of Corresponding  Markets  the  Same? International  Journal  of Economics and Financial Issues , 7 (2), 365–369.
Kila, S. M., & Mahmood, W. M. bin W. 2008. Capital Structure and Firm Characteristics: Some Evidence from Malaysian Companies. In Munich Personal RePEc Archive .
Koert  te  Nijenhuis.  2013. Important  factors  in  determining  the capital  structure  of  a  company.  Empirical  evidence  from  Dutch companies . University of Twente.
Lensink,  R.,  &  Sterken,  E.  1999. The  determinants  of  capital structure: evidence from Dutch panel data .
Mazur,  K.  2007.  The  determinants  of  capital  structure  choice: Evidence  from  Polish  companies. International  Advances  in Economic Research , 13 (4), 495–514.
Md-Yusuf,  M.,  Yunus,  F.  M.,  &  Nur  Zahraatul  Lail.  2013. Determinants  of  Capital  Structure  in  Malaysia  Electrical  and Electronic Sector. International Scholarly and Scientific Research & Innovation , 7 (6), 1514–1519.
Mustaruddin,  Dinata,  A.,  &  Azazi,  A.  2017.  Asymmetric Information  and  Capital  Structure :  Empirical  Evidence  from Indonesia Stock Exchange. International Journal of Economics and Financial Issues , 7 (6), 8–15.
Myers,  S.  C.,  &  Majluf,  N.  S.  1984.  Corporate  financing  and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics , 13 (2), 187–221.
Nadaraja,  P.,  Zulkafli,  A.  H.,  &  Masron,  T.  A.  2011.  Family ownership,  firm’s  financial  characteristics  and  capital  structure: Evidence  from  public  listed  companies  in  Malaysia. Economia, Seria Management , 14 (1), 141–155.
Naser,  K.,  Al-Mutairi,  A.,  Al  Kandari,  A.,  &  Nuseibeh,  R.  2015. Cogency  of  capital  structure  theories  to  an  Islamic  country: Empirical evidence from the Kuwaiti banks. International Journal of Economics and Financial Issues , 5 (4), 979–988.
Rouf, M. A. 2018. Corporate characteristics and leverage: evidence from Bangladesh. PSU Research Review , 2 (1), 96–104.
Sbeiti,  W.  2010.  The  determinants  of  capital  structure:  Evidence from the GCC countries. International Research Journal of Finance and Economics , 47 , 56–82.
Serrasqueiro,  Z.,  &  Caetano,  A.  2015.  Trade-Off  Theory  versus Pecking  Order  Theory:  capital  structure  decisions  in  a  peripheral region  of  Portugal. Journal  of  Business  Economics  and Management , 16 (2), 445–466.
Shahar,  H. K.,  Adzis,  A.  A.,  &  Baderi,  N. 2016.  The  relationship between  ownership  structure,  firm  specific  characteristics  and capital  structure:  Evidence  from  malaysian  middle-capital  public listed  firms. International  Journal  of  Economics  and  Financial Issues , 6 (3), 36–43.
Sharif, B., Naeem,  muhammad adnan, & Khan,  abdul jabbar. 2012. Firm’s characteristics and capital structure: A panel data analysis of Pakistan’s  insurance  sector. African  Journal  of  Business Management , 6 (14), 4939–4947.
Sheikh,  N.  A.,  &  Qureshi,  M.  A.  2014.  Crowding-out  or  shying- away: Impact of corporate income tax on capital structure choice of firms  in  Pakistan. Applied  Financial  Economics , 24 (19),  1249– 1260.
Sheikh,  N.  A.,  &  Qureshi,  M.  A.  2017.  Determinants  of  capital structure of Islamic and conventional commercial banks: Evidence from Pakistan. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management , 10 (1), 24–41.
Sheikh, N. A., & Wang, Z. 2011. Determinants of capital structure: An empirical study of firms in manufacturing industry of Pakistan. Managerial Finance , 37 (2), 117–133.
Tamam,  D.  badru,  &  Wibowo,  S.  2018.  Pengaruh  tangibility, profitability,  liquidity,  firm  size  dan  non  debt  taxshield  terhadap capital  structure  pada  sektor  pertanian. Jurnal  Bisnis  Dan Akuntansi , 19 (1), 129–135.
Tchuigoua, H. tchakoute. 2015. Capital Structure of Microfinance Institutions. Journal  of  Financial  Services  Research , 47 (3),  313– 340.
Titman,  S.,  &  Wessels,  R.  1988.  The  Determinants  of  Capital Structure Choice. The Journal of Finance , 43 (1), 1–19.
Tong,  G.,  &  Green,  C.  J.  2005.  Pecking  order  or  trade-off hypothesis? Evidence on the capital structure of Chinese companies. Applied Economics , 37 (19), 2179–2189.
Tulder, R. van. 2018. Explaining the difference in leverage between banks  and  non-banks:  Evidence  from  Bank-Oriented  Countries . erasmus university rotterdam.
Wu,  Y.,  &  Hu,  R.  2017.  A  study  of  the  leverage  pro-cyclical behavior and asymmetry of commercial banks in China. Revista de Cercetare Si Interventie Sociala , 59 (December), 136–152.