## PENGARUH STRUKTUR AKTIVA, PROFITABILITAS DAN LIKUIDITAS TERHADAP STRUKTUR MODAL PADA PERUSAHAAN INDUSTRI PERTAMBANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI)

## Andini Nurwulandari
Universitas Nasional, Jakarta Email: andinmanajemen@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  struktur  aktiva,  profitabilitas  dan likuiditas  terhadap  struktur  modal  pada  perusahaan  industri  pertambangan  yang  terdaftar  di Bursa Efek  Indonesia  (BEI) . Penelitian ini menggunakan metode  kuantitatif  dengan  sumber data berupa laporan keuangan perusahaan yang disusun dan dipublikasikan secara online oleh Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  serta  studi  perpustakaan.  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan  analisis  statistik  deskriptif,  regresi  linier  berganda  dan  uji  korelasi  bivariat. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  struktur  aktiva  berpengaruh  positif  terhadap  struktur modal,  artinya  semakin  kompleks  struktur  aset  maka  semakin  rumit  struktur  modal. Sebaliknya, variabel profitabilitas, dan likuiditas tidak berpengaruh terhadap struktur modal.
Kata Kunci: Struktur Aktiva, Profitabilitas, Likuiditas, Struktur Modal, BEI.

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  asset  structure,  profitability  and  liquidity  on  the capital structure of mining industry companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX). This  study  uses  quantitative  methods  with  data  sources  in  the  form  of  company  financial statements  compiled  and  published  online  by  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX),  and library  studies.  The  analysis  was  performed  using  descriptive  statistical  analysis,  multiple linear  regression  and  bivariate  correlation  test.  The  results  showed  that the  asset  structure had  a  positive  effect  on  the  capital  structure,  meaning  that  the  more  complex  the  asset structure,  the  more  complex  the  capital  structure  was.  On  the  other  hand,  profitability  and liquidity variables have no effect on capital structure.
Keywords: Asset Structure, Profitability, Liquidity, Capital Structure, IDX.

## A. PENDAHULUAN
Struktur  aktiva  adalah  rasio  berbagai  jenis  sekuritas  yang  diperoleh  oleh  perusahaan sebagai keuangan jangka panjang (Apriyanto, Yunita & Iradianti, 2017). Ini melibatkan dua keputusan utama  yaitu;  jenis  saham  yang  akan diterbitkan antara lain saham  ekuitas, saham preferen  dan  pinjaman  jangka  panjang  serta  rasio  relatif  dari  efek  yang  ditentukan  melalui proses capital  gearing (Arsyad,  2015).  Dasar  ini  menyebabkan  perusahaan  dibagi  menjadi perusahaan  yang  sangat  diarahkan  dan  perusahaan  yang  diarahkan  rendah.  Sementara
perusahaan  dengan  rasio  tinggi  memiliki  kapitalisasi  ekuitas  yang  kecil,  perusahaan  dengan rasio roda gigi rendah memiliki proporsi kapitalisasi ekuitas yang tinggi (Christa & Pratomo, 2013).
Struktur aktiva suatu perusahaan harus seoptimal mungkin agar dapat merealisasikan manfaat  yang  sebesar-besarnya  bagi  suatu  perusahaan  (Kosasih,  2017).  Modal  aktiva merupakan  sumber  pembiayaan  berbiaya  rendah  di  Indonesia  karena  bunga  hutang merupakan  biaya  yang  diperbolehkan  untuk  keperluan  perpajakan  (Kustina,  Anwar  & Mawar,  2018).  Perusahaan  dapat  memperoleh  modal  hutang  dan  membayar  kembali  sesuai dengan  arus  kas  yang  diharapkan,  memberikan  perusahaan  fleksibilitas  yang  lebih  besar untuk merencanakan dan mengontrol struktur modalnya (Mawaddah & Nurwulandari, 2019). Ekuitas  lebih  mahal  karena  sifatnya  yang  permanen.  Perusahaan  terlibat  dalam  pembiayaan pinjaman untuk memperluas skala operasi mereka (Melati & Nurwulandari, 2019).
Rasio  likuiditas  digunakan  dalam  mendukung  pengelolaan  likuiditas  di  dalam  setiap organisasi  berupa  rasio  lancar  dan  rasio  cepat  yang  bertujuan  sangat  berpengaruh  terhadap profitabilitas organisasi (Mitroglou, 2019). Dengan demikian bisnis memiliki aset likuid yang memadai  (kas  perusahaan)  untuk  memenuhi  program  pembayaran  dengan  membandingkan kas  dan  hampir  tunai  di  antara  kewajiban  pembayaran.  Aset  kas  terdiri  dari  piutang  dari pelanggan  dan  persediaan  barang  lengkap  dan  bahan  yang  belum  diolah.  Arus  kas  operasi yang  dihasilkan  oleh  aset  akan  mempengaruhi  likuiditas  perusahaan  yang  berkelanjutan. Kewajiban  kompensasi  termasuk  iuran  kepada  pemasok,  biaya  operasional  dan  keuangan yang  harus  dibayar  segera  dan  angsuran  jatuh  tempo  berdasarkan  hutang  jangka  panjang (Noer, Saribanon & Nurwulandari, 2017).
Signifikansi  ditentukan  berdasarkan  parameter  berikut:  aspek  terapan  dan  kontribusi teoritis dari tubuh pengetahuan (Rahim, Zahari & Shariff, 2016). Model yang dikembangkan untuk  penelitian  ini  dapat  digunakan  secara  efektif  untuk  meningkatkan  likuiditas  demi profitabilitas perusahaan (Nur, Effendy, Djaenuri & Lukman, 2019). Penelitian ini mencakup pengembangan  model  yang  menjelaskan  hubungan  antara  likuiditas  dan  profitabilitas merupakan  kontribusi  asli  bagi  tubuh  pengetahuan  (Robiyanto,  2017).  Dengan memperhatikan hal-hal di atas, penelitian tersebut tampaknya sangat signifikan (Soedarmono, 2018).
Likuiditas  merupakan  faktor  penting  selama  krisis  keuangan  (Subhi  &  Fithriyah, 2014). Karena ketidakpastian menyebabkan sumber pendanaan menguap, banyak perusahaan dengan  cepat  menemukan  diri  mereka  kekurangan  uang  tunai  untuk  menutupi  kewajiban mereka  saat  jatuh  tempo  (Suharsono  &  Wibisono,  2016).  Dalam  kasus  yang  ekstrim, perusahaan  di  beberapa  negara  gagal  atau  dipaksa  melakukan  merger  (Suparmun,  2012). Akibatnya, untuk  kepentingan stabilitas keuangan  yang lebih  luas, sejumlah besar likuiditas disediakan oleh otoritas di banyak negara, termasuk Indonesia dan Malasya (Zuhri & Endri, 2017).
Dengan  demikian,  para  pembuat  kebijakan  telah  menyarankan  bahwa  perusahaan harus  memiliki  aset  yang  lebih  likuid  daripada  di  masa  lalu,  untuk  membantu mengasuransikan  diri  terhadap  potensi  kesulitan  likuiditas  atau  pendanaan.  Hal  ini menyebabkan  keinginan  internasional  untuk  mengukur  dan  standar  umum  untuk  risiko
likuiditas,  yang  berpuncak  pada  pekerjaan  berkelanjutan  oleh  Komite  Basel  untuk Pengawasan Perperusahaanan.
Karena  aset  likuid  seperti  uang  tunai  dan  sekuritas  pemerintah  umumnya  memiliki pengembalian  yang  relatif  rendah,  memegangnya  membeperusahaanan  biaya  peluang  pada perusahaan.  Dengan  tidak  adanya  regulasi,  adalah  wajar  untuk  mengharapkan  perusahaan akan  memegang  aset  likuid  sejauh  mereka  membantu  memaksimalkan  profitabilitas perusahaan.  Selain  itu,  pembuat  kebijakan  memiliki  opsi  untuk  meminta  kepemilikan  aset likuid yang lebih besar, tujuan dari makalah ini bukanlah untuk menetapkan tingkat ideal dari kepemilikan  alat  likuid,  melainkan  untuk  membantu  membedakan  secara  empiris,  apakah kepemilikan  perusahaan  atas  alat  likuid  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap profitabilitas  mereka.  Jika  demikian,  informasi  empiris  dasar  tersebut  sangat  penting  untuk kalibrasi  yang tepat dalam konteks regulasi likuiditas domestik dan internasional. Meskipun regulasi dapat membuat sistem keuangan lebih tahan terhadap guncangan likuiditas, kalibrasi harus mengenali biaya yang terkait dengan efisiensi perantara keuangan karena hal ini dapat mengakibatkan biaya pinjaman yang lebih tinggi untuk agen lain dalam sistem.
Arus kas operasi yang dihasilkan oleh aset akan mempengaruhi likuiditas perusahaan yang berkelanjutan. Bukan hanya karena nilai likuidasi. Perusahaan dengan aset lancar yang lebih  sedikit  akan  mengalami  masalah  dalam  melanjutkan  operasinya  sedangkan  jika  aset lancar terlalu banyak, hal tersebut menunjukkan pengembalian investasi tidak dalam kondisi sempurna.  Karena  tingkat  kas  yang  optimal  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  di  luar  konsep pencegahan  perbendaharaan,  perusahaan  harus  berpikir  luas  dan  mengambil  keputusan operasional  yang  serius  tentang  bagaimana  peluang  keuntungan  yang  tersedia  dalam  proses arus  kas.  Hal  ini  pada  gilirannya  dapat  mempengaruhi  operasi  bisnis  dan  profitabilitas perusahaan.  Prinsip  Likuiditas  versus  Profitabilitas:  Ada trade-off antara  likuiditas  dan profitabilitas;  mendapatkan  lebih  dari  satu  biasanya  berarti  melepaskan  sebagian  dari  yang lain. Dilema dalam pengelolaan likuiditas adalah tercapainya trade-off yang diinginkan antara likuiditas  dan  profitabilitas.  Penelitian  ini  berupaya  menyelidiki  pengaruh  struktur  aktiva, profitabilitas  dan  likuiditas  terhadap  struktur  modal  pada  perusahaan  industri  pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) .

## B. METODE
Penelitian  ini menggunakan  teknik  kuantitatif  dengan  interpretasi  deskriptif.  Sumber data  meliputi  laporan  data  keuangan  milik  perusahaan  yang  dikumpulkan  dari  BEI  dan dipublikasikan  secara  online,  serta  melakukan  analisis  perpustakaan  dengan  mengumpulkan data dari penulisan buku dan jurnal terkait. Jenis data yang digunakan dalam penelitian yaitu data  sekunder  dari  tahun  2014  hingga  2018  yang  dikumpulkan  melalui  proses  purposive sampling.  Analisis  Deskriptif  Statistik,  Analisis  Regresi  Linier  Berganda,  dan  Uji  Korelasi Bivariat digunakan dalam analisis studi.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Struktur Aktiva
Tabel  berikut  merangkum  hasil  estimasi  dan  pertumbuhan  struktur  aset  pada perusahaan sampel penelitian:

## Tabel 1 Hasil Perhitungan dan Perkembangan  Struktur Aktiva Perusahaan
Kode Perusahaan Tahun % Naik (Turun) 2014- 2015 % Naik (Turun) 2015- 2016 % Naik (Turun) 2016- 2017 % Naik (Turun) 2017- 2018 2014 2015 2016 2017 2018 ANTM 4.208 9.214 8.090 4.200 8.808 4.204 1.8680 (6.97) (4.493) PTBA 8.299 7.290 5.578 1.568 1.891 (3.799) (2.683) 6.97 (1.434) BUMI 4.697 7.549 6.388 2.684 3.374 (8.277) (2.151) (4.705) 1.0.7 CTTH 9.598 4.371 6.282 2.084 1.811 (6.336) 1.921 (5.175) (1.384) ELSA 9.732 7.576 2.659 5.943 3.287 (3.256) (5.927) 4.275 (3.737) ATPK 6.548 7.454 7.424 1.782 1.250 1.996 (1.03 ) (6.643) (1.623) ENRG 1.080 1.024 1.009 1.048 1.050 (1.066) (1.004) 1.04 1.003 MITI 8.861 5.580 5.857 9.630 4.361 (6.228) 1.287 (7.237) (6.268) RUIS 1.105 9.588 8.378 5.824 4.363 9.494 1.792 (5.566) 2.538 KKGI 3.702 1.048 9.683 22.180 8.244 (3.043) (2.375) 3.498 (2.937)
Sumber: data diolah
Seperti  terlihat  pada  Tabel  1,  hasil  estimasi  dan  pembuatan  struktur  aset  dari  sepuluh perusahaan  di  BEI  mengalami  fluktuasi  setiap  tahun.  Dari  tahun  2014  hingga  2018 mengalami  penurunan  sebagai  akibat  dari  penurunan  laba  dan  aset  perusahaan  sehingga menurunkan persentase struktur aset masing-masing perusahaan.
Table 2 Descriptive Statistics Struktur Aktiva Perusahaan N Min. Max. Mean Std. Deviation 2014 10 .080 237.890 42.68280 69.688210 2015 10 .021 165.190 35.94430 47.221520 2016 10 .009 36.270 20.52770 13.148782 2017 10 .040 117.740 29.19080 33.463636 2018 10 .050 123.740 29.23590 36.465269 Valid N 10

## Sumber: Data diolah
Rata-rata  struktur  aset  perusahaan  pertambangan  terbesar  di  Indonesia  adalah  42,68 pada  tahun  2014.  Dan  nilai  standar  deviasi  terendah  pada  2015  dengan  angka  21,52 sedangkan  nilai  standar  deviasi  maksimal  pada  2014  sebesar  69,68.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  pada  tahun  2014,  struktur  aset  perusahaan  sampel  paling  bervariasi,  berkisar  antara 237,87  hingga  0,08.  Kondisi  ini  berarti  aset  dasar  perusahaan  cukup  stabil  untuk  dianggap stabil, selama rata-rata kenaikan tahunan tidak melebihi level tertentu.

## 2. Profitabilitas
Profitabilitas  didefinisikan  sebagai  hubungan  antara laba bersih dan total  aset.  Tabel berikut  merangkum  hasil  perhitungan  dan  profitabilitas  pada  perusahaan  industri pertambangan di BEI dari 2014 hingga 2018:

## Tabel 3 Profitabilitas Perusahaan Industri Pertambangan
Kode Profitabilitas % Naik (Turun) 2014- 2015 % Naik (Turun) 2015- 2016 % Naik (Turun) 2016- 2017 % Naik (Turun) 2017- 2018 2014 2015 2016 2017 2018 ANTM 53.640 23.355 7.089 14.905 13.771 (28.286) (8.285) 8.727 (1.154) PTBA 28.363 37.965 43.865 24.040 27.846 9.612 6.802 (11.745) 3.807 BUMI 289.946 131.312 35.798 38.761 28.183 (168.545) (96.623) 13.063 (8.559) CTTH -7.843 2.724 9.867 7.404 1.429 6.122 8.086 (3.405) (5.985) ELSA 5.762 5.032 21.083 2.727 -1.695 (1.739) 8.043 (8.348) (1.044) ATPK -23.511 -17.067 -30.805 -27.470 23.265 6.355 (5.658) 4.246 4.796 ENRG 2.234 -1.277 -17.968 -3.183 2.457 (1.958) (17.593) 15.696 0.727 MITI 2.361 1.003 9.162 7.143 33.142 (2.359) 9.158 (3.029) 16.889 RUIS 9.724 5.863 4.304 3.057 1.407 (4.862) (2.569) (2.257) (1.66) KKGI -15.071 18.985 21.735 32.499 56.048 4.915 (7.26) 18.774 14.579
Sumber: data diolah
Dari  tabel  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  pengukuran  serta  profitabilitas sepuluh perusahaan fluktuasi setiap tahunnya. Dari 2014 hingga 2018, profitabilitas masing- masing perusahaan meningkat dan menurun. PT. Radiant Utama Interinsco merupakan salah satu  perusahaan  yang  mengalami  keterpurukan  dari  tahun  2014  hingga  2018  akibat penurunan laba perusahaan.
Tabel 4 Descriptive Statistics Profitabilitas Perusahaan N Min Max Mean Std. Deviation 2014 10 -21.422 278.846 31.66820 89.049923 2015 10 -16.067 122.311 17.47790 38.357880 2016 10 -20.805 34.765 7.12390 16.536733 2017 10 -17.560 37.851 10.27700 16.590806 2018 10 -.0.785 46.048 16.17300 15.9936723 Valid N 10
Sumber: Data diolah
Berdasarkan hasil Tabel  4, rata-rata laba 31,66 perusahaan pertambangan terbesar di Indonesia  tercatat  pada  tahun  2014.  Terendah  pada  tahun  2015  sebesar  7,12,  sedangkan deviasi standar tertinggi pada tahun 2014 terjadi dengan default 89,04. Hal ini menunjukkan bahwa profitabilitas perusahaan sampel paling berbeda dengan nilai 278,84 tinggi dan nilai - 0,78 yang lebih rendah. Keadaan ini menunjukkan bahwa kondisi profitabilitas usaha sampel berfluktuasi antara tahun 2014 dan 2018, setiap sektor pertambangan di Indonesia mengalami fluktuasi pendapatan, sehingga hal ini mempengaruhi value profitabilitasnya.

## ARTIKEL

## 3. Likuiditas
Likuiditas  mengacu  pada  kapasitas  bisnis  untuk  memenuhi  kewajiban  langsungnya. Likuiditas  dapat  di  kalkulasi  dengan  menggunakan current  ratio .  Tabel  berikut  merangkum hasil estimasi likuiditas pada perusahaan yang menjadi objek penelitian:

## Tabel 5 Likuiditas Perusahaan Industri Pertambangan
Kode Likuiditas % Naik (Turun) 2014- 2015 % Naik (Turun) 2015- 2016 % Naik (Turun) 2016-2017 % Naik (Turun) 2017-2018 2014 2015 2016 2017 2018 ANTM 457.420 820.395 737.407 397.705 1074.242 372.995 (32.986) (349.803) 686.638 PTBA 453.309 375.835 481.336 589.153 473.248 (78.484) 135.481 88.837 (125.816) BUMI 15.185 127.309 97.945 198.753 120.247 113.044 (21.218) 22.771 (79.408) CTTH 79.077 86.363 98.905 123.269 121.877 7.287 13.552 16.275 (2.303) ELSA 109.331 149.205 155.386 171.870 134.599 31.884 15.178 9.586 (47.383) ATPK 717.191 396.877 290.548 244.304 156.121 (330.316) (107.094) (47.568) (89.094) ENRG 63.278 192.086 49.001 62.288 64.358 129.807 (144.086) 14.288 2.083 MITI 67.646 73.880 129.148 136.769 169.154 6.126 47.378 8.622 34.383 RIUS 297.678 178.476 227.399 159.544 117.685 (87.214) 19.933 (77.864) (42.838) KKGI 227.263 246.987 215.686 243.990 292.398 25.736 (32.313) 29.285 49.427
Sumber: data diolah
Dari  tabel  5,  diketahui  bahwa  hasil  kalkukasi  dan  pertumbuhan  likuiditas  sepuluh perusahaan mengalami fluktuasi setiap tahunnya. Berdasarkan data pertumbuhan sejak 2014 hingga  2018,  PT  Mitra  Investindo  mengalami  peningkatan  selama  lima  tahun  terakhir sehingga memungkinkan perseroan memenuhi kewajiban jangka pendek.
Tabel 6 Desriptive Statistics Struktur Modal Perusahaan

## Descriptive Statistics
N Min. Max. Mean Std. Deviation 2014 10 10.916 533.891 162.84720 159.392950 2015 10 20.996 551.491 183.96240 167.890800 2016 10 21.552 487.956 184.30620 161.401835 2017 10 27.598 435.492 138.66330 122.703291 2018 10 40.832 527.425 178.86470 157.882781 Valid N 10

## Sumber: Data diolah
Temuan  pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  rata-rata  struktur  permodalan  untuk perusahaan  pertambangan  terbesar  di  Indonesia  adalah  184,30  pada  tahun  2016  dan  yang terendah  adalah  138,66  pada  tahun  2017,  sedangkan  standar  deviasi  terbesar  adalah  167,89 pada tahun 2015. Hal tersebut  menunjukkan bahwa sampel struktur permodalan perusahaan paling bervariasi pada tahun 2015 yaitu 551,49 dan 20,99 dengan nilai terendah. Keadaan ini menunjukkan  bahwa  pada  sampel  perusahaan  Indonesia  kondisi  struktur  modal  usaha
berfluktuasi  yang  menyebabkan  naik  atau  turunnya  rasio  modal  sendiri  terhadap  hutang jangka panjang.

## 4. Korelasi Bivariat
Untuk  mengevaluasi  hubungan  linier  antara  satu  variabel  dan  variabel  lainnya, digunakan analisis korelasi Pearson (Correlate Bivariaate) . Data yang digunakan adalah rasio atau interval. Nilai korelasi (r) adalah 0 banding 1.
Tabel 7 Analisis Korelasi Pearson dan Spearman
Variabel Struktur Modal Korelasi Pearson Korelasi Spearman Struktur Aktiva 0,550** 0.123 0.001 0.140 Profitabilitas 0.173 (0.039) 0.063 0.0487 Likuiditas (0.308)* (0.709)** 0.029 0.001 Dummy 0.055 0.095 0.334 0.18 N = 100 ** sig 1% * sig 5%
Sumber: Data diolah
Data menunjukkan jumlah yang cukup besar sebesar 0,001 dan 0,019 untuk variabel korelasi  Pearson  dari  struktur  aset  dan  likuiditas.  Uji  korelasi  Pearson  memperlihatkan variabel  ini  penting  memiliki  arah  sama  dengan  likuiditas.  Uji  korelasi  Spearman memperlihatkan  bahwa  variabel  Proftabilitas  penting,  tetapi  bertentangan  dengan  hipotesis, adalah  likuiditas  pada  level  yang  relevan  sebesar  0,001.  Sedangkan  struktur  aset  dan profitabilitas tidak menjadi masalah.

## 5. Regresi Linier Berganda
Pengujian  regresi  berganda  dilakukan  untuk  menganalisis  pengaruh  variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Variabel  independen  adalah  struktur  aset  (STA), struktur modal adalah profitabilitas (PROF), likuiditas (LIK) dan struktur modal (LEV).
Tabel 8 Regresi Linier Berganda Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -41.29286 64.88993 -0.635717 0.5281 STA 0.883707 0.313445 3.172544 0.0030 PROF -0.479004 0.390778 -0.967684 0.3368 LIK -0.040199 0.025709 -1.569404 0.1300 R-squared 0.293936     Mean dependent var 162.5058 Adjusted R-squared 0.247732     S.D. dependent var 159.6512 S.E. of regression 139.3996     Akaike info criterion 12.88984 Sum squared resid 1807925.     Schwarz criterion 12.96330 Log likelihood -631.8819     F-statistic 6.143088 Durbin-Watson stat 2.186862     Prob. (F-statistic) 0.000029 Sumber: data diolah
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  nilai  penting  adalah  struktur  aset  0,003  berdasarkan temuan dari Persamaan Regresi dalam model analisis Variabel Independen. Sedangkan untuk variabel produktivitas, profitabilitas dan likuiditas, terdapat nilai yang dapat diabaikan. Hasil ini  menjelaskan  perhitungan  regresi  berganda  dari  variabel  independen  memiliki  pengaruh cukup  signifikan  terhadap  struktur  sumber  daya  yaitu  profitabilitas,  struktur  aktiva  dan likuiitas  pada  α  =  5  persen.  Tiga  variabel  independen  yang  tidak  berpengaruh  besar  pada valuasi perusahaan adalah produktivitas, laba, dan likuiditas.
Berdasarkan  temuan  investigasi,  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan  regresi multifaset berpengaruh penting dan positif terhadap struktur permodalan usaha industri pada variabel  struktur  aset  (STA).  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  pertumbuhan  basis  aset  dan pertumbuhan struktur permodalan. Hal  ini sejalan dengan hipotesis prinsip Trade Off . Hasil temuan investigasi variebel profitabilitas dikatakan memiliki nilai koefisien 0,378 dan tingkat signifikansi  0,335  >  0,05  untuk  perhitungan  regresi  berganda.  Variabel  profitabilitas  tidak memiliki pengaruh apapun terhadap komposisi modal perusahaan. Karena dummy memiliki koefisien positif 71,432 dengan tingkat yang relevan 0,0075 > 0,05 maka dapat disimpulkan dari  hasil  investigasi  yang  dilakukan  bahwa  beberapa  regresi  dihitung.  Dengan  demikian variabel likuiditas tidak berpengaruh terhadap struktur permodalan perusahaan.

## D. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diketahyui  bahwa  struktur  aktiva  memeiliki  pengaruh positif  terhadap  struktur  modal,  artinya  semakin  maksimal  struktur  aset  maka  semakin maksimal  juga  struktur  modalnya.  Sementara  variabel  profitabilitas  serta  likuiditas, berdasarkan hasil penelitian tidak memiliki pengaruh terhadap struktur modal perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprianto, F., Yunita, I., & Iradianty, A. (2017). Analisis Kointegrasi Bursa Saham Indonesia dengan Bursa-bursa Saham di ASEAN. Almana: Jurnal Manajemen dan Bisnis , 1 (1), 114-123.
Arsyad, N. (2015). Integration between East and Southeast Asian equity markets. Journal of Financial Economic Policy .
Christa,  R.,  &  Pratomo,  W.  A.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Indeks  Harga  Saham  di  Bursa Global  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  di  BEI. Jurnal  Ekonomi  dan Keuangan , 1 (8), 14757.
Kosasih.  (2019).  Creating  Competitive  Advantages  for  Companies  by  Developing  Strategic Human  Resource  Management  in  the  Face  of  the  Challenges  of  the  Revolution 4.0. International Journal of Science and Society , 1 (4), 103-112.
Kustina, L., Anwar, S., & Mawar, I. (2018). Pengaruh Bursa Saham Global Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Investasi , 4 (1), 1-10.
Mawaddah,  T.,  &  Nurwulandari,  A.  (2019).  Pengaruh  Indeks  Klci,  Sti,  Set,  Dan  Psei (Integrasi Afta) Terhadap IHSG. Oikonomia: Jurnal Manajemen , 14 (2).
Melati,  M.,  &  Nurwulandari,  A.  (2019).  Analisis  Reaksi  Pasar  terhadap  Stock  Split  pada Perusahaan Bertumbuh dan Tidak Bertumbuh. Oikonomia: Jurnal Manajemen , 13 (2).
Mitroglou, G. (2019). The Problem of Fair Management in Politics: Religious Argument and Personal Interest Argument. Endless, 2 (1).
Noer,  M.,  Saribanon,  N.,  &  Nurwulandari,  A.  (2017).  Business  Model  Analysis  of  Natural Production  Forest  with  Sustainable  Forest  Management  Approach. Geografia- Malaysian Journal of Society and Space , 13 (1).
Nur,  M.,  Effendy,  K.,  Djaenuri,  M.  A.,  &  Lukman,  S.  (2019).  Pengaruh  Implementasi Kebijakan  Pengawasan,  Kompetensi  Aparatur  Dan  Budaya  Organisasi  Terhadap Kinerja  Pengawasan  Bidang  Pendidikan  Dasar  Di  Kota  Depok. Papatung:  Jurnal Ilmu Administrasi Publik, Pemerintahan Dan Politik , 2 (3), 107-117.
Rahim,  M.  A.  A.,  Zahari,  S.  M.,  &  Shariff,  S.  S.  R.  (2016).  Impact  of  univariate  error distribution  assumption  toward  multivariate  GARCH  parameter  estimation performance. Int. J. Advance Soft Compu. Appl , 8 (1).
Robiyanto, R. (2017). The Analysis of capital market integration in ASEAN Region by using the OGARCH approach. Jurnal Keuangan dan Perbankan , 21 (2), 169-175.
Soedarmono, W. (2018). Stock market integration in the Asia-Pacific region: Evidence from cointegration of liquidity risk. Economics Bulletin , 38 (1), 60-70.
Subhi,  C.  P.,  &  Fitriyah,  F.  (2014).  Analisis  Integrasi  Pasar  Modal  Kawasan  Asia-Pasifik (Apec): Implikasi Diversifikasi International. Iqtishoduna , 10 (2), 99-109.
Suharsono, A., & Wibisono, A. (2016). Pemodelan Harga Saham BLUE CHIP Menggunakan Vector Autoregressive (VAR). PERFORMANCE: Jurnal Bisnis & Akuntansi , 6 (2), 1- 10.
Suparmun, H. (2012). Keterkaitan Dinamis Pasar Saham  Indonesia dan Asia Pasifik. Jurnal Keuangan dan Perbankan , 16 (1).
Zuhri, M., & Endri, E. (2017). Analisis Keterkaitan Dinamis Pasar Saham di antara Negara- Negara ASEAN-5. Jurnal Keuangan dan Perbankan , 10 (1).