INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 10619-10630 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Total Hutang dan Modal Kerja terhadap Laba Bersih pada Perusahaan Subsektor Otomotif Uang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Emilda 1 , Anggun 2 ✉ , Oktariansyah 3
Universitas PGRI Palembang Email: anggunkenedi12@gmail.com 2 ✉

## Abstrak
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  Kuantitatif  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  tentang Pengaruh Total Hutang dan Modal Kerja terhadap Laba Bersih pada Perusahaan Subsektor Otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Populasi pada penelitian ini terdiri dari 16 Perusahaan Subsektor Otomotif  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Teknik  pengambilan  Sampel  dalam  penelitian  ini menggunakan Purposive Sampling Dengan beberapa kriteria yang diambil oleh peneliti. Sampel pada penelitian ini sebanyak 12 Perusahaan Subsektor Otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Selama tahun  pengamatan  2019  -  2022.  Teknik  analisis  data  menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda dengan  SPSS  25.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  Nilai  hasil  perbandingan  antara Thitung dan Ttabel Variabel Total Hutang yaitu 2,615 > 1,679, Dan Variabel Modal Kerja yaitu 1,862 > 1,679 maka dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak Ha diterima artinya secara parsial variabel Total Hutang berpengaruh secara signifikan dan Modal Kerja berpengaruh secara signifikan terhadap Laba Bersih Perusahaan  Subsektor  Otomotif  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Hasil  uji  F  secara  simultan diketahui  bahwa  secara bersama-sama berpengaruh  signifikan  antar Total  Hutang dan  Modal  Kerja terhadap  Laba  Bersih  pada  Perusahaan  Subsektor  Otomotif  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia, dengan uji Fhitung > Ftabel (8.493 > 3,204).
Kata Kunci: Total Hutang, Modal Kerja, Laba Bersih

## Abstract
This research is quantitative descriptive research with aims to find out about the effect of total debt and working capital on profits Net in Automotive Subsector Companies listed on the Bursa Efek Indonesia. The population in this study consisted of 16 subsector companies Automotive listed on the Bursa Efek Indonesia. Sampling technique In this research, purposive sampling was used with several criteria taken by researchers. The sample in this research was 12 companies Automotive subsector listed on the Bursa Efek Indonesia during the year observations 2019 - 2022. Data analysis technique uses linear regression analysis multiple with SPSS 25. The research results show that based on the value of the comparison results between Tcount and Ttable Total Debt Variable is 2.615 > 1.679, And Variable Working Capital is 1.862 > 1.679 so it can be concluded that Ho is rejected by Ha accepted, meaning that the Total Debt variable  has  a  partial  effect  significant  and  Working  Capital  has  a  significant  effect  on  Net  Profit Automotive  Subsector  Company  listed  on  the  Bursa  Efek  Indonesia.  Test  results  F  simultaneously  is known  to  have  a  significant  effect  Between  Total  Debt  and  Working  Capital  and  Net  Profit  in  the Company Automotive subsector listed on the Indonesia Stock Exchange, with the Fcount test > Ftable (8,493 > 3,204).

## Keywords: Total Debt, Working Capital, Net Profit

## PENDAHULUAN
Tentunya dalam berusaha, Selalu  berharap agar dapat mengembangkan  bisnisnya. Sebuah perkembangan ini bisa tercapai jika di bantu dengan mampunya manajemen untuk menerapkan kebijakan yang tepat dalam perencanaan, memperoleh, serta memaksimalisasi penggunaan  dana  demi  memaksimalkan  tujuan  usaha.  Seiring  dengan  pertumbuhan Subsektor Otomotif di BEI, perusahaan-perusahaan memiliki potensi untuk mencapai laba yang lebih besar melalui peningkatan penjualan. Peningkatan laba ini memberikan tuntutan kepada  perusahaan  untuk  meningkatkan  nilai  saham  mereka.  Agar  perusahaan  dapat beroperasi dengan efisien dan terhindar dari masalah uang, modal harusnya lebih dapat dioptimalkan  kembali  dan  digunakan  sebagaimana  mestinya  untuk  memastikan  usaha mampu mengurangi nilai rugi yang mungkin terjadi. Modal kerja merupakan elemen krusial dalam  operasional  perusahaan  karena  berperan  sebagai  penentu  utama  kelancaran kegiatan operasional yang secara langsung memengaruhi pendapatan perusahaan.
Berdasarkan  penelitian  awal,  peneliti  tertarik  melakukan  penelitian  dengan  judul tersebut  karena  banyaknya  penelitian  sebelumnya  belum  ada  yang  membahas  saham Subsektor otomotif. Penulis ingin menguji apakah total hutang dan modal usaha memiliki hubungan serta dapat memiliki pengaruh yang sigifikan dengan pemasukan atau laba dari perusahaan perusahaan di bidang otomotif yang ada di BEI. Sehingga Tujuan penulisan ilmiah  ini  adalah  untuk  mengetahui  tentang  Pengaruh  Total  Hutang  dan  Modal  Kerja
terhadap Laba Bersih pada Perusahaan Subsektor Otomotif  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Studi ini dilakukan di BEI yang terdaftar di Universitas PGRI Palembang. Pemilihan BEI sebagai  lokasi penelitian  didasarkan pada  posisinya sebagai  pusatnya transaksi Jual beli saham yang ada di Negara Indonesia. Untuk proses pendalaman data dan pembuatan karya ilmiah ini, penulis menganalisis dari bulan maret 2024 – April 2024.
Metode yang digunakan harus punya hubungan dengan tata cara, teknis, Tools, dan design penelitian  yang  sesuai dengan  pendekatan yang  digunakan. Keempat kata kunci yang  perlu  diperhatikan  adalah  pendekatan  ilmiah,  pengumpulan  data,  tujuan,  dan relevansi. Adapun Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dibantu pogram SPSS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Statistik Deskriptif
Deskripsi data hasil penelitian yang diolah dengan statistik deskriptif disajikan pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Statistik Deskriptif N  Minimum  Maximum  Mean RasioTotal hutang  48 .07 7.83 1.3159 Rasio Modal kerja  48 .60 13.04 2.5920 Rasio Laba bersih  48 -.99 .34 .0209

## Valid N (listwise)  48
Statistik deskriptif menunjukkan bahwa jumlah sampel (N) berjumlah 48. Pada variabel Total  Hutang  nilai  minimumnya  adalah  0,07,  nilai  maksimumnya  adalah  7,83,  dan  rata- ratanya  adalah  1,3159.  Untuk  Modal  Kerja  nilai  minimumnya  sebesar  0,60,  nilai maksimumnya sebesar 13,04, dan rata-ratanya sebesar 2,5920. Sedangkan untuk variabel Laba  Bersih  nilai  minimum  sebesar  -0,99,  nilai  maksimum  sebesar  0,34,  dan  rata-rata sebesar 0,0209.

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik memainkan peran penting dalam menilai validitas model regresi dan menjamin bahwa estimasi yang dihasilkan tetap tidak bias. Asumsi klasik ini menjadi tolok ukur  penting  untuk  memastikan  kapasitas  model  regresi  dalam  memberikan  hasil  yang dapat diandalkan. Beberapa asumsi klasik yang perlu dipenuhi agar model regresi dianggap kuat dan tidak bias meliputi:

## A. Uji Normalitas
Hal  yang  pertama  dilakukan  sebelum  uji  tes  lain    adalah  memastikan  bahwa asumsi-asumsi dalam model analisis regresi terpenuhi. Salah satu asumsi yang penting adalah normalitas data. Untuk mendeteksi normalitas, digunakan analisis statistik yang menghasilkan signifikansi. Jika signifikansi > 0,05, maka data dianggap terdistribusi secara  normal.  Namun,  jika  signifikansi  <  0,05,  ini  menandakan  bahwa  data  tidak terdistribusi  secara  normal.  Dalam  kasus  di  mana  residual  tidak  normal  tetapi mendekati nilai  kritis,  metode  alternatif dapat dipertimbangkan untuk memberikan justifikasi atas kondisi normalitas.
Untuk mengetahui nilai Signifikansi dapat dilihat pada Tabel dibawah ini
Tabel 2 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 48 Normal Parameters a,b Mean .00000000 Std. Deviation  .15181028 Most Extreme Differences Absolute .221 Positive .200 Negative -.221 Test Statistic .221 Asymp. Sig. (2-tailed) .105 c
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  terlihat  dari  Tabel  4.6  di  atas  (One  Sample Kolmogorov Smirnov) bahwa nilai Sig. = 0,105 dan nilai. Model dikatakan berdistribusi normal karena nilai signifikansinya lebih dari atau sama dengan (≥ 0,05).

## B. Uji Multikolinearitas
Untuk  memastikan  integritas  analisis  regresi,  penting  untuk  memverifikasi  tidak adanya  multikolinearitas  dalam  data.  Deteksi  multikolinearitas  melibatkan pemeriksaan nilai toleransi dan VIF (Variance Inflation Factor).
Hasil pengujian multikolinearitas dalam penelitian ini akan ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Collinearity Statistics B Tolerance VIF 1 (Constant) .015 Modal Kerja -.039 .838 1.194 Total Hutang .020 .838 1.194
Berdasarkan diatas terlihat nilai VIF masing-masing variabel sebagai berikut:
1. Nilai VIF pada variabel Total Hutang sebesar 1,194 < 10 dan nilai toleransi sebesar 0,838  >  0,1  sehingga  variabel  Total  Hutang  tidak  mengalami  gejala multikolinearitas.
2. Nilai VIF pada variabel Modal Kerja sebesar 1,194 < 10 dan nilai toleransi sebesar 0,838 > 0,1 sehingga variabel Modal Kerja tidak mengalami gejala multikolinearitas. Tabel menunjukkan bahwa tidak ada satu pun variabel independen yang memiliki nilai toleransi di bawah 0,1 atau VIF di atas 10. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa data tersebut bebas dari multikolinearitas atau tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.

## C. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  mengecek  apakah  terdapat  korelasi  antara observasi pada periode sebelumnya (t-1) dengan observasi pada periode saat ini (t) dalam model regresi linier. Dalam konteks ini, analisis regresi digunakan untuk menilai pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Berdasarkan hasil perhitungan analisis data dengan menggunakan SPSS diperoleh hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel model summary di bawah ini :

## Tabel 4. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .523 a .274 .242 .15515 1.528
a. Predictors: (Constant), Rasio Modal kerja, RasioTotal hutang
b. Dependent Variable: Rasio Laba bersih
Dalam  tabel  tersebut,  nilai  DW  adalah  1.528.  Berdasarkan  kriteria  pengambilan keputusan,  karena  nilai  tersebut  berada  di  antara  rentang  1.46  hingga  1.63,  dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terdapat autokorelasi  atau ( 1.46 < 1.528 < 1.63 ).

## D. Uji Heteroskedastisitas
Imam  gazali  berpendapat  (2016:134), Uji  heteroskedasitas  dilakukan  agar  dapat mengetahui  mengenai  terdapat  disparitas  varians  residual  antar  observasi  dalam model regresi. Homoskedastitas terbentuk saat variance residu tetap konsisten dari pengujian lainnya, padahal heteroskedastitas muncul saat varian residu berfluktuasi.
Gambar 1. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan gambar diatas mempertimbangkan bahwa, dapat disimpulkan tidak adanya  bentuk  yang  sesuai  dalam  penyebaran  titik  data  di  sepanjang  sumbu  Y. sehingga,  dalam  konteks  pengujian  ini,  tidak  terdapat  indikasi  heteroskedastisitas pada pengujian nilai ini.

## Regresi Linier Berganda
Analisis  regresi  linier  sederhana  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  atau hubungan secara linier antara satu variabel independen dengan variabel dependen. Hasil linier sederhana dapat dilihat pada tabel dibawah ini dengan menggunakan software SPSS versi 25.

## Tabel 5. Hasil Regresi Linier Sederhana
Model Unstandardized Coefficients  Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) .025 .045 RasioTotal hutang -.040 .015 -.363 Rasio Modal kerja .019 .010 .258
Berdasarkan  tabel  diatas  pada  kolom  B  terdapat  nilai  constant  (a)  adalah  0,025 sedangkan untuk variabel X1 (b) adalah sebesar  -0,040 dan Variabel X2 0,019 sehingga persamaan regresinya dapat dijelaskan sebagai berikut
Y = 0.025 - 0,040 + 0,019 + 0.045
Di mana Y adalah nilai perkiraan untuk Laba Bersih, X 1 adalah Total Hutang, dan X 2 adalah Modal Kerja.
Interpretasi persamaan regresi linier berganda adalah:
1. dilihat pada tabel angka 0,025 (Konstanta) menandakan ketika Hutang (X1) dan Modal (X2) tetap sehingga laba naik angkanya menuju 0,025. Ini memperlihatkan bahwa ada hubungan positif terhadap Laba Bersih ketika variabel independennya tidak berubah.
2. Koefisien  regresi  Total  Hutang  (X1)  bernilai  negatif  (-0,040)  yang  berarti  jika  Total Hutang bertambah 1 satuan sedangkan variabel selanjutnya sehingga laba memiliki nilai 0,040. Ini memperlihatkan adanya hubungan negatif antara Total Hutang dan Laba Bersih.
3. Regresi modal bernilai positif (0,019), yang berarti bahwa Modal Kerja bertambah 1 satuan dan variabel selanjutnya sehingga laba memiliki nilai 0,019. Ini memperlihatkan memiliki garis positif dari Modal kepadan Laba.
Secara ringkas hasil analisis regresi memperlihatkan mengenai Hutang yang memiliki pengaruh negatif dengan Laba, Kemudian Modal punya pengaruh yag positif.
Uji Hipotesis
A. Uji F
Uji ini secara mendasar menilai mungkinkah seluruh indikator dari Var. X untuk tergabung  pada bentuk  regresi yang  berbarengan mempengaruhi Var. Y. Hasilnya pengujian  selanjutnya  untuk  dilakukan  dengan  variabel  Tota  Hutang  dan  Modal kepada Laba dengan memakai SPSS versi 25 disajikan sesuai table di bawah:

## Tabel 6. Hasil Uji F
Sumber hitungan  dengan menggunakan software SPSS memberikan hasil Fhitung sebesar 8,493. Bandingkan nilai Fhitung ini dengan nilai Ftabel pada taraf signifikansi alpha = 0,05,  df bawah (banyaknya variabel bebas) = 2 serta df bawah (N-K-1) = 45, maka nilai nilai Fhitung adalah 3.204. Karena Fhitung (8,493) melebihi Ftabel (3,204), Sehingga  ada  penolakan  terhadap  hipotesis  0  dan  penerimaan  pada  hipotesis alternatif.  Ini memperlihatkan jika ada pegaruh kolektif yang sangat menonjol antar variabel  yang  diteliti  (Total  Hutang  dan  Modal  Kerja)  terhadap  variabel  dependen (Laba Bersih).

## B. Uji T
Agar  dapat  diketahui  nilai  signifikansi  individu  besarnya  angka  dari  indikator independen kepada dependen menggunakan uji t. Dalam evaluasi ini, nilai keadaan (p- value  atau  tingkat  signifikansi  t)  se  samaratakan  dengan  sig  αlpha  =  0,05. berdasarkan tingkat kepercayaan 95%, alpha = 5% dan derajat bebas dihitung n-k-1 (ndinilai adalah banyaknya titik data serta k itu banyaknya variable bebas), dalam hal ini df = 48-2 - 1 = 45. Jadi nilai TTable (α = 0,05, df = 45) adalah 1,679.
Dari  analisis  regresi  diperoleh  koefisien  regresi    TCount.  Untuk  mengevaluasi signifikansi individu, nilai T Count dibandingkan dengan T Table. Apabila T Count lebih besar dari  T Table maka  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  mempunyai memperlihatkan  indikator  di  var.  independen  berpengaruh  individual  merata  dan besar nilainya berdasarka statistic dengan variable dependen berikut:
Tabel 7. Hasil Uji Parsial
Berdasarkan hasil uji parsial maka penyelesaiannya adalah:
1. Hipotest Hutang: Pada uji-t diperoleh TCount sebesar 2,615 dengan tanda negatif, sedangkan T Table sebesar 1,679.Karena TCount melebihi T Table (2,615 > 1,679), maka hipotesis nol (Ho) mengalami penolakan lalu hipotesis alternatif (Ha) menalami penerimaan.  Hal  ini  mengartikan    Hutang  (X1)  mempunyai  pengaruh  negatif dengan laba (Y) di perusahaan industri otomotif yang Terlist pada BEI tahun 2019- 2022.
2. Hipotest  Modal  kerja  sebagai  berikut  :  berdasarkan  uji-t  menunjukkan  T Count bernilai 1,862, lalu T Table senilai 1,679. Dengan T count melebihi T table (1,862 > 1,679), maka  hipotesis  nol  (Ho)  mengalami  penolakan  dan  hipotesis  alternatif  (Ha) mengalami  penerimaan.  Yang  berarti  variabel  modal  kerja  (X2)  berpengaruh dengan laba (Y) pada perusahaan industri otomotif yang Terlist pada BEI tahun 2019-2022.

## C. Koefisien Determinasi (R2)
Pengujian  determinasi  ini  dimanfaatkan  untuk  menilai  sebanyak  apa  variasi dependen bisa dijelaskan oleh variasi independen dalam suatu model regresi. Uji ini (R-kuadrat) memperlihatkan bagian dari banyaknya hubungan antara dependen yang bisa dijelaskan oleh independenya berbentuk model regresi.
Tabel 8. Hasil Uji Koefisien Determinasi
Dengan  melihat  tabel  diatas  diketahui  uji  determinasi  diperoleh  nilai  R-Square sebesar  0,274  menunjukkan  bahwa  sekitar  27,4%  variasi  variabel  Laba  Bersih  (Y) diketahui dan diartikan yang berarti Total Hutang (X1) dan Modal (X2). Berdasarkan itu berarti nilai 72,6% ada pengaruh lain selain variabel dalam penelitian ini
Dari data korelasi yang telah dianalisis sebelumnya, didapatkan koefisien korelasi sebesar 0,274. Koefisien  korelasi ini, yang berada dalam rentang  antara  -1  dan +1, menggambarkan tingkat keterkaitan antara variabel. Dikarenakan koefisien  korelasi positif, dapat disimpulkan Hutang Dan Modal ada keterkaitan yang baik dengan Laba.
Dengan kata lain, peningkatan nilai Total Hutang dan Modal Kerja akan beriringan dengan peningkatan nilai Laba.

## Pembahasan
Pengaruh Total Hutang Terhadap Laba Bersih pada Perusahaan Subsektor Otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Hasil  Uji  lebih  lanjut  Memperlihatkan  Hutang  mempunyai  pengaruh  yang  negatif dengan  laba  pada  sektor  otomotf  yang  terdata  di  BEI  selama  periode  2019-2022. Kesimpulan  tersebut  didukung  dengan  membandingkan  nilai  T count dan  T table yaitu  T Count bernilai 2,615 (negatif) dan T table senilai 1,679. Karena TCount > TTable (2,615 > 1,679), maka menyebabkan  penolakan  Ho  dan  penerimaan  Ha.  Artinya    indikator  dari  Hutang  (X1) berpengaruh negatif terhadap laba (Y).
Pengaruh Modal Kerja Terhadap Laba Bersih pada Perusahaan Subsektor Otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Hasil Uji lebih lanjut menunjukkan bahwa modal mempunyai pengaruh yang besar dengan laba pada industri otomotif yang terdaftar di BEI selama periode 2019-2022.
Kesimpulan tersebut didukung Berdasarkan perbandingan antara nilai T count dan T table , yaitu T count bernilai 1,862 dan T able senilai 1,679. Karena TCount > TTable (1,862 > 1,679), maka menyebabkan penolakan Ho dan penerimaan Ha. Hal ini menunjukkan indikator penelitian modal  kerja  (X2)  memiliki  hubungan  berpengaruh  dengan  Laba  (Y)  di  usaha  industri otomotif Pada BEI tahun 2019-2022.
Pengaruh  Total  Hutang  dan  Modal  Kerja  secara  simultan  terhadap  Laba  Bersih  pada Perusahaan Subsektor Otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Regresi  dilakukan  di  penulisan  ini  memperlihatkan  mengenai  hutang  dan  modal berpengaruh yang positif terhadap laba (Y).
Ini  dibuktikan  berdasarkan  Fhitung  yang  nilainya  melebihi  Ftabel  (8,493  >  3,204), menunjukkan  bahwa  berpengaruh  positif  kombinasi  utang  dan  modal  dengan  laba perusahaan otomotif yang terdaftar di BEI pada tahun 2019-2020. Namun perlu  dicatat bahwa indikator kinerja keuangan seperti utang dan modal saja tidak untuk memprediksi laba secara komprehensif.
Hasil uji koefisien menunjukkan nilai R.-squared yaitu 0,274. Sehingga total utang (X1) dan modal kerja (X2) mempunyai pengaruh bersama dengan besaran 27,4% terhadap Laba bersih (Y), Namun sbesaran sisa 72,6% dipengaruhi oleh faktor lain.

## SIMPULAN
Setelah pembahasan diatas, di dapatkan keimpulan sebagai berikut:
1. Membandingkan nilai TCount dan TTable (2,615 > 1,679), menyebabkan penolakan Ho dan penerimaan Ha. Yang berarti Total Hutang (X1) memiliki pengaruh negatif terhadap laba (Y) di industri otomotif yang ada Di BEI.
2. Perbandingan antara T count dan T Table (1,862 > 1,679) menyebabkan penolakan Ho dan penerimaan  Ha.  Hal  ini  memperlihatkan  indikator  dari  modal  (X2)  berpengaruh positif dengan laba bersih (Y) di usaha otomotif yang terdaftar di BEI.
3. Dari uji F bersama sama berdasarkan indikator total utang dan modal kerja memiliki pengaruh dengan simultan terhadp laba berish di perusahaan industri otomotif di BEI. Ini dapat dibuktikan berdasarkan nilai F count yang melebihi nilai F table (8,493 > 3,204).

## DAFTAR PUSTAKA
Ghozali , Imam. (2011). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS,. Edisi 4.BP-
UNDIP. Semarang
Halim,  Abdul.,  Supomo,  Bambang.,  &  Kusufi,  Syam  Muhammad.  (2013).  Akuntansi.
Manajemen (Akuntansi Manajerial). Edisi Kedua. BPFE, Yogyakarta.
Harahap ,  Sofyan  Syafri (2015),  Analisis  Kritis  Atas  Laporan  Keuangan,  Rajawali  Pers, Jakarta.
Hariyanto (2022), Perusahaan Otomotif yang terdaftar di BEI . Diakses tanggal 1 Februari 2024, https://ajaib.co.id/perusahaan-otomotif-di-bei/
Indriantoro , Nur.,& Supomo, Bambang,(2016).Metodologi  Penelitian.  Bisnis.  BPFE- Yogjakarta
Kasmir, (2014 ).  Analisis  Laporan  Keuangan,  cetakan  ke-7.  Jakarta:  PT  Raja  Grafindo Persada
Kieso, Donald E. (2008). Pengantar Akuntansi. Edisi 7. (Alih Bahasa Desi. Adhariani dan Vera Diyanti). Jakarta: Salemba Empat.
Mulyadi .(2014) . Akuntansi Biaya. Edisi-5. Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
P. Sipahutar (2016). Pengaruh Modal Kerja Terhadap Laba Bersih. Ekonomi dan Bisnis S. Munawir. (2010). Analisa Laporan Keuangan. Yogyakarta: Liberty
S. Munawir . (2014). Analisis Laporan Keuangan.Yogyakarta : Liberty. Subramanyam Samryn,  L.M.,  (2012),  Akuntansi  Manajemen  Informasi  Biaya  untuk  Mengendalikan Aktivitas  Operasi  dan  Investasi.  Edisi  Pertama.  Jakarta:  Kencana  Prenada  Media Group.
Sugiyono ,  (2016).  Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  Dan R&D. Bandung:alfabeta
Sugiyono. ( 2014). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif,.  Kualitatif,  dan R&D. Bandung: Alfabeta
Sugiyono . (2015). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung : ALFABETA
Sujarweni,  V.  Wiratna.(2017).  Analisis  Laporan  Keuangan;  Teori,  Aplikasi,  dan Hasil.Penelitian.Yogyakarta : Pustaka Baru Press.
Supriyono.( 2013).  Akuntansi  Biaya  Pengumpulan  Biaya  dan  Penentuan.  Harga  Pokok.
Yogyakarta: BPFE.
Suwardjono.  (2016).  Teori  Akuntansi:  Perekayasaan  Pelaporan  Keuangan,  Edisi.  Ketiga. Yogyakarta: BPFE..