## Prediksi Arus Kas Masa Depan  Melalui Persistensi Laba Dan Komponen Akrual
Muhamad Safiq ¹, Ina Yustina², Karinna Firdiastella ³
¹ Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia - Jakarta ² President University
³ Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia - Jakarta

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  arus  kas  masa  depan  melalui  persistensi  laba  dan  komponen akrual neraca yang terdiri atas perubahan piutang, perubahan persediaan, dan perubahan hutang pada perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berupa  data  panel,  mulai  tahun  2011  sampai  dengan  tahun  2015  dengan  jumlah perusahaan  sebanyak  58  perusaahaan  manufaktur,  sehingga  total  observasi  dalam  penelitian  ini sebanyak 290 data observasi. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan pendekatan OLS dengan  alat  analisis  Eview  9.  Adapun,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  persistensi  laba berpengaruh positif terhadap arus kas masa depan, namun komponen akrual neraca yang terdiri atas perubahan  piutang,  perubahan  persediaan  dan  perubahan  hutang  hanya  berpengaruh  secara  parsial. Sedangkan,  secara  simultan  tidak  berpengaruh  terhadap  arus  kas  masa  depan.  Uji  tambahan menunjukkan  bahwa  perubahan  persediaan  dengan  perubahan  hutang  berpengaruh  positif  terhadap arus  kas  masa  depan, sementara  perubahan  piutang  dengan  perubahan  persediaan  tidak  berpengaruh terhadap arus kas masa depan. Sebaliknya, perubahan piutang dengan perubahan hutang berpengaruh positif terhadap arus kas masa depan.
Kata Kunci: Persistensi Laba, Komponen Akrual Neraca, Arus Kas Masa Depan

## Abstract
This  study  aims  to  develop  the  beliefs  and  components  of  accruals  related  to  the  components  that exist, at the same time in the Indonesia Stock Exchange (BEI). The data used in this research is panel data, from 2011 until 2015 with the number of companies as much as 58 manufacturing companies, totality  of  data  in  this  industry  as  much  as  290  data.  Hypothesis  testing  in  this  research  using  OLS approach with analysis tool. Eviews 9. As for, the results of this study indicate that the persistence of positive  spiders  on  the  future,  but  the  relevant  accrual  components  that  arise  during  this  time.  . Meanwhile, simultaneous does not reflect future cash futures. An alternative test resulted in a positive relationship  to  future  cash  flows,  where  responsibility  would  not  happen  to  the  future.  Here, diseminahkan, donated by positive to the future.
Keywords: Profit Persistence, Accrual Balance Components, Future Cash Flows

## A. Pendahuluan
Para  pelaku  bisnis  menuntut  adanya  informasi  yang  tepat  dan  akurat  sebagai  dasar pengambilan keputusannya. Informasi yang tepat dan akurat sangat berguna bagi para pelaku bisnis  dalam  mempertimbangkan  alternatif-alternatif  strategi  dalam  bisnisnya.  Prediksi  atas
kondisi  masa  yang  akan  mendatang  memberikan  arah  operasi  usaha  dalam  ketidakpastian yang  dihadapi  oleh  perusahaan.  Dimana  ketidakpastian  yang  timbul  akan  mempengaruhi kelangsungan hidup perusahaan dimasa mendatang. Dalam hal ini, manajemen membutuhkan informasi  mengenai  kondisi  keuangan  (laporan  posisi  dan  kinerja  keuangan)  sebagai  media yang dapat digunakan untuk menggambarkan masa depan perusahaan.
Informasi  yang  ada  dalam  laporan  keuangan  merupakan  informasi  penting    bagi  para penggunanya  dalam  membuat  suatu  keputusan  ekonomi.  Kemampuan  para  pelaku  ekonomi dalam  memprediksi  kondisi  keuangan  perusahaan  masa  depan  sangat  diperlukan  sebelum membuat  suatu  keputusan  ekonomi.  Jenis  keputusan  yang  dibuat  oleh  pengguna  laporan keuangan sangat bervariasi, tergantung pada metode pengambilan keputusan, informasi yang dimiliki dari sumber lain, dan kemampuan mereka dalam memperoleh informasi.
Berdasarkan  tujuan  laporan  keuangan  yaitu  menyediakan  informasi  yang  bermanfaat  untuk menilai prospek aliran kas  perusahaan, maka informasi tentang posisi  dan kinerja keuangan sangat  diperlukan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  arus  kas  perusahaan  juga  bagian  dari penilaian performa suatu perusahaan ynag tidak kalah penting. Kesalahan yang sering terjadi adalah adanya anggapan bahwa jika pendapatan (laba) naik atau meningkat, maka performa perusahaan juga ikut bagus. Asumsi tersebut akan menjebak pemikiran para pelaku ekonomi dalam  menilai  performa  suatu  perusahaan.  Karena  jika  perusahaan  profitabilitasnya  baik namun  mengalami  defisit  arus  kas,  dapat  mengindikasi  bahwa  perusahaan  mengalami masalah  keuangan  ( financial  distress )  dan  dikhawatirkan  tidak  mampu  melunasi kewajibannya, khususnya terhadap kreditor maupun membayar deviden kepada investor. Untuk itu, pengelolaan arus kas  yang baik merupakan kunci keberlangsungan dalam sebuah usaha,  karena  segala  aktivitas  operasional  perusahaan  sangat  bergantung  pada  arus  kas. Selanjutnya,  agar  bisnis  dapat  berjalan  dengan  baik,  setidaknya  perusahaan  harus  dapat menjaga keseimbangan antara penerimaan dan pengeluaran kas.
Prediksi arus kas masa depan perusahaan merupakan suatu isu fundamental dalam keputusan bisnis,  informasi  ini  mempengaruhi  nilai  sekuritas  perusahaan  yang  tergantung  pada kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  arus  kas.  Penyajian  pelaporan  arus  kas  suatu perusahaan  sangat  penting  bagi  para  pengguna  laporan  ekonomi.  PSAK  No.  2  tahun  2015 menyatakan  bahwa  laporan  arus  kas  dapat  menyediakan  informasi  yang  memungkinkan pengguna  untuk  mengevaluasi  perubahan  dalam  asset  netto  entitas,  struktur  keuangannya (termasuk likuiditas dan solvabilitas) dan kemampuannya untuk mempengaruhi jumlah serta waktu  arus  kas  dalam  rangka  penyesuaian  terhadap  keadaan  dan  peluang  yang  berubah. Informasi  arus  kas  berguna  untuk  menilai  kemampuan  entitas  dalam  menghasilkan  kas  dan setara  kas  dan  memungkinkan  pengguna  mengembangkan  model  untuk  menilai  dan membandingkan nilai kini arus kas masa depan dari berbagai entitas.
Penelitian  mengenai  prediksi  arus  kas  masa  depan  telah  dilaporkan  peneliti  terdahulu Beberapa peneliti terdahulu menguji pengaruh kemampuan laba dalam memprediksi arus kas masa  depan,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  laba  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam memprediksi  arus  kas  masa  depan,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sulistyawan  dan Septiani (2015). Selanjutnya, Ebaid (2011) mendokumentasikan adanya pengaruh komponen akrual  terhadap  arus  kas  masa  depan.  Hasil  tersebut  menyatakan  bahwa  perubahan  piutang, perubahan persediaan, perubahan hutang berpengaruh dan perubahan depresiasi berpengaruh
signifikan  dalam  memprediksi  arus  kas  masa  depan,  sebagaimana  yang  dilaporkan Sulistyawan dan Septianti (2015).
Namun Triyono (2011) menunjukkan hasil yang berbeda, yang mana komponen akrual yang terdiri  dari  perubahan  piutang,  perubahan  persediaan,  perubahan  hutang,  depresiasi  dan akrual lainnya serta laba (Andayani dan Wirajaya, 2012) tidak berpengaruh signifikan dalam memprediksi  arus  kas  masa  depan.  Hal  ini  memotivasi  peneliti  untuk  menguji  lebih  lanjut hasil penelitian tersebut.
Selanjutnya, untuk memprediksi arus kas masa depan, penulis menggunakan persistensi laba dan  komponen  akrual  neraca  (perubahan  piutang,  perubahan  persediaan  dan  perubahan hutang). Hal  itu didorong oleh dugaan bahwa laba  yang persisten atau laba  yang cenderung tidak  berfluktuatif  dapat  mencerminkan  keberlanjutan  laba  dimasa  depan  dan berkesinambungan untuk periode yang lama. Persistensi laba menjadi penting karena investor memiliki kepentingan kinerja perusahaan dimasa depan. Oleh karena itu, peneliti memiliki 2 hal  penting  yang  berkaitan  dengan  prediksi  arus  kas  masa  depan  yaitu  pertama,  apakah persistensi laba berpengaruh terhadap arus kas masa  depan, kedua apakah komponen akrual neraca berpengaruh terhadap arus kasmasa depan?

## B. Tinjauan Teoritis

## Signalling Theory
Teori  sinyal  ( signalling  theory )  yang diperkenalkan George Akerlof (1970) dalam karyanya “ The  Market  for  Lemons” ,  yang  memperkenalkan  istilah  informasi  asimetris  ( assymetri information ).  Akerlof  mempelajari  fenomena  ketidakseimbangan  informasi  mengenai kualitas  produk  antara  pembeli  dan  penjual,  dengan  melakukan  pengujian  terhadap  pasar mobil  bekas  ( used  car ).  Selanjutnya,  Akerlov  mendokumentasikan  bahwa  ketika  pembeli tidak  memiliki  informasi  terkait  spesifikasi  produk  dan  hanya  memiliki  persepsi  umum mengenai produk tersebut, maka pembeli akan menilai semua produk pada harga yang sama, baik  produk  yang  berkualitas  tinggi  maupun  yang  berkualitas  rendah,  sehingga  merugikan penjual  produk  berkualitas  tinggi.  Kondisi  dimana  salah  satu  pihak  (penjual)  yang melangsungkan transaksi usaha memiliki informasi lebih atas pihak lain (pembeli) ini disebut adverse selection (Scott, 2009). Menurut  Akerlov (1970), adverse selection dapat  dikurangi apabila  penjual  mengkomunikasikan  produk  mereka  dengan  memberikan  sinyal  berupa informasi tentang kualitas produk yang mereka miliki.
Kemudian,  Spence  (1973)  mengembangkan  pemikiran  Akerlov  (1970)  tersebut  dalam sebuah model keseimbangan sinyal ( basic equilibrium signaling model ). Spence memberikan ilustrasi  pada  pasar  tenaga  kerja  ( job  market )  dan  mengemukakan  bahwa  perusahaan  yang memiliki  kinerja  yang  baik  ( superiorperformance )  menggunakan  informasi  finansial  untuk mengirimkan  sinyal  ke  pasar.  Dari  penelitiannya  tersebut,  Spence  (1973)  juga  menemukan bahwa cost  ofsignal pada bad  news lebih  tinggi  dari  pada good  news dan  perusahaan  yang memiliki bad news mengirimkan sinyal yang tidak kredibel. Hal tersebut memotivasi manajer untuk  mengungkapkan  informasi private untuk  mengurangi  asimetri  informasi  dengan harapan  dapat  mengirimkan  sinyal  yang  baik  ( goodnews )  tentang  kinerja  perusahaan  ke pasar.
Para pemakai laporan keuangan, selanjutnya, memanfaatkan sebanyak-banyaknya informasi yang  diperoleh  dari  laporan  keuangan  yang  dipublikasikan.  Informasi  tersebut  digunakan sebagai  salah  satu  tolak  ukur  untuk  menilai  kinerja  perusahaan  dan  berspekulasi  terhadap keuangan  perusahaan  di  masa  yang  akan  datang.  Hal  pertama  yang  dilihat  dari  laporan keuangan  adalah  nilai  kas  dan  laba  yang  dihasilkan  selama  periode  bersangkutan.  Karena keberhasilan  perusahaan  dapat  dilihat  dari  seberapa  besar  perolehan  laba  dan  arus  kas  yang dimiliki untuk menjalankan kegiatan operasionalnya. Kinerja perusahaan yang dinilai melalui profitabilitas  (laba)  menjadi  pusat  perhatian  penting  karena  laba  yang  berkualitas  akan mencerminkan keberlanjutan di masa depan.
Pengguna  informasi  tentunya  mengharapkan  laba  yang  persisten,  karena  persistensi  laba menunjukkan  “ the  likelihood  of  earnings  levels  will  recur  in  future  periods “  atau “kemungkinan bahwa tingkat laba akan terulang dalam periode-periode mendatang”(Nichols dan  Wahlen,  2004:  265).  Persistensi  laba  untuk  kelompok  sampel  tertentu  dapat  berbeda dengan  persistensi  laba  untuk  kelompok  sampel  yang  lain.  Persistensi  laba  penting  bagi investor dalam penilaian saham dan selanjutnya dalam pengambilan keputusan investasi pada saham  tersebut.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan  sinyal  yang  dapat  membedakan  persistensi  laba untuk masing-masing kelompok tersebut.

## Laporan Keuangan
Menurut  Pernyataan  Standar  Akuntansi  Keuangan  No.1  (2015:  2)  mengatakan  bahwa “Laporan  keuangan  merupakan  bagian  dari  proses  pelaporan  keuangan.  Laporan  keuangan yang lengkap biasanya meliputi neraca, laporan labarugi, laporan perubahan posisi keuangan (yang  dapat  disajikan  dalam  berbagai  cara  misalnya,  sebagai  laporan  arus  kas,  atau  laporan arus  dana),catatan  dan  laporan  lain  serta  materi  penjelasan  yang  merupakan  bagian  integral dari  laporan  keuangan.  Disamping  itu  juga  termasuk  skedul  dan  informasi  tambahan  yang berkaitan  dengan  laporan  tersebut,  misalnya,informasi  keuangan  segmen  industri  dan geografis serta pengungkapan pengaruh perubahan harga”.
Sedangkan,  Kieso  dkk  (2007:2)  memberi  pengertian  laporan  keuangan  adalah  sebagai berikut.  “Laporan  keuangan  merupakan  sarana  yang  bisa  digunakan  oleh  entitas  untuk mengkomunikasikan  keadaan  terkait  dengan  kondisi  keuangannya  kepada  pihak-pihak  yang berkepentingan  baik  yang  berasal  dari  internal  entitas  maupun  eksternal  entitas”.  Definisi tersebut  mengandung  arti  bahwa  laporan  keuangan  merupakan  gambaran  atas  kondisi keuangan  dan  kinerja  suatu  perusahaan,  sehingga  pihak-pihak  yang  berkepentingan didalamnya dapat membuat suatu keputusan bisnis.
Adapun tujuan laporan keuangan menurut Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) No.1  Paragraf  ke  7  (Revisi  2009)  menjelaskan  bahwa  tujuan  laporan  keuangan  adalah memberikan  informasi  mengenai  posisi  keuangan,  kinerja,  serta  arus  kas  entitas  yang bermanfaat  bagi  sebagian  besar  kalangan  pengguna  laporan  dalam  pembuatan  keputusan ekonomi.  Laporan  keuangan  juga  menunjukkan  hasil  pertanggungjawaban  manajemen  atas penggunaan sumber daya perusahaan.
Untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  laporan  keuangan  menyajikan  informasi  mengenai  entitas meliputi : asset, liabilities, ekuitas, pendapatan dan beban termasuk keuntungan dan kerugian, kontibusi  dari  dan  distribusi  kepada  pemilik  dalam  kapasitasnya  sebagai  pemilik  dan  arus kas. Informasi tersebut dan informasi lainnya yang ada dalam catatan atas laporan keuangan,
dapat  membantu  pengguna  laporan  keuangan  dalam  memprediksi  arus  kas  masa  depan khususnya dalam hal waktu dan kepastiasn diperolehnya kas dan setara kas.

## Arus Kas dan Setara Kas
Menurut  PSAK  No.2  Tahun  2009  (paragraf  43),  mengharuskan  perusahaan  untuk mengungkapkan  komponen  kas  dan  setara  kas  serta  harus  menyajikan  rekonsiliasi  jumlah tersebut dalam laporan arus kas dengan pos yang sama dengan pos yang ada di neraca. PSAK No. 2 Tahun 2009 menjelaskan bahwa kas terdiri dari saldo kas ( cash on hand ) dan rekening giro.  Setara  kas  ( cash  equivalent )  adalah  investasi  yang  sifatnya  sangat  likuid,  berjangka pendek dan yang dengan cepat dapat dijadikan kas dalam jumlah tertentu tanpa menghadapi risiko perubahan nilai yang signifikan. Arus kas adalah arus masuk dan arus keluar kas atau setara kas.
Dalam Statement of Financial Accountuing Standars no. 95, FASB menyatakan bahwa suatu laporan  arus  kas  harus  menjelaskan  selisih  yang  terjadi  antara  saldo  awal  dan  saldo  akhir serta setara kas ( cash equivalent ). Hal ini berarti dalam laporan kas, kas memiliki pengertian yang  lebih  luas  yang  tidak  hanya  terbatas  pada  saldo  kas  tersedia  di  perusahaan  ( cash  on hand ) dan kas di bank, tetapi juga termasuk perkiraan-perkiraan yang dikenal sebagai setara kas ( cash equivalent ).
Laporan  arus  kas  menyajikan  dasar  analisis  dinamis  yang  berpusat  pada  periode  perubahan kondisi keuangan akibat keputusan yang diambil selama periode tertentu (H.A. Erich, 1997). Laporan  arus  kas  merupakan  laporan  yang  menyajikan  informasi  tentang  jumlah  arus  kas masuk dan arus kas keluar atau sumber dan pemakaian kas dalam suatu perusahaan.
Laporan  arus  kas  harus  melaporkan  arus  kas  selama  periode  tertentu  dan  diklasifikasikan menurut  aktivitas  operasi,  invests,  dan  pendanaan  (PSAK  No.2,  revisi  2009,  paragraf  10). Entitas menyajikan arus kas dari aktivitas operasi, investasi, dan pendanaan dengan cara yang paling  sesuai  dengan  bisnis  entitas  tersebut.  Klasifikasi  menurut  aktivitas  memberikan informasi  yang  memungkinkan  para  pengguna  laporan  untuk  menilai  pengaruh  aktivitas tersebut  terhadap  posisi  keuangan  entitas  serta  terhadap  jumlah  kas  dan  setara  kas. Selanjutnya, dalam PSAK No.2, paragraf 49 (1995:2,4), dinyatakan bahwa laporan arus kas harus  melaporkan  arus  kas  selama  periode  tertentu  dan  diklasifikasikan  menurut  aktifitas operasi, investasi, dan pendanaan.

## Laba dan Persistensi Laba
Laba  adalah  kenaikan  modal  (aktiva  bersih)  yang  berasal  dari  transaksi  sampingan  atau transaksi  yang  jarang  terjadi  dari  badan  usaha  dan  dari  semua  transaksi  atau  kejadian  lain yang  mempengaruhi  badan  usaha  selama  suatu  periode,  kecuali  yang  termasuk  dari pendapatan (revenue) atau  investasi  pemilik  (Zaky  Baridwan,  2004:29).  Pengertian  laba secara  umum  adalah  selisih  dari  pendapatan  di  atas  biaya-biayanya  dalam  jangka  waktu (periode)  tertentu.  Laba  sering  digunakan  sebagai  suatu  dasar  untuk  pengenaan  pajak, kebijakan  deviden,  pedoman  investasi  serta  pengambilan  keputusan  dan  unsur  prediksi (Harnanto, 2003 :444).
Penghasilan  bersih  (laba)  sering  digunakan  sebagai  ukuran  kinerja  atau  sebagai  dasar  bagi ukuran yang lain seperti imbalan investasi (r eturn of investment ) atau penghasilan per saham (e arning  per  share ).  Unsur  yang  langsung  berkaitan  dengan  pengukuran  penghasilan  bersih
(laba)  adalah  penghasilan  dan  beban.  Penghasilan  ( income )  adalah  kenaikan  manfaat ekonomi  selama  suatu  periode  akuntansi  dalam  bentuk  pemasukan  atau  penambahan  aktiva atau  penurunan  kewajiban  yang  menyebabkan  kenaikan  ekuitas  yang  tidak  berasal  dari kontribusi  penanaman  modal.  Beban (expenses) adalah  penurunan  manfaat  ekonomi  selama suatu  periode  akuntansi  dalam  bentuk  arus  keluar  atau  berkurangnya  aktiva  atau  terjadinya kewajiban yang mengakibatkan penurunan ekuitas yang tidak menyangkut pembagian kepada penanam modal.
Menurut  Waren  et.  al.  (2011:300)  menyatakan  bahwa  “Laporan  laba  rugi  melaporkan pendapatan  dan  beban  selama  periode  waktu  tertentu  berdasarkan  konsep  penandingan”. Konsep  ini  diterapkan  dengan  menandingkan  beban  dengan  pendapatan  yang  dihasilkan selama  periode  terjadinya  beban  tersebut.  Laporan  laba  rugi  juga  melaporkan  kelebihan pendapatan terhadap beban-beban yang terjadi  yang disebut dengan laba bersih. Sebaliknya, jika beban melebihi pendapatan, maka disebut rugi  bersih.  Selanjutnya  menurut  Wild et.  al. (2006:300)  menyatakan  bahwa  laba  dinyatakan  sebagai  berikut  berikut.  “Laba  ditentukan dengan menggunakan dasar akrual ( accrual basis ) dalam akuntansi. Dalam akuntansi akrual, pendapatan  diakui  saat  perusahaan  menjual  barang  atau  menyerahkan  jasa,  terlepas  saat diterimanya  kas.  Demikian  juga  dengan  beban,  pengakuannya  sama  dengan  pendapatan, terlepas dari pembayaran kas”. Dengan demikian, laba dapat ditentukan melalui selisih antara pendapatan dan beban dari kegiatan usaha. Oleh karena itu, kelayakan penentuan pelaporan laba  atau  rugi  dengan  menentukan  jumlah  pendapatan  yang  dihasilkan  dan  jumlah  beban yang dikeluarkan dalam periode yang bersangkutan.
Sedangkan,  persistensi  laba  merupakan  laba  yang  dapat  digunakan  sebagai  indikator future earnings . Persistensi laba didefinisikan sebagai laba yang dapat digunakan sebagai pengukur laba  itu  sendiri.  Artinya,  laba  saat  ini  dapat  digunakan  sebagai  indikator  laba  periode mendatang ( future earnings ). Scott (2009) menyatakan bahwa persistensi laba sebagai “revisi laba  yang  diharapkan  di  masa  mendatang  ( expected  future  earnings )  yang  diimplikasikan oleh  inovasi  laba  tahun  berjalan  sehingga  persistensi  laba  dilihat  dari  inovasi  laba  tahun berjalan yang dihubungkan dengan perubahan harga saham. Besarnya revisi ini menunjukkan tingkat persistensi laba”. Penman (2009:238) mengungkapkan bahwa persistensi laba adalah “revisi  dalam  laba  akuntansi  yang  diharapkan  di  masa  mendatang  yang  disebabkan  oleh inovasi  laba  tahun  berjalan.  Persistensi  laba  tersebut  ditentukan  oleh  komponen  akrual  dan aliran kas yang terkandung dalam laba saat ini”.
Selanjutnya,  Subramanyam  (2014)  mengatakan  bahwa  sebuah  analisis  keuangan  yang  baik diidentifikasikan dari komponen laba yang stabil dan dapat diperkirakan atau disebut dengan persisten.  Analisis  persistensi  laba  ini  membantu  dalam  memperkirakan  kepercayaan produktif kekuatan dalam penilaian laba. Perusahaanharus waspada terhadap manajemen laba dan  perataan  laba.  Manajemen  laba  dan  perataan  laba  dapat  menggambarkan  stabilitas  dan prediktibilitas  dari  laba.  Manajemen  perusahaan  sering  menegaskan  bahwa  kegiatan  seperti menghapus  distorsi  atau  keanehan  dari  hasil  operasi,  namun  kegiatan  ini  dapat  menutupi penyimpangan  siklus  lingkungan  dan  pengalaman  perusahaan.  Persistensi  laba  ini  penting bagi pengguna laporan keuangan dalam menilai resiko perusahaan.

## Komponen-komponen Akrual
Subramanyam dan Wild (2010) mendefinisikan bahwa akrual merupakan jumlah penyesuaian akuntansi  yang  membuat  laba  bersih  berbeda  dengan  arus  kas  bersih.  Dari  penyesuaian  ini mengakibatkan  pengaruh  terhadap  laba  dan  tidak  berdampak  pada  arus  kas,  karena penggunaan jurnal berpasangan dengan konsep akrual yang juga mempengaruhi neraca yang melalui  peningkatan  dan  penurunan  aset  atau  kewajiban  dalam  jumlah  yang  sama.    DSAK- IAI  dalam  PSAK  paragraf  25  revisi  2009  menyebutkan  bahwa  entitas  menyusun  laporan keuangan  atas  dasar  akrual,  kecuali  laporan  arus  kas.  Ketika  akuntansi  berbasis  akrual digunakan, entitas mengakui pos-pos sebagai asset, liabilitas, ekuitas, pendapatan dan beban (unsur-unsur  laporan  keuangan)  ketika  pos-pos  tersebut  memenuhi  definisi  dan  kriteria pengakuan  untuk  unsur-unsur  tersebut  dalam  Kerangka  Dasar  Penyusunan  dan  Penyajian Laporan Keuangan (PSAK, revisi 2009, paragraf 26).
Barth, et al. (2001) dalam Thiono (2006) yang membuktikan bahwa laba disaggregat menjadi akrual  dan  arus  kas  utama  komponen  yaitu  perubahan  piutang  dan  utang,  persediaan, depresiasi,  amortisasi,  dan  akrual  lainnya  secara  signifikan  meningkatkan  laba  untuk memprediksi arus kas masa depan.

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Persistensi Laba dan Arus Kas Masa Depan
Laba sebagai salah satu komponen laporan keuangan perusahaan merupakan informasi yang sangat penting, baik bagi pihak internal maupun pihak eksternal perusahaan. Persistensi laba menjadi  perhitungan  lain  dalam  pengambilan  keputusan.  Laba  akuntansi  yang  persisten adalah  laba  akuntansi  yang  memiliki  sedikit  atau  tidak  mengandung    akrual  dan  dapat mencerminkan  kinerja  keuangan  perusahaan  yang  sesungguhhnya  (Chandarin,  2003).  Hayn (1995)  mengatakan  bahwa  gangguan  dalam  laba  akuntansi  disebabkan  peristiwa  transitori ( Transitory  events )  atau  penerapan  konsep  akrual  dalam  akuntansi,  semakin  besar  akrual maka semakin  rendah  persistensi  laba. Perusahaan dengan  akrual  yang besar akan memiliki persistensi  laba  yang  lebih  rendah  sehingga  mengalami  penurunan  kinerja  laba  pada  tahun berikutnya. Oleh karena itu, hipotesis pertama penelitian ini dapat dinyatakan sebagai berikut.
H 1 : Laba yang persisten berpengaruh positif terhadap arus kas masa depan.

## Komponen Akrul Neraca dan Arus Kas Masa Depan
Teori sinyal menjelaskan bahwa dalam pelaporan keuangan seringkali terjadi sebuah asimetri informasi.  Hal  tersebut  terjadi  karena  tindakan  manipulasi  berupa  manajemen  laba  yang mungkin  saja  dilakukan  oleh  pihak  manajemen  perusahaan,  agar  laba  terlihat  tinggi  dan ditangkap  sebagai  sinyal  bahwa  perusahaan  dalam  kondisi  yang  baik  secara financial . Komponen  akrual  neraca  yang  terdiri  atas  perubahan  piutang,  perubahan  persediaan  dan perubahan  hutang  dianggap  lebih  mampu  memenuhi  kebutuhan  informasi  yang  diinginkan oleh investor jika dibandingkan laba. Pendapat tersebut muncul karena laba akuntansi sangat rentan  untuk  dimanipulasi  dan  adanya  perubahan-perubahan  metode  akuntansi  yang digunakan. Untuk itu komponen akrual neraca dianggap lebih baik dibandingkan laba dalam memprediksi  arus  kas  masa  depan.  Prayoga  (2012)  menunjukkan  bahwa  perubahan  piutang berpengaruh  signifikan  dalam  memprediksi  arus  kas  opersi  masa  depan.  Selain  piutang, komponen akrual yang mempengaruhi arus kas aktivitas operasi adalah persediaan. Menurut
PSAK  No.  14  Tahun  2009,  persediaan  merupakan  aktiva  yang  tersedia  untuk  dijual  dalam kegiatan  usaha,  dalam  proses  produksi,  atau  dalam  bentuk  bahan  perlengkapan  untuk digunakan  dalam  proses  produksi  atau  pemberian  jasa.  Perubahan  persediaan menggambarkan  bahwa  terjadi  peningkatan  dan  penurunan  dalam  penjualan,  sehingga mempengaruhi  aliran  arus  kas  masuk  pada  aktivitas  operasi  di  masa  depan  pada  saat pendapatan  tersebut  diterima.  Dalam  penelitiannya  Sulistyawan  dan  Septianti  (2015) membuktikan  bahwa  komponen  akrual  yaitu  persediaan  berpengaruh  signifikan  dalam memprediksi arus kas operasi dimasa depan.
Komponen akrual  lainnya adalah hutang  yang timbul dari transaksi pembelian secara kredit yang memberikan manfaat di masa mendatang. Hutang dapat mempengaruhi arus kas operasi di  masa  depan  ketika  perusahaan  membayar  atau  melunasi  hutang  tersebut,  sehingga menimbulkan  arus  kas  keluar  dan  mengurangi  arus  kas  aktivitas  operasi  di  masa  depan. Penelitian Ibrahim El-Sayed Ebaid (2011) yang mengembangkan penelitian dari (Barth et al, 2001);  Dechow  et  al.  1998)  menggunakan  komponen  perubahan  piuatang  usaha,  perubahan utang  usaha,  dan  perubahan  persediaan  dalam  menguji  kemampuan  komponen  akrual tersebut  terhadap  arus  kas  operasi  di  masa  mendatang.  Hasilnya  membuktikan  bahwa komponen akrual  yaitu  perubahan hutang usaha  berpengaruh signifikan dalam memprediksi arus  kas  operasi  dimasa  depan.  Selanjutnya,  hipotesis  kedua  dalam  penelitian  ini  dapat dinyatakan sebagai berikut.
H 2 : Komponen akrul neraca berpengaruh positif terhadap arus kas masa depan.

## C. Metode Penelitian
Penelitian menggunakan data kuantitatif dari berbagai perusahaan manufaktur yang terdaftar di  bursa  efek  Indonesia  dengan  menggunakan  analisis  regresi  data  panel.  Data  panel merupakan gabungan antara data runtut waktu (time series) dan data silang antar perusahaan (cross  section).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  variabel  persistensi  laba  dan komponen akrual neraca terhadap variabel dependen (Y) yaitu arus kas masa depan. Adapun besaran sampel ditentukan berdasarkan metode purposive sampling , sementara data diperoleh dari www.idx.co.id .
Definisi dan Operasionalisasi Variabel Persistensi Laba (X 1 )
Laba  yang  semakin  persisten  menunjukkan  laba  yang  semakin  informatif.  Sebaliknya,  jika laba  kurangpersisten  maka  laba  menjadi  kurang  informatif  (Tucker  dan  Zarowin,  2006). Beberapa  cara  pengukuran  persistensi  laba  menurut  beberapa  ahli  seperti  Lipe  (1990)  dan Sloan  (1996)  menggunakan  koefisien  regresi  dari  regresi  antara  laba  akuntansi  perioda sekarang  dengan  perioda  yang  akan  datang  sebagai  proksi  persistensi  laba  akuntansi. Berdasarkan Francis et al .(2004) mengukur persistensi laba dari slope koefisien hasil regresi current  earnings pada lagged  earnings .  Penelitian  ini  menggunakan  koefisien  regresi  dari regresi  antara  laba  periode  sekarang  dengan  periode  yang  akan  datang,  sebagai  proksi persistensi laba akuntansi. Hal ini mengacu pada penelitian Lipe (1990) yang diukur sebagai berikut.
E it = β 0 + β 1 E it-1 + Ɛ Keterangan :
E it :Laba bersih perusahaan i pada tahun t β 0 :konstanta β 1 :Persistensi Laba E it-1 :Laba bersih perusahaan i sebelum tahun t
Apabila  koefisien  regresi  laba  akuntansi  (β1)  >  1  hal  ini  menunjukkan  bahwa  laba perusahaan  adalah  high  persisten.  Apabila  koefisien  regresi  laba  (β1)  >  0  hal  ini menunjukkan bahwa laba perusahaan tersebut persisten. Sebaliknya, apabila koefisien regresi laba (β1) ≤ 0 berarti laba perusahaan fluktuatif dan tidak persisten. (Francis, at al .2004)
Komponen-Komponen Akrual Neraca(X 2 )
Komponen-komponen  akrual  yang  digunakan  oleh  peneliti  diperoleh  dari  laporan  keuangan konsolidasi  pada  tahun  amatan  atau  pada  periode  t.  Komponen-komponen  akrual  neraca terdiri dari perubahan piutang usaha, perubahan hutang usaha, dan perubahan persediaan.
a. Perubahan Piutang Usaha (    AR )
Perubahan piutang usaha diperoleh dari selisih piutang usaha tahun berikutnya dengan tahun  amatan  atau  pada  periode  t  dari  laporan  keuangan.(Ebaid,  2011)  yang  diukur sebagai berikut.
AR  =   AR t – AR t-1
TA t
b. Perubahan Utang Usaha ( AP )
Perubahan hutang usaha diperoleh dari selisih hutang usaha tahun berikutnya dengan tahun  amatan  atau  pada  periode  t  pada  laporan  keuangan.(Ebaid,  2011)  yang  diukur sebagai berikut.
AP  =   AP t – AP t-1
TA t
c. Perubahan Persediaan (     PRSD )
Perubahan persediaan diperoleh dari selisih persediaan tahun berikutnyadengan tahun amatan atau pada periode t pada laporan keuangan. (Ebaid, 2011) yang diukur sebagai berikut.
PRSD  =   PRSD t – PRSD t-1

## TA

## Arus kas masa depan (Y)
Pengukuran variabel arus kas operasi dapat dituliskan sebagai berikut.
AKMD =  AKO t+1
TA t+1
Keterangan :
AKMD : Arus kas masa depan
AKO t+1 : Arus kas operasi periode t+1
TA t+1 : Total Aset perode t+1

## Sampel Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  pemilihan  sampel  objek  penelitian  ini  adalah purposive sampling, yaitu  metode  pemilihan  objek  dengan  beberapa  kriteria  tertentu.  Kriteria  yang dimaksudkan yaitu pertama, perusahaan jasa yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI) yang  menyediakan  laporan  keuangan  selama  periode  2011-2016,  2)  mengungkapkan  dan menyajikan  secara  lengkap  data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  selama  periode  tahun 2011-2016  secara  berturut-turut,  3)  Perusahaan  tidak  mengalami  kerugian  atau  laba  bersih tidak negatif, 4) Laporan keuangan disajikan dengan mata uang Rupiah, dan terakhir, laporan keuangan tahunan disajikan dalam periode yang berakhir pada 31 Desember.

## Alat Analisis – Regresi Data Panel
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  data  panel.  Data  panel  atau pooled  data  merupakan  kombinasi  dari  data  time  series  dan  cross  section.  Analisis  regresi data panel adalah analisi regresi untuk mengamati hubungan antar variabel terikat (dependant variabel) dengan satu atau lebih variabel bebas (independent variabel). Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  berupa  gabungan  data  time  series  (2011-2015)  dan  cross  section (58  sampel  perusahaan).  Dalam  menganalisis  variabel  yang  mempengaruhi  arus  kas  masa depan digunkan model :
AKMD = β 0 + β 1 PL + β 2 KAN (     AR +      AP  +     PRSD ) +  Ɛ Keterangan:
AKMD : Arus kas masa depan PSL : Persistensi Laba KAN : Komponen Akrual Neraca AR : Perubahan Piutang Usaha AP : Perubahan Utang Usaha PRSD : Perubahan Persediaan Β 0
: Konstanta
Β 1,2 : Koefisiensi regresi
Ɛ
: Error

## Model Estimasi Common Effect
Model  estimasi Common  Effect merupakan  teknik  estimasi  yang  paling  sederhana  untuk mengestimasi  data  panel  dengan  cara  hanya  mengkombinasikan  data  time  series  dan  cross section  (Winarno,  2011:9).  Model  ini  hanya  menggabungkan  kedua  data  tanpa  melihat perbedaan antar waktu dan individu sehingga dapat dikatakan bahwa model ini sama dengan metode  OLS  (Ordinary  Least  Square)  karena  menggunakan  kuadrat  kecil  biasa.  Dalam pendekatan ini diasumsikan bahwa data antar perusahaan sama dalam berbagai kurun waktu.
Model Estimasi Fixed Effect
Teknik  model fixed  effect adalah  teknik  mengestimasi  data  panel  menggunakan  variabel dummy  untuk  mengungkapkan  adanya  perbedaan  karakter  diantara  objek  penelitian.  Efek
tetap  disini  maksudnya  adalah  bahwa  satu  objek  memiliki  konstanta  yang  tetap  besarnya untuk  berbagai  periode  waktu.  Demikian  juga  dengan  koefisien  regresinya,  besarnya  tetap dari waktu ke waktu  (tima invariant). Untuk membedakan satu objek dengan objek lainnya, digunakan variabel semu. Oleh karena itu, model ini sering juga disebut dengan Least Square Dummy Variables dan disingkat LSDV. (Winarno, 2011: 9).

## Model Estimasi Random Effect
Efek  random  digunakan  untuk  mengatasi  kelemahan  metode  efek  tetap  yang  menggunakan variabel  semu,  sehingga  model  mengalami  ketidak  pastian.  Tanpa  menggunakan  variabel semu,  metode  random  efek  menggunkan  residual,  yang  diduga  memiliki  hubungan  antar waktu  dan  antar  objek  penelitian.  Dalam  model  efek  acak  ( random  effect ),  parameter- parameter  yang  berbeda  antar  perusahaan  maupun  antar  waktu  dimasukkan  dalam  error. Karena  hal  inilah,  model  efek  acak  juga  disebut  dengan  model  komponen  eror  ( eror component  model ).  Sehingga  dapat  membantu  mengestimasi  data  panel  dimana  variabel gangguan mungkin saling berkaitan antar waktu dan antar individu. (Winarno, 2011: 9). Keputusan  pemakaian  model fixed  effect ataupun random  effect ditentukan  dengan  uji Hausaman. Uji Hausman didasarkan pada ide bahwa kedua metode OLS dan GLS konsisten, tetapi  OLS  tidak  efisien  dalam  hipotesis  nol.  Dipihak  lain,  hipotesis  alternatifnya  adalah metode  OLS  dana  metode  GLS  tidak  konsisten.  Statistik  uji  Hausman  mengikuti  distribusi chi  square  dengan degree  of  freedom sebanyak  K,  dimana  K  adalah  jumlah  variabel independent.  Jika  hipotesis  nol  ditolak,  maka  model  yang  digunakan  adalah  model  fixed effect,  sedangkan  jika  hipotesis  nol  diterima,  maka  model  yang  digunakan  adalah  model random effect.

## D. Hasil Penelitian dan Pembahasan

## Analisis Statistik Deskriptif
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif  yang  berfungsi  untuk  menganalisis  data dengan  cara  mendeskripsikan  atau  menggambarkan  data  yang  telah  terkumpul  sebagaimana adanya  tanpa  bermaksud  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum  atau generalisasinya (Sugiyono, 2015:207). Analisis deskripsi ini meliputi  table rata-rata ( mean) , standar  deviasi,  nilai  maksimum,  nilai  minimum  dan  jumlah  penelitian.  Selain  itu  juga disajikan tabel distribusi frekuensi dengan melakukan pengkategorian terhadap nilai masing- masing indikator.

## Tabel 1 Hasil Analisis Deskriptif
Arus Kas Masa Depan Persistensi Laba Komponen Akrual Neraca Mean 0.109603 1.086474 0.251195 Median 0.090483 0.927486 0.166446 Maximum 0.799247 4.613069 3.054890
Minimum -0.291265 0.218015 -4.306437 Std. Dev. 0.127539 0.645023 0.611640 Skewness 1.287413 2.493829 -2.955299 Kurtosis 7.643889 10.74723 30.91190
Sumber: Data yang diolah, 2017
Berdasarkan  hasil  analisis  statistik  deskriptif  dari  tabel  diatas  menunjukan  bahwa  variabel Peristensi  laba  atas  Arus  Kas  Masa  Depan  yang  diteliti  memiliki  nilai  minimum  sebesar 0.218015,  nilai  maksimum  sebesar  4.613069,  nilai mean (rata-rata)  1.086474  dan  nilai standar  deviasi  sebesar  0.645023.  Untuk  variabel  Komponen  Akrual  Neraca  memiliki  nilai minimum sebesar -4.306437, nilai maksimum 3.054890, nilai mean (rata-rata) 1.251195 dan nilai standar deviasi sebesar 0.611640. Sedangkan untuk nilai arus kas operasi masa diketahui bahwa  nilai  rata-ratanya  0.109603.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  rata-rata  perusahaan memanfaatkan  arus  kas  operasi  sebesar  0.109603,  dengan  pemakaian  minimum  sebesar  - 0.291265, pemakaian maksimum sebesar 0.799247 dan standar deviasi 0.127539.

## Evaluasi Model Regresi Data Panel
Regresi  dengan  menggunakan  data  panel  disebut  dengan  regresi  data  panel.  Menurut Widarjono (2013) ada beberapa keuntungan yang diperoleh dengan menggunakan data panel. Pertama, data panel yang merupakan gabungan dua data time series dan cross section mampu menyediakan  data  yang  lebih  banyak  sehingga degree  of  freedom yang  lebih  besar.  Kedua, menggabungkan  informasi  dari  data  time  series  dan  cross  section  dapat  mengatasi  masalah yang timbul sebagai akibat pengurangan variabel.
Regresi data panel dapat dilakukan dengan tiga model yaitu common effect , fixed effect , dan random effect , masing-masing model memiliki kelebihan dan kekuranganya masing-masing. Pemilihan model tergantung pada asumsi  yang dipakai  oleh peneliti dan pemenuhan syarat- syarat pengolahan data statistik yang benar, sehingga hasilnya dapat dipertanggungjawabkan secara  statistik.  Oleh  karena  itu,  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  memilih model  yang  tepat  dari  ketiga  model  yang  tersedia.  Data  panel  yang  telah  dikumpulkan, diregresikan dengan menggunakan model Estimasi Common Effect.
Metode Pooled  Least  Square ( Common  Effect )  akan  dipilih  saat  tidak  terdapat  perbedaan diantara  data  matrix  pada  dimensi cross  section .  Model  ini  mengestimasikan  nilai  α  yang konstan untuk semua dimensi cross section .
Tabel 2. Hasil Regresi dengan menggunakan panel least square model estimate common effect

## Sumber: Output Eviews, 2017
Hasil output dari regresi panel data dengan metode common effect ( The Pooled OLS Method ) dapat  dilihat  di  tabel  4.6.  Dari  tabel  diatas  terdapat  satu  variabel  dengan  test  individual  (t  - test  probability)  terlihat  signifikan  dengan  α=  5  %  dan  nilai  adjustedR²  sebesar  0.045273 dengan  nilai  Durbin-Watson  test  sebesar  1.141058  yang  rendah  (jauh  dari  range  angka  2) yang  menandakan  adanya  masalah  autokorelasi.  Metode  ini  mengasumsikan  bahwanilai intersep  antar  individual  dianggap  sama  dimana  hal  ini  merupakan  asumsi  yang  sangat membatasi  (restricted)  (Gujarati,  2004).  Sehingga  metode pooled  regression ini  tidak  dapat menangkap  gambaran  yang  sebenarnya  atas  hubungan  yang  terjadi  antara  variabel  bebas dengan variabel terikatnya, begitu juga dengan hubungan diantara tiap individu cross section . Begitu juga seperti yang dijabarkan pada metode pemilihan secara teoritis yang mengatakan bahwa metode common effect terlalu  sederhana untuk  mendeskripsikan fenomena  yang ada. Oleh  karena  itu,hal  yang  perlu  dilakukan  ialah  menemukan  nature  yang  spesifik  atas hubungan yang terjadi diantara masing - masing individu pada data cross section . Maka data diolah dengan menggunakan metode Fixed Effect .
Dari  tabel  3  ini  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  variabel  individu  atas  uji  t-stat  tidak  ada  yang memberikan  hasil  yang  signifikan.  Namun  nilai  adjusted  R²  sebesar  0.513626  memberikan nilai  cukup  memuaskan.  Nilai  probability  dari  f-stat  senilai  0.000000  memberikan  artian bahwa  model  tersebut  highly  significant  dengan  nilai  Durbin-Watson  stat  sebesar  2.721387 sudah pada range angka 2, yang menandakan tidak adanya masalah autokorelasi.
Tabel 3.Hasil Regresi dengan menggunakan panel least square model estimate fixed effect
Dependent Variable: AKMD Method: Panel Leas t Squares Date: 07/25/17   Tim e: 20:00 Sam ple: 2011 2015 Periods  included: 5 Cros s -s ections  included: 58 Total panel (balanced) obs ervations : 290
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.157643 0.014632 10.77424 0.0000 PL -0.038750 0.011366 -3.409301 0.0007 KAN -0.023648 0.011986 -1.972974 0.0495 R-s quared 0.051880     Mean dependent var 0.109603 Adjus ted R-s quared 0.045273     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regres s ion 0.124619     Akaike info criterion -1.316822 Sum  s quared res id 4.457074     Schwarz criterion -1.278858 Log likelihood 193.9392     Hannan-Quinn criter. -1.301611 F-s tatis tic 7.852211     Durbin-Wats on s tat 1.141058 Prob(F-s tatis tic) 0.000478

## Sumber: Output Eviews, 2017
Setelah hasil dari model common effect dan fixed effect diperoleh maka selanjutnya dilakukan Uji  Chow.  Pengujian  tersebut  dibutuhkan  untuk  memilih  model  yang  paling  tepat  diantara model common effect dan fixed effect .
Dependent Variable: AKMD Method: Panel Leas t Squares Date: 07/25/17   Tim e: 20:01 Sam ple: 2011 2015 Periods  included: 5 Cros s -s ections  included: 58 Total panel (balanced) obs ervations : 290
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.136942 0.011236 12.18782 0.0000 PL -0.023317 0.008753 -2.663989 0.0083 KAN -0.007984 0.014241 -0.560648 0.5756 Effects  Specification Cros s -s ection fixed (dum m y variables ) Period fixed (dum m y variables ) R-s quared 0.619652     Mean dependent var 0.109603 Adjus ted R-s quared 0.513626     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regres s ion 0.088947     Akaike info criterion -1.809527 Sum  s quared res id 1.788001     Schwarz criterion -0.999622 Log likelihood 326.3813     Hannan-Quinn criter. -1.485039 F-s tatis tic 5.844332     Durbin-Wats on s tat 2.721387 Prob(F-s tatis tic) 0.000000

## Tabel 4. Uji Chow
Sumber: Output Eviews, 2017
Hasil dari uji chow diatas menunjukkan bahwa Ho dengan model mengikuti model common effect ditolak.  Dikarenakan  hasil  probabilitas  lebih  besar  taraf  signifikansi  0,05  (5%),  oleh karena  itu  model  yang  dipilih  adalah  model fixed  effect .  Untuk  menentukan  model  regresi data panel yang tepat, selanjutnya melakukan  regresi  dengan  model random  effect .  Dimana,  efek  random  digunakan  untuk mengatasi  kelemahan  metode  efek  tetap  ( fixed  effect )  yang  menggunakan  variabel  semu. Hasil dari regresi dengan menggunakan model random effect dapat dilihat pada tabel diatas.
Tabel 5. Hasil Regresi dengan menggunakan panel least square model estimate random effect
Sumber: Output Eviews, 2017
Baik  pada  tabel  4  yang  menggunakan  model fixed  effect dan  tabel  5  yang  menggunakan model random  effect ,  semuanya  menunjukkan  hasil  variabel  independen  berpengaruh signifikan  terhadap  dependen  yaitu  arus  kas  masa  depan.  Namun  peneliti  belum  dapat menentukan model mana yang akan gunakan. Oleh karena itu diperlukan uji Hausman untuk mengetahuinya.  Pada  tabel  6  disajikan  hasil  dari  uji  Hausman  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan Eviews 9.
Untuk menentukan apakah model Random effects atau Fixed effects yang digunakan, peneliti perlu membandingkan nilai Uji Hausman dengan nilai Chi-Squre. Dimana, nilai Chi-Square didapat dari Chi-Square  tabel dengan nilai degree of freedom sebanyak independen variabel yaitu dua dengan menggunakan nilai  signifikansi 5% maka peneliti dapat memperoleh nilai 5.989.
Redundant Fixed Effects  Tes ts
Equation: Untitled Tes t cros s -s ection and period fixed effects
Effects  Tes t Statis tic d.f. Prob. Cros s -s ection F 5.879820 (57,226) 0.0000 Cros s -s ection Chi-s quare 263.741312 57 0.0000 Period F 0.520658 (4,226) 0.7206 Period Chi-s quare 2.660168 4 0.6162 Cros s -Section/Period F 5.530589 (61,226) 0.0000 Cros s -Section/Period Chi-s quare 264.884375 61 0.0000 Cros s -s ection fixed effects  tes t equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Leas t Squares
Date: 07/23/17   Tim e: 03:47 Sam ple: 2011 2015
Periods  included: 5
Cros s -s ections  included: 58
Total panel (balanced) obs ervations : 290 Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.156952 0.014732 10.65384 0.0000 X1 -0.037685 0.011514 -3.272922 0.0012 X2 -0.025503 0.012722 -2.004663 0.0460 Effects  Specification Period fixed (dum m y variables ) R-s quared 0.055610     Mean dependent var 0.109603 Adjus ted R-s quared 0.035588     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regres s ion 0.125249     Akaike info criterion -1.293177 Sum  s quared res id 4.439540     Schwarz criterion -1.204594 Log likelihood 194.5107     Hannan-Quinn criter. -1.257686 F-s tatis tic 2.777396     Durbin-Wats on s tat 1.140535 Prob(F-s tatis tic) 0.012203
Period fixed effects  tes t equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Leas t Squares Date: 07/23/17   Tim e: 03:47
Sam ple: 2011 2015
Periods  included: 5
Cros s -s ections  included: 58
Total panel (balanced) obs ervations : 290
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.137566 0.011156 12.33134 0.0000 X1 -0.024155 0.008631 -2.798663 0.0056 X2 -0.006844 0.012510 -0.547125 0.5848 Effects  Specification Cros s -s ection fixed (dum m y variables ) R-s quared 0.616147     Mean dependent var 0.109603 Adjus ted R-s quared 0.517681     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regres s ion 0.088575     Akaike info criterion -1.827940 Sum  s quared res id 1.804477     Schwarz criterion -1.068654 Log likelihood 325.0513     Hannan-Quinn criter. -1.523732 F-s tatis tic 6.257423     Durbin-Wats on s tat 2.715120 Prob(F-s tatis tic) 0.000000
Cros s -s ection and period fixed effects  tes t equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Leas t Squares Date: 07/23/17   Tim e: 03:47 Sam ple: 2011 2015 Periods  included: 5 Cros s -s ections  included: 58 Total panel (balanced) obs ervations : 290
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.157643 0.014632 10.77424 0.0000 X1 -0.038750 0.011366 -3.409301 0.0007 X2 -0.023648 0.011986 -1.972974 0.0495 R-s quared 0.051880     Mean dependent var 0.109603 Adjus ted R-s quared 0.045273     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regres s ion 0.124619     Akaike info criterion -1.316822 Sum  s quared res id 4.457074     Schwarz criterion -1.278858 Log likelihood 193.9392     Hannan-Quinn criter. -1.301611 F-s tatis tic 7.852211     Durbin-Wats on s tat 1.141058 Prob(F-s tatis tic) 0.000478
Dependent Variable: AKMD
Method: Panel EGLS (Two-way random  effects ) Date: 07/25/17   Tim e: 20:02 Sam ple: 2011 2015 Periods  included: 5
Cros s -s ections  included: 58 Total panel (balanced) obs ervations : 290 Swam y and Arora es tim ator of com ponent variances Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.142068 0.015783 9.001445 0.0000 PL -0.027055 0.008585 -3.151449 0.0018 KAN -0.012225 0.011474 -1.065444 0.2876 Effects  Specification S.D. Rho Cros s -s ection random 0.085515 0.4803 Period random 0.000000 0.0000 Idios yncratic random 0.088947 0.5197 Weighted Statis tics R-s quared 0.037318     Mean dependent var 0.046226 Adjus ted R-s quared 0.030610     S.D. dependent var 0.090602 S.E. of regres s ion 0.089204     Sum  s quared res id 2.283774 F-s tatis tic 5.562756     Durbin-Wats on s tat 2.155770 Prob(F-s tatis tic) 0.004264 Unweighted Statis tics R-s quared 0.045292     Mean dependent var 0.109603 Sum  s quared res id 4.488047     Durbin-Wats on s tat 1.096979

## Tabel 6. Uji Hausman
Sumber: Output Eviews, 2017
Jika  hasil  nilai  uji  Hausman  lebih  besar  dari  nilai  Chi-Squre  maka  model  yang  digunakan adalah Fixed  Effect ,  dan  apabila  sebaliknya  yang  terjadi  nilai  uji  Hausman  lebih  kecil  dari nilai kritisnya maka model yang digunakan adalah model Random Effect . Maka berdasarkan hasil uji Hausman  yang  tersaji pada tabel  diatas,  peneliti dapat  mengambil  keputusan untuk menggunakan  model fixed  effect ,  karena  nilai  Chi  Squre  yang  dihasilkan  dari  uji  Hausman lebih besar dari nilai Chi Squre tabel (6.958>5.989) dengan 2 degree of freedom (dua variabel independen).

## Hasil Uji Hipotesis 1
Tabel 7. Hasil Output Model Regresi
Sumber: Output Eviews, 2017
Hipotesis  1  yang  menyatakan  bahwa  persistensi  laba  memiliki  pengaruh  terhadap  arus  kas masa  depan.  Berdasarkan  kajian  teori  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  persistensi  laba diasumsikan  memiliki  pengaruh  terhadap  arus  kas  masa  depan.  Sehingga  asumsi  sementara pada penelitian ini berupa.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  panel  dengan  metode  OLS  secara  garis  besar menunjukkan  pengaruh  langsung  antara  persistensi  laba  terhadap  arus  kas  masa  depan, sebagaimana  nampak  dalam  tabel  diatas.  Dilihat  dari  tabel  diatas  menunjukkan  adanya pengaruh  signifikan  antara  persistensi  laba  terhadap  arus  kas  masa  depan  dengan  t-statistic sebesar -2.663989 dengan nilai Probabilitas sebesar 0.0083 < 0.05, sehingga pada penelitian ini H 1 diterima.

## Hasil uji hipotesis 2
Hasil  hipotesis  2  yang  menyatakan  bahwa  Komponen  akrual  neraca  memiliki  pengaruh terhadap  arus  kas  masa  depan.  Berdasarkan  kajian  teori  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section and period random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 6.957644 2 0.0308 Period random 0.000000 2 1.0000 Cross-section and period random 7.991856 2 0.0184
* Period test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.
** WARNING: estimated period random effects variance is zero.
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. X1 -0.024155 -0.027055 0.000001 0.0149 X2 -0.006844 -0.012225 0.000026 0.2928 Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: Y
Method: Panel EGLS (Period random effects)
Date: 07/23/17   Time: 03:43 Sample: 2011 2015
Periods included: 5
Cross-sections included: 58
Total panel (balanced) observations: 290 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.137566 0.011203 12.27983 0.0000 X1 -0.024155 0.008667 -2.786973 0.0058 X2 -0.006844 0.012562 -0.544840 0.5864 Effects Specification S.D. Rho Cross-section fixed (dummy variables) Period random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 0.088947 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.616147     Mean dependent var 0.109603 Adjusted R-squared 0.517681     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regression 0.088575     Sum squared resid 1.804477 F-statistic 6.257423     Durbin-Watson stat 2.715120 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.616147     Mean dependent var 0.109603 Sum squared resid 1.804477     Durbin-Watson stat 2.715120 Period random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. X1 -0.026074 -0.027055 0.000001 0.3150 X2 -0.014131 -0.012225 0.000029 0.7224
Period random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 07/23/17   Time: 03:43 Sample: 2011 2015 Periods included: 5 Cross-sections included: 58 Total panel (balanced) observations: 290 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.141481 0.011049 12.80479 0.0000 X1 -0.026074 0.008640 -3.017757 0.0028 X2 -0.014131 0.012666 -1.115635 0.2655 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.085515 0.4803 Period fixed (dummy variables) Idiosyncratic random 0.088947 0.5197 Weighted Statistics R-squared 0.044407     Mean dependent var 0.109603 Adjusted R-squared 0.024147     S.D. dependent var 0.090602 S.E. of regression 0.089501     Sum squared resid 2.266957 F-statistic 2.191866     Durbin-Watson stat 2.159718 Prob(F-statistic) 0.043917 Unweighted Statistics R-squared 0.049253     Mean dependent var 0.109603 Sum squared resid 4.469426     Durbin-Watson stat 1.095440
Cross-section and period random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. X1 -0.023317 -0.027055 0.000003 0.0284 X2 -0.007984 -0.012225 0.000071 0.6152
Cross-section and period random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 07/23/17   Time: 03:43 Sample: 2011 2015 Periods included: 5 Cross-sections included: 58 Total panel (balanced) observations: 290
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.136942 0.011236 12.18782 0.0000 X1 -0.023317 0.008753 -2.663989 0.0083 X2 -0.007984 0.014241 -0.560648 0.5756 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables) R-squared 0.619652     Mean dependent var 0.109603 Adjusted R-squared 0.513626     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regression 0.088947     Akaike info criterion -1.809527 Sum squared resid 1.788001     Schwarz criterion -0.999622 Log likelihood 326.3813     Hannan-Quinn criter. -1.485039 F-statistic 5.844332     Durbin-Watson stat 2.721387 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: AKMD
Method: Panel Leas t Squares Date: 07/25/17   Tim e: 20:01 Sam ple: 2011 2015
Periods  included: 5
Cros s -s ections  included: 58 Total panel (balanced) obs ervations : 290 Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.136942 0.011236 12.18782 0.0000 PL -0.023317 0.008753 -2.663989 0.0083 KAN -0.007984 0.014241 -0.560648 0.5756 Effects  Specification Cros s -s ection fixed (dum m y variables ) Period fixed (dum m y variables ) R-s quared 0.619652     Mean dependent var 0.109603 Adjus ted R-s quared 0.513626     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regres s ion 0.088947     Akaike info criterion -1.809527 Sum  s quared res id 1.788001     Schwarz criterion -0.999622 Log likelihood 326.3813     Hannan-Quinn criter. -1.485039 F-s tatis tic 5.844332     Durbin-Wats on s tat 2.721387 Prob(F-s tatis tic) 0.000000
komponen  akrual  diasumsikan  memiliki  pengaruh  terhadap  arus  kas  masa  depan. Berdasarkan hasil dalam tabel 6 diatas,  tidak terdapat pengaruh signifikan antara komponen akrual neraca terhadap arus kas masa depan dengan t-statistic sebesar -0.560648 dengan nilai Probabilitas sebesar 0.575 >0.05, sehingga pada penelitian ini H 2 ditolak. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa komponen akrual neraca  yang terdiri dari piutang, persediaan dan utang secara bersama-sama tidak dapat mempengaruhi arus kas masa depan.

## Uji Tambahan

## Komponen  akrual  (perubahan  piutang  dan  perubahan  persediaan)  terhadap  arus  kas masa depan
Dilihat dari hasil hipotesis ke 2  yang menyatakan bahwa komponen akrual  yang terdiri atas perubahan  piutang,  perubahan  persediaan  dan  perubahan  hutang  yang  diuji  secara  simultan (bersama) menunjukan hasil yang tidak signifikan. Peneliti mencoba melakukan uji tambahan untuk menguji variabel yang ada didalam komponen akrual secara parsial. Pengujian pertama yaitu  dengan  menggabungkan  total  dari  perubahan  piutang  dan  perubahan  persediaan.
Hasilnya diperoleh dalam table berikut.

## Tabel 9. Hasil Output Model Pegujian 1
Sumber: Output Eviews, 2017
Dilihat  dari  tabel  9  diatas  menunjukkan  tidak  adanya  pengaruh  signifikan  antara  komponen akrual  neraca  terhadap  arus  kas  masa  depan  dengan  t-statistic  sebesar  -1.287  dengan  nilai Probabilitas  sebesar  0.199>0.05,  sehingga  pada  penelitian  ini  ditolak.  Hasil  penelitian  ini menunjukan  bahwa  komponen  akrual  neraca  yang  terdiri  dari  perubahan  piutang  dan perubahan persediaan secara bersama-sama tidak dapat mempengaruhi arus kas masa depan.
Dengan  demikian,  komponen  akrual  perubahan  piutang    dan  perubahan  persediaan  tidak dapat digunakan untuk memprediksi arus kas masa depan.
Komponen  akrual  (perubahan  piutang  dan  perubahan  hutang  )  terhadap  arus  kas masa depan
Tabel 8. Hasil Output uji tambahan 2
Dependent Variable: AKMD Method: Panel Least Squares Date: 07/29/17   Time: 12:08 Sample: 2011 2015 Periods included: 5
Cross-sections included: 58 Total panel (balanced) observations: 290 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.111108 0.007750 14.33599 0.0000 KAN -0.041377 0.032129 -1.287829 0.1991 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables) R-squared 0.177987     Mean dependent var 0.109603 Adjusted R-squared -0.046527     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regression 0.130473     Akaike info criterion -1.045754 Sum squared resid 3.864250     Schwarz criterion -0.248504 Log likelihood 214.6343     Hannan-Quinn criter. -0.726336 F-statistic 0.792766     Durbin-Watson stat 2.286755 Prob(F-statistic) 0.859799

## Sumber: Output Eviews, 2017
Dilihat  dari  tabel  diatas  menunjukkan  adanya  pengaruh  signifikan  antara  komponen  akrual neraca  terhadap  arus  kas  masa  depan  dengan  t-statistic  sebesar  -3.229  dengan  nilai Probabilitas  sebesar  0.0014<0.05,  sehingga  pada  hasil  uji  penelitian  ini  diterima.  Hasil penelitian  ini  menunjukan  bahwa  komponen  akrual  neraca  yang  terdiri  dari  perubahan piutang  dan  perubahan  hutang  secara  bersama-sama  dapat  mempengaruhi  arus  kas  masa depan.  Dengan  demikian,  komponen  akrual  perubahan  piutang  dan  perubahan  hutang  dapat digunakan untuk memprediksi arus kas masa depan.
Komponen  Akrual  Neraca  (Perubahan  Persediaan  dan  Perubahan  Hutang)  terhadap Arus Kas Masa Depan
Tabel 9. Hasil Output uji tambahan 3
Sumber: Output Eviews, 2017
Dilihat  dari  tabel  9.  Diatas  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  antara komponen  akrual  neraca  terhadap  arus  kas  masa  depan  dengan  t-statistic  sebesar  -2.836 dengan nilai Probabilitas sebesar 0.0050<0.05, sehingga pada hasil uji penelitian ini diterima. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa komponen akrual neraca yang terdiri dari  perubahan persediaan  dan  perubahan  hutang  secara  bersama-sama  dapat  mempengaruhi  arus  kas  masa depan.  Dengan  demikian,  komponen  akrual  perubahan  persediaan  dan  perubahan  hutang dapat digunakan untuk memprediksi arus kas masa depan.
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.121712 0.008402 14.48644 0.0000 KAN -0.159252 0.049309 -3.229671 0.0014 Effects  Specification Cros s -s ection fixed (dum m y variables ) Period fixed (dum m y variables ) R-s quared 0.208358     Mean dependent var 0.109603 Adjus ted R-s quared -0.007861     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regres s ion 0.128040     Akaike info criterion -1.083400 Sum  s quared res id 3.721479     Schwarz criterion -0.286150 Log likelihood 220.0930     Hannan-Quinn criter. -0.763982 F-s tatis tic 0.963641     Durbin-Wats on s tat 2.350613 Prob(F-s tatis tic) 0.556898
Dependent Variable: AKMD Method: Panel Leas t Squares Date: 07/29/17   Tim e: 12:12 Sam ple: 2011 2015 Periods  included: 5 Cros s -s ections  included: 58
Total panel (balanced) obs ervations : 290 Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 0.118243 0.008148 14.51250 0.0000 KAN -0.105953 0.037354 -2.836495 0.0050 Effects  Specification Cros s -s ection fixed (dum m y variables ) Period fixed (dum m y variables ) R-s quared 0.200325     Mean dependent var 0.109603 Adjus ted R-s quared -0.018088     S.D. dependent var 0.127539 S.E. of regres s ion 0.128688     Akaike info criterion -1.073304 Sum  s quared res id 3.759241     Schwarz criterion -0.276054 Log likelihood 218.6291     Hannan-Quinn criter. -0.753886 F-s tatis tic 0.917182     Durbin-Wats on s tat 2.342463 Prob(F-s tatis tic) 0.649346

## E. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  penelitian  ini  dapat melaporkan bahwa persistensi laba berpengaruh positif dan signifikan terhadap arus kas masa depan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  laba  yang  persisten  dapat  digunakan  untuk mempredikasi arus kas masa depan.
Hasil  lainnya  menunjukkan  bahwa  komponen  akrual  neraca  yang  terdiri  atas  perubahan piutang,  perubahan  persediaan  dan  perubahan  hutang,  tidak  berpengaruh  terhadap  arus  kas masa depan. Hal ini mengindikasikan bahwa komponen akrual neraca tidak dapat digunakan untuk  memprediksi  arus  kas  masa  depan.  Sedangkan,  berdasarkan  hasil  uji  tambahan menunjukkan bahwa komponen akrual neraca dengan hanya menggabungkan total perubahan piutang dan perubahan persediaan secara bersama tidak mempengaruhi arus kas masa depan. Artinya  arus  kas  masa  depan  tidak  dapat  diprediksi  dengan  komponen  akrual  neraca,  jika hanya menggabungkan perubahan piutang dengan perubahan persediaan.
Hasil uji berikutnya melaporkan bahwa gabungan dari perubahan piutang dengan perubahan hutang secara bersama berpengaruh signifikan. Artinya, arus kas masa depan dapat diprediksi dengan  komponen  akrual  neraca  dengan  menggunakan  perubahan  piutang  dan  perubahan hutang. Terakhir peneliti melakukan pengujian dengan menggabungkan total dari perubahan persediaan  dan  perubahan  hutang  secara  bersama  yang  hasil  menunjukkan  pengaruh  yang signifikan.  Artinya,  arus  kas  masa  depan  dapat  diprediksi  dengan  komponen  akrual  berupa perubahan persediaan dan perubahan hutang.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas,  maka  penulis  dapat  memberikan  saran  untuk  peneliti selanjutnya,  yaitu  pertama,  peneliti  selanjutnya  diharapkan  dapat  menambahkan  rentang waktu  pengamatan  dan  menambah  variabel  independent  untuk  meningkatkan  akurasi penelitian  serta  menambah  objek  penelitian,  tidak  hanya  pada  perusahaan  manufaktur  saja, karena  memungkinkan  ditemukan  hasil  yang  berbeda  jika  dilakukan  pada  objek  yang berbeda.  Kedua,  bagi  investor  dan  calon  investor  dipasar  modal  perlu  memperhatikan kualiatas dari laba, yang dapat diukur dari laba tahun berjalan dengan laba tahun lalu. Karena laba  yang  berkualitan  menunjukan  laba  yang  persisten  dan  hal  tersebut  terbukti mempengaruhi arus kas masa depan.

## F. Daftar Referensi
Andayani,  Rai  Dwi  &  I  Gede  Ary  Wirajaya.  (2015).  Kemampuan  laba,  arus  kas  operasi dalam  memprediksi  arus  kas  masa  depan.  E-jurnal  akuntansi  Universitas  Udanaya 10.3.882-896.
Baridwan, Zaki.(2004). Intermedit Accounting, Edisi Kedelapan . Yogyakarta: BPFE.
Barth,  et.al.  (2001).  Financial    Analysts  and  The  Pricing  of  Accruals.  Working  Papper. Research paper series, Graduated School of Bussiness Stanford University.
Dechow,  et.al.  (1998).  The  Quallity  of  Accrual  and  Earnings:  The  Role  of  Accruals Estimation Errors. The Accounting Review, 77 (Supplement), 35-39.
Ebaid,  Ibrahim  El-Sayed.  (2010).  Accrual  and  the  prediction  of  future  cash  flows , Management Reasearch, Vol. 34 No. 7, pp. 838-853.
Francis,  J.  et.al.  (2004).  Cost  of  equity  and  Earnings  attributes.  The  Accounting  Review79 (4): 967-1010.
Ghozali, Imam. (2013). Aplikasi analisis multivariate dengan program ibm spss Edisi Tujuh. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Gujarati, Damodar N. (2009) . Dasar-dasar Ekonometrika, Buku 1, Edisi 5. Jakarta: Salemba Empat.
Harapan, Sofyan Sayfri. (2010). Teori Akuntansi Laporan Keuangan. Jakarta: Bumi Aksara.
Hayn, C. (1995). The Information Content of Losses. Journal of Accounting and Economics,
20, 125-153. ISSN: 2302-8556.
Kieso, Donald E., Jerry J. Weygandt, Terry D Warfield. (2008) . Akuntansi intermediate jilid 1. Jakarta: Erlangga.
Penman.  (2009).  Financial  Statement  Analysis  and  Security  Valuation.  Four  Edition. Singapore: McGRAW-HILL
Prayoga,  Irfan  Bagus  Dwi.  2012. Pengaruh  laba  bersih  dan  komponen-komponen  akrual terhadap  arus  kas  aktivitas  operasi  di  masa  depan. Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis. Universitas Diponegoro.
Sccott,  W.  R.  (2009).  Financial  Accounting  Theory.  Fifth  Edision.  Prentice-Hall International, Inc.
Situs resmi Bursa Efek Indonesia. (2017) . www.idx.co.id. Diakses tanggal 10April 2017.
Sloan, R. G. (1996). Do Stock Prices Fully Reflect Information in Accruals and Cash Flows about Future Earning? The Accounting Review 71 (July), pp 289-315.
Spence, M. (2009). Job Market Signaling. The Quartely Journal of Economic, Vol.87 (No.3): 355-374.
Subramanyam,  Wild,  Jhon.  J,  K.R.  (2014) .  Analisis  laporan  keuangan  buku  1,  Edisi  ke  8, Jakarta: Salemba Empat .
Sugiyono. (2015). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif r&d. Bandung: Alfabeta.
Sulistyawan,  Wahyu  &  Aditya  Septiani.  (2015) . Pengaruh  laba  bersih,  arus  kas  operasi  dan komponen-komponen  akrual  dalam  memprediksi  arus  kas  operasi  di  masa  depan . Diponegoro Journal of Accounting, Vol. 4, No. 4, Hlm. 1-11.
Triyono. (2011). Dampak Kualitas Laba Terhadap Kemampuan Prediksi Laba, Arus Kas, dan Komponen  Akrual.  Simposium  Nasional  Akuntansi  XIV.  Aceh:  Universitas  Syiah Kuala Banda Aceh.
Tucker, Jennifer W. dan Paul A Zarowin. (2006). Does Income Smoothing Improve Earnings Informativeness?. The Accounting Review, 81 (1), hal. 251-270.
Winarno,  Wing  Wahyu.  (2011). Analisis  Ekonometrika  dan  Statistika  dengan  Eviews . Yogyakarta: BPFE.