PENGARUH UKURAN PERUSAHAAN, GROWTH , LEVERAGE , PROFITABILITAS DAN TINGKAT INTERNASIONALISASI TERHADAP PENGUNGKAPAN ASET BIOLOGIS Joko Santoso dan Susi Handayani Universitas Negeri Surabaya E-mail: joko.17080694052@mhs.unesa.ac.id dan susihandayani@unesa.ac.id
Diterima : 23
Februari 2021
Direvisi : 11 Maret 2021 Disetujui : 12 Maret 2021

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  ialah  mendapatkan  bukti  empiris  mengenai determinasi pengungkapan aset biologis. Periode penelitian ini yaitu dari  tahun  2016  hingga  2019  yang  disesuaikan  dengan  berlakunya PSAK  69  pada  1  Januari  2018  sehingga  periode  tersebut  dapat merepresentasikan dua tahun sebelum berlakunya PSAK 69 dan dua tahun  sesudahnya.  Artikel  ini  menggunakan  metode  kuantitatif dengan  teknik  analisis  Regresi  Linear  Berganda.  Variabel  yang digunakan  pada  penelitian  ini  ialah  Ukuran  Perusahaan, Growth , Leverage ,  Profitabilitas  dan  Tingkat  Internasionalisasi  sebagai variabel  independen  dan  Pengungkapan  Aset  Biologis  sebagai variabel dependen. Sampel pada penelitian ini  menggunakan metode purposive sampling dan didapatkan 17 perusahaan  sebagai  sampel. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa Ukuran Perusahaan memiliki dampak positif terhadap pengungkapan aset Biologis  baik sebelum  atau  sesudah  adanya  pemberlakuan  PSAK 69.  Sedangkan  untuk Growth , Leverage ,  Profitabilitas  dan  Tingkat
Internasionalisasi  tidak  memiliki  dampak  terhadap  pengungkapan aset Biologis baik sebelum atau sesudah adanya PSAK 69.
Kata  Kunci : Aset  Biologis,  Pengungkapan  Aset  Biologis, PSAK
69

## Abstract
This  research  aims  to  obtain  empirical  evidence  regarding  the determination of disclosure of biological assets. This research period is from 2016 to 2019 which is adjusted to the enactment of PSAK 69 on January 1, 2018 so that this period can represent two years before the enactment of PSAK 69 and two years after that. This article uses quantitative  methods  with  multiple  linear  regression  analysis techniques.  The  variables  used  in  this  study  are  company  size, growth,  leverage,  profitability  and internasionalization  level  as independent  variables  and  disclosure  of  biological  assets  as dependent  variables.  The  sample  in  this  study used  purposive sampling  method  and  obtained  17  companies  as  samples.  This research concludes that Company Size has a positive impact on the disclosure  of  biological  assets,  either  before  or  after  the implementation  of  PSAK  69.  While  for  Growth,  Leverage, Profitability and Internasionalization Level does not  have  an impact on disclosure of biological assets, either before or after the existence of PSAK 69.
Keywords : Biological  Asset,  Biological  Asset   Disclosure, PSAK 69

## Pendahuluan
Indonesia merupakan negara kepulauan yang terdiri dari 17.504 pulau, negara ini memiliki  luas  daratan  1922.570  km 2 .  Letak  Indonesia  berada  pada  garis  khatulistiwa, sehingga Indonesia memiliki iklim tropis. Melalui ilmu geografis, posisi wilayah Indonesia berada  pada  pertemuan  tiga  lempeng  tektonik  yang  menjadikan  Indonesia  mempunyai banyak  gunung  aktif  sehingga  berpengaruh  pada  kesuburan  tanah  yang  baik.  Produksi sumber daya alam yang besar menjadi salah satu bukti konkritnya. Hampir seluruh tanaman dapat  hidup  dan  berkembang  dengan  baik  di  Indonesia  sehingga  menjadikan  negara  ini disebut sebagai negara agraris.
Menurut  Kementerian  Pertanian,  negara  agraris  adalah  negara  dengan  pekerjaan mayoritas  penduduknya  ialah  petani.  Petani  bekerja  untuk  memproduksi  pangan  dan hal lain yang dibutuhkan manusia dari sumber daya alam yang ada  dengan  menanam berbagai macam  jenis  tanaman,  hal  ini  disebut  sektor  agrikultur.  Tujuan  sektor  agrikultur  adalah penyediaan pangan (Duwu, Daat, & Andrianti, 2018).  Sektor  agrikultur merupakan sektor yang berperan penting bagi perekonomian Indonesia, hal ini dapat dilihat dari kontribusi terhadap  Produk  Domestik  Bruto,  sumber  devisa,  sumber  pendapatan  dan  lapangan pekerjaan, serta ketahanan pangan nasional.
Sektor  agrikultur  dibagi  menjadi  sektor  kehutanan,  perikanan,  holtikultura, peternakan,  dan  perkebunan.  Entitas  sektor  agrikultur  utamanya  bidang  perkebunan  kini semakin  bertambah  jumlahnya  dengan  memanfaatkan  keunggulan  geografis  Indonesia. Pelaku usaha perkebunan Indoensia dapat menanam berbagai jenis tanaman nilai manfaat dari hasilnya. Banyaknya entitas sektor agrikultur  bidang perkebunan disajikan dalam data berikut:
Tabel 1. Perusahaan perkebunan besar menurut jenis tanaman (2014-2018) Tanaman Tahun 2014 2015 2016 2017 2018 Karet 315 316 315 320 335 Kelapa 107 107 107 107 107 Kelapa sawit 1601 1600 1592 1695 1756 Kopi 89 91 89 92 94 Kakao 86 85 80 78 81 The 96 98 97 94 94 Cengkeh 52 52 52 52 52 Kapuk 1 1 1 1 1 Kina 2 2 1 1 1 Tebu 97 98 98 98 96 Tembakau 6 8 7 7 5
Sumber: (Badan Pusat Statistik, 2020)
Hasil data yang tertera dalam tabel 1 secara umum dari tahun 2014 hingga 2018 terjadi peningkatan jumlah perusahaan. Peningkatan ini membawa pengaruh yang positif bagi  kinerja  sektor  agrikultur  yang  mana  meningkat  dari  3,85%  menjadi  3,91%. Peningkatan jumlah perusahaan juga mampu meningkatkan produktifitas, hal ini tentunya berdampak pada kontribusi sektor agrikultur terhadap PDB Indonesia.
Perusahaan  agrikultur  memiliki  pembeda  dari  perusahaan  sektor  lainnya  yakni adanya  aset  biolgis.  Aset  biologis  menurut  Ikatan  Akuntan  Indonesia  (Indonesia,  2018) diartikan sebagai tumbuhan dan hewan yang berkarakter unik dan khusus  yaitu mengalami transformasi  biologis.  Karakter  khusus  tersebut  memungkinkan  penyajian informasi berupa    pengungkapan    dalam     laporan      keuangan     menjadi     bias. Hal    ini menjadikan        pengungungkapan          lebih          mengenai          aset          biologis  menjadi
penting dan harus dilakukan oleh
setiap perusahaan agrikultur. Pengungkapan adalah penyajian informasi yang dibutuhkan sehingga tujuan laporan keuangan dapat tercapai. (Hayati & Serly, 2020). Pengungkapan adalah  penyampaian  yang  dilakukan  entitas  atas  informasi  keuangan  dan  non  keuangan guna meminimalisir kesenjangan informasi antara manajemen dan investor. Di Indonesia regulasi mengenai aset biologis terdapat dalam PSAK 69 tentang Agrikultur yang berlaku efektif mulai 1 Januari 2018.
Berdasarkan beberapa riset terdahulu faktor yang mempengaruhi pengungkapan aset biologis ialah Biological aset intensity , Ukuran Perusahaan, Jenis KAP, Growth , Leverage , Profitabilitas dan Tingkat Internasionalisasi. Penelitian terdahulu memperoleh hasil bahwa faktor Biological  aset  intensity dan  Jenis  KAP  telah  memperoleh  hasil  yang  cukup konsisten  yakni  berpengaruh  positif.  Hasil  tersebut  dikemukakan  oleh  Selahudin  et  al., (2018) dan Duwu et al., (2018). Namun untuk faktor-faktor yang lain masih menunjukkan inkonsistensi  dan  membutuhkan  penelitian  lebih  lanjut.  Ukuran  perusahaan  dalam penelitian Duwu et al., (2018) hasilnya berbeda dengan penelitian Yurniwati et al., (2018). Sedangkan Growth dan Leverage diungkapkan  hasilnya  berbeda  antara  penelitian Selahudin et al., (2018) dan Hayati & Serly, (2020). Untuk profitabilitas  juga diungkapkan berbeda  hasil  antara  penelitian  Duwu  et  al.,  (2018)  dan  Riski  et  al.,  (2019).  Sedangkan untuk variabel Tingkat Internasionalisasi baru sekali diteliti oleh Hayati & Serly, (2020). Oleh  sebab  itu  penelitian  ini  akan  menggunakan  lima  faktor  dengan  hasil  yang  belum konsisten  yakni  Ukuran  perusahaan, Growth , Leverage ,  Profitabilitas  dan  Tingkat Internasionalisasi  guna  memastikan  pengaruh  dari  setiap  faktor  tersebut  dalam pengungkapan aset biologis.
Ukuran  perusahaan  menurut  Niresh  &  Velnampy,  (2014)  adalah  banyaknya  variasi kapasitas  produksi  dan  layanan  yang  diberikan  kepada  pelanggan.  Perusahaan  besar memiliki pemegang kepentingan yang lebih luas dibandingkan perusahaan kecil (Duwu et al.,  2018).  Artinya  semakin  besar  perusahaan  maka  pengungkapan  atas  aset  biologis semakin detail untuk menjamin semua kebutuhan pemangku kepentingan terpenuhi. Hal ini didukung  oleh  Selahudin  et  al.,  (2018)  yang  menyatakan  bahwa  perusahaan  besar cenderung  lebih  detail  dalam  mengungkapkan,  hal  ini  juga  dipengaruhi  adanya  biaya pengungkapan yang relatif besar.
Growth ialah  rasio  pertumbuhan  yang  mana  menggambarkan  pertumbuhan perusahaan setiap tahun. Pengukuran growth dilakukan dengan melakukan analisis trend . Menurut  Gibson  (2009)  analisis trend merupakan  analisis  mengenai  laporan  keuangan historis  guna  diperbandingkan.  Semakin  tinggi Growth menunjukkan  indikasi meningkatnya kinerja perusahaan. Peningkatan kinerja ini akan  dituangkan  dalam laporan keuangan guna memberikan sinyal kepada investor bahwa perusahaan  layak untuk menjadi tempat investasi. Tidak hanya itu, tingginya growth perusahaan akan juga akan menjadikan pengungkapan  aset  biologis  yang  lebih  terperinci  guna  menginformasikan  pertumbuhan tersebut.
Leverage adalah rasio struktur modal yang mengindikasikan  tingkat  hutang. Semakin tinggi leverage maka  semakin  tinggi  pula  biaya  agensi  (Selahudin  et  al.,  2018).  Biaya agensi  tersebut  dikarenakan  adanya  kemungkinan  pemindahan  kekayaan  debitur  kepada kreditur.  Perusahaan  harus  mengungkapkan  lebih  terperinci  informasi  yang  diperlukan kepada stakeholder dalam  hal  ini  yaitu  kreditur  untuk  memberikan signal bahwa perusahaan  mampu  memenuhi  tanggung  jawabnya  sehingga  hak  kreditur  tidak  akan terganggu.
Salah  satu  alat  ukur  kinerja  perusahaan  adalah  rasio  profitabilitas.  Profitabilitas menunjukkan  gambaran  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  profit.  Menurut Sinurat  &  Sembiring,  (2016)  bahwa  tingginya  keuntungan  akan  menjadikan  manajemen berusaha menyajikan informasi yang  lebih  luas dan  terperinci.  Manajer memberikan
informasi  yang  lebih  rinci  guna  memastikan  kompensasi  ataupun  bonus  serta  jabatan mereka  (R.  D.  das  N.  L.  da  S.  Goncalves,  2015).  Tujuan  lain  dari  pengungkapan  yang terperinci ialah untuk memberikan signal atau tanda kepada stakeholder mengenai kondisi kinerja perusahaan.
Tingkat  Internasionalisasi  merupakan  hal  yang  berkaitan  dengan  aktivitas  atau kegiatan  perusahaan  secara  internasional  (R.  D.  das  N.  L.  da  S.  Goncalves,  2015). Perusahaan  yang  melakukan  kegiatan  internasional  memiliki  lebih  banyak stakeholder sehingga dituntut untuk meningkatkan pengungkapan (Sa’diyah et al., 2019). Peningkatan pengungkapan  juga  dikarenakan  tingkat  kompleksitas  yang  tinggi  sehingga  pengguna laporan keuangan mampu mendapatkan informasi yang dibutuhkan.
Penelitian  dilakukan  dengan  dasar  penerapan  PSAK  69  yang  mengadopsi  IAS  41 yakni  berlaku  efektif  1  Januari  2018.  Tujuan  penelitian  ini  ialah  untuk  menguji  apakah terdapat  perbedaan  determinasi  pengungkapan  aset  biologis  antara  sebelum  berlakunya PSAK 69 dan sesudahnya. Oleh sebab itu peneliti memilih periode pengungkapan yakni dari tahun buku 2016 hingga 2019 yang mana itu merupakan dua tahun sebelum berlakunya PSAK 69 dan dua tahun setelah berlakunya PSAK tersebut.

## Metode Penelitian
Jenis penelitian yang dipakai dalam penelitian ini yakni penelitian kuantitatif, maka data  yang  akan  dipakai  ialah  data  kuantitatif.  Sedangkan  sumber  data  penelitian  ini memakai data sekunder dari laporan tahunan. Data yang digunakan ditemukan pada website www.idx.co.id yang merupakan website resmi Indonesian Stock Exchange dan didukung data dari website resmi perusahaan. Penelitian ini teknik pengumpulan  data yang dipakai berupa  dokumentasi.  Populasi  untuk  penelitian  ini  ditentukan  yaitu  perusahaan  yang tercatat pada BEI sektor agrikultur. Sedangkan sampel ditentukan menggunakan Purposive Sampling dengan kriteria sampling yang  dipakai  sebagai berikut:
1. Entitas  sektor  agrikultur  yang  sudah listing di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016- 2019.
2. Entitas sektor agrikultur yang mempublikasikan laporan tahunan pada periode 2016- 2019.
Berdasarkan  judul  dan  tujuan  penelitian  saat  ini  terdapat  dua  jenis  variabel  yang diteliti yakni variabel independen yang terdiri atas Ukuran  Perusahaan, Growth , Leverage , Profitabilitas,  dan  Tingkat  Internasionalisasi,  dan  Pengungkapan  Aset  Biologis  sebagai variabel  dependen.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  data  berupa  analisis regresi linear berganda. Regresi linear berganda ialah model prediksi yang terdiri dari dua Variabel independen atau lebih dengan data yang digunakan berupa numerik. (Sugiyono, 2019) Model regeresi berganda dalam penelitian adalah:
𝑌 = C + bX1 + bX2 + bX3 + e
Y : Biological Asset Disclosure C : Konstanta bX1 : Nilai beta Ukuran Perusahaan bX2 : Nilai beta Growth bX3 : Nilai beta Leverage bX4 : Nilai beta Profitabilitas bX5 : Nilai beta Tingkat Internasionalisasi e : Nilai  pengganggu  (nilai-nilai  diluar variabel persamaan)

## Hasil dan Pembahasan
1. Deskripsi Data
Deskripsi  data  dapat  disajikan  melalui  statistik  deskriptif.  Berikut  adalah  statistik deskriptif dari setiap Variabel yang digunakan pada riset ini:
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel N Min Max Mean Std. Deviation Y 68 36,111  69,444 51,144 9,185 X1 68 26,518  31,184 29,548 1,180 X2 68 -0,371 0,408 0,026 0,141 X3 68 -2,542 30,639 1,912 4,077 X4 68 -0,583 0,150 -0,008 0,116 X5 68 0,000 1,000 0,180 0,259 Sumber: Output SPSS Versi 20
Berdasarkan tabel di atas jumlah sampel yang digunakan ialah 68 yakni terdiri dari 17 emiten yang telah terdaftar di BEI sektor Agrikultur pada periode 2016 - 2019 dan selalu menerbitkan annual  report selama  periode  tersebut.  Pada  tabel  di  atas  juga menginformasikan nilai Minimal, Maksimal, Mean dan standar deviasi dari setiap variabel.
2. Hasil Analisis Data

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Pada penelitian ini analisis regresi berganda akan dilakukan dua kali yakni pada periode 2016 hingga 2017 dan pada periode 2018 hingga 2019. Hal ini menjadikan terdapat dua model penelitian yang harus diuji sehingga masing-masing model harus dilakukan uji asumsi klasik yang mana merupakan syarat dilakukannya analisis regresi linear berganda. Pengujian  asumsi  klasik  pada  riset  ini  terdiri  dari  beberapa  uji  yakni  Uji  Normalitas, Multikolinearitas, Heterokedastisitas dan Autokorelasi.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas penelitian ini menggunakan one-sample Kolmogorov-Smirnow (K-S). Indikator dari uji ini dapat dilihat dari nilai signifikansinya atau Asymp. Sig (2 Tailed) . Jika nilai indikator menunjukan angka ≥ 0,05 maka data terdistribusi  normal. Berikut adalah hasil pengujian normalitas masing-masing model
Tabel 2. Hasil Pengujian Normalitas Periode 2016-2017 Periode 2016-2017  Periode 2018-2019 N 34 34 Kolmogorov-Smirnov Z 0,671 0,505 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,759 0,960 Sumber: Output SPSS Versi 20
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  diuraikan  bahwa  untuk  model  Tahun  2016  –  2017 mendapatkan angka signifikansi sebesar 0,759. Sedangkan untuk model  Tahun 2018- 2019 menunjukkan angka 0,960. Hal ini berarti asumsi normalitas pada kedua model terpenuhi karena  nilai  indikator Asymp.  Sig  (2  Tailed) berada  di  atas  0,05  yang  mana  hal  tersebut mengindikasikan data terdistribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji ini indikatornya ialah menggunakan nilai Tolerance dan Variance  Infliator Factor (VIF). Jika angka tolerance menunjukkan lebih dari 0,1 dan VIF menunjukkan nilai kurang dari  10  maka  tidak  terdapat  indikasi  multikolinearitas.  Berikut  adalah  hasil  pengujian multikolinearitas masing-masing Variabel pada setiap model
Tabel 3. Hasil Pengujian Multikolinearitas Periode 2016-2017 Unstandardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Tolerance VIF ( Constant ) -62,594 28,561  -2,192  0,037 X1 3,643 0,965 3,776  0,001 0,808 1,237 X2 -8,506 10,108  -0,841  0,407 0,604 1,657 X3 0,318 0,207 1,536  0,136 0,850 1,176 X4 16,514 12,951 1,275  0,213 0,568 1,759 X5 2,575 4,404 0,585  0,563 0,822 1,217 Periode 2018-2019 Model Unstandardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Tolerance VIF ( Constant ) -63,176 30,312  -2,084  0,046 X1 3,994 1,017 3,928  0,001 0,955 1,047 X2 8,671 10,421 0,832  0,412 0,558 1,793 X3 0,008 0,549 0,014  0,989 0,972 1,028 X4 -19,366 12,761  -1,518  0,140 0,562 1,780 X5 2,486 4,582 0,542  0,592 0,962 1,039 Sumber: Output SPSS Versi 20
Berdasarkan informasi mengenai hasil uji di atas bahwa Nilai Tolerance untuk model 2016-2017 secara keseluruhan berada di atas 0,1 dan angka VIF-nya berada di bawah 10. Sedangkan  untuk  periode  2018-2019  secara  keseluruhan  melebihi  0,1  dan  untuk  angka VIF-nya berada dikisaran kurang dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa  kedua model di atas yakni 2016-2017 dan 2018-2019 terbebas dari indikasi multikolinearitas.

## 3. Uji Heterokedastisitas
Pada penelitian ini indikatornya ialah menggunakan grafik Scatterplot yakni apabila grafik  berpola  maka  terdapat  indikasi  heterokedastisitas.  Model  yang  baik  ialah  model penelitian yang bersifat homokedastisitas.
Gambar 1 Hasil uji Heterokedastisitas Periode 2016-2017 (Sumber: Output SPSS Versi 20)
Hasil dari pengujian ini ialah pada model tahun 2016 – 2017 memiliki pola yang tidak beraturan artinya model tersebut menunjukkan indikasi homokedastisitas.
Gambar 2 Hasil uji Heterokedastisitas Periode 2018-2019 (Sumber: Output SPSS Versi 20)
Sedangkan untuk pengujian  model tahun 2018 – 2019 memperoleh hasil  yang sama yakni  pola  tidak  beraturan.  Sehingga  dari  pengujian  ini  masing-masing  model  tidak mengalami indikasi Heterokedastisitas dan lolos untuk uji ini.
4. Uji Autokorelasi
Autokorelasi pada riset ini diuji dengan analisis Run Test dengan indikator apabila angka  signifikansi  atau Asymp.  Sig  (2  Tailed) lebih  dari  0,05  maka  tidak  terdapat autokorelasi. Berikut adalah hasil pengujian pada masing-masing model
Tabel 4. Hasil Pengujian Autokorelasi
Periode 2016-2017 Periode 2018-2019 Test Value a 0,66010 0,80621 Total Cases 34 34 Z -1,567 -1,916 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,117 0,055 Sumber: Output SPSS Versi 20
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan di atas,  bahwa  pada  model  tahun 2016 – 2017 mendapatkan angka signifikansi 0,117. Sedangkan untuk hasil pada model tahun 2018  -2019  berdasarkan  hasil  pengujian  yang  disajikan  di  atas,  memiliki  nilai  sebesar 0,055.  Hal  ini  bermakna  bahwa  pada  kedua  model  di  atas  tidak  terdapat  indikasi autokorelasi.

## Uji Kelayakan Model Regresi

## a. Uji F
Pada penelitian ini uji F dilakukan dengan menggunakan ANOVA dengan indikator apabila  angka  Sig.  kurang  dari  sama  dengan  0,05  maka  model  dikatakan  layak.  Berikut adalah hasil pengujian untuk masing-masing Model yang digunakan pada penelitian ini
Tabel 5. Hasil Pengujian Uji F
Periode 2016-2017
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 828,554 5 165,711  4,816 0,003 Residual 963,410 28 34,408 Total 1791,964 33 Periode 2018-2019 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 799,726 5 159,945  3,405 0,016 Residual 1315,430 28 46,980 Total 2115,156 33 Sumber: Output SPSS Versi 20
Berdasarkan hasil pengujian  yang disajikan  pada tabel di atas pada model tahun 2016 –  2017  mendapatkan  angka sig ,  0,003  yang  artinya  kurang  dari  0,05  maka  model  ini dikatakan  layak.  Sedangkan  model  yang  kedua  ialah  model  tahun  2018  –  2019  yang mendapatkan  nilai sig .  0,016  yang  artinya  juga  di  bawah  0,05  maka  model  kedua  juga dikatakan layak.
b. Koefisien Determinasi
Berikut adalah hasil pengujian untuk masing-masing model
Tabel 6. Hasil uji Koefisien Determinasi Periode 2016-2017 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0,680 a 0,462 0,366 5,865791 Periode 2018-2019 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0,615 a 0,378 0,267 6,854169 Sumber: Output SPSS Versi 20
Berdasarkan hasil pengujian tersebut pada model tahun 2016-2017 R Square bernilai 0,462  atau  46,2%  yang  artinya  variabel  independen  pada  model  ini  46,2%  dapat menjelaskan  variabel  dependennya  sedangkan  untuk  53,8%  dipengaruhi  variabel  lain  di luar variabel independen. Sedangkan pada model tahun 2018-2019 R Square bernilai 0,378 atau  37,8%  yang  artinya  variabel  independen  pada  model  ini  37,8%  dapat  menjelaskan variabel  dependennya  sedangkan  untuk  62,2%  dipengaruhi  variabel  lain  di  luar variabel independen.

## Uji Hipotesis
Berdasarkan  pengolahan  data  melalui  SPSS  versi  20  dihasilkan  output  sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Regresi Berganda Tahun 2016 – 2017 Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error ( Constant ) -62,594 28,561  -2,192  0,037 X1 3,643 0,965  3,776  0,001 X2 -8,506 10,108  -0,841  0,407 X3 0,318 0,207  1,536  0,136 X4 16,514 12,951  1,275  0,213 X5 2,575 4,404  0,585  0,563 Sumber: Output SPSS Versi 20
Berdasarkan  hasil  di  atas  maka  Model  Regresi  Berganda  untuk  tahun  2016-2017 dapat dituangkan sebagai berikut:
Y = -62,594 + 3,463 X1 – 8,506 X2 + 0,318 X3 + 16,514 X4 + 2,575 X5 + e
Berdasarkan hasil pengujian parsial di atas, maka dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Variabel X1 yang merupakan kode dari variabel  ukuran perusahaan pada model tahun 2016-2017 menunjukkan angka sig. 0,001. Hal ini bermakna bahwa pada model tahun 2016-2017  variabel  ukuran  perusahaan  memiliki  dampak  pada pengungkapan  aset biologis. Oleh sebab itu pada model tahun 2016-2017 Hipotesis 01 (H 0 1) ditolak.
2. Variabel X2 yang  merupakan simbol dari variabel Growth pada model tahun 2016- 2017 menunjukkan angka sig. 0,407. Hal ini bermakna bahwa pada model tahun 2016- 2017 variabel Growth tidak memiliki dampak pada pengungkapan  aset biologis. Oleh sebab itu pada model tahun 2016-2017 Hipotesis 02 (H 0 2) diterima.
3. Variabel X3 yang merupakan simbol dari variabel Leverage pada model tahun 2016- 2017 menunjukkan angka sig. 0,136. Hal ini bermakna bahwa pada model tahun 2016- 2017  variabel Leverage tidak  memiliki  dampak  pada  pengungkapan  aset  biologis. Oleh sebab itu pada model tahun 2016-2017 Hipotesis 03 (H 0 3) diterima.
4. Variabel  X4  yang  merupakan  simbol  dari  variabel  Profitabilitas  pada  model  tahun 2016-2017  menunjukkan  angka  sig.  0,213.  Hal  ini  bermakna  bahwa  pada  model tahun  2016-2017  variabel Profitabilitas tidak  memiliki  dampak  pada  pengungkapan aset biologis. Oleh sebab itu pada model tahun 2016-2017 Hipotesis 04 (H 0 4) diterima.
5. Variabel  X5  yang  merupakan  simbol  dari  variabel  Tingkat  Internasionalisasi  pada model  tahun  2016-2017  menunjukkan  angka  sig.  0,563.  Hal  ini  bermakna  bahwa pada  model  tahun  2016-2017  variabel  Tingkat  Internasionalisasi  tidak  memiliki dampak  pada  pengungkapan  aset  biologis.  Oleh  sebab  itu  pada  model  tahun  2016- 2017 Hipotesis 05 (H 0 5) diterima.
Sedangkan  untuk  hasil  Uji  Regresi  berganda  model  tahun  2018  –  2019  diperoleh sebagai berikut:
Tabel 4.8 Hasil Regresi Berganda Tahun 2018–2019 Model Unstandardized Coefficients t Sig . B Std. Error ( Constant ) -63,176 30,312  -2,084  0,046 X1 3,994 1,017  3,928  0,001 X2 8,671 10,421  0,832  0,412 X3 0,008 0,549  0,014  0,989 X4 -19,366 12,761  -1,518  0,140 X5 2,486 4,582  0,542  0,592 Sumber: Output SPSS Versi 20
Berdasarkan  hasil  di  atas  maka  Model  Regresi  Berganda  untuk  tahun  2018-2019 dapat dituangkan sebagai berikut:
Y = -63,176 + 3,994 X1 + 8,671 X2 + 0,008 X3 - 19,366 X4 + 2,486 X5 + e Berdasarkan hasil pengujian parsial di atas, maka dapat diuraikan sebagai berikut
1. Pada  model  tahun  2018-2019,  variabel  ukuran  perusahaan  (X1)  juga  menunjukkan nilai  sig.  pada  angka  0,001.  Hal  ini  bermakna  bahwa  pada  model  tahun  2018-2019 variabel ukuran perusahaan memiliki dampak pada pengungkapan  aset  biologis. Oleh sebab itu pada model tahun 2018-2019 Hipotesis 01 (H 0 1) ditolak.
2. Pada model tahun 2018-2019, variabel Growth (X2) juga menunjukkan nilai  sig. pada angka 0,412. Hal ini bermakna bahwa pada model tahun 2018-2019 variabel Growth tidak memiliki dampak pada pengungkapan aset biologis. Oleh sebab itu pada model tahun 2018-2019 Hipotesis 02 (H 0 2) diterima.
3. Pada  model  tahun  2018-2019,  variabel Leverage (X3)  juga  menunjukkan  nilai  sig. pada  angka  0,989.  Hal  ini  bermakna  bahwa  pada  model  tahun  2018-2019  variabel Leverage tidak  memiliki  dampak  pada  pengungkapan  aset  biologis.  Oleh  sebab  itu pada model tahun 2018-2019 Hipotesis 03 (H 0 3) diterima.
4. Pada model tahun 2018-2019, variabel Profitabilitas (X4) juga menunjukkan  nilai sig. pada  angka  0,140.  Hal  ini  bermakna  bahwa  pada  model  tahun  2018-2019  variabel Profitabilitas tidak memiliki dampak pada pengungkapan aset biologis. Oleh sebab itu pada model tahun 2018-2019 Hipotesis 04 (H 0 4) diterima.
Pengaruh Ukuran Perusahaan, Growth, Leverage, Profitabilitas Dan Tingkat Internasionalisasi Terhadap Pengungkapan Aset
Biologis
5. Pada  model  tahun  2018-2019,  variabel  Tingkat  Internasionalisasi  (X5)  juga menunjukkan nilai sig. pada angka 0,592. Hal ini bermakna bahwa pada model tahun 2018-2019  variabel  Tingkat  Internasionalisasi  tidak  memiliki  dampak  pada pengungkapan aset biologis. Oleh sebab itu pada model tahun 2018-2019 Hipotesis 05 (H 0 5) diterima.
1. Pengaruh Ukuran Perusahaan terhadap pengungkapan aset Biologis
Hasil  analisa  data  pada  variabel  Ukuran  perusahaan  menunjukkan  bahwa  Ukuran Perusahaan  memiliki  dampak  positif  terhadap  pengungkapan  aset  biologis.  Hasil  ini didukung  fakta  bahwa  semakin  besar  perusahaan  maka  akan  semakin  banyak  pula stakeholder yang dimiliki. Hal ini menuntut perusahaan harus mampu memberikan semua informasi yang dibutuhkan oleh masing-masing stakeholder sehingga mereka terpuaskan. Pernyataan  ini  juga  didukung  oleh  pernyataan  Frida  Amalia  (2017)  bahwa  ukuran perusahaan  mengindikasikan  tuntutan  keterbukaan  informasi.  Keterbukaan  informasi  ini termasuk pengungkapan tentang aset biologis yang pada umumnya merupakan aset utama dari perusahaan agrikultur dan menjadi faktor penting dalam perkembangan perusahaan. Semakin  besar  perusahaan  maka  semakin  besar  pula  tanggung  jawab stakeholder dalam mengambil  keputusan  terutama  bagi  perkembangan  perusahaan.  Oleh  sebab  itu  semakin besarnya perusahaan maka semakin luas pula pengungkapan aset biologis  yang diperlukan guna meminimalkan risiko pengambilan keputusan. Adanya penerapan PSAK 69  menambah  luasnya  pengungkapan  aset  biologis  yang  dilakukan  perusahaan. Penambahan  pengungkapan  tersebut  bersifat  wajib  bagi  seluruh  emiten  agrikultur  yang terdaftar  di  BEI.  Penambahan  yang  ada  pada  PSAK  ini  ialah  terkait  adanya  nilai  wajar. Karena  bersifat  wajib  maka  semua  emiten  baik  dengan  ukuran  yang  kecil  atau  besar melakukan  penambahan  pengungkapan  tersebut  sehingga  tidak  terdapat  perbedaan  hasil analisa antara sebelum berlakunya PSAK 69 dan sesudahnya.
Hasil pengujian ini memiliki kesesuaian dengan teori agensi yang dikemukakan oleh Jensen & Meckling (1976) bahwa emiten besar akan memerlukan pengungkapan lebih luas dan  detail  karena  memiliki  kecenderungan  tingkat  modal  dan agency  cost yang  besar. Semakin tinggi tingkat modal  maka pengungkapan yang lebih detail akan  dibutuhkan oleh para stakeholder .  Hal  ini  berkorelasi  dengan  teori stakeholder yang  menjelaskan  bahwa stakeholder memiliki  hak  untuk  mengetahui  setiap  informasi  dari  aktivitas  yang  ada  di perusahaan (Deegan, 2004).
Penelitian ini menampilkan hasil yang sejalan terhadap beberapa penelitian terdahulu yakni penelitian oleh Selahudin et al. (2018) dan Duwu et al. (2018). Selahudin et al. (2018) mengungkapkan hasil bahwa Ukuran perusahaan memiliki dampak terhadap pengungkapan aset biologis. Selain itu Duwu et al. (2018) juga mengungkapkan bahwa Ukuran perusahaan memiliki dampak yang positif terhadap pengungkapan aset biologis. Jika dilihat dari beta Ukuran  Perusahaan  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini,  maka  dampak  dari  ukuran perusahaan pada penelitian ini juga mengarah pada dampak positif.
2. Pengaruh Growth terhadap pengungkapan aset Biologis
Pengujian  pada  variabel Growth menunjukkan  bahwa Growth tidak  memiliki  pengaruh terhadap pengungkapan aset biologis. Salah satu faktor bahwa Growth tidak mempengaruhi pengungkapan aset biologis karena para investor atau stakeholder lebih memandang kinerja dari sisi laba perusahaan. Hal ini sesuai dengan pernyataan Hasnia & Rofingatun (2017) bahwa  investor  lebih  berorientasi  pada  kinerja  jangka  pendek  emiten.  Sedangkan  aset biologis  merupakan  item  di  luar  pembentuk  laba  perusahaan  sehingga  bagi  investor pengungkapan  terkait  aset  ini  tidak  terlalu  penting.  Hal  ini  menjadikan
respon perusahaan jika growth -nya tinggi tidak akan mempengaruhi luasnya informasi aset biologis yang disampaikan. Oleh karena itu, pengungkapan perusahaan terkait aset biologis tidak  terpengaruh  dengan  adanya Growth .  Adanya  penerapan  PSAK  69  mulai  1  Januari 2018  tidak  memberikan  hasil  yang  berbeda  dalam  pengujian  variabel  ini.  Hal  ini dikarenakan penambahan pengungkapan yang terdapat dalam PSAK tersebut bersifat wajib bagi seluruh emiten agrikultur yang terdaftar di BEI. Penambahan yang ada pada PSAK ini ialah  terkait  adanya  nilai  wajar.  Karena  bersifat  wajib  maka  semua  emiten  tanpa memperhitungkan faktor pertumbuhannya tetap harus melakukan pengungkapan. Sehingga hasil  dari  analisa  pada  variabel  ini  menunjukkan  bahwa Growth tidak  memiliki  dampak dalam pengungkapan aset biologis. Hasil pengujian variabel  ini  bertolak belakang dengan teori stakeholder yang  menyebutkan  bahwa  pemangku  kepentingan berhak  mengetahui setiap  informasi  aktivitas  organisasi  yang  dapat  mempengaruhi  kedudukan  mereka (Deegan,  2004).  Sesuai  teori  tersebut  harusnya  dengan  semakin  tingginya growth maka pengungkapan  harus  dilakukan  semakin  luas  karena  hal  tersebut  merupakan  hak  dari pemangku  kepentingan.  Salah  satu  hal  yang  harusnya  lebih  diperinci  pengungkapannya ialah aset Biologis karena merupakan aset utama perusahaan sektor agrikultur. Namun pada kenyataannya hal ini tidak terjadi karena bukti empiris menyatakan bahwa hal ini tidaklah sesuai.  Sebagai  contoh  perusahaan  pada  tahun  2019  PT  Bisi  Internasional  memiliki pertumbuhan 6,36% mengungkapkan informasi aset biologis sekitar 47,2% sedangkan PT Astra Agro Lestari dengan pertumbuhan 0,62% mengungkapkan informasi aset biologisnya 58,3%.
Hasil penelitian ini menyajikan hal yang sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Selahudin et al. (2018). Penelitian tersebut mengungkapkan bahwa growth tidak signifikan mempengaruhi  Pengungkapan  aset  Biologis.  Namun  hasil  penelitian  ini  pun  bertolak belakang  dengan  penelitian  oleh  Hayati  &  Serly  (2020)  yang  menyajikan  hasil  bahwa growth berpengaruh terhadap pengungkapan aset biologis.
3. Pengaruh Leverage terhadap pengungkapan aset Biologis Pengujian  variabel leverage memberikan  hasil  bahwa leverage tidak  memiliki pengaruh  terhadap  adanya  pengungkapan  aset  biologis.  Hal  ini  dikarenakan  pinjaman perusahaan tidak dijaminkan dengan aset biologis melainkan dengan aset  tetap  lain seperti tanah  atau  bangunan.  Sehingga  perusahaan  mengungkapkan  aset  biologisnya  tanpa mempertimbangkan adanya rasio leverage perusahaan. Hasil ini bertolak belakang dengan teori stakeholder yang mengungkapkan bahwa pemangku kepentingan memiliki hak untuk mengetahui  setiap  informasi  dari  aktivitas  yang  ada  di  perusahaan  (Deegan,  2004). Seharusnya  sesuai  dengan  teori  ini  bahwa  dengan  semakin  tingginya leverage maka pengungkapan  lebih  dibutuhkan  untuk  meyakinkan  kreditur  bahwa  perusahaan  mampu membayar  setiap  kreditnya.  Salah  satu  hal  yang  menjadi  penjamin  kredit  ialah  aset perusahaan.  Sedangkan  aset  utama  perusahaan  agrikultur  ialah  aset  biologis,  oleh karenanya jika mengikuti teori stakeholder maka pengungkapan lebih detail diperlukan jika semakin  tinggi leverage .  Penerapan  PSAK  69  yang  mengharuskan  emiten  menambah pengungkapannya terkait aset biologis tidak memberikan hasil analisis yang berbeda. Hal tersebut dikarenakan PSAK 69 bersifat wajib bagi seluruh emiten agrikultur  yang terdaftar di  BEI  sehingga  semua  emiten  melakukan  penambahan  pengungkapan  tersebut  tanpa memperhatikan faktor lain seperti leverage .
Penelitian ini menyajikan hasil yang sejalan  dengan beberapa penelitian terdahulu yakni penelitian Selahudin et al. (2018) dan Hayati & Serly (2020). Penelitian Selahudin et al. (2018) menyatakan hasil bahwa leverage tidak berdampak pada pengungkapan aset biologis. Selain itu hasil yang sama juga dinyatakan Hayati & Serly  (2020)  yakni leverage tidak memiliki dampak terhadap pengungkapan aset biologis. Hal  ini dikarenakan  dengan adanya leverage yang  tinggi  maka  perusahaan  berupaya
meminimalkan pengungkapan agar tidak memberikan signal yang buruk kepada investor bahkan kreditur.
4. Pengaruh Profitabilitas terhadap pengungkapan aset Biologis
Pengujian  Variabel  Profitabilitas  menyatakan  hasil  bahwa  pengungkapan  aset  biologis tidak  dipengaruhi  variabel  profitabilitas.  Hal  ini  dikarenakan  pada  dasarnya  investor mengharapkan  pengungkapan  yang  dilakukan  tersebut  berkaitan  dengan  item-item pembentuk profit. Item pembentuk profit diantaranya ialah terdiri dari penjualan dan beban baik operasional maupun non operasional. Sedangkan aset biologis bukan merupakan item pembentuk  tersebut  sehingga  informasinya  bukan  prioritas  untuk  diungkapkan  lebih. Berdasarkan hal inilah perusahaan mengungkapkan aset  biologis tanpa memperhitungkan profitabilitas perusahaan. Oleh karena itu perusahaan dalam mengungkapkan aset biologis tidak dipengaruhi oleh adanya tingkat profitabilitas. Hasil inipun terjadi pada model setelah penerapan  PSAK  69,  dikarenakan  PSAK  69  bersifat  mengikat  dan  wajib  dilaksanakan sehingga tanpa memandang variabel lain termasuk profitabilitas, emiten wajib melaporkan terkait penambahan pengungkapan yang ada dalam PSAK tersebut yakni terkait nilai wajar aset biologis.
Hasil  pengujian  ini  bertolak  belakang  dengan  teori stakeholder yang mengungkapkan  bahwa  pemangku  kepentingan  memiliki  hak  untuk  mengetahui  setiap informasi dari aktivitas yang ada di perusahaan (Deegan, 2004). Hal ini juga tidak sesuai dengan  kewajiban  kepada principal pada  teori  agensi.  Sesuai  dengan  teori  tersebut seharusnya  profitabilitas  sangat  mempengaruhi  pengungkapan  karena  semakin  tinggi profitabilitas maka seharusnya semakin banyak pula yang harus diungkapkan.
Penelitian ini menyuguhkan hasil yang sejalan dengan beberapa  penelitian terdahulu yakni penelitian Duwu et al. (2018) dan Pratiwi & Sari (2016). Penelitian Duwu et al. (2018) mengungkapkan hasil bahwa profitabilitas tidak berdampak terhadap pengungkapan aset Biologis.  Hal  ini  dikarenakan  dengan  adanya  pengungkapan  maka  informasi  mengenai strategi perusahaan akan diketahui oleh pesaing (Duwu et al., 2018).
Penelitian lain yang hasilnya serupa dengan penelitian ini dilakukan oleh Pratiwi &
Sari  (2016)  dengan  hasil  bahwa  pengungkapan  aset  biologis  tidak  dipengaruhi profitabilitas. Menurut Pratiwi & Sari (2016) hal ini terjadi dengan profitabilitas yang tinggi informasi  lain  sudah  tidak  dibutuhkan  karena  justru  akhirnya  dapat  menutupi  kelebihan tersebut.
5. Pengaruh Tingkat Internasionalisasi terhadap pengungkapan aset Biologis
Pada  penelitian  ini  analisa  data  untuk  variabel  Tingkat  Internasionalisasi menunjukkan  hasil  bahwa  variabel  ini  tidak  memengaruhi  adanya  pengungkapan  aset biologis. Hal ini dikarenakan para pemangku kepentingan seperti customer luar negeri lebih memperhatikan  kebijakan  perusahaan  yang  tercermin  dalam  pengungkapan  item profitabilitas yakni penjualan yang didalamnya dijelaskan kebijakan penjualan dan bukan pengungkapan mengenai aset biologis. Pernyataan ini sesuai dengan ungkapan Hasnia & Rofingatun (2017) bahwa stakeholder lebih menyoroti kinerja jangka pendek  yakni laba atau  profit  sehingga  perusahaan  dalam  mengungkapkan  aset  biologis  tidak  terpengaruh dengan  adanya  tingkat  internasionalisasi.  Pengujian  ini  memberikan  hasil  yang  bertolak belakang  dengan  teori stakeholder yang  mengungkapkan  bahwa  pemangku  kepentingan memiliki  hak  untuk  mengetahui  setiap  informasi  dari  aktivitas  yang  ada  di  perusahaan (Deegan,  2004).  Menurut  teori  tersebut  seharusnya  tingkat  internasionalisasi  memiliki pengaruh  terhadap  pengungkapan  aset  bologis  karena  tingkat  internasionalisasi
mempengaruhi  jumlah  dari stakeholder perusahaan.  Semakin  banyak stakeholder maka semakin  detail  pula  informasi  yang  harus  disampaikan  guna  memenuhi  kebutuhan  dari stakeholder . Adanya PSAK 69 tidak membawa hasil yang berbeda karena aturan ini bersifat wajib  sehingga  semua  perusahaan  yang  terdapat  aset  biologis  harus  melakukan penambahan  pengungkapan  terkait  aset  tersebut  yakni  tentang  nilai  wajar  tanpa memandang faktor lain.
Penelitian  ini  menyajikan  hasil  yang  serupa  dengan  beberapa  penelitian  terdahulu yakni penelitian Goncalves & Lopes (2014) dan Hayati & Serly (2020). Goncalves & Lopes (2014)  menyatakan  bahwa  tingkat  internasionalisasi  tidak  berpengaruh  terhadap pengungkapan  aset  biologis.  Begitu  juga  penelitian  Hayati  &  Serly  (2020)  yang menyatakan  bahwa  Tingkat  Internasionalisasi  juga  tidak  berpengaruh  terhadap pengungkapan  aset  biologis.  Hal  ini  dikarenakan  aset  biologis  bukan  menjadi  prioritas utama  dari  pemangku  kepentingan.  Hasil  pengujian  pada  penelitian  ini  bertentangan dengan hasil penelitian Souza & Almeida (2017) yang menyuguhkan hasil sebaliknya.

## Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan di atas, kesimpulan yang dapat diambil ialah  Ukuran perusahaan memiliki  dampak  terhadap  Pengungkapan  Aset  Biologis.  Sedangkan  untuk Growth , Leverage , Profitabilitas  dan Tingkat  Internasionalisasi tidak memiliki pengaruh terhadap adanya  pengungkapan  aset  biologis.  Hasil  tersebut  konsisten  terjadi  pada  kedua  model regresi  yakni  pada  periode  sebelum  penerapan  PSAK  69  yakni  2016-2017  dan  periode setelah penerapan PSAK 69 yakni 2018-2019. Sehingga secara keseluruhan tidak terdapat perbedaan  determinasi  pengungkapan  aset  biologis  yakni  variabel  Ukuran  Perusahaan, Growth , Leverage ,  Profitabilitas  dan  Tingkat  Internasionalisasi  walaupun  adanya perubahan kebijakan terkait aset biologis yakni Penerapan PSAK 69.

## Bibliography
Alfiani,  L.  K.,  &  Rahmawati,  E.  (2019).  Pengaruh  Biological  Asset  Intensity,  Ukuran Perusahaan,  Pertumbuhan  Perusahaan,  Konsentrasi  Kepemilikan  Manajerial,  dan Jenis KAP Terhadap Pengungkapan Aset Biologis (Pada Perusahaan  Agrikultur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2014-2017). Review Akuntansi Dan Bisnis Indonesia , 3 (2), 163–178. Https://doi.org/10.18196/Rab.030243
Amalia, F. (2017). Pengaruh Biological Asset Intensity, Ukuran Perusahaan, Konsentrasi Kepemilikan,  dan  Jenis  KAP  Terhadap  Pengungkapan  Aset  Biologis  (Pada Perusahaan Agrikultur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2015).
Tesis , Universitas Andalas. Deegan, C. (2004). Financial Accounting Theory . Mcgraw-Hill Education. Duwu, M. I., Daat, S. C., & Andriati, H. N. (2018). Pengaruh Biological Asset Intensity,
Ukuran  Perusahaan,  Konsentrasi  Kepemilikan,  Jenis  KAP,  dan  Profitabilitas Terhadap Biological Asset Disclosure (Pada Perusahaan Agrikultur  yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016). Jurnal Akuntansi &  Keuangan Daerah , 13 (2), 56–75.
Freeman, R. E. E., & Mcvea, J. (2001). A Stakeholder Approach To Strategic Management.
Ssrn Electronic Journal , 1 (January).
Https://doi.org/10.2139/Ssrn.263511
Fuad,  S.,  &  Abdullah,  M.  W.  (2017). Tinjauan  Kritis  Aset  Biologis  Psak  69  Dalam Perspektif Syariah . 7 (2), 277–291. Gibson,  C.  H.  (2009). Financial  Reporting  And  Analysis (11  Edition).  South-Western Cengage Learning.
Goncalves, R. D. Das N. L. Da S. (2015). Accounting For Biological Assets Disclosure,
Measurement And Value Relevance .
Goncalves,  R.,  &  Lopes,  P.  (2014). Accounting  In  Agriculture:  Disclosure  Practices  Of Listed Firms . 530.
Hasnia, & Rofingatun, S. (2017). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Growth dan Media Exposure  Terhadap  Pengungkapan  Tanggung  Jawab  Sosial  Perusahaan  (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur dan Perusahaan Jasa yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013-2015). Jurnal Akuntansi & Keuangan  Daerah , 12 (2014),
56–71.
Hayati, K.,  &  Serly,  V. (2020).  Pengaruh  Biological Asset  Intensity,  Growth,  Leverage, dan  Tingkat  Internasionalisasi  Terhadap  Pengungkapan  Aset  Biologis. Jurnal Eksplorasi Akuntansi , 2 (2), 2638–2658.
Indonesia, I. A. (2018). Standar Akuntansi Keuangan . IAI.
Jensen,  M.  C.,  &  Meckling,  W.  H.  (1976).  Theory  of  The  Firm:  Managerial  Behavior,
Agency  Costs  and  Ownership  Structure. Journal  Of  Financial  Economics , 72 (3), 305–360.
Lukviarman, N. (2016). Corporate Governance . PT Era Adicitra Intermedia. Niresh, J. A., & Velnampy, T. (2014). Firm Size and Profitability: A Study Of Listed Manufacturing  Firms  in  Sri  Lanka. Internasional  Journal  Of  Business  and Management , 9 (4), 57–64.
Pratiwi,  P.  C.,  &  Sari,  V.  F.  (2016).  Pengaruh  Tipe  Industri,  Media  Exposure,  dan Profitabilitas Terhadap Carbon Emission Disclosure. Jurnal WRA , 4 (2), 829–844.
Riski,  T.,  Probowulan,  D.,  &  Murwanti,  R.  (2019).  Dampak  Ukuran  Perusahaan,
Konsentrasi Kepemilikan dan Profitabilitas Terhadap Pengungkapan Aset Biologis. Jurnal  Ilmu  Sosial  dan  Humaniora , 8 (1),  60.  Https://doi.org/10.23887/Jish-
Undiksha.V8i1.21355
Sa’diyah,  L.  D.  J.,  Dimyati,  M.,  &  Murniati,  W.  (2019).  Pengaruh  Biological  Asset
Intensity, Ukuran Perusahaan, dan Tingkat Internasionalisasi Terhadap Pengungkapan Aset Biologis. Progress Conference , 2 (July), 291–304. Sartono, A. (2010). Financial Management Theory and Application. BPFE.
Selahudin, N. F., Firdaus, F. N. M., Sukri, N. S. A. M., Gunasegran, S. N., & Rahim, S. F. A. (2018). Biological Assets : The Determinants of Disclosure. Global  Business and Management Research , 10 (3), 170–179. Sinurat, D. N. B., & Sembiring, E. R. (2016). Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Struktur Kepemilikan  dan  Status  Perusahaan  Terhadap  Pengungkapan  Laporan  Keuangan pada Perusahan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia . 2 (1), 63–82.
Souza, P., & Almeida, S. (2017). Factors Related to The Brazilian Companies’ Disclosure Level With Open Capital Listed On The Bm&Fbovespa. Revista Universo Contábil , 13 (2), 166–186. Https://doi.org/10.4270/Ruc.2017214 Sugiono, L. P., & Christiawan, Y. J. (2013). Analisa Faktor Yang Mempengaruhi Likuiditas Pada  Industri  Ritel  Yang  Terdaftar  Pada  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2007-2012 , 1 (2), 298–305. Https://doi.org/10.4135/9780857020116.N162 Sugiyono,  P.  D.  (2019). Metode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  Dan  R&D .  Alfabeta. Yamaditya, V., & Raharja. (2014). Pengaruh Asimetri Informasi , Leverage , dan Ukuran Perusahaan  Terhadap  Praktik  Manajemen  Laba. Diponegoro  Journal  Of Accounting , 3 (4), 1–12.
Yurniwati,  Y.,  Djunid,  A.,  &  Amelia,  F.  (2018).  Effect  Of  Biological  Asset  Intensity, Company Size, Ownership Concentration, and Type Firm  Against  Biological Assets. The Indonesian Journal Of Accounting Research , 21 (1), 121–146.
Https://Doi.Org/10.33312/Ijar.338
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License