Pengaruh Profitabilitas, Financial Leverage dan Ukuran Badan Usaha terhadap Income Smoothing pada Badan Usaha yang Terdaftar di BEI Tahun 2015-2017
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh profitabilitas, financial leverage¸ dan ukuran badan usaha terhadap income smoothing. Untuk mengukur nilai profitabilitas menggunakan nilai Return on Equity, nilai financial leverage menggunakan Debt to Equity, sedangkan nilai ukuran badan usaha menggunakan ln (Total Assets). Objek penelitian menggunakan semua badan usaha yang go public, badan usaha go public non-keuangan, badan usaha go public non-keuangan yang memiliki laba negatif, badan usaha go public non-keuangan yang memiliki laba positif, badan usaha go public non keuangan yang memiliki aset besar, dan badan usaha go public non-keuangan yang memiliki aset kecil, yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia untuk periode 2015, 2016, dan 2017. Penulis menggunakan metode analisis regresi untuk mengetahui seberapa besar pengaruh profitabilitas, financial leverage, dan ukuran badan usaha terhadap income smoothing. Hasil dari penelitian ini adalah (1) pada badan usaha go public variabel profitabilitas, financial leverage, dan ukuran badan usaha tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap praktik income smoothing; (2) pada badan usaha go public non-keuangan variabel proftabilitas dan financial leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap income smoothing, sedangkan ukuran badan usaha berpengaruh signifikan terhadap income smoothing; (3) pada badan usaha go public non-keuangan (laba positif) variabel profitabilitas dan financial leverage tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap income smoothing, sedangkan ukuran badan usaha berpengaruh signifikan terhadap income smoothing; (4) pada badan usaha go public non-keuangan (laba negatif) variabel profitabilitas dan financial leverage tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap income smoothing, sedangkan ukuran badan usaha berpengaruh terhadap income smoothing; (5) pada badan usaha go public non-keuangan (aset besar) variabel profitabilitas dan financial leverage tidak bepengaruh terhadap income smoothing, sedangkan ukuran badan usaha berpengaruh terhadap income smoothing; (6) pada badan usaha go public non-keuangan (aset kecil) variabel profitabilitas, financial leverage, dan ukuran badna usaha tidak berpengaruh signifikan terhadap income smoothing \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".