Analisis Determinan Profitabilitas Perusahaan: Pendekatan Regresi Berbasis Pendapatan Usaha
DOI:
https://doi.org/10.35968/jbau.v11i1.2070Keywords:
Laba Bersih, Pendapatan Usaha, Regresi Linier, Asumsi Klasik, MultikolinearitasAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penjualan dan pendapatan usaha terhadap laba bersih PT Ginting Jaya Energi Tbk dengan menggunakan data laporan keuangan periode 2022–2025 yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia. Metode analisis yang digunakan adalah regresi linear dengan serangkaian uji asumsi klasik meliputi uji normalitas, heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi. Model awal menunjukkan nilai yang sangat tinggi, namun terdapat multikolinearitas parah sehingga hasil estimasi tidak stabil. Setelah dilakukan penyederhanaan model, diperoleh model final yang hanya menggunakan penjualan dan pendapatan usaha sebagai variabel independen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penjualan dan pendapatan usaha berpengaruh signifikan terhadap laba bersih dengan nilai =0,2821 dan p-value 0,034, serta model final memenuhi seluruh asumsi klasik. Temuan ini menegaskan bahwa pendapatan usaha merupakan faktor dominan dalam pembentukan laba, meskipun terdapat faktor lain di luar model yang juga memengaruhi profitabilitas perusahaan. Penelitian ini memberikan kontribusi empiris mengenai hubungan antara pendapatan usaha dan laba bersih pada perusahaan energi di Indonesia, serta kontribusi metodologis melalui penyederhanaan model regresi untuk mengatasi multikolinearitas. Implikasi praktis dari hasil penelitian ini adalah perlunya perusahaan untuk meningkatkan pendapatan usaha dan menjaga efisiensi biaya sebagai strategi utama dalam memperkuat profitabilitas dan stabilitas keuangan di masa mendatang.References
Alharthi, M. F., & Akhtar, N. (2025). Newly improved two-parameter ridge estimators: A better approach for mitigating multicollinearity in regression analysis. Axioms, 14(3), 186. https://doi.org/10.3390/axioms14030186
Al-Qudah, A. M., & Al-Omari, A. M. (2022). Determinants of profitability: Evidence from Jordanian industrial companies. Cogent Economics & Finance, 10(1). https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2071234
Baltagi, B. H. (2021). Econometric Analysis of Panel Data (6th ed.). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119755292
Brigham, E. F., & Houston, J. F. (2021). Fundamentals of Financial Management. Cengage Learning. https://doi.org/10.1017/9781108524872
Brooks, C. (2019). Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108524872
Chen, X., & Huang, Y. (2022). Testing heteroskedasticity in linear regression models: A modern approach. Econometrics, 10(3), 45. https://doi.org/10.3390/econometrics10030045
Ghozali, I. (2021). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 26. Universitas Diponegoro.
Greene, W. H. (2020). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson. https://doi.org/10.1017/9781108524872
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2020). Basic Econometrics (5th ed.). McGraw-Hill. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01522-0
Hidayat, S., & Mubarak, F. (2022). Pengaruh Literasi Keuangan Terhadap Keputusan Investasi Generasi Milenial. Jurnal Ekonomi, Akuntansi, dan Manajemen (JEAM), 21(2), 112–125. https://journal.uniku.ac.id/index.php/jeam/article/view/7602
Hidayat, T., & Sari, P. (2025). Validitas model regresi dalam penelitian keuangan: Studi kasus perusahaan migas. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, 28(3), 201–215. https://doi.org/10.23917/jrai.v28i3.2025.201
Khan, M. A., & Ahmad, R. (2021). Profitability determinants of energy firms: Evidence from Asia. Energy Economics, 95, 105134. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105134
Li, Y., & Wang, Z. (2023). Multicollinearity in regression analysis: A review and new perspectives. Statistical Papers, 64(2), 321–340. https://doi.org/10.1007/s00362-022-01234-5
Mubarak, F. (2023). Analisis Determinan Profitabilitas pada Perusahaan Sektor Energi. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 5(2), 120–135.
Nachrowi, D. N., & Usman, H. (2020). Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. FEUI.
Park, S. H., & Lee, J. (2021). Autocorrelation and model diagnostics in time series regression. Journal of Time Series Econometrics, 13(2). https://doi.org/10.1515/jtse-2020-0021
Prasetyo, B., & Lestari, D. (2026). Penyederhanaan model regresi untuk mengatasi multikolinearitas: Bukti empiris dari perusahaan publik Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Keuangan, 30(1), 77–90. https://doi.org/10.22225/jek.30.1.2026.77-90
Rahman, A., & Putri, N. (2023). Analisis regresi dan asumsi klasik pada penelitian akuntansi di Indonesia. Jurnal Akuntansi Multiparadigma, 14(1), 55–70. https://doi.org/10.180202/jamal.2023.14.1.55
Sartika, L., & Amalia, D. (2025). What factors influence the profitability of firms in Indonesia? Evidence from the industrial firms. E-Jurnal Akuntansi, 35(10). https://doi.org/10.24843/EJA.2025.v35.i10.p07
Setiawan, A., & Mubarak, F. (2022). Analisis Volume Saham Pada Saat Covid-19 Menggunakan Metode Regresi Dengan Teknik Imputasi. Jurnal Akuntansi Terapan Dan Bisnis, 2(1), 33–44. https://doi.org/10.25047/asersi.v2i1.3321
Susanto, R., & Dewi, M. (2024). Pengaruh pendapatan usaha terhadap profitabilitas perusahaan energi di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 28(2), 112–125. https://doi.org/10.22225/jeb.28.2.2024.112-125
Wijaya, J., Hartono, P. G., Setiawati, J., Sutanto, R. S., & Chendry, E. J. W. (2025). The profitability of Indonesian infrastructure companies amid COVID-19: Quantile regression for stability testing. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan, 26(1), 135–156. https://doi.org/10.18196/jesp.v26i1.24971
Wooldridge, J. M. (2020). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. https://doi.org/10.1017/9781108524872
Zhang, H., & Liu, J. (2024). Ridge regression and its applications in financial econometrics. Journal of Applied Statistics, 51(4), 789–805. https://doi.org/10.1080/02664763.2023.2187654
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 JURNAL BISNIS DAN AKUNTANSI UNSURYA

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


