• Login
    View Item 
    •   Home
    • Student Papers
    • Ekonomi
    • Akuntansi
    • View Item
    •   Home
    • Student Papers
    • Ekonomi
    • Akuntansi
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    PENGARUH LABA KOTOR, LABA OPERASI DAN LABA BERSIH DALAM MEMPREDIKSI ARUS KAS DI MASA MENDATANG

    Thumbnail
    View/Open
    Sintong Fernando Sirait.pdf (315.5Kb)
    Date
    2021-12-21
    Author
    SIRAIT, SINTONG FERNANDO
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh laba kotor, laba operasi dan laba bersih dalam memprediksi arus kas di masa mendatang pada perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2017-2019. Metode penelititan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kuantitatif. Pengumpulan data sekunder dengan melakukan dokumentasi dimana penulis mencari data langsung dari catatan-catatan atau laporan keuangan yang ada pada BEI. Analisis data yang digunakan ialah analisis regresi linear berganda. Adapun jumlah sampel yang diperoleh sebanyak 21 perusahaan dari total populasi sebanyak 53 perusahaan melalui teknik purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa laba kotor dan laba operasi berpengaruh positif singnifikan terhadap arus kas di masa mendatang, sedangkan laba bersih tidak memiliki pengaruh positif signifikan terhadap arus kas di masa mendatang. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan menggunakan periode pengamatan yang lebih panjang agar mendapatkan gambaran yang lebih baik dari penelitian ini.
    URI
    http://repository.uhn.ac.id/handle/123456789/5923
    Collections
    • Akuntansi [1801]

    Repository UHN copyright © 2018  UHN-OFFICIAL
    Contact Us | Send Feedback
     

     

    Browse

    All of Repository UHNCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    Repository UHN copyright © 2018  UHN-OFFICIAL
    Contact Us | Send Feedback