PENGARUH BIAYA SDM, BIAYA KONSESI, DAN JUMLAH
PENDAPATAN TERHADAP LABA SERTA IMPLIKASINYA
PADA KEY PERFORMANCE INDICATOR
PERUSAHAAN WAREHOUSE LINI 1
Bambang Taufik Perdana Budiman1, Siti Maemunah2, Sri
Rahardjo3, Adenan Suhalis4, Yana Tatiana5,
Laurensius Manurung6
Institut Transportasi dan Logistik Trisakti
[email protected]1,
[email protected]2, [email protected]3,
[email protected]4, [email protected]5, [email protected]6
Abstrak:
KPI
merupakan alat navigasi berupa metrik finansial ataupun nonfinansial yang
memiliki skala dan bersifat kuantitatif sebagai alat ukur yang menilai� dan mengevaluasi kinerja organisasi. �Untuk mencapai kinerja yang baik maka jumlah
pendapatan dan biaya operasional perlu dikelola dengan baik. Penelitian ini
dilakukan di PT XYZ yang merupakan perusahaan Groundhandling terbesar di
Indonesia dengan salah satu segmen usahanya adalah Warehouse Lini 1 yang
beroperasi di bandar udara internasional Soekarno-Hatta. Penelitian ini
dilakukan dengan menggunakan metode kuantitatif, adapun teknik pengambilan
sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik sampling jenuh
sebanyak 72 sampel. Data dihimpun melalui data sekunder milik perusahaan selama
tujuh puluh dua bulan (2017-2022) yang telah diaudit oleh Kantor Akuntan Publik.
Penelitian menggunakan teknik analisis statistik deskriptif, uji hipotesis, dan
path analysis atau analisis jalur. Hasil penelitian yang pertama, disimpulkan
bahwa terdapat pengaruh langsung biaya sumber daya manusia (X1) terhadap Key
Performance Indicator (Y). Biaya Sumber Daya Manusia berkontribusi langsung
pada kinerja keuangan sebesar 85,5%. �Hasil
penelitian yang kedua, disimpulkan bahwa terdapat pengaruh langsung biaya
konsesi (X2) terhadap Key Performance Indicator (Y). Biaya konsesi
berkontribusi langsung pada Key Performance Indicator sebesar 85,5%. Hasil
penelitian yang ketiga, disimpulkan bahwa terdapat pengaruh langsung Jumlah
Pendapatan (X3) terhadap Key Performance Indicator (Y) sebesar 85,5%. Hasil
penelitian yang keempat, disimpulkan bahwa terdapat pengaruh langsung Biaya
konsesi (X2) dan Jumlah Pendapatan (X3) terhadap jumlah Laba (Z) sebesar 72%.
Sisanya 28% berasal dari faktor-faktor lain.�
Kata Kunci: Biaya
Sumber Daya Manusia, Biaya Konsesi, Jumlah Pendapatan, Laba, Key Performance
Indicator.
Abstract:
KPI is a
navigation tool in the form of financial or non-financial metrics that have a
scale and are quantitative in nature as a measuring tool that assesses and
provides organizational performance. To achieve good performance, the amount of
income and operational costs need to be managed properly. This research was
conducted at PT XYZ which is the largest groundhandling company in Indonesia
with one of its business segments being the Warehouse Line 1 which operates at
Soekarno-Hatta international airport. This research was conducted using
quantitative methods, while the sampling technique used in this study was a
saturated sampling technique of 72 samples. The data is collected through the
company's secondary data for seventy two months (2017-2022) which has been
audited by a Public Accounting Firm. Research using descriptive statistical
analysis techniques, hypothesis testing, and path analysis or path analysis.
The results of the first study concluded that there was a direct effect of
human resource costs (X1) on the Key Performance Indicator (Y). Human Resources
costs contribute directly to financial performance by 85.5%. The results of the
second study, means that there is a direct effect of the concession fee (X2) on
the Key Performance Indicator (Y). Concession fees contribute directly to the
Key Performance Indicator of 85.5%. The results of the third study concluded
that the direct effect of Total Income (X3) on the Key Performance Indicator
(Y) was 85.5%. The results of the fourth study, it was concluded that the
direct effect of concession fees (X2) and total income (X3) on total profit (Z)
was 72%. The remaining 28% comes from other factors.
Keywords:
Employee
Cost, Consession Cost, Total Revenue, Profit, Key Performance Indicator
����� ����
Pendahuluan
Sebuah perusahaan dalam�� menjalankan��
kegiatan�� usahanya� harus�
memiliki�� tujuan� (Hasanah dan Sukiyaningsih, 2023). Salah satu
tujuan didirikannya perusahaan adalah untuk memperoleh keuntungan yang maksimal
sehingga dapat memberikan kontribusi positif kepada para pemegang saham dan
karyawannya. Keberhasilan perusahaan dalam mencapai kinerjanya dan
mempertahankan keberadaannya sangat tergantung kepada kemampuan perusahaan
untuk dapat mengelola sumber dayanya.�
Kinerja
adalah tingkat pencapaian hasil kerja seseorang atau kelompok
orang dalam orgaisasi dalam stau periode waktu tertentu, sesuai dengan lingkup
wewenang dan tanggung jawab maisng-masing dalam upaya mencapai tujuan
organisasi, dan dilakukan secara legal, tidak melanggar hukum, dan sesuai dengan
moral dan etika (Soemohadiwidjojo, 2015). �Hal
ini sangat penting agar sumber daya digunakan secara optimal dalam menghadapi
perubahan lingkungan. Dalam mengelola perusahaan, diperlukan adanya
kehati-hatian guna menjaga keberlangsungan perusahaan, dan eksistensi
perusahaan sehingga perusahaan mampu untuk menghadapi persaingan dan
pengembangan� agar dapat menguasai pasar.
Atas hal tersebut maka diperlukan suatu indikator yang bersifat terukur dan
memberikan informasi terhadap pencapaian kinerja. Pengukuran kinerja dilakukan
dengan mengumpulkan, menganalisis, dan melaporkan berbagai informasi yang
berhubungan dengan tingkat kinerja dari individu, divisi, atau Perusahaan. Agar
pengukuran kinerja dapat dilaksanakan dengan tepat, organisasi perlu menetapkan
Indikator Kinerja yang relevan dengan visi-mis-rencana strategis Perusahaan.
Key performance Indicator adalah
serangkaian indikator kunci yang bersifat terukur dan memberikan informasi
sejauh mana sasaran strategis yang dibebankan kepada stau organisasi sudah
berhasil dicapai (Soemohadiwidjojo, 2015).
PT. XYZ adalah salah satu perusahaan Groundhandling
terbesar di Indonesia, dengan salah satu segmen usahanya layanan Warehouse Lini
1 yang beroperasi di area bandar udara Soekarno Hatta. Warehouse
Lini 1 yang terletak di area bandar udara�
memliki fungsi sebagai gudang konsolidator (Ryzaldi, dkk, 2018). Dalam
fungsinya sebagai konsolidasi dan transit barang, Gudang berperan sebagai titik
pengumpulan barang-barang yang diterima dari berbagai pemasok sebelum didistribusikan
ke penerima (Zaroni, 2019). Gudang� di
bandar udara� merupakan bangunan
khusus yang dipergunakan untuk menampung kargo udara selama dalam proses
penyelesaian pengurusannya untuk dikirim ke bandar udara lain atau diserahkan
kepada yang berhak menerimanya.
�Perusahaan ini
menyediakan layanan jasa kargo udara dari mulai penerimaan, pengemasan,
penanganan, pengepakan, sampai dengan pemuatan ke pesawat udara. Area operasi
perusahaan ini meliputi sisi darat dan sisi udara di bandar udara Soekarno
Hatta. Untuk dapat menjalankan segmen usaha Warehouse Lini 1,� perusahaan ini melakukan kerjasama komersial
pemanfaatan fasilitas lahan dengan pengelola bandar udara.
Segmen usaha PT XYZ memiliki karakteristik industri
layanan yang padat karya. Sehingga�
sumber daya manusia menjadi salah satu tulang punggung operasional
perusahaan. Biaya sumber daya manusia cenderung mengalami kenaikan setiap
tahunnya, berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik rata-rata kenaikan UMP
dari tahun 2017-2021 sebesar 7,35% dengan rincian sebagai berikut :
Tabel 1 Nilai Upah Minimum
Provinsi DKI Jakarta
|
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
|
3.355.750 |
3.648.036 |
3.940.973 |
4.267.349 |
4.416.186 |
Sumber
: (BPS, 2022)
Seiring bertambahnya jumlah produksi, jumlah sumber
daya manusia cenderung mengalami kenaikan, namun hal ini berbanding terbalik
jika jumlah produksi menurun, maka jumlah sumber daya manusia cenderung tetap.
Untuk itu diperlukan prinsip kehati-hatian dalam mengelola biaya sumber daya
manusia.
PT XYZ sebagai operator Warehouse Lini 1 dimana
pergudangan adalah bagian dari mata rantai pasokan yang meliputi penerimaan,
penanganan, penyimpanan, pemelihraan, pendistribusian, pengendalian dan
pemusnahan serta pelaporan logistic dan peralatan penganggulangan bencana agar
kualitas dan kuantitas tetap terjamin (Didiet, dkk, 2017).
Sebagai bagian dari tujuan perusahaan, laba yang
dihasilkan dari segmentasi warehouse lini 1 di PT XYZ selalu menjadi
bagian dari penilaian kinerja perusahaan dan dijadikan indikator keberhasilan
dalam Key Performance Indicator Perusahaan. Dalam penyusunan KPI,
indikator laba warehouse lini 1 telah memenuhi kriteria SMART-C yaitu Specific,
Measurable, Attainable, relevant, time bound, challenging
(Soemohadiwidjojo, 2015).
Menurut PM 193 Tahun 2015 pasal 1 ayat 9 menyatakan
bahwa Konsesi adalah pemberian hak oleh pemerintah kepada badan usaha bandar
udara untuk melakukan kegiatan penyediaan dan/atau kegiatan pelayanan jasa
kebandarudaraan di bandar udara tertentu dalam jangka waktu tertentu. Di dalam
peraturan tersebut, pada ayat 10 menyatakan bahwa perjanjian konsesi adalah
perjanjian tertulis antara pemerintah dengan badan usaha bandar udara dalam
kegiatan pelayanan jasa kebandarudaraan di bandar udara yang dikonsesikan. Pada
ayat 11 peraturan tersebut menyatakan bahwa pendapatan konsesi adalah
pendapatan yang diterima pemerintah dari pemberian hak yang diberikan kepada
badan usaha bandar udara untuk melakukan kegiatan penyediaan dan atau kegiatan
pelayanan jasa kebandarudaraan di bandar udarda tertentu dengan jangka waktu
tertentu.�
Menurut KM 110 Tahun 2019 tentang PT Angkasa Pura II
(Persero) sebagai Badan Usaha Bandar Udara pada diktum Pertama menyatakan PT
Angkasa Pura II (Persero) merupakan Badan Usaha Bandar Udara di semua bandar
udara yang selama ini telah dikelola dengan memperhatikan Peraturan Pemerintah
tentang Penyertaan Modal Negara kepada PT Angkasa Pura II (Persero), serta pada
diktum kedua yang menyatakan pelayanan jasa kebandarudaraan yang dilaksanakan
oleh PT Angkasa Pura II (Persero) sebagai Badan Usaha Bandar Udara
diselenggarakan berdasarkan konsesi atau bentuk lainnya dalam hal ini Kerjasama
Pemanfaatan. Pada Diktum ketiga menyatakan bahwa bentuk Kerjasama dituangkan
dalam perjanjian jangka waktu, proses evaluasi, dan hasil konsesi didasarkan
pada ketentuan peraturan perundang-undangan. Salah satu bandar udara yang
dikelola oleh PT Angkasa Pura II (Persero) dalam Keputusan Menteri Perhubungan
tersebut di atas adalah Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta.�
Dalam kegiatan kerjasama komersial di area bandar
udara, PT XYZ sebagai warehouse operator Lini 1 diwajibkan untuk membagi
hasil pendapatannya dalam bentuk konsesi usaha�
dengan pengelola penyedia layanan bandar udara. �Hal ini tertuang dalam perjanjian kerjasama
fasilitas komersial antara PT Angkasa Pura II (Persero) dan PT XYZ.
Kerjasama konsesi usaha antara PT Angkasa Pura II
(Persero) dan PT XYZ ini memiliki peruntukkan usaha Warehouse operator
Lini 1 yang meliputi 4 bangunan Warehouse domestik internasional dengan
total luas bangunan sebesar 10.824 meter persegi.�
Konsep Kerjasama konsesi usaha ini menjadikan adanya
beban biaya yang perlakuannya sebagai minimum omzet bruto dibayarkan
kepada pengelola bandar udara oleh PT XYZ. Prinsip konsesi yang diperjanjikan
ini tidak melihat pendapatan perusahaan secara bersih, namun yang di kenakan
konsesi adalah pendapatan kotor dengan jumlah target minimum yang ditetapkan,
sehingga apabila pendapatan perusahaan berada di bawah target minimum yang
telah ditetapkan� di dalam perjanjian,
maka perusahaan tetap dikenakan beban biaya konsesi sesuai target minimum. Hal
ini dapat berdampak terhadap kinerja perusahaan.
PT XYZ salah satu segmen bisnisnya bergerak� dalam industri yang sangat captive market,
dimana jumlah produksi sangat dipengaruhi oleh jumlah customer (airlines)
dan armada pesawat terbang yang beroperasi serta jumlah muatan kargo yang di
angkut oleh pesawat terbang tersebut. Hal ini tentu berpengaruh langsung
terhadap pendapatan perusahaan dan akan berdampak terhadap kinerja keuangan
perusahaan.
Menurut (Zaroni, 2019) Perusahaan tidaklah steril dari
pengaruh lingkungan, maka setiap pengambilan keputusan oleh manajemen perlu
mempertimbangkan perubahan lingkungan perusahaan. Factor-faktor perubahan
lingkungan bisnis yang perlu diperhatikan oleh direksi dalam pengambilan
keputusan keuangan seperti kebijakan ekonomi makro (pengurangan pengangguran,
stabilitas harga, pertumbuhan ekonomi, keseimbangan neraca pembayaran.
Kondisi makro yang nyata adalah adanya peristiwa
pandemi Covid-19 pada awal tahun 2020 sampai dengan 2022 yang mengakibatkan
pembatasan pergerakan orang dan barang antar wilayah baik itu melalui jalur
darat, laut, dan udara serta pasang surutnya industri penerbangan komersial di
Indonesia dapat memberikan dampak yang sangat signifikan bagi kinerja keunagan
perusahaan Warehouse Lini 1.
Menurut data Badan Pusat Statistik, produksi
penerbangan� domestik nasional cenderung
mengalami penurunan selama 5 tahun terakhir (2017-2021). Penurunan ini terjadi
pada� jumlah pergerakan pesawat baik
kedatangan maupun keberangkatan dan� pada
jumlah muatan kargo udaranya (BPS, 2022)
�Tabel 2 Kondisi� Penerbangan Domestik di Indonesia
|
Tahun |
Kedatangan |
Keberangkatan |
||
|
Pesawat (unit) |
Cargo (ton) |
Pesawat (unit) |
Cargo (ton) |
|
|
2017 |
972.863 |
557.653 |
969.580 |
603.152 |
|
2018 |
1.001.111 |
642.065 |
1.005.273 |
709.557 |
|
2019 |
880.645 |
552.076 |
876.996 |
579.789 |
|
2020 |
523.960 |
525.554 |
526.721 |
544.147 |
|
2021 |
485.290 |
622.202 |
484.574 |
602.107 |
Sumber : (BPS, 2022)
Jumlah produksi kargo udara yang ditangani di Warehouse
Lini 1 PT XYZ pun terdampak sangat signifikan dengan kondisi industry
penerbangan nasional tersebut, terlihat dari data produksi yang menunjukkan
selama kurun waktu 2017-2022 terjadi penurunan jumlah yang signifikan, namun
pada tahun 2022 produksi kargo udara di PT XYZ mengalami peningkatan yang
sangat tinggi jika dibandingkan produksi pada tahun 2020.
Tabel 3
Jumlah (kg) kargo udara� yang di tangani di Warehouse Lini 1 PT
XYZ
|
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
|
309.890.127 |
315.272.562 |
283.747.408 |
76.837.000 |
210.048.967 |
321.932.874 |
����������� Sumber
: (Laporan Manajemen PT XYZ, 2023)
Selain itu kondisi dunia bisnis saat ini tengah
mengalami fenomena VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity,
dan ambiguity ), yang artinya kondisi ketika perubahan terjadi sangat cepat, tidak
pasti, kompleks, dan ambigu. Volatilitas mengacu pada kecenderungan untuk berubah
dari satu keadaan ke keadaan lain, kondisi volatile adalah
kondisi yang berbahaya. Hal yang menarik tentang volatilitas adalah meskipun
dapat mewakili bahaya, tetapi juga dapat berupa peluang. Ketidakpastian
mengacu pada kurangnya informasi spesifik, yang dapat ditemukan dengan menjawab
pertanyaan spesifik. Keadaan disebut kompleks ketika terdapat banyak
bagian dan variabel yang saling berhubungan.
Untuk
mengetahui bagaimana kondisi dan kinerja perusahaan maka diperlukan suatu
analisis yang tepat, yang menilai sejauh mana tingkat kekuatan maupun kesehatan
perusahaan,
maka diperlukan analisa untuk dapat menilai dan menganalisis
kinerja keuangan dari perusahaan. Kinerja perusahaan selama beroperasi dapat
terlihat melalui laporan keuangan yang berisi informasi mengenai data-data
keuangan. Dengan menganalisis laporan keuangan akan membantu pihak-pihak yang
berkepentingan dalam memilih dan mengevaluasi informasi.
Menurut dokumen perjanjian Kerja Sama Pemanfataan
Fasilitas Komersial antara PT Angkasa Pura II (Persero) dan PT XYZ Nomor : PJJ.
04.04/00/08/2021/0XXX dengan objek perjanjian berupa lahan komersial dalam
bentuk area pergudangan.� Serta
peruntukkan usaha bagi Warehouse Operator Lini 1 dimana bentuk kerja
sama adalah Konsesi usaha dengan jangka waktu perjanjian selama 2 tahun. Dalam
perjanjian Kerjasama tersebut juga tertuang klausul yang berbunyi �Dalam
masa perjanjian, terdapat kepentingan operasional bandara antara lain penataan
area/revitalisasi yang mengharuskan pengelola bandara menutup Sebagian atau
seluruh lokasi fasilitas komersial yang dimanfaatkan mitra dan berdampak pada
terminasi Sebagian atau seluruh perjanjian maka mitra usaha diwajibkan untuk
mengembalikan ruang usaha tanpa ada opsi relokasi atau ganti rugi dalam bentuk
apapun�. Klausul perjanjian tersebut dapat mengancam kinerja� perusahaan mengingat tidak adanya kepastian
akan keberlangsungan usaha.
Model skema bisnis yang terjadi antara PT Angkasa Pura
II (Persero) dan PT XYZ dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar
1 Skema Bisnis Kerja Sama antara Pemerintah
dengan
PT Angkasa Pura II (Persero) dan
PT
Angkasa Pura II (Persero) dengan PT XYZ.
(Sumber : Kementerian Perhubungan, 2019 dan AP II,
2021)
Pencapaian Key Performanace Indicator �yang telah ditetapkan setiap tahunnya oleh
Perusahaan tidak pernah mencapai hasil yang ditetapkan. Sehingga penulis� tertarik untuk membuat karya tulis dengan
judul� �PENGARUH BIAYA
SDM, BIAYA KONSESI, DAN JUMLAH PENDAPATAN TERHADAP LABA SERTA
IMPLIKASINYA PADA KEY PERFORMANCE INDICATOR PERUSAHAAN WAREHOUSE
LINI 1 ( Studi Kasus PT XYZ di Bandar Udara Internasional� Soekarno-Hatta )
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis
pengaruh langsung Biaya Sumber Daya Manusia, Biaya Konsesi, Jumlah Pendapatan,
dan Jumlah Laba terhadap pencapaian Key Performance Indicator perusahaan
Warehouse Lini 1 di Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta. Selain itu,
penelitian juga bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh langsung
Biaya Sumber Daya Manusia, Biaya Konsesi, dan Jumlah Pendapatan terhadap Laba
perusahaan Warehouse Lini 1. Selanjutnya, penelitian mencakup analisis pengaruh
tidak langsung Biaya Sumber Daya Manusia, Biaya Konsesi, dan Jumlah Pendapatan
terhadap pencapaian Key Performance Indicator melalui Laba.
Dari
segi manfaat, secara teoritis, hasil penelitian diharapkan memberikan konsep
dalam pengambilan keputusan dengan metode path analysis, yang dapat bermanfaat
bagi perusahaan dalam menentukan pengaruh langsung maupun tidak langsung suatu
variabel pada key performance indicator perusahaan. Secara praktis, penelitian
ini diharapkan memberikan manfaat bagi akademisi, peneliti berikutnya, dan
praktisi bisnis. Bagi akademisi, penelitian ini dapat menjadi tambahan wawasan
mengenai sistem informasi penilaian dalam bisnis jasa Warehouse Lini 1 dan
operasional perusahaan. Bagi peneliti berikutnya, hasil penelitian ini menjadi
sumbangan pemikiran serta sumber bacaan dalam pengkajian masalah yang terkait
dengan analisis penilaian kinerja menggunakan metode path analysis. Sementara
itu, bagi praktisi bisnis, penelitian ini dapat menjadi pertimbangan dalam
kebijakan perusahaan terkait key performance indicator.
��
Metode
A.
Tahapan Penelitian, Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian
dilaksanakan di kantor cabang pergudangan PT XYZ yang salah satu segmen
usahanya adalah layanan Warehouse Lini 1 di bandar udara internasional
Soekarno-Hatta, Tangerang. Waktu yang diperlukan dalam melaksanakan semua
proses penelitian, mulai dari penyusunan pra proposal, seminar proposal,
pengumpulan data, analisa data, penulisan tesis, sampai dengan selesainya
penyusunan dan penggandaan tesis yaitu bulan Maret-Juni 2023 ditampilkan pada
tabel 3� di bawah ini :
Tabel 5 Timeline Penelitian
B.��� Populasi dan Teknik Sampling
Dalam
penelitian ini penting adanya objek yang diteliti. Populasi adalah wilayah
generalisasi yang terdiri dari subjek/objek yang mempunyai kualitas dan
karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan
kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2018). Populasi dalam penelitian ini
adalah jumlah data timeseries setiap variabel penelitian ini yang
didapat dari data perusahaan PT XYZ segmen usaha Warehouse Lini 1 di
bandar udara internasional Soekarno Hatta selama 6 tahun terakhir (2017-2022)
yaitu sebanyak 72 bulan.
Sampel
adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut. Teknik sampling yang digunakan adalah nonprobability sampling
yaitu teknik pengambilan yang tidak memberi peluang atau kesempatan sama bagi
setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Adapun teknik
pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik sampling
jenuh, yaitu teknik pengambilan sampel dengan menggunakan semua anggota
populasi digunakan sebagai sampel (Sugiyono, 2018). Jumlah sampel penelitian
ini adalah sebesar 72 data perusahaan PT XYZ.
C.�� Sumber Data
Dalam
penelitian ini sumber data yang digunakan didapat dari data sekunder. Data
sekunder merupakan data-data yang telah dikumpulkan oleh peneliti sebelumnya
dan telah diberikan perlakuan terhadap data tersebut sehingga menjadi suatu
informasi yang bernilai guna. Adapun data sekunder dari PT XYZ yang dikumpulkan
adalah :
1)
Biaya Sumber Daya Manusia Warehouse Lini 1 di
bandar udara internasional Soekarno-Hatta pada periode tahun 2017-2022.
2)
Biaya Konsesi Warehouse Lini 1 di bandar udara
internasional Soekarno-Hatta pada periode tahun 2017-2022.
3)
Jumlah Pendapatan Warehouse Lini 1 di bandar
udara internasional Soekarno-Hatta pada periode tahun 2017-2022.
4)
Jumlah Laba Kotor Warehouse Lini 1 di bandar
udara internasional Soekarno-Hatta pada periode tahun 2017-2022.
5)
Target Key Performance Indicator Warehouse Lini 1
di bandar udara internasional Soekarno-Hatta pada periode tahun 2017-2022.
D.�� Metode Pengumpulan Data
Teknik
pengumpulan data dilakukan dengan metode dokumentasi yaitu setiap variabel dari
data internal perusahaan dikumpulkan. Data yang diambil merupakan laporan
keuangan perusahaan dari periode tahun 2017 sampai tahun 2022. Data dikumpulkan
melalui Annual Report dan laporan manajemen perusahaan yang telah di
audit oleh Kantor Akuntan Publik sehingga data yang didapatkan valid.
E.��� Metode Analisis Data
Metode
analisis data dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik deskriptif,
uji hipotesis, dan path analysis atau analisis jalur. Analisis statistik
deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara
mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya
tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi
(Sugiyono, 2018). Dengan statistic deksriptif data yang terkumpul dianalisis
dengan pehitungan rata-rata dan presentase,sehingga dapat menggambarkan berapa
rata-rata kualitas produksi per tahunnya, berapa rata-rata pendapatan
pertahunnya, berapa rata-rata biaya operasional pertahunnya dan kinerja
keuangan pertahunnya.
Sedangkan
untuk uji hipotesis dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan analisis
regresi partial (Partial Least Square/PLS) untuk menguji kesepuluh
hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini. Masing-masing hipotesis akan
dianalisis menggunakan software SmartPLS 3.0 untuk menguji hubungan
antar variabel. PLS adalah teknik statistika multivariat yang melakukan
perbandingan antara variabel dependen berganda dan variabel independent
berganda. PLS adalah salah satu metode statistika SEM berbasis varian yang
didesain untuk menyelesaikan regresi berganda ketika terjadi permasalahan
spesifik pada data, seperti ukuran sampel penelitian kecil, adanya data yang
hilang (Ghozali & Latan 2012).
PLS
merupakan metode analisis yang powerfull karena tidak didasarkan pada
banyak asumsi (Husein, 2015). Data tidak harus terdistribusi normal multivariat
(indicator dengan skala teori, ordinal, interval, sampai ratio digunakan pada
model yang sama), dan sampel tidak harus besar. Selain dapat digunakan untuk
mengkonfirmasi teori, PLS dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan
antar variabel. Teknik analisis dalam penelitian ini yang menggunakan teknik
PLS dilakukan hanya dengan 1 tahap saja, yaitu melakukan uji structural
model yang bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh antar variabel
atau korelasi antara konstruk-konstruk yang diukur dengan menggunakan uji t
dari PLS itu sendiri.
Tujuan
dari uji struktural model adalah melihat korelasi antara variabel yang diukur
yang merupakan uji t dari partial least square itu sendiri. Structural
atau inner model dapat diukur dengan melihat nilai R-square yang
menunjukkan seberapa besar pengaruh antar variabel dalam model. Kemudian
Langkah selanjutnya adalah estimasi koefisien jalur yang merupakan nilai
estimasi untuk hubungan jalur dalam model structural yang diperoleh dengan
prosedur bootstrapping dengan nilai yang dianggap berpengaruh jika
koefisien jalur bernilai positif, nilai T Statistics lebih besar dari
1,96 dan dengan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 (significance level
5%) untuk masing-masing hubungan jalurnya. Jika ketiga ketentuan tersebut
tidak terpenuhi, maka nilai dianggap tidak berpengaruh (Widodo, 2017).
Setelah
menjalankan model PLS, perkiraan disediakan untuk koefisien jalur, yang
mewakili hubungan yang dihipotesiskan yang menghubungkan konstruksi. Nilai
koefisien jalur dibakukan pada rentang dari 21 hingga �1, dengan koefisien yang
mendekati �1 mewakili hubungan positif yang kuat dan koefisien yang mendekati
21 menunjukkan hubungan negatif yang kuat. Meskipun nilai yang mendekati �1
atau 21 hampir selalu signifikan secara statistik, kesalahan standar harus
diperoleh dengan menggunakan bootstrap untuk menguji signifikansi. Setelah
memverifikasi apakah hubungan itu signifikan, peneliti harus mempertimbangkan
relevansi hubungan yang signifikan (Hair et al, 2014)
Hasil dan
Pembahasan
Deskripsi data merupakan gambaran umum mengenai hasil
pengolahan data variabel penelitian yang diperoleh melalui data sekunder
tentang biaya Sumber Daya Manusia, biaya konsesi, jumlah pendapatan, laba dan Key
Performance Indicator Perusahaan Warehouse Lini 1 di bandar udara
internasional Soekarno � Hatta. Masing-masing data variabel merupakan data
perbulan pada periode 2017-2022. Pengolahan skor dalam hasil penelitian ini
menggunakan statistic deskriptif yaitu skor rata-rata dan simpangan baku atau
standar deviasi. Deskripsi data ini dikelompokkan menjadi empat bagian yang
terdiri dari dua variabel eksogen (X1,X2,X3) satu variabel endogen (Y) dan satu
variabel intervening (Z). Biaya sumber daya manusia adalah X1, biaya konsesi
adalah X2, Jumlah Pendapatan adalah X3, Key Performance Indicator adalah
Y, dan Laba adalah Z.
Tabel
6 Deskripsi Statistik
|
|
N |
Minimum |
Maximum |
Mean |
Std.
Deviation |
|
X1 |
72 |
8261425440 |
13576773440 |
9983180553,29 |
1059408543,426 |
|
X2 |
72 |
2268065822 |
12113190459 |
5061027777,64 |
2364569513,127 |
|
X3 |
72 |
19645430120,00 |
41630068336,00 |
28056928653,7500 |
4842925014,93644 |
|
Z |
72 |
4916539111,00 |
23608278211,00 |
11862627544,4028 |
3418049586,86358 |
|
Y |
72 |
10238513569,00 |
30361240995,00 |
17594177540,7361 |
5430364721,67138 |
Sumber
: Data Sekunder yang diolah menggunakan SPSS 27
Berdasarkan data pada tabel di atas, maka dapat
diketahui :
1) Biaya
Sumber Daya Manusia (X1)
Mean atau rata-rata skor biaya
sumber daya manusia sebesar 9.983.180.553,29. Nilai standar deviasi untuk biaya sumber daya manusia adalah 1.059.408.543,426. Nilai dari standar deviasi yang lebih
kecil dibandingkan dengan mean menjelaskan bahwa variabel biaya sumber
daya manusia memiliki variabilitas yang rendah. Nilai maksimum dari variabel
ini adalah 13.576.773.440, sedangkan nilai minimum dari variabel ini adalah 8.261.425.440.
2)�� Biaya
Konsesi (X2)
Mean atau rata-rata skor biaya
konsesi sebesar 5.061.027.777,64. Nilai standar deviasi untuk biaya konsesi adalah 2.364.569.513,127. Nilai dari standar deviasi yang lebih
kecil dibandingkan dengan mean menjelaskan bahwa variabel biaya konsesi
memiliki variabilitas yang rendah. Nilai maksimum dari variabel ini adalah 12.113.190.459, sedangkan nilai minimum dari variabel
ini adalah 2.268.065.822.
3)�� Jumlah
Pendapatan (X3)
Mean atau rata-rata skor jumlah
pendapatan sebesar 28.056.928.653,75 Nilai standar deviasi untuk jumlah
pendapatan adalah 4.842.925.014,936. Nilai dari standar deviasi yang lebih kecil dibandingkan dengan mean
menjelaskan bahwa variabel jumlah pendapatan memiliki variabilitas yang rendah.
Nilai maksimum dari variabel ini adalah 41.630.068.336, sedangkan nilai minimum dari variabel
ini adalah 19.645.430.120.
4)�� Laba (Z)
Mean atau rata-rata skor Laba
sebesar 11.862.627.544,4028 Nilai standar deviasi untuk Laba adalah 3.418.049.586,86. Nilai dari standar deviasi yang lebih
kecil dibandingkan dengan mean menjelaskan bahwa variabel Laba memiliki
variabilitas yang rendah. Nilai maksimum dari variabel ini adalah 23.608.278.211, sedangkan nilai minimum dari variabel
ini adalah 4.916.539.111.
5)�� Key
Performance Indicator (Y)
Mean atau rata-rata skor Key
Performance Indicator sebesar 17.594.177.540,7361 Nilai standar deviasi untuk Key
Performance Indicator �adalah 5.430.364.721,67138. Nilai dari standar deviasi yang lebih
kecil dibandingkan dengan mean menjelaskan bahwa variabel Key
Performance Indicator memiliki variabilitas yang rendah. Nilai maksimum
dari variabel ini adalah 30.361.240.995,00, sedangkan nilai minimum dari variabel ini adalah 10.238.513.569,00.
1) Koefisien
jalur
Gambar 2
Hasil Koefisien Jalur
Sumber :
Data Sekunder yang diolah menggunakan Smart PLS 4.
Tabel 7 Path Coefficient (Koefisien Jalur)
|
|
X1 |
X2 |
X3 |
Y |
Z |
|
X1 |
|
|
|
-0.687 |
-0.131 |
|
X2 |
|
|
|
-0.605 |
-0.308 |
|
X3 |
|
|
|
2.180 |
1.077 |
|
Y |
|
|
|
|
|
|
Z |
|
|
|
-1.407 |
|
Sumber : Data Sekunder yang diolah menggunakan Smart
PLS 4.
a)
Jalur pertama yaitu hubungan kausal antara Biaya Sumber
Daya
Manusia dengan Kinerja
Keuangan.
Artinya
Biaya Sumber Daya Manusia memiliki hubungan kausal yang negative terhadap Key
Performance Indicator. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Biaya Sumber Daya
Manusia (X1) berkontribusi menurunkan pencapaian Key Performance Indicator
(Y).
b)� Jalur kedua yaitu hubungan kausal antara Biaya
Konsesi dengan Kinerja Keuangan
Artinya
Biaya Konsesi memiliki hubungan kausal yang negative terhadap Key
Performance Indicator. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Biaya Konsesi (X2)
berkontribusi menurunkan pencapaian Key Performance Indicator (Y).
c)� Jalur ketiga yaitu hubungan kausal antara Jumlah
Pendapatan dengan Key Performance Indicator
Artinya
Jumlah Pendapatan memiliki hubungan kausal yang positif terhadap pencapaian Key
Performance Indicator. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Jumlah Pendapatan
(X3) berkontribusi meningkatkan pencapaian Key Performance Indicator
(Y).
d)� Jalur keempat yaitu hubungan kausal antara Laba dengan Key
Performance Indicator
Artinya
Laba memiliki hubungan kausal yang negatif terhadap Key Performance
Indicator. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Laba (Z) berkontribusi
menurunkan� pencapaian Key Performance
Indicator (Y).
e)� Jalur kelima yaitu hubungan kausal antara Biaya Sumber
Daya Manusia
dengan Laba
Artinya
Biaya Sumber Daya Manusia memiliki hubungan kausal yang negatif terhadap Laba.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa Biaya Sumber Daya Manusia (X1) berkontribusi
menurunkan Laba (Z).
f)� Jalur keenam yaitu hubungan kausal antara Biaya
Konsesi dengan Laba
Artinya
Biaya Konsesi memiliki hubungan kausal yang negatif terhadap Laba. Sehingga
dapat disimpulkan bahwa Biaya Konsesi (X2) berkontribusi menurunkan Laba (Z).
g)� Jalur ketujuh yaitu hubungan kausal antara Jumlah
Pendapatan dengan
Laba
Artinya
Jumlah Pendapatan memiliki hubungan kausal yang positif terhadap Laba. Sehingga
dapat disimpulkan bahwa Jumlah Pendapatan (X3) berkontribusi menaikkan Laba
(Z).
h)� Jalur kedelapan yaitu hubungan kausal antara Biaya Sumber
Daya
Manusia dengan Key
Performance Indicator
melalui Laba
Artinya
Biaya Sumber Daya Manusia memiliki hubungan kausal yang negatif terhadap
pencapaian Key Performance Indicator melalui Laba. Sehingga dapat
disimpulkan bahwa Biaya Sumber Daya Manusia (X1) berkontribusi menurunkan
pencapaian Key Performance Indicator (Y) melalui Laba (Z).
i)�� Jalur kesembilan yaitu hubungan kausal antara Biaya
Konsesi dengan Key Performance Indicator melalui Laba
Artinya
Biaya Konsesi memiliki hubungan kausal yang negatif terhadap Key Performance
Indicator melalui Laba. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Biaya Konsesi (X2)
berkontribusi menurunkan pencapaian� Key
Performance Indicator (Y) melalui Laba (Z).
j)�� Jalur kesepuluh yaitu hubungan kausal antara Jumlah
Pendapatan
dengan Key Performance Indicator melalui Laba
Artinya
Biaya Konsesi memiliki hubungan kausal yang positif terhadap Key Performance
Indicator melalui Laba. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Jumlah Pendapatan
(X3) berkontribusi menaikkan pencapaian� Key
Performance Indicator (Y) melalui Laba (Z).
2)�� Uji
Hipotesis
Model struktural dievaluasi dengan melihat presentase
varian yang dijelaskan, yaitu dengan melihat R2 untuk konstruk laten
dependen dengan menggunakan ukuran-ukuran Stone-Geisser Q Square test dan
juga melihat koefisien jalur strukturalnya. Stabilitas estimasi diuji dengan T-statistic
melalui prosedur bootsrapping.
Gambar 3
Hasil Uji
Hipotesis
Sumber:
Data Sekunder yang diolah menggunakan SmartPLS 4.
Hasil dari SmartPLS R-Squares mempresentasikan
jumlah variance dari konstruk yang dijelaskan oleh model. Berikut di bawah ini
disajikan hasil perhitungan nilai R-Squares :
Tabel 8
Nilai R-Squares
|
Variabel |
R-Squares |
|
Key Performance Indicator (Y) |
0,855 |
|
Laba (Z) |
0,720 |
Sumber:
Data Sekunder yang diolah menggunakan SmartPLS 4.
Penelitian ini menggunakan 2 (dua) buah variabel yang
dipengaruhi oleh variabel lainnya yaitu Key Performance Indicator (Y)
yang dipengaruhi oleh Biaya Sumber Daya Manusia (X1), Biaya Konsesi (X2) dan
Jumlah Pendapatan (X3) serta Laba (Z) yang dipengaruhi oleh Biaya Sumber Daya
Manusia (X1), Biaya Konsesi (X2) dan Jumlah Pendapatan.
Berdasarkan
nilai R-Square pada table di atas, menunjukkan bahwa Biaya Sumber Daya
Manusia (X1), Biaya Konsesi (X2), dan Jumlah Pendapatan (X3) mampu menjelaskan
variabilitas konstrak Key Performance Indicator (Y) Sebesar 85,5% dan
sisanya sebesar 14,5% diterangkan oleh konstrak lainnya di luar yang diteliti
dalam penelitian ini. Sedangkan Biaya Sumber Daya Manusia (X1), Biaya Konsesi
(X2), Jumlah Pendapatan mampu menjelaskan variabilitas konstrak Laba (Z)
sebesar 72 % dan sisanya sebesar 28% diterangkan oleh konstrak lainnya di luar
yang diteliti dalam penelitian ini.
a. Pengujian
Hipotesis Pengaruh Langsung
Pengujuan
Hipotesis dilakukan berdasarkan hasil pengujian Inner Model (Model
Struktural) yang meliputi Output R-Square, koefisien parameter dan T-Statistics.
Untuk melihat apakah suatu hipotesis itu dapat diterima atau ditolak
diantaranya dengan memperhatikan nilai koefisien jalur, dan nilai signifikansi
antar konstrak. Pengujian hipotesis penelitian ini dilakukan dengan bantuan software
SmartPLS (Partial Least Square) 4.0. Nilai-nilai tersebut dapat dilihat
dari hasil bootsrapping. Rules of thumb yang digunakan pada
penelitian ini adalah koefisien jalur pada masing-masing hubungan bernilai
positif, nilai T-Statistics > 1,67 dengan tingkat signifikansi di
bawah P-values 0,05 (5%). Nilai pengujian hipotesis penelitian ini dapat
ditunjukkan pada gambar dan table di bawah ini :
Tabel 9
Hasil T-Statistics
|
|
Original
Sample (O) |
Sample Mean
(M) |
Standard Dev
(STDEV) |
T Statistics
(|O/STDEV|) |
P Values |
|
X1 -> Y |
-0.687 |
-0.681 |
0.067 |
10.197 |
0.000 |
|
X1 -> Z |
-0,131 |
-0.086 |
0.122 |
1.072 |
0.284 |
|
X2 -> Y |
-0.605 |
-0.612 |
0.077 |
7.889 |
0.000 |
|
X2 -> Z |
-0,308 |
-0.321 |
0.108 |
2.854 |
0.000 |
|
X3 -> Y |
2.180 |
2.171 |
0.222 |
9.827 |
0.004 |
|
X3 -> Z |
1.077 |
1.052 |
0.079 |
13.700 |
0.000 |
|
Z -> Y |
-1.407 |
-1.406 |
0.169 |
8.300 |
0.000 |
Sumber:
Data Sekunder yang diolah menggunakan SmartPLS 4.
a) Hipotesis
pertama menguji apakah Biaya Sumber Daya Manusia (X1) berpengaruh langsung
terhadap Kinerja Keuangan (Y)
Gambar 4 Koefien
Jalur X1 terhadap Y
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 10,197 > 1,67 dengan nilai
tingkat signifikansi 0,000 < 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan
bahwa Biaya Sumber Daya Manusia berpengaruh langsung terhadap pencapaian Key
Performance Indicator (Y).
b)�� Hipotesis
kedua menguji apakah Biaya Konsesi (X2) berpengaruh langsung� terhadap Kinerja Keuangan (Y)
Gambar 5
Koefien Jalur X2 terhadap Y
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 7,889 > 1,67 dengan nilai
tingkat signifikansi 0,000 < 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan
bahwa Biaya Konsesi berpengaruh langsung terhadap pencapaian Key Performance
Indicator (Y)
c)�� Hipotesis
ketiga menguji apakah Jumlah Pendapatan�
(X3) berpengaruh langsung terhadap Key Performance Indicator (Y)
Gambar 6
Koefien Jalur X3 terhadap Y
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 9,827 > 1,67 dengan nilai
tingkat signifikansi 0,000 < 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan
bahwa Jumlah Pendapatan (X3) berpengaruh langsung terhadap pencapaian Key Performance
Indicator (Y).
d)�� Hipotesis
keempat menguji apakah Laba� (Z)
berpengaruh langsung terhadap Key Performance Indicator (Y)
Gambar 7
Koefien Jalur Z terhadap Y
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 8,300 > 1,67 dengan nilai
tingkat signifikansi 0,00 < 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan bahwa
Laba (Z) berpengaruh langsung terhadap Key Performance Indicator (Z).
e)�� Hipotesis
kelima menguji apakah Biaya Sumber Daya Manusia�
(X1) berpengaruh langsung terhadap Laba (Z)
Gambar 8
Koefien Jalur X1 terhadap Z
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 1,072 < 1,67 dengan nilai
tingkat signifikansi 0,284 > 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan
bahwa Biaya Sumber Daya Manusia (X1) tidak berpengaruh langsung terhadap Laba
(Z).
f)�� Hipotesis
keenam menguji apakah Biaya Konsesi� (X2)
berpengaruh langsung terhadap Laba (Z)
Gambar 9
Koefien Jalur X2 terhadap Z
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 2,854 > 1,67 dengan nilai
tingkat signifikansi 0,004 < 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan
bahwa Biaya Konsesi (X2) berpengaruh langsung terhadap Laba (Z).
g)�� Hipotesis
ketujuh menguji apakah Jumlah Pendapatan�
(X3) berpengaruh langsung terhadap Jumlah Pendapatan (Z)
Gambar 10
Koefien Jalur X3 terhadap Z
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 13,7 > 1,67 dengan nilai tingkat
signifikansi 0,000 < 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan bahwa Jumlah
Pendapatan (X3) berpengaruh langsung terhadap Laba (Z).
b.�� Pengujian
Hipotesis Pengaruh Tidak Langsung
Hasil pengujian hipotesis pengaruh tidak langsung
biaya sumber daya manusia (X1) terhadap key performance indicator (Y)
melalui laba (Z) sebagai variabel intervening, biaya konsesi (X2) terhadap key
performance indicator (Y) melalui laba (Z) sebagai variabel intervening dan
jumlah pendapatan (X3) terhadap key performance indicator (Y) melalui
laba (Z) sebagai variabel intervening�
dengan program bantu Sobel test Calculator yang disajikan pada
table berikut ini :
Tabel 10
Hasil Sobel Test
|
Konstruk |
T-Statistics |
P-Values |
|
|
1,76977227 |
0,07676509 |
|
|
3,49612458 |
0,00048356 |
|
|
-9,36198064 |
0 |
Sumber :
Data Sekunder yang diolah menggunakan Sobel Test Calculator.
1. Hipotesis
kedelapan menguji apakah Biaya Sumber Daya Manusia� (X1) berpengaruh tidak langsung terhadap key
performance indicator (Y) melalui laba (Z) sebagai variable intervening.
Gambar 11
Koefien Jalur X1 terhadap Y melalui Z
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 1,76977227 >1,67 dengan nilai
signifikansi 0,07676509 > 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan bahwa
Biaya Sumber Daya Manusia (X1) melalui jumlah laba (Z) sebagai variable
intervening� memiliki pengaruh tidak
langsung� secara tidak signifikan
terhadap key performance indicator (Y).
2.�� Hipotesis
kesembilan menguji apakah Biaya Konsesi�
(X2) berpengaruh tidak langsung terhadap key performance indicator
(Y) melalui laba (Z) sebagai variable intervening.
Gambar 12
Koefien Jalur X2 terhadap Y melalui Z
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai positif, nilai T-Statistics 3,49612458 > 1,67 dengan nilai
signifikansi 0,00048356 < 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan bahwa
Biaya konsesi (X2) melalui laba (Z) sebagai variable intervening berpengaruh
tidak langsung terhadap key performance indicator (Y).
3.�� Hipotesis
kesepuluh menguji apakah Jumlah Pendapatan�
(X3) berpengaruh tidak langsung terhadap key performance indicator
(Y) melalui laba (Z) sebagai variable intervening.
Gambar 13
Koefien Jalur X3 terhadap Y melalui Z
Hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien jalur
bernilai negatif nilai T-Statistics -9,36198064 < 1,67 dengan nilai
signifikansi 0,00 < 0,05. Maka dari hasil ini dapat dinyatakan bahwa Jumlah
Pendapatan� (X3) melalui laba (Z) sebagai
variable intervening memiliki pengaruh tidak langsung secara negative terhadap key
performance indicator (Y).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Biaya Sumber
Daya Manusia berpengaruh langsung terhadap Key Performance Indicator.
Hasil penelitian ini menunjukkan kesesuaian dengan beberapa teori yang sudah
disintesiskan� bahwa biaya sumber daya
manusia sebagai
sebuah keahlian terpadu yang mana berasal dari daya pikir serta fisik yang
dilakukan oleh setiap orang, kekayaan
yang paling penting yang dimiliki oleh organisasi yang
merupakan pengorbanan ekonomis yang dilakukan perusahaan untuk memperoleh
barang dan jasa yang akan mempengaruhi laba, yang harus dikelola melalui
manajemen biaya yang baik.
Hasil
penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian terdahulu yang membuktikan bahwa
Beban
operasional memiliki peran besar dalam mempengaruhi keberhasilan perusahaan
untuk mencapai tujuannya, karena jasa atau produk yang dihasilkan sampai kepada
konsumen melalui serangkaian aktivitas yang saling menunjang. Tanpa aktivitas
operasional yang terarah maka jasa atau produk yang dihasilkan tidak akan memiliki
manfaat bagi perusahaan. Semakin berkembang dan besarnya suatu perusahaan maka
semakin meningkat pula aktivitas yang dilakukan oleh perusahaan. Hal ini
menunjukkan bahwa pihak perusahaan sebaiknya mengontrol setiap pengeluaran
operasional yang dirasa kurang diperlukan dalam kegiatan perusahaan, agar laba
bersih yang diperoleh bisa maksimal (Anjarwati� & Safri 2022).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Biaya Konsesi
berpengaruh langsung terhadap Key Performanace
Indicator. Hasil penelitian ini tidak menunjukkan kesesuaian dengan
beberapa teori yang sudah disintesiskan mengenai konsesi yang menyatakan
bahwa� konsesi adalah Keputusan Pejabat
Pemerintahan yang berwenang sebagai
wujud persetujuan dari kesepakatan Badan dan/atau Pejabat Pemerintahan dengan
selain Badan dan/atau Pejabat Pemerintahan dalam pengelolaan fasilitas umum
dan/atau sumber daya alam dan pengelolaan lainnya dengan
tujuan
digunakan untuk berbagai aktivitas yang menyangkut kepentingan umum.
Namun
hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian terdahulu yang membuktikan
bahwa perjanjian konsesi
bandara yang optimal akan tercapai ketika konsesi memengaruhi pendapatan
non-aeronautika dengan
tiga karakteristik. Pertama, pemegang konsesi tidak menanggung risiko
permintaan yang disebabkan oleh variasi eksogen dalam volume penumpang. Kedua,
pemegang konsesi menanggung risiko keuntungan tambahan, yang memberikan
insentif untuk berinvestasi dalam layanan tambahan dan mengerahkan usaha yang
mahal. Ketiga, kontrak dapat dilaksanakan dengan lelang
present-value-of-revenue (PVR) dimana peserta menawar nilai sekarang dari
pendapatan aeronautika dan terdapat aturan bagi hasil secara proporsional untuk
pendapatan non-aeronautika (Engel et al, 2018). Hasil penelitian ini pun sejalan
dengan penelitian terdahulu dimana konsesi antara sebuah bandara dan maskapai
penerbangan mendorong peningkatanan frekuensi penerbangannya untuk mendongkrak
kinerja perusahaan (Tsunoda, 2023).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Jumlah
Pendapatan berpengaruh langsung terhadap Key
Performanace Indicator. Hasil penelitian ini menunjukkan kesesuaian
dengan beberapa teori yang sudah disintesiskan bahwa pendapatan
adalah hasil penjualan produk atau jasa yang
diberikan berupa arus kas bruto dari manfaat
ekonomi yang timbul dari aktivitas normal perusahaan selama satu periode yang
diperoleh dari usaha pokok dan usaha non pokok. Hasil penelitian ini sejalan
dengan hasil penelitian terdahulu dimana Pengaruh positif pendapatan
terhadap laba bersih tetapi tidak signifikan dikarenakan pendapatan belum tentu
langsung menghasilkan laba bersih, apabila pendapatan terlalu kecil sementara
biaya-biaya yang dikeluarkan terlalu besar maka laba bersih tidak akan
diperoleh perusahaan non perbankan (Anjarwati & Sjafri,
2022).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian
terdahulu dengan hasil terdapat pengaruh antara pendapatan usaha dengan laba
bersih dengan nilai positif� yang sedang,
dengan kontribusi pengaruh sebesar 17,56% dan sisanya dipengaruhi oleh� variabel�
lain� pada� perusahaan�
jasa� subsektor� hotel,�
restoran� dan� pariwisata yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia periode 2011- 2015. Artinya perusahaan yang mampu� menjaga�
pendapatan� usaha� agar�
tetap stabil� dan� meningkat�
maka� laba bersih yang diperoleh
akan meningkat pula dan sebaliknya. sehingga dalam setiap perubahan pada
pendapatan usaha akan mempengaruh laba bersih perusahaan (Kartini, 2017).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Jumlah Laba
berpengaruh langsung terhadap Key Performanace
Indicator. Hasil penelitian ini menunjukkan kesesuaian dengan
beberapa teori yang sudah disintesiskan bahwa laba adalah kelebihan total
pendapatan dibandingkan total bebannya, dimana
Struktur modal, likuiditas, pertumbuhan laba, dan ukuran perusahaan berpengaruh
terhadap kualitas laba. Hasil penelitian
ini sejalan dengan hasil penelitian terdahulu dimana Pengaruh positif pendapatan
terhadap laba bersih tetapi tidak signifikan dikarenakan pendapatan belum tentu
langsung menghasilkan laba bersih, apabila pendapatan terlalu kecil sementara
biaya-biaya yang dikeluarkan terlalu besar maka laba bersih tidak akan
diperoleh perusahaan non perbankan (Anjarwati & Sjafri,
2022).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian
terdahulu dengan hasil terdapat pengaruh antara pendapatan usaha dengan laba
bersih dengan nilai positif� yang sedang,
dengan kontribusi pengaruh sebesar 17,56% dan sisanya dipengaruhi oleh� variabel�
lain� pada� perusahaan�
jasa� subsektor� hotel,�
restoran� dan� pariwisata yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia periode 2011- 2015. Artinya perusahaan yang mampu� menjaga�
pendapatan� usaha� agar� tetap
stabil� dan� meningkat�
maka� laba bersih yang diperoleh
akan meningkat pula dan sebaliknya. sehingga dalam setiap perubahan pada
pendapatan usaha akan mempengaruh laba bersih perusahaan (Kartini, 2017).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Biaya Sumber
Daya Manusia tidak berpengaruh langsung terhadap Laba. Hasil penelitian ini
menunjukkan ketidak kesesuaian dengan salah satu teori bahwa sumber daya
manusia (Human Capital, Intellectual Assets dan talent management)
menyiratkan bahwa orang-orang tersebut yang mengendalikan kinerja dari sebuah
organisasi (selain sumber daya lainnya seperti keuangan, material dan
informasi). Keberhasilan sebuah organisasi secara khusus dapat tercapai jika
organisasi tersebut berhasil untuk menyatukan sumber daya manusia yang
dimilikinya untuk mencapai tujuan bersama (Snell dan Morris, 2023)�
Hasil
penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian terdahulu dimana Hasil pengujian koefisien
determinasi berdasarkan tabel model summary diketahui bahwa kontribusi variabel
biaya operasional terhadap variabel laba operasional cukup besar
sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam
penelitian ini, misalnya jumlah aktiva dan sebagainya.
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Biaya Konsesi
berpengaruh langsung terhadap Laba. Hasil penelitian ini tidak menunjukkan
kesesuaian dengan salah satu teori yang menyatakan bahwa pendapatan konsesi
adalah pendapatan yang diterima pemerintah dari pemberian hak yang diberikan
kepada badan usaha bandar udara untuk melakukan kegiatan penyediaan dan atau
kegiatan pelayanan jasa kebandarudaraan di bandar udarda tertentu dengan jangka
waktu tertentu (PM 193, 2015).��
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian
sebelumnya bahwa biaya konsesi harus menjamin kecukupan para pihak dalam
peningkatan arus kas dan menghasilkan pendapatan, dari hal tersebut dapat
dilihat bahwa periode masa konsesi dan biaya konsesi memiliki hubungan terbalik
(Algamhadi et al, 2022).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa jumlah
pendapatan berpengaruh langsung terhadap laba. �Penelitian ini sejalan dengan penelitian
sebelumnya bahwa Terdapat�� pengaruh�� antara��
pendapatan�� usaha�� dan��
biaya�� operasional�� secara bersama - sama dengan laba bersih,
Artinya untuk mencapai� tujuan�� perusahaan��
dalam�� mendapatkan�� keutungan��
yang�� maksimal.�� Maka�
perusahaan� harus� mampu�
meningkatkan� pendapatan� usaha�
dan� menekan� biaya operasional, sehingga baik buruknya
kinerja� perusahaan dipengaruhi oleh
pendapatan usaha dan biaya operasional (Kartini, 2017).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa biaya sumber
daya manusia berpengaruh tidak langsung secara signifikan terhadap key
performance indicator melalui laba sebagai variabel intervening. Pengujian
hipotesis kedelapan ini dilakukan dengan menggunakan perhitungan Sobel Test
Online. Hal ini menunjukkan bahwa parameter mediasi tersebut memiliki
pengaruh terhadap key performance indicator atau parameter tersebut
mampu memediasi pengaruh biaya sumber daya manusia terhadap key performance
indicator secara tidak signifikan.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya
bahwa Terdapat�� pengaruh�� antara��
pendapatan�� usaha�� dan��
biaya�� operasional�� secara bersama - sama dengan laba bersih,
Artinya untuk mencapai� tujuan�� perusahaan��
dalam�� mendapatkan�� keutungan��
yang�� maksimal.�� Maka�
perusahaan� harus� mampu�
meningkatkan� pendapatan� usaha�
dan� menekan� biaya operasional, sehingga baik buruknya
kinerja keuangan perusahaan dipengaruhi oleh pendapatan usaha dan biaya
operasional (Kartini, 2017).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa biaya konsesi
berpengaruh tidak langsung terhadap Key Performance Indicator melalui
laba sebagai variabel intervening. Pengujian hipotesis kesembilan ini dilakukan
dengan menggunakan perhitungan Sobel Test Online. Hal ini menunjukkan
bahwa parameter mediasi tersebut memiliki pengaruh terhadap key performance
indicator atau parameter tersebut mampu memediasi pengaruh biaya konsesi
terhadap key performance indicator.
Hasil
penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya bahwa biaya konsesi harus
menjamin kecukupan para pihak dalam peningkatan arus kas dan menghasilkan
pendapatan, dari hal tersebut dapat dilihat bahwa periode masa konsesi dan
biaya konsesi memiliki hubungan terbalik (Algamhadi et al, 2022).
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Jumlah
Pendapatan berpengaruh tidak langsung secara negatif terhadap Key Performanace Indicator melalui laba sebagai variabel intervening. Hasil
penelitian ini menunjukkan kesesuaian dengan beberapa teori yang sudah
disintesiskan bahwa laba adalah kelebihan total pendapatan
dibandingkan total bebannya, dimana struktur modal, likuiditas, pertumbuhan laba, dan ukuran perusahaan
berpengaruh terhadap kualitas laba. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian terdahulu dimana pengaruh negatif pendapatan terhadap laba
(Anjarwati & Sjafri, 2022).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian
terdahulu dengan hasil terdapat pengaruh antara pendapatan usaha dengan laba
bersih dengan nilai positif� yang sedang,
dengan kontribusi pengaruh sebesar 17,56% dan sisanya dipengaruhi oleh� variabel�
lain� pada� perusahaan�
jasa� subsektor� hotel,�
restoran� dan� pariwisata yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia periode 2011- 2015. Artinya perusahaan apabila pendapatan bernilai
negatif maka akan mempengaruhi laba, dan laba yang negatif mempengaruhi
realisasi target Key Performance Indicator.
Berdasarkan analisis dari pengujian-pengujian di atas,
dapat disimpulkan hasil pengujian hipotesis pada penelitian ini adalah sebagai
berikut
Tabel 11 Hasil Pengujian Hipotesis
|
Hipotesis |
Hasil |
Keterangan |
|
|
H1 |
Diduga terdapat pengaruh langsung Biaya
Sumber Daya Manusia terhadap pencapaian Key Performance
Indicator perusahaan� |
Biaya Sumber Manusia berpengaruh langsung� terhadap Key
Performance Indicator perusahaan� |
Diterima |
|
H2 |
Diduga terdapat pengaruh langsung Biaya
Konsesi terhadap pencapaian Key Performance Indicator
perusahaan |
Biaya Konsesi berpengaruh langsung�
terhadap Key Performance Indicator perusahaan�
|
Diterima |
|
H3 |
Diduga terdapat Terdapat pengaruh langsung Jumlah
Pendapatan terhadap pencapaian Key Performance Indicator perusahaan |
Jumlah Pendapatan berpengaruh langsung�
terhadap Key Performance Indicator perusahaan�
|
Diterima |
|
H4 |
Diduga terdapat pengaruh langsung Jumlah
Laba terhadap pencapaian Key Performance Indicator perusahaan |
Laba berpengaruh langsung�
terhadap Key Performance Indicator perusahaan�
|
Diterima |
|
H5 |
Diduga terdapat pengaruh langsung Biaya
Sumber Daya Manusia terhadap Laba perusahaan Warehouse Lini 1 |
Biaya Sumber Daya Manusia tidak berpengaruh langsung� terhadap Key
Performance Indicator perusahaan� |
Ditolak |
|
H6 |
Diduga terdapat pengaruh langsung Biaya
Konsesi terhadap Laba perusahaan |
Biaya Konsesi berpengaruh langsung terhadap Laba perusahaan |
Diterima |
|
H7 |
Diduga terdapat pengaruh langsung Jumlah
Pendapatan terhadap Laba perusahaan |
Jumlah Pendapatan berpengaruh langsung terhadap Laba perusahaan |
Diterima |
|
H8 |
Diduga terdapat pengaruh tidak langsung Biaya Sumber Daya Manusia
terhadap pencapaian Key Performance Indicator melalui laba |
Biaya Sumber Daya Manusia berpengaruh tidak langsung
terhadap pencapaian Key Performance Indicator melalui laba |
Diterima |
|
H9 |
Diduga terdapat pengaruh tidak langsung Biaya Konsesi� terhadap pencapaian Key Performance
Indicator melalui laba |
Biaya Konsesi berpengaruh tidak langsung
terhadap� pencapaian Key Performance
Indicator melalui laba |
Diterima |
|
H10 |
Diduga terdapat pengaruh tidak langsung Jumlah Pendapatan terhadap
pencapaian Key Performance Indicator melalui laba |
Jumlah Pendapatan berpengaruh tidak langsung secara
negatif terhadap pencapaian Key Performance Indicator melalui laba |
Diterima |
Kesimpulan
Berdasarkan
kesimpulan di atas, penulis memberikan rekomendasi yang dapat memberikan
manfaat secara teoritis dan praktis, dengan merujuk pada variabel-variabel yang
telah digunakan dalam penelitian ini. Pertama, untuk meningkatkan key
performance indicator pada perusahaan yang bergerak dalam bidang usaha
Warehouse Lini 1 di Bandar Udara Soekarno-Hatta, perusahaan perlu efektif
mengelola biaya operasional, terutama biaya sumber daya manusia dan biaya
konsesi. Sejalan dengan karakteristik usaha yang bersifat padat karya,
disarankan agar biaya sumber daya manusia dianggap sebagai biaya tidak tetap
yang dapat menyesuaikan diri dengan perubahan pendapatan perusahaan yang
dinamis. Kedua, biaya konsesi, yang merupakan biaya yang timbul dari perjanjian
dengan PT Angkasa Pura II sebagai pengelola bandar udara, merupakan variabel di
luar kontrol perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan perlu menjaga atau
meningkatkan pendapatannya untuk dapat mengakomodir beban biaya ini, sehingga
pencapaian key performance indicator dapat tercapai. Terakhir, rekomendasi
mencakup perlunya penelitian lanjutan untuk mengidentifikasi variabel lain yang
berpengaruh terhadap jumlah pendapatan, serta melakukan pengukuran tingkat
pengembalian modal pada segmen usaha Warehouse Lini 1. Hal ini penting
mengingat jangka waktu kerjasama dengan pengelola bandar udara yang singkat dan
tidak memiliki kepastian.
Daptar Pustaka
Ade
Nahdiatul Hasanah� & �Tri Wahyuni Sukiyaningsih. 2023. Mengungkap
Struktur Modal Optimal Perusahaan Digital Trade Marketing. Jurnal Manajemen
Perusahaan Vo. 2 No.1 E- ISSN 2828-6332
Agung
Prihantoro.2015 .Peningkatan Kinerja Sumber daya manusia Melalui Motivasi, Disiplin,
Lingkungan Kerja, Dan Komitmen. Value Added, Vol.8, No.2,� http://jurnal.unimus.ac.id
Alghamdi,
F., Tatari, O., & Alghamdi, L. 2022. A socio-economic multi-objective
optimization approach toward enhancing public�private partnerships� concession
agreements in infrastructure development. Journal of Strategic Contracting and
Negotiation. https://doi.org/10.1177/20555636221086224
Anom,
Sendika & Gustomo, Aurik. 2023. The Role of Employee Innovative Work
Behavior in Mediating the Effect of Transformational Leadership on Improving
Employee Performance. Journal of World Science. 2. 1443-1461.
10.58344/jws.v2i1.213.
Ardhianto,
Wildana Nur. 2019. Buku Sakti Pengantar Akuntansi. Yogyakarta: Quadrant.
Arini
T. Soemohadiwidjojo. 2015. Panduan Praktis Menyusun KPI (Key Performance
Indicator). Jakarta : Raih Asa Sukses.
Bill
Chua & Teo Kee Boon. 2014. Warehouse Practice. Singapore : Singapore
Logistics Association & Straits Times Press.
Cloutier,
Omer., Felusiak, Laura., Hill ,Calvin., Jean, Enda .2015. The Importance of
Developing Strategies for Employee Retention, Journal of Leadership,
Accountability and Ethics Vol. 12(2) 2015.
David
Parmenter. 2020. Key Performance Indicators � Developing, Implementing, and Using
Winning KPIs. New Jersey : John Wiley & Sons, Inc.
Didiet,
R., Hidayat, R., Firdaus, M. I., & Lesmini, L. (2017). Pengelolaan Gudang
Logistik Kemanusiaan BNPB. 1(2), 1�12.
Direktorat
Statistik Distribusi. 2022. Statistik Transportasi Udara 2021. Jakarta : BPS
RI.
Engel,
E., Fischer, R., & Galetovic, A. 2018. The joy of flying: Efficient airport
PPP contracts. Transportation Research Part B: Methodological, 114, 131-146. https://doi.org/10.1016/j.trb.2018.05.001
Eri
Maryati & Tutik Siswanti. 2022. Pengaruh Debt to Equity Ratio dan Ukuran
Perusahaan Terhadap Pertumbuhan Laba (Perusahaan Sub Sektor Property dan Real
Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2019). JIMA Jurnal
Ilmiah Mahasiswa Akuntansi. Vol, 2 No.1
Ghozali,I.,
Latan, H. 2012. Partial Least Square Konsep, Teknik, dan Aplikasi SmartPLS 2.0.
Semarang: BP Undip.
Graham
,John R., Kim , Hyunseob., Li, Si., Qiu, Jiaping .2019.Employee Costs of
Corporate Bankruptcy. NBER Working Paper No. 25922. JEL No. G32,G33,J21,J31,J61
Hair,
F Joe Jr.,� Sarstedt, M.,� Hopkins, L.,�
Kuppleweiser, Volker G. 2014. Partial Least Square Structural Equation
Model (PLS-SEM) An Emerging tool in Business Research. European Business Review
Vol. 26 No. 2, 2014. Pp. 106-121 : Emerald Publishing Group.
Husein,
A.S. 2015. Penelitian Bisnis dan Manajemen Menggunakan Partial Least Square
(PLS) dengan SmartPLS 3.0. Malang: Universitas Brawijaya Press.
Ikatan
Akuntansi Indonesia. 2012. Standar Akuntansi Keuangan. Jakarta : Salemba Empat.
Irwan
Yantu, Agus Hakri Bokingo, Moh Rizal D. Pade. 2023. Pengaruh Kepuasan Kerja
Terhadap Turn Over Intention pada Tenaga Kontrak di Rumah Sakit Aloei Saboe
Kota Gorontalo. Publik: Jurnal Manajemen Sumber daya manusia, Administrasi dan
Pelayanan Publik. Universitas Bina Taruna Gorontalo. Volume 10 Nomor 1, 2023
Ingrid
Christiani & Yeterina Widi Nugrahanti. 2014. Pengaruh Kualitas Audit
Terhadap Manajemen Laba. Jurnal Akuntansi & Keuangan, Vol. 16, No.1, 52-56
ISSN 1411-0288 print / ISSN 2338-8137 online
Isti
Mayasari, Kristiana Haryanti, Ferdinandus Hindiarto. 2012. Penilaian Kinerja
Berdasarkan Kompetensi dan KPI Perusahaan Daerah Air Minum Kabupaten Semarang.
Predksi. Kajian Ilmiah Psikologi � No.2 Vol 1.
Iveta,
G., 2012, Human Resources Key Performance Indikator, Journal Of
Competitiveness, 4 (1): 177-128.
Jason
Barron. 2019. The Visual MBA. New York : Houghton Mifflin Harcourt Publishing
Company.
Jeffry
P Samosir. 2020. Analisis Perbuatan Melawan Hukum dalam Perjanjian Konsesi
Pelabuhan (Studi Kasus: Putusan Pengadilan Negeri Jakarta Utara Nomo
70/Pdt.G/2018/Pn.Jkt Utr). Jurnal Suara Hukum, Vol. 2, No. 2, September 2020.
P-ISSN: 2656-534X, E-ISSN: 2656-5358
John
Warman. 2012. Manajemen Pergudangan. Jakarta : Pustaka Sinar Harapan.
Jumirin,
Yesika Lubis. 2018. Pengaruh Biaya Operasional Terhadap Peningkatan Pendapatan
Operasional Pada PT Pelabuhan Indonesia I (Persero) Cabang Belawan.� Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Vol . 18,
No. 2, 2018, hal 162 - 177 ISSN 1693-7597
Kadek
Prawisanti Dira & Ida bagus Putra Astika. 2014. Pengaruh Struktural Modal,
Likuiditas, Pertumbuhan Laba, dan Ukuran Perusahaan Pada Kualitas Laba. ISSN:
2302-8556 E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 7.1 (2014):64-78
Kasmir.2012
Analisis Laporan Keuangan. Edisi Pertama Cetakan Kelima Jakarta: Raja Grafindo
Persada.�
Kementerian
Perhubungan. 2015. Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia No. PM 193
Tahun 2015 Tentang Konsesi dan Bentuk Kerjasama Lainnya antara Pemerintah
dengan Badan Usaha Bandar Udara untuk Pelayanan Kebandar Udaraan. Jakarta :
Kemenhub.
Kementerian
Perhubungan. 2019. Keputusan Menteri Perhubungan Republik Indonesia No. KM 110
Tahun 2019 Tentang PT Angkasa Pura II (Persero) Sebagai Badan Usaha Bandar
Udara. Jakarta : Kemenhub.
Lygnerud,
Kristina ., Ottosson, Jonas ., Kensby, Johan ., Johansson, Linnea. 2020. Business
Models Combining Heat Pumps And District Heating In Buildings Generate Cost And
Emission Savings. CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
Elsevier Ltd.
Muhammad
Andika Firmansyah dan Siti Maemunah. 2021. Lean Management and Green Supply
Chain Management Implementation on the Manufacturing and Logistics Industry at
an Indonesia. Business and Enterpreneurial Review. Vol.21, No.1 April 2021.
DOI: 10.25105/ber.v2lil.9141.
Nadia
Amanda Putri, Chintya Siska Febrina, Nur Faidah Putri. 2021. Analisis Biaya
Terhadap Biaya Campuran. Research in Accounting Journal. Vol 1(2) 2021 :
275-282.
Pei-Chun
Lin, Chia-Jung Lin and Chung-Wei Shen. 2020. The Revenue And �Logistics Costs Of Convenience Store Chains In
Taiwan. International Journal of Retail & Distribution Management Vol. 48
No. 11, 2020 pp. 1255-1273. Emerald Publishing Limited 0959-0552 DOI
10.1108/IJRDM-12-2019-0402.
Prasadja
Ricardianto. 2018. Human Capital Management. Bogor : IN MEDIA.
Publikasi
Pemerintah. UU No 30 Tahun 2014 Tentang Administrasi Pemerintahan Pasal 1 No 20.Jakarta
: Pemerintah Pusat.
Ronia
Ambarini, Ruddy Suwandi, Sri Rahardjo. 2014. Evaluasi Masa Konsesi Pada
Pembangunan Terminal Petikemas Kalibaru. Warta Penelitian Perhubungan, Volume
26, Nomor 774 12, Desember 2014
Santana
Dipura & Dwi Soediantono. 2022. Manfaat Key Performance Indicators (KPI)
dan Usulan Penerapan di Defense Industry : A Literature Review. International
Journal of Social and Management Studies (IJOSMAS) Vol.3 No.4 e-ISSN :
2775-0809.
Siti
Ulfah Anggraeni , Rusdiah Iskandar , Rusliansyah. 2020. Analisis Kinerja Keuangan
Pada PT Murindo Multi Sarana di Samarinda. AKUNTABEL 17 (1), 2020 163-171
Snell,
S., & Morris, S. (2022). Managing Human Resources. USA: Cengage
Learning.
Sugiyono.
(2018). Metode Penelitian Manajemen. Bandung: Alfabeta.
Titin
Kartini. 2017. Pengaruh Pendapatan Usaha dan Biaya Operasional Terhadap Laba
Bersih (Pada Perusahaan Jasa Subsektor Hotel, Pariwisata dan Restoran yang
Terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2011-2015). Jurnal Manajemen dan Bisnis
(Almana) vol 1. No.2/Agustus 2017.
Tsunoda
,Yushi. 2023. Airport Concession Revenue Sharing And Entry Deterrence.
Elsevier. Economics of Transportation 33 (2023) 100300
Warsono.
2022. Manajemen Keuangan Perusahaan. Malang: Banyu Media Publishing.
Weihua
Liu, Xinran Shen, Dong Xie. 2017. Decision Method For The Optimal Number Of
Logistics Service Providers With Service Quality Guarantee And Revenue Fairness.
Applied Mathematical Modelling 48 (2017) 53�69. Elsevier
Widodo,
D. (2017). Metode Penelitian Populer dan Praktis. Jakarta : Raja Grafindo
Persada.
Wind
Rizaldy,� Raden Didit Rachmat
Hidaya,� Lis Lesmini. 2018. Penanganan
Kepadatan Gudang PT Jasa Angkasa Semesta. Jurnal Manajemen Transportasi &
Logistik � Vol.05 No.02.�
Yaoguang
Zhong, Fangfang Guo, Zhiqiang Wang, �Huajun
Tang. 2019. Coordination Analysis of Revenue Sharing in E-Commerce Logistics
Service Supply Chain With Cooperative Distribution. SAGE Open. July-September
2019: 1� 15.DOI: 10.1177/2158244019870536
Zaroni.
2019. Circle of Logistics � Memahami Strategi & Praktik Terbaik. Jakarta :
Prasetya Mulya Publishing.
Zhou,
Y., Li, X., Liu, Y., 2020. Rural Land System Reforms In China: History, Issues,
Measures And Prospects. Land Use Policy 91, 104330. Grain subsidy, off-farm
labor.