BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang consumer and goods yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jumlah perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang consumer and goods yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berjumlah 35 perusahaan pada tahun 2011-2014. Dari 35 perusahaan, peneliti akan mengambil beberapa sampel perusahaan yang sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Perusahaan consumer and goods dipilih dengan menggunakan metode purposive sampling, berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Berdasarkan proses seleksi sampel yang telah dilakukan, diperoleh 12 perusahaan consumer and goods yang dijadikan sampel. Penelitian ini dilakukan selama 4 tahun sehingga memperoleh data 48 sampel penelitian. B. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menjelaskan tentang karakteristik data yang digunakan dalam penelitian yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, mean, dan standar deviasi. Berikut ini adalah hasil dari statistik deskriptif : 44
45 Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation DPR 48,0012 1,3771,536648,2995437 SIZE 48 19,7065 25,1769 22,288498 1,7211395 ROA 48,0401,6572,207400,1374825 DER 48,1082 3,0286,701004,6043560 Valid N (listwise) 48 Sumber: Output SPSS Berdasarkan tabel 4.1 dapat diketahui variabel-variabel dengan jumlah data (N) masing-masing sebanyak 48 yang dideskripsikan sebagai berikut: 1. Variabel Dividen Payout Ratio (DPR) mempunyai nilai minimum sebesar 0.0012 yang dihasilkan oleh PT. Multi Bintang Indonesia, Tbk di tahun 2011dan nilai maksimum sebesar 1.3771 yang dihasilkan oleh PT. Hanjaya Mandala Sampoerna, Tbk di tahun 2013. Nilai standar deviasi sebesar 0.2995437 lebih kecil dari nilai rata-rata atau mean sebesar 0.536648. Hal ini menunjukkan bahwa sebaran data DPR adalah merata, artinya perbedaan data satu dengan yang lainnya tidak terlalu tinggi. 2. Variabel SIZE mempunyai nilai minimum sebesar 19.7065 yang dihasilkan oleh PT. Taisho Pharmaceutical Indonesia, Tbk pada tahun 2011. Dan nilai maksimum sebesar 25.1769 yang dihasilkan oleh PT. Indofood Sukses Makmur, Tbk pada tahun 2014. Nilai standar deviasi
46 1.7211395 lebih kecil dari nilai rata-rata atau mean sebesar 22.288498. Hal ini menunjukkan bahwa sebaran data SIZE adalah merata, artinya perbedaan data satu dengan yang lainnya tidak terlalu tinggi. 3. Variabel Return Of Assets (ROA) mempunyai nilai minimum 0.0401 yang dihasilkan oleh PT. Mayora Indah, Tbk pada tahun 2014. Dan nilai maksimum sebesar 0.6572 yang dihasilkan oleh PT. Multi Bintang Indonesia, Tbk pada tahun 2013. Nilai standar deviasi sebesar 0.1374825 lebih kecil dari nilai rata-rata atau mean 0.201237. Hal ini menunjukkan bahwa sebaran data ROA adalah merata, artinya perbedaan data satu dengan yang lainnya tidak terlalu tinggi. 4. Variabel Debt to Equity Ratio (DER) mempunyai nilai minimum sebesar 0.1082 yang dihasilkan oleh PT. Mandom Indonesia, Tbk pada tahun 2011. Dan nilai maksimum sebesar 3.0286 yang dihasilkan oleh PT. Multi Bintang Indonesia, Tbk pada tahun 2014. Nilai standar deviasi 0.6043560 lebih kecil dari nilai rata-rata atau mean sebesar 0.701004. Hal ini menunjukkan bahwa sebaran data DER adalah merata, artinya perbedaan data satu dengan yang lainnya tidak terlalu tinggi. C. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik merupakan prasyarat analisis regresi berganda, maka dalam penelitian ini perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu. Uji asumsi klasik ini meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
47 1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah suatu metode regresi yang terdiri dari variabel independen dan variabel dependen atau keduanya memiliki distribusi normal atau tidak.normalitas data suatu data dapat dideteksi dengan menggunakan uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test dengan ketentuan apabila nilai signifikansi Kolmogorov-Smirnov lebih besar dari 0.05, maka data residual terdistribusi normal, sebaliknya jika signifikansi Kolmogorov-Smirnov lebih kecil dari 0.05, maka data residual terdistribusi secara tidak normal. Berikut hasil uji normalitas menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test: Tabel 4.3 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 48 Normal Mean,0000000 Parameters a,b Std. Deviation,46025832 Absolute,188 Most Extreme Positive,188 Differences Negative -,127 Kolmogorov-Smirnov Z 1,300 Asymp. Sig. (2-tailed),068 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Output SPSS Dengan melihat hasil dari uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel 4.3 dapat diketahui besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 1.300 dengan signifikan pada Asymp.Sig.(2-Tailed) sebesar 0.068. Nilai tersebut menunjukkan diatas nilai
48 signifikan yaitu 0.068 > 0.05 dan dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal. Dengan melihat hasil Kolmogorov-Smirnov Test, menunjukkan bahwa model regresi layak untuk dipakai dan sudah memenuhi asumsi normalitas. 2. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas digunakan untuk menunjukan ada tidaknya hubungan linear diantara variabel-variabel independen dalam model regresi. Model regresi yang baik tidak terdapat multikolinearitas. Untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinearitas pada suatu model regresi adalah dengan melihat nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor), yaitu jika nilai tolerance > 0.10 dan VIF < 10, maka tidak terdapat multikolinearitas pada penelitian. Dan sebaliknya, jika nilai tolerance < 0,10 dan VIF > 10, maka terdapat multikolinearitas. Berikut adalah hasil dari uji multikolinearitas. Tabel 4.3 Hasil Uji Collinearity Statistics Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant) 1 DPR,731 1,369 SIZE,809 1,236 ROA,614 1,628 a. Dependent Variable: DER Sumber: Output SPSS
49 Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan uji multikolinearitas pada tabel 4.3 menunjukkan bahwa tidak terjadi gejala multikolonieritas anatara variable independen yang diindikasikan dari nilai tolerance setiap variable lebih dari 0.1 yaitu DPR sebesar 0.731, SIZE sebesar 0.809, dan ROA sebesar 0.614. Hasil VIF juga lebih kecil dari 10 yaitu DPR sebesar 1.369, SIZE sebesar 1.236 dan ROA sebesar 1.628. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variable independen dalam model regresi. 3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lainnya. Model regresi yang baik tidak mengalami heteroskedastisitas. Untuk mengetahui adanya gejala heteroskedastisitas dalam model regresi yaitu dilakukan dengan melihat Scatterplot. Jika gambar Scatterplot tidak menumpuk atau membentuk suatu pola, maka model regresi terbebas dari heteroskedastisitas. Berikut adalah hasil dari uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini:
50 Gambar 4.1 Uji Heteroskedastisitas Sumber: Output SPSS Berdasarkan hasil dari uji heteroskedastisitas pada gambar 4.1 diatas, menunjukkan bahwa titik-titik data menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi pada penelitian ini tidak terjadi heteroskedastisitas dan layak digunakan. 4. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi liniear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
51 pengganggu t-1.model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Uji autokolerasi dapat dilakukan dengan cara uji Dubin-Watson (DW test). Hasil uji Durbin-Watson dapat dilihat sebagai berikut: Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi Mod el Model Summary b R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1,648 a,420,380,4756902 1,706 a. Predictors: (Constant), ROA, SIZE, DPR b. Dependent Variable: DER Sumber: Output SPSS Pengambilan Keputusan Uji Durbin-Watson Nilai Statistik d Du < d < (4 du) 1.6708 < 1.706 < 2.3292 Hasil Menerima H0, tidak ada autokorelasi positif atau negative Hasil uji autokorelasi diatas menunjukkan nilai Durbin-Watson yang didapat adalah 1.706, dari jumlah sampel 48 (n) dan jumlah variable independen 3 (k=3). Maka berdasarkan hasil uji Durbin-Watson yang ditunjukkan pada tabel 4.4 diatas, dapat dilihat nilai d sebesar 1.706. Hal ini dapat dijelaskan dengan pengambilan keputusan yang terdapat pada tabel bahwa nilai du < d < (4 du). Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif dalam model regresi.
52 D. Pengujian Hipotesis Penelitian ini menguji hipotesis-hipotesis dengan menggunakan metode analisis regresi berganda. Metode regresi berganda menghubungkan suatu variabel dependen dengan beberapa variabel independen dalam suatu model prediktif tunggal. Untuk menguji signifikansi dari suatu hipotesis perlu menggunakan koefisien determinasi, uji F, dan uji t dan analisis regresi berganda. 1. Analisis Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu (0 < R < 1). Nilai yang mendekati 1 berarti variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Berikut hasil dari pengujian koefisien determinasi: Tabel 4.5 Hasil Koefisien Determinasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,648 a,420,380,4756902 a. Predictors: (Constant), ROA, SIZE, DPR b. Dependent Variable: DER Sumber: Output SPSS Dari tabel 4.5 diatas dapat dijelaskan bahwa angka koefisien determinasi Adjusted R Square adalah 0.380 atau (38%). Artinya pengaruh kebijakan dividen, ukuran perusahaan dan profitabilitas terhadap kebijakan hutang sebesar 38% atau
53 variabel independen yang digunakan dalam model ini mampu menjelaskan sebesar 38% variabel dependen sedangkan sisanya (100% - 38% = 62%) dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian ini. 2. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji F atau uji anova bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen secara simultan (bersamaan) mempengaruhi variabel dependen, yaitu pengaruh kebijakan dividen (X 1 ), ukuran perusahaan(x 2 ), dan profitabilitas (X 3 ) terhadap kebijakan hutang (Y). Berikut hasil perhitungan uji F : Tabel 4.6 Hasil Uji F Model 1 Sum of Squares ANOVA a df Mean Square F Sig. Regression 7,210 3 2,403 10,621,000 b Residual 9,956 44,226 Total 17,167 47 a. Dependent Variable: DER b. Predictors: (Constant), ROA, SIZE, DPR Sumber: Output SPSS Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai F adalah 10.621 dengan probabilitas 0.000. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa Ha diterima dan Ho ditolak yang artinyakebijakan dividen, ukuran perusahaan dan profitabilitas secara simultan (bersamaan) berpengaruh terhadap kebijakan hutang.
54 3. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah secara parsial, variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Berikut ini adalah hasil dari uji t dalam penelitian ini Tabel 4.7 Hasil Uji Statistik T Model 1 Unstandardized Coefficients Coefficients a Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant) -2,179 1,056-2,063,045 DPR -1,310,271 -,649-4,835,000 SIZE,137,045,390 3,053,004 ROA 2,569,644,584 3,990,000 a. Dependent Variable: DER Sumber: Output SPSS Berdasarkan tabel 4.7 dapat disimpulkan mengenai uji hipotesis masingmasing variabel independen terhadap variabel dependen adalah sebagai berikut: 1) Kebijakan dividen (DPR) memiliki nilai t sebesar -4.835 dengan nilai signifikansi 0.000, berarti nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka Ha diterima dan Ho ditolak, dengan kata lain kebijakan dividen berpengaruh secara signifikan terhadap kebijakan hutang. 2) Ukuran perusahaan (SIZE) memiliki nilai t sebesar 3.053 dengan nilai signifikansi 0.004, berarti nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka Ha diterima dan Ho ditolak, dengan kata lain ukuran
55 perusahaan berpengaruh secara signifikan terhadap kebijakan hutang. 3) Profitabilitas (ROA) memiliki nilai t sebesar 3.990 dengan nilai signifikansi 0.000, berarti nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka Ha diterima dan Ho ditolak, dengan kata lain profitabilitas berpengaruh secara signifikan terhadap kebijakan hutang. 4. Pengujian Regresi Berganda Analisis regresi berganda dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya pengaruh antara kebijakan dividen, ukuran perusahaan dan profitabilitas terhadap kebijakan hutang. Dibawah ini hasil penghitungan regresi berganda yang sudah valid datanya : Tabel 4.8 Hasil Regresi Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant) -2,179 1,056-2,063,045 DPR -1,310,271 -,649-4,835,000 1 SIZE,137,045,390 3,053,004 ROA 2,569,644,584 3,990,000 a. Dependent Variable: DER Sumber: Output SPSS Persamaan regresinya adalah sebagai berikut: Y = α + β DPR + β SIZE + β ROA + ε Y = -2.179-1.310 DPR + 0.137 SIZE + 2.569 ROA + ε
56 Keterangan : Y = Kebijakan Hutang α = Konstanta β = Koefisien regresi dari masing-masing variabel independen DPR = Kebijakan Dividen SIZE = Ukuran Perusahaan ROA = Profitabilitas ε = Error Persamaan regresi diatas, dapat dijelaskan sebagai berikut: a) Konstanta (α) : -2.179 artinya jika nilai kebijakan dividen (DPR), ukuran perusahaan (SIZE) dan profitabilitas (ROA) sama dengan nol, maka kebijakan hutang (DER) memiliki nilai sebesar -2.179. b) Koefisien regresi kebijakan dividen (DPR) sebesar -1.310. Hal ini berarti bahwa setiap adanya perubahan 1 satuan tingkat DPR, maka dapat menambah DER sebesar 1.310. Koefisien bernilai negative artinya terjadi hubungan negatif antara variable independen, semakin besar DPR maka semakin rendah DER, begitu pula sebaliknya. c) Koefisien regresi ukuran perusahaan (SIZE) sebesar 0.137 Hal ini berarti bahwa setiap adanya perubahan 1 satuan tingkat SIZE, maka dapat menambah DER sebesar 0.137. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara variable independen, semakin besar SIZE maka semakin tinggi DER, begitu pula sebaliknya.
57 d) Koefisien regresi profitabilitas (ROA) sebesar 2.569. Hal ini berarti bahwa setiap adanya perubahan 1 satuan tingkat ROA, maka dapat menambah DER sebesar 2.569. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara variable independen, semakin besar ROA maka semakin tinggi pula DER, begitu pula sebaliknya. E. Pembahasan Model regresi yang digunakan dalam penelitian ini telah lolos uji asumsi klasik, yaitu uji multikolonieritas, uji autokorelasi, uji heterokesdasitas, dan uji normalitas. Dan dibawah ini beberapa hasil pembahasan mengenai penelitian ini : 1. Pengaruh Kebijakan Dividen Terhadap Kebijakan Hutang Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa variable kebijakan dividen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kebijakan hutang. Hal ini dapat dilihat pada tabel 4.8 yang menunjukkan bahwa variable kebijakan dividen (DPR) mempunyai nilai t sebesar -1.310 dengan nilai signifikansi sebesar 0.000, nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai yang ditetapkan, yaitu α = 0,05, dengan demikian Hα diterima. Dari hasil penelitian ini menunjukkan hasil yang konsisten dengan pecking order theory yang mengatakan bahwa pendanaan investasi dengan menggunakan sumber dana dari menerbitkan saham baru merupakan kabar buruk bagi investor dan pemegang saham, karena penerbitan saham baru akan menambah jumlah lembar saham yang beredar dan tidak ada penghematan pajak dari hutang serta
58 agency costs of equity akan meningkat sehingga laba per lembar saham akan menurun. Kebijakan dividen yang stabil menyebabkan adanya keharusan bagi perusahaan untuk menyediakan sejumlah dana guna membayar dividen yang tetap tersebut. Sebaliknya, jika perusahaan mempunyai banyak hutang, maka perusahaan akan mengurangi jumlah dividen karena sebagian besar keuntungan akan digunakan untuk membayar bunga dan cicilan pinjaman. Hal ini kemudian menimbulkan agency problem, dimana agent yang tidak lain adalah pihak manajerial perusahaan ingin segera melunasi hutang perusahaan sehingga mengurangi borrowing costs, tetapi di sisi lain, investor ingin agar dividen dibagikan agar kesejahteraan mereka meningkat. Oleh karena itu, hubungan antara dividen dan kebijakan hutang jelas terlihat disini. Hal ini berarti H 1 berhasil diterima. Penelitian ini tidak sejalan dengan pendapat yang dikemukakan oleh Yeniati dan Destriana (2010) dan Purba (2011) bahwa kebijakan dividen tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kebijakan hutang. Karena adanya peningkatan dividen yang dihasilkan dari perusahaan akan menekan penggunaan hutang yang ada pada perusahaan, sehingga kebijakan dividen tidak berpengaruh terhadap kebijakan hutang. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Eva Larasati (2011), serta Steven dan Lina (2011) yang menyatakan bahwa kebijakan dividen berpengaruh terhadap kebijakan hutang. 2. Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Kebijakan Hutang
59 Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa variable Ukuran perusahaan (SIZE) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kebijakan hutang. Hal ini dapat dilihat pada table 4.8 yang menunjukkan bahwa variable Ukuran perusahaan (SIZE)memiliki nilai t sebesar 0.137 dengan nilai signifikansi 0.004, berarti nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka Hα diterima. Hal ini berarti semakin besar ukuran perusahaan, mengakibatkan peningkatan penggunaan hutang. Kondisi ini disebabkan karena perusahaan besar mempunyai resiko kebangkrutan yang tinggi maka dari itu perusahaan besar lebih menyukai mendanai perusahaannya berusaha untuk menggunakan pendanaan internal dan berhati-hati dalam menggunakan hutang. Perusahaan besar dapat dengan mudah mengakses pasar modal. Kemudahan untuk mengakses ke pasar modal berarti perusahaan memiliki fleksibilitas dan kemampuan untuk mendapatkan dana. Banyak penelitian yang menyatakan bahwa kebijakan hutang perusahaan dipengaruhi oleh ukuran perusahaan dan menyatakan adanya hubungan positif antara ukuran perusahaan dengan kebijakan hutang. Menurut pecking order theory, semakin besar perusahaan maka kecenderungan menggunakan pendanaan eksternal juga semakin kecil, artinya perusahaan yang besar cenderung sedikit menggunakan hutang. Penelitian ini tidak sejalan dengan pendapat yang dikemukakan oleh Steven dan Lina (2011) yang menunjukkan bahwa ukuran perusahaan bukanlah penentu sumber pendanaan yang dipilih oleh perusahaan, sebab yang dipikirkan perusahaan adalah bagaimana memperoleh dana atau modal yang mempunyai borrowing cost sekecil mungkin. Baik perusahaan besar maupun kecil pasti
60 mempunyai hutang dan jumlahnya tidak selalu dipengaruhi oleh ukuran perusahaan tersebut. Sehingga ukuran perusahaan tidak mempengaruhi kebijakan hutang perusahaan secara langsung. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Wahidahwati (2002) dan Moh. Syadeli (2013) yang mengatakan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh terhadap kebijakan hutang. 3. Pengaruh Profitabilitas Terhadap Kebijakan Hutang Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa variable Profitabilitas (ROA) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kebijakan hutang. Hal ini dapat dilihat pada table 4.8 yang menunjukkan bahwa variable Profitabilitas (ROA) memiliki nilai t sebesar 2.569 dengan nilai signifikansi 0.000, berarti nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka Hα diterima. Hasil penelitian menunjukkan keterkaitan dengan pecking order theory, semakin tinggi profitabilitas perusahaan, maka akan semakin banyak dana yang tersedia untuk digunakan bagi perusahaan, sehingga perusahaan akan cenderung memanfaatkan dana internalnya yang bersumber dari profit disbanding hutang. Perusahaan dengan profitabilitas tinggi akan cenderung menggunakan dana internal dari retained earnings sehingga perusahaan tidak akan terlalu membutuhkan dana yang bersumber dari hutang. Akan tetapi sebaliknya, perusahaan yang mempunyai profitabilitas rendah, akan mengalami kesulitan dan membutuhkan dana eksternal seperti hutang, sebab biaya-biaya tetap yang terjadi dalam perusahaan akan terus berjalan, sehingga perusahaan tersebut akan
61 membutuhkan dana eksternal untuk membiayai biaya-biaya tersebut. Hal ini berarti H 3 diterima. Penelitian ini tidak sejalan dengan pendapat yang dikemukakan oleh Rambe (2013) yang menunjukkan bahwa profitabilitas tidak berpengaruh secara individual terhadap kebijakan hutang. Kondisi profitabilitas yang tinggi ini dapat membantu perusahaan dalam memenuhi kewajiban atau pendanaan yang bersifat jangka pendek. Hal ini dapat berdampak pada berkurangnya tingkat penggunaan hutang oleh perusahaan. Dan sebaliknya pada tingkat profitabilitas rendah perusahaan menggunakan hutang untuk membiayai operasionalmya. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Steven dan Lina (2011) yang menyatakan bahwa profitabilitas berpengaruh terhadap kebijakan hutang.