PENGARUH PROFITABILITAS, LEVERAGE, UMUR, …...i PENGARUH PROFITABILITAS, LEVERAGE, UMUR, DAN UKURAN...
Transcript of PENGARUH PROFITABILITAS, LEVERAGE, UMUR, …...i PENGARUH PROFITABILITAS, LEVERAGE, UMUR, DAN UKURAN...
i
PENGARUH PROFITABILITAS, LEVERAGE, UMUR, DAN
UKURAN PERUSAHAAN TERHADAP MANAJEMEN LABA
(Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek
Indonesia Periode 2010-2013)
Skripsi
Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi
Oleh:
NAJMI YATULHUSNA
NIM. 1111082000062
JURUSAN AKUNTANSI
FAKULTAS EONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1436H/2015M
ii
iii
iv
v
LEMBAR PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT
Yang bertanda tangan dibawah ini,
Nama : Najmi YatulHusna
No. Induk Mahasiswa : 1111082000062
Fakultas : Ekonomi dan Bisnis
Jurusan : Akuntansi
Dengan ini menyatakan dalam penulisan skripsi ini saya:
1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan
mempertanggungjawabkan.
2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah orang lain.
3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebut sumber asli atau
tanpa izin pemilik karya.
4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data.
5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggungjawab atas
karya ini.
Jika di kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan melalui
pembuktian yang dapat dipertanggungjawabkan ternyatamemang ditemukan bukti
bahwa saya telah melanggar pernyataan diatas, maka saya siap untuk dikenai sanksi
berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.
Jakarta, Agustus 2015
Najmi YatulHusna
vi
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. IDENTITAS PRIBADI
1. Nama Lengkap : Najmiyatul Husna
2. Tempat Tanggal Lahir : Paingan, 13 April 1995
3. Alamat : Perum Aster 3 Blok C 12 No. 02 Pagedangan-
Kab. Tangerang
4. Email : [email protected]
II. PENDIDIKAN
1. SD Muhammadiyah Kuala Tungkal- Jambi 1999-2005
2. SMP IT YAPIDH (Yayasan Perguruan Islam Darul Hikmah) 2005-2008
Bekasi
3. Madrasah Aliyah Darul Marhamah Bogor 2008-2011
III. PENGALAMAN ORGANISASI DAN KEPANITIAAN
1. Anggota Pengurus Pramuka MA Darul Marhamah, Periode 2009-2010.
2. Anggota Pengurus OSDM (Organisasi Siswa Darul Marhamah), Periode
2009-2010.
3. Volunter Kegiatan “Mari Mengajar I” yang diselenggarakan oleh
FORKOMA Banten UI 2011-2012.
4. Anggota Pengurus HMJ Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta,
Periode 2012-2013.
5. Kepanitiaan Accounting Fair Jurusan Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta, Periode 20013-2014.
6. Kepanitiaan MAKRAB Jurusan Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta, Periode 20013-2014.
vii
ABSTRACT
The Effect of Profitability, Leverage, Firm Age, and Firm Size on Earnings
Management
This research is a causality that aims to analyze the influence of profitability,
leverage, firm age, and size of the company to earnings management. Variable
profitability measured using the Return On Assets (ROA). Leverage is measured
using Debt On Assets Ratio (DAR). Age company counted since the company began
to stand. Company size was measured by using the total assets of the company. While
the earnings management variables were measured using discretionary accruals.
This research is quantitative. The data source of this research is secondary data such
as company financial statements obtained from the Indonesia Stock Exchange
website.
Population in this research are manufacturing companies listed in Indonesia Stock
Exchange (BEI) 2010-2013. The sampling method used is purposive sampling
method. After the selection is based on purposive sampling method, there are 200
manufacturing companies that meet the criteria required by the sample during the
observation period of 4 years. Testing the hypothesis in this study using multiple
linear regression analysis using the statistical application that is Statistical Package
for Social Sciences (SPSS) version 22 as test equipment. The analytical methods used
include descriptive statistical test, classical assumption (multicoloniarity test,
autocorrelation test, heteroscedasticity test, normality test), and hypothesis testing.
Based on the results of ANOVA, variable profitability, leverage, age, and size of
company simultaneously or jointly effect on earnings management variables. And the
partial results of the study showed that the profitability, leverage, and firm age
significantly influence earnings management. While the size of the company proved
no significant effect on earnings management.
Keyword: Profitability, Leverage, Firm Age, Firm Size, Earnings Management
viii
ABSTRAK
Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Umur, dan Ukuran Perusahaan Terhadap
Manajemen Laba
Penelitian ini merupakan penelitian kausalitas yang bertujuan untuk
menganalisis pengaruh profitabilitas, leverage, umur, dan ukuran perusahaan
terhadap manajemen laba. Variabel profitabilitas diukur dengan menggunakan Return
On Assets (ROA). Leverage diukur dengan menggunakan Debt On Assets Ratio
(DAR). Umur perusahaan dihitung sejak perusahaan mulai berdiri. Ukuran
perusahaan diukur dengan menggunakan total asset perusahaan. Sedangkan variabel
manajemen laba diukur dengan menggunakan akrual diskresioner. Penelitian ini
merupakan penelitian yang bersifat kuantitatif. Sumber data penelitian ini adalah data
sekunder yang berupa laporan keuangan perusahaan yang diperoleh dari website
Bursa Efek Indonesia.
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2010-2013. Metode penentuan sampel yang
digunakan adalah metode purposive sampling. Setelah dilakukan seleksi berdasarkan
metode purposive sampling, terdapat 200 perusahaan manufaktur yang memenuhi
kriteria-kriteria sampel yang dibutuhkan dengan periode pengamatan selama 4 tahun.
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linear
berganda dengan menggunakan aplikasi statistik Statistical Package for Social
Sciences (SPSS) versi 22 sebagai alat uji. Metode analisis yang digunakan antara lain
uji statistik deskriptif, uji asumsi klasik (uji multikolonieritas, uji autokorelasi, uji
heteroskedastisitas, uji normalitas), dan uji hipotesis.
Berdasarkan hasil uji ANOVA, variabel profitabilitas, leverage, umur, dan
ukuran perusahaan secara simultan atau bersama-sama berpengaruh terhadap variabel
manajemen laba. Dan secara parsial hasil penelitian menunjukkan bahwa
profitabilitas, leverage, dan umur perusahaan berpengaruh signifikan terhadap
manajemen laba. Sedangkan ukuran perusahaan terbukti tidak berpengaruh signifikan
terhadap manajemen laba.
Kata kunci: Profitabilitas, Leverage, Umur Perusahaan, Ukuran Perusahaan,
Manajemen Laba.
ix
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Alhamdulillahirabbil’alamin, puji syukur kehadirat Allah SWT, yang telah
melimpahkan rahmat dan karunia-Nya. Salawat serta salam dipanjatkan kepada
junjungan Nabi Muhammad SAW yang telah menjadi inspirasi bagi penulis, sehingga
penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Skripsi ini disusun dalam rangka
memenuhi syarat-syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi di Universitas
Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Selama melakukan penelitian dan penyusunan skripsi ini, penulis tidak lepas
dari bantuan, bimbingan, dukungan, semangat dan doa, baik langsung maupun tidak
langsung oleh berbagai pihak. Oleh karena itu, dalam kesempatan ini penulis ingin
mengucapkan terimakasih kepada:
1. Kedua orang tua tercinta, Ibu Ulyati Razak dan Bapak Edi Harto, yang tak
pernah henti selalu mecurahkan cinta dan kasih sayang, memberikan dukungan
penuh untuk setiap langkah yang penulis jalani, serta do’a, nasehat, dan
perhatian yang tak terhingga untuk penulis. Terima kasih untuk setiap ketulusan
yang mengiringi langkah penulis.
2. Adik-adik tersayang, Rika Mardiah, Sri Nur Afifah, Athiyya Naifa Putri.
Terima kasih untuk setiap semangat dan doa yang telah diberikan untuk penulis.
Terima kasih juga untuk Om Yusron Razak dan Tante Mahmudah atas
dukungan serta doa yang mengiringi penulis.
3. Bapak Dr. M. Arief Mufraini, LC., M.Si. Selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
4. Ibu Yessi Fitri, SE., M.Si., Ak., CA. Selaku Ketua Jurusan Akuntansi Fakultas
Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
5. Bapak Hepi Prayudiawan, S.E., Ak., MM., CA. selaku Sekretaris Jurusan
Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
x
6. Bapak Prof. Dr. Yahya Hamja., MM selaku Dosen Pembimbing I yang telah
bersedia meluangkan waktu untuk mengarahkan, memberikan masukan-
masukan, nasihat, serta membimbing penulis hingga terselesaikannya skripsi
ini. Terimakasih atas ilmu yang telah Bapak berikan selama ini.
7. Ibu Yusro Rahma, S.E., M.Si selaku Dosen Pembimbing II yang telah bersedia
meluangkan waktu, mencurahkan perhatian, membimbing, berdiskusi,
memberikan pengarahan serta nasihat dalam penulisan skripsi ini. Terimakasih
atas semua saran dan ilmu yang telah ibu berikan selama ini.
8. Seluruh dosen yang telah memberikan ilmu dan karyawan UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta yang telah memberikan bantuan kepada penulis.
9. Sahabat-sahabat tersayang, Mpit, Ratri, Lala, Vania, Liliek, Pipit, dan Eva yang
telah memberikan dukungan, semangat, serta saran yang mendukung penulis
baik selama perkuliahan maupun dalam penulisan skripsi ini.
10. Saudara Akuntansi B, terima kasih untuk dukungan, semangat, serta saran yang
diberikan kepada penulis. Serta seluruh teman-teman Akuntansi 2011, terima
kasih untuk dukungannya.
11. Semua pihak yang membantu yang tidak bisa disebutkan satu per satu oleh
penulis.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih jauh dari
sempurna dikarenakan terbatasnya pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki
penulis. Oleh karena itu, penulis mengharapkan segala bentuk saran dan kritik yang
membangun dari berbagai pihak.
Wassalamu’alaikum Wr. Wb
Jakarta, 29 Juli 2015
(Najmi YatulHusna)
xi
DAFTAR ISI
Halaman Judul ....................................................................................................... i
Lembar Pengesahan Skripsi .................................................................................. ii
Lembar Pengesahan Ujian Komprehensi ............................................................ iii
Lembar Pengesahan Ujian Skripsi ....................................................................... iv
Lembar Pernyataan Bebas Plagiat ....................................................................... v
Daftar Riwayat Hidup ........................................................................................... vi
Abstract .................................................................................................................... vii
Abstrak .................................................................................................................... viii
Kata Pengantar ....................................................................................................... ix
Daftar Isi ................................................................................................................. xi
Daftar Tabel ............................................................................................................. xiv
Daftar Gambar ....................................................................................................... xv
Daftar Lampiran .................................................................................................... xvi
BAB I PENDAHULUAN ............................................................................... 1
A. Latar Belakang .............................................................................. 1
B. Perumusan Masalah ...................................................................... 10
C. Tujuan Penelitian .......................................................................... 10
D. Manfaat Penelitian ........................................................................ 10
1. Manfaat Teoritis ...................................................................... 10
2. Manfaat Praktis ....................................................................... 11
BAB II TINJAUAN PUSTAKA .................................................................... 12
A. Tinjauan Literatur .......................................................................... 12
1. Agency Theory ......................................................................... 12
2. Manajemen Laba ..................................................................... 14
3. Profitabilitas ............................................................................ 23
4. Leverage ................................................................................... 25
xii
5. Umur Perusahaan .................................................................... 27
6. Ukuran Perusahaan................................................................... 28
B. Keterkaitan Antar Variabel dan Perumusan Hipotesis................... 30
C. Penelitian Terdahulu ..................................................................... 35
D. Kerangka Penelitian ...................................................................... 40
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ........................................................ 41
A. Ruang Lingkup Penelitian ............................................................. 41
B. Metode Penentuan Sampel ............................................................. 41
C. Metode Pengumpulan Data ............................................................ 42
D. Metode Analisis Data .................................................................... 43
1. Statistik Deskriptif ................................................................... 44
2. Uji Asumsi Klasik ................................................................... 44
a. Uji Multikolonieritas .......................................................... 44
b. Uji Autokorelasi ................................................................ 45
c. Uji Heteroskedastisitas ....................................................... 46
d. Uji Normalitas ................................................................... 47
3. Analisis Hipotesis Penelitian ................................................... 49
a. Koefisien Determinasi ( R2) ............................................... 49
b. Uji Signifikansi Simultan .................................................. 50
c. Uji signifikansi Parameter Individual ................................ 50
E. Defenisi dan Operasinal antar Variabel ........................................ 51
BAB IV PENEMUAN DAN PEMBAHASAN ................................................ 57
A. Gambaran Umum Objek Penelitian ............................................... 57
1. Deskripsi Objek Penelitian ...................................................... 57
2. Deskripsi Sampel Penelitan ..................................................... 59
B. Hasil Uji Analisis Penelitian ......................................................... 59
1. Hasil Uji Statistik Desriptif ...................................................... 59
2. Hasil Uji Asumsi Klasik ......................................................... 62
a. Uji Multikolonieritas .......................................................... 62
xiii
b. Uji Autokorelasi ................................................................ 63
c. Uji Heteroskedastisitas ....................................................... 63
d. Uji Normalitas ................................................................... 65
3. Hasil Uji Hipotesis Penelitian .................................................. 67
a. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) ................................ 67
b. Hasil Uji Signifikansi Simultan ........................................ 69
c. Hasil Uji Parameter Individual .......................................... 70
1) Pengaruh Profitabilitas Terhadap Manajemen Laba ... 72
2) Pengaruh Leverage Terhadap Manajemen Laba ......... 74
3) Pengaruh Umur Perusahaan Terhadap Manajemen
Laba .............................................................................. 76
4) Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen
Laba ............................................................................. 77
BAB V PENUTUP .......................................................................................... 80
A. Kesimpulan ................................................................................... 80
B. Saran .............................................................................................. 81
Daftar Pustaka ........................................................................................................ 83
Lampiran ............................................................................................................... 88
xiv
DAFTAR TABEL
No. Keterangan
2.1 Penelitian Terdahulu ..................................................................... 35
3.1 Kriteria Autokorelasi Durbin – Watson (DW) ............................... 46
3.2 Operasional Variabel ..................................................................... 56
4.1 Hasil Seleksi Sampel ..................................................................... 58
4.2 Hasil Uji Statistik Deskriptif .......................................................... 60
4.3 Hasil Uji Multikolonieritas ........................................................... 62
4.4 Hasil Uji Autokorelasi ................................................................... 63
4.5 Hasil Uji Heterokedastisitas ........................................................... 64
4.6 Hasil Uji Normalitas ..................................................................... 67
4.7 Hasil Uji Koefisien Determinasi .................................................... 68
4.8 Hasil Uji Statistik F ....................................................................... 69
4.9 Hasil Uji Parameter Individual....................................................... 70
4.10 Ringkasan Hasil Penelitian ........................................................... 79
xv
DAFTAR GAMBAR
No. Keterangan
2.1 Kerangka Pemikiran ...................................................................... 40
4.1 Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram ........................... 65
4.2 Hasil Uji Normalitas dengan Grafik P-Plot .................................. 66
xvi
DAFTAR LAMPIRAN
No. Keterangan
1. Data Sampel .................................................................................. 88
2. Hasil Output SPSS ......................................................................... 133
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Laporan keuangan merupakan salah satu sumber informasi yang dapat
digunakan oleh para pihak eksternal yang memiliki kepentingan terhadap
suatu perusahaan. Tujuan dari penerbitan laporan keuangan adalah untuk
dapat memberikan gambaran kepada pihak eksternal mengenai keadaan yang
terjadi dalam suatu perusahaan, baik itu berupa keadaan operasional maupun
keadaan finansial perusahaan tersebut. Keberadaan laporan keuangan juga
diharapkan dapat membantu para pengguna untuk mengambil keputusan
dimana laporan keuangan tersebut menjadi landasan dari keputusan yang
diambil.
Menurut PSAK No. 1, laporan keuangan adalah suatu penyajian
terstruktur dari posisi keuangan dan kinerja keuangan suatu entitas. Tujuan
laporan keuangan adalah memberikan informasi mengenai posisi keuangan,
kinerja keuangan, dan arus kas entitas yang bermanfaat bagi sebagian besar
kalangan pengguna laporan dalam pembuatan keputusan ekonomi. Laporan
keuangan dapat dikatakan sebagai hasil pertanggung jawaban yang dibuat
2
oleh pihak manajemen terhadap penggunaan atas seluruh sumber daya yang
ada.
Salah satu komponen dalam laporan keuangan adalah laporan laba rugi
yang merupakan salah satu fokus utama dari pengguna laporan keuangan.
Dimana laporan laba rugi menggambarkan kinerja perusahaan dalam periode
waktu tertentu. Penilaian atas kinerja yang dijalankan perusahaan tercermin
dari perolehan laba atau rugi yang dihasilkan dalam periode tersebut. Oleh
karena itu, laporan laba rugi merupakan salah satu bagian yang menjadi
sasaran kegiatan manipulasi yang dilakukan oleh manajemen dengan tujuan
untuk memperoleh keuntungan sepihak tapi di sisi lain akan dapat merugikan
pihak lain seperti para investor maupun kreditor ataupun lainnya.
Untuk dapat mencapai suatu target laba, biasanya manajemen akan
memilih kebijakan akuntansi tertentu sehingga nantinya laba perusahaan dapat
diatur. Pemilihan kebijakan akuntansi ditujukan agar perusahaan dapat
menaikkan atau menurunkan laba yang diperoleh sesuai dengan kebutuhan
dan keinginan manajemen agar laporan keuangan perusahaan terlihat baik
dimata para pengguna. Kadang kala tindakan tersebut bertentangan dengan
prinsip utama dalam perusahaan, perilaku manajemen seperti yang
digambarkan diatas disebut dengan istilah manajemen laba (earnings
management).
Manajemen laba didefinisikan sebagai upaya manajer perusahaan untuk
mengintervensi atau mempengaruhi informasi dalam laporan keuangan
3
dengan tujuan untuk mengelabui stakeholder yang ingin mengetahui kinerja
dan kondisi keuangan (Sulistyanto, 2008:6). Menurut Merchant dan Rockness
(1994:79), manajemen laba adalah tindakan yang dilakukan oleh manajemen
perusahaan untuk mempengaruhi laba yang dilaporkan yang bisa memberikan
informasi mengenai keuntungan ekonomis yang sesungguhnya tidak dialami
perusahaan, yang dalam jangka panjang tindakan tersebut bisa merugikan
perusahaan.
Manajemen laba terjadi ketika manajer menggunakan pertimbangan
dalam laporan keuangan dan penyusunan transaksi untuk merubah laporan
keuangan, untuk memberikan gambaran yang tidak sebenarnya mengenai
keadaan keuangan perusahaan dengan cara memanipulasi jumlah laba yang
dihasilkan, nantinya akan mempengaruhi keputusan ekonomi yang akan
dibuat oleh para pengguna laporan seperti pemegang saham dan akan
berpengaruh terhadap hasil perjanjian yang didasarkan pada jumlah yang
tertera dalam laporan keuangan.
Beberapa pihak memandang tindakan manajemen laba dari dua sudut
yang berbeda, salah satu pihak beranggapan bahwa manajemen laba
merupakan sebuah tindakan kecurangan (fraud). Manajemen laba dikatakan
sebagai kecurangan karena pada dasarnya manajemen laba merupakan
perilaku oportunis seorang manajer untuk mempermainkan angka-angka yang
terdapat dalam laporan keuangan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapainya.
Tindakan ini dilakukan secara sengaja untuk mendapatkan keuntungan secara
4
sepihak. Sedangkan disisi lain terdapat pihak yang beranggapan bahwa
manajemen laba bukan merupakan kecurangan karena hal tersebut merupakan
dampak dari kebebasan manajer dalam memilih metode – metode akuntansi
yang digunakan dalam melakukan pencatatan dan penyusunan informasi
keuangan yang dianggap sesuai untuk perusahaan. Hal ini disebabkan
beragamnya metode dan prosedur akuntansi yang diakui dan diterima dalam
prinsip akuntansi berterima umum (generally accepted accounting principles)
(Sulistyanto, 2008:105).
Hingga saat ini manajemen laba masih menjadi fenomena yang umum
terjadi dikalangan perusahaan. Terdapat beberapa perusahaan terlibat kasus
yang berkaitan dengan penerapan manajemen laba ini. Salah satunya adalah
PT. Kimia Farma yang merupakan produsen obat-obatan milik pemerintah di
Indonesia. Pada audit tanggal 31 Desember 2001, manajemen perusahaan
melaporkan adanya laba bersih sebesar Rp 132 M dan laporan tersebut diaudit
oleh Hans Tuanakotta dan Mustofa (HTM). Akan tetapi, kementrian BUMN
dan Bapepam menilai bahwa laba bersih tersebut terlalu besar dan
mengandung rekayasa. Setelah dilakukan audit ulang, pada 3 Oktober 2002
laporan keuangan Kimia Farma 2001 disajikan kembali (restated), karena
telah ditemukan kesalahan yang cukup mendasar. Pada laporan keuangan
yang baru, keuntungan yang disajikan hanya sebesar Rp 99,56 miliar, atau
lebih rendah sebesar Rp 32,6 milyar, atau 24,7% dari laba awal yang
dilaporkan. Kesalahan itu timbul pada unit Industri Bahan Baku yaitu
5
kesalahan berupa overstated penjualan sebesar Rp 2,7 miliar, pada unit
Logistik Sentral berupa overstated persediaan barang sebesar Rp 23,9 miliar,
pada unit Pedagang Besar Farmasi berupa overstated persediaan sebesar Rp
8,1 miliar dan overstated penjualan sebesar Rp 10,7 miliar.
Kesalahan penyajian yang berkaitan dengan persediaan timbul karena
nilai yang ada dalam daftar harga persediaan digelembungkan. PT Kimia
Farma, melalui direktur produksinya, menerbitkan dua buah daftar harga
persediaan (master prices) pada tanggal 1 dan 3 Februari 2002. Daftar harga
per 3 Februari ini telah digelembungkan nilainya dan dijadikan dasar
penilaian persediaan pada unit distribusi Kimia Farma per 31 Desember 2001.
Sedangkan kesalahan penyajian berkaitan dengan penjualan adalah dengan
dilakukannya pencatatan ganda atas penjualan. Pencatatan ganda tersebut
dilakukan pada unit-unit yang tidak disampling oleh akuntan, sehingga tidak
berhasil dideteksi. Berdasarkan penyelidikan Bapepam, disebutkan bahwa
KAP yang mengaudit laporan keuangan PT Kimia Farma telah mengikuti
standar audit yang berlaku, namun gagal mendeteksi kecurangan tersebut
(sumber: siaran pers BAPEPAM, 27 Desember 2002).
Contoh kasus tersebut menggambarkan bahwa penerapan manajemen
laba dalam suatu perusahaan akan memiliki dampak negatif terhadap
perusahaan, disamping itu juga akan merugikan pihak eksternal lain yang
memiliki kepentingan terhadap perusahaan, investor salah satunya. Adanya
manajemen laba, akhirnya akan berdampak pada biasnya informasi yang
6
terdapat dalam laporan keuangan perusahaan yang dapat mempengaruhi
pengambilan keputusan investor ataupun pihak internal lain yang bergantung
pada informasi yang tertera dalam laporan keuangan.
Seiring dengan berjalannya waktu, penelitian dalam bidang akuntansi
mengenai manajemen laba terus berkembang. Penelitian tidak hanya terfokus
pada upaya untuk mendeteksi keberadaan, bagaimana, dan konsekuensi dari
manajemen laba, tetapi terus meluas menjadi penelitian untuk mengetahui
mengapa seorang manajer melakukan aktivitas rekayasa manajerial tersebut.
Seperti motivasi apa yang mendorong manajer untuk melakukan manajemen
laba, serta identifikasi mengenai pandangan, pemahaman, dan perilaku etis
mengenai manajemen laba tersebut.
Terdapat banyak faktor yang menjadi motivasi manajer dalam
melakukan manajemen laba, diantaranya adalah profitabilitas, leverage, umur
dan ukuran perusahaan. Profitabilitas menggambarkan kemampuan
perusahaan dalam pengelolaan asset untuk menghasilkan laba. Profitabilitas
menunjukkan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba selama satu
periode waktu tertentu. Pada umumnya nilai profitabilitas suatu perusahaan
dapat digunakan sebagai indikator untuk mengukur kinerja suatu perusahaan.
Semakin tinggi profitabilitas suatu perusahaan maka kinerja dan kemampuan
perusahaan dalam menghasilkan keuntungan juga meningkat. Oleh karena hal
tersebut, keterkaitan antara profitabilitas dengan manajemen laba adalah
ketika profitabilitas yang diperoleh perusahaan kecil pada periode waktu
7
tertentu akan memicu perusahaan untuk melakukan manajemen laba dengan
cara meningkatkan pendapatan yang diperoleh sehingga akan memperlihatkan
saham dan mempertahankan investor yang ada.
Penelitian yang dilakukan oleh Wibisana dan Ratnaningsih (2014)
menyatakan bahwa tingkat profitabilitas berpengaruh terhadap tindakan
perataan laba yang dilakukan perusahaan, dimana tindakan perataan laba
merupakan salah satu metode yang dilakukan perusahaan dalam manajemen
laba. Sedangkan penelitian Bestivano (2013) menyatakan bahwa profitabilitas
tidah memberikan pengaruh terhadap manajemen laba, karena investor
mengabaikan informasi ROA sehingga manajemen mengabaikan
profitabilitas.
Rasio leverage merupakan rasio yang terdapat dalam laporan keuangan
yang dapat mengetahui seberapa besar perusahaan dibiayai oleh hutang
dengan kemampuan perusahaan digambarkan oleh modal, atau dapat juga
menunjukkan beberapa bagian aktiva yang digunakan untuk menjamin hutang
(Harahap 1999 dalam Nugroho, 2011:32) Semakin tinggi tingkat rasio
leverage perusahaan menggambarkan bahwa perusahaan mengalami kesulitan
dalam menghadapi perjanjian hutang. Investor beranggapan bahwa
perusahaan yang memiliki tingkat rasio leverage yang tinggi memiliki risiko
yang tinggi pula. Keterkaitan antara tingkat leverage dengan manajemen laba
terletak ketika tingginya tingkat rasio leverage akan menjadi pemicu
perusahaan melakukan manajemen laba dengan cara menaikkan laba agar
8
dapat menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi perjanjian
hutang yang ada.
Agustina (2012) dan Wardani dkk (2011) telah melakukan penelitian
mengenai leverage dan menyebutkan bahwa leverage berpengaruh signifikan
terhadap manajemen laba dan hasil penelitian yang dilakukan oleh Subhan
(2011) dan Nugroho (2011) menyatakan hasil leverage berpengaruh negatif
terhadap manajemen laba. Sedangkan Purwandari dan Mahfud (2011), Jao
dan Paulung (2011), Prambudi dan Sumantri (2013), serta Setyaningtyas dan
Hadiprajitno (2014) menyatakan bahwa leverage tidak berpengaruh terhadap
manajemen laba.
Umur perusahaan merupakan waktu yang sudah dicapai sejak awal
berdiri hingga waktu yang tak terbatas. Secara teoritis perusahaan yang telah
lama berdiri akan dipercaya oleh penanam modal (investor) daripada
perusahaan yang baru berdiri, karena perusahaan yang telah lama berdiri
diasumsikan akan dapat menghasilkan laba yang lebih tinggi daripada
perusahaan yang baru berdiri (Zen dan Herman, 2006: 60). Terdapat
perbedaan hasil penelitian mengenai pengaruh umur perusahaan terhadap
penerapan manajemen laba. Zen dan Herman (2006) menyatakan bahwa umur
perusahaan berpengaruh terhadap manajemen laba, sedangkan Mahardhani
dkk (2012) menyatakan bahwa umur perusahaan secara parsial tidak
berpengaruh terhadap manajemen laba.
9
Ukuran perusahaan menggambarkan besar kecilnya suatu perusahaan
yang ditunjukkan oleh total aktiva, jumlah penjualan, rata-rata total penjualan,
dan rata-rata total aktiva. Perusahaan yang besar mendapat perhatian lebih
dari pihak eksternal seperti, investor, kreditor, maupun pemerintah. Oleh
karena itu, perusahaan yang berukuran besar lebih berhati-hati dalam
melaporkan kondisi keuangannya, sedangkan perusahaan yang berukuran
lebih kecil cenderung melakukan manajemen laba dengan melaporkan laba
yang lebih besar untuk menunjukkan kinerja keuangan yang memuaskan
(Makaombohe dkk, 2014: 664). Nuryaman (2008), Nur Azlina (2010),
Prambudi dan Sumantri (2014), serta Jao dan Pagalung (2014) telah
melakukan penelitian mengenai pengaruh ukuran perusahaan terhadap
manajemen laba dan menyatakan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara
ukuran perusahaan terhadap manajemen laba. Sedangkan Nasution dan
Setiawan (2007), Siti Nayiroh (2013), dan Setyaningtyas dan Hadiprajitno
(2014) menyatakan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap
manajemen laba.
Berdasarkan uraian latar belakang diatas, penulis tertarik untuk
mengkaji kembali mengenai hubungan antara profitabilitas, leverage, umur
dan ukuran perusahaan dengan penerapan manajemen laba. Penulis akan
membuat penelitian dengan judul “Pengaruh Profitabilitas, Leverage,
Umur dan Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen Laba”.
10
B. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, maka perumusan
masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah:
1. Apakah profitabilitas berpengaruh terhadap manajemen laba?
2. Apakah leverage berpengaruh terhadap manajemen laba?
3. Apakah umur perusahaan brpengaruh terhadap manajemen laba?
4. Apakah ukuran perusahaan berpengaruh terhadap manajemen laba?
C. Tujuan Penelitian
Berdasarkan perumusan masalah yang ada, maka tujuan dari penelitian
ini adalah:
1. Menganalisis pengaruh profitabilitas terhadap manajemen laba.
2. Menganalisis pengaruh leverage terhadap manajemen laba.
3. Menganalisis pengaruh umur perusahaan terhadap manajemen laba.
4. Menganalisis pengaruh ukuran perusahaan terhadap manajemen laba.
D. Manfaat Penelitian
Berdasarkan tujuan penelitian di atas, hasil penelitian ini diharapkan
memberikan manfaat, antara lain:
a. Manfaat Teoritis
1) Hasil penelitian ini diharapkan dapat menambah pengetahuan dan
wawasan penulis terhadap permasalahan yang diteliti.
2) Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap
perkembangan ilmu pengetahuan dalam bidang ekonomi secara
11
umum dan akuntansi dan manajemen secara khusus yang terkait
dengan manajemen laba dalam suatu perusahaan.
b. Manfaat Praktis
1) Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu manajemen dalam
membuat keputusan mengenai penerapan manajemen laba. Karena
penerapan manajemen laba pada suatu perusahaan merupakan
fenomena yang sudah tersebar dikalangan masyarakat umum
sehingga kenyataan tersebut akan berpengaruh pada krisisnya
kepercayaan masyarakat terhadap laporan yang dihasilkan oleh suatu
perusahaan.
2) Hasil penelitian ini diharapkan menjadi bahan evaluasi dan masukan
bagi para investor dalam mempertimbangkan keputusan yang
berkaitan dengan penanaman investasi yang akan dilakukan pada
suatu perusahaan. Terutama dalam menilai kualitas laba perusahaan
tersebut. Diharapkan investor benar-benar melakukan analisis yang
mendalam mengenai keadaan perusahaan, karena dikhawatirkan
tindakan manajemen laba yang dilakukan oleh perusahaan
menyimpang dari hal yang wajar sehingga dikemudian hari dapat
membahayakan investasi yang ditanam investor.
12
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Tinjauan Literatur
1. Teori Keagenan (Agency Theory)
Hubungan agensi ada ketika salah satu pihak (prinsipal) menyewa pihak
lain (agen) untuk melaksanakan suatu jasa, prinsipal mendelegasikan
wewenang untuk membuat keputusan kepada agen tersebut (Anthony dan
Govindarajan, 2005:269). Pihak prinsipal (investor) berperan sebagai
penyedia sumber daya dan dana yang digunakan oleh pihak manajemen. Pihak
manajemen bertanggungjawab penuh dalam kegiatan pengolahan sumber daya
dan dana tersebut agar dapat memenuhi kepentingan pihak prinsipal. Pihak
prinsipal melakukan pengawasan atas kinerja pihak agen melalui laporan
kinerja dan keuangan yang disampaikan oleh pihak manajemen. Setiap pihak
memiliki hak dan tanggung jawab dalam pengelolaan dan setiap pihak harus
mempunyai komitmen untuk menghargai dan menghormati hak dan
wewenang pihak lain, serta tidak diperbolehkan untuk mengintervensi hak dan
kewajiban pihak lain. .
Teori agensi mengasumsikan bahwa semua individu bertindak untuk
kepentingan masing-masing. Agen diasumsikan akan menerima kepuasan
13
tidak hanya dari kompensasi keuangan tetapi juga dari tambahan yang terlihat
dalam hubungan suatu agensi, seperti waktu luang yang lebih, kondisi kerja
yang menarik dan jam kerja yang fleksibel. Sedangkan prinsipal, diasumsikan
hanya tertarik pada pengembalian keuangan yang diperoleh dari investasi
mereka di perusahaan tersebut. Hubungan agensi antara pemilik dan pengelola
perusahaan ini seharusnya menghasilkan hubungan simbiosis mutualisme
yang dapat menguntungkan semua pihak, khususnya jika setiap pihak
menjalankan hak dan kewajibannya secara bertanggungjawab. Namun yang
terjadi justru sebaliknya, munculnya permasalahan agensi antara pemilik dan
pengelola perusahaan.
Agency Theory mengimplikasikan adanya asimetri informasi antara
manajer (agen) dengan pemilik (prinsipal). Asimetri informasi merupakan
suatu keadaan dimana pihak agen (manajer) memiliki akses informasi yang
lebih luas dibandingkan dengan pihak prinsipal. Jensen dan Meckling (1976)
dalam Rahmawati dkk (2006) berpendapat bahwa jika kedua kelompok (agen
dan prinsipal) tersebut adalah orang-orang yang berupaya memaksimalkan
utilitasnya, maka terdapat alasan yang kuat untuk meyakini bahwa agen tidak
akan selalu bertindak yang terbaik untuk kepentingan prinsipal. Prinsipal
dapat membatasinya dengan menetapkan insentif yang tepat bagi agen dan
melakukan monitor yang didesain untuk membatasi aktivitas agen yang
menyimpang.
14
Teori keagenan dibangun sebagai upaya untuk memahami dan
memecahkan masalah yang muncul ketika ada ketidaklengkapan informasi
pada saat melakukan kontrak. Kontrak yang dimaksud disini adalah kontrak
antara prinsipal (pemberi kerja, misalnya pemegang saham) dengan agen
(manajemen). Teori keagenan dapat tejadi jika pihak agen memiliki kelebihan
informasi dibandingkan dengan pihak prinsipal dan terdapat perbedaan
kepentingan antara kedua belah pihak, maka akan terjadi prinsipal agent
problem dimana agen akan melakukan tindakan yang menguntungkan dirinya
namun merugikan prinsipal.
2. Manajemen Laba (Earnings Management)
a. Pengertian Manajemen Laba (Earnings Management)
Definisi manajemen laba menurut Fisher dan Rosenzweing (1995)
dalam (Sulistyanto, 2008: 49) yaitu:
“Earnings management is a actions of a manager which serve to increase
(decrease) current reported earnings of the unit which the manager is
responsible without generating a corresponding increase (decrease) in
long – term economic profitability of the unit”.
Artinya manajemen laba adalah tindakan – tindakan manajer untuk
menaikkan (menurunkan) laba periode berjalan dari sebuah perusahaan
yang dikelolanya tanpa menyebabkan kenaikan (penurunan) keuntungan
ekonomi perusahaan jangka panjang.
Manajemen laba adalah tindakan yang dilakukan oleh manajemen
perusahaan untuk mempengaruhi laba yang dilaporkan. Manajemen laba
15
sebagai suatu proses mengambil langkah yang disengaja dalam batas
prinsip akuntansi yang berterima umum baik didalam maupun diluar batas
General Accepted Accounting Princips (GAAP) Merchan dan Rockness
(dalam Hwihanus dan Qurba, 2010).
Menurut Sugiri (1998) dalam (Widyaningdyah, 2001:92) definisi
manajemen laba dibagi menjadi dua, yaitu:
1) Definisi sempit
Earning management dalam hal ini hanya berkaitan dengan
pemilihan metode akuntansi. Earning management dalam artian
sempit ini didefinisikan sebagai perilaku manajemen untuk
“bermain” dengan komponen discretionary accruals dalam
menentukan besarnya earnings.
2) Definisi luas
Earning management merupakan tindakan manajer untuk
meningkatkan atau mengurangi laba yang dilaporkan saat ini atas
suatu unit dimana manajer bertanggung jawab, tanpa mengakibatkan
peningkatan atau penurunan profitabilitas ekonomi jangka panjang
unit tersebut.
Healy dan Wahlen (1999) dalam (Muliati, 2011:21), menyatakan
bahwa definisi manajemen laba mengandung beberapa aspek. Pertama
intervensi manajemen laba terhadap pelaporan keuangan dapat dilakukan
dengan penggunaan judgment, misalnya pertimbangan yang dibutuhkan
16
dalam mengestimasi sejumlah peristiwa ekonomi di masa depan untuk
ditunjukkan dalam laporan keuangan, seperti memberikan informasi
mengenai keuntungan ekonomi yang sesungguhnya tidak dialami
perusahaan. Disamping itu manajer juga mempunyai berbagai pilihan
dalam penentuan metode akuntansi yang digunakan. Kedua, tujuan
manajemen laba untuk menyesatkan stakeholders mengenai kinerja
ekonomi perusahaan atau untuk mempengaruhi hasil perjanjian (kontrak)
yang tergantung pada angka-angka yang dihasilkan. Hal ini dapat terjadi
karena manajemen memiliki akses informasi yang lebih yang tidak dapat
didapat oleh pihak luar.
b. Motivasi Manajemen Laba
Passer dan Smith (2008) mendefenisikan motivasi sebagai sebuah
proses yang mempengaruhi arah, ketekunan, dan ketakutan perilaku
individu atau organisasi dalam mencapai suatu tujuan. Melalui pendekatan
kognitif, perilaku pencapaian tujuan ini dibentuk oleh dua faktor, yaitu
faktor ekspektasi dan faktor imbalan yang diformulasikan dalam
matematis sebagai berikut:
Motivasi = ekspektasi X imbalan
Dalam konteks manajemen laba suatu badan usaha akan makin
termotivasi untuk berperilaku kreatif dalam memanfaatkan teknik dan
kebijakan akuntansi ketika badan usaha itu memiliki keyakinan
17
(ekspektasi) akan menerima imbalan atas tindakan kreatifnya tersebut.
Makin tinggi imbalan yang akan didapatkan, makin tinggi ekspektasi yang
diterapkan sehingga motivasi untuk mencapai nilai tersebut pun makin
besar.
Secara umum ada beberapa motivasi yang mendorong manajer untuk
berperilaku oportunis, yaitu motivasi bonus, kontrak, politik, pajak,
perubahan CEO, IPO atau SEO, dan mengkomunikasikan informasi ke
investor. Pengelompokan ini sejalan dengan tiga hipotesis utama dalam
teori akuntansi positif (positive accounting theory) yang dikembangkan
oleh Watt dan Zimmerman (1986) dalam (Sulistyanto, 2008:44), yaitu:
a) Bonus Plan Hypothesis
Untuk memotivasi agar manajer dapat menghasilkan kinerja
yang terus meningkat, pemegang saham memberikan tawaran berupa
bonus yang diperuntukkan kepada manajer yang memiliki performa
kinerja yang baik sesuai dengan standar yang diberlakukan.
Bonus Plan Hypothesis menyatakan bahwa:
“Managers of firms with bonus plans are more likely to use
accounting methods that increase current period reported
income”.
Ada bukti empiris yang menyatakan bahwa perjanjian
(kontrak) bisnis manajer dengan pihak lain merupakan salah satu
faktor yang mempengaruhi tingkat manajemen laba yang dilakukan
perusahaan (Sulistyanto, 2008:45).
18
Kinerja manajemen diukur salah satunya melalui pencapaian
laba usaha. Pengukuran kinerja berdasarkan laba dan skema bonus
tersebut memotivasi para manajer untuk memberikan performa
terbaiknya sehingga tidak menutup kemungkinan mereka melakukan
manajemen laba.
Seadainya pada tahun tertentu kinerja sesungguhnya tidak
mencapai batasan target untuk memperoleh bonus, maka manajer
akan melakukan pengolahan terhadap laba agar dapat mencapai
target sehingga manajer tersebut memperoleh bonus. Sebaliknya,
jika pada pada tahun tersebut kinerja atau laba yang diperoleh
manajer jauh diatas jumlah yang disyaratkan untuk memperoleh
bonus, maka manajer akan mengatur agar laba yang dilaporkan tidak
terlalu tinggi. Kelebihan laba yang tidak dilaporkan akan digunakan
untuk mengantisipasi penurunan laba pada tahun berikutnya,
sehingga manajer tidak kehilangan kesempatan memperoleh bonus
pada tahun berikutnya.
b) Debt (Equity) Hypothesis
Selain melakukan kontrak bisnis dengan pemegang saham,
untuk kepentingan ekspansi perusahaan, manajer seringkali
melakukan beberapa kontrak bisnis dengan pihak ketiga, dalam hal
ini adalah kreditor. Manajer harus menunjukkan performa yang baik
dari perusahaan agar kreditor tertarik untuk menginvestasikan
19
dananya di perusahaan. Selain itu untuk mendapatkan pinjaman, hal
tersebut juga berlaku untuk menjaga perjanjian utang. Jika suatu
perusahaan mendapatkan dana dari kreditor, perusahaan
berkewajiban menjaga rasio keuangannya agar berada pada batasan
tertentu. Jika hal ini dilanggar, maka perjanjian utang dibatalkan.
Debt (equity) hypothesis menyatakan bahwa:
“The large the firms debt to equity ratio, the more likely
managers use use accounting methods that increase income”.
Dalam konteks perjanjian hutang, manajer akan mengelola dan
mengatur labanya agar kewajiban hutangnya yang seharusnya
diselesaikan pada tahun tertentu dapat ditunda untuk tahun
berikutnya. Hal ini merupakan upaya manajer untuk mengelola dan
mengatur jumlah laba yang merupakan indikator kemampuan
perusahaan dalam menyelesaikan kewajiban hutangnya. Manajer
akan melakukan pengelolaan dan pengaturan jumlah laba untuk
menunda bebannya pada periode bersangkutan dan akan diselesaikan
pada periode-periode berikutnya. Hal ini dilakukan agar perusahaan
dapat menggunakan dana tersebut untuk keperluan lainnya
(Sulistyanto, 2008:46).
Jadi, semakin dekat suatu perusahaan untuk menyimpang pada
perjanjian hutang yang telah dibuat berdasarkan laba akuntansi,
maka semakin besar kemungkinan manajemen perusahaan memilih
20
prosedur akuntansi yang menggeser laba akuntansi dari periode
mendatang ke periode sekarang. Hal ini berlaku untuk semua
perusahaan yang mempunyai hutang. Perjanjian ini untuk menjaga
likuiditas perusahaan.
c) Political Cost Hypothesis
Alasan terakhir adalah pelanggaran regulasi pemerintah.
Sejauh ini ada beberapa regulasi yang dikeluarkan pemerintah yang
berkaitan dengan dunia usaha, misalkan undang-undang perpajakan,
anti-trust dan monopoli, dan sebagainya. Undang-undang mengatur
jumlah pajak yang akan ditarik perusahaan berdasarkan laba yang
diperoleh perusahaan selama periode tertentu (Sulistyanto, 2008:46).
Political cost hypothesis menyatakan bahwa:
“Large firms rather than small firms are more likely to use
accounting choice that reduce reported profits”.
Tindakan manajemen laba tidak hanya terjadi pada perusahaan
go public dan selalu untuk kepentingan harga saham, tetapi juga
untuk kepentingan perpajakan. Kepentingan ini lebih didominasi
oleh perusahaan yang belum go public. Perusahaan yang belum go
public cenderung melaporkan dan menginginkan untuk menyajikan
laporan laba fiskal yang lebih rendah dari nilai sebenarnya.
Kecenderungan ini memotivasi manajer untuk bertindak kreatif
untuk melakukan manajemen laba agar seolah-olah laba fiskal yang
21
dilaporkan lebih rendah tanpa melanggar aturan dan kebijakan
akuntansi perpajakan.
c. Teknik Manajemen Laba
Manajemen laba menurut Setiawati dan Na’im (2000) dalam
(Muliati, 2011:24) dapat dilakukan dengan tiga teknik, yaitu:
a) Memanfaatkan peluang untuk membuat estimasi akuntansi.
Cara manajemen mempengaruhi laba melalui judgment
(pertimbangan) terhadap estimasi akuntansi antara lain estimasi
tingkat piutang tak tertagih, estimasi kurun waktu depresiasi aktiva
tetap atau amortisasi aktiva tak berwujud, estimasi biaya garansi, dan
lain-lain.
b) Mengubah metode akuntansi.
Perubahan metode akuntansi yang digunakan untuk mencatat suatu
transaksi. Seperti: mengubah metode persediaan dari metode FIFO
menjadi metode AVERAGE.
c) Menggeser periode biaya atau pendapatan.
Salah satu contoh teknik penggeseran periode biaya atau pendapatan
seperti, mempercepat atau menunda biaya untuk penelitian dan
pengembangan hingga periode berikutnya agar laba yang diperoleh
tahun ini lebih besar dan berbagai contoh lainnya.
22
d. Pola dalam Manajemen Laba
Menurut Scott (2006) dalam (Muliati, 2011:26) terdapat empat pola
manajemen laba yang dapat dilakukan, yaitu :
a) Taking a bath yaitu pola yang dapat terjadi selama reorganisasi dan
juga pada periode penempatan CEO baru dengan melaporkan
kerugian dengan jumlah besar. Tindakan ini diharapkan dapat
meningkatkan laba perusahaan di masa mendatang.
b) Income minimization yaitu pola minimisasi laba yang dipilih untuk
alasan politis perusahaan selama perusahaan berada pada periode
kenaikan laba yang cukup drastis. Contoh : penghapusan aset tetap
berwujud dan tidak berwujud, pengakuan sebagai biaya atas
pengeluaran research and development dan iklan.
c) Income maximization, yaitu yang dilakukan manajer saat laba
perusahaan di bawah target dengan tujuan memperoleh bonus. Selain
itu, perusahaan yang dekat dengan pelanggaran perjanjian hutang
dapat memungkinkan untuk memaksimalkan laba.
d) Income smoothing, yaitu pola yang dilakukan perusahaan dengan
cara meratakan laba yang dilaporkan sehingga dapat mengurangi
fluktuasi laba yang terlalu besar karena pada umumnya investor
lebih menyukai laba yang relatif stabil.
23
3. Profitabilitas
Profitabilitas merupakan salah satu tolak ukur yang digunakan oleh para
investor dalam melakukan penilaian terhadap kinerja perusahaan guna
pengambilan keputusan investasi yang akan dilakukan. Profitabilitas
digunakan untuk megukur seberapa besar perolehan laba yang dihasilkan oleh
perusahaan, semakin tinggi tingkat profitabilitas maka semakin baik pula
kinerja manajemen dalam perusahaan tersebut. Menurut Sartono (2010:122)
profitabilitas adalah kemampuan perusahaan memperoleh laba dalam
hubungannya dengan penjualan, total aktiva maupun modal sendiri.
Irawati (2006:58) menyatakan bahwa rasio keuntungan atau profitability
ratios adalah rasio yang digunakan untuk mengukur efisiensi penggunaan
aktiva perusahaan atau merupakan kemampuan suatu perusahaan untuk
menghasilkan laba selama periode tertentu (biasanya semesteran, triwulanan
dan lain-lain) untuk melihat kemampuan perusahaan dalam beroperasi secara
efisien.
Berdasarkan beberapa pendapat diatas, dapat disimpulkan bahwa rasio
profitabilitas merupakan salah satu alat ukur yang digunakan untuk menilai
atau mengukur tingkat efektifitas kinerja manajemen dalam mengelola
perusahaan dilihat dari tingkat keuntungan yang diperoleh dari hasil penjualan
dan investasi.
24
Tujuan rasio profitabilitas menurut Kasmir (2011:197), yaitu:
a. Untuk mengukur atau menghitung laba yang diperoleh perusahaan dalam
satu periode tertentu.
b. Untuk menilai posisi laba perusahaan tahun sebelumnya dengan tahun
sekarang.
c. Untuk menilai perkembangan laba dari waktu ke waktu.
d. Untuk menilai besarnya laba bersih sesudah pajak dengan modal sendiri.
e. Untuk mengukur produktivitas seluruh dana perusahaan yang digunakan
baik modal pinjaman maupun modal sendiri.
Manfaat dari rasio profitabilitas:
a. Mengetahui besarnya tingkat laba yang diperoleh perusahaan dalam satu
periode.
b. Mengetahui posisi laba perusahaan tahun sebelumnya dengan tahun
sekarang.
c. Mengetahui perkembangan laba dari waktu ke waktu.
d. Mengetahui besarnya laba bersih sesudah pajak dengan modal sendiri.
e. Mengetahui produktivitas dari seluruh dana perusahaan yang digunakan
baik modal pinjaman maupun modal sendiri.
Riyanto (2001:331) mengklasifikasikan angka-angka rasio profitabilitas
sebagai berikut:
a. Profitabilitas dalam kaitannya dengan penjualan menggunakan rasio
margin laba kotor dan margin laba bersih.
25
b. Profitabilitas dalam hubungannya dengan investasi, menggunakan dua
pengukuran yaitu ROI (Return On Investment) dan ROA (Return On
Asset) dimana ROA digunakan untuk mengukur efektifitas perusahaan
dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang
dimilikinya.
Penelitian ini menggunakan ROA sebagai pengukuran untuk rasio
profitabilitas dengan menggunakan rumus:
𝑅𝑂𝐴 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡 × 100%
4. Leverage
Leverage adalah penggunaan aktiva atau dana dimana untuk penggunaan
tersebut perusahaan harus menutup biaya tetap atau membayar biaya tetap
(Riyanto, 1997 dalam Santoso, 2012: 312). Leverage merupakan
perbandingan antara total kewajiban dengan total aktiva perusahaan. Rasio ini
menunjukkan besarnya aktiva yang dimiliki perusahaan yang dibiayai dengan
hutang. Semakin tinggi nilai leverage maka risiko yang akan dihadapi
investor akan semakin tinggi dan para investor akan meminta keuntungan
yang semakin besar.
Leverage adalah penggunaan biaya tetap dalam usaha untuk
meningkatkan profitabilitas. Leverage merupakan pedang bermata dua yang
mana jika laba perusahaan dapat diperbesar, maka begitu pula dengan
26
kerugiannya. Dengan kata lain, penggunaan leverage dalam perusahaan bisa
saja meningkatkan laba perusahaan, tetapi bila terjadi sesuatu yang tidak
sesuai harapan, maka perusahaan dapat mengalami kerugian yang sama
dengan persentase laba yang diharapkan, bahkan mungkin saja lebih besar
(Van Horne, 2007:182).
Leverage dalam konteks bisnis terdiri atas dua macam yaitu leverage
operasional (operating leverage) dan leverage keuangan (financial leverage).
Van Horne (2007:183) juga menyatakan bahwa leverage ini menjadi tahapan
dalam proses pembesaran laba perusahaan.
1) Operating Leverage
Operating leverage adalah ukuran bagi risiko operasi (operating risk/
business risk) yang dapat diketahui dari biaya tetap untuk kegiatan
operasi (fix operating cost) dan dapat dilihat melalui laporan laba rugi
(Moeljadi, 2006). Rodoni dan Ali (2010) menyatakan bahwa operating
leverage merupakan penggunaan aktiva dimana untuk penggunaan
tersebut perusahaan harus menutup biaya tetap. Biaya tetap adalah
semua biaya-biaya operasi tetap seperti depresiasi, sewa gedung, gaji
pegawai dan lain-lain.
2) Financial Leverage
Financial leverage adalah ukuran bagi risiko keuangan dan dapat
diketahui dari biaya tetap dari dana hutang yang digunakan, dimana
financial leverage yang tinggi akan menyebabkan financial risk juga
27
tinggi sehingga biaya modal juga tinggi (Moeljadi, 2006). Rodoni dan
Ali (2010) menyatakan bahwa financial leverage merupakan
penggunaan modal pinjaman disamping modal sendiri dan untuk itu
perusahaan harus membayar beban tetap berupa bunga.
Berdasarkan penjelasan mengenai dua jenis leverage diatas, manajer
keuangan memiliki pilihan untuk menggunakan leverage keuangan agar dapat
makin memperbesar pengaruh perubahan apa pun yang dihasilkan dalam laba
operasional atas perubahan EPS (Earning Per Share).
5. Umur Perusahaan
Umur perusahaan adalah umur sejak berdirinya hingga perusahaan telah
mampu menjalankan operasinya. Secara teoritis perusahaan yang telah lama
berdiri akan dipercaya oleh penanam modal (investor) daripada perusahaan
yang baru berdiri, karena perusahaan yang telah lama berdiri diasumsikan
akan dapat menghasilkan laba yang lebih tinggi daripada perusahaan baru
berdiri. Akibatnya perusahaan yang baru berdiri akan kesulitan dalam
memperoleh dana di pasar modal sehingga lebih mengandalkan modal sendiri
(Zen dan Herman, 2007:60).
Umur perusahaan merupakan salah satu hal yang menjadi pertimbangan
investor dalam melakukan penilaian terhadap suatu perusahaan sebelum
menanamkan modalnya. Umur perusahaan dapat menggambarkan
kemampuan bertahan suatu perusahaan, dan menunjukkan bahwa perusahaan
mampu bersaing dalam perekonomian. Perusahaan yang telah lama berdiri
28
umumnya memiliki profitabilitas yang lebih stabil dibandingkan dengan
perusahaan yang baru berdiri.
6. Ukuran Perusahaan
Ukuran perusahaan adalah suatu skala atau nilai dimana perusahaan
dapat diklasifikasikan besar kecilnya berdasarkan total aktiva, log size, nilai
saham, dan lain sebagainya. Ukuran perusahaan dapat dinyatakan dalam total
aktiva, penjualan dan kapitalisasi pasar. Jika semakin besar total aktiva,
penjualan dan kapitalisasi pasarnya maka semakin besar pula ukuran
perusahaan tersebut. Ketiga indikator tersebut dapat digunakan untuk
menentukan ukuran perusahaan karena dapat mewakili seberapa besar ukuran
perusahaan tersebut, misal semakin besar aktiva maka akan semakin banyak
modal yang ditanam, semakin banyak penjualan maka semakin banyak
perputaran uang dan semakin besar kapitalisasi pasar maka akan semakin
besar pula perusahaan itu dikenal dalam masyarakat.
Menurut Hadri Kusuma (2005) dalam (Nugroho dan Pangestuti,
2010:11), ada tiga teori yang secara implisit menjelaskan hubungan antara
ukuran perusahaan dan tingkat keuntungan, antara lain :
a. Teori teknologi, yang menekankan pada modal fisik, economies of scale,
dan lingkup sebagai faktor-faktor yang menentukan besarnya ukuran
perusahaan yang optimal serta pengaruhnya terhadap profitabilitas.
29
b. Teori organisasi, menjelaskan hubungan profitabilitas dengan ukuran
perusahaan yang dikaitkan dengan biaya transaksi organisasi,
didalamnya terdapat teori critical resources.
c. Teori institusional mengaitkan ukuran perusahaan dengan faktor-faktor
seperti system perundang-undangan, peraturan anti-trust, perlindungan
patent, ukuran pasar dan perkembangan pasar keuangan.
Salah satu faktor yang memotivasi manajer melakukan manajemen laba
adalah political motivations (motivasi politik). Political motivations dalam
akuntansi positif menjelaskan manajemen dalam menyiasati berbagai regulasi
pemerintah. Perusahaan yang terbukti menjalankan praktik pelanggaran
terhadap regulasi anti trust dan anti monopoli, manajernya melakukan
manajemen laba dengan menurunkan laba yang dilaporkan. Perusahaan juga
melakukan manajemen laba untuk menurunkan laba dengan tujuan untuk
menghindari pembayaran pajak penghasilan yang terlalu tinggi. Pemilihan
metode akuntansi alam pelaporan laba akan memberikan hasil yang berbeda
terhadap laba yang dipakai sebagai dasar perhitungan pajak (Scott 2003 dalam
Wibisana dan Ratnaningsih, 2014:6).
Ukuran perusahaan sangat berpengaruh kepada struktur pendanaan
dengan didasarkan pada kenyataan bahwa semakin besar ukuran perusahaan
maka akan ada kecenderungan untuk menggunakan jumlah pinjaman yang
lebih besar pula. Hal ini disebabkan karena perusahaan besar memiliki
kebutuhan dana yang besar. Dan salah satu pemenuhan dana yang tersedia
30
adalah dengan pendanaan eksternal. Pendanaan eksternal ini dapat diperoleh
dari penerbitan saham, penerbitan obligasi dan hutang, sehingga dalam rangka
pemenuhan kebutuhan pendanaan tersebut perusahaan akan lebih
meningkatkan kualitas implementasi corporate governance dalam
menjalankan perusahaan.
B. Keterkaitan Antar Variabel dan Perumusan Hipotesis
1. Hubungan Antara Profitabilitas Dengan Manajemen Laba
Profitabilitas menggambarkan kinerja yang dihasilkan oleh suatu
perusahaan pada suatu periode waktu tertentu. Salah satu rasio analisis yang
digunakan untuk menggambarkan profitabilitas perusahaan adalah Return On
Assets (ROA). ROA menunjukkan kemampuan perusahaan menghasilkan laba
dari asset yang dimiliki perusahaan. Para investor akan menggunakan rasio
ROA sebagai salah satu indikator dalam pengambilan keputusan dalam hal
investasi. Semakin tinggi tingkat profitabilitas yang dilaporkan oleh
perusahaan, maka semakin tinggi pula harapan dari pihak-pihak
berkepentingan seperti investor, pemerintah, dan lainnya atas tingkat
pengembalian dan kompensasi yang diharapkan dari keuntungan yang
diperoleh perusahaan.
Laba yang terlalu tinggi akan meningkatkan pajak yang harus dibayar,
sedangkan pelaporan laba yang terlalu rendah akan berdampak pada tampilan
kinerja manajemen yang tidak maksimal. Oleh karena itu, tinggi rendahnya
31
profitabilitas yang dihasilkan berkaitan dengan tindakan manajemen laba
dengan tujuan pelaporan tingkat profitabilitas yang berada pada tahap aman.
Wibisana dan Ratnaningsih (2014) menyatakan bahwa profitabilitas
berpengaruh positif terhadap praktik perataan laba yang merupakan salah satu
cara dalam praktik manajemen laba. Artinya, semakin besar profitabilitas
suatu perusahaan, semakin besar pula kemungkinan perusahaan menurunkan
atau meratakan laba untuk satu tahun kedepan. Hasil yang sama juga
diperoleh dari penelitian yang dilakukan oleh Dewi dan Sujana (2014).
Berdasarkan keterkaitan diatas, maka hipotesis yang diajukan adalah:
Ha1: Profitabilitas berpengaruh terhadap manajemen laba.
2. Hubungan Antara Leverage Dengan Manajemen Laba
Tingkat leverage merupakan salah satu hal yang dapat memotivasi
manajemen dalam penerapan manajemen laba. Perusahaan yang memiliki
tingkat leverage yang tinggi menggambarkan bahwa liabilitas yang dimiliki
perusahaan lebih besar dibandingkan dengan asset yang dimiliki perusahaan,
hal ini mengakibatkan risiko dan tekanan yang besar pada perusahaan.
Semakin tinggi tingkat rasio leverage suatu perusahaan akan berdampak pada
semakin tinggi pula resiko yg akan dihadapi perusahaan tersebut. Investor
akan lebih memilih perusahaan yang memiliki tingkat leverage yang lebih
rendah.
Perusahaan yang memiliki rasio leverage yang tinggi berarti memiliki
proporsi utang yang lebih besar dibandingkan dengan proporsi aktiva yang
32
dimiliki sehingga akan cenderung melakukan manipulasi dalam bentuk
manajemen laba untuk menghindari perjanjian utang (Saptantinah, 2005:7).
Shanti dan Yudhanti (2007) dalam Purwanti (2012) juga berpendapat
bahwa perusahaan yang memiliki leverage tinggi akibat besarnya liabilitas
dibandingkan aktiva yang dimiliki perusahaan, diduga melakukan manajemen
laba karena perusahaan terancam default, yaitu tidak dapat memenuhi
kewajiban membayar liabilitas pada waktunya. Penelitian yang dilakukan oleh
Dewi Saptantinah (2005), Othman dan Zhegal (2006), Rice dan Agustina
(2012), menemukan hubungan signifikan antara leverage dan manajemen
laba.
Berdasarkan keterkaitan diatas, maka hipotesis yang diajukan adalah:
Ha2 : Leverage berpengaruh terhadap manajemen laba.
3. Hubungan Antara Umur Perusahaan Dengan Manajemen Laba
Umur perusahaan adalah lamanya suatu perusahaan berdiri dan
menjalankan kegiatan oprasionalnya, apakah perusahaan tersebut tergolong
perusahaan baru atau perusahaan lama. Perusahaan yang telah lama berdiri
akan mendapat perhatian yang lebih besar dari pihak eksternal baik itu
investor, kreditor ataupun pihak eksternal lainnya dibandingkan dengan
perusahaan yang baru berdiri. Dari segi kepercayaan juga perusahaan yang
telah lama berdiri akan lebih dipercaya oleh investor dalam menempatkan
modalnya, karena perusahaan yang telah lama berdiri dianggap memiliki
pengalaman yang lebih baik dalam pengelolaan perusahaan dibandingkan
33
dengan perusahaan baru, dan dianggap lebih baik dalam menghasilkan
keuntungan dengan tingkat risiko yang lebih kecil dibandingkan dengan
perusahaan baru. Akibatnya perusahaan yang baru berdiri akan mengalami
kesulitan dalam memperoleh sumber dana sehingga lebih mengandalkan
modal sendiri (Zen dan Herman, 2007:60).
Untuk dapat menarik minat investor agar menempatkan dananya di
perusahan yang baru berdiri, perusahaan harus berusaha semaksimal mungkin
untuk meyakinkan investor dengan cara memperlihatkan performa yang baik
dalam pengelolaan operasionalnya. Karena kurangnya perhatian pihak
eksternal terhadap perusahaan baru ini, kemungkinan manajemen lebih bebas
dalam menerapkan manajemen laba agar dapat menghasilkan tampilan
performa yang baik yang dapat menarik minat investor.
Zen dan Herman (2007) melakukan penelitian mengenai pengaruh umur
perusahaan terhadap perataan laba dan menyatahan bahwa umur perusahaan
berpengaruh signifikan terhadap tindak perataan laba yang dilakukan oleh
perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI. Begitu pula dengan penelitian
yang dilakukan oleh Bestivano (2013) menyatakan bahwa terdapat hubungan
signifikan antara umur perusahaan dengan tindak perataan laba.
Berdasarkan keterkaitan yang dijelaskan diatas, maka hipotesis yang
diajukan adalah:
Ha3 : Umur perusahaan berpengaruh terhadap manajemen laba.
34
4. Hubungan Antara Ukuran Perusahaan Dengan Manajemen Laba
Perusahaan yang lebih besar umumnya akan mendapatkan lebih banyak
perhatian dari pihak eksternal, seperti investor, analis, maupun pemerintah.
Oleh sebab itu perusahaan akan menghindari fluktuasi laba yang terlalu
drastis, sebab kenaikan laba yang drastis akan menyebabkan pertambahan
kewajiban seperti pajak. Perusahaan besar akan cenderung berusaha untuk
melaporkan perolehan laba yang stabil setiap tahunnya.
Siregar dan Utama (2005) melakukan penelitian mengenai pengaruh
ukuran perusahaan terhadap manajemen laba dan menyatakan bahwa ukuran
perusahaan berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba. Hasil penelitian
tersebut sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Nuryaman
(2008), Jao dan Pagalung (2011), Prambudi dan Sumantri (2014),
Makaombohe dkk (2014), serta Wibisana dan Ratnaningsih (2014) yang
menyatakan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh signifikan terhadap
manajemen laba.
Berdasarkan keterkaitan yang dijelaskan diatas, maka hipotesis yang
diajukan adalah:
Ha4 : Ukuran perusahaan berpengaruh terhadap manajemen laba.
35
C. Penelitian Terdahulu
Adapun hasil penelitian-penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian ini dapat dilihat pada tabel 2.1
berikut:
Tabel 2.1
Penelitian Terdahulu
No. Peneliti
(Tahun)
Judul
Penelitian
Metodologi Penelitian Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
1. Setyaningtyas
dan
Hadiprajitno
(2014)
Analisis Faktor-
Faktor yang
Mempengaruhi
Perataan Laba
(Income
Smoothing)
Penggunaan
variabel
independen yaitu
ukuran
perusahaan,
leverage, dan
profitabilitas.
Penggunaan
variabel sector
industry, debt
equity ratio yang
tidak digunakan
dalam penelitian
ini. Serta variabel
dependen yang
digunakan adalah
perataan laba.
Hasil penelitian menunjukkan
bahwa sektor industry
berpengaruh terhadap tindakan
perataan laba, dan ukuran
perusahaan, rasio hutang,
leverage operasi, dan
profitabilitas tidak berpengaruh
terhadap perataan laba.
2. Wibisana dan
Ratnaningsih
(2014)
Analisis Faktor-
Faktor yang
Mempengaruhi
Arah
Manajemen
Laba
Penggunaan
variabel
leverage, ukuran
perusahaan, dan
profitabilitas.
Penelitian ini
menggunakan
variabel umur
perusahaan yang
tidak digunakan
dalam penelitian
tersebut.
Hasil penelitian menunjukkan
bahwa profitabilitas, leverage,
dan ukuran perusahaan
berpengaruh terhadap arah
manajemen laba.
Bersambung ke halaman berikutnya
36
Tabel 2.1 (Lanjutan)
No. Peneliti
(Tahun)
Judul
Penelitian
Metodologi Penelitian Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
3. Llukani
(2014)
Earnings
Management
and Firm Size:
an Empirical
Analyze in
Albanian
Market
Penggunaan
variabel ukuran
perusahaan dan
manajemen laba
Tidak terdapat
variabel
profitabilitas,
leverage, dan
umur perusahaan
dalam penelitian
tersebut.
Hasil penelitian menyatakan
bahwa tidak terdapat perbedaan
signifikan dalam penerapan
manajemen laba pada perusahaan
besar maupun perusahaan
berukuran kecil pada perusahaan di
Albania.
4. Makaombohe,
Pangemanan,
dan Tirayoh
(2014)
Ukuran
Perusahaan
Terhadap
Manajemen
Laba Pada
Perbankan yang
Terdaftar di
Bursa Efek
Indonesia
Periode 2008-
2011.
Variabel ukuran
perusahaan dan
variabel
dependen
manajemen laba
Analisis yang
digunakan
analisis regresi
berganda dengan
menambahkan
beberapa variabel
independen
seperti,
profitabilitas,
leverage, umur,
dan ukuran
perusahaan.
Ukuran perusahaan berpengaruh
signifikan negatif terhadap
manajemen laba, artinya semakin
besar ukuran perusahaan maka
perilaku manajemen laba semakin
berkurang.
Bersambung ke halaman berikutnya
37
Tabel 2.1 (Lanjutan)
No. Peneliti
(Tahun)
Judul
Penelitian
Metodologi Penelitian Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
5. Dewi dan
Sujana
(2014)
Pengaruh
Ukuran
Perusahaan dan
Profitabilitas
pada Praktik
Perataan Laba
dengan Jenis
Industri Sebagai
Variabel
Pemoderasi di
Bursa Efek
Indonesia
Penggunaan
variabel ukuran
perusahaan,
profitabilitas
Variabel
dependen yang
digunakan adalah
perataan laba
yang merupakan
salah satu bagian
dari tindakan
manajemen laba.
Tidak
menggunakan
variabel
moderasi.
Ukuran perusahaan dan
profitabilitas disimpulkan
berpengaruh terhadap praktik
perataan laba sedangkan jenis
industry tidak dapat memoderasi
ukuran perusahaan dan
profitabilitas pada praktik perataan
laba.
6. Rahma Sari
(2014)
Pengaruh
Ukuran
Perusahaan dan
Struktur
Kepemilikan
Terhadap
Praktik Perataan
Laba
Penggunaan
variabel ukuran
perusahaan
Tidak terdapat
variabel
profitabilitas,
leverage, dan
umur perusahaan
dalam penelitian
tersebut.
Hasil penelitian menyatakan
bahwa ukuran perusahaan dan
struktur kepemilikan tidak
berpengaruh signifikan terhadap
praktik perataan laba pada
perusahaan manufaktur yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Bersambung ke halaman berikutnya
38
Tabel 2.1 (Lanjutan)
No. Peneliti
(Tahun)
Judul
Penelitian
Metodologi Penelitian Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
7. Prambudi
dan Sumantri
(2014)
Kualitas Audit,
Ukuran
Perusahaan, dan
Leverage
Terhadap
Manajemen
Laba
Penggunaan
variabel ukuran
perusahaan dan
leverage sebagai
variabel
independen
Penggunaan
variabel kualitas
audit yang tidak
digunakan dalam
penelitian ini.
Hasil penelitian menyatakan bahwa
ukuran perusahaan berpengaruh
signifikan terhadap manajemen
laba sedangkan leverage dan
kualitas audit tidak berpengaruh
terhadap manajemen laba.
8. Januarsi dkk
(2014)
Leverage,
Corporate
Strategy and
Earnings
Management:
Case of
Indonesia
Penggunaan
variabel
leverage dan
manajemen laba
Penelitian ini
tidak
menggunakan
variabel
corporate
strategy sebagai
variabel
pemoderasi.
Hasil penelitian menyatakan bahwa
leverage berpengaruh terhadap
manajemen laba dan corporate
strategy terbukti tidak dapat
memoderasi hbungan antara
leverage dan manajemen laba.
9. Siti Nayiroh
(2013)
Analisis Faktor-
Faktor yang
Mempengaruhi
Manajemen
Laba
Penggunaan
variabel
manajemen laba
sebagai variabel
independen dan
variabel
leverage dan
independen.
Penggunaan
variabel
corporate
governance
sebagai variabel
independen yang
tidak digunakan
dalam penelitian
ini.
Kepemilikan keluarga berpengaruh
secara signifikan terhadap praktik
manajemen laba. Kepemilikan
institusional tidak berpengaruh
terhadap praktik manajemen laba.
Komisaris independen tidak
berpengaruh terhadap praktik
manajemen laba.
Bersambung ke halaman berikutnya
39
Tabel 2.1 (Lanjutan)
No. Peneliti
(Tahun)
Judul
Penelitian
Metodologi Penelitian
Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
ukuran
perusahaan
sebagai variabel
Komite audit tidak berpengaruh
terhadap praktik manajemen laba.
Kualitas audit terbukti
berpengaruh secara signifikan
terhadap praktik manajemen laba.
Ukuran perusahaan tidak
berpengaruh terhadap praktik
manajemen laba. Debt tidak
terbukti berpengaruh terhadap
praktik manajemen laba.
Growth tidak berpengaruh
terhadap praktik manajemen laba.
40
D. Kerangka Penelitian
Adapun gambaran dari penelitian ini secara keseluruhan dapat dijelaskan
oleh kerangka penelitian pada gambar 2.1 berikut:
Gambar 2.1
Kerangka Penelitian
Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Umur, dan Ukuran
Perusahaan Terhadap Manajemen Laba
(Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar
di BEI Periode 2010-2013)
Metode Analisis: Analisis Regresi Berganda
Hasil Pengujian dan Pembahasan
Kesimpulan, Implikasi, Keterbatasan, dan Saran
Fenomena Manajemen Laba yang Terjadi di Indonesia.
Kasus manipulasi pelaporan laba yang dilakukan oleh PT. Kimia Farma
pada laporan keuangan tahun 2001, yang diungkapkan oleh BAPEPAM.
Variabel Independen Variabel Dependen
Profitabilitas (X1)
Leverage (X2)
Umur
Perusahaan (X3)
Ukuran
Perusahaan (X4)
Manajemen Laba
(Y)
41
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian kausalitas yang bertujuan untuk
mengetahui pengaruh antara dua variabel atau lebih. Penelitian ini bertujuan
untuk menganalisis mengenai pengaruh variabel independen yaitu
profitabilitas, leverage, umur dan ukuran perusahaan terhadap variabel
dependen manajemen laba. Berdasarkan jenisnya, penelitian ini merupakan
penelitian kuantitatif dimana data yang digunakan berupa angka-angka.
Populasi penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa
Efek Indonesia (BEI) dari tahun 2010-2013 yang terlihat dari laporan
keuangan dan laporan tahunan (annual report).
B. Metode Penentuan Sampel
Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) mulai dari tahun
2010 hingga tahun 2013. Peneliti menggunakan perusahaan manufaktur
sebagai sampel dikarenakan saat ini persaingan yang terjadi dikalangan
perusahaan manufaktur terlihat cukup ketat antar perusahaan. Selain itu
perusahaan manufaktur juga memiliki skala produksi yang cukup besar
42
sehingga untuk dapat melakukan produksi dalam skala besar tersebut
perusahaan membutuhkan pendanaan yang cukup besar juga. Oleh karena itu
perusahaan memiliki peluang untuk melakukan manajemen laba yang cukup
besar untuk dapat memenuhi kebutuhan akan pendanaan tersebut.
Penelitian ini menggunakan proposive sampling sebagai metode dalam
penentuan sampel. Menurut (Sugiyono, 2008:218) purposive sampling adalah
teknik pengambilan sampel sumber data dengan pertimbangan tertentu yakni
sumber data dianggap paling tau mengenai apa yang diharapkan, sehingga
mempermudah peneliti menjelajahi obyek atau situasi sosial yang sedang
diteliti. Kriteria-kriteria sampel dalam penelitian ini antara lain:
1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)
periode 2010-2013.
2. Perusahaan yang tidak mengalami delisting selama tahun 2010-2013.
3. Perusahaan yang menyediakan data laporan posisi keuangan (balance
sheet), laporan laba/rugi (income statement), laporan arus kas (cash
flow), dan seluruh data yang berkaitan dengan penelitian ini.
4. Perusahaan yang menyajikan laporan keuangan dalam mata uang
rupiah.
5. Perusahaan yang tidak melaporkan kerugian selama tahun 2010-2013.
C. Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data time series. Data time series
merupakan data yang dikumpulkan dengan mengamati suatu hal dari waktu ke
43
waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
diambil dari laporan keuangan tahunan (annual report) perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2010-2013
yang di akses melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu
www.idx.co.id. Peneliti juga memperoleh data dari berbagai sumber seperti
buku, jurnal, skripsi, tesis, internet, dan berbagai sumber lain yang dapat
menunjang penelitian ini.
D. Metode Analisis Data
Metode analisis data merupakan suatu metode yang digunakan untuk
mengolah suatu data penelitian dengan menggunakan proses penyederhanaan
data dalam bentuk yang mudah dibaca dan diinterpretasikan. Analisis dalam
penelitian ini menggunakan metode analisis kuantitatif dengan metode
Regresi Linier Berganda (Multiple Regression Linier).
Metode analisis data dalam penelitian ini dengan menggunakan
perhitungan ilmu statistik yaitu dengan menggunakan perangkat lunak SPSS
(Statistical Product and Service Solution) versi 22. Setelah data-data yang
diperlukan dalam penelitian ini terkumpul, maka selanjutnya dilakukan
analisis data yang terdiri dari metode statistik deskriptif, uji asumsi klasik, dan
uji hipotesis. Adapun penjelasan mengenai masing-masing metode analisis
data tersebut adalah sebagai berikut:
44
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran suatu data yang dilihat
dari nilai rata-rata (mean), median, modus, standar deviasi, maksimum
dan minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness (kemencengan
distribusi) (Ghozali, 2013:19). Statistik deskriptif memberikan pemaparan
yang lebih jelas mengenai data kuantitatif yang ada agar dapat lebih
mudah dipahami.
2. Uji Asumsi Klasik
Untuk melakukan uji asumsi klasik atas data sekunder ini, maka
peneliti melakukan uji multikoloniearitas, uji autokorelasi, uji
heteroskedasitas dan uji normalitas.
a. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (Ghozali,
2013:105). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
diantara variabel independen. Jika variabel independen saling
berkorelasi, maka variabrl variabel ini tidak orthogonal. Variabel
orthogonal adalah varoabel independen yang nilai korelasi antar
sesame variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada
atau tidaknya multikolonieritas didalam model regresi dapat dilihat
dari nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor). Kedua
ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang
45
dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jika nilai tolerance ≤
0.10 atau nilai VIF ≥ 10, nilai tersebut menunjukkan adanya
multikolonieritas (Ghozali, 2013:105-106). Oleh karena itu hasil yang
baik adalah jika nilai tolerance ≥ 0.10 atau nilai VIF ≤ 10 yang
menunjukkan bahwa tidak terjadi gejala multikolonieritas.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi
ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi
korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi
muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan
satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan
pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya
(Ghozali, 2013:110).
Untuk mendeteksi gejala autokorelasi dapat menggunakan uji
Durbin-Watson (DW), dimana hasil pengujian ditentukan berdasarkan
nilai Durbin-Watson (DW). Dasar pengambilan keputusan ada
tidaknya autokorelasi dengan menggunakan kriteria Durbin-Watson
berikut:
46
Tabel 3.1
Kriteria Autokorelasi Durbin – Watson (DW)
Sumber: Ghozali 2013
c. Uji Heterokedasitas
Uji heterokedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu
ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedasitas dan jika
berbeda disebut Heterokedasitas. Model regresi yang baik adalah
Homoskedasitas atau tidak terjadi Heterokedasitas (Ghozali,
2013:139).
Untuk menguji ada atau tidaknya heterokedasitas dapat dilihat
dengan ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot. Jika ada
pola tertentu maka mengindikasikan telah terjadi heterkedastisias.
Tetapi jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas
Hipotesis nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi
positif
Tolak 0 < d <dl
Tidak ada autokorelasi
positif
No desicion Dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 – dl < d < 4
Tidak ada korelasi negatif No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ada autokorelasi,
positif atau negatif
Tidak ditolak Du < d < 4 - du
47
dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heterokedasitas (Ghozali, 2013:139). Dalam penelitian ini uji Glejser
digunakan untuk melakukan uji heteroskedastisitas. Dengan melihat
tingkat signifikansi yang dihasilkan. Jika tingkat signifikansi yang
dihasilkan dalam uji Glejser > 0,05 maka dapat dikatakan bahwa tidak
terdapat gejala heteroskedastisitas dalam model regresi yang
digunakan.
d. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Seperti diketahui bahwa uji t atau uji F mengasumsikan bahwa nilai
residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka
uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua
cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak
yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik (Ghozali, 2013:160).
1) Analisa Grafik
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual
adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan
antara data observasi dengan data distribusi yang mendekati
distribusi normal. Namun demikian hanya dengan melihat
histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah
sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan
48
melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi
kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan
membentuk satu garis lurus diagonal, dan plotting data residual
akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data
residual normal, maka garis yang menggambarkan data
sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
2) Analisa Statistik
Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak
hati-hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik
bisa sebaliknya. Oleh sebab itu dianjurkan disamping uji grafik
dilengkapi dengan uji statistik. Uji statistik yang dapat digunakan
untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non-
parametik Kolmogorov-Smirnov (K-S) dilakukan dengan
membuat hipotesis:
H0 : Data residual berdistribusi normal
Ha : Data residual tidak berdistribusi normal
Jika signifikan < 0,05 berarti data yang akan diuji mempunyai
perbedaan signifikan dengan data normal baku, berarti data
tersebut tidak normal atau H0 ditolak.
49
3. Analisis Hipotesis Penelitian
Persamaan regresi berganda merupakan persamaan regresi dengan
menggunakan dua atau lebih variabel independen. Bentuk umum
persamaan regresi berganda ini adalah:
EM = α+ β1 ROA+ β2 LEV+ β3 AGE+ β4 SIZE + Ɛ
Keterangan:
EM = Manajemen Laba
Α = Konstanta
Β = Koefisien Regresi
ROA = Profitabilitas
LEV = Leverage
AGE = Umur Perusahaan
SIZE = Ukuran Perusahaan
Ɛ = error
Dasar pengambilan keputusan dalam analisa Regresi Berganda
adalah dengan menggunakan koefisien determinasi, Uji Signifikasi
Simultan (Uji Statistk F) dan Uji Signifikan Parameter Individual (Uji
Statistik t).
a. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) menggambarkan seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variansi variabel dependen.
Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan 1 atau (0 < x < 1).
50
Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen
dalam menjelaskan variabel-variabel dependen amat terbatas. Nilai
yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan
hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel dependen (Ghozali, 2013:97).
b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen
atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau variabel terikat
(Ghozali, 2013:98).
Menurut Ghozali (Ghozali, 2013:98) jika nilai F hitung lebih
besar daripada F tabel, maka H0 ditolak atau Ha diteriman menyatakan
bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan
mempengaruhi variabel dependen. Jika hasil perhitungan nilai
signifikan kurang dari derajat kepercayaan α 5 % dan 10% maka Ho
ditolak atau Ha diterima menyatakan bahwa semua variabel
independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel
dependen.
c. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel
penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi
variabel dependen (Ghozali, 2013:98). Menurut Ghozali jika nilai
51
statistik t dihitung lebih tinggi dibandingkan t tabel, maka Ho ditolak
atau Ha diterima. Hal ini menyatakan bahwa suatu variabel independen
secara individual mempengaruhi variabel dependen. Jika hasil
perhitungan nilai signifikan kurang dari derajat kepercayaan α 5% dan
10 % maka Ho ditolak atau Ha diterima menyatakan bahwa suatu
variabel independen secara individual mempengaruhi variabel
dependen.
E. Defenisi dan Operasional antar Variabel
Variabel-variabel yang akan diuji dalam penelitian ini terdiri dari
profitabilitas, levereage, umur, dan ukuran perusahaan sebagai variabel
independen, dan penerapan manajemen laba sebagai variabel dependen.
Adapun penjelasan mengenai operasional dari masing-masing variabel
sebagai berikut:
1. Profitabilitas (X1)
Profitabilitas menunjukkan kemampuan perusahaan dalam
menghasilkan laba. Rasio yang digunakan untuk mengukur profitabilitas
dalam penelitian ini adalah ROA (Return On Assets) yang menunjukkan
kemampuan perusahaan menghasilkan laba dari asset yang dimiliki
perusahaan. Menurut Carlson dan Bathala dalam (Wibisana dan
Ratnaningsi, 2014:6) tingkat profitabilitas perusahaan merupakan faktor
yang mempengaruhi tindakan pengelolaan laba. Karena laba merupakan
52
salah satu indikator yang digunakan oleh pihak eksternal dalam menilai
kinerja perusahaan.
Return On Assets = 𝑵𝒆𝒕 𝑰𝒏𝒄𝒐𝒎𝒆
𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕𝒔 × 𝟏𝟎𝟎 %
2. Leverage (X2)
Rasio leverage merupakan gambaran mengenai besarnya aktiva yang
dimiliki perusahaan yang dibiayai dengan hutang. Semakin tinggi nilai
leverage maka risiko yang akan dihadapi investor akan semakin tinggi dan
para investor akan meminta keuntungan yang semakin besar. Dalam
penelitian ini rasio leverage dihitung dengan menggunakan debt to assets
ratio. Debt to assets ratio menggambarkan total aktiva yang dimiliki
perusahaan yang dibiayai oleh hutang perusahaan.
𝑫𝒆𝒃𝒕 𝒐𝒇 𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕𝒔 𝑹𝒂𝒕𝒊𝒐 = 𝑳𝒊𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒊𝒆𝒔
𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕𝒔 × 𝟏𝟎𝟎%
3. Umur Perusahaan (X3)
Umur perusahaan merupakan hasil perhitungan yang
menggambarkan seberapa lama waktu yang telah dilalui oleh suatu
perusahaan dalam menjalankan kegiatan operasional. Perusahaan yang
telah memiliki umur yang banyak dapat dikatakan mampu bertahan lama
dalam suatu pasar akan dipandang lebih baik oleh investor karena lebih
memberi jaminan baik dari segi menghasilkan keuntungan juga segi
pengelolaan yang lebih baik, karena dinilai lebih memiliki pengalaman
53
dan kematangan yang cukup dalam mempertahankan posisinya di pasar.
Dalam penelitian ini umur perusahaan dihitung dari tahun dimana
perusahaan tersebut didirikan.
4. Ukuran Perusahaan (X4)
Ukuran perusahaan menggambarkan besar atau kecilnya suatu
perusahaan. Perusahaan yang lebih besar biasanya akan menghasilkan
performa yang lebih baik dibandingkan dengan perusahaan yang lebih
kecil. Karena perusahaan yang lebih besar dipandang telah mampu
melakukan efisiensi yang lebih baik dalam kegiatan operasional sehingga
akan dapat menghasilkan performa yang lebih baik pula. Ukuran
perusahaan dapat diukur dengan berbagai macam cara, diantaranya
menggunakan kapitalisasi pasar, total asset, dan lainnya. Dalam penelitian
ini pengukuran ukuran perusahaan dilakukan dengan menggunakan total
asset yang dimiliki perusahaan.
SIZE = Ln (Total Assets)
5. Manajemen Laba (Y)
Manajemen laba merupakan tindakan yang dilakukan oleh
manajemen yang mempengaruhi pelaporan terhadap laba yang dihasilkan
oleh suatu perusahaan. Tidakan yang dilakukan oleh manajemen ini
terkadang dengan tujuan untuk memperoleh keuntungan secara sepihak
Umur Perusahaan = Tahun Saat ini - Tahun Berdiri
54
dimana terkadang dapat merugikan pihak lain. Pendeteksian manajemen
laba dapat dilakukan dengan menggunakan discretionary accruals sebagai
ukuran manajemen laba.
Model yang digunakan dalam mengukur diskresioner akrual dengan
menggunakan model Kasznik (1999). Formulasi Model Kasznik sebagai
berikut:
TAjp = αp + β1p (Δ REVjp – Δ RECjp ) + β2p PPE + β3pΔCFOjp + εjp
Secara detail dijelaskan penentuan akrual diskresioner sebagai
indokator manajemen laba akrual dapat dijabarkan dalam tahap-tahap
sebagai berikut:
1) Menentukan nilai total akrual (TA) dengan formulasi:
TAjp = NIjp - CFOjp
2) Menentukan nilai parameter αp, β1p, β2p, β3p dengan formulasi:
TAjp = αp + β1p ( ΔREVjp – Δ RECjp) + β2p PPE + β3P Δ CFOjp + εjp
3) Menghitung nilai NDA dengan formulasi:
NDAjp = β1p (ΔREVjp - Δ RECjp) / (Ajp-1) + β2p PPE / (Ajp-1) + β3P Δ
CFOjp / (Ajp-1)
4) Menentukan nilai akrual diskresioner yang merupakan indikator
manajemen laba akrual dengan cara mengurangi roral akrual dengan
akrual nondisresioner, dengan formulasi:
DAjp = TAjp – NDAjp
55
Keterangan:
TAjp : total akrual perusahaan j pada periode p.
NIjp : laba bersih perusahaan j pada periode p.
CFOjp : arus kas operasi perusahaan j pada periode p.
NDAjp : akrual nondisresioner perusahaan j dalam periode p.
DAjp : akrual diskresioner perusahaan j pada periode p.
Ajp-1 : total asset perusahaan j pada periode p.
PPE : property, plant, and equipment, perusahaan j pada
periode
Δ CFOjp : perubahan arus kas operasional perusahaan j pd
periode p.
αp, β1p, β2p, β3p : parameter yang diperoleh dari persamaan regresi.
εjp : error term perusahaan j pada periode p.
Secara empiris, nilai diskrisioner akrual dapat bernilai 0, positif,
negatif. Nilai nol menunjukkan manajemen laba yang dilakukan
dengan perataan laba (income smoothing), sedangkan nilai positif
menunjukkan adanya manajemen laba dengan pola peningkatan laba
(income increasing) dan nilai negatif menunjukkan manajemen laba
dengan pola penurunan laba (income decreasing) (Sulistyanto, 2008 ).
56
Berdasarkan uraian diatas, operasional variabel dapat
digambarkan secara ringkas pada tabel 3.2 berikut ini:
Tabel 3.2
Operasional Variabel
No. Variabel Pengukuran Skala
1. Manajemen Laba (Y)
Siregar dan Utama
(2005)
DA= TACC-NDACC
(Model Kaznik)
Rasio
2. Profitabilitas (X1)
Wibisana dan
Ratnaningsih (2014)
ROA = Net Income After Tax
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎
Rasio
3. Leverage (X2)
Wibisana dan
Ratnaningsih, 2014) 𝐷𝐴𝑅 =
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑡𝑎𝑛𝑔
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡
Rasio
4. Umur Perusahaan (X4)
(Zen dan Herman,
2007)
Tahun Penelitian – Tahun Berdiri
Rasio
5. Ukuran Perusahaan
(X5)
(Makaomboh dkk,
2014)
Ln (Total Asset)
Rasio
57
BAB IV
PENEMUAN DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
1. Deskripsi Objek Penelitian
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2010-2013. Perusahan-
perusahaan yang telah memenuhi kriteria dalam purposive sampling. Penulis
menggunakan perusahaan manufaktur sebagai sampel karena hingga saat ini
industri manufaktur terus mengalami kemajuan yang mengakibatkan
persaingan yang semakin ketat antar sesama perusahaan dalam industri
tersebut. Hal tersebut dapat dilihat dari banyaknya jumlah perusahaan
manufaktur dibandingkan dengan perusahaan non manufaktur yang terdaftar
di BEI. Perusahaan manufaktur terus melakukan produksi dalam jumlah yang
besar dan dalam jangka waktu yang teratur, hal tersebut dikarenakan
perusahaan manufaktur merupakan perusahaan yang menyediakan sebagian
besar kebutuhan sehari-hari bagi pasar. Sejalan dengan proses produksi dalam
jumlah besar dan bersifat terus menerus, setiap perusahaan harus memiliki
sumber dana yang tetap dan dapat memenuhi kebutuhan dana produksi
perusahaan tersebut. Oleh karena itu setiap perusahaan berlomba-lomba
memperlihatkan performa yang baik dimata publik dengan tujuan agar dapat
58
menarik minat investor untuk dapat memberikan dana untuk perusahaan
tersebut.
Penelitian ini dibuat dalam jangka waktu dari tahun 2010-2013 karena
diharapkan hasil penelitian ini akan memberikan gambaran keadaan yang
benar-benar terjadi saat ini.
Tabel 4.1
Hasil Seleksi Sampel
Kriteria Sampel Jumlah
Perusahaan
Jumlah Perusahaan yang Terdaftar di BEI hingga tahun
2013
477
Perusahaan Non Manufaktur (337)
Perusahaan yang tidak mempublikasikan laporan
keuangan secara lengkap periode 2010-2013
(34)
Perusahaan yang tidak menyajikan laporan keuangan
dalam mata uang rupiah
(10)
Perusahaan yang melaporkan kerugian selama periode
2010-2013
(42)
Jumlah Perusahaan 54
Periode Penelitian 4 Tahun
Total Sampel Perusahaan 216
Data outlier (16)
Total Sampel yang Digunakan 200
59
2. Deskripsi Sampel Penelitian
Dalam penelitian ini metode purposive sampling digunakan untuk tahap
penyeleksian sampel yang disesuaikan dengan kriteria-kriteria yang telah
ditentukan. Sampel yang dipilih merupakan sampel yang menyajikan data-
data yang dibutuhkan untuk penelitian ini, diantaranya laporan keuangan yang
terdiri dari laporan laba rugi, laporan arus kas, laporan posisi keuangan.
Adapun jumlah sampel yang diguakan dalam penelitian ini adalah 200
perusahaan dengan masa pengamatan 4 tahun dari tahun 2010-2013.
B. Hasil Uji Analisis Penelitian
Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan metode regresi
berganda. Tujuan dari pengujian metode itu adalah untuk mengetahui pengaruh
variabel independen yang terdiri dari profitabilitas, leverage, umur dan ukuran
perusahaan terhadap variabel dependen yaitu manajemen laba (earnings
management).
1. Hasil Uji Statistik Deskriptif
Penelitian statistik deskriptif memberikan gambaran dari suatu data yang
dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum,
minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness (kemencengan distribusi)
(Ghozali, 2013:19). Apabila nilai rata-rata (mean) lebih besar daripada standar
deviasi maka kualitas data adalah lebih baik.
Pada penelitian ini statistik deskriptif akan menggambarkan deskripsi
dari masing-masing variabel.
60
Tabel 4.2
Hasil Uji Statistik Deskriptif
Sumber: Output SPSS
a. Variabel Independen
1) Profitabilitas (X1)
Hasil analisis statistik deskriptif terhadap variabel profitabilitas (X1)
menunjukkan nilai minimum sebesar 0,000672 dan nilai maksimum
sebesar 1,92 dengan rata-rata (mean) sebesar 0,3470, sedangkan standar
deviasi variabel profitabilitas sebesar 0,43590.
2) Leverage (X2)
Hasil analisis statistik deskriptif terhadap variabel leverage (X2)
menunjukkan nilai minimum sebesar 0,04 dan nilai maksimum sebesar
0,84 dengan nilai rata-rata (mean) sebesar 0,4261 dengan standar
deviasi sebesar 0,17560.
Descriptive Statistics
N Minimu
m
Maximu
m
Mean Std.
Deviation
ROA 200 .00 1.92 .3470 .43590
LEV 200 .04 .84 .4261 .17560
AGE 200 2.00 82.00 35.4750 14.53706
SIZE 200 25.08 33.00 28.2526 1.69876
DA 200 -.17 .21 .0131 .06557
Valid N
(listwise)
200
61
3) Umur Perusahaan (X3)
Hasil analisis statistik deskriptif terhadap variabel umur perusahaan
(X3) menunjuukkan nilai minimum sebesar 2,00 dan nilai maksimum
sebesar 82,00 dengan nilai rata-rata (mean) sebesar 35,4750 dan standar
deviasi sebesar 14,53706.
4) Ukuran Perusahaan (X4)
Hasil statistik deskriptif terhadap variabel ukuran perusahaan (X4)
menunjukkan nilai minimum sebesar 25,08 dan nilai maksimum
sebesar 33,00 dengan nilai rata-rata (mean) sebesar 28,2526 dan standar
deviasi sebesar 1,69876. Variabel Dependen
1) Manajemen Laba (Y)
Hasil analisis statistik deskriptif terhadap variabel manajemen laba (Y)
menunjukkan nilai minimum sebesar -0.17 dan nilai maksimum sebesar
0.21 dengan nilai rata-rata (mean) sebesar 0.0131 dan standar deviasi
sebesar 0.06557. Nilai negatif yang terlihat pada nilai minimum
menunjukkan bahwa perusahaan melakukan manajemen laba dengan
cara menurunkan labanya. Sedangkan nilai discretionary accruals
positif menggambarkan perusahaan melakukan manajemen laba dengan
cara menaikkan labanya.
62
2. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas.Untuk mendeteksi
masalah multikolonieritas penelitian ini menggunakan nilai Tolerance dan
VIF (Variance Inflation Factor). Regresi yang terbebas dari masalah
multikolonieritas yaitu apabila nilai tolerance ≥ 0,10 dan nilai VIF ≤ 10.
Hasil uji multikolonieritas dapat dilihat pada Tabel 4.3 berikut:
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolonieritas
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan tabel 4.3 dapat dilihat bahwa variabel profitabilitas
(X1), leverage (X2), umur perusahaan (X3), dan ukuran perusahaan (X4)
menunjukkan nilai tolerance > 0,10 dan nilai VIF ≤ 10. Oleh karena itu
dapat disimpulkan bahwa variabel independen yang digunakan dalam
model regresi penelitian ini terbebas dari gejala multikolonieritas.
Collinearity Statistics
Tolerance VIF
.973 1.028
.986 1.014
.934 1.071
.915 1.093
63
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu periode t-1 (sebelumnya). Uji autokorelasi
dilakukan dengan menghitung nilai Durbin Watson (DW) berdasarkan
kriteria Durbin Watson.
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi
Durbin-Watson
1.986
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan hasil yang ditampilkan dalam Tabel 4.4, dapat dilihat
bahwa nilai DW yang dihasilkan sebesar 1,986. Nilai ini jika
dibandingkan dengan menggunakan tabel DW dengan tingkat kepercayaan
5%, dengan jumlah sampel 200 dengan variabel bebas 4, diperoleh nilai dL
sebesar 1,7279 dan nilai dU sebesar 1,8094. Dengan demikian, dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala autokorelasi dalam model regresi
yang digunakan karena nilai dL ≤ dw ≤ 4 - dU (1.7279 ≤ 1,986 ≤ 2,1906).
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah data dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu
64
pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedasitas
dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik
adalah yang homoskedastisitas atau yang tidak terjadi heteroskedasitas.
(Ghozali, 2013: 139).
Berikut ini hasil uji heteroskedastisitas mengunakan Uji Glejser. Jika
probabilitas signifikansi variabel diatas tingkat kepercayaan 5% maka
dapat dikatakan bahwa model regresi bebas dari gejala heteroskedastisitas.
Tabel 4.5
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
B Std.
Error Beta
1
(Const
ant) .000 .046 -.003 .998
ROA .000 .006 -.005 -.065 .948
LEV .025 .016 .113 1.591 .113
AGE .000 .000 -.098 -1.345 .180
SIZE .002 .002 .075 1.016 .311
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan Tabel 4.5 menunjukkan bahwa nilai signifikansi
variabel independen yaitu profitabilitas (X1), leverage (X2), umur
perusahaan (X3), dan ukuran perusahaan (X4) berada diatas tingkat tingkat
65
kepercayaan 5%, sehingga dapat disimplkan bahwa model regresi yang
digunakan terbebas dari gejala heteroskedastisitas.
d. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengukur apakah di dalam model
regresi variabel penganggu atau residual terdistribusi secara normal. Uji t
dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi
normal.Metode yang digunakan adalah grafk histogram dan Normal
Probability Plot (P-P Plot)(Ghozali 2013:161).
Hasil pengujian grafik dapat dilihat pada gambar 4.1 dan 4.2.
Gambar 4.1
Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram
Sumber: Output SPSS
66
Gambar 4.2
Hasil Uji Normalitas dengan Grafik P-Plot
Sumber: Output SPSS
Selain metode grafik, penelitian ini juga menggunakan analisis
statistik untuk menguji normalitas data. Analisis statistik dianggap
dapat menggambarkan hasil yang lebih akurat. Analisis statistik yang
digunakan untuk menguji normalitas data adalah menggunakan
metode Kolmogorov-Smirnov. Dengan uji ini dapat diketahui sampel
yang diamati terdistribusi secara normal atau tidak. Jika data tersebut
mempunyai level of significance sama atau diatas 5% (α ≥ 0,05) maka
data tersebut terdistribusi secara normal. Sedangkan jika kurang dari
5% (α ≤ 0,05) maka data tersebut tidak terdistribusi secara normal.
67
Tabel 4.6
Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz
ed Residual
N 200
Normal Parametersa,b
Mean .0000000
Std.
Deviation
.06294684
Most Extreme
Differences
Absolute .067
Positive .067
Negatif -.042
Kolmogorov-Smirnov Z .944
Asymp. Sig. (2-tailed) .335
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan hasil pengujian Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat
nilai signifikansi yang diperoleh sebesar 0,335 ≥ 0,05. Hal ini berarti data
yang digunakan terdistribusi secara normal dan dapat dikatakan memenuhi
syarat uji normalitas.
3. Hasil Uji Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan
model analisis regresi berganda (multiple regression analysis), yaitu
dilakukan melalui uji koefisien determinasi, uji statistik F, dan uji statistik t.
a. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh kemampuan
model dalam menerapkan model regresi dalam menerangkan pengaruh
68
variabel independen terhadap variabel dependen. Dalam penelitian ini
menggunakan profitabilitas, leverage, umur, dan ukuran perusahaan
sebagai variabel independen, dan manajemen laba sebagai variabel
dependen. Adapun hasil uji koefisien Adjusted R Square ditampilkan
dalam Tabel 4.7 berikut:
Tabel 4.7
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat nilai adjusted R2 sebesar 0,079.
Hal ini berarti sebesar 7,9% variabel dependen yaitu manajemen laba
dapat dijelaskan oleh variabel independen yaitu profitabilitas, leverage,
umur, dan ukuran perusahaan. Sedangkan sisanya sebesar (100% - 7,9 %
= 92,1%) dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak termasuk dalam
analisa regresi yang digunakan dalam penelitian ini.
Variabel-variabel lain yang mempengaruhi manajemen laba menurut
Siti Nayiroh (2013) adalah kualitas audit dan kepemilikan keluarga.
Sedangkan menurut Jao dan Pagalung (2011) menyatakan bahwa
pelaksanaan good corporate governance melalui kepemilikan manajerial,
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .320a .102 .079 .06283
Sumber: Output SPSS
69
komposisi dewan komisaris independen, dan jumlah pertemuan komite
audit mempunyai pengaruh terhadap tindakan manajemen laba.
b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F digunakan untuk mengetahui pengaruh semua variabel
independen yang digunakan dalam model regresi secara bersama-sama
terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 5%. Jika
nilai probability F lebih kecil dari 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak.
Tabel 4.6 menunjukkan hasil yang diperoleh dari uji statistik F.
Tabel 4.8
Hasil Uji Statistik F
S
S
umber: Output SPSS
Berdasarkan Tabel 4.8 menunjukkan hasil uji statistik F memiliki
nilai probability sebesar 0,003 lebih kecil dari 0,05. Maka dapat
disimpulkan bahwa seluruh variabel independen yaitu profitabilitas,
leverage, umur, dan ukuran perusahaan secara simultan mempengaruhi
variabel dependennya yaitu manajemen laba.
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean
Square
F Sig.
1
Regression .067 4 .017 4.155 .003b
Residual .788 195 .004
Total .856 199
70
c. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Pengujian ini bertujuan untuk menguji pengaruh dari variabel
independen yaitu profitabilitas, leverage,umur, dan ukuran perusahaan
terhadap variabel dependen yaitu manajemen laba.
Berikut ini merupakan hasil yang diperoleh dari analisis regresi:
Tabel 4.9
Hasil Uji Parameter Individual (Uji t)
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std.
Error
Beta
1
(Constant) -.115 .076 -1.511 .132
ROA .022 .010 .143 2.058 .041
LEV .071 .026 .191 2.754 .006
AGE -.001 .000 -.141 -1.988 .048
SIZE .004 .003 .103 1.438 .152
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan hasil pengujian diatas, menunjukkan bahwa variabel
profitabilitas (X1), leverage (X2) berpengaruh positif signifikan
terhadap manajemen laba dan umur perusahaan (X3) berpengaruh
negatif signifikan terhadap manajemen laba. Sedangkan ukuran
perusahan (X4) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
manajemen laba. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai probabilitas yang
dihasilkan variabel profitabilitas (X1) sebesar 0,041, leverage (X2)
sebesar 0,006, dan umur perusahaan (X3) sebesar 0,048 yang lebih
71
kecil dari 0,05 dan nilai probabilitas yang dihasilkan variabel ukuran
perusahaan (X4) sebesar 0,152 yang lebih besar dari 0,05.
Berdasarkan Tabel 4.9 dapat dilihat koefisiensi untuk persamaan
regresi berganda pada penelitian ini yang dapat disusun dalam
persamaan matematis sebagai berikut:
DA= -0,115 + 0,022 ROA + 0,071 LEV – 0,001 AGE+0,004 SIZE
+ 0,076
Berdasarkan persamaan regresi diatas, dapat diinterpretasikan sebagai
berikut:
1) Pada persamaan diatas diperoleh koefisien konstanta sebesar
-0,115, menunjukkan jika variabel independen dianggap tidak ada
maka tidak akan terjadi peningkatan manajemen laba sebesar
0,115.
2) Koefisien regresi untuk variabel profitabilitas sebesar 0,022,
menunjukkan bahwa setiap adanya kenaikan satu tingkatan dari
variabel profitabilitas dengan asumsi variabel lain tetap, maka akan
menaikkan manajemen laba sebesar 0,022.
3) Koefisien regresi untuk variabel leverage sebesar 0,071,
menunjukkan bahwa setiap adanya kenaikan satu tingkatan dari
variabel leverage dengan asumsi variabel lain tetap, maka akan
menaikkan manajemen laba sebesar 0,071.
72
4) Koefisien regresi untuk variabel umur prusahaan sebesar -0,001,
menunjukkan bahwa setiap adanya kenaikan satu tingkatan dari
variabel umur perusahaan dengan asumsi variabel lain tetap, maka
akan menurunkan manajemen laba sebesar 0,001.
5) Koefisien regresi untuk variabel ukuran perusahaan sebesar 0,004,
menunjukkan bahwa setiap adanya kenaikan satu tingkatan dari
variabel ukuran perusahaan dengan asumsi variabel lain tetap,
maka akan menaikkan manajemen laba sebesar 0,004.
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari tabel 4.9 yaitu pengujian
yang dilakukan secara parsial untuk menguji pengaruh dari masing-
masing variabel independen, maka hasil tersebut dapat dijelaskan
sebagai berikut:
1) Pengaruh Profitabilitas Terhadap Manajemen Laba
Hasil penelitian menunjukkan variabel profitabilitas yang
menggunakan proksi ROA (Return on Assets) berpengaruh positif
signifikan terhadap manajemen laba. Hal ini dibuktikan dengan
tingkat signifikansi yang diperoleh yaitu sebesar 0,041 lebih kecil
dari α = 5%.
Semakin tinggi profitabilitas yang dihasilkan suatu
perusahaan maka hal tersebut akan dapat berpengaruh terhadap
penerapan manajemen laba. Semakin tinggi return on assets
menunjukkan asset yang dimiliki perusahaan digunakan
73
semaksimal mungkin sehingga dapat memperoleh keuntungan.
Ketika laba yang dihasilkan perusahaan pada satu periode sangat
tinggi, maka akan terdapat kemungkinan terjadi penurunan laba
pada periode waktu berikutnya.
Hasil penelitian ini sesuai dengan bonus plan hypothesis
yang dipaparkan dalam teori akuntansi positif dimana ketika
perusahaan memperoleh laba yang semakin tinggi jauh diatas
jumlah yang disyaratkan untuk memperoleh bonus, manajer akan
mengatur laba agar laba yang dilaporkan tidak terlalu besar
sehingga kelebihan laba yang tidak dilaporkan dapat disajikan
untuk laporan laba periode berikutnya.
Selain itu, perusahaan tidak ingin minat investor dalam
membeli saham menjadi berkurang. Gordon (1964) menyatakan
bahwa kepuasan pemegang saham meningkat dengan adanya
penghasilan perusahaan yang stabil (Wibisana dan Ratnaningsih
2014:3). Guna menghindari kurangnya minat investor terhadap
saham perusahaan, maka perusahaan yang memiliki profitabilitas
tinggi cenderung akan melakukan manajemen laba dengan cara
perataan laba agar laba yang ditampilkan akan terlihat stabil.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa Ha1 diterima. Hasil
penelitian ini mendukung penelitian yang sebelumnya yang
74
dilakukan oleh Budhiasih (2008), Widyastuti (2009), Prabayanti
dan Yasa (2010), serta Wibisana dan Ratnaningsih (2014).
2) Pengaruh Leverage Terhadap Manajemen Laba
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel leverage
berpengaruh positif terhadap penerapan manajemen laba. Hal ini
dibuktikan dengan hasil koefisien regresi yang menunjukkan nilai
positif sebesar 0,071 dengan signifikansi 0,006 yang berada
dibawah tingkat kepercayaan 5%. Oleh karena itu dapat dikatakan
bahwa variabel leverage berpengaruh signifikan positif terhadap
manajemen laba.
Semakin tinggi tingkat leverage perusahaan maka
manajemen laba yang dilakukan oleh manajemen juga akan
meningkat. Ketika perusahaan berada pada tingkat leverage yang
tinggi, berarti perusahaan dapat dikatakan berada dalam keadaan
insolvable, artinya perusahaan berada pada keadaan dimana
kekayaan yang dimiliki lebih kecil dibanding utangnya. Dengan
kata lain sebagian besar sumber pendanaan perusahaan berasal dari
utang. Nasiti dan Gumanti (2011) menyatakan bahwa
perusahaan dengan tingkat leverage yang tinggi tidak lagi
menggunakan pinjaman sebagai sumber dananya dan akan beralih
ke pendanaan ekuitas. Oleh karena itu, perusahaan tersebut harus
75
memiliki kinerja yang baik dan laba yang tinggi untuk menarik
minat calon investor.
Hal ini sesuai dengan hipotesis dalam perjanjian utang (debt
covenant hypothesis) yang menyatakan bahwa manajer termotivasi
melakukan manajemen laba untuk menghindari pelanggaran
perjanjian utang (Santoso dan Prasetyo, 2012:313). Manajer akan
mengelola dan mengatur labanya agar kewajiban hutangnya yang
seharusnya diselesaikan pada tahun tertentu dapat ditunda untuk
tahun berikutnya. Hal ini merupakan upaya manajer untuk
mengatur jumlah labanya yang merupakan indicator kemampuan
perusahaan dalam menyelesaikan kewajiban hutangnya.
Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa Ha2
diterima. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian
yang dilakukan oleh Dewi Saptantinah (2005), Wibisana dan
Ratnaningsih (2014), serta Yeni Januarsi dkk (2014) yang juga
menyatakan bahwa leverage berpengaruh positif signifikan
terhadap manajemen laba. Namun bertentangan dengan hasil
penelitian yang dilakukan oleh Jao dan Pagalung (2011), Prambudi
dan Sumantri (2014) serta Setyaningtyas dan Hadiprajitno (2014)
yang menyatakan bahwa leverage tidak berpengaruh signifikan
terhadap manajemen laba.
76
3) Pengaruh Umur Perusahaan Terhadap Manajemen Laba
Hasil penelitian menunjukkan bahwa umur perusahaan
berpengaruh signifikan negatif terhadap manajemen laba. Hal ini
dibuktikan dengan perolehan signifikansi variabel umur
perusahaan sebesar 0,048 yang berada dibawah tingkat signifikansi
5% dengan nilai koefisien regresi sebesar -0,001. Koefisiensi
regresi yang negatif menunjukkan hubungan negatif antara umur
perusahaan dengan manajemen laba. Hal ini dikarenakan
perusahaan yang masih berusia muda akan berusaha lebih
maksimal dalam mencari sumber pendanaan untuk dapat
membiayai kegiatan operasionalnya sehingga pemilihan metode
akuntansi yang sangat selektif dilakukan agar dapat
menggambarkan performa yang baik sehingga dapat menarik
minat dari para investor untuk menempatkan dananya pada
perusahaan tersebut.
Sedangkan perusahaan yang sudah berumur atau sudah
mapan tidak terlalu termotivasi untuk melakukan manajemen laba
karena perusahaan sudah memiliki sumber pendanaan yang tetap
sehingga kepentingan perusahaan lebih mengarah pada
mempertahankan investor dengan terus menerus memperbaiki
kinerja perusahaan sehingga terus dapat menghasilkan performa
yang baik sesuai dengan yang diharapkan investor.
77
Berdasarkan hasil yan diperoleh, maka dapat disimpulkan
bahwa Ha3 diterima. Hasil penelitian ini konsisten dengan
penelitian yang dilakukan oleh Zen dan Herman (2007) serta
penelitian Bestivano (2013) yang juga menyatakan umur
perusahaan berpengaruh signifikan negatif terhadap perataan laba
yang merupakan salah satu metode dalam manajemen laba.
4) Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen Laba
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel ukuran
perusahaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
manajemen laba. Hal ini dibuktikan dengan nilai probabilitas yang
diperoleh sebesar 0,152 yang berada diatas tingkat signifikansi 5%.
Artinya ukuran perusahaan secara empiris tidak terbukti
berpengaruh terhadap tindakan manajemen laba.
Berdasarkan hasil yang diperoleh, maka dapat disimpulkan
bahwa Ha4 ditolak. Hal ini berarti bahwa ukuran perusahaan yang
diukur dengan logaritma natural total asset belum mampu
mendeteksi adanya pengaruh terhadap manajemen laba yang
dilakukan oleh perusahaan.
Menurut Lusi (2014:20) pengawasan yang ketat dari
pemerintah, analis, dan investor yang ikut menjalankan perusahaan
menyebabkan manajer tidak berani melakukan praktik perataan
laba yang merupakan salah satu teknik dalam manajemen laba. Hal
78
ini dikarenakan, dengan pengawasan yang ketat tersebut jika
manajer melakukan prakik perataan laba besar kemungkinan akan
diketahui oleh pemerintah, analis, dan investor sehingga hal ini
dapat merusak citra dan kredibilitas manajer perusahaan tersebut.
Khazan faozi (2003) dalam Lusi (2014:20) menyatakan
bahwa ukuran perusahaan tidak menjadi pertimbangan satu-
satunya bagi para investor dalam pengambilan keputusan investasi,
tapi masih terdapat factor-faktor lain yang lebih penting untuk
dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan investasi seperti
tingkat keuntungan, prospek usaha perusahaan dimasa yang akan
dating dan lain sebagainya. Sifat investor Indonesia adalah
spekulatif dan cenderung capital gain. Apalagi kondisi
perusahaan-perusahaan di Indonesia, dengan besarnya asset yang
dimiliki belum menjamin menghasilkan kinerja perusahaan yang
baik.
Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang
dilakukan oleh Nasution dan Setiawan (2007), Siti Nayiroh (2013),
Lusi (2014), dan Setyaningtyas dan Hadiprajitno (2014) yang juga
menyatakan ukuran tidak berpengaruh signifikan terhadap
manajemen laba. Namun tidak mendukung penelitian yang
dilakukan oleh Nuryaman (2008), Nur Azlina (2010), Prambudi
dan Sumantri (2014), serta Jao dan Pagalung (2014) yang
79
menyatakan terdapat pengaruh signifikan antara ukuran
perusahaan terhadap manajemen laba.
Berdasarkan pemaparan diatas, maka dapat dilihat ringkasan
hasil penelitian sebagai berikut:
Tabel 4.10
Ringkasan Hasil Penelitian
Variabel Independen Variabel Dependen
Profitabilitas Berpengaruh signifikan positif
Leverage Berpengaruh signifikan positif
Umur Perusahaan Berpengaruh signifikan negatif
Ukuran Perusahaan Tidak berpengaruh signifikan
positif
80
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Penelitian ini meneliti mengenai pengaruh profitabilitas, leverage, umur,
dan ukuran perusahaan sebagai variabel independen (bebas) terhadap manajemen
laba sebagai variabel dependen (terikat). Analisis yang digunakan dalam
penelitian ini yaitu analisis statistik deskriptif dan analisis regresi berganda, dan
menggunakan uji asumsi klasik untuk menguji kelayakan dari model regresi yang
digunakan. Data sampel yang digunakan adalah perusahaan manufaktur yang
terdaftar di BEI selama periode 2010-2013.
Berdasarkan hasil penemuan dan pembahasan pada bab sebelumnya, dapat
diambil beberapa kesimpulan atas penelitian ini, yaitu:
1. Variabel profitabilitas yang diproksikan dengan menggunakan ROA (Return
On Assets) berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba. Hasil penelitian
ini konsisten dengan hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh
Wibisana dan Ratnaningsih (2014) yang menyatakan bahwa profitabilitas
berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba.
2. Variabel leverage berengaruh signifikan terhadap manajmen laba pada suatu
perusahaan. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian yang
dilakukan oleh Dewi Saptantinah (2005), Wibisana dan Ratnaningsih (2014),
81
serta Yeni Januarsi dkk (2014) yang juga menyatakan bahwa leverage
berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba.
3. Variabel umur perusahaan berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba
pada suatu perusahaan. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang
dilakukan oleh Zen dan Herman (2007) serta penelitian Bestivano (2013)
yang juga menyatakan umur perusahaan berpengaruh signifikan terhadap
perataan laba yang merupakan salah satu metode dalam manajemen laba.
4. Variabel ukuran perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap
manajemen laba pada suatu perusahaan. Hasil penelitian ini konsisten dengan
penelitian yang dilakukan oleh Nasution dan Setiawan (2007), Siti Nayiroh
(2013), dan Setyaningtyas dan Hadiprajitno (2014) yang juga menyatakan
ukuran tidak berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba.
B. Saran
Penelitian mengenai manajemen laba selanjutnya dimasa yang akan datang
diharapkan mampu menghasilkan hasil yang lebih baik dan nyata yang benar-
benar mencerminkan keadaan yang sebenarnya, dengan mempertimbangkan
beberapa saran sebagai berikut:
1. Penelitian selanjutnya disarankan untuk meneliti lebih dalam mengenai
faktor-faktor yang dapat mempengaruhi manajemen laba dengan
menggunakan variabel independen yang berbeda, seperti menggunakan
variabel good corporate governance yang secara teori diharapkan dapat
82
mengurangi penerapan manajemen laba atau peneliti dapat memilih variabel
lain yang diperkirakan berhubungan dengan praktik manajemen laba tersebut.
2. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan proksi lain yang
dianggap lebih baik dalam mendeteksi tindak manajemen laba yang dilakukan
oleh perusahaan. Model Modified Jones dapat menjadi salah satu pilihan atau
model lain yang lebih sederhana.
3. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat memperluas penggunaan sampel agar
hasil penelitian dapat digeneralisasi, seperti menggunakan seluruh perusahaan
yang terdaftar di BEI yang terdiri dari berbagai macam sektor disertai dengan
rentang waktu penelitian yang lebih panjang.
83
DAFTAR PUSTAKA
Agustina dan Rice. “Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tindakan
Manajemen Laba Pada Perusahaan Indeks Kompas 100 yang Terdaftar di
Bursa Efek Indonesia”. Jurnal Wira Ekonomi Mikrosil Vol. 2 No. 2. 2012.
Anthony dan Govindarajan. “Management Control System”. Penerjemah: F.X.
Kurniawan Tjakrawala dan Krista. Edisi 11. Salemba Empat. Buku 2. 2005.
Aryani, Dwi Septa. “Manajemen Laba Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek
Indonesia”. Jurnal Ekonomi dan Informasi Akuntansi Vol. 1 No. 2. 2011.
Azlina, Nur. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Manajemen Laba”. Pekbis
Jurnal Vol 2 No. 3. 2010.
Belkaoui, A.Riahi. “Accounting Theory Edisi 5”. Buku 2. Salemba Empat. 2007.
Bestivano, Wildham. “Pengaruh Ukuran Perusahaan, Umur Perusahaan,
Profitabilitas, Leverage, Terhadap Perataan Laba Pada Perusahaan yang
Terdaftar di BEI”. E-Journal Universitas Negeri Padang. 2013.
Dewi, Made Yustiari dan Sujana, I Ketut. “Pengaruh Ukuran Perusahaan dan
Profitabilitas Pada Praktik Perataan Laba dengan Jenis Industri Sebagai
Variabel Pemoderasi di Bursa Efek Indonesia”. E-Journal Akuntansi
Universitas Udayana. 2014.
Ghozali, Imam. “Analisis Multivariat dengan Program SPSS”. Semarang: Badan
Penerbit Universitas Diponegoro. 2013.
Hastuti, Sri. “Titik Krisis Manajemen Laba Pada Perubahan Tahap Life Cycle
Perusahaan: Analisis Manajemen Laba Riil Dibandingkan dengan Manajemen
Laba Akrual”. Simposium Naional Akuntansi XIV. Aceh. 2011.
Hwihanus dan H. Qurba.. “Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Manajemen Laba
Pada Perusahaan Industri Yang Terdaftar Di BEI”. Jurnal Ekonomi Dan
Bisnis. Vol.14, No.1, Januari 2010. Hal.1-6. 2010.
Healy, P. M. “The Effect of Bonus Schemes on Accounting Decisions”. Journal of
Accounting and Economics.10: 85-107. 1985.
84
Hery. “Teori Akuntansi Edisi 1”. Kencana Perdana Media Grup. 2009
Irawati. “Manajemen Keuangan”. Bandung: PUSTAKA. 2006.
Januarsi, Yeni., Teny Badina dan Dian Febrianti. “Leverage, Corporate Strategy and
Earnings Management: Case of Indonesia”. GSTF International Journal on
Business Review Vol. 3 No. 2. 2014.
Jao, Robert dan Pagalung, Gagaring. “Corporate Governance, Ukuran Perusahaan,
dan Leverage Terhadap Manajemen Laba Perusahaan Manufaktur Indonesia”.
Jurnal Akuntansi & Auditing Vol 8 No. 1. 2011.
Kesatria, Heni. “Pengaruh Struktur Kepemilikan dan Good Corporate Governance
Terhadap Jenis Earnings Management Pada Perusahaan Manufaktur yang
Terdaftar di BEI Periode 2009-2011”. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas
Surabaya Vol 2 No. 2. 2013.
Machfoedz, Mas’ud. “Financial Ratio Analysis and The Prediction of Earnings
Changes in Indonesia”. Yogyakarta: Gajahmada University Business Review,
No.7/III. 1994.
Makaombohe, Y.Y, Sifrid S.P, dan Victorina Z.T. “Ukuran Perusahaan Terhadap
Manajemen Laba Pada Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Periode 2008-2011”. Jurnal EMBA Vol. 2 No. 1. 2014.
Moeljadi. “Manajemen Keuangan Pendekatan Kuantitatif dan Kualitatif jilid I”.
Bayumedia Publishing. Malang. 2006.
Muliati, Ni Ketut. “Pengaruh Asimetri Informasi dan Ukuran Perusahaan Pada
Praktik Manajemen Laba di Perusahaan Perbankan yang Terdapad di Bursa
Efek Indonesia”. Tesis. Program Magister Universitas Udayana Denpasar,
2011.
Nayiroh, Siti. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Praktik Manajemen
Laba”. E-Journal Universitas Dian Nuswantoro Semarang. 2013.
Noviana R. S dan Yuyyetta. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Praktik
Perataan Laba”. Jurnal Akuntansi & Auditing Vol. 8 No. 1. 2011.
85
Noviardhi, M. Taufiq dan Hadiprajitno B.P. “Analisis Pengaruh Tata Kelola
Perusahaan Terhadap Manajemen Laba”. Diponegoro Journal of Accounting
Vol. 2 No. 2. 2013.
Nugroho, Elfianto dan Irene Rini Demi Pangestuti. “Analisis Pengaruh Likuiditas,
Pertumbuhan Penjualan, Perputaran Modal Kerja, Ukuran Perusahaan dan
Leverage terhadap Profitabilitas Perusahaan”. Jurnal Akuntansi dan
Keuangan. 2010.
Nuryaman. “Pengaruh Konsentrasi Kepemilikan, Ukuran Perusahaan, dan
Mekanisme Corporate Governance Terhadap Manajemen laba”. E-Journal
Universitas Widyatama Bandung. 2008.
Prambudi, E. Januar dan Sumantri, A. Farid. “Kualitas Audit, Ukuran Perusahaan,
dan Leverage Terhadap Manajemen Laba”. SNA XVII Mataram. 2014.
Rachadi, D.A dan Handayani, RR. Sri. “Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap
Manajemen Laba”. Jurnal Bisnis dan Akuntansi Vol. 11 No. 1. 2009.
Rahmawati, dkk. “Pengaruh Asimetri Informasi terhadap Praktik Manajemen Laba
pada Perusahaan Perbankan Publik yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta”.
Jurnal Simposium Nasional Akuntansi (SNA) IX. Padang. 2006.
Riyanto, Bambang, “Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan”, Yogyakarta, BFE
UGM. 2001.
Rodoni, Ahmad dan Ali, Herni. “Manajemen Keuangan”. Jakarta: Mitra Wacana
Media, 2010.
Santoso, Eko Budi dan Prasetyo, Yogi. “Perbedaan Perilaku Manajemen Laba
Berdasrkan Pada Perbedaan Life cycle dan Leverage Perusahaan”. Forum
Bisnis dan Keuangan I. 2012.
Sari, Lusy Rahma. “Pengaruh Ukuran Perusahaan dan Struktur Kepemilikan
Terhadap Praktik Perataan Laba Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar
di Bursa Efek Indonesia”. Artikel Universitas Negeri Padang. 2014.
Sartono, Agus. “Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi”. Edisi Empat.
Yogyakarta: BPFE. 2010.
86
Saptantinah, Dewi. “Analisis Faktor- Faktor yang Menmpengaruhi Motivasi
Manajemen Laba di Seputar Right Issue”. Simposium Nasional Akuntansi
VIII, Solo, 2005.
Scott, W.R. “Financial Accounting Theory”. Prentice Hall Inc, New Jersey. 2000.
Scott, William R. “Financial Acconting theory”. 4th Edition. Canada Inc : Pearson
Education. 2006.
Setyaningtyas, Ina dan Hadiprajitno, Basuki. “Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Perataan Laba (Income Smoothing)”. Diponegoro Journal Of
Accounting Vol. 03 No. 02. 2014.
Shanti, J.C. dan C. Bintang Hari Yudhanti. “Pengaruh Set Kesempatan Investasi dan
Leverage Finansial terhadap Manajemen Laba”. Jurnal Ekonomi Bisnis dan
Akuntansi Ventura Vol 10 No 3. h. 49-70. 2007.
Siregar dan Utama. “Pengaruh Struktur Kepemilikan, Ukuran Perusahaan, dan
Praktek Corporate Governance Terhadap Pengelolaan Laba (Earnings
Management)”. SNA VIII Solo. 2005.
Sugiyono. “Metode Penelitian Bisnis”. Penerbit CV. Alfabeta, Bandung. 2007.
Sugiyono, “Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R & D”. Penerbit Alfabeta,
Bandung. 2008.
Sulistiawan, D., Januarsi, Y., & Alvia, L. “Creative Accounting”. Salemba Empat.
2011.
Sulistyanto, Sri. “Manajemen Laba: Teori dan Model Empiris”. PT. Gramedia
Widiasarana Indonesia. Jakarta. 2008.
Suryandari, Ni Nyoman. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Income
Smoothing”. Media Komunikasi FIS Vol. 11 No. 1 h. 196-205. 2012.
Van Horne, James C dan Jhon M. Wachowicz. “Prinsip-Prinsip Manajemen
Keuangan”. Buku Dua. Edisi Keduabelas. Jakarta: Salemba Empat. 2007.
87
Wardani, T. Dini dan Masodah. “Pengaruh Asimetri Informasi, Struktur Kepemilikan
Manajerial, dan Leverage Terhadap Praktik Manajemen Laba Dalam Industri
Perbankan di Indonesia” Proceeding PESAT (Psikologi, Ekonomi, Sastra,
Arsitektur, & Sipil) Vol. 4. 2011.
Wibisana, Imas Danar dan Ratnaningsih, Dewi. “Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Arah Manajemen Laba Studi Pada Perusahaan Manufaktur
yang Terdaftar di BEI 200-2013” E-Journal Universitas Atma Jaya
Yogyakarta. 2014.
Widyaningdyah, Agnes Utari. “Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap
Earning Management Pada Perusahaan Go Public Di Indonesia”. Jurnal
Akuntansi & Keuangan Vol. 3, No. 2. 2001.
Zen, Sri Daryanti dan Herman, Merry “Pengaruh Harga Saham, Umur Perusahaan,
dan Rasio Profitabilitas Perusahaan Terhadap Tindakan Perataan Laba yang
Dilakukan Oleh Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta”
Jurnal Akuntansi dan Manajemen Vol. 2 No. 2. 2007.
Sumber lain:
http://www.idx.co.id/ (diakses pada tanggal 12 Januari 2015 pukul 19.30 WIB)
Siaran Pers BAPEPAM, 27 Desember 2002. (diakses melalui: www.bapepam.go.id
diakses pada 24 April 2015 pukul 10.28 WIB)
88
LAMPIRAN 1
DATA SAMPEL
89
DAFTAR SAMPEL PENELITIAN
No. Kode
Saham
Tahun
Berdiri Nama Perusahaan
1. SMCB 1971 PT. Holcim Indonesia Tbk.
2. INTP 1985 PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. [S]
3. SMGR 1953 PT. Semen Gresik (Persero) Tbk. [S]
4. ARNA 1993 PT. Arwana Citramulia Tbk. [S]
5. AMFG 1971 PT. Asahimas Flat Glass Tbk. [S]
6. TOTO 1977 PT. Surya Toto Indonesia Tbk
7. ALMI 1978 PT. Alumindo Light Metal Industry Tbk.
8. BTON 1995 PT. Betonjaya Manunggal Tbk. [S]
9. GDST 1989 PT. Gunawan Dianjaya Steel Tbk.
10. INAI 1971 PT. Indal Aluminium Industry Tbk.
11. JPRS 1973 PT. Jaya Pari Steel Tbk
12. LION 1972 PT. Lion Metal Works Tbk. [S]
13. LMSH 1982 PT. Lion Mesh Prima Tbk. [S]
14. PICO 1983 PT. Pelangi Indah Canindo Tbk.
15. EKAD 1981 PT. Ekadharma International Tbk. [S]
16. SRSN 1982 PT. Indo Acidatama Tbk. [S]
17. APLI 1992 PT. Asiaplast Industries Tbk.
18. TRST 1979 PT. Trias Sentosa Tbk.
19. YPAS 1995 PT. Yanaprima Hastapersada Tbk.
20. CPIN 1972 PT. Charoen Pokphand Indonesia Tbk.
21. JPFA 1971 PT. JAPFA Comfeed Indonesia Tbk.
22. MAIN 1997 PT. Malindo Feedmill Tbk.
23. SIPD 1985 PT. Sierad Produce Tbk. [S]
90
24. SPMA 1976 PT. Suparma Tbk.
25. ASII 1957 PT. Astra International Tbk. [S]
26. AUTO 1991 PT. Astra Otoparts Tbk. [
27. GJTL 1951 PT. Gajah Tunggal Tbk.
28. IMAS 1987 PT. Indomobil Sukses Internasional Tbk. **)
29. INDS 1978 PT. Indospring Tbk.
30. LPIN 1982 PT. Multi Prima Sejahtera Tbk. [S]
31. NIPS 1975 PT. Nipress Tbk. **)
32. PRAS 1984 PT. Prima Alloy Steel Universal Tbk
33. SMSM 1976 PT. Selamat Sempurna Tbk.
34. BATA 1931 PT. Sepatu Bata Tbk.
35. KBLM 1979 PT. Kabelindo Murni Tbk.
36. KBLI 1972 PT. KMI Wire and Cable Tbk.
37. VOKS 1971 PT. Voksel Electric Tbk.
38. ADES 1985 PT. Akasha Wira International Tbk.
39. DLTA 1970 PT. Delta Djakarta Tbk.
40. ICBP 2009 PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk.
41. INDF 1990 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk
42. MYOR 1977 PT. Mayora Indah Tbk. [S]
43. MLBI 1929 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk.
44. PSDN 1974 PT. Prashidha Aneka Niaga Tbk.
45. SKLT 1976 PT. Sekar Laut Tbk. [S]
46. STTP 1987 PT. Siantar TOP Tbk. [S]
47. AISA 1990 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk.
48. ULTJ 1971 PT. Ultra Jaya Milk Tbk [S]
49. GGRM 1958 PT. Gudang Garam Tbk.
50. HMSP 1963 PT. HM Sampoerna Tbk.
51. KLBF 1966 PT. Kalbe Farma Tbk. [S]
91
52. KAEF 1969 PT. Kimia Farma (Persero) Tbk.
53. TCID 1969 PT. Mandom Indonesia Tbk. [S]
54. UNVR 1933 PT. Unilever Indonesia Tbk.
92
Daftar Perusahaan yang Menerbitkan Laporan Keuangan Secara Lengkap
Periode 2009-2013
No. Kode
Saham 2009 2010 2011 2012 2013
1. SMCB √ √ √ √ √
2. INTP √ √ √ √ √
3. SMGR √ √ √ √ √
4. ARNA √ √ √ √ √
5. AMFG √ √ √ √ √
6. TOTO √ √ √ √ √
7. ALMI √ √ √ √ √
8. BTON √ √ √ √ √
9. GDST √ √ √ √ √
10. INAI √ √ √ √ √
11. JPRS √ √ √ √ √
12. LION √ √ √ √ √
13. LMSH √ √ √ √ √
14. PICO √ √ √ √ √
15. EKAD √ √ √ √ √
16. SRSN √ √ √ √ √
17. APLI √ √ √ √ √
18. TRST √ √ √ √ √
19. YPAS √ √ √ √ √
20. CPIN √ √ √ √ √
21. JPFA √ √ √ √ √
22. MAIN √ √ √ √ √
23. SIPD √ √ √ √ √
24. SPMA √ √ √ √ √
25. ASII √ √ √ √ √
26. AUTO √ √ √ √ √
27. GJTL √ √ √ √ √
28. IMAS √ √ √ √ √
29. INDS √ √ √ √ √
30. LPIN √ √ √ √ √
93
31. NIPS √ √ √ √ √
32. PRAS √ √ √ √ √
33. SMSM √ √ √ √ √
34. BATA √ √ √ √ √
35. KBLM √ √ √ √ √
36. KBLI √ √ √ √ √
37. VOKS √ √ √ √ √
38. ADES √ √ √ √ √
39. DLTA √ √ √ √ √
40. ICBP √ √ √ √ √
41. INDF √ √ √ √ √
42. MYOR √ √ √ √ √
43. MLBI √ √ √ √ √
44. PSDN √ √ √ √ √
45. SKLT √ √ √ √ √
46. STTP √ √ √ √ √
47. AISA √ √ √ √ √
48. ULTJ √ √ √ √ √
49. GGRM √ √ √ √ √
50. HMSP √ √ √ √ √
51. KLBF √ √ √ √ √
52. KAEF √ √ √ √ √
53. TCID √ √ √ √ √
54. UNVR √ √ √ √ √
94
KODE
ASSETS 2010 LN ASSET
ASSET 2011
LN ASSET
ASSET 2012
LN
ASSETS
ASSET 2013
LN
ASSETS
SMCB 10,437,000,000,000 29.9763783 10,951,000,000,000 30.02445189 12,169,000,000,000 30.12991285 14,895,000,000,000 30.3320467
INTP 15,346,000,000,000 30.36187597 18,151,000,000,000 30.52974677 22,755,000,000,000 30.75580602 26,607,000,000,000 30.91219545
SMGR 15,563,000,000,000 30.37591742 19,662,000,000,000 30.60970895 26,579,000,000,000 30.91114255 30,793,000,000,000 31.05830851
ARNA 873,000,000,000 27.49520139 832,000,000,000 27.44709828 937,000,000,000 27.56594912 1,135,000,000,000 27.75765377
AMFG 2,373,000,000,000 28.49517609 2,691,000,000,000 28.62093399 3,115,000,000,000 28.76725027 3,539,000,000,000 28.89486532
TOTO 1,092,000,000,000 27.71903199 1,340,000,000,000 27.92369073 1,523,000,000,000 28.05170319 1,746,000,000,000 28.18834857
ALMI 1,504,000,000,000 28.03914934 1,792,000,000,000 28.21435343 1,882,000,000,000 28.26335616 2,752,000,000,000 28.64334904
BTON 90,000,000,000 25.22307551 119,000,000,000 25.50238933 145,000,000,000 25.69999958 176,000,000,000 25.89374983
GDST 1,075,000,000,000 27.70334178 977,000,000,000 27.60775249 1,164,000,000,000 27.78288347 1,191,000,000,000 27.80581441
INAI 389,000,000,000 26.68684518 544,000,000,000 27.02221508 612,000,000,000 27.13999812 766,000,000,000 27.36444801
JPRS 411,000,000,000 26.74185905 438,000,000,000 26.80548475 399,000,000,000 26.71222725 377,000,000,000 26.65551102
LION 304,000,000,000 26.44029354 366,000,000,000 26.62589917 433,000,000,000 26.79400356 499,000,000,000 26.93587193
LMSH 78,000,000,000 25.07997466 98,000,000,000 25.30823332 129,000,000,000 25.58307824 142,000,000,000 25.67909289
PICO 570,000,000,000 27.0689022 562,000,000,000 27.05476769 595,000,000,000 27.11182724 621,000,000,000 27.15459692
EKAD 204,000,000,000 26.04138583 238,000,000,000 26.19553651 274,000,000,000 26.33639394 344,000,000,000 26.56390749
SRSN 364,000,000,000 26.6204197 361,000,000,000 26.6121438 402,000,000,000 26.71971793 421,000,000,000 26.76589867
APLI 335,000,000,000 26.53739637 333,000,000,000 26.53140833 334,000,000,000 26.53440683 304,000,000,000 26.44029354
TRST 2,030,000,000,000 28.33905691 2,132,000,000,000 28.38808162 2,188,000,000,000 28.414009 3,261,000,000,000 28.81305501
YPAS 201,000,000,000 26.02657075 224,000,000,000 26.13491189 349,000,000,000 26.57833776 614,000,000,000 27.14326077
CPIN 6,518,000,000,000 29.5055887 8,848,000,000,000 29.81121256 12,349,000,000,000 30.1445962 15,722,000,000,000 30.38608212
JPFA 6,980,000,000,000 29.57407003 8,266,000,000,000 29.74317183 10,961,000,000,000 30.02536463 14,918,000,000,000 30.33358965
MAIN 966,000,000,000 27.59642967 1,328,000,000,000 27.91469517 1,800,000,000,000 28.21880778 2,214,000,000,000 28.42582195
SIPD 2,056,000,000,000 28.35178346 2,642,000,000,000 28.60255732 3,298,000,000,000 28.82433734 3,156,000,000,000 28.78032652
SPMA 1,490,000,000,000 28.02979724 1,552,000,000,000 28.07056554 1,664,000,000,000 28.14024546 1,767,000,000,000 28.20030431
ASII 112,857,000,000,000 32.35714265 153,521,000,000,000 32.66485848 182,274,000,000,000 32.83653217 213,994,000,000,000 32.99696909
AUTO 5,586,000,000,000 29.35128458 6,964,000,000,000 29.57177514 8,882,000,000,000 29.81504787 12,618,000,000,000 30.16614548
GJTL 10,372,000,000,000 29.97013098 11,554,000,000,000 30.07805281 12,870,000,000,000 30.18592014 15,351,000,000,000 30.36220173
IMAS 7,985,000,000,000 29.7085859 12,914,000,000,000 30.18933311 17,578,000,000,000 30.49766924 22,315,000,000,000 30.73628021
INDS 771,000,000,000 27.37095421 1,140,000,000,000 27.76204938 1,665,000,000,000 28.14084624 2,197,000,000,000 28.41811391
DATA UKURAN PERUSAHAAN (Ln Total Assets )
95
KODE
ASSETS 2010 LN ASSET
ASSET 2011
LN ASSET
ASSET 2012
LN
ASSETS
ASSET 2013
LN
ASSETS
LPIN 151,000,000,000 25.74054567 157,000,000,000 25.77951164 172,000,000,000 25.87076031 196,000,000,000 26.0013805
NIPS 338,000,000,000 26.54631173 447,000,000,000 26.82582443 526,000,000,000 26.98856705 798,000,000,000 27.40537443
PRAS 455,000,000,000 26.84356326 482,000,000,000 26.90120995 577,000,000,000 27.0811081 796,000,000,000 27.40286502
SMSM 1,067,000,000,000 27.69587209 1,137,000,000,000 27.75941433 1,441,000,000,000 27.99635843 1,701,000,000,000 28.16223743
BATA 484,000,000,000 26.90535074 517,000,000,000 26.97130871 574,000,000,000 27.07589523 681,000,000,000 27.24682814
KBLM 403,000,000,000 26.7222024 643,000,000,000 27.18941056 723,000,000,000 27.30667506 654,000,000,000 27.20637319
KBLI 595,000,000,000 27.11182724 1,084,000,000,000 27.71167902 1,162,000,000,000 27.78116377 1,326,000,000,000 27.91318801
VOKS 1,126,000,000,000 27.74969265 1,573,000,000,000 28.08400574 1,698,000,000,000 28.1604722 1,956,000,000,000 28.30192269
ADES 324,000,000,000 26.50400935 316,000,000,000 26.47900805 389,000,000,000 26.68684518 441,000,000,000 26.81231071
DLTA 709,000,000,000 27.28712136 696,000,000,000 27.2686155 745,000,000,000 27.33665006 867,000,000,000 27.48830481
ICBP 13,361,000,000,000 30.22336113 15,223,000,000,000 30.35382856 17,753,000,000,000 30.50757563 21,267,000,000,000 30.68817769
INDF 47,276,000,000,000 31.48702388 53,586,000,000,000 31.61230896 59,324,000,000,000 31.71403506 78,093,000,000,000 31.98892154
MYOR 4,399,000,000,000 29.11239836 6,600,000,000,000 29.51809076 8,303,000,000,000 29.74763801 9,710,000,000,000 29.9041774
MLBI 1,137,000,000,000 27.75941433 1,221,000,000,000 27.83069131 1,152,000,000,000 27.77252068 1,782,000,000,000 28.20875744
PSDN 415,000,000,000 26.75154436 421,000,000,000 26.76589867 683,000,000,000 27.2497607 682,000,000,000 27.24829549
SKLT 199,000,000,000 26.01657066 214,000,000,000 26.08924185 250,000,000,000 26.24472675 302,000,000,000 26.43369285
STTP 649,000,000,000 27.19869855 935,000,000,000 27.56381237 1,250,000,000,000 27.85416467 1,470,000,000,000 28.01628352
AISA 1,937,000,000,000 28.2921615 3,590,000,000,000 28.90917332 3,868,000,000,000 28.98375869 5,021,000,000,000 29.24465023
ULTJ 2,007,000,000,000 28.32766219 2,179,000,000,000 28.40988717 2,421,000,000,000 28.51520179 2,812,000,000,000 28.66491709
GGRM 30,742,000,000,000 31.05665091 39,089,000,000,000 31.29686221 41,509,000,000,000 31.35693139 50,770,000,000,000 31.55832674
HMSP 20,525,000,000,000 30.65266477 19,376,000,000,000 30.5950563 26,248,000,000,000 30.89861091 27,405,000,000,000 30.94174659
KLBF 7,032,000,000,000 29.58149228 8,275,000,000,000 29.74426004 9,418,000,000,000 29.87364387 11,315,000,000,000 30.0571504
KAEF 1,657,000,000,000 28.13602985 1,794,000,000,000 28.21546888 2,081,000,000,000 28.36386966 2,471,000,000,000 28.53564404
TCID 1,047,000,000,000 27.67695005 1,131,000,000,000 27.75412331 1,262,000,000,000 27.86371888 1,466,000,000,000 28.01355872
UNVR 8,701,000,000,000 29.79445908 10,482,000,000,000 29.98068062 11,985,000,000,000 30.11467698 13,348,000,000,000 30.22238768
96
DATA LEVERAGE PERUSAHAAN
KODE
SAHAM LIABILITIES 2010 ASSETS 2010 LEV 2010 LIABILITIES 2011 ASSET 2011 LEV 2011
SMCB 3,611,246,000,000 10,437,000,000,000 0.346004216 3,423,241,000,000 10,951,000,000,000 0.312596201
INTP 2,245,548,000,000 15,346,000,000,000 0.146327903 2,417,380,000,000 18,151,000,000,000 0.133181643
SMGR 3,423,246,000,000 15,563,000,000,000 0.219960547 5,046,506,000,000 19,662,000,000,000 0.256662903
ARNA 458,094,000,000 873,000,000,000 0.524735395 348,334,000,000 832,000,000,000 0.418670673
AMFG 529,732,000,000 2,373,000,000,000 0.223233038 545,395,000,000 2,691,000,000,000 0.202673727
TOTO 460,601,000,000 1,092,000,000,000 0.421795788 579,029,000,000 1,340,000,000,000 0.432111194
ALMI 998,356,000,000 1,504,000,000,000 0.663800532 1,274,907,000,000 1,792,000,000,000 0.711443638
BTON 16,630,000,000 90,000,000,000 0.184777778 26,591,000,000 119,000,000,000 0.223453782
GDST 428,856,000,000 1,075,000,000,000 0.398935814 232,090,000,000 977,000,000,000 0.237553736
INAI 309,302,000,000 389,000,000,000 0.795120823 438,220,000,000 544,000,000,000 0.805551471
JPRS 111,147,000,000 411,000,000,000 0.270430657 100,029,000,000 438,000,000,000 0.228376712
LION 43,971,000,000 304,000,000,000 0.144641447 63,755,000,000 366,000,000,000 0.174193989
LMSH 31,415,000,000 78,000,000,000 0.40275641 40,816,000,000 98,000,000,000 0.416489796
PICO 394,769,000,000 570,000,000,000 0.692577193 373,926,000,000 562,000,000,000 0.665348754
EKAD 79,271,000,000 204,000,000,000 0.388583333 89,947,000,000 238,000,000,000 0.377928571
SRSN 135,752,000,000 364,000,000,000 0.372945055 108,942,000,000 361,000,000,000 0.301778393
APLI 146,756,000,000 335,000,000,000 0.438077612 105,491,000,000 333,000,000,000 0.31678979
TRST 791,576,000,000 2,030,000,000,000 0.389938916 806,029,000,000 2,132,000,000,000 0.378062383
YPAS 69,360,000,000 201,000,000,000 0.345074627 75,392,000,000 224,000,000,000 0.336571429
97
KODE
SAHAM LIABILITIES 2010 ASSETS 2010 LEV 2010 LIABILITIES 2011 ASSET 2011 LEV 2011
CPIN 2,036,240,000,000 6,518,000,000,000 0.312402577 2,658,734,000,000 8,848,000,000,000 0.300489828
JPFA 3,492,895,000,000 6,980,000,000,000 0.500414756 4,481,070,000,000 8,266,000,000,000 0.542108638
MAIN 710,475,000,000 966,000,000,000 0.735481366 905,977,000,000 1,328,000,000,000 0.682211596
SIPD 822,732,000,000 2,056,000,000,000 0.400161479 1,370,531,000,000 2,642,000,000,000 0.51874754
SPMA 771,648,000,000 1,490,000,000,000 0.517884564 800,316,000,000 1,552,000,000,000 0.515667526
ASII 54,168,000,000,000 112,857,000,000,000 0.479970228 77,683,000,000,000 153,521,000,000,000 0.50600895
AUTO 1,482,705,000,000 5,586,000,000,000 0.265432331 2,241,333,000,000 6,964,000,000,000 0.321845635
GJTL 6,844,970,000,000 10,372,000,000,000 0.659946973 7,123,318,000,000 11,554,000,000,000 0.616523974
IMAS 6,377,071,000,000 7,985,000,000,000 0.798631309 7,829,760,000,000 12,914,000,000,000 0.606300139
INDS 543,189,000,000 771,000,000,000 0.704525292 507,466,000,000 1,140,000,000,000 0.445145614
LPIN 44,001,000,000 151,000,000,000 0.291397351 39,116,000,000 157,000,000,000 0.249146497
NIPS 189,439,000,000 338,000,000,000 0.560470414 280,691,000,000 447,000,000,000 0.627944072
PRAS 317,889,000,000 455,000,000,000 0.698657143 342,115,000,000 482,000,000,000 0.709782158
SMSM 499,425,000,000 1,067,000,000,000 0.468064667 466,246,000,000 1,137,000,000,000 0.410066843
BATA 152,744,000,000 484,000,000,000 0.315586777 162,169,000,000 517,000,000,000 0.313673114
KBLM 175,594,000,000 403,000,000,000 0.435717122 398,591,000,000 643,000,000,000 0.619892691
KBLI 303,891,000,000 595,000,000,000 0.510741176 363,597,000,000 1,084,000,000,000 0.335421587
VOKS 740,456,000,000 1,126,000,000,000 0.657598579 1,076,394,000,000 1,573,000,000,000 0.684293706
ADES 224,615,000,000 324,000,000,000 0.693256173 190,302,000,000 316,000,000,000 0.602221519
DLTA 115,225,000,000 709,000,000,000 0.16251763 123,231,000,000 696,000,000,000 0.177056034
ICBP 3,999,132,000,000 13,361,000,000,000 0.299313824 4,513,084,000,000 15,223,000,000,000 0.296464823
INDF 22,423,117,000,000 47,276,000,000,000 0.474302331 21,975,708,000,000 53,586,000,000,000 0.410101668
98
KODE
SAHAM LIABILITIES 2010 ASSETS 2010 LEV 2010 LIABILITIES 2011 ASSET 2011 LEV 2011
MYOR 2,359,028,000,000 4,399,000,000,000 0.536264606 4,175,176,000,000 6,600,000,000,000 0.632602424
MLBI 665,714,000,000 1,137,000,000,000 0.58550044 690,545,000,000 1,221,000,000,000 0.565556921
PSDN 221,680,000,000 415,000,000,000 0.534168675 215,077,000,000 421,000,000,000 0.510871734
SKLT 81,070,000,000 199,000,000,000 0.407386935 91,338,000,000 214,000,000,000 0.426813084
STTP 201,934,000,000 649,000,000,000 0.311146379 444,701,000,000 935,000,000,000 0.475616043
AISA 1,346,881,000,000 1,937,000,000,000 0.695343831 1,757,492,000,000 3,590,000,000,000 0.489552089
ULTJ 705,472,000,000 2,007,000,000,000 0.35150573 776,735,000,000 2,179,000,000,000 0.356463974
GGRM 9,421,403,000,000 30,742,000,000,000 0.306466821 14,537,777,000,000 39,089,000,000,000 0.371914784
HMSP 10,309,671,000,000 20,525,000,000,000 0.502298222 9,174,554,000,000 19,376,000,000,000 0.473500929
KLBF 1,260,580,000,000 7,032,000,000,000 0.179263367 1,758,619,000,000 8,275,000,000,000 0.212521934
KAEF 543,257,000,000 1,657,000,000,000 0.327855763 541,737,000,000 1,794,000,000,000 0.301971572
TCID 98,758,000,000 1,047,000,000,000 0.094324737 110,452,000,000 1,131,000,000,000 0.097658709
UNVR 4,652,409,000,000 8,701,000,000,000 0.534698196 6,801,375,000,000 10,482,000,000,000 0.648862335
99
LANJUTAN (DATA LEVERAGE PERUSAHAAN)
KODE
SAHAM
LIABILITIES
2012 ASSET 2012 LEV 2012 LIABILITIES 2013 ASSET 2013 LEV 2013
SMCB 3,750,461,000,000 12,169,000,000,000 0.308197962 6,122,043,000,000 14,895,000,000,000 0.411013293
INTP 3,336,422,000,000 22,755,000,000,000 0.146623687 3,629,554,000,000 26,607,000,000,000 0.1364135
SMGR 8,414,229,000,000 26,579,000,000,000 0.316574326 8,988,908,000,000 30,793,000,000,000 0.291914006
ARNA 332,552,000,000 937,000,000,000 0.354911419 366,755,000,000 1,135,000,000,000 0.323132159
AMFG 658,332,000,000 3,115,000,000,000 0.211342536 778,666,000,000 3,539,000,000,000 0.220024301
TOTO 624,499,000,000 1,523,000,000,000 0.410045305 710,527,000,000 1,746,000,000,000 0.40694559
ALMI 1,293,685,000,000 1,882,000,000,000 0.687399044 2,094,737,000,000 2,752,000,000,000 0.761168968
BTON 31,922,000,000 145,000,000,000 0.220151724 37,319,000,000 176,000,000,000 0.212039773
GDST 371,047,000,000 1,164,000,000,000 0.3187689 307,084,000,000 1,191,000,000,000 0.257837112
INAI 483,006,000,000 612,000,000,000 0.78922549 639,564,000,000 766,000,000,000 0.834939948
JPRS 51,098,000,000 399,000,000,000 0.128065163 14,019,000,000 377,000,000,000 0.037185676
LION 61,668,000,000 433,000,000,000 0.142420323 82,784,000,000 499,000,000,000 0.1658998
LMSH 31,023,000,000 129,000,000,000 0.240488372 31,230,000,000 142,000,000,000 0.219929577
PICO 395,503,000,000 595,000,000,000 0.664710924 406,365,000,000 621,000,000,000 0.654371981
EKAD 81,916,000,000 274,000,000,000 0.298963504 105,894,000,000 344,000,000,000 0.307831395
SRSN 132,905,000,000 402,000,000,000 0.330609453 106,407,000,000 421,000,000,000 0.252748219
APLI 118,856,000,000 334,000,000,000 0.355856287 115,232,000,000 304,000,000,000 0.379052632
TRST 835,137,000,000 2,188,000,000,000 0.381689671 1,551,242,000,000 3,261,000,000,000 0.475695186
YPAS 184,849,000,000 349,000,000,000 0.529653295 443,067,000,000 614,000,000,000 0.721607492
CPIN 4,172,163,000,000 12,349,000,000,000 0.33785432 5,771,297,000,000 15,722,000,000,000 0.36708415
JPFA 6,198,137,000,000 10,961,000,000,000 0.565471855 9,672,368,000,000 14,918,000,000,000 0.64836895
MAIN 1,118,011,000,000 1,800,000,000,000 0.621117222 1,351,916,000,000 2,214,000,000,000 0.6106215
SIPD 2,021,381,000,000 3,298,000,000,000 0.612911158 1,870,560,000,000 3,156,000,000,000 0.59269962
100
KODE
SAHAM
LIABILITIES
2012 ASSET 2012 LEV 2012 LIABILITIES 2013 ASSET 2013 LEV 2013
SPMA 884,861,000,000 1,664,000,000,000 0.531767428 1,011,571,000,000 1,767,000,000,000 0.572479344
ASII 92,460,000,000,000 182,274,000,000,000 0.507258303 107,806,000,000,000 213,994,000,000,000 0.50378048
AUTO 3,396,543,000,000 8,882,000,000,000 0.382407453 3,058,924,000,000 12,618,000,000,000 0.242425424
GJTL 7,391,409,000,000 12,870,000,000,000 0.574313054 9,626,411,000,000 15,351,000,000,000 0.6270869
IMAS 11,869,219,000,000 17,578,000,000,000 0.675231483 15,655,152,000,000 22,315,000,000,000 0.701552857
INDS 528,206,000,000 1,665,000,000,000 0.317240841 443,653,000,000 2,197,000,000,000 0.201935822
LPIN 37,413,000,000 172,000,000,000 0.217517442 52,980,000,000 196,000,000,000 0.270306122
NIPS 310,716,000,000 526,000,000,000 0.590714829 562,462,000,000 798,000,000,000 0.704839599
PRAS 297,056,000,000 577,000,000,000 0.514828423 389,182,000,000 796,000,000,000 0.488922111
SMSM 620,876,000,000 1,441,000,000,000 0.430864677 694,304,000,000 1,701,000,000,000 0.408174015
BATA 186,620,000,000 574,000,000,000 0.325121951 194,762,000,000 681,000,000,000 0.285994126
KBLM 458,195,000,000 723,000,000,000 0.633741355 384,632,000,000 654,000,000,000 0.588122324
KBLI 316,557,000,000 1,162,000,000,000 0.272424269 450,373,000,000 1,326,000,000,000 0.339647813
VOKS 1,095,012,000,000 1,698,000,000,000 0.644883392 1,354,581,000,000 1,956,000,000,000 0.692526074
ADES 179,972,000,000 389,000,000,000 0.462652956 176,286,000,000 441,000,000,000 0.399741497
DLTA 147,095,000,000 745,000,000,000 0.197442953 190,483,000,000 867,000,000,000 0.219703576
ICBP 5,766,682,000,000 17,753,000,000,000 0.324828592 8,001,739,000,000 21,267,000,000,000 0.376251422
INDF 25,181,533,000,000 59,324,000,000,000 0.424474631 39,719,660,000,000 78,093,000,000,000 0.508619979
MYOR 5,234,656,000,000 8,303,000,000,000 0.630453571 5,771,077,000,000 9,710,000,000,000 0.594343666
MLBI 822,195,000,000 1,152,000,000,000 0.713710938 794,615,000,000 1,782,000,000,000 0.445911897
PSDN 273,034,000,000 683,000,000,000 0.399756955 264,233,000,000 682,000,000,000 0.387438416
SKLT 120,264,000,000 250,000,000,000 0.481056 162,339,000,000 302,000,000,000 0.537546358
STTP 670,149,000,000 1,250,000,000,000 0.5361192 775,931,000,000 1,470,000,000,000 0.527844218
AISA 1,834,123,000,000 3,868,000,000,000 0.474178645 2,664,051,000,000 5,021,000,000,000 0.530581757
101
KODE
SAHAM
LIABILITIES
2012 ASSET 2012 LEV 2012 LIABILITIES 2013 ASSET 2013 LEV 2013
ULTJ 744,274,000,000 2,421,000,000,000 0.307424205 796,474,000,000 2,812,000,000,000 0.28324111
GGRM 14,903,612,000,000 41,509,000,000,000 0.359045315 21,353,980,000,000 50,770,000,000,000 0.420602324
HMSP 12,939,107,000,000 26,248,000,000,000 0.49295592 13,249,559,000,000 27,405,000,000,000 0.483472323
KLBF 2,046,314,000,000 9,418,000,000,000 0.217276917 2,815,103,000,000 11,315,000,000,000 0.248793902
KAEF 643,493,000,000 2,081,000,000,000 0.30922297 847,585,000,000 2,471,000,000,000 0.34301295
TCID 164,751,000,000 1,262,000,000,000 0.130547544 282,962,000,000 1,466,000,000,000 0.193016371
UNVR 8,016,614,000,000 11,985,000,000,000 0.668887276 9,093,518,000,000 13,348,000,000,000 0.681264459
102
DATA PROFITABILITAS PERUSAHAAN
KODE
SAHAM NI 2010 ASSETS 2010 ROA2010 NI 2011 ASSET 2011 ROA 2011
SMCB 830,382,000,000 10,437,000,000,000 0.0795614 1,063,560,000,000 10,951,000,000,000 0.09712
INTP 3,224,681,000,000 15,346,000,000,000 0.2101317 3,601,516,000,000 18,151,000,000,000 0.19842
SMGR 3,659,114,000,000 15,563,000,000,000 0.2351162 3,955,273,000,000 19,662,000,000,000 0.201163
ARNA 80,114,000,000 873,000,000,000 0.0917686 95,949,000,000 832,000,000,000 0.115323
AMFG 330,973,000,000 2,373,000,000,000 0.1394745 336,995,000,000 2,691,000,000,000 0.12523
TOTO 193,798,000,000 1,092,000,000,000 0.1774707 218,124,000,000 1,340,000,000,000 0.162779
ALMI 43,723,000,000 1,504,000,000,000 0.0290711 54,784,000,000 1,792,000,000,000 0.030571
BTON 8,393,000,000 90,000,000,000 0.0932556 19,147,000,000 119,000,000,000 0.160899
GDST 154,624,000,000 1,075,000,000,000 0.1438363 99,675,000,000 977,000,000,000 0.102021
INAI 15,925,000,000 389,000,000,000 0.0409383 26,357,000,000 544,000,000,000 0.04845
JPRS 28,446,000,000 411,000,000,000 0.0692117 37,686,000,000 438,000,000,000 0.086041
LION 38,631,000,000 304,000,000,000 0.1270757 52,535,000,000 366,000,000,000 0.143538
LMSH 7,351,000,000 78,000,000,000 0.0942436 10,897,000,000 98,000,000,000 0.111194
PICO 12,063,000,000 570,000,000,000 0.0211632 12,630,000,000 562,000,000,000 0.022473
EKAD 26,213,000,000 204,000,000,000 0.1284951 26,149,000,000 238,000,000,000 0.10987
SRSN 9,830,000,000 364,000,000,000 0.0270055 23,988,000,000 361,000,000,000 0.066449
APLI 24,660,000,000 335,000,000,000 0.0736119 16,386,000,000 333,000,000,000 0.049207
TRST 136,727,000,000 2,030,000,000,000 0.0673532 144,001,000,000 2,132,000,000,000 0.067543
YPAS 21,186,000,000 201,000,000,000 0.1054030 16,621,000,000 224,000,000,000 0.074201
CPIN 2,219,861,000,000 6,518,000,000,000 0.3405739 2,362,497,000,000 8,848,000,000,000 0.267009
JPFA 1,091,279,000,000 6,980,000,000,000 0.1563437 671,474,000,000 8,266,000,000,000 0.081233
MAIN 179,906,000,000 966,000,000,000 0.1862381 204,966,000,000 1,328,000,000,000 0.154342
SIPD 61,160,000,000 2,056,000,000,000 0.0297471 23,452,000,000 2,642,000,000,000 0.008877
103
KODE
SAHAM NI 2010 ASSETS 2010 ROA2010 NI 2011 ASSET 2011 ROA 2011
SPMA 29,621,000,000 1,490,000,000,000 0.0198799 33,076,000,000 1,552,000,000,000 0.021312
ASII 17,004,000,000,000 112,857,000,000,000 0.1506685 21,077,000,000,000 153,521,000,000,000 0.137291
AUTO 1,225,305,000,000 5,586,000,000,000 0.2193528 1,101,583,000,000 6,964,000,000,000 0.158183
GJTL 830,624,000,000 10,372,000,000,000 0.0800833 683,629,000,000 11,554,000,000,000 0.059168
IMAS 546,638,000,000 7,985,000,000,000 0.0684581 970,891,000,000 12,914,000,000,000 0.075181
INDS 71,109,000,000 771,000,000,000 0.0922296 120,415,000,000 1,140,000,000,000 0.105627
LPIN 14,122,000,000 151,000,000,000 0.0935232 11,319,000,000 157,000,000,000 0.072096
NIPS 12,663,000,000 338,000,000,000 0.0374645 17,831,000,000 447,000,000,000 0.03989
PRAS 306,000,000 455,000,000,000 0.0006725 1,354,000,000 482,000,000,000 0.002809
SMSM 164,850,000,000 1,067,000,000,000 0.1544986 219,260,000,000 1,137,000,000,000 0.192841
BATA 60,975,000,000 484,000,000,000 0.1259814 56,615,000,000 517,000,000,000 0.109507
KBLM 3,886,000,000 403,000,000,000 0.0096427 19,003,000,000 643,000,000,000 0.029554
KBLI 48,316,000,000 595,000,000,000 0.0812034 63,704,000,000 1,084,000,000,000 0.058768
VOKS 10,262,000,000 1,126,000,000,000 0.0091137 110,621,000,000 1,573,000,000,000 0.070325
ADES 31,659,000,000 324,000,000,000 0.0977130 25,868,000,000 316,000,000,000 0.081861
DLTA 146,056,000,000 709,000,000,000 0.2060028 151,715,000,000 696,000,000,000 0.217981
ICBP 1,827,909,000,000 13,361,000,000,000 0.1368093 2,066,365,000,000 15,223,000,000,000 0.13574
INDF 3,934,808,000,000 47,276,000,000,000 0.0832306 4,891,673,000,000 53,586,000,000,000 0.091286
MYOR 499,655,000,000 4,399,000,000,000 0.1135838 483,486,000,000 6,600,000,000,000 0.073255
MLBI 443,050,000,000 1,137,000,000,000 0.3896658 507,382,000,000 1,221,000,000,000 0.415546
PSDN 25,685,000,000 415,000,000,000 0.0618916 23,858,000,000 421,000,000,000 0.05667
SKLT 4,834,000,000 199,000,000,000 0.0242915 5,977,000,000 214,000,000,000 0.02793
STTP 41,734,000,000 649,000,000,000 0.0643051 42,675,000,000 935,000,000,000 0.045642
AISA 80,066,000,000 1,937,000,000,000 0.0413351 149,951,000,000 3,590,000,000,000 0.041769
104
KODE
SAHAM NI 2010 ASSETS 2010 ROA2010 NI 2011 ASSET 2011 ROA 2011
ULTJ 107,339,000,000 2,007,000,000,000 0.0534823 101,323,000,000 2,179,000,000,000 0.0465
GGRM 4,214,789,000,000 30,742,000,000,000 0.1371020 4,958,102,000,000 39,089,000,000,000 0.126841
HMSP 6,422,748,000,000 20,525,000,000,000 0.3129232 8,064,426,000,000 19,376,000,000,000 0.416207
KLBF 1,343,799,000,000 7,032,000,000,000 0.1910977 1,522,957,000,000 8,275,000,000,000 0.184043
KAEF 138,716,000,000 1,657,000,000,000 0.0837151 171,763,000,000 1,794,000,000,000 0.095743
TCID 131,445,000,000 1,047,000,000,000 0.1255444 140,039,000,000 1,131,000,000,000 0.123819
UNVR 3,384,648,000,000 8,701,000,000,000 0.3889953 4,164,304,000,000 10,482,000,000,000 0.397281
105
LANJUTAN (DATA PROFITABILITAS PERUSAHAAN)
KODE
SAHAM NI 2012 ASSET 2012 ROA 2012 NI 2013 ASSET 2013 ROA 2013
SMCB 1,350,791,000,000 12,169,000,000,000 0.819208 952,305,000,000 14,895,000,000,000 0.118553
INTP 4,760,382,000,000 22,755,000,000,000 1.059026 5,012,294,000,000 26,607,000,000,000 0.18736
SMGR 4,926,640,000,000 26,579,000,000,000 1.168783 5,354,299,000,000 30,793,000,000,000 0.172113
ARNA 158,684,000,000 937,000,000,000 0.795751 237,698,000,000 1,135,000,000,000 0.144924
AMFG 346,609,000,000 3,115,000,000,000 1.113743 338,358,000,000 3,539,000,000,000 0.112441
TOTO 235,946,000,000 1,523,000,000,000 1.090255 236,558,000,000 1,746,000,000,000 0.149304
ALMI 13,949,000,000 1,882,000,000,000 0.950925 26,119,000,000 2,752,000,000,000 0.032149
BTON 24,762,000,000 145,000,000,000 0.57959 25,883,000,000 176,000,000,000 0.277609
GDST 46,591,000,000 1,164,000,000,000 1.409862 91,886,000,000 1,191,000,000,000 0.072363
INAI 23,155,000,000 612,000,000,000 0.844953 5,020,000,000 766,000,000,000 0.057341
JPRS 9,610,000,000 399,000,000,000 0.804403 15,045,000,000 377,000,000,000 0.106963
LION 85,374,000,000 433,000,000,000 0.885309 64,761,000,000 499,000,000,000 0.162134
LMSH 41,283,000,000 129,000,000,000 0.847561 14,383,000,000 142,000,000,000 0.131193
PICO 11,138,000,000 595,000,000,000 0.941702 15,439,000,000 621,000,000,000 0.023865
EKAD 36,198,000,000 274,000,000,000 1.169522 39,451,000,000 344,000,000,000 0.093944
SRSN 16,956,000,000 402,000,000,000 0.406411 15,994,000,000 421,000,000,000 0.163501
APLI 4,203,700,000 334,000,000,000 1.495959 1,881,586,263 304,000,000,000 0.032893
TRST 61,453,000,000 2,188,000,000,000 0.997195 32,966,000,000 3,261,000,000,000 0.067733
YPAS 16,473,000,000 349,000,000,000 1.420508 6,222,000,000 614,000,000,000 0.052235
CPIN 2,680,872,000,000 12,349,000,000,000 1.275514 2,528,690,000,000 15,722,000,000,000 0.209335
JPFA 1,074,577,000,000 10,961,000,000,000 1.924627 640,637,000,000 14,918,000,000,000 0.042207
MAIN 302,421,000,000 1,800,000,000,000 1.20666 241,633,000,000 2,214,000,000,000 0.127908
SIPD 15,061,000,000 3,298,000,000,000 3.351176 8,378,000,000 3,156,000,000,000 0.002649
106
KODE
SAHAM NI 2012 ASSET 2012 ROA 2012 NI 2013 ASSET 2013 ROA 2013
SPMA 39,893,000,000 1,664,000,000,000 0.932808 23,858,000,000 1,767,000,000,000 0.022847
ASII 22,742,000,000,000 182,274,000,000,000 1.097442 22,297,000,000,000 213,994,000,000,000 0.125101
AUTO 1,135,914,000,000 8,882,000,000,000 1.386707 1,058,015,000,000 12,618,000,000,000 0.114071
GJTL 1,132,247,000,000 12,870,000,000,000 1.353486 120,330,000,000 15,351,000,000,000 0.043715
IMAS 899,091,000,000 17,578,000,000,000 0.910574 621,140,000,000 22,315,000,000,000 0.082565
INDS 134,068,000,000 1,665,000,000,000 0.873161 147,608,000,000 2,197,000,000,000 0.120971
LPIN 16,600,000,000 172,000,000,000 1.297212 8,555,000,000 196,000,000,000 0.055577
NIPS 21,553,000,000 526,000,000,000 0.939186 33,872,000,000 798,000,000,000 0.042473
PRAS 15,565,000,000 577,000,000,000 0.239408 13,197,000,000 796,000,000,000 0.011734
SMSM 268,543,000,000 1,441,000,000,000 0.801172 350,778,000,000 1,701,000,000,000 0.240698
BATA 69,343,000,000 574,000,000,000 1.150444 44,374,000,000 681,000,000,000 0.095187
KBLM 23,833,000,000 723,000,000,000 0.326277 7,679,000,000 654,000,000,000 0.090578
KBLI 125,182,000,000 1,162,000,000,000 1.381773 73,530,000,000 1,326,000,000,000 0.042531
VOKS 147,021,000,000 1,698,000,000,000 0.129594 39,093,000,000 1,956,000,000,000 0.542655
ADES 83,376,000,000 389,000,000,000 1.193648 55,656,000,000 441,000,000,000 0.06858
DLTA 213,421,000,000 745,000,000,000 0.945048 270,498,000,000 867,000,000,000 0.230656
ICBP 2,282,371,000,000 17,753,000,000,000 1.00788 2,235,040,000,000 21,267,000,000,000 0.134678
INDF 4,779,446,000,000 59,324,000,000,000 0.911752 3,416,635,000,000 78,093,000,000,000 0.100122
MYOR 744,428,000,000 8,303,000,000,000 1.550516 1,058,419,000,000 9,710,000,000,000 0.047246
MLBI 453,405,000,000 1,152,000,000,000 0.937719 1,171,229,000,000 1,782,000,000,000 0.443146
PSDN 25,623,000,000 683,000,000,000 1.092143 21,322,000,000 682,000,000,000 0.051889
SKLT 7,963,000,000 250,000,000,000 0.869729 11,440,000,000 302,000,000,000 0.032113
STTP 74,626,000,000 1,250,000,000,000 1.40891 114,437,000,000 1,470,000,000,000 0.032395
AISA 253,664,000,000 3,868,000,000,000 0.989609 346,728,000,000 5,021,000,000,000 0.042208
107
KODE
SAHAM NI 2012 ASSET 2012 ROA 2012 NI 2013 ASSET 2013 ROA 2013
ULTJ 353,432,000,000 2,421,000,000,000 1.150163 325,127,000,000 2,812,000,000,000 0.040429
GGRM 4,068,711,000,000 41,509,000,000,000 1.080893 4,383,932,000,000 50,770,000,000,000 0.117349
HMSP 9,945,296,000,000 26,248,000,000,000 0.751845 10,818,486,000,000 27,405,000,000,000 0.553581
KLBF 1,775,099,000,000 9,418,000,000,000 1.038331 1,970,452,000,000 11,315,000,000,000 0.177249
KAEF 201,296,000,000 2,081,000,000,000 0.874373 215,642,000,000 2,471,000,000,000 0.109499
TCID 150,374,000,000 1,262,000,000,000 1.013937 160,149,000,000 1,466,000,000,000 0.122117
UNVR 4,839,145,000,000 11,985,000,000,000 0.979143 5,352,625,000,000 13,348,000,000,000 0.405744
108
Data Manajemen Laba
Total Akrual
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Total Aset TACC
SMCB 2010 830.382.000.000 1.061.726.000.000 (231.344.000.000) 7.265.000.000.000 -0,031843634
INTP 2010 3.224.681.000.000 3.376.092.402.560 (151.411.402.560) 13.276.000.000.000 -0,011404896
SMGR 2010 3.659.114.000.000 3.291.801.281.000 367.312.719.000 12.951.000.000.000 0,028361726
ARNA 2010 80.114.000.000 115.491.387.547 (35.377.387.547) 823.000.000.000 -0,04298589
AMFG 2010 330.973.000.000 481.895.000.000 (150.922.000.000) 1.972.000.000.000 -0,076532454
TOTO 2010 193.798.000.000 156.057.916.260 37.740.083.740 1.011.000.000.000 0,03732946
ALMI 2010 43.723.000.000 (73.945.789.465) 117.668.789.465 1.482.000.000.000 0,079398643
BTON 2010 8.393.000.000 21.402.190.054 (13.009.190.054) 70.000.000.000 -0,185845572
GDST 2010 154.624.000.000 (34.995.025.328) 189.619.025.328 971.000.000.000 0,195282209
INAI 2010 15.925.000.000 (90.023.374.137) 105.948.374.137 470.000.000.000 0,225422073
JPRS 2010 28.446.000.000 48.826.247.303 (20.380.247.303) 354.000.000.000 -0,05757132
LION 2010 38.631.000.000 32.525.842.443 6.105.157.557 271.000.000.000 0,022528257
LMSH 2010 7.351.000.000 9.647.718.776 (2.296.718.776) 73.000.000.000 -0,031461901
PICO 2010 12.063.000.000 (26.731.721.652) 38.794.721.652 543.000.000.000 0,07144516
EKAD 2010 26.213.000.000 13.961.224.282 12.251.775.718 165.000.000.000 0,074253186
SRSN 2010 9.830.000.000 7.790.064.000 2.039.936.000 414.000.000.000 0,004927382
APLI 2010 24.660.000.000 30.870.127.945 (6.210.127.945) 302.000.000.000 -0,020563338
TRST 2010 136.727.000.000 135.166.096.410 1.560.903.590 1.922.000.000.000 0,000812125
YPAS 2010 21.186.000.000 22.436.196.689 (1.250.196.689) 191.000.000.000 -0,006545532
CPIN 2010 2.219.861.000.000 2.405.095.000.000 (185.234.000.000) 5.349.000.000.000 -0,03462965
JPFA 2010 1.091.279.000.000 1.098.162.000.000 (6.883.000.000) 6.070.000.000.000 -0,001133937
MAIN 2010 179.906.000.000 148.915.331.000 30.990.669.000 885.000.000.000 0,035017705
109
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Aset t-1 TACC
SIPD 2010 61.160.000.000 24.842.374.118 36.317.625.882 1.641.000.000.000 0,022131399
SPMA 2010 29.621.000.000 82.984.481.334 (53.363.481.334) 1.433.000.000.000 -0,037238996
ASII 2010 17.004.000.000.000 2.907.000.000.000 14.097.000.000.000 88.938.000.000.000 0,158503677
AUTO 2010 1.225.305.000.000 374.748.000.000 850.557.000.000 4.645.000.000.000 0,183112379
GJTL 2010 830.624.000.000 1.010.980.000.000 (180.356.000.000) 8.877.000.000.000 -0,020317224
IMAS 2010 546.638.000.000 (1.196.410.760.088) 1.743.048.760.088 5.150.000.000.000 0,33845607
INDS 2010 71.109.000.000 7.369.876.033 63.739.123.967 621.000.000.000 0,102639491
LPIN 2010 14.122.000.000 18.375.198.099 (4.253.198.099) 138.000.000.000 -0,030820276
NIPS 2010 12.663.000.000 25.105.090.279 (12.442.090.279) 286.000.000.000 -0,043503812
PRAS 2010 306.000.000 93.246.942.121 (92.940.942.121) 421.000.000.000 -0,220762333
SMSM 2010 164.850.000.000 151.302.099.412 13.547.900.588 942.000.000.000 0,01438206
BATA 2010 60.975.000.000 106.334.186.000 (45.359.186.000) 417.000.000.000 -0,108775026
KBLM 2010 3.886.000.000 5.654.912.326 (1.768.912.326) 355.000.000.000 -0,004982852
KBLI 2010 48.316.000.000 77.255.286.372 (28.939.286.372) 490.721.608.249 -0,05897292
VOKS 2010 10.262.000.000 114.921.610.808 (104.659.610.808) 1.238.000.000.000 -0,084539266
ADES 2010 31.659.000.000 (29.748.000.000) 61.407.000.000 178.000.000.000 0,344983146
DLTA 2010 146.056.000.000 31.742.557.000 114.313.443.000 760.000.000.000 0,150412425
ICBP 2010 1.827.909.000.000 2.247.903.000.000 (419.994.000.000) 10.223.893.000.000 -0,041079655
INDF 2010 3.934.808.000.000 6.909.950.000.000 (2.975.142.000.000) 40.383.000.000.000 -0,07367313
MYOR 2010 499.655.000.000 238.253.946.429 261.401.053.571 3.246.000.000.000 0,080530208
MLBI 2010 443.050.000.000 320.056.000.000 122.994.000.000 993.000.000.000 0,123861027
PSDN 2010 25.685.000.000 (4.564.741.254) 30.249.741.254 354.000.000.000 0,085451246
SKLT 2010 4.834.000.000 8.089.259.673 (3.255.259.673) 196.000.000.000 -0,016608468
STTP 2010 41.734.000.000 (13.517.981.904) 55.251.981.904 549.000.000.000 0,100641133
AISA 2010 80.066.000.000 (23.125.000.000) 103.191.000.000 1.347.000.000.000 0,076608018
110
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Aset t-1 TACC
ULTJ 2010 107.339.000.000 263.881.302.428 (156.542.302.428) 1.733.000.000.000 -0,090330238
GGRM 2010 4.214.789.000.000 2.872.598.000.000 1.342.191.000.000 27.231.000.000.000 0,049289082
HMSP 2010 6.422.748.000.000 7.059.975.000.000 (637.227.000.000) 17.716.000.000.000 -0,035969011
KLBF 2010 1.343.799.000.000 1.253.907.863.696 89.891.136.304 6.482.000.000.000 0,013867809
KAEF 2010 138.716.000.000 139.119.874.007 (403.874.007) 1.563.000.000.000 -0,000258397
TCID 2010 131.445.000.000 157.211.148.765 (25.766.148.765) 995.000.000.000 -0,025895627
UNVR 2010 3.384.648.000.000 3.619.189.000.000 (234.541.000.000) 7.485.000.000.000 -0,031334803
SMCB 2011 1.063.560.000.000 2.086.236.000.000 (1.022.676.000.000) 10.437.000.000.000 -0,097985628
INTP 2011 3.601.516.000.000 3.883.711.000.000 (282.195.000.000) 15.346.000.000.000 -0,018388831
SMGR 2011 3.955.273.000.000 4.415.753.320.000 (460.480.320.000) 15.563.000.000.000 -0,029588146
ARNA 2011 95.949.000.000 143.852.597.433 (47.903.597.433) 873.000.000.000 -0,054872391
AMFG 2011 336.995.000.000 335.387.000.000 1.608.000.000 2.373.000.000.000 0,000677623
TOTO 2011 218.124.000.000 235.997.021.169 (17.873.021.169) 1.092.000.000.000 -0,016367236
ALMI 2011 54.784.000.000 211.886.388.964 (157.102.388.964) 1.504.000.000.000 -0,104456376
BTON 2011 19.147.000.000 33.565.190.036 (14.418.190.036) 90.000.000.000 -0,160202112
GDST 2011 99.675.000.000 20.585.967.602 79.089.032.398 1.075.000.000.000 0,073571193
INAI 2011 26.357.000.000 19.866.212.087 6.490.787.913 389.000.000.000 0,01668583
JPRS 2011 37.686.000.000 (36.795.304.974) 74.481.304.974 411.000.000.000 0,18121972
LION 2011 52.535.000.000 40.207.285.424 12.327.714.576 304.000.000.000 0,040551693
LMSH 2011 10.897.000.000 5.100.086.069 5.796.913.931 78.000.000.000 0,074319409
PICO 2011 12.630.000.000 (13.820.548.232) 26.450.548.232 570.000.000.000 0,046404471
EKAD 2011 26.149.000.000 14.308.565.425 11.840.434.575 204.000.000.000 0,058041346
SRSN 2011 23.988.000.000 29.713.806.000 (5.725.806.000) 364.000.000.000 -0,015730236
APLI 2011 16.386.000.000 17.653.500.544 (1.267.500.544) 335.000.000.000 -0,003783584
TRST 2011 144.001.000.000 131.729.690.486 12.271.309.514 2.030.000.000.000 0,00604498
111
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Aset t-1 TACC
YPAS 2011 16.621.000.000 16.053.217.304 567.782.696 201.000.000.000 0,00282479
CPIN 2011 2.362.497.000.000 1.094.134.000.000 1.268.363.000.000 6.518.000.000.000 0,194593894
JPFA 2011 671.474.000.000 (75.144.000.000) 746.618.000.000 6.980.000.000.000 0,10696533
MAIN 2011 204.966.000.000 66.218.691.000 138.747.309.000 966.000.000.000 0,143630755
SIPD 2011 23.452.000.000 22.464.668.307 987.331.693 2.056.000.000.000 0,00048022
SPMA 2011 33.076.000.000 112.526.857.998 (79.450.857.998) 1.490.000.000.000 -0,053322723
ASII 2011 21.077.000.000.000 10.011.000.000.000 11.066.000.000.000 112.857.000.000.000 0,098053289
AUTO 2011 1.101.583.000.000 258.576.000.000 843.007.000.000 5.586.000.000.000 0,15091425
GJTL 2011 683.629.000.000 303.823.000.000 379.806.000.000 10.372.000.000.000 0,036618396
IMAS 2011 970.891.000.000 (1.215.207.280.462) 2.186.098.280.462 7.985.000.000.000 0,273775614
INDS 2011 120.415.000.000 (26.255.543.773) 146.670.543.773 771.000.000.000 0,190234168
LPIN 2011 11.319.000.000 4.337.681.132 6.981.318.868 151.000.000.000 0,0462339
NIPS 2011 17.831.000.000 (44.903.715.248) 62.734.715.248 338.000.000.000 0,185605666
PRAS 2011 1.354.000.000 4.646.576.990 (3.292.576.990) 455.000.000.000 -0,007236433
SMSM 2011 219.260.000.000 243.517.273.152 (24.257.273.152) 1.067.000.000.000 -0,022734089
BATA 2011 56.615.000.000 70.623.707.000 (14.008.707.000) 484.000.000.000 -0,02894361
KBLM 2011 19.003.000.000 47.220.266.787 (28.217.266.787) 403.000.000.000 -0,070018032
KBLI 2011 63.704.000.000 76.528.557.385 (12.824.557.385) 595.000.000.000 -0,021553878
VOKS 2011 110.621.000.000 138.014.318.424 (27.393.318.424) 1.126.000.000.000 -0,024327991
ADES 2011 25.868.000.000 57.228.000.000 (31.360.000.000) 324.000.000.000 -0,096790123
DLTA 2011 151.715.000.000 177.327.565.000 (25.612.565.000) 709.000.000.000 -0,036124915
ICBP 2011 2.066.365.000.000 2.174.427.000.000 (108.062.000.000) 13.361.000.000.000 -0,008087868
INDF 2011 4.891.673.000.000 4.968.991.000.000 (77.318.000.000) 47.276.000.000.000 -0,00163546
MYOR 2011 483.486.000.000 (607.939.545.937) 1.091.425.545.937 4.399.000.000.000 0,248107649
MLBI 2011 507.382.000.000 671.755.000.000 (164.373.000.000) 1.137.000.000.000 -0,144567282
112
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Aset t-1 TACC
PSDN 2011 23.858.000.000 20.800.798.709 3.057.201.291 415.000.000.000 0,00736675
SKLT 2011 5.977.000.000 17.708.603.858 (11.731.603.858) 199.000.000.000 -0,058952783
STTP 2011 42.675.000.000 89.728.684.467 (47.053.684.467) 649.000.000.000 -0,072501825
AISA 2011 149.951.000.000 29.662.000.000 120.289.000.000 1.937.000.000.000 0,062100671
ULTJ 2011 101.323.000.000 322.963.103.223 (221.640.103.223) 2.007.000.000.000 -0,110433534
GGRM 2011 4.958.102.000.000 (90.307.000.000) 5.048.409.000.000 30.742.000.000.000 0,164218626
HMSP 2011 8.064.426.000.000 11.088.270.000.000 (3.023.844.000.000) 20.525.000.000.000 -0,147324921
KLBF 2011 1.522.957.000.000 1.473.495.223.306 49.461.776.694 7.032.000.000.000 0,007033814
KAEF 2011 171.763.000.000 82.611.057.157 89.151.942.843 1.657.000.000.000 0,053803224
TCID 2011 140.039.000.000 73.140.815.235 66.898.184.765 1.047.000.000.000 0,063895114
UNVR 2011 4.164.304.000.000 5.461.876.000.000 (1.297.572.000.000) 8.701.000.000.000 -0,149129066
SMCB 2012 1.350.791.000.000 1.692.112.000.000 (341.321.000.000) 10.951.000.000.000 -0,031168021
INTP 2012 4.760.382.000.000 5.674.822.000.000 (914.440.000.000) 18.151.000.000.000 -0,050379593
SMGR 2012 4.926.640.000.000 5.591.864.816.000 (665.224.816.000) 19.662.000.000.000 -0,033833019
ARNA 2012 158.684.000.000 237.695.889.064 (79.011.889.064) 832.000.000.000 -0,094966213
AMFG 2012 346.609.000.000 411.135.000.000 (64.526.000.000) 2.691.000.000.000 -0,023978447
TOTO 2012 235.946.000.000 188.137.480.794 47.808.519.206 1.340.000.000.000 0,035677999
ALMI 2012 13.949.000.000 (28.929.201.503) 42.878.201.503 1.792.000.000.000 0,023927568
BTON 2012 24.762.000.000 26.137.526.275 (1.375.526.275) 119.000.000.000 -0,011559044
GDST 2012 46.591.000.000 370.214.801.681 (323.623.801.681) 977.000.000.000 -0,331242376
INAI 2012 23.155.000.000 (99.406.551.083) 122.561.551.083 544.000.000.000 0,225296969
JPRS 2012 9.610.000.000 (10.271.380.072) 19.881.380.072 438.000.000.000 0,045391279
LION 2012 85.374.000.000 66.606.219.113 18.767.780.887 366.000.000.000 0,05127809
LMSH 2012 41.283.000.000 10.558.729.023 30.724.270.977 98.000.000.000 0,313512969
PICO 2012 11.138.000.000 (25.484.273.295) 36.622.273.295 562.000.000.000 0,065164187
113
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Aset t-1 TACC
EKAD 2012 36.198.000.000 28.582.923.169 7.615.076.831 238.000.000.000 0,031996121
SRSN 2012 16.956.000.000 (7.454.188.000) 24.410.188.000 361.000.000.000 0,067618249
APLI 2012 4.203.700.000 (14.311.946.160) 18.515.646.160 333.000.000.000 0,055602541
TRST 2012 61.453.000.000 76.503.968.063 (15.050.968.063) 2.132.000.000.000 -0,007059554
YPAS 2012 16.473.000.000 (28.152.127.352) 44.625.127.352 224.000.000.000 0,199219319
CPIN 2012 2.680.872.000.000 1.689.376.000.000 991.496.000.000 8.848.000.000.000 0,11205877
JPFA 2012 1.074.577.000.000 299.125.000.000 775.452.000.000 8.266.000.000.000 0,093812243
MAIN 2012 302.421.000.000 293.046.848.000 9.374.152.000 1.328.000.000.000 0,007058849
SIPD 2012 15.061.000.000 (142.720.644.791) 157.781.644.791 2.642.000.000.000 0,059720532
SPMA 2012 39.893.000.000 27.880.708.966 12.012.291.034 1.552.000.000.000 0,007739878
ASII 2012 22.742.000.000.000 8.932.000.000.000 13.810.000.000.000 153.521.000.000.000 0,08995512
AUTO 2012 1.135.914.000.000 537.785.000.000 598.129.000.000 6.964.000.000.000 0,085888713
GJTL 2012 1.132.247.000.000 1.707.135.000.000 (574.888.000.000) 11.554.000.000.000 -0,049756621
IMAS 2012 899.091.000.000 (2.876.087.842.113) 3.775.178.842.113 12.914.000.000.000 0,292332263
INDS 2012 134.068.000.000 104.473.676.638 29.594.323.362 1.140.000.000.000 0,025959933
LPIN 2012 16.600.000.000 6.624.356.960 9.975.643.040 157.000.000.000 0,063539128
NIPS 2012 21.553.000.000 21.562.505.000 (9.505.000) 447.000.000.000 -2,1264E-05
PRAS 2012 15.565.000.000 47.968.405.047 (32.403.405.047) 482.000.000.000 -0,067226981
SMSM 2012 268.543.000.000 353.110.841.978 (84.567.841.978) 1.137.000.000.000 -0,074378049
BATA 2012 69.343.000.000 46.373.022.000 22.969.978.000 517.000.000.000 0,044429358
KBLM 2012 23.833.000.000 (79.515.260.569) 103.348.260.569 643.000.000.000 0,160728243
KBLI 2012 125.182.000.000 9.504.674.795 115.677.325.205 1.084.000.000.000 0,1067134
VOKS 2012 147.021.000.000 104.783.511.298 42.237.488.702 1.573.000.000.000 0,02685155
ADES 2012 83.376.000.000 87.274.000.000 (3.898.000.000) 316.000.000.000 -0,012335443
DLTA 2012 213.421.000.000 248.441.252.000 (35.020.252.000) 696.000.000.000 -0,050316454
114
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Aset t-1 TACC
ICBP 2012 2.282.371.000.000 3.041.616.000.000 (759.245.000.000) 15.223.000.000.000 -0,04987486
INDF 2012 4.779.446.000.000 7.407.134.000.000 (2.627.688.000.000) 53.586.000.000.000 -0,049036838
MYOR 2012 744.428.000.000 830.244.056.569 (85.816.056.569) 6.600.000.000.000 -0,013002433
MLBI 2012 453.405.000.000 539.860.000.000 (86.455.000.000) 1.221.000.000.000 -0,070806716
PSDN 2012 25.623.000.000 10.746.296.476 14.876.703.524 421.000.000.000 0,035336588
SKLT 2012 7.963.000.000 15.259.831.786 (7.296.831.786) 214.000.000.000 -0,034097345
STTP 2012 74.626.000.000 24.460.960.446 50.165.039.554 935.000.000.000 0,053652449
AISA 2012 253.664.000.000 128.335.000.000 125.329.000.000 3.590.000.000.000 0,034910585
ULTJ 2012 353.432.000.000 491.603.153.597 (138.171.153.597) 2.179.000.000.000 -0,06341035
GGRM 2012 4.068.711.000.000 3.953.574.000.000 115.137.000.000 39.089.000.000.000 0,002945509
HMSP 2012 9.945.296.000.000 4.087.495.000.000 5.857.801.000.000 19.376.000.000.000 0,302322512
KLBF 2012 1.775.099.000.000 1.376.343.990.025 398.755.009.975 8.275.000.000.000 0,048187917
KAEF 2012 201.296.000.000 230.612.654.491 (29.316.654.491) 1.794.000.000.000 -0,016341502
TCID 2012 150.374.000.000 250.453.743.262 (100.079.743.262) 1.131.000.000.000 -0,088487837
UNVR 2012 4.839.145.000.000 5.191.646.000.000 (352.501.000.000) 10.482.000.000.000 -0,033629174
SMCB 2013 952.305.000.000 2.262.247.000.000 (1.309.942.000.000) 12.169.000.000.000 -0,107645821
INTP 2013 5.012.294.000.000 4.311.541.667.000 700.752.333.000 22.755.000.000.000 0,030795532
SMGR 2013 5.354.299.000.000 6.047.147.495.000 (692.848.495.000) 26.579.000.000.000 -0,026067516
ARNA 2013 237.698.000.000 278.878.036.499 (41.180.036.499) 937.000.000.000 -0,043948812
AMFG 2013 338.358.000.000 551.871.000.000 (213.513.000.000) 3.115.000.000.000 -0,068543499
TOTO 2013 236.558.000.000 320.627.072.830 (84.069.072.830) 1.523.000.000.000 -0,055199654
ALMI 2013 26.119.000.000 (713.749.446.281) 739.868.446.281 1.882.000.000.000 0,393128824
BTON 2013 25.883.000.000 11.077.976.307 14.805.023.693 145.000.000.000 0,102103612
GDST 2013 91.886.000.000 192.924.779.196 (101.038.779.196) 1.164.000.000.000 -0,086803075
INAI 2013 5.020.000.000 77.754.740.234 (72.734.740.234) 612.000.000.000 -0,118847615
115
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Aset t-1 TACC
JPRS 2013 15.045.000.000 78.622.516.794 (63.577.516.794) 399.000.000.000 -0,159342147
LION 2013 64.761.000.000 52.556.704.619 12.204.295.381 433.000.000.000 0,02818544
LMSH 2013 14.383.000.000 13.814.790.256 568.209.744 129.000.000.000 0,004404727
PICO 2013 15.439.000.000 (5.967.845.178) 21.406.845.178 595.000.000.000 0,035977891
EKAD 2013 39.451.000.000 23.212.236.950 16.238.763.050 274.000.000.000 0,059265559
SRSN 2013 15.994.000.000 37.888.934.000 (21.894.934.000) 402.000.000.000 -0,05446501
APLI 2013 1.881.586.263 61.602.782.548 (59.721.196.285) 334.000.000.000 -0,178805977
TRST 2013 32.966.000.000 135.466.939.215 (102.500.939.215) 2.188.000.000.000 -0,046846864
YPAS 2013 6.222.000.000 (14.058.689.866) 20.280.689.866 349.000.000.000 0,058110859
CPIN 2013 2.528.690.000.000 2.061.273.000.000 467.417.000.000 12.349.000.000.000 0,037850595
JPFA 2013 640.637.000.000 173.609.000.000 467.028.000.000 10.961.000.000.000 0,042608156
MAIN 2013 241.633.000.000 109.333.001.000 132.299.999.000 1.800.000.000.000 0,073499999
SIPD 2013 8.378.000.000 88.982.040.665 (80.604.040.665) 3.298.000.000.000 -0,024440279
SPMA 2013 23.858.000.000 73.269.743.170 (49.411.743.170) 1.664.000.000.000 -0,029694557
ASII 2013 22.297.000.000.000 21.250.000.000.000 1.047.000.000.000 182.274.000.000.000 0,0057441
AUTO 2013 1.058.015.000.000 551.756.000.000 506.259.000.000 8.882.000.000.000 0,056998311
GJTL 2013 120.330.000.000 1.299.132.000.000 (1.178.802.000.000) 12.870.000.000.000 -0,091593007
IMAS 2013 621.140.000.000 (2.354.544.752.211) 2.975.684.752.211 17.578.000.000.000 0,169284603
INDS 2013 147.608.000.000 255.755.973.870 (108.147.973.870) 1.665.000.000.000 -0,064953738
LPIN 2013 8.555.000.000 (7.926.543.671) 16.481.543.671 172.000.000.000 0,095822928
NIPS 2013 33.872.000.000 (75.416.394.000) 109.288.394.000 526.000.000.000 0,207772612
PRAS 2013 13.197.000.000 10.729.054.393 2.467.945.607 577.000.000.000 0,004277202
SMSM 2013 350.778.000.000 283.165.000.000 67.613.000.000 1.441.000.000.000 0,046920888
BATA 2013 44.374.000.000 48.106.848.000 (3.732.848.000) 574.000.000.000 -0,00650322
KBLM 2013 7.679.000.000 (106.551.188.953) 114.230.188.953 723.000.000.000 0,157994729
116
Kode Tahun Net Income CFO Total Akrual Aset t-1 TACC
KBLI 2013 73.530.000.000 (27.123.241.057) 100.653.241.057 1.162.000.000.000 0,086620689
VOKS 2013 39.093.000.000 399.998.701.687 (360.905.701.687) 1.698.000.000.000 -0,212547527
ADES 2013 55.656.000.000 40.102.000.000 15.554.000.000 389.000.000.000 0,039984576
DLTA 2013 270.498.000.000 348.712.041.000 (78.214.041.000) 745.000.000.000 -0,10498529
ICBP 2013 2.235.040.000.000 1.993.496.000.000 241.544.000.000 17.753.000.000.000 0,013605813
INDF 2013 3.416.635.000.000 6.928.790.000.000 (3.512.155.000.000) 59.324.000.000.000 -0,059202936
MYOR 2013 1.058.419.000.000 967.023.231.523 91.395.768.477 8.303.000.000.000 0,01100756
MLBI 2013 1.171.229.000.000 1.181.049.000.000 (9.820.000.000) 1.152.000.000.000 -0,008524306
PSDN 2013 21.322.000.000 81.549.809.650 (60.227.809.650) 683.000.000.000 -0,088181273
SKLT 2013 11.440.000.000 26.893.558.457 (15.453.558.457) 250.000.000.000 -0,061814234
STTP 2013 114.437.000.000 58.655.739.190 55.781.260.810 1.250.000.000.000 0,044625009
AISA 2013 346.728.000.000 78.729.000.000 267.999.000.000 3.868.000.000.000 0,069286194
ULTJ 2013 325.127.000.000 195.989.263.645 129.137.736.355 2.421.000.000.000 0,053340659
GGRM 2013 4.383.932.000.000 2.472.971.000.000 1.910.961.000.000 41.509.000.000.000 0,046037269
HMSP 2013 10.818.486.000.000 10.802.179.000.000 16.307.000.000 26.248.000.000.000 0,000621266
KLBF 2013 1.970.452.000.000 927.163.654.212 1.043.288.345.788 9.418.000.000.000 0,110775998
KAEF 2013 215.642.000.000 253.783.664.733 (38.141.664.733) 2.081.000.000.000 -0,018328527
TCID 2013 160.149.000.000 253.851.906.566 (93.702.906.566) 1.262.000.000.000 -0,07424953
UNVR 2013 5.352.625.000.000 6.241.679.000.000 (889.054.000.000) 11.985.000.000.000 -0,074180559
117
Data Manajemen Laba
Nondiscretionary Accruals
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
SMCB 3.57606E-05 0.000260765 -0.000195454 0.039231293 0.039332365
INTP 1.95692E-05 0.001893724 -0.000104377 -0.008552367 -0.006743451
SMGR 2.00603E-05 -0.001389746 -0.000106437 0.043667633 0.04219151
ARNA 0.000315675 0.004945565 -0.000124267 -0.019798065 -0.014661092
AMFG 0.000131745 0.01198086 -9.46295E-05 -0.042104077 -0.030086102
TOTO 0.000256974 0.004411317 -6.4426E-05 0.041876424 0.04648029
ALMI 0.000175304 0.042565477 -6.30784E-05 0.103891988 0.146569691
BTON 0.003711439 0.006741929 -1.82158E-05 -0.089541193 -0.079106041
GDST 0.00026756 0.009167819 -4.56632E-05 -0.010619493 -0.001229778
INAI 0.000552768 0.003787312 -7.94643E-06 0.21979762 0.224129754
JPRS 0.0007339 0.022746888 -8.95368E-06 -0.097813156 -0.074341322
LION 0.000958674 0.002447585 -1.20874E-05 0.039194214 0.042588386
LMSH 0.003558914 0.024244278 -5.74246E-05 -0.045303032 -0.017557264
PICO 0.000478454 -0.001890082 -6.8909E-05 0.058324867 0.05684433
EKAD 0.00157455 0.013064148 -7.36404E-05 -0.07011396 -0.055548902
SRSN 0.000627538 -0.021320274 -4.00498E-05 -0.049180093 -0.069912878
APLI 0.000860267 -0.000394271 -0.000105193 0.005355059 0.005715862
TRST 0.000135172 0.001691418 -0.00011832 0.055541138 0.057249408
YPAS 0.001360213 -0.010363506 -0.000992692 -0.023618493 -0.033614478
CPIN 4.857E-05 0.005942335 -6.49455E-05 -0.060859938 -0.054933979
JPFA 4.28008E-05 -0.003534507 -6.59303E-05 -0.04039333 -0.043950967
118
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
MAIN 0.00029356 0.010857565 -8.54348E-05 -0.039306223 -0.028240532
SIPD 0.000158319 0.011580836 -9.35781E-05 -0.011521916 0.00012366
SPMA 0.000181298 0.004507097 -0.000142856 -0.001510101 0.003035439
ASII 2.92114E-06 0.014890349 -4.92796E-05 0.056135145 0.070979136
AUTO 5.59313E-05 0.009643155 -3.81493E-05 0.026015714 0.035676651
GJTL 2.92667E-05 0.006256455 -8.25974E-05 0.008436541 0.014639666
IMAS 5.04467E-05 0.054197693 -3.08554E-05 0.226436655 0.280653939
INDS 0.000418359 0.018804085 -5.35303E-05 0.110146067 0.12931498
LPIN 0.001882614 0.004706553 -2.78697E-06 -0.062271218 -0.055684838
NIPS 0.000908394 0.031623817 -9.78414E-05 -0.05025258 -0.01781821
PRAS 0.000617104 -0.005897475 -9.54711E-05 -0.130911925 -0.136287768
SMSM 0.000275797 0.008150167 -8.63968E-05 0.073429708 0.081769275
BATA 0.000623023 0.004883485 -7.24087E-05 -0.036150129 -0.030716029
KBLM 0.000731833 0.027218862 -0.000118067 0.004205701 0.032038329
KBLI 0.000529426 0.039429347 -0.000143224 -0.03743283 0.002382718
VOKS 0.000209855 -0.015021344 -3.06462E-05 -0.041923038 -0.056765173
ADES 0.001459555 0.002678566 -0.000101979 0.155202593 0.159238734
DLTA 0.000341843 -0.017584831 -2.69703E-05 0.107253378 0.08998342
ICBP 2.54111E-05 0.106335882 -4.05509E-05 -0.094196409 0.012124333
INDF 6.43342E-06 0.00109109 -5.22862E-05 -0.067410335 -0.066365098
MYOR 8.00372E-05 0.031116266 -8.25531E-05 0.037990903 0.069104653
MLBI 0.000261632 0.002396761 -9.58144E-05 0.123440962 0.12600354
PSDN 0.0007339 0.052168373 -5.98055E-05 -0.066562547 -0.013720079
SKLT 0.001325514 0.007934092 -8.90326E-05 0.010882098 0.020052671
119
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
STTP 0.000473225 0.007802065 -0.000104555 0.122436163 0.130606898
AISA 0.000192874 0.005812407 -8.2809E-05 0.035057989 0.040980461
ULTJ 0.000149914 0.007304466 -9.77787E-05 -0.084837778 -0.077481177
GGRM 9.54062E-06 0.008936937 -4.89306E-05 0.008540587 0.017438134
HMSP 1.46648E-05 0.011776272 -4.15048E-05 -0.092099168 -0.080349736
KLBF 4.00803E-05 0.008527064 -4.45514E-05 0.01002302 0.018545612
KAEF 0.000166219 0.008831168 -4.75578E-05 -0.022082709 -0.013132879
TCID 0.000261106 0.003199615 -7.17338E-05 0.018462201 0.021851188
UNVR 3.47095E-05 0.007009286 -9.9713E-05 -0.026787834 -0.019843551
SMCB 2.48923E-05 0.007266025 -0.000141998 -0.058148458 -0.050999539
INTP 1.69295E-05 0.007162923 -8.95389E-05 -0.019594763 -0.012504449
SMGR 1.66935E-05 0.006281365 -0.000134558 -0.042781119 -0.036617618
ARNA 0.000297595 0.005197233 -0.000116406 -0.019244569 -0.013866146
AMFG 0.000109482 0.003010276 -8.7392E-05 0.036573059 0.039605425
TOTO 0.000237913 0.008082902 -7.84704E-05 -0.043364498 -0.035122153
ALMI 0.00017274 0.018538131 -6.53625E-05 -0.112579927 -0.093934418
BTON 0.002886675 0.003997623 -1.96867E-05 -0.080056367 -0.073191756
GDST 0.000241675 0.016868401 -4.23392E-05 -0.03062778 -0.013560043
INAI 0.000667868 0.006328201 -3.27037E-05 -0.16734187 -0.160378504
JPRS 0.000632119 0.014100914 -6.55551E-06 0.123406762 0.138133239
LION 0.000854608 0.009447781 -1.09785E-05 -0.014968108 -0.004676698
LMSH 0.003330779 0.023880558 -4.66308E-05 0.034537306 0.061702012
PICO 0.000455791 0.00143594 -5.85089E-05 -0.013418023 -0.011584802
EKAD 0.001273533 0.015673569 -6.56375E-05 -0.001008611 0.015872853
120
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
SRSN 0.000713738 0.024384439 -4.23251E-05 -0.035678861 -0.010623009
APLI 0.000775525 0.001811695 -9.90238E-05 0.023370797 0.025858993
TRST 0.000127981 0.007233219 -0.000104003 0.001002781 0.008259978
YPAS 0.001292541 0.028769123 -0.0001007 0.018811571 0.048772535
CPIN 3.9859E-05 0.018949093 -8.82263E-05 0.119144252 0.138044978
JPFA 3.72207E-05 0.012966599 -7.56077E-05 0.099575742 0.112503953
MAIN 0.000268945 0.027994469 -0.000104535 0.050711729 0.078870608
SIPD 0.000126362 0.0103733 -0.000111373 0.000685066 0.011073355
SPMA 0.000174363 -0.000409057 -0.000141622 -0.011745103 -0.012121419
ASII 2.30203E-06 0.008543809 -4.61996E-05 -0.037288261 -0.028788349
AUTO 4.65093E-05 0.008506349 -4.98478E-05 0.012319646 0.020822656
GJTL 2.50483E-05 0.008160671 -7.95825E-05 0.040387876 0.048494013
IMAS 3.25361E-05 0.025479774 -4.59787E-05 0.001394441 0.026860773
INDS 0.000336966 0.009607969 -7.9548E-05 0.025835152 0.035700538
LPIN 0.001720535 0.00108228 -3.40945E-06 0.055069487 0.057868892
NIPS 0.000768641 0.021209604 -9.33714E-05 0.122696916 0.14458179
PRAS 0.000570991 -0.078431568 -0.00012712 0.115351115 0.037363417
SMSM 0.000243487 -0.005789729 -8.27412E-05 -0.051195955 -0.056824938
BATA 0.000536778 0.003058609 -6.30215E-05 0.043706698 0.047239063
KBLM 0.000644667 0.030664536 -0.000125969 -0.061097596 -0.029914362
KBLI 0.00043664 0.047567506 -0.000117318 0.000723524 0.048610353
VOKS 0.000230729 0.026513465 -3.0881E-05 -0.012148821 0.014564491
ADES 0.000801854 0.016236095 -5.6074E-05 -0.159020129 -0.142038254
DLTA 0.000366433 0.000982421 -2.49065E-05 -0.121637672 -0.120313725
121
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
ICBP 1.94447E-05 -0.073306056 -3.48731E-05 0.003257648 -0.070063836
INDF 5.4954E-06 0.006353664 -4.91676E-05 0.024320546 0.030630537
MYOR 5.9059E-05 0.021258706 -8.33605E-05 0.113949756 0.135184161
MLBI 0.000228497 0.00114502 -8.65786E-05 -0.183234965 -0.181948026
PSDN 0.000626026 0.039619646 -5.19812E-05 -0.036207096 0.003986594
SKLT 0.001305531 0.005316783 -9.07003E-05 -0.028634531 -0.022102917
STTP 0.000400309 0.020514022 -0.000160719 -0.094238643 -0.07348503
AISA 0.000134125 0.019207523 -8.67134E-05 -0.016143401 0.003111534
ULTJ 0.000129447 0.00390201 -9.58855E-05 -0.017438295 -0.013502724
GGRM 8.451E-06 0.006850842 -4.79258E-05 0.057093056 0.063904423
HMSP 1.26578E-05 0.023092558 -3.37502E-05 -0.116261463 -0.093189997
KLBF 3.69455E-05 0.002971614 -4.7591E-05 -0.018498059 -0.015537091
KAEF 0.00015679 0.00833491 -4.6328E-05 0.020201861 0.028647233
TCID 0.000248138 0.006939579 -7.1534E-05 0.047565686 0.054681869
UNVR 2.98587E-05 0.019411337 -0.000109876 -0.125452721 -0.106121401
SMCB 2.37239E-05 0.00621164 -0.000157519 0.021319489 0.027397333
INTP 1.43133E-05 0.008137892 -7.8647E-05 -0.058454725 -0.050381167
SMGR 1.32133E-05 0.006579071 -0.000153657 -0.035433862 -0.028995234
ARNA 0.000312261 0.010387674 -0.000129414 -0.066815556 -0.056245036
AMFG 9.65443E-05 0.004120457 -9.25887E-05 -0.01667459 -0.012550177
TOTO 0.000193881 0.00540651 -6.19143E-05 0.021157357 0.026695834
ALMI 0.000144978 -0.008390341 -6.87509E-05 0.07960572 0.071291606
BTON 0.0021832 0.002404891 -2.22528E-05 0.036974555 0.041540392
GDST 0.000265917 -0.026256309 -5.90839E-05 -0.211987551 -0.238037027
122
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
INAI 0.000477575 0.00197845 -2.74456E-05 0.129879336 0.132307916
JPRS 0.000593152 -0.019280408 -6.33541E-06 -0.035872476 -0.054566068
LION 0.000709838 0.00546128 -1.49538E-05 -0.042727057 -0.036570893
LMSH 0.002651028 0.007426597 -4.35736E-05 -0.03299562 -0.022961568
PICO 0.000462279 -0.006154693 -5.45664E-05 0.012294154 0.006547173
EKAD 0.0010916 0.010409802 -6.45214E-05 -0.035528535 -0.024091655
SRSN 0.00071967 0.004857103 -4.01008E-05 0.060990136 0.066526807
APLI 0.000780182 0.003704166 -0.000101354 0.056863583 0.061246578
TRST 0.000121858 -0.001676984 -0.000106899 0.01534447 0.013682444
YPAS 0.001159825 0.0052748 -0.000138092 0.116902673 0.123199207
CPIN 2.93627E-05 0.016489753 -9.33845E-05 -0.039851634 -0.023425903
JPFA 3.143E-05 0.012034315 -8.84635E-05 -0.02682169 -0.014844408
MAIN 0.000195633 0.025073639 -0.000115779 -0.101180441 -0.076026948
SIPD 9.83349E-05 0.00080157 -0.000101644 0.037037042 0.037835303
SPMA 0.000167397 0.002758155 -0.000135988 0.03230823 0.035097794
ASII 1.69228E-06 0.007991542 -4.02234E-05 0.004163431 0.012116441
AUTO 3.73063E-05 0.013995382 -5.38395E-05 -0.023750258 -0.00977141
GJTL 2.24858E-05 0.001628319 -9.53167E-05 -0.071948138 -0.070392649
IMAS 2.01178E-05 0.010300243 -4.11093E-05 0.076186023 0.086465274
INDS 0.000227895 0.010161785 -0.000119316 -0.067930608 -0.057660243
LPIN 0.001654782 0.004171399 -6.47199E-06 -0.008627851 -0.002808142
NIPS 0.00058121 0.0113825 -8.60735E-05 -0.088082806 -0.07620517
PRAS 0.000539006 0.100692715 -0.131627398 -0.053242375 -0.083638051
SMSM 0.000228497 0.026996105 -7.73482E-05 -0.057098183 -0.029950929
123
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
BATA 0.000502516 0.006481589 -6.53798E-05 0.027786327 0.034705052
KBLM 0.000404045 0.007605525 -5.31012E-05 0.11675758 0.124714048
KBLI 0.000239669 0.016730634 -6.48135E-05 0.036626716 0.053532205
VOKS 0.000165163 0.008049763 -2.6618E-05 0.012514395 0.020702702
ADES 0.000822154 0.028457694 -6.23678E-05 -0.056324489 -0.027107009
DLTA 0.000373277 0.084676579 -2.45862E-05 -0.060525953 0.024499317
ICBP 1.70663E-05 0.007493912 -4.53761E-05 -0.033745137 -0.026279535
INDF 4.8483E-06 0.00462964 -5.29617E-05 -0.026952901 -0.022371375
MYOR 3.93637E-05 0.005457489 -7.7899E-05 -0.129082711 -0.123663757
MLBI 0.000212777 -0.008112351 -9.61854E-05 0.06398974 0.055993981
PSDN 0.000617104 0.006805832 -0.000120951 0.014147385 0.021449369
SKLT 0.001214022 0.012428501 -8.55172E-05 0.006778479 0.020335485
STTP 0.000277862 0.009166803 -0.000125316 0.041350859 0.050670208
AISA 7.23679E-05 0.012188087 -6.18224E-05 -0.016281768 -0.004083136
ULTJ 0.000119229 0.01529414 -8.08679E-05 -0.045845971 -0.03051347
GGRM 6.64639E-06 0.008659477 -4.78141E-05 -0.061283207 -0.052664898
HMSP 1.34084E-05 0.035169234 -3.82065E-05 0.214032476 0.249176911
KLBF 3.13959E-05 0.014780767 -4.90181E-05 0.006954694 0.021717838
KAEF 0.000144816 0.004977923 -4.50384E-05 -0.048869922 -0.043792221
TCID 0.000229709 0.006937611 -7.00075E-05 -0.092870007 -0.085772694
UNVR 2.47854E-05 0.018122797 -0.00010784 0.01527169 0.033311432
SMCB 2.13494E-05 0.002081299 -0.000197612 -0.027753675 -0.025848638
INTP 1.14173E-05 0.002968737 -7.35636E-05 0.035490001 0.038396591
SMGR 9.77466E-06 0.00857095 -0.000127669 -0.010147059 -0.001694003
124
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
ARNA 0.000277269 0.011711556 -0.000135501 -0.026035569 -0.014182245
AMFG 8.34031E-05 0.004357192 -8.53656E-05 -0.026763619 -0.022408389
TOTO 0.000170585 0.003001035 -6.60035E-05 -0.051532302 -0.048426685
ALMI 0.000138045 -0.011895812 -7.80527E-05 0.215553288 0.203717468
BTON 0.001791729 -0.0130621 -1.84785E-05 0.06152359 0.050234742
GDST 0.000223197 -0.008639371 -1.9087E-07 0.090225437 0.081809072
INAI 0.000424511 0.000856322 -2.47204E-05 -0.17148064 -0.170224527
JPRS 0.00065113 -0.021752812 -6.378E-06 -0.131976537 -0.153084597
LION 0.000600002 1.99504E-05 -2.51112E-05 0.019220784 0.019815625
LMSH 0.002013959 0.01446682 -3.25011E-05 -0.014952043 0.001496235
PICO 0.00043664 0.0059851 -4.89801E-05 -0.019430369 -0.013057609
EKAD 0.000948178 0.003884874 -6.4024E-05 0.011611194 0.016380223
SRSN 0.000646271 -0.000803506 -5.29275E-05 -0.066816396 -0.067026559
APLI 0.000777847 -0.005717711 -9.25773E-05 -0.134640978 -0.13967342
TRST 0.000118739 -0.001211544 -0.000163776 -0.015963559 -0.01722014
YPAS 0.000744415 0.0060692 -9.92397E-05 -0.023921543 -0.017207168
CPIN 2.10382E-05 0.015003037 -9.30811E-05 -0.017839742 -0.002908748
JPFA 2.37023E-05 0.015387292 -8.65286E-05 0.006783387 0.022107852
MAIN 0.000144334 0.021726256 -0.000112783 0.06045985 0.082217658
SIPD 7.87752E-05 -0.004537283 -8.66007E-05 -0.041617702 -0.04616281
SPMA 0.00015613 0.003330789 -0.000129888 -0.016158286 -0.012801255
ASII 1.42533E-06 -0.001998264 -3.73682E-05 -0.040032541 -0.042066748
AUTO 2.92503E-05 0.004411061 -6.4468E-05 -0.000931782 0.003444061
GJTL 2.01865E-05 -0.000303149 -8.96803E-05 0.018779434 0.018406791
125
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
IMAS 1.47799E-05 -0.001478445 -3.86283E-05 -0.017575934 -0.019078227
INDS 0.000156036 0.004705597 -0.000114706 -0.053823453 -0.049076525
LPIN 0.001510469 0.003130327 -5.89343E-06 0.050114005 0.054748907
NIPS 0.000493918 0.010767348 -8.77791E-05 0.109216734 0.12039022
PRAS 0.000450261 -0.001489524 -0.000139099 0.038231731 0.03705337
SMSM 0.000180292 0.002862814 -6.15079E-05 0.028753823 0.031735421
BATA 0.000452615 0.012509683 -6.58549E-05 -0.001789334 0.011107109
KBLM 0.000359337 0.00231179 -7.45184E-05 0.022151374 0.024747983
KBLI 0.000223581 -0.083588871 -6.08851E-05 0.018672556 -0.06475362
VOKS 0.000153004 -0.003109954 -3.10578E-05 -0.102990862 -0.10597887
ADES 0.000667868 0.002414324 -6.54649E-05 0.071834384 0.074851111
DLTA 0.000348726 0.024253745 -2.2476E-05 -0.079728912 -0.055148918
ICBP 1.46342E-05 0.009386899 -4.90899E-05 0.034973326 0.044325769
INDF 4.37935E-06 0.005278819 -6.74345E-05 0.004776476 0.009992239
MYOR 3.129E-05 0.004533992 -6.74766E-05 -0.00975849 -0.005260684
MLBI 0.000225521 0.080588316 -0.000157696 -0.329709351 -0.24905321
PSDN 0.000380382 -0.002284385 -7.26031E-05 -0.061408966 -0.063385572
SKLT 0.001039203 0.028897864 -9.06911E-05 -0.027566176 0.0022802
STTP 0.000207841 0.015195885 -0.000109003 -0.016204941 -0.000910219
AISA 6.71667E-05 0.013161144 -6.71382E-05 0.007597058 0.02075823
ULTJ 0.000107311 0.012036701 -7.17785E-05 0.072331543 0.084403777
GGRM 6.2589E-06 0.006808599 -6.4094E-05 0.021129734 0.027880498
HMSP 9.89793E-06 0.01601736 -3.2272E-05 -0.151539916 -0.13554493
KLBF 2.75856E-05 0.010892961 -5.584E-05 0.028252685 0.039117391
126
Kode α(1/Ait-1) β1(ΔREV/Ajp-1-
ΔREC/Ajp-1) β2 (PPE/Ajp-1) β3(ΔCFO /AJP-1) NDACC
KAEF 0.000124844 0.012823134 -4.31065E-05 -0.006595847 0.006309025
TCID 0.000205864 0.00708707 -9.7569E-05 -0.00159508 0.005600284
UNVR 2.16772E-05 0.010268941 -0.000103183 -0.05189943 -0.041711995
127
Data Manajemen Laba
Discretionary Accruals
KODE TAHUN TACC NDACC DACC
SMCB 2010 -0,031843634 0.039332365 -0.071175999
INTP 2010 -0,011404896 -0.006743451 -0.004661445
SMGR 2010 0,028361726 0.04219151 -0.013829783
ARNA 2010 -0,04298589 -0.014661092 -0.028324798
AMFG 2010 -0,076532454 -0.030086102 -0.046446352
TOTO 2010 0,03732946 0.04648029 -0.00915083
ALMI 2010 0,079398643 0.146569691 -0.067171048
BTON 2010 -0,185845572 -0.079106041 -0.106739532
GDST 2010 0,195282209 -0.001229778 0.196511987
INAI 2010 0,225422073 0.224129754 0.001292319
JPRS 2010 -0,05757132 -0.074341322 0.016770002
LION 2010 0,022528257 0.042588386 -0.020060129
LMSH 2010 -0,031461901 -0.017557264 -0.013904637
PICO 2010 0,07144516 0.05684433 0.01460083
EKAD 2010 0,074253186 -0.055548902 0.129802088
SRSN 2010 0,004927382 -0.069912878 0.07484026
APLI 2010 -0,020563338 0.005715862 -0.026279199
TRST 2010 0,000812125 0.057249408 -0.056437284
YPAS 2010 -0,006545532 -0.033614478 0.027068945
CPIN 2010 -0,03462965 -0.054933979 0.020304328
JPFA 2010 -0,001133937 -0.043950967 0.042817029
MAIN 2010 0,035017705 -0.028240532 0.063258237
SIPD 2010 0,022131399 0.00012366 0.022007739
SPMA 2010 -0,037238996 0.003035439 -0.040274435
ASII 2010 0,158503677 0.070979136 0.087524541
AUTO 2010 0,183112379 0.035676651 0.147435728
GJTL 2010 -0,020317224 0.014639666 -0.03495689
IMAS 2010 0,33845607 0.280653939 0.057802131
INDS 2010 0,102639491 0.12931498 -0.026675489
LPIN 2010 -0,030820276 -0.055684838 0.024864562
NIPS 2010 -0,043503812 -0.01781821 -0.025685602
PRAS 2010 -0,220762333 -0.136287768 -0.084474565
SMSM 2010 0,01438206 0.081769275 -0.067387215
128
KODE TAHUN TACC NDACC DACC
BATA 2010 -0,108775026 -0.030716029 -0.078058997
KBLM 2010 -0,004982852 0.032038329 -0.037021181
KBLI 2010 -0,05897292 0.002382718 -0.061355639
VOKS 2010 -0,084539266 -0.056765173 -0.027774092
ADES 2010 0,344983146 0.159238734 0.185744412
DLTA 2010 0,150412425 0.08998342 0.060429005
ICBP 2010 -0,041079655 0.012124333 -0.053203988
INDF 2010 -0,07367313 -0.066365098 -0.007308032
MYOR 2010 0,080530208 0.069104653 0.011425555
MLBI 2010 0,123861027 0.12600354 -0.002142513
PSDN 2010 0,085451246 -0.013720079 0.099171326
SKLT 2010 -0,016608468 0.020052671 -0.036661139
STTP 2010 0,100641133 0.130606898 -0.029965765
AISA 2010 0,076608018 0.040980461 0.035627557
ULTJ 2010 -0,090330238 -0.077481177 -0.012849061
GGRM 2010 0,049289082 0.017438134 0.031850948
HMSP 2010 -0,035969011 -0.080349736 0.044380725
KLBF 2010 0,013867809 0.018545612 -0.004677803
KAEF 2010 -0,000258397 -0.013132879 0.012874483
TCID 2010 -0,025895627 0.021851188 -0.047746815
UNVR 2010 -0,031334803 -0.019843551 -0.011491251
SMCB 2011 -0,097985628 -0.050999539 -0.046986089
INTP 2011 -0,018388831 -0.012504449 -0.005884382
SMGR 2011 -0,029588146 -0.036617618 0.007029472
ARNA 2011 -0,054872391 -0.013866146 -0.041006245
AMFG 2011 0,000677623 0.039605425 -0.038927801
TOTO 2011 -0,016367236 -0.035122153 0.018754918
ALMI 2011 -0,104456376 -0.093934418 -0.010521957
BTON 2011 -0,160202112 -0.073191756 -0.087010356
GDST 2011 0,073571193 -0.013560043 0.087131236
INAI 2011 0,01668583 -0.160378504 0.177064334
JPRS 2011 0,18121972 0.138133239 0.043086481
LION 2011 0,040551693 -0.004676698 0.04522839
LMSH 2011 0,074319409 0.061702012 0.012617397
PICO 2011 0,046404471 -0.011584802 0.057989272
EKAD 2011 0,058041346 0.015872853 0.042168493
SRSN 2011 -0,015730236 -0.010623009 -0.005107227
129
KODE TAHUN TACC NDACC DACC
APLI 2011 -0,003783584 0.025858993 -0.029642577
TRST 2011 0,00604498 0.008259978 -0.002214998
YPAS 2011 0,00282479 0.048772535 -0.045947745
CPIN 2011 0,194593894 0.138044978 0.056548916
JPFA 2011 0,10696533 0.112503953 -0.005538624
MAIN 2011 0,143630755 0.078870608 0.064760147
SIPD 2011 0,00048022 0.011073355 -0.010593135
SPMA 2011 -0,053322723 -0.012121419 -0.041201304
ASII 2011 0,098053289 -0.028788349 0.126841638
AUTO 2011 0,15091425 0.020822656 0.130091594
GJTL 2011 0,036618396 0.048494013 -0.011875617
IMAS 2011 0,273775614 0.026860773 0.246914842
INDS 2011 0,190234168 0.035700538 0.15453363
LPIN 2011 0,0462339 0.057868892 -0.011634992
NIPS 2011 0,185605666 0.14458179 0.041023876
PRAS 2011 -0,007236433 0.037363417 -0.04459985
SMSM 2011 -0,022734089 -0.056824938 0.034090849
BATA 2011 -0,02894361 0.047239063 -0.076182673
KBLM 2011 -0,070018032 -0.029914362 -0.04010367
KBLI 2011 -0,021553878 0.048610353 -0.070164231
VOKS 2011 -0,024327991 0.014564491 -0.038892483
ADES 2011 -0,096790123 -0.142038254 0.04524813
DLTA 2011 -0,036124915 -0.120313725 0.08418881
ICBP 2011 -0,008087868 -0.070063836 0.061975969
INDF 2011 -0,00163546 0.030630537 -0.032265997
MYOR 2011 0,248107649 0.135184161 0.112923488
MLBI 2011 -0,144567282 -0.181948026 0.037380744
PSDN 2011 0,00736675 0.003986594 0.003380156
SKLT 2011 -0,058952783 -0.022102917 -0.036849867
STTP 2011 -0,072501825 -0.07348503 0.000983205
AISA 2011 0,062100671 0.003111534 0.058989138
ULTJ 2011 -0,110433534 -0.013502724 -0.09693081
GGRM 2011 0,164218626 0.063904423 0.100314203
HMSP 2011 -0,147324921 -0.093189997 -0.054134924
KLBF 2011 0,007033814 -0.015537091 0.022570904
KAEF 2011 0,053803224 0.028647233 0.025155991
TCID 2011 0,063895114 0.054681869 0.009213245
130
KODE TAHUN TACC NDACC DACC
UNVR 2011 -0,149129066 -0.106121401 -0.043007665
SMCB 2012 -0,031168021 0.027397333 -0.058565354
INTP 2012 -0,050379593 -0.050381167 1.57381E-06
SMGR 2012 -0,033833019 -0.028995234 -0.004837784
ARNA 2012 -0,094966213 -0.056245036 -0.038721177
AMFG 2012 -0,023978447 -0.012550177 -0.01142827
TOTO 2012 0,035677999 0.026695834 0.008982166
ALMI 2012 0,023927568 0.071291606 -0.047364038
BTON 2012 -0,011559044 0.041540392 -0.053099437
GDST 2012 -0,331242376 -0.238037027 -0.093205349
INAI 2012 0,225296969 0.132307916 0.092989053
JPRS 2012 0,045391279 -0.054566068 0.099957346
LION 2012 0,05127809 -0.036570893 0.087848983
LMSH 2012 0,313512969 -0.022961568 0.336474538
PICO 2012 0,065164187 0.006547173 0.058617014
EKAD 2012 0,031996121 -0.024091655 0.056087776
SRSN 2012 0,067618249 0.066526807 0.001091442
APLI 2012 0,055602541 0.061246578 -0.005644037
TRST 2012 -0,007059554 0.013682444 -0.020741998
YPAS 2012 0,199219319 0.123199207 0.076020112
CPIN 2012 0,11205877 -0.023425903 0.135484673
JPFA 2012 0,093812243 -0.014844408 0.108656651
MAIN 2012 0,007058849 -0.076026948 0.083085797
SIPD 2012 0,059720532 0.037835303 0.021885229
SPMA 2012 0,007739878 0.035097794 -0.027357916
ASII 2012 0,08995512 0.012116441 0.077838679
AUTO 2012 0,085888713 -0.00977141 0.095660123
GJTL 2012 -0,049756621 -0.070392649 0.020636028
IMAS 2012 0,292332263 0.086465274 0.205866989
INDS 2012 0,025959933 -0.057660243 0.083620176
LPIN 2012 0,063539128 -0.002808142 0.066347269
NIPS 2012 -2,1264E-05 -0.07620517 0.076183906
PRAS 2012 -0,067226981 -0.083638051 0.01641107
SMSM 2012 -0,074378049 -0.029950929 -0.04442712
BATA 2012 0,044429358 0.034705052 0.009724305
KBLM 2012 0,160728243 0.124714048 0.036014195
KBLI 2012 0,1067134 0.053532205 0.053181195
131
KODE TAHUN TACC NDACC DACC
VOKS 2012 0,02685155 0.020702702 0.006148848
ADES 2012 -0,012335443 -0.027107009 0.014771566
DLTA 2012 -0,050316454 0.024499317 -0.074815771
ICBP 2012 -0,04987486 -0.026279535 -0.023595326
INDF 2012 -0,049036838 -0.022371375 -0.026665463
MYOR 2012 -0,013002433 -0.123663757 0.110661325
MLBI 2012 -0,070806716 0.055993981 -0.126800697
PSDN 2012 0,035336588 0.021449369 0.013887219
SKLT 2012 -0,034097345 0.020335485 -0.05443283
STTP 2012 0,053652449 0.050670208 0.002982241
AISA 2012 0,034910585 -0.004083136 0.038993721
ULTJ 2012 -0,06341035 -0.03051347 -0.032896881
GGRM 2012 0,002945509 -0.052664898 0.055610407
HMSP 2012 0,302322512 0.249176911 0.053145601
KLBF 2012 0,048187917 0.021717838 0.026470078
KAEF 2012 -0,016341502 -0.043792221 0.027450719
TCID 2012 -0,088487837 -0.085772694 -0.002715142
UNVR 2012 -0,033629174 0.033311432 -0.066940606
SMCB 2013 -0,107645821 -0.025848638 -0.081797184
INTP 2013 0,030795532 0.038396591 -0.007601059
SMGR 2013 -0,026067516 -0.001694003 -0.024373513
ARNA 2013 -0,043948812 -0.014182245 -0.029766566
AMFG 2013 -0,068543499 -0.022408389 -0.04613511
TOTO 2013 -0,055199654 -0.048426685 -0.006772969
ALMI 2013 0,393128824 0.203717468 0.189411356
BTON 2013 0,102103612 0.050234742 0.05186887
GDST 2013 -0,086803075 0.081809072 -0.168612147
INAI 2013 -0,118847615 -0.170224527 0.051376912
JPRS 2013 -0,159342147 -0.153084597 -0.00625755
LION 2013 0,02818544 0.019815625 0.008369815
LMSH 2013 0,004404727 0.001496235 0.002908491
PICO 2013 0,035977891 -0.013057609 0.0490355
EKAD 2013 0,059265559 0.016380223 0.042885336
SRSN 2013 -0,05446501 -0.067026559 0.012561549
APLI 2013 -0,178805977 -0.13967342 -0.039132557
TRST 2013 -0,046846864 -0.01722014 -0.029626724
YPAS 2013 0,058110859 -0.017207168 0.075318027
132
KODE TAHUN TACC NDACC DACC
CPIN 2013 0,037850595 -0.002908748 0.040759343
JPFA 2013 0,042608156 0.022107852 0.020500304
MAIN 2013 0,073499999 0.082217658 -0.008717658
SIPD 2013 -0,024440279 -0.04616281 0.021722531
SPMA 2013 -0,029694557 -0.012801255 -0.016893302
ASII 2013 0,0057441 -0.042066748 0.047810848
AUTO 2013 0,056998311 0.003444061 0.05355425
GJTL 2013 -0,091593007 0.018406791 -0.109999798
IMAS 2013 0,169284603 -0.019078227 0.18836283
INDS 2013 -0,064953738 -0.049076525 -0.015877213
LPIN 2013 0,095822928 0.054748907 0.041074021
NIPS 2013 0,207772612 0.12039022 0.087382392
PRAS 2013 0,004277202 0.03705337 -0.032776167
SMSM 2013 0,046920888 0.031735421 0.015185467
BATA 2013 -0,00650322 0.011107109 -0.017610329
KBLM 2013 0,157994729 0.024747983 0.133246746
KBLI 2013 0,086620689 -0.06475362 0.151374309
VOKS 2013 -0,212547527 -0.10597887 -0.106568657
ADES 2013 0,039984576 0.074851111 -0.034866535
DLTA 2013 -0,10498529 -0.055148918 -0.049836372
ICBP 2013 0,013605813 0.044325769 -0.030719956
INDF 2013 -0,059202936 0.009992239 -0.069195176
MYOR 2013 0,01100756 -0.005260684 0.016268244
MLBI 2013 -0,008524306 -0.24905321 0.240528904
PSDN 2013 -0,088181273 -0.063385572 -0.024795701
SKLT 2013 -0,061814234 0.0022802 -0.064094434
STTP 2013 0,044625009 -0.000910219 0.045535227
AISA 2013 0,069286194 0.02075823 0.048527964
ULTJ 2013 0,053340659 0.084403777 -0.031063117
GGRM 2013 0,046037269 0.027880498 0.018156771
HMSP 2013 0,000621266 -0.13554493 0.136166196
KLBF 2013 0,110775998 0.039117391 0.071658606
KAEF 2013 -0,018328527 0.006309025 -0.024637552
TCID 2013 -0,07424953 0.005600284 -0.079849814
UNVR 2013 -0,074180559 -0.041711995 -0.032468564
133
LAMPIRAN 2
HASIL OUPUT SPSS
134
LAMPIRAN OUTPUT SPSS
Hasil Uji Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 200 .00 1.92 .3470 .43590
LEV 200 .04 .84 .4261 .17560
AGE 200 2.00 82.00 35.4750 14.53706
SIZE 200 25.08 33.00 28.2526 1.69876
DA 200 -.17 .21 .0131 .06557
Valid N (listwise) 200
Hasil Uji Autokorelasi dan Koefisien Determinasi (R2)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
Durbin-Watson
1 .320a .102 .079 .06283 1.986
a. Predictors: (Constant), ROA, LEV, AGE, SIZE
b. Dependent Variable: DA
Hasil Uji Simultan (Uji F)
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression .067 4 .017 4.155 .003b
Residual .788 195 .004
Total .856 199
a. Dependent Variable: DA
b. Predictors: (Constant), ROA, LEV, AGE, SIZE
135
Hasil Uji Parameter Individual (Uji t)
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) -.115 .076 -1.511 .132
ROA .022 .010 .143 2.058 .041
LEV .071 .026 .191 2.754 .006
AGE -.001 .000 -.141 -1.988 .048
SIZE .004 .003 .103 1.438 .152
Hasil Uji Multikolonieritas
Collinearity Statistics
Tolerance VIF
.973 1.028
.986 1.014
.934 1.071
.915 1.093
136
Hasil Uji Normalitas Kolmogorov- Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N 200
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .06294684
Most Extreme Differences
Absolute .067
Positive .067
Negative -.042
Kolmogorov-Smirnov Z .944
Asymp. Sig. (2-tailed) .335
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Hasil Uji Normalitas
Normal Probability Plot (P-P Plot)
137
Hasil Uji Normalitas
Histogram
Hasil Uji Heteroskedastisitas (Uji Glejser)
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) .000 .046 -.003 .998
ROA .000 .006 -.005 -.065 .948
LEV .025 .016 .113 1.591 .113
AGE .000 .000 -.098 -1.345 .180
SIZE .002 .002 .075 1.016 .311
a. Dependent Variable: abs_res
138
Hasil Uji Heteroskedastisitas Scatterplot