hubungan antara ukuran perusahaan ... antara ukuran perusahaan, leverage, profitabilitas dengan...
TRANSCRIPT
HUBUNGAN ANTARA UKURAN PERUSAHAAN, LEVERAGE,
PROFITABILITAS DENGAN MANAJEMEN LABA
Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar
di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi
Program Studi Akuntansi
Oleh:
Novianus
NIM: 122114027
PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
i
HUBUNGAN ANTARA UKURAN PERUSAHAAN, LEVERAGE,
PROFITABILITAS DENGAN MANAJEMEN LABA
Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar
di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi
Program Studi Akuntansi
Oleh:
Novianus
NIM: 122114027
PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
ii
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
iii
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
iv
PERSEMBAHAN
“Perjuangan Merupakan pengalaman berharga
yang Dapat Menjadikan Kita Manusia yang
Berkualitas”
“Segera laksanakan rencana keberhasilanmu di hari ini, jangan tunda lagi, jangan buang
waktu, karena waktu tidak bisa menunggu”
Skripsi ini saya persembahkan untuk:
Tuhan Yesus Kristus dan Bunda Maria yang selalu memberkati dan
menuntun langkahku.
Bapak, Ibu, Abang, Kakak dan Saudaraku yang selalu ada untuk
memberikan ku dukungan.
Sahabat-sahabatku yang selalu ada bersamaku
Terima kasih atas doa dan dukungan yang diberikan.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
v
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
vi
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
vii
KATA PENGANTAR
Puji syukur dan terima kasih ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah
melimpahkan rahmat dan karunia kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan
skripsi ini. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk memenuhi salah satu syarat untuk
memperoleh gelar sarjana pada Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi
Universitas Sanata Dharma.
Dalam menyelesaikan skripsi ini penulis mendapat bantuan, bimbingan
dan arahan dari berbagai pihak. Oleh karena itu penulis mengucapkan terima
kasih yang tak terhingga kepada:
1. Tuhan Yesus Kristus dan Bunda Maria yang selalu memberkati,
memberikan rahmat, membimbing dan menyertai penulis dalam
menyelesaikan skripsi ini.
2. Johanes Eka Priyatma, M.Sc., Ph.D. selaku Rektor Universitas Sanata
Dharma yang telah memberikan kesempatan untuk belajar dan
mengembangkan kepribadian kepada penulis.
3. Lisia Apriani., S.E., M.Si., Ak., QIA., C.A selaku pembimbing yang telah
membantu serta membimbing penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
4. Dr. Fr. Ninik Yudianti M.Acc selaku dosen Pembimbing Akademik yang
telah membimbing penulis selama menjalani proses perkuliahan
5. Bapak dan Ibu dosen Fakultas Ekonomi yang telah membagikan ilmunya
kepada penulis selama proses perkuliahan.
6. Staf Sekretariat Fakultas ekonomi Program Studi Akuntansi Universitas
Sanata Dharma atas pelayanan dan kesabarannya membantu penulis dalam
menyelesaikan urusan administrasi.
7. Staf Pojok Bursa Efek Indonesia atas pelayanannya membantu penulis
mengumpulkan data-data yang diperlukan dalam penulisan skripsi ini.
8. Staf Perpustakaan Universitas Sanata Dharma yang telah menyediakan
buku-buku yang diperlukan selama proses perkuliahan serta menyediakan
tempat yang nyaman untuk belajar.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
viii
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
ix
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ................................................................................................ i
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ..................................................... ii
HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................ iii
HALAMAN PERSEMBAHAN............................................................................. iv
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS ................................ v
HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN ................................................... vi
HALAMAN KATA PENGANTAR ..................................................................... vii
HALAMAN DAFTAR ISI .................................................................................. viii
HALAMAN DAFTAR TABEL ............................................................................ xi
HALAMAN DAFTAR GAMBAR ...................................................................... xiii
HALAMAN DAFTAR LAMPIRAN .................................................................. xiv
ABSTRAK ............................................................................................................ xv
ABSTRACT..........................................................................................................xvi
BAB I PENDAHULUAN ................................................................................ 1
A. Latar Belakang Masalah .................................................................. 1
B. Rumusan Masalah ........................................................................... 3
C. Tujuan Penelitian ............................................................................. 3
D. Manfaat Penelitian ........................................................................... 3
E. Sistematika Penulisan ...................................................................... 4
BAB II LANDASAN TEORI ........................................................................... 6
A. Teori Keagenan ............................................................................... 6
B. Manajemen Laba ............................................................................. 7
C. Hubungan Ukuran Perusahaan dengan manajemen Laba ............. 15
D. Hubungan Leverage dengan Manajemen Laba ............................. 16
E. Hubungan Profitabilitas dengan Manajemen Laba ....................... 16
F. Kinerja Keuangan .......................................................................... 17
G. Laporan Keuangan ......................................................................... 19
H. Penelitian Terdahulu ...................................................................... 20
I. Rerangka Konseptual Penelitian .................................................... 23
BAB III METODE PENELITIAN.................................................................... 25
A. Jenis Penelitian .............................................................................. 25
B. Objek Penelitian ............................................................................ 25
C. Populasi Sasaran ............................................................................ 25
D. Jenis dan Sumber Data .................................................................. 26
E. Teknik Pengumpulan Data ............................................................ 26
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
x
F. Teknik Analisis Data ..................................................................... 27
BAB IV DESKRIPSI DATA ............................................................................ 34
A. Populasi Sasaran ............................................................................ 34
B. Profil Perusahaan ........................................................................... 36
BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN ........................................ 38
A. Analisis Data ................................................................................. 38
B. Pembahasan ................................................................................... 80
BAB VI PENUTUP .......................................................................................... 87
A. Kesimpulan. ................................................................................... 87
B. Keterbatasan Penelitian ................................................................. 88
C. Saran .............................................................................................. 89
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 90
LAMPIRAN .......................................................................................................... 92
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xi
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 3. 1 Kriteria Pemilihan Sampel ................................................................... 26
Tabel 3. 2 Kriteria pengujian kekuatan hubungan antara variabel
(berdasarkan nilai koefisien korelasi Spearman’s rho)......................... 33 Tabel 4. 1 Kriteria Pemilihan Populasi Sasaran .................................................... 34
Tabel 4. 2 Populasi Sasaran Penelitian. ................................................................ 36 Tabel 5. 1 Perhitungan ukuran perusahaan dengan Total aset .............................. 39
Tabel 5. 2 Perhitungan Leverage dengan debt to equity ratio .............................. 40
Tabel 5. 3 Perhitungan Profitabilitas dengan Return on Investment (%) .............. 42
Tabel 5. 4 Perhitugan Manajemen Laba berdasarkan DA
(Discretionary Accruals) ...................................................................... 44
Tabel 5. 5 Pengklasifikasin income minimization dan income maximization. ...... 45
Tabel 5. 6 Pengklasifikasian manajemen laba Income minimization .................... 46
Tabel 5. 7 Pengklasifikasian manajemen laba dengan Income maximization. ..... 47
Tabel 5. 8 Pengklasifikasian Ukuran Perusahaan dengan Total Aset. .................. 48
Tabel 5. 9 Pengklasifikasian data Leverage dengan debt to equity ratio. ........... 49
Tabel 5. 10 Pengklasifikasian Profitabilitas dengan return on investment (ROI). 50
Tabel 5. 11 Nilai Range, Minimum, Maximum Income minimization ................. 53
Tabel 5. 12 Klasifikasi Income minimization ........................................................ 55
Tabel 5. 13 Nilai range, minimum, dan maximum income maximization ............ 56
Tabel 5. 14 Klasifikasi income maximization ....................................................... 58
Tabel 5. 15 Statistik Deskriptif Ukuran Perusahaan ............................................. 59
Tabel 5. 16 Klasifikasi ukuran perusahaan ........................................................... 60
Tabel 5. 17 Statistik Deskriptif Leverage. ............................................................ 61
Tabel 5. 18 Klasifikasi leverage............................................................................ 63
Tabel 5. 19 Statistik Deskriptif Profitabiitas. ........................................................ 64
Tabel 5. 20 Klasifikasi profitabilitas ..................................................................... 65
Tabel 5. 21 Tabulasi silang ukuran perusahaan dan manajemen laba
(income minimization dan income maximization). ........................... 67
Tabel 5. 22 symmentric measures ukuran perusahaan dan manajemen laba
(income minimization dan income maximization) .............................. 67
Tabel 5. 23 Tabulasi silang ukuran perusahaan dan manajemen laba
(income minimization). ....................................................................... 68
Tabel 5. 24 Tabel symmentric measures ukuran perusahaan dan manajemen laba
(income minimization). ....................................................................... 69
Tabel 5. 25 Tabulasi silang ukuran perusahaan dan manajemen laba
(income maximization). ...................................................................... 70
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xii
Tabel 5. 26 Tabel symmentric measures ukuran perusahaan dan manajemen laba
(income minimization). ....................................................................... 71
Tabel 5. 27 Tabulasi silang leverage dan manajemen laba
(income minimization dan income maximization). ............................. 72
Tabel 5. 28 Tabel symmentric measures ukuran perusahaan dan manajemen laba
(income minimization dan income maximization). ............................. 72
Tabel 5. 29 Tabulasi silang leverage dan manajemen laba
(income minimization). ....................................................................... 73
Tabel 5. 30 Tabel symmentric measures leverage dan manajemen laba
(income minimization). ....................................................................... 74
Tabel 5. 31 Tabulasi silang leverage dan manajemen laba
(income maximization). ...................................................................... 74
Tabel 5. 32 Tabel symmentric measures leverage dan manajemen laba
(income maximization). ...................................................................... 75
Tabel 5. 33 Tabulasi silang profitabilitas dan manajemen laba
(income minimization dan income maximization). ............................. 76
Tabel 5. 34 Tabel symmentric measures ukuran perusahaan dan manajemen laba
(income minimization dan income maximization). ............................. 77
Tabel 5. 35 Tabulasi silang profitabilitas dan manajemen laba
(income minimization). ....................................................................... 78
Tabel 5. 36 Tabel symmentric measures profitabilitas dan manajemen laba
(income minimization) ........................................................................ 79
Tabel 5. 37 Tabulasi silang profitabilitas dan manajemen laba
(income maximization). ...................................................................... 79
Tabel 5. 38 Tabel symmentric measures profitabilitas dan manajemen laba
(income maximization) ....................................................................... 80
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2. 1 Kerangka Konseptual Penelitian ...................................................... 24 Gambar 5. 1 Histogram Data Mentah Manajemen Laba ...................................... 51
Gambar 5. 2 Histogram Income minimization ...................................................... 54
Gambar 5. 3 Histogram Income maximization ...................................................... 57
Gambar 5. 4 Histogram data mentah variabel ukuran perusahaan........................ 59
Gambar 5. 5 Histogram data mentah variabel leverage. ....................................... 62
Gambar 5. 6 Histogram data mentah variabel profitabilitas ................................. 64
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman Lampiran I Tabel Perhitungan Nilai Total Accruals 2014. .............................................. 93
Lampiran II Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 ........ 95
Lampiran III Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 ...... 97
Lampiran IV Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 ...... 99
Lampiran V Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014...... 101
Lampiran VI Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014. ... 104
Lampiran VII Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014. .. 107
Lampiran VIII Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014. . 110
Lampiran IX Tabel Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014. .............................. 113
Lampiran X Tabel Perhitungan Discretionary Accruals 2014. ..................................... 116
Lampiran XI Tabel Perhitungan Ukuran Perusahaan 2014. .......................................... 118
Lampiran XII Tabel Perhitungan Debt to Equity Ratio 2014. ....................................... 120
Lampiran XIII Tabel Perhitungan Return On Invesment 2014 (%). .............................. 122
Lampiran XIV: Hasil Olah Data Spss ........................................................................... 124
Lampiran XV: Hasil Olah Data Spss............................................................................. 126
Lampiran XVI: Hasil Olah Data Spss ........................................................................... 128
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xv
ABSTRAK
HUBUNGAN ANTARA UKURAN PERUSAHAAN, LEVERAGE,
PROFITABILITAS DENGAN MANAJEMEN LABA
Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar
di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014
Novianus
NIM: 122114027
Universitas Sanata Dharma
Yogyakarta
2016
Penelitian ini bertujuan untuk melihat seberapa kuat hubungan antara
ukuran perusahaan, leverage, profitabilitas dengan manajemen laba. Penelitian ini
merupakan studi empiris. Data yang digunakan adalah data sekunder yang
diperoleh dengan menggunakan teknik dokumentasi. Populasi sasaran dalam
penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia tahun 2014 yang berjumlah 75 perusahaan.
Penelitian ini menggunakan variabel ukuran perusahaan yang diproksikan
dengan total aset, leverage yang diproksikan dengan debt to equity ratio (DER),
profitabilitas yang diproksikan dengan return on invesment (ROI), dan
manajemen laba yang diproksikan dengan discretionary accruals (DA). Teknik
analisa data menggunakan analisis statistik deskriptif. Langkah-langkah analisis
statistik deskriptif adalah pengklasifikasian data, tabulasi silang, dan penarikan
kesimpulan.
Hasil penelitian menunjukkan ukuran perusahaan mempunyai hubungan
sangat lemah dan positif dengan manajemen laba income minimization dan
income maximization. Leverage mempunyai hubungan lemah dan positif dengan
manajemen laba, leverage mempunyai hubungan sangat lemah dan negatif dengan
manajemen laba (income minimization), dan leverage mempunyai hubungan
sangat lemah dan positif dengan manajemen laba (income maximization).
Profitabilitas mempunyai hubungan sangat lemah dan negatif dengan manajemen
laba, profitabilitas mempunyai hubungan sangat lemah dan positif dengan
manajemen laba (income minimization), dan profitabilitas mempunyai hubungan
sangat lemah dan negatif dengan manajemen laba (income maximization).
Kata Kunci: Ukuran Perusahaan, Leverage, Profitabilitas, dan Manajemen Laba.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xvi
ABSTRACT
THE RELATIONSHIP BETWEEN THE SIZE OF THE
COMPANY, THE LEVERAGE, THE PROFITABILITY AND
THE EARNINGS MANAGEMENT
The Empirical Study of Manufacture Companies Listed in
Indonesia Stock Exchange in 2014
Novianus
NIM: 122114027
Sanata Dharma University
Yogyakarta
2016
The purpose of this research is to see how strong is the relationship
between the size of company, leverage, profitability and earnings management.
This research is an empirical study. The data source is secondary data obtained by
using documentation technique. The target of this research is manufacture
companies listed in Indonesia Stock Exchange on 2014 with 75 companies in
total.
The research uses variabels such as the size of the company which is
measured by its total assets, leverage which is measured by debt to equity ratio
(DER), profitability which is measured by return on investment (ROI), and
earnings management which is measured by discretionary accurals (DA). The
technique used to analyse the data is descriptive analysis. The steps of the
descriptive analysis are data clarification, tabulation and conclusion.
The result of this research shows that the size of company has a weak and
positive relationship with earnings management for income minimization and
income maximization. Leverage has a weak and positive relationship with
earnings management. Leverage has a very weak and negative relationship with
earnings management for income minimization, however leverage has a very
weak and positive relationship with earnings management for income
maximization. Profitability has a very weak and negative relationship with
earnings management. Profitability has a very weak and positive relation with
earnings management for income minimization, however profitability has a very
weak and negative relationship with earnings management for income
maximization.
Keywords: size of company, leverage, profitability, and earnings management.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Dalam perkembangan dunia bisnis yang semakin cepat ini, laporan
keuangan menjadi media penting dalam pengambilan keputusan bagi setiap
perusahaan. Suatu laporan keuangan pada dasarnya adalah hasil dari proses
akuntansi yang dapat digunakan sebagai alat komunikasi antara data
keuangan atau aktivitas suatu perusahaan dengan pihak–pihak yang
berkepentingan seperti investor dan kreditor dengan data atau aktivitas
perusahaan tersebut.
Laporan keuangan merupakan suatu informasi yang menggambarkan
kondisi keuangan suatu perusahaan, dan lebih jauh informasi tersebut dapat
dijadikan sebagai gambaran kinerja keuangan perusahaan tersebut. Laporan
keuangan yang dipublikasikan dianggap memiliki arti penting dalam menilai
suatu perusahaan (Fahmi, 2011: 2).
Hal utama yang diperhatikan pengguna laporan keuangan adalah laba,
karena laba mengandung informasi potensial yang sangat penting. Laporan
keuangan dapat menjadi informasi bagi calon investor untuk mengambil
keputusan agar mau bekerjasama dengan menanamkan modalnya dan
mengetahui kinerja keuangan perusahaan dimana modal mereka
diinvetasikan. Sebelum berinvestasi, para investor akan mempertimbangkan
perusahaan yang mana yang lebih baik untuk menginvestasikan atau
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
2
menanamkan modal mereka. Perusahaan yang akan dipilih tentunya
perusahan yang baik, seperti memiliki manajemen yang baik dan kinerja
keuangan yang baik.
Dalam hal ini kinerja keuangan dapat menjadi indikator untuk menilai
apakah perusahaan tempat dimana investor menanamkan modalnya
merupakan perusahaan yang sehat. Karena kinerja keuangan merupakan
ukuran keberhasilan dari semua bisnis yang ada saat ini. Kinerja keuangan
juga dapat memberikan informasi kondisi keuangan perusahaan dimasa lalu
dan dapat menilai risiko serta peluang perusahaan dimasa yang akan datang.
Teknik pengukuran kinerja keuangan dapat dinilai dengan rasio–rasio
keuangan yang ada. Rasio–rasio keuangan yang ada dapat memberikan
informasi kepada investor untuk menilai kinerja keuangan sehingga dapat
memberikan gambaran bagi investor untuk mengambil keputusan dalam
berinvestasi.
Kondisi ini yang mendorong manajer untuk memilih kebijakan
akuntansi yang sesuai dengan kepentingan dan kesejahteraannya. Secara
disadari atau tidak, kondisi tersebut telah mendorong para manajer untuk
melakukan manajemen laba.
Didalam kenyataannya terdapat beberapa faktor pendorong manajer
melakukan manajemen laba. Faktor–faktor tersebut adalah ukuran
perusahaan, leverage, dan profitabilitas. Faktor–faktor inilah yang mendorong
para manajer untuk melakukan manajemen laba.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
3
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas dapat
disimpulkan bahwa investor terlebih dulu menganalisis kinerja keuangan
yang dinilai dengan rasio keuangan dan bermaksud untuk menjelaskan
bagaimana hubungan ukuran perusahaan, leverage, dan profitabilitas terhadap
manajemen laba. Oleh karena itu peneliti tertarik untuk meneliti “Hubungan
antara Ukuran Perusahaan, Leverage, Profitabilitas dengan Manajemen
Laba”.
B. Rumusan Masalah
1. Bagaimana hubungan antara ukuran Perusahaan dengan manajemen laba?
2. Bagaimana hubungan antara leverage dengan manajemen laba?
3. Bagaimana hubungan antara profitabilitas dengan manajemen laba ?
C. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat seberapa kuat
hubungan antara ukuran perusahaan, leverage, profitabilitas dengan
manajemen laba.
D. Manfaat Penelitian
1. Bagi Akademisi
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dan memberikan
informasi yang berkaitan dengan ukuran perusahaan, profitabilitas,
leverage, dan manajemen laba
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
4
2. Bagi Investor
Penelitian ini dapat menjadi acuan penting bagi investor dalam mengambil
keputusan untuk berinvestasi.
3. Bagi Penulis
Penelitian ini memberikan wawasan dan pengetahuan lebih bagi penulis
terutama dalam hal yang berkaitan dengan manajemen laba.
4. Bagi Peneliti selanjutnya
Penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi penelitian – penelitian
berikutnya sebagai kajian lebih lanjut penelitian dipasar modal mengenai
praktik manajamen laba.
E. Sistematika Penulisan
Penulisan penelitian ini dibagi menjadi beberapa bab yang terdiri dari
Bab I Pendahuluan, Bab II Landasan Teori, Bab III Metode Penelitian, Bab
IV Deskripsi Data, Bab V Hasil Penelitian dan Pembahasan, dan BAB VI
Kesimpulan dan Saran. Deskripsi dari masing-masing bab ini sebagai berikut:
BAB I Pendahuluan
Bab ini terdiri dari latar belakang masalah, rumusan masalah,
tujuan penelitian, dan manfaat penelitian serta sistematika
penulisan penelitian.
BAB II Landasan Teori
Bab ini menjelaskan mengenai teori-teori pendukung dan hasil
penelitian terdahulu sebagai acuan dari penelitian ini serta kerangka
konseptual penelitian.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
5
BAB III Metode Penelitian
Bab ini menguraikan jenis penelitian, objek penelitian, teknik
pengambilan sampel, teknik pengumpulan data, dan teknik analisis
data.
BAB IV Deskripsi Data
Bab ini memberikan gambaran mengenai data yang digunakan
dalam penelitian, cara peneliti menentukan sampel, serta gambaran
statisitik deskriptif dari sampel penelitian.
BAB V Hasil Penelitian dan Pembahasan
Bab ini membahas mengenai pengujian yang dilakukan, analisis
terhadap data, dan temuan empiris yang diperoleh.
BAB VI Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisi kesimpulan hasil uji dan analisis data yang dilakukan
pada bab sebelumnya, dan keterbatasan pada saat proses penelitian.
Berdasarkan kesimpulan dan keterbatasan penelitian, penulis
memberikan saran-saran bagi pihak yang berkepentingan dengan
penelitian ini.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
6
BAB II
LANDASAN TEORI
A. Teori Keagenan
Dalam teori keagenan, hubungan sisi positif dan negatif konsep
manajerial ini salah satunya terjadi dalam hubungan antara agensi teori
(agency theory) dan manajemen laba. Manajemen laba memang merupakan
sisi lain dari teori agensi yang menekankan pentingnya penyerahan
operasionalitas perusahaan dari pemilik (principals) kepada pihak lain yang
mempunyai kemampuan untuk mengelola perusahaan dengan lebih baik
(agents). Konsep manajerial yang mengatur hubungan antara pemilik dan
pengelola ini menyatakan bahwa setiap pihak mempunyai hak dan tanggung
jawab dalam pengelolaan sebuah perusahaan (Sulistyanto, 2008: 28). Jika
agen tidak berbuat sesuai kepentingan principal, maka akan terjadi konflik
keagenan (agency conflict), sehingga memicu biaya keagenan (agency cost).
Manajer sebagai pengelola perusahaan merupakan orang yang lebih
banyak mengetahui mengenai informasi internal dan prospek dari suatu
perusahaan dimasa yang akan datang dibandingkan si pemilik. Oleh karena
itu, manajemen berkewajiban untuk memberikan sinyal kepada pemilik
perusahaan mengenai kondisi perusahaan. Sinyal itu dapat berupa
pengungkapan informasi akuntansi seperti laporan keuangan. Salah satu
kendala yang akan muncul antara agen dan principal adalah adanya asimetri
informasi. Dengan asimetri informasi antara manajemen dengan pemilik akan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
7
memberi kesempatan kepada manajer untuk melakukan manajemen laba
sehingga akan menyesatkan pemegang saham mengenai kinerja ekonomi
perusahaan.
B. Manajemen Laba
Sejalan dengan berkembangnya penelitian akuntansi keuangan dan
keprilakuan saat ini ada beberapa definisi manajemen laba yang berbeda
antara satu dengan lainnya sesuai dengan pemahaman dan penilaian orang
yang mendefinisikan terhadap aktivitas pengelolaan dan pengaturan laba itu.
Secara umum ada beberapa definisi yang berbeda satu dengan lain,
yaitu:
1. Manajemen laba adalah kesalahan atau kelalaian yang disengaja dalam
membuat laporan mengenai fakta material atau data akuntansi sehingga
menyesatkan ketika semua informasi itu dipakai untuk membuat
pertimbangan yang akhirnya akan menyebabkan orang yang membacanya
akan mengganti atau mengubah pendapat atau keputusannya (Sulistyanto,
2008).
2. 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 (Sulistyanto, 2008).
3. Manajemen laba muncul ketika manajer menggunakan keputusan tertentu
dalam pelaporan keuangan dan mengubah transaksi untuk mengubah
laporan keuangan untuk menyesatkan stake holder yang ingin mengetahui
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
8
kinerja ekonomi yang diperoleh perusahaan atau untuk mempengaruhi
hasil kontrak yang menggunakan angka – angka akuntansi yang dilaporkan
(Sulistyanto, 2008).
Walaupun menggunakan terminologi yang berbeda, definisi – definisi
itu mempunyai benang merah yang menghubungkan satu definisi dengan
definisi lainnya, yaitu menyepakati bahwa manajemen laba merupakan
aktivitas manajerial untuk mempengaruhi dan mengintervensi laporan
keuangan.
Untuk memahami lebih lanjut apakah manajemen dikategorikan
sebagai kecurangan atau bukan maka diperlukan telaah lebih mendalam
terhadap definisi – definisi itu.
1. Manajemen laba dapat dilakukan dengan berbagai macam cara.
Secara umum definisi – definisi diatas menyebutkan bahwa upaya
mempengaruhi laporan keuangan dapat dilakukan dengan berbagai macam
cara sesuai dengan kepentingan manajer namun beberapa definisi secara
tegas ada yang menekankan bahwa selama apa yang dilakukan manajer
masih dalam ruang lingkup prinsip akuntansi berterima umum maka akan
tetap diakui dan diperbolehkan. Artinya, manajemn laba sebenarnya
merupakan upaya untuk merekayasa angka – angka dalam laporan
keuangan dengan mempermainkan metode dan prosedur akuntansi yang
digunakan perusahaan
2. Tujuan manajemen laba adalah mengelabui pemakai laporan keuangan.
Selain sebagai penyusun dan penyedia laporan keuangan dari perusahaan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
9
yang dikelolanya, manajemen juga merupakan salah satu pemakai
informasi itu. Artinya laporan keuangan tidak hanya dipersiapkan atau
disajikan untuk stake holder namun juga untuk pengelola perusahaan itu
sendiri, baik untuk membuat keputusan operasi, deviden, maupun
investasi.
3. Ada biaya dan manfaat manajemen laba.
Ilmu ekonomi merupakan ilmu yang selalu menekankan adanya biaya
(cost) dan manfaat (benefit) dari setiap aktivitas yang dilakukan oleh
seseorang yang diperhitungkan sebelum orang itu melaksanakan apa yang
telah direncanakan. Tujuannya, agar orang dapat meminimalkan biaya
yang harus ditanggungnya dan mengoptimalkan manfaat yang diperoleh
dari aktivitas – aktivitas yang dilakukannya. Oleh sebab itu, sebelum
melakukan manajemen laba seorang manajer harus mempertimbangkan
biaya dan manfaat yang ditanggung dan dirasakannya.
Menurut Scott (2000) dalam Verawati 2012 membagi manajemen laba
yang mungkin dilakukan oleh para manajer perusahaan ke dalam empat jenis
pola manajemen laba yaitu:
a. Cuci Bersih (Taking a Bath)
Pola ini terjadi pada periode sulit, kondisi buruk yang tidak
menguntungkan ataupun pada saat terjadi reorganisasi, termasuk
pengangkatan CEO baru. Manajer melaporkan kerugian, mungkin dalam
jumlah yang besar. Manajer berharap laba pada periode mendatang dapat
meningkat karena berkurangnya beban periode mendatang.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
10
b. Menurunkan Laba (Income Minimization)
Pola ini dilakukan sebagai alasan politis pada periode laba yang tinggi
dengan cara seperti pada pola taking a bath. Hal ini dilakukan pada saat
profitabilitas tinggi dengan maksud agar tidak mendapat perhatian secara
politis sekaligus sebagai upaya menyimpan laba sehingga jika laba periode
mendatang mengalami penurunan drastis dapat diatasi dengan mengambil
simpanan laba periode berjalan.
c. Menaikkan Laba (Income Maximization)
Pola ini dilakukan pada saat laba mengalami penurunan. Kebalikan dari
income minimization, income maximization dilakukan dengan cara
mengambil simpanan laba periode sebelumnya ataupun menarik laba
periode yang akan datang, misal dengan menunda pembebanan biaya. Pola
ini dilakukan atas dasar motivasi bonus, motivasi penghindaran
pelanggaran perjanjian utang, pada saat penawaran saham perdana dan
musiman, ataupun untuk menghindari turunnya harga saham secara drastis.
d. Perataan Laba (Income Smoothing)
Perataan laba 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.
Terdapat tiga hipotesis utama dalam teori akuntansi positive (positive
accounting theory), yang menjadi dasar pengembangan pengujian hipotesis
untuk mendeteksi manajemen laba menurut Watts dan Zimmerman, 1986),
yaitu:
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
11
1. Bonus plan hypothesis
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. Ada
variabel yang selama diuji berkaitan dengan perjanjian bisnis itu, yaitu
bonus atau kompensasi manajerial.
2. Debt (equity) hypothesis
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.
3. Politic cost hypothesis
Alasan terakhir adalah masalah pelanggaran regulasi pemerintah. Sejauh
ini ada beberapa regulasi yang dikeluarkan pemerintah berkaitan dengan
dunia usaha, misalkan undang–undang perpajakan, anti trust dan
monopoli. Undang–undang mengatur jumlah pajak yang akan ditarik dari
perusahaan berdasarkan laba yang diperoleh perusahaan selama periode
tertentu.
Kondisi inilah yang merangsang manajer untuk mengelola dan mengatur
labanya dalam jumlah tertentu agar pajak yang harus dibayarkannya
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
12
menjadi tidak terlalu tinggi, karena manajer sebagai pengelola, tentu tidak
ingin kewajiban yang harus diselesaikannya terlalu membebaninya.
Manajemen laba dapat dihitung dengan menggunakan model yang
telah dikembangkan oleh Dechow dan kawan – kawan (1995) yaitu Modified
Jones Model (MJM). Model ini terdiri dari dua jenis yaitu discretionary
accruals dan non discretionary accruals.
Discretionary accruals yaitu komponen total accrual yang berasal
dari rekayasa manajerial dengan memanfaatkan kebebasan dalam menentukan
nilai estimasi pada metode akuntansi. Sedangkan non discretionary accruals
yaitu komponen total accrual yang diperoleh secara alami dengan mengikuti
standar akuntansi yang diterima secara umum (Sulistyanto, 2008).
Secara umum terdapat beberapa hal yang memotivasi individu atau
badan usaha melakukan tindakan manajemen laba, diantaranya adalah:
1. Motivasi Bonus
Dalam sebuah perjanjian bisnis, pemegang saham akan memberikan
sejumlah insentif dan bonus sebagai feedback atau evaluasi atas kinerja
manajer dalam menjalankan operasional perusahaan. Insentif ini diberikan
dalam jumlah relatif tetap dan rutin. Sementara bonus yang relatif besar
nilainya hanya akan diberikan ketika kinerja manajer berada diarea
pencapaian bonus yang telah ditetapkan oleh pemegang saham. Kinerja
manajemen salah satunya diukur dari pencapaian laba usaha. Pengukuran
kinerja berdasarkan laba dan skema bonus tersebut memotivasi para
manajer untuk memberikan performa terbaiknya sehingga tidak menutup
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
13
kemungkinan mereka melakukan tindakan creative accounting agar dapat
menampilkan kinerja yang baik demi mendapatkan bonus yang maksimal.
2. Motivasi Utang
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. Agar
kreditor mau menginvestasikan dananya diperusahaannya, tentunya
manajer harus menunjukan performa yang baik dari perusahaannya. Untuk
memperoleh hasil yang maksimal atau pinjaman dalam jumlah besar,
perilaku kreatif dari manajer untuk menampilkan performa yang baik dari
laporan keuangannya pun seringkali muncul.
3. Motivasi pajak
Tindakan creative accounting tidak hanya terjadi pada perusahaan go
public dan selalu untuk kepentingan harga saham, tetapi juga untuk
kepentingan perpajakan. Kepentingan ini didominasi oleh perusahaan go
public. Perusahaan yang belum go public cenderung melaporkan dan
menginginkan untuk menyajikan laporan laba fiskal yang lebih rendah dari
nilai yang sebenarnya. Kecenderungan ini memotivasi manajer untuk
bertindak kreatif melakukan tindakan manajemen laba agar seolah – olah
laba fiskal yang dilaporkan memang lebih rendah tanpa melanggar aturan
dan kebijakan akuntansi perpajakan.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
14
4. Motivasi Penjualan Saham
Proses penjualan saham perusahaan kepublik akan direspon positif oleh
pasar ketika perusahaan penerbit saham dapat menjual kinerja yang baik.
Salah satu ukuran kinerja yang dilihat oleh calon investor adalah penyajian
laba pada laporan keuangan perusahaan. Kondisi ini sering kali
memotivasi manajer untuk berperilaku kreatif dengan berusaha
menampilkan yang lebih baik dari biasanya.
5. Motivasi Pergantian Direksi
Praktik manajemen laba biasanya terjadi pada sekitar periode pergantian
direksi atau chief executive officer (CEO). Menjelang berakhirnya jabatan,
direksi cenderung bertindak kreatif dengan memaksimalkan laba agar
performa kerjanya tetap terlihat baik pada tahun terakhir ia menjabat.
Motivasi utama yang mendorong perilaku kreatif tersebut adalah untuk
memperoleh bonus yang maksimal pada akhir masa jabatannya.
6. Motivasi Politis
Pada aspek politis ini, manajer cenderung melakukan kreatif akuntansi
untuk menyajikan laba yang lebih rendah dari nilai yang sebenarnya,
terutama selama periode kemakmuran tertinggi. Hal ini dilakukan untuk
mengurangi visibilitas perusahaan sehingga tidak menarik perhatian
pemerintah, media, atau konsumen yang dapat menyebabkan
meningkatkan biaya politis perusahaan. Rendahnya biaya politis akan
menguntungkan manajemen.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
15
C. Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba
Berdasarkan pada teori keagenan yang menjelaskan bahwa dalam
suatu organisasi dapat muncul konflik keagenan antara principle dan agen
akibat adanya asimetri informasi yang terjadi. Asimetri informasi inilah yang
dapat mendorong terjadi praktik manajemen laba. Menurut Agustia (2013)
dalam Yamaditya (2014) Ukuran perusahaan merupakan salah satu faktor
yang berpengaruh terhadap manajemen laba perusahaan. Perusahaan besar
cenderung akan memerlukan dana yang lebih besar dibandingkan dengan
perusahaan yang lebih kecil. Tambahan dana tersebut bisa diperoleh dari
penerbitan saham baru atau penambahan hutang. Motivasi untuk
mendapatkan dana tersebut akan mendorong pihak manajemen untuk
melakukan praktik manajemen laba, sehingga dengan pelaporan laba yang
tinggi maka calon investor maupun kreditur akan tertarik untuk menanamkan
dananya.
Menurut hasil penelitian Halim, dkk. (2005) menyatakan bahwa
terdapat hubungan positif yang cukup signifikan antara ukuran perusahaan
dengan manajemen laba perusahaan. Hal ini menunjukan bahwa semakin
besar suatu perusahaan maka semakin besar pula kesempatan manajer untuk
melakukan manajemen laba dimana perusahaan besar memiliki aktivitas
operasional yang lebih kompleks selain itu perusahaan besar juga lebih
dituntut untuk memenuhi ekspektasiinvestor yang lebih tinggi.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
16
D. Hubungan Leverage dengan Manajemen Laba
Leverage adalah penggunaan aset dan sumber dana (sources of funds)
oleh perusahaan yang memiliki biaya (beban tetap) dengan maksud agar
meningkatkan keuntungan potensial pemegang saham (Sartono, 2008).
Leverage digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam
menjamin seluruh hutangnya dengan seluruh modal yang dimiliki.
Menurut Yamaditya (2014) Leverage mempunyai hubungan dengan
praktik manajemen laba, ketika perusahaan mempunyai rasio leverage yang
tinggi maka perusahaan cenderung akan melakukan praktik manajemen laba
karena perusahaan terancam tidak bisa memenuhi kewajibannya dengan
membayar hutangnya tepat waktu.
Halim, dkk. (2005) menyatakan bahwa terdapat hubungan positif yang
sangat signifikan antara leverage dengan manajemen laba. Hal ini
menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat utang perusahaan maka manajer
akan semakin banyak melakukan manajemen laba untuk menghindari
pelanggaran kontrak utang (Debt Covenant Hypothesis).
E. Hubungan Profitabilitas dengan Manajemen Laba
Profitabilitas adalah kemampuan perusahaan memperoleh laba dalam
hubungannya dengan penjualan, total aktiva maupun modal sendiri (Sartono,
2010).
Rasio profitabilitas yang merupakan indikator kinerja perusahaan
dalam menghasilkan laba. Laba yag dihasilkan perusahaan dapat menjadi
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
17
indikator terjadinya manajemen laba. Dimana profitabilitas khususnya return
on equity diduga mempengaruhi manajemen laba.
Menurut Kartika (2012) profitabilitas merupakan suatu indikator
kinerja manajemen dalam mengelola kekayaan perusahaan yang ditunjukkan
oleh laba yang dihasilkan perusahaan. Laba yang dihasilkan perusahaan
selam tahun berjalan dapat menjadi indikator terjadinya praktik manajemen
laba dalam suatu perusahaan. Biasanya manajemen laba dilakukan oleh
manajer untuk memanipulasi komponen laba rugi yang dilaporkan
perusahaan. Dimana profitabilitas khususnya return on asset dan return on
equity diduga mempengaruhi praktik manajemen laba.
F. Kinerja Keuangan
Kinerja keuangan adalah suatu analisis yang dilakukan untuk melihat
sejauh mana suatu perusahaan telah melaksanakan dengan menggunakan
aturan – aturan pelaksanaan keuangan secara baik dan benar. Kinerja
keuangan digunakan untuk menilai perubahan potensial sumber daya
ekonomi yang akan digunakan dimasa yang akan datang dan untuk
memprediksi kapasitas produksi dari sumber daya yang ada (Barlian, 2003
dalam Triatmojo, 2013). Dalam penelitian ini, kinerja keuangan diukur
dengan menggunakan ukuran perusahaan, profitabilitas dan leverage.
1. Ukuran Perusahaan
Ukuran perusahan (company size) secara umum dapat diartikan sebagai
suatu perbandingan besar atau kecilnya suatu objek. Ukuran perusahaan
menunjukkan besar atau kecilnya kekayaan (asset) yang dimiliki suatu
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
18
perusahaan. Pengukuran perusahaan bertujuan untuk membedakan secara
kuantitatif antara perusahaan besar (large firm) dengan perusahaan kecil
(small firm) besar kecilnya suatu perusahaan yang dapat mempengaruhi
kemampuan manajemen untuk mengoperasikan perusahaan dengan
berbagai situasi dan kondisi yang dihadapinya.
2. Profitabilitas
Profitabilitas adalah kemampuan perusahaan memperoleh laba dalam
hubungannya dengan penjualan, total aktiva maupun modal sendiri
(Sartono, 2010). Pengertian yang sama disampaikan oleh Kasmir Rasio
Profitabilitas merupakan rasio untuk menilai kemampuan suatu perusahaan
dalam mencari keuntungan dalam suatu periode tertentu (Kasmir,
2015:196). Profitabilitas menggambarkan kemampuan perusahaan untuk
menghasilkan laba dengan menggunakan seluruh modal yang dimiliki.
Didalam penelitian ini, rasio profitabilitas diproksikan dengan return on
investment (ROI). ROI diukur dengan laba sebelum bunga dan pajak
dibagi total assets.
3. Leverage
Leverage adalah penggunaan aset dan sumber dana (sources of funds) oleh
perusahaan yang memiliki biaya (beban tetap) dengan maksud agar
meningkatkan keuntungan potensial pemegang saham (Sartono, 2008).
Leverage digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam
menjamin seluruh hutangnya dengan modal seluruh yang dimiliki.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
19
Penelitian ini, rasio leverage diproksikan dengan debt to equity ratio
(DER). Tingkat DER yang tinggi menunjukkan bahwa tingkat utang
semakin tinggi sehingga menyebabkan beban bunga tinggi sehingga
mengurangi keuntungan. DER diukur dengan total hutang dibagi total
ekuitas.
G. Laporan Keuangan
Laporan keuangan merupakan suatu informasi yang menggambarkan
kondisi suatu perusahaan, dimana selanjutnya itu akan menjadi suatu
informasi yang menggambarkan tentang kinerja suatu perusahaan.
Laporan keuangan yang lengkap biasanya akan meliputi neraca,
laporan laba rugi, laporan perubahan posisi keuangan, cacatan dan laporan
lain serta materi penjelasan yang merupakan bagian integral dari laporan
keuangan , termasuk juga skedul dan informasi tambahan yang berkaitan
dengan laporan keuangan.
Dua jenis laporan keuangan (utama) yang umumnya dibuat oleh setiap
perusahaan adalah neraca dan laporan laba rugi (dan biasanya dilengkapi
dengan laporan perubahan modal), yang masing - masing dapat dijelaskan
sebagai berikut:
a) Neraca
Neraca adalah laporan keuangan yang memberikan informasi mengenai
posisi keuangan (aktiva, kewajiban, dan ekuitas) perusahaan pada saat
tertentu.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
20
b) Laporan Laba – Rugi
Laporan laba rugi adalah laporan keuangan yang memberikan informasi
mengenai kemampuan (potensi) perusahaan dalam menghasilkan (kinerja)
selama periode tertentu.
Meskipun neraca dan laporan laba rugi merupakan dua dokumen yang
terpisah, akan tetapi keduanya mempunyai hubungan yang sangat erat dan
saling terkait, serta merupakan suatu siklus. Neraca dan laporan laba rugi
sering dihubungkan dengan satu laporan yang disebut laporan perubahan
modal (laba ditahan), yang memberikan informasi mengenai perubahan
modal selama periode tertentu.
H. Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian terdahulu terkait dengan ukuran perusahaan,
leverage, profitabilitas, dan manajemen laba. Triatmojo (2013) melakukan
penelitian mengenai Analisis hubungan leverage dan profitabilitas terhadap
manajemen laba yang dilakukan pada perusahaan yang termasuk dalam
indeks LQ-45 periode 2009 - 2010. Hasil dari uji regresi linier berganda
menunjukkan bahwa variabel leverage yang diproksikan dengan debt to
equity ratio berpengaruh terhadap manajemen laba. Hal ini menjelaskan
bahwa semakin tinggi nilai debt to equity ratio, maka manajemen laba akan
semakin tinggi, sedangkan variabel profitabilitas yang diproksikan dengan
return on asset tidak berpengaruh terhadap manajemen laba dan yang
diproksikan dengan net profit margin berpengaruh terhadap manajemen laba.
Hal ini menjelaskan bahwa nilai net profit margin yang rendah lebih
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
21
cenderung akan memotivasi manajer melakukan manajemen laba karena
perusahaan memiliki kinerja keuangan yang baik.
Muliati (2011) dalam penelitian yang berjudul Pengaruh Asimetri
Informasi dan Ukuran Perusahaan pada Praktik Manajemen Laba Di
perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil dari uji
regresi linier berganda menunjukkan bahwa asimetri informasi yang
diproksikan dengan relative bid-ask spread berpengaruh positif pada praktik
manajemen laba dan ukuran perusahaan yang diprosikan dengan total aktiva
akhir tahun terbukti berpengaruh negatif pada praktik manajemen laba.
Yamaditya (2014) dalam penelitian yang berjudul Pengaruh Asimetri
Informasi, Leverage, dan Ukuran Perusahaan terhadap Praktik Manajemen
Laba pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2011 – 2013.
Hasil dari uji regresi linier berganda menunjukkan bahwa bahwa asimetri
informasi yang diproksikan dengan relative bid-ask spread dan ukuran
perusahaan yang diproksikan dengan logaritma naturak total aktiva
berpengaruh positif terhadap praktik manajemen laba, tetapi leverage tidak
berpengaruh terhadap praktik manajemen laba.
Sosiawan (2012) dalam penelitian yang berjudul Pengaruh
Kompensasi, Leverage, Ukuran perusahaan, Earnings Power terhadap
Manajemen Laba. Hasil dari penelitian ini kompensasi tidak berpengaruh
terhadap manajemen laba. Leverage yang diproksikan dengan DTA (debt to
asset) berpengaruh positif terhadap manajemen laba. Pengaruh positif dari
variabel DTA terhadap manajemen laba menunjukkan bahwa semakin tinggi
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
22
nilai pendanaan asset perusahaan dari pihak ketiga atau kreditur akan
mengakibatkan semakin tingginya peluang dewan direksi untuk melakukan
manajemen laba. Ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap manajemen
laba. Tidak berpengaruhnya ukuran perusahaan terhadap manajemen laba
menunjukkan bahwa motivasi dewan direksi untuk melakukan manajemen
laba bukan di dasarkan pada ukuran perusahaan. Earning power yang
diprosikan dengan NPM (net profit margin) berpengaruh positif terhadap
manajemen laba. Berpengaruhnya variabel NPM secara positif menunjukkan
bahwa semakin tinggi tingkat NPM sebagai proyeksi dari earnings power
perusahaan akan mengakibatkan peningkatan terhadap kesempatan atau
peluang bagi dewan direksi untuk melakukan manajemen laba.
Kartika (2012) dalam penelitian yang berjudul Analisis Pengaruh
Penerapan Good Corporate Governance dan Profitabilitas Terhadap
Manajemen Laba. Hasil dari uji regresi linier berganda menunjukkan Good
Corporate Governance diproksikan dengan kepemilikan manajerial,
komisaris independen, komite audit, dan CEO duality. Kepemilikan
manajerial berpengaruh negatif terhadap manajemen laba. Komisaris
independen berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap manajemen laba.
Komite audit tidak berpengaruh negatif signifikan terhadap manajemen laba.
Ceo duality berpengaruh negatif signifikan terhadap manajemen laba.
Profitabilitas dalam penelitian ini diproksikan dengan return on asset (ROA).
ROA berpengaruh negatif signifikan terhadap manajemen laba.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
23
Yatulhusna (2015) dalam penelitian yang berjudul Pengaruh
Profitabilitas, Leverage, Umur, dan Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen
Laba. Hasil dari uji regresi linier berganda profitabilitas yang diproksikan
dengan menggunakan ROA (Return On Assets) berpengaruh signifikan
terhadap manajemen laba. Leverage berpengaruh signifikan terhadap
manajemen laba pada suatu perusahaan. Umur perusahaan berpengaruh
signifikan terhadap manajemen laba pada suatu perusahaan. Ukuran
perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba pada suatu
perusahaan.
I. Rerangka Konseptual Penelitian
Penelitian ini ingin meneliti hubungan antara variabel ukuran
perusahaan dan manajemen laba, variabel leverage dan manajemen laba, dan
variabel profitabilitas dan manajemen laba. Penelitian ini meneliti hubungan
antara variabel sehingga tidak ada perumusan hipotesis dalam penelitian ini
karena kesimpulan yang akan ditarik hanya terbatas pada populasi sasaran.
Penelitian ini melihat hubungan satu per satu antara ukuran perusahaan dan
manjemen laba, leverage dan manajemen laba, dan profitabilitas dan
manajemen laba sehingga rerangka konseptual dalam penelitian ini seperti
digambarkan pada gambar 2.1.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
24
Gambar 2. 1 Rerangka Konseptual Penelitian
Profitabilitas
Manajemen Laba Leverage
Ukuran Perusahaan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
25
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah studi empiris pada perusahaan manufaktur
yang terdaftar di BEI. Studi empiris adalah penelitian dengan menggunakan
data sekunder yang diperoleh dari pihak eksternal, dan kemudian diolah dan
dianalisis secara menyeluruh.
B. Objek Penelitian
Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan
perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2014.
C. Populasi Sasaran
Populasi sasaran dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur
yang terdaftar di BEI tahun 2014, yang memenuhi kriteria di bawah ini.
1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia tahun
2014.
2. Perusahaan manufaktur yang secara konsisten mempublikasikan laporan
keuangan pada Bursa Efek Indonesia tahun 2014.
3. Perusahaan manufaktur yang mempunyai laporan keuangan yang lengkap
tahun 2014.
4. Perusahaan manufaktur yang menggunakan mata uang rupiah dalam
publikasi laporan keuangan.
5. Perusahaan manufaktur yang memiliki nilai ROI dan DER positif
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
26
Kriteria pemilihan perusahaan yang menjadi populasi sasaran dijabarkan pada
tabel dibawah ini:
Tabel 3. 1 Kriteria Pemilihan Sampel
Kriteria Sampel Jumlah
Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2014 143
Perusahaan manufaktur yang tidak melaporkan laporan keuangan secara lengkap
tahun 2014 (25)
Perusahaan manufaktur yang menggunakan mata uang US $ (25)
Perusahaan manufaktur yang memiliki nilai ROI dan DER negatif (18)
Populasi Sasaran 75
D. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder yang
diperoleh dari media elektronik. Sumber data yang dibutuhkan dalam
penelitian ini adalah berupa laporan tahunan perusahaan yang tercatat pada
tahun 2014 dan melalui ICMD (Indonesian Capital Market Directory). Data–
data tersebut diperoleh dari situs Bursa Efek Indonesia yaitu
http://www.idx.co.id.
E. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
metode dokumentasi. Metode dokumetasi dilakukan dengan cara
mengumpulkan, mempelajari, dan menganalisis sumber data dalam bentuk
tulisan atau dokumentasi seperti laporan keuangan perusahaan dan informasi
yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
27
Mengumpulkan data untuk menghitung ukuran perusahaan yaitu total
aset, untuk menghitung leverage yaitu total utang dan total aset, dan untuk
menghitung profitabilitas yaitu laba setelah bunga dan pajak dan total aset.
Kemudian mengumpulkan data untuk menghitung tingkat manajemen laba
yaitu laba bersih penjualan, arus kas operasi, total asset, perubahan penjualan
bersih, perubahan piutang perusahaan, dan property, plant, and equipment.
F. Teknik Analisis Data
1. Menghitung ukuran perusahaan
Ukuran perusahaan dilihat dari total aset yang dimiliki perusahaan.
Ukuran perusahaan = total aset (Salno dan Baridawan, 2000 dalam Yulia,
2013).
2. Menghitung leverage
Leverage diproksikan dengan debt to equity ratio yang diperoleh melalui
total utang dibagi dengan total ekuitas. Debt to equity ratio dihitung
dengan rumus sebagai berikut (Kasmir, 2015:158):
Debt to equity ratio = total utang
total ekuitas
3. Menghitung profitabilitas
Profitabilitas diproksikan dengan return on invesment (ROI). Skala
pengukuran yang digunakan adalah skala rasio dengan rumus sebagai
berikut (Kasmir 2015: 202):
ROI = Laba setelah bunga dan pajak
Total aset
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
28
4. Menghitung tingkat manajemen laba
Manajemen laba yang merupakan variabel dependen dapat diukur dengan
menggunakan Modified Jones Model (MJM), yaitu diukur melalui
discretionary accruals yang dihitung dengan cara total accrual (TA)
dikurangi dengan non discretionary accruals (NDA) (Sulistiawan, 2011).
Langkah–langkah untuk menghitung manajemen laba menggunakan
Modified Jones Model (MJM), sebagai berikut:
a) Menentukan nilai total akrual (TA) dengan formulasi:
b) Menentukan nilai parameter α1, α2, dan α3 menggunakan Jones Model
(1991), dengan formulasi:
Lalu, untuk menskala data, semua variabel tersebut dibagi dengan aset
tahun sebelumnya ( )sehingga formulasinya menjadi:
( ) ( ) ( )
c) Menghitung nilai akrual nondiskresioner (NDA) dengan formulasi:
( ) ( ) ( )
Nilai α1, α2, dan α3 adalah hasil dari perhitungan pada langkah ke-2.
Isikan semua nilai yang ada dalam formula sehingga nilai NDA akan
bisa didapatkan.
d) Menentukan nilai akrual diskresioner yang merupakan indikator
manajemen laba akrual dengan cara mengurangi total akrual dengan
akrual nondiskresioner, dengan formulasi:
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
29
Keterangan:
= total akrual perusahaan i dalam periode t.
= laba bersih perusahaan i pada periode t.
= arus kas operasi perusahaan i pada periode t.
= akrual nondiskresioner perusahaan i pada periode t.
= akrual diskresioner perusahaan i pada periode t.
= total asset total perusahaan i pada periode t-1.
= perubahan penjualan bersih perusahaan i pada periode t.
= perubahan piutang perusahaan i pada periode t.
= property, plant, and equipment perusahaan i pada periode t.
= parameter yang diperoleh dari persamaan regresi.
= error term perusahaan i pada periode t.
5. Mengklasifikasikan Data
Penelitian ini menggunakan analisis statistik non-parametrik.
Statistik non-parametrik adalah statistik bebas sebaran (tidak
mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik normal atau tidak).
Selain itu, statistik non-parametrik biasanya menggunakan skala
pengukuran sosial, yakni nominal dan ordinal yang umumnya tidak
berdistribusi normal. Metode untuk mengklasifikasikan data menggunakan
metode seriaton secara kelompok. Metode ini digunakan untuk menyusun
data dalam kelompok-kelompok berdasarkan kelas interval tertentu
sehingga dapat diperoleh secara tepat data yang terkecil dan yang terbesar
dan mengelompokkan data menjadi beberapa bagian apakah menjadi 2
bagian ataukah lebih (Boedijoewono, 2012: 35-36).
a. Mengklasifikasikan Data Manajemen Laba
Tujuan dari klasifikasi data ini supaya data ukuran data menjadi
kategori. Ukuran manajemen laba adalah berskala rasio, data yang
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
30
bernilai negatif berarti perusahaan cenderung melakukan manajemen
laba dengan income minimization, sedangkan data yang bernilai positif
berarti perusahaan cenderung melakukan manajemen laba dengan
income maximization. Kemudian dari nilai negatif dan positif tersebut
dibuat kategori menjadi:
1 = Nilai discretionary accruals bernilai positif (income maximization).
2 = Nilai discretionary accruals bernilai negative (income
minimization).
Setelah manajemen laba diklasifikasikan menjadi dua kategori,
kemudian dari masing–masing kategori diklasifikasikan lagi untuk
mengetahui tingkatan manajemen laba. Maka kategori yang digunakan
adalah sebagai berikut:
Income Minimization Income Maximization
Rendah (1) = -0,50 - ≤ -0,20 Rendah (1) = 0,00 - ≤ 0,10
Sedang (2) = > -0,20 - ≤ -0,10 Sedang (2) = > 0,10 - ≤ 0,20
Tinggi (3) = > -0,10 – ≤ 0,01 Tinggi (3) = > 0,20 - ≤ 0,40
b. Mengklasifikasikan Data Ukuran Perusahaan
Klasifikasi data ukuran perusahaan dilakukan dengan membagi angka
Ukuran perusahan yang dihasilkan dari histogram. Kemudian
mengkategorikannya menjadi, sebagai berikut (dalam milyar rupiah).
Sangat Rendah (1) = Rp 0 – Rp 5.000
Sedang (2) = > Rp 5.000 – ≤ Rp 10.000
Tinggi (3) = > Rp 10.000 - ≤ Rp 15.000
Sangat Tinggi (4) = > Rp 15.000
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
31
c. Mengklasifikasikan Data Leverage
Klasifikasi data leverage dilakukan dengan membagi angka leverage
yang dihasilkan dari histogram. Kemudian mengkategorikannya
menjadi, sebagai berikut.
Sangat Rendah (1) = 0,00 - ≤ 1,00
Rendah (2) = > 1,00 - ≤ 2,00
Tinggi (3) = > 2,00 - ≤ 3,00
Sangat Tinggi (4) = >3,00
d. Mengklasifikasikan data Profitabilitas
Klasifikasi data profitabilitas dilakukan dengan membagi angka
profitabilitas yang dihasilkan dari histogram. Kemudian
mengkategorikannya menjadi, sebagai berikut.
Sangat Rendah (1) = 0,00 - ≤ 10,00
Rendah (2) = > 10,00 - ≤ 20,00
Tinggi (3) = > 20,00 - ≤ 30,00
Sangat Tinggi (4) = >30,00
6. Melakukan Analisis Statistik Deskriftif
1) Mendeskripsikan Variabel
Deskripsi variabel dilakukan dengan menganilis histogram untuk
mengetahui sebaran data, serta sebagai dasar klasifikasi data. Histogram
adalah grafik yang berbentuk batang yang menggambarkan nilai data,
dimana tiap nilai menempati suatu jumlah area yang sama dalam area
yang tertutup (Cooper and Schindler, 2006). Oleh karena itu dalam
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
32
penelitian ini ada empat variabel maka deskripsi dilakukan satu persatu
atas empat variabel dalam penelitian.
a. Mendeskripsikan variabel manajemen laba
Deskripsi dengan menggunakan histogram
b. Mendeskripsikan variabel ukuran perusahaan
Deskripsi dengan menggunakan histogram
c. Mendeskripsikan variabel leverage
Deskripsi dengan menggunakan histogram
d. Mendeskripsikan variabel profitabilitas
Deskripsi dengan menggunakan histogram
7. Melakukan Analisis Tabulasi Silang (Crosstabs)
Analisis tabulasi silang (crosstabs) pada prinsipnya menyajikan data
dalam bentuk tabulasi yang meliputi baris dan kolom dan data untuk
penyajian crosstabs adalah data berskala nominal atau kategori (Ghozali,
2013: 22). Pada penelitian ini data yang digunakan pada analisis tabulasi
silang adalah data skala rasio yang telah diklasifikasi dan diubah menjadi
skala ordinal.
8. Menarik kesimpulan
Kesimpulan diambil dari hasil analisis pada tabel tabulasi silang
(crosstabs) antara variabel, dengan melihat kekuatan hubungan dan arah
hubungan berdasarkan nilai Spearman’s rho. Menurut Cooper dan William
(1995) korelasi Spearman’s rho menghubungkan rangking antara dua
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
33
variabel yang sudah diurutkan. Menguji kekuatan hubungan, maka kriteria
pengujiannya adalah sebagai berikut (Sugiono, 2001):
Tabel 3. 2 Kriteria pengujian kekuatan hubungan antara variabel
(berdasarkan nilai koefisien korelasi Spearman’s rho)
Nilai Spearman’s rho (+ dan -) Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199 Sangat Lemah
0,20 – 0,399 Lemah
0,40 – 0,599 Sedang
0,60 – 0,799 Kuat
0,80 – 1,00 Sangat Kuat
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Koefesien korelasi menunjukkan kekuatan (strength) hubungan linear dan
arah hubungan dua variabel acak. Jika koefesien korelasi positif, maka
kedua variabel mempunyai hubungan positif atau searah. Artinya jika nilai
variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan tinggi pula. Sebaliknya, jika
koefesien korelasi negatif, maka kedua variabel mempunyai hubungan
negatif atau terbalik. Artinya jika nilai variabel X tinggi, maka nilai
variabel Y akan menjadi rendah dan berlaku sebaliknya.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
34
BAB IV
DESKRIPSI DATA
A. Populasi Sasaran
Populasi sasaran yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh
perusahaan manufaktur yang terdaftar di situs resmi PT Bursa Efek Indonesia
(www.idx.co.id) di tahun 2014, dan yang terpilih memenuhi kriteria yang
telah ditentukan. Selama tahun 2014 terdapat 143 perusahaan manufaktur
yang terdaftar di BEI. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah laporan
keuangan yang diungkapkan oleh perusahaan manufaktur yang dapat di
unduh pada website BEI tersebut.
Populasi sasaran ditentukan dengan membuat kriteria-kriteria tertentu
yang sesuai dengan penelitian, untuk kemudian dianalisis lebih lanjut.
Kriteria pemilihan perusahaan yang menjadi populasi sasaran dijabarkan pada
tabel di bawah ini:
Tabel 4. 1 Kriteria Pemilihan Populasi Sasaran
Kriteria Sampel Jumlah
Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2014 143
Perusahaan manufaktur yang tidak melaporkan laporan keuangan secara lengkap
tahun 2014 (25)
Perusahaan manufaktur yang menggunakan mata uang US $ (25)
Perusahaan manufaktur yang memiliki nilai ROI dan DER negatif (18)
Populasi Sasaran 75
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
35
Berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh penulis pada tabel 1,
diketahui terdapat 143 perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI.
Penelitian ini menggunakan laporan keuangan yang menggunakan mata uang
rupiah. Terdapat 25 perusahaan yang tidak menggunakan mata uang rupiah
dalam laporan keuangan yang diterbitkan. Terdapat 18 perusahaan
manufaktur yang memiliki nilai profitabilitas yang diproksikan dengan ROI
bernilai negatif dan nilai leverage yang diprosikan dengan DER juga bernilai
negatif. Sehingga jumlah perusahaan menjadi 100 setelah dikurangi dengan
perusahaan yang menggunakan uang asing dan perusahaan yang memiliki
nilai ROI dan DER negatif.
Penelitian ini menggunakan perusahaan manufaktur pada tahun 2014
yang melaporkan laporan keuangan secara lengkap. Sedangkan dalam
penelitian ini peneliti menemukan 25 perusahaan yang tidak melaporkan
laporan keuangan secara lengkap, sehingga jumlah populasi menjadi 75.
Sebanyak 75 perusahaan tersebut yang disebut populasi sasaran dalam
penelitian ini. Kesimpulan dari hasil pengujian maupun analisis pada baba
berikutnya berlaku kepada populasi sasaran sejumlah 75 perusahaan, bukan
seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
36
B. Profil Perusahaan
Berikut ini profil dari 75 perusahaan yang menjadi populasi sasaran
dalam penelitian ini.
Tabel 4. 2 Populasi Sasaran Penelitian.
NO Kode
Emiten Bidang usaha Nama Emiten
1 ADES
Minuman dan Makanan
Ringan
Akasha Wira International Tbk
2 AKPI Plastik dan Kemasan Argha Karya Prima Industry Tbk
3 ALDO Kertas dan Pulp Alkindo Naratama Tbk
4 ALKA Logam, Besi atau sejenisnya Alaska Industrindo Tbk
5 ALMI Logam, Besi atau sejenisnya Alumindo Light Metal Industry Tbk
6 AMFG Kaca dan Porselin Asahimas Flat Glass Tbk
7 APLI Plastik dan Kemasan Asiaplast Industries Tbk
8 ARNA Kaca dan Porselin Arwana Citra Mulia Tbk
9 AUTO Otomotif dan komponen Astra Auto Part Tbk
10 BAJA Logam, Besi atau sejenisnya Saranacentral Bajatama Tbk
11 BATA Sepatu dan Sandal Sepatu Bata Tbk
12 BRNA Plastik dan Kemasan Berlina Tbk
13 BTON Logam, Besi atau sejenisnya Beton Jaya Manunggal Tbk
14 BUDI Kimia Budi Acid Jaya Tbk
15 CEKA Makanan dan Minuman Cahaya Kalbar Tbk
16 CPIN Pakan Ternak Charoen Pokphand Indonesia Tbk
17 DAJK Kertas dan Pulp Dwi Aneka Jaya Kemasindo Tbk
18 DLTA Makanan dan Minuman Delta Djakarta Tbk
19 DPNS Kimia Duta Pertiwi Nusantara
20 DVLA Farmasi Darya Varia Laboratoria Tbk
21 EKAD Kimia Ekadharma International Tbk
22 ERTX Garmen dan Tekstil Eratex Djaja Tbk
23 FASW Kertas dan Pulp Fajar Surya Wisesa Tbk
24 GJTL Otomotif dan komponen Gajah Tunggal Tbk
25 HMSP Sepatu dan Sandal HM Sampoerna Tbk
26 ICBP Makanan dan Minuman Indofood CBP Sukses Makmur Tbk
27 IGAR Plastik dan Kemasan Champion Pasific Indonesia Tbk
28 IKAI Kaca dan Porselin Inti Keramik Alam Asri Industri Tbk
29 INAF Farmasi Indofarma Tbk
30 INAI Logam, Besi atau sejenisnya Indal Aluminium Industry Tbk
31 INCI Kimia Intan Wijaya International Tbk
32 INDS Otomotif dan komponen Indospring Tbk
33 INTP Semen Indocement Tunggal Prakasa Tbk
34 JECC Kabel Jembo Cable Company Tbk
35 JPFA Pakan Ternak Japfa Comfeed Indonesia Tbk
36 JPRS Logam, Besi atau sejenisnya Jaya Pari Steel Tbk
37 KBLI Kabel KMI Wire and Cable Tbk
38 KBLM Kabel Kabelindo Murni Tbk
39 KIAS Kaca dan Porselin Keramika Indonesia Assosiasi Tbk
40 KICI Peralatan Rumah Tangga Kedaung Indag Can Tbk
41 KLBF Farmasi Kalbe Farma Tbk
42 LION Logam, Besi atau sejenisnya Lion Metal Works Tbk
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
37
Tabel 4. 2 Populasi Sasaran Penelitian (Lanjutan).
NO Kode
Emiten Bidang Usaha Nama Emiten
43 LMPI Peralatan Rumah Tangga Langgeng Makmur Industry Tbk
44 LMSH Logam, Besi atau sejenisnya Lionmesh Prima Tbk
45 MERK Farmasi Merck Tbk
46 MLBI Makanan dan Minuman Multi Bintang Indonesia Tbk
47 MLIA Kaca dan Porselin Mulia Industrindo Tbk
48 MRAT Kosmetik dan kebutuhan RT Mustika Ratu Tbk
49 MYOR Makanan dan Minuman Mayora Indah Tbk
50 NIPS Otomotif dan komponen Nippres Tbk
51 PICO Logam, Besi atau sejenisnya Pelangi Indah Canindo Tbk
52 PRAS Otomotif dan komponen Prima Alloy Steel Universal Tbk
53 PYFA Farmasi Pyridam Farma Tbk
54 RICY Garmen dan Tekstil Ricky Putra Globalindo Tbk
55 ROTI Makanan dan Minuman Nippon Indosari Corpindo Tbk
56 SCCO Kabel
Supreme Cable Manufacturing &
Commerce Tbk
57 SIAP Plastik dan Kemasan Sekawan Intipratama Tbk
58 SIMA Plastik dan Kemasan Siwani Makmur Tbk
59 SKBM Makanan dan Minuman Sekar Bumi Tbk
60 SKLT Makanan dan Minuman Sekar Laut Tbk
61 SMBR Semen
Semen Baturaja Tunggal Prakasa
Tbk
62 SMCB Semen Holcim Indonesia Tbk
63 SMSM Otomotif dan komponen Selamat Sempurna Tbk
64 SPMA Kertas dan Pulp Suparma Tbk
65 SQBB Farmasi
Taisho Pharmaceutical Indonesia
Tbk
66 SRSN Kimia Indo Acitama Tbk
67 STAR Garmen dan Tekstil Star Petrcohem Tbk
68 STTP Makanan dan Minuman Siantar Top Tbk
69 TCID Kosmetik dan kebutuhan RT Mandom Indonesia Tbk
70 TOTO Kaca dan Porselin Surya Toto Indonesia Tbk
71 TRIS Garmen dan Tekstil Trisula internatinational Tbk
72 TRST Plastik dan Kemasan Trias Sentosa Tbk
73 TSPC Farmasi Tempo Scan Pasific Tbk
74 UNIT Garmen dan Tekstil Nusantara Inti Corpora Tbk
75 WIIM Sepatu dan Sandal Wismilak Inti Makmur Tbk
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
38
BAB V
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Data
1. Pengumpulan Data
Data mengenai ukuran perusahaan yang berupa total aset dapat dilihat
pada bagian lampiran. Data mengenai leverage dengan proksi debt to
equity ratio (DER) dapat dilihat pada bagian lampiran. Data mengenai
profitabilitas dengan proksi return on invesment (ROI) dapat dilihat pada
bagian lampiran. Data mengenai manajemen laba berupa total aset,
operating cash flows,piutang usaha, penjualan bersih, laba bersih, dan
property, plant, and equiptment dapat dilihat pada bagian lampiran.
2. Perhitungan ukuran perusahaan
Ukuran perusahaan diukur menggunakan total aset perusahaan yang dapat
dilihat pada tabel 5.1:
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
39
Tabel 5. 1 Perhitungan ukuran perusahaan dengan Total aset
NO KODE
Total Aset
NO KODE
Total Aset
2014 2014
1 ADES 504.865.000.000 39 KIAS 2.352.542.603.065
2 AKPI 2.227.042.590.000 40 KICI 96.745.744.221
3 ALDO 356.814.265.668 41 KLBF 12.425.032.367.729
4 ALKA 244.879.397.000 42 LION 600.102.716.315
5 ALMI 3.212.438.981.224 43 LMPI 808.892.238.344
6 AMFG 3.918.391.000.000 44 LMSH 139.915.598.255
7 APLI 273.126.657.794 45 MERK 716.599.526.000
8 ARNA 1.259.175.442.875 46 MLBI 2.231.051.000.000
9 AUTO 14.380.926.000.000 47 MLIA 7.215.152.320.000
10 BAJA 974.632.970.453 48 MRAT 498.786.376.745
11 BATA 774.891.087.000 49 MYOR 10.291.108.029.334
12 BRNA 1.334.085.916.000 50 NIPS 1.206.854.399.000
13 BTON 174.157.547.015 51 PICO 626.626.507.164
14 BUDI 2.476.982.000.000 52 PRAS 1.286.827.899.805
15 CEKA 1.284.150.037.341 53 PYFA 172.736.624.689
16 CPIN 20.862.439.000.000 54 RICY 1.170.752.424.106
17 DAJK 1.902.696.164.000 55 ROTI 2.142.894.276.216
18 DLTA 991.947.134.000 56 SCCO 1.656.007.190.010
19 DPNS 268.877.322.944 57 SIAP 4.979.635.925.000
20 DVLA 1.236.247.525.000 58 SIMA 62.607.762.222
21 EKAD 411.348.790.570 59 SKBM 649.534.031.113
22 ERTX 775.917.827.931 60 SKLT 331.574.891.637
23 FASW 5.581.000.723.345 61 SMBR 2.926.360.857.000
24 GJTL 16.042.897.000.000 62 SMCB 17.195.352.000.000
25 HMSP 28.380.630.000.000 63 SMSM 1.749.395.000.000
26 ICBP 24.910.211.000.000 64 SPMA 2.091.957.078.669
27 IGAR 349.894.783.575 65 SQBB 459.352.720.000
28 IKAI 518.546.655.125 66 SRSN 463.347.124.000
29 INAF 1.248.343.275.406 67 STAR 775.917.827.931
30 INAI 897.281.657.710 68 STTP 1.700.204.093.895
31 INCI 147.992.617.351 69 TCID 1.853.235.343.636
32 INDS 2.282.666.078.493 70 TOTO 2.027.288.693.678
33 INTP 28.884.973.000.000 71 TRIS 523.900.642.605
34 JECC 1.062.476.023.000 72 TRST 3.261.285.495.052
35 JPFA 15.730.435.000.000 73 TSPC 5.592.730.492.960
36 JPRS 370.967.708.751 74 UNIT 440.727.374.151
37 KBLI 1.337.351.473.763 75 WIIM 1.332.907.675.785
38 KBLM 647.696.854.298
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
40
3. Perhitungan Leverage
Leverage diproksikan dengan debt to equity ratio. DER dihitung dengan
menggunakan rumus:
DER =
Tabel 5. 2 Perhitungan Leverage dengan debt to equity ratio
NO KODE Total Hutang Total Equity DER
2014 (1) 2014 (2) (1/2)
1 ADES 209.066.000.000 504.865.000.000 0,41
2 AKPI 1.191.196.937.000 1.035.845.653.000 1,15
3 ALDO 197.391.610.046 159.422.655.622 1,24
4 ALKA 181.643.493.000 63.235.904.000 2,87
5 ALMI 2.571.403.202.989 3.212.438.981.224 0,80
6 AMFG 733.749.000.000 3.184.642.000.000 0,23
7 APLI 47.868.731.692 225.257.926.102 0,21
8 ARNA 346.944.901.743 912.230.541.132 0,38
9 AUTO 4.244.369.000.000 10.136.557.000.000 0,42
10 BAJA 786.309.001.839 188.323.968.614 4,18
11 BATA 345.775.482.000 429.115.605.000 0,81
12 BRNA 967.711.101.000 366.374.815.000 2,64
13 BTON 27.517.328.111 146.640.218.904 0,19
14 BUDI 1.563.631.000.000 913.351.000.000 1,71
15 CEKA 746.598.865.219 537.551.172.122 1,39
16 CPIN 9.919.150.000.000 10.943.289.000.000 0,91
17 DAJK 678.825.319.000 1.065.619.060.000 0,64
18 DLTA 227.473.881.000 764.473.253.000 0,30
19 DPNS 32.794.800.672 236.082.522.272 0,14
20 DVLA 273.816.042.000 962.431.483.000 0,28
21 EKAD 138.149.558.606 273.199.231.964 0,51
22 ERTX 285.744.500.913 490.173.327.018 0,58
23 FASW 3.936.322.827.206 1.644.677.896.139 2,39
24 GJTL 10.059.605.000.000 5.983.292.000.000 1,68
25 HMSP 14.882.516.000.000 13.498.114.000.000 1,10
26 ICBP 9.870.264.000.000 15.039.947.000.000 0,66
27 IGAR 86.443.556.430 263.451.227.145 0,33
28 IKAI 339.889.432.972 178.657.222.154 1,90
29 INAF 656.380.082.912 591.963.192.495 1,11
30 INAI 751.439.553.825 145.842.103.885 5,15
31 INCI 10.872.710.103 137.119.907.248 0,08
32 INDS 454.347.526.616 1.828.318.551.877 0,25
33 INTP 4.100.172.000.000 24.784.801.000.000 0,17
34 JECC 891.120.969.000 171.355.054.000 5,20
35 JPFA 10.440.441.000.000 5.289.994.000.000 1,97
36 JPRS 15.334.844.453 355.632.864.298 0,04
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
41
Tabel 5. 2 Perhitungan debt to equity ratio (Lanjutan).
NO KODE Total Hutang Total Equity DER
2014 (1) 2014 (2) (½)
37 KBLI 396.594.755.312 940.756.718.451 0,42
38 KBLM 357.408.981.156 290.287.873.142 1,23
39 KIAS 235.745.579.997 2.116.797.023.068 0,11
40 KICI 18.065.657.377 78.680.086.844 0,23
41 KLBF 2.607.556.689.283 9.817.475.678.446 0,27
42 LION 156.123.759.272 443.978.957.043 0,35
43 LMPI 409.761.454.151 399.130.784.193 1,03
44 LMSH 23.964.388.443 115.951.209.812 0,21
45 MERK 162.908.670.000 553.690.856.000 0,29
46 MLBI 1.677.254.000.000 553.797.000.000 3,03
47 MLIA 5.893.580.221.000 1.321.572.099.000 4,46
48 MRAT 114.841.797.856 383.944.578.889 0,30
49 MYOR 6.190.553.036.545 4.100.554.992.789 1,51
50 NIPS 630.960.175.000 575.894.224.000 1,10
51 PICO 395.525.304.553 231.101.202.611 1,71
52 PRAS 601.006.310.349 685.821.589.456 0,88
53 PYFA 76.177.686.068 96.558.938.621 0,79
54 RICY 774.439.342.861 396.313.081.245 1,95
55 ROTI 1.182.771.921.472 960.122.354.744 1,23
56 SCCO 841.614.670.129 814.392.519.881 1,03
57 SIAP 221.617.172.000 4.758.018.752.000 0,05
58 SIMA 31.210.008.707 31.397.753.515 0,99
59 SKBM 331.624.254.750 317.909.776.363 1,04
60 SKLT 178.206.785.017 153.368.106.620 1,16
61 SMBR 209.113.746.000 2.717.247.111.000 0,08
62 SMCB 8.436.760.000.000 8.758.592.000.000 0,96
63 SMSM 602.558.000.000 1.146.837.000.000 0,53
64 SPMA 1.287.357.023.670 804.600.054.999 1,60
65 SQBB 90.473.777.000 368.878.943.000 0,25
66 SRSN 134.510.685.000 328.835.439.000 0,41
67 STAR 285.744.500.913 490.173.327.018 0,58
68 STTP 882.610.280.834 817.593.813.061 1,08
69 TCID 569.730.901.368 1.283.504.442.268 0,44
70 TOTO 796.296.371.054 1.231.192.322.624 0,65
71 TRIS 214.390.227.222 309.510.415.383 0,69
72 TRST 1.499.792.311.890 1.761.493.183.162 0,85
73 TSPC 1.460.391.494.410 4.132.338.998.550 0,35
74 UNIT 199.073.815.553 241.653.558.598 0,82
75 WIIM 478.482.577.195 854.425.098.590 0,56
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
42
4. Perhitungan Profitabilitas
Profitabilitas diproksikan dengan return on investment (ROI).
ROI dihitung dengan menggunakan rumus:
ROI =
x 100%
Tabel 5. 3 Perhitungan Profitabilitas dengan Return on Investment
(%)
NO KODE Net income Total Aset ROI
2014 (1) 2014 (2) (1/2)
1 ADES 31.021.000.000 504.865.000.000 6,14
2 AKPI 34.690.704.000 2.227.042.590.000 1,56
3 ALDO 21.061.034.612 356.814.265.668 5,90
4 ALKA 2.659.254.000 244.879.397.000 1,09
5 ALMI 1.634.820.237 3.212.438.981.224 0,05
6 AMFG 458.635.000.000 3.918.391.000.000 11,70
7 APLI 9.626.571.647 273.126.657.794 3,52
8 ARNA 261.651.053.219 1.259.175.442.875 20,78
9 AUTO 956.409.000.000 14.380.926.000.000 6,65
10 BAJA 14.077.852.427 974.632.970.453 1,44
11 BATA 70.781.440.000 774.891.087.000 9,13
12 BRNA 60.493.636.000 1.334.085.916.000 4,53
13 BTON 7.630.330.090 174.157.547.015 4,38
14 BUDI 28.499.000.000 2.476.982.000.000 1,15
15 CEKA 41.001.414.954 1.284.150.037.341 3,19
16 CPIN 1.746.644.000.000 20.862.439.000.000 8,37
17 DAJK 90.592.575.000 1.902.696.164.000 4,76
18 DLTA 288.073.432.000 991.947.134.000 29,04
19 DPNS 14.519.866.284 268.877.322.944 5,40
20 DVLA 80.929.476.000 1.236.247.525.000 6,55
21 EKAD 40.756.078.282 411.348.790.570 9,91
22 ERTX 348.916.778 775.917.827.931 0,04
23 FASW 86.745.854.950 5.581.000.723.345 1,55
24 GJTL 269.868.000.000 16.042.897.000.000 1,68
25 HMSP 10.181.083.000.000 28.380.630.000.000 35,87
26 ICBP 2.531.681.000.000 24.910.211.000.000 10,16
27 IGAR 54.898.874.758 349.894.783.575 15,69
28 IKAI 26.511.071.474 518.546.655.125 5,11
29 INAF 1.164.824.606 1.248.343.275.406 0,09
30 INAI 22.058.700.759 897.281.657.710 2,46
31 INCI 11.028.221.012 147.992.617.351 7,45
32 INDS 127.657.349.869 2.282.666.078.493 5,59
33 INTP 5.274.009.000.000 28.884.973.000.000 18,26
34 JECC 23.844.710.000 1.062.476.023.000 2,24
35 JPFA 384.846.000.000 15.730.435.000.000 2,45
36 JPRS 13.693.234.452 370.967.708.751 3,69
37 KBLI 70.080.135.740 1.337.351.473.763 5,24
38 KBLM 20.623.713.329 647.696.854.298 3,18
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
43
Tabel 5. 3 Perhitungan Profitabilitas dengan Return on Investment
(%) (Lanjutan)
NO KODE Net Income Total Aset ROI
2014 (1) 2014 (2) (1/2)
39 KIAS 92.239.403.158 2.352.542.603.065 3,92
40 KICI 4.703.508.241 96.745.744.221 4,86
41 KLBF 2.121.090.581.630 12.425.032.367.729 17,07
42 LION 49.001.630.102 600.102.716.315 8,17
43 LMPI 1.710.590.575 808.892.238.344 0,21
44 LMSH 7.403.115.436 139.915.598.255 5,29
45 MERK 181.472.234.000 716.599.526.000 25,32
46 MLBI 794.883.000.000 2.231.051.000.000 35,63
47 MLIA 125.013.335.000 7.215.152.320.000 1,73
48 MRAT 7.371.973.842 498.786.376.745 1,48
49 MYOR 409.824.768.594 10.291.108.029.334 3,98
50 NIPS 50.134.988.000 1.206.854.399.000 4,15
51 PICO 16.153.616.369 626.626.507.164 2,58
52 PRAS 11.340.527.608 1.286.827.899.805 0,88
53 PYFA 2.657.665.405 172.736.624.689 1,54
54 RICY 15.111.531.641 1.170.752.424.106 1,29
55 ROTI 188.577.521.074 2.142.894.276.216 8,80
56 SCCO 137.618.900.727 1.656.007.190.010 8,31
57 SIAP 7.382.322.000 4.979.635.925.000 0,15
58 SIMA 1.378.596.138 62.607.762.222 2,20
59 SKBM 89.115.994.107 649.534.031.113 13,72
60 SKLT 16.480.714.984 331.574.891.637 4,97
61 SMBR 328.336.316.000 2.926.360.857.000 11,22
62 SMCB 668.869.000.000 17.195.352.000.000 3,89
63 SMSM 420.436.000.000 1.749.395.000.000 24,03
64 SPMA 48.602.721.399 2.091.957.078.669 2,32
65 SQBB 164.808.009.000 459.352.720.000 35,88
66 SRSN 14.456.260.000 463.347.124.000 3,12
67 STAR 348.916.778 775.917.827.931 0,04
68 STTP 123.465.403.948 1.700.204.093.895 7,26
69 TCID 174.314.394.101 1.853.235.343.636 9,41
70 TOTO 293.803.908.949 2.027.288.693.678 14,49
71 TRIS 35.944.155.042 523.900.642.605 6,86
72 TRST 30.084.477.143 3.261.285.495.052 0,92
73 TSPC 584.293.062.124 5.592.730.492.960 10,45
74 UNIT 396.296.296 440.727.374.151 0,09
75 WIIM 112.304.822.060 1.332.907.675.785 8,43
Sumber: data sekunder yang diolah,2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
44
5. Perhitungan Manajemen Laba
Tabel 5. 4 Perhitugan Manajemen Laba berdasarkan DA
(Discretionary Accruals)
NO KODE DA
NO KODE DA
2014 2014
1 ADES -0,15333 39 KIAS 0,059573
2 AKPI -0,14498 40 KICI 0,03553
3 ALDO 0,059612 41 KLBF -0,01102
4 ALKA 0,034272 42 LION -0,02221
5 ALMI 0,324161 43 LMPI 0,03452
6 AMFG -0,01606 44 LMSH 0,00045
7 APLI -0,01126 45 MERK -0,15676
8 ARNA 0,043234 46 MLBI 0,015708
9 AUTO 0,058924 47 MLIA -0,00424
10 BAJA 0,104805 48 MRAT 0,060827
11 BATA 0,018833 49 MYOR 0,130715
12 BRNA -0,14041 50 NIPS -0,06367
13 BTON 0,015852 51 PICO -0,00067
14 BUDI 0,036024 52 PRAS 0,038926
15 CEKA 0,071641 53 PYFA 0,021941
16 CPIN 0,108797 54 RICY -0,03007
17 DAJK 0,275454 55 ROTI -0,05999
18 DLTA 0,149682 56 SCCO 0,056476
19 DPNS 0,036275 57 SIAP -0,42559
20 DVLA -0,00558 58 SIMA -0,04878
21 EKAD 0,090811 59 SKBM 0,074212
22 ERTX 0,076282 60 SKLT -0,03515
23 FASW -0,18548 61 SMBR 0,02785
24 GJTL 0,034352 62 SMCB -0,01367
25 HMSP -0,04215 63 SMSM -0,01459
26 ICBP -0,06995 64 SPMA 0,049708
27 IGAR 0,069528 65 SQBB 0,004306
28 IKAI 0,122026 66 SRSN 0,009404
29 INAF -0,09815 67 STAR 0,076282
30 INAI -0,1108 68 STTP -0,04845
31 INCI 0,137551 69 TCID 0,054315
32 INDS 0,056364 70 TOTO 0,000447
33 INTP 0,02126 71 TRIS 0,082918
34 JECC -0,0088 72 TRST -0,04029
35 JPFA -0,07425 73 TSPC 0,018461
36 JPRS 0,209124 74 UNIT -0,0011
37 KBLI -0,03988 75 WIIM 0,064756
38 KBLM 0,069395
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
45
6. Pengklasifikasian Data
a. Data Manajemen Laba
Tabel dibawah ini merupakan hasil pengklasifikasian data manajemen
laba menjadi 2 kategori, Income minimization dan Income
maximization.
Tabel 5. 5 Pengklasifikasin income minimization dan income
maximization.
NO KODE DA
NO KODE DA
Min Max Min Max
1 ADES 2 - 29 INAF 2 -
2 AKPI 2 - 30 INAI 2 -
3 ALDO - 1 31 INCI - 1
4 ALKA - 1 32 INDS - 1
5 ALMI - 1 33 INTP - 1
6 AMFG 2 - 34 JECC 2 -
7 APLI 2 - 35 JPFA 2 -
8 ARNA - 1 36 JPRS - 1
9 AUTO - 1 37 KBLI 2 -
10 BAJA - 1 38 KBLM - 1
11 BATA - 1 39 KIAS - 1
12 BRNA 2 - 40 KICI - 1
13 BTON - 1 41 KLBF 2 -
14 BUDI - 1 42 LION 2 -
15 CEKA - 1 43 LMPI - 1
16 CPIN - 1 44 LMSH - 1
17 DAJK - 1 45 MERK 2
18 DLTA - 1 46 MLBI - 1
19 DPNS - 1 47 MLIA 2 -
20 DVLA 2 - 48 MRAT - 1
21 EKAD - 1 49 MYOR - 1
22 ERTX - 1 50 NIPS 2 -
23 FASW 2 - 51 PICO 2 -
24 GJTL - 1 52 PRAS - 1
25 HMSP 2 - 53 PYFA - 1
26 ICBP 2 - 54 RICY 2 -
27 IGAR - 1 55 ROTI 2 -
28 IKAI - 1 56 SCCO - 1
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
46
Tabel 5. 5 Pengklasifikasin income minimization dan income
maximization (Lanjutan)
NO KODE DA
NO KODE DA
Min Max Min Max
57 SIAP 2 - 67 STAR - 1
58 SIMA 2 - 68 STTP 2 -
59 SKBM - 1 69 TCID - 1
60 SKLT 2 - 70 TOTO - 1
61 SMBR - 1 71 TRIS - 1
62 SMCB 2 - 72 TRST 2 -
63 SMSM 2 - 73 TSPC - 1
64 SPMA - 1 74 UNIT 2 -
65 SQBB - 1 75 WIIM - 1
66 SRSN - 1
Sumber: data sekunder yang diolah 2016
Keterangan
1 = Income maximization
2 = Income minimization
Kemudian data manajemen laba diklasifikasikan lagi untuk mengukur
tinggi rendahnya manajemen laba dalam suatu perusahaan.
Tabel 5. 6 Pengklasifikasian manajemen laba Income minimization
NO KODE
Income
minimization
NO KODE
Income
minimization
2014 2014
1 ADES 2 16 LION 3
2 AKPI 2 17 MERK 2
3 AMFG 3 18 MLIA 3
4 APLI 3 19 NIPS 3
5 BRNA 2 20 PICO 3
6 DVLA 3 21 RICY 3
7 FASW 2 22 ROTI 3
8 HMSP 3 23 SIAP 1
9 ICBP 3 24 SIMA 3
10 INAF 3 25 SKLT 3
11 INAI 2 26 SMCB 3
12 JECC 3 27 SMSM 3
13 JPFA 3 28 STTP 3
14 KBLI 3 29 TRST 3
15 KLBF 3 30 UNIT 3
Sumber: Data sekunder yang diolah 2016
Keterangan
Rendah (1) = -0,50 - ≤ -0,20
Sedang (2) = > -0,20 - ≤ -0,10
Tinggi (3) = > -0,10 – ≤ 0,01
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
47
Tabel 5. 7 Pengklasifikasian manajemen laba dengan Income
maximization.
NO KODE
Income
maximization
NO KODE
Income
maximization
2014 2014
1 ALDO 1 24 KBLM 1
2 ALKA 1 25 KIAS 1
3 ALMI 3 26 KICI 1
4 ARNA 1 27 LMPI 1
5 AUTO 1 28 LMSH 1
6 BAJA 2 29 MLBI 1
7 BATA 1 30 MRAT 1
8 BTON 1 31 MYOR 2
9 BUDI 1 32 PRAS 1
10 CEKA 1 33 PYFA 1
11 CPIN 2 34 SCCO 1
12 DAJK 3 35 SKBM 1
13 DLTA 2 36 SMBR 1
14 DPNS 1 37 SPMA 1
15 EKAD 1 38 SQBB 1
16 ERTX 1 39 SRSN 1
17 GJTL 1 40 STAR 1
18 IGAR 1 41 TCID 1
19 IKAI 2 42 TOTO 1
20 INCI 2 43 TRIS 1
21 INDS 1 44 TSPC 1
22 INTP 1 45 WIIM 1
23 JPRS 3
Sumber: Data sekunder yang diolah 2016
Keterangan
Rendah (1) = 0,00 - ≤ 0,10
Sedang (2) = > 0,10 - ≤ 0,20
Tinggi (3) = > 0,20 - ≤ 0,40
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
48
b. Data Ukuran Perusahaan
Tabel 5. 8 Pengklasifikasian Ukuran Perusahaan dengan Total
Aset.
NO KODE Total Aset
NO KODE Total Aset
2014 2014
1 ADES 1 39 KIAS 1
2 AKPI 1 40 KICI 1
3 ALDO 1 41 KLBF 3
4 ALKA 1 42 LION 1
5 ALMI 1 43 LMPI 1
6 AMFG 1 44 LMSH 1
7 APLI 1 45 MERK 1
8 ARNA 1 46 MLBI 1
9 AUTO 3 47 MLIA 2
10 BAJA 1 48 MRAT 1
11 BATA 1 49 MYOR 3
12 BRNA 1 50 NIPS 1
13 BTON 1 51 PICO 1
14 BUDI 1 52 PRAS 1
15 CEKA 1 53 PYFA 1
16 CPIN 4 54 RICY 1
17 DAJK 1 55 ROTI 1
18 DLTA 1 56 SCCO 1
19 DPNS 1 57 SIAP 1
20 DVLA 1 58 SIMA 1
21 EKAD 1 59 SKBM 1
22 ERTX 1 60 SKLT 1
23 FASW 2 61 SMBR 1
24 GJTL 4 62 SMCB 4
25 HMSP 4 63 SMSM 1
26 ICBP 4 64 SPMA 1
27 IGAR 1 65 SQBB 1
28 IKAI 1 66 SRSN 1
29 INAF 1 67 STAR 1
30 INAI 1 68 STTP 1
31 INCI 1 69 TCID 1
32 INDS 1 70 TOTO 1
33 INTP 4 71 TRIS 1
34 JECC 1 72 TRST 1
35 JPFA 4 73 TSPC 2
36 JPRS 1 74 UNIT 1
37 KBLI 1 75 WIIM 1
38 KBLM 1
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Keterangan (milyar rupiah)
Sangat Rendah (1) = Rp 0 – Rp 5.000
Rendah (2) = > Rp 5.000 – ≤ Rp 10.000
Tinggi (3) = > Rp 10.000 - ≤ Rp 15.000
Sangat Tinggi (4) = > Rp 15.000
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
49
c. Data Leverage
Tabel 5. 9 Pengklasifikasian data Leverage dengan debt to equity
ratio.
NO KODE DER
NO KODE DER
2014 2014
1 ADES 1 39 KIAS 1
2 AKPI 2 40 KICI 1
3 ALDO 2 41 KLBF 1
4 ALKA 3 42 LION 1
5 ALMI 1 43 LMPI 2
6 AMFG 1 44 LMSH 1
7 APLI 1 45 MERK 1
8 ARNA 1 46 MLBI 4
9 AUTO 1 47 MLIA 4
10 BAJA 4 48 MRAT 1
11 BATA 1 49 MYOR 2
12 BRNA 3 50 NIPS 2
13 BTON 1 51 PICO 2
14 BUDI 2 52 PRAS 1
15 CEKA 2 53 PYFA 1
16 CPIN 1 54 RICY 2
17 DAJK 1 55 ROTI 2
18 DLTA 1 56 SCCO 2
19 DPNS 1 57 SIAP 1
20 DVLA 1 58 SIMA 1
21 EKAD 1 59 SKBM 2
22 ERTX 1 60 SKLT 2
23 FASW 3 61 SMBR 1
24 GJTL 2 62 SMCB 1
25 HMSP 2 63 SMSM 1
26 ICBP 1 64 SPMA 2
27 IGAR 1 65 SQBB 1
28 IKAI 2 66 SRSN 1
29 INAF 2 67 STAR 1
30 INAI 4 68 STTP 2
31 INCI 1 69 TCID 1
32 INDS 1 70 TOTO 1
33 INTP 1 71 TRIS 1
34 JECC 4 72 TRST 1
35 JPFA 2 73 TSPC 1
36 JPRS 1 74 UNIT 1
37 KBLI 1 75 WIIM 1
38 KBLM 2
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Keterangan
Sangat Rendah (1) = 0,00 - ≤ 1,00
Rendah (2) = > 1,00 - ≤ 2,00
Tinggi (3) = > 2,00 - ≤ 3,00
Sangat Tinggi (4) = >3,00
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
50
d. Data Profitabilitas
Tabel 5. 10 Pengklasifikasian Profitabilitas dengan return on
investment (ROI).
NO KODE ROI
NO KODE ROI
2014 2014
1 ADES 1 39 KIAS 1
2 AKPI 1 40 KICI 1
3 ALDO 1 41 KLBF 2
4 ALKA 1 42 LION 1
5 ALMI 1 43 LMPI 1
6 AMFG 2 44 LMSH 1
7 APLI 1 45 MERK 3
8 ARNA 3 46 MLBI 4
9 AUTO 1 47 MLIA 1
10 BAJA 1 48 MRAT 1
11 BATA 1 49 MYOR 1
12 BRNA 1 50 NIPS 1
13 BTON 1 51 PICO 1
14 BUDI 1 52 PRAS 1
15 CEKA 1 53 PYFA 1
16 CPIN 1 54 RICY 1
17 DAJK 1 55 ROTI 1
18 DLTA 3 56 SCCO 1
19 DPNS 1 57 SIAP 1
20 DVLA 1 58 SIMA 1
21 EKAD 1 59 SKBM 2
22 ERTX 1 60 SKLT 1
23 FASW 1 61 SMBR 2
24 GJTL 1 62 SMCB 1
25 HMSP 4 63 SMSM 3
26 ICBP 2 64 SPMA 1
27 IGAR 2 65 SQBB 4
28 IKAI 1 66 SRSN 1
29 INAF 1 67 STAR 1
30 INAI 1 68 STTP 1
31 INCI 1 69 TCID 1
32 INDS 1 70 TOTO 2
33 INTP 2 71 TRIS 1
34 JECC 1 72 TRST 1
35 JPFA 1 73 TSPC 2
36 JPRS 1 74 UNIT 1
37 KBLI 1 75 WIIM 1
38 KBLM 1
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Keterangan
Sangat Rendah (1) = 0,00 - ≤ 10,00 Tinggi (3) = > 20,00 - ≤ 30,00
Rendah (2) = > 10,00 - ≤ 20,00 Sangat Tinggi (4) = >30,00
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
51
7. Pengujian Statistik Deskriptif
Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan program IBM
SPSS Statistics 23. Hasil pengujian statistik deskriptif variabel manajemen
laba, ukuran perusahaan, leverage (proksi debt to equity ratio), dan
profitabilitas (proksi return on investment) dapat dijabarkan sebagai
berikut:
a. Statistik Deskriptif Manajemen Laba
Berdasarkan data perhitungan manajemen laba pada tabel 7, pada tahun
2014 terdapat nilai manajemen laba yang bernilai positif dan bernilai
negatif. Manajemen laba yang bernilai negatif berarti perusahaan
melakukan penurunan laba (income minimization) dan manajemen laba
yang bernilai positif berarti perusahaan melakukan peningkatan laba
(income maximization). Berikut ini histogram untuk melihat sebaran
data manajemen laba.
Gambar 5. 1 Histogram Data Mentah Manajemen Laba
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
52
Berdasarkan gambar 5.1, dari 75 perusahaan terdapat 30
perusahan bernilai negatif dan sebanyak 45 perusahaan bernilai positif.
Sumbu horisontal pada gambar 5.1 merupakan tingkat manajemen laba
yang diprosikan dengan discretional accruals. Sumbu vertikal
menunjukan frekuensi jumlah perushaan.
Manajemen laba berskala rasio, semakin menjauhi 0 berarti tingkat
manajemen laba semakin tinggi.
Manajemen laba dengan income minimization dan income
maximization memiliki arah yang berbeda dalam mengukur tingkat
manajemen laba. Income minimization terletak pada sisi sebelah kiri (-)
pada garis bilangan, maka semakin kecil angka manajemen laba tingkat
manajemen laba semakin tinggi. Income maximization terletak pada sisi
sebelah kanan (+) pada garis bilangan maka semakin besar angka
manajemen laba tingkat manajemen laba semakin tinggi.
Manajemen laba diklasifikasikan menjadi 3. Pertama, klasifikasi
manajemen laba menjadi income minimization (kategori 2) dan income
maximization (kategori 1). Kedua klasifikasi manajemen laba dengan
income minimization untuk menentukan tingkat manajemen laba.
Ketiga klasifikasi manajemen laba dengan income maximization untuk
menentukan tingkat manajemen laba. Deskripsi data dan klasifikasi data
income minimization dan income maximization akan dijelaskan dalam
pembahasan berikut.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
53
1) Income minimization
Deskripsi data income minimization disajikan dalam tabel dan
histogram.
Berikut ini tabel yang menunjukkan nilai range, minimum, dan
maximum dari income minimization.
Tabel 5. 11 Nilai Range, Minimum, Maximum Income
minimization Income minimization
Valid 30
Missing 0
Range ,42492
Minimum -,42559
Maximum -,00067
Sumber: data sekunder yang diolah 2016
Berdasarkan tabel 5.11, sebanyak 30 perusahaan dari 75
perusahaan memiliki nilai manajemen laba negatif. Data missing 0
menjelaskan tidak ada nilai atau data yang hilang. Range, perbedaan
jarak antara nilai maksimum dan minimum sebesar 0,42492. Hal ini
menunjukkan bahwa Income minimization memiliki sebaran data
yang luas.
Income minimization dikatakan semakin tinggi apabila angka
discretionary accruals semakin negatif menjauhi 0. Nilai terendah
menjadi nilai tertinggi dalam income minimization. Angka terendah
perhitungan income minimization tersebut diperoleh dari
perhitungan manajemen laba PT Sekawan Intipratama Tbk yang
bernilai negatif sebesar -0,42559 pada tahun 2014.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
54
Nilai tertinggi manajemen laba dengan income minimization
sebesar -0,00067. Nilai tersebut merupakan tingkat manajemen laba
terendah dalam income minimization. Angka tersebut diperoleh dari
perhitungan manajemen laba PT Pelangi Indah Canindo Tbk pada
tahun 2014.
Berikut ini histogram untuk melihat sebaran data income
minimization.
Gambar 5. 2 Histogram Income minimization
Berdasarkan gambar 5.2, sebaran angka manajemen laba
terletak diantara 0 hingga -0,5. Sumbu horizontal menunjukkan
tingkat manajemen laba yang diproksikan dengan discretionary
accruals. Sumbu vertikal menunjukan frekuensi jumlah perusahaan.
Berdasarkan gambar 5.2, data income minimization tidak
terdistribusi normal, karena masih terdapat data yang bernilai kecil
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
55
yang terletak diantara –0,4 hingga -0,5. Berdasarkan gambar 5.2,
income minimization diklasifikasikan dengan kategori sebagai
berikut.
-0,50 - ≤ -0,20 : rendah
> -0,20 - ≤ -0,10 : sedang
> -0,10 – ≤ 0,01 : tinggi
Tabel 5. 12 Klasifikasi Income minimization Income minimization
Frequency Percent
Valid Rendah 1 3,3
Sedang 6 20,0
Tinggi 23 76,7
Total 30 100,0
Sumber : Data sekunder yang diolah 2016
Berdasarakan tabel 5.12 perusahaan yang memiliki kategori
income minimization sangat rendah yaitu sebanyak 1 perusahaan
atau sebesar 3,3% dari total 30 perusahaan. Perusahaan yang meiliki
kategori income minimization sedang yaitu 6 perusahaan atau
sebesar 20% dari total 30 perusahaan. Perusahan yang memiliki
kategori income minimization tinggi yaitu sebanyak 23 perusahaan
atau 76,7% dari 30 perusahaan. Berdasarkan tabel 15 income
minimization terbanyak terdapat pada kategori tinggi, sedangkan
kategori income minimization paling sedikit terdapat pada kategori
rendah.
2) Income maximization
Deskripsi data income maximization disajikan dalam tabel dan
histogram.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
56
Berikut ini tabel 5.13 yang menunjukkan nilai range, minimum dan
maximum dari income maximization.
Tabel 5. 13 Nilai range, minimum, dan maximum income
maximization
Sumber: Data sekunder yang diolah 2016
Berdasarkan tabel 5.13, terdapat 45 income maximization
bernilai positif. Data missing 0 menjelaskan tidak ada nilai atau data
yang hilang. Range, perbedaan jarak antara nilai maksimum dan
minimum sebesar 0,32371. Hal ini menunjukkan bahwa Income
minimization memiliki sebaran data yang luas.
Berbeda dengan income minimization, dalam income
maximization semakin positif menjauhi 0 berarti tingkat manajemen
laba dikatakan semakin tinggi. Nilai terendah tingkat manajemen
laba dengan income maximization sebesar 0,00045. Angka tersebut
diperoleh dari perhitungan manajemen laba PT Lionmesh Prima Tbk
pada tahun 2014. Nilai tertinggi tingkat manajemen laba dengan
income maximization sebesar 0,32416. Angka tersebut diperoleh dari
perhitungan data manajemen laba PT Alumindo Light Metal
Industry Tbk pada tahun 2014.
Income maximization
N Valid 45
Missing 0
Range ,32371
Minimum ,00045
Maximum ,32416
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
57
Berikut ini histogram untuk melihat sebaran data income
maximization.
Gambar 5. 3 Histogram Income maximization
Berdasarkan gambar 5.3, sebaran angka manajemen laba
income maximization terletak diantara 0 hingga 0,4. Sumbu
horizontal menunjukkan tingkat manajemen laba yang diproksikan
dengan discretionary accruals. Sumbu vertikal menunjukkan
frekuensi jumlah perusahaan. Berdasarkan gambar 5.3, data income
maximization tidak terdistribusi normal karena masih terdapat data
yang bernilai besar yang memiliki selisih sangat banyak dengan data
lainnya. Gambar histogram 5.3 menjadi dasar untuk
mengklasifikasikan angka income maximization sesuai dengan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
58
interval yang disajikan dalam histogram. Income maximization
diklasifikasikan dengan kategori sebagai berikut:
0,00 - ≤ 0,10 : rendah
> 0,10 - ≤ 0,20 : sedang
> 0,20 - ≤ 0,40 : tinggi
Berikut ini adalah tabel klasifikasian income maximization.
Tabel 5. 14 Klasifikasi income maximization
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.14, perusahaan yang memiliki kategori
income maximization rendah yaitu sebanyak 36 perusahaan atau
sebanyak 80% dari total 45 perusahaan. Perusahaan yang memiliki
kategori income maximization sedang yaitu sebanyak 6 perusahaan
atau sebanyak 13,3% dari total 45 perusahaan. Perusahaan yang
memiliki kategori income maximization tinggi yaitu sebanyak 3
perusahaan atau sebanyak 6,7% dari total 45 perusahaan.
Berdasarkan tabel 17, kategori income maximization terbanyak
terdapat pada kategori rendah, sedangkan kategori income
maximization paling sedikit terdapat pada kategori tinggi.
b. Statistik Deskriptif Ukuran Perusahaan
Tabel 5.15 merupakan hasil pengujian statistik deskriptif variabel
ukuran perusahaan.
Income maximization
Frequency Percent
Valid Rendah 36 80,0
Sedang 6 13,3
Tinggi 3 6,7
Total 45 100,0
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
59
Tabel 5. 15 Statistik Deskriptif Ukuran Perusahaan Ukuran Perusahaan
N Valid 75
Missing 0
Range 28.822.365.237.778
Minimum 62.607.762.222
Maximum 28.884.973.000.000
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.15, terdapat 75 data valid dan tidak ada data
missing. Data missing 0 menjelaskan tidak ada nilai atau data yang
hilang. Range, perbedaan jarak antara nilai maksimum dan minimum,
sebesar Rp 28.822.365.237.778. hal ini menunjukkan bahwa ukuran
perusahaan memiliki sebaran data yang luas.
Berdasarkan tabel 18, nilai terendah ukuran perusahaan sebesar
Rp 62.607.762.222. Nilai terendah tersebut diperoleh dari perusahaan
Siwani Makmur Tbk pada tahun 2014. Nilai tertinggi ukuran
perusahaan sebesar Rp 28.884.973.000.000. Nilai tersebut diperoleh
dari perusahaan Indocement Tunggal Prakasa Tbk pada tahun 2014.
Berikut ini histogram data ukuran perusahaan.
Gambar 5. 4 Histogram data mentah variabel ukuran perusahaan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
60
Berdasarkan gambar 5.4, sebaran angka ukuran perusahaan
berada diantara 0 hingga 30.000.000.000.000. Sumbu horizontal
menunjukkan tingkat ukuran perusahaan yang diproksikan dengan total
aset. Sumbu vertikal menunjukkan frekuensi jumlah perusahaan.
Berdasarkan gambar 5.4, data ukuran perusahaan tidak terdistribusi
normal, karena terdapat beberapa data yang memiliki selisih nilai yang
tinggi pada kisaran angka 15.000.000.000.000 hingga
30.000.000.000.000. Gambar 5.4 juga menjadi dasar untuk
mengklasifikasikan nilai ukuran perusahaan menjadi 4 kategori dengan
kriteria sebagai berikut (dalam milyar rupiah):
Rp 0 – Rp 5.000 : Sangat Rendah
> Rp 5.000 – ≤ Rp 10.000 : Rendah
> Rp 10.000 - ≤ Rp 15.000 : Tinggi
> Rp 15.000 : Sangat Tinggi
Berikut ini adalah tabel klasifikasi ukuran perusahaan
Tabel 5. 16 Klasifikasi ukuran perusahaan Ukuran Perusahaan
Frequency Percent
Valid Sangat Rendah 62 82,7
Rendah 3 4,0
Tinggi 3 4,0
Sangat Tinggi 7 9,3
Total 75 100,0
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.16, perusahaan yang memiliki kategori
ukuran perusahaan sangat rendah yaitu sebanyak 62 perusahaan atau
sebanyak 82,7% dari total 75 perusahaan. Perusahaan yang memiliki
kategori ukuran perusahaan rendah yaitu sebanyak 3 perusahaan atau
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
61
sebanyak 4% dari total 75 perusahaan. Perusahaan yang memiliki
kategori ukuran perusahaan tinggi yaitu sebanyak 3 perusahaan atau
sebanyak 4% dari total 75 perusahaan. Perusahaan yang memiliki
kategori ukuran perusahaan sangat tinggi yaitu sebanyak 7 perusahaan
atau sebanyak 9,3% dari total 75 perusahaan. Kategori ukuran
perusahaan terbanyak terdapat pada kategori rendah, sedangkan
kategori paling sedikit terdapat pada kategori rendah dan tinggi.
c. Statistik Deskriptif Leverage.
Tabel dibawah ini merupakan hasil pengujian statistik deskriptif
variabel Leverage.
Tabel 5. 17 Statistik Deskriptif Leverage.
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.17, terdapat 75 data valid dan tidak ada data
missing. Data missing 0 menjelaskan tidak ada nilai atau data yang
hilang. Range, perbedaan jarak antara nilai maksimum dan minimum,
sebesar 5,157316. hal ini menunjukkan bahwa ukuran perusahaan
memiliki sebaran data yang luas.
Berdasarkan tabel 5.17, nilai terendah leverage sebesar
0,043120. Nilai terendah tersebut diperoleh dari perusahaan Jaya Pari
Steel Tbk pada tahun 2014. Nilai tertinggi leverage sebesar 5,200436.
Leverage
N Valid 75
Missing 0
Range 5,157316
Minimum ,043120
Maximum 5,200436
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
62
Nilai tersebut diperoleh dari perusahaan Jembo Cable Company Tbk
pada tahun 2014. Berikut ini histogram data leverage.
Gambar 5. 5 Histogram data mentah variabel leverage.
Berdasarkan gambar 5.5, sebaran angka leverage berada
diantara 0 hingga 6,0. Sumbu horizontal menunjukkan tingkat leverage
yang diproksikan dengan debt to equity ratio. Sumbu vertikal
menunjukkan frekuensi jumlah perusahaan. Berdasarkan gambar 5.5,
data leverage tidak terdistribusi normal, karena terdapat beberapa data
yang memiliki selisih nilai yang tinggi pada kisaran angka 4,0 hingga
6,0. Gambar 5.5 juga menjadi dasar untuk mengklasifikasikan nilai
leverage menjadi 4 kategori dengan kriteria sebagai berikut:
0,00 - ≤ 1,00 : Sangat Rendah
> 1,00 - ≤ 2,00 : Rendah
> 2,00 - ≤ 3,00 : Tinggi
>3,00 : Sangat Tinggi
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
63
Berikut ini adalah tabel klasifikasi leverage
Tabel 5. 18 Klasifikasi leverage
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 3.18, perusahaan yang memiliki kategori
leverage sangat rendah yaitu sebanyak 46 perusahaan atau sebanyak
61,3% dari total 75 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori
leverage rendah yaitu sebanyak 21 perusahaan atau sebanyak 28% dari
total 75 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori leverage tinggi
yaitu sebanyak 3 perusahaan atau sebanyak 4% dari total 75
perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori leverage sangat tinggi
yaitu sebanyak 5 perusahaan atau sebanyak 6,7% dari total 75
perusahaan. Kategori leverage terbanyak terdapat pada kategori sangat
rendah, sedangkan kategori paling sedikit terdapat pada kategori tinggi.
d. Statistik Deskriptif Profitabiitas
Tabel 5.19 merupakan hasil pengujian statistik deskriptif variabel
Profitabiitas.
Leverage
Frequency Percent
Valid Sangat Rendah 46 61,3
Rendah 21 28,0
Tinggi 3 4,0
Sangat Tinggi 5 6,7
Total 75 100,0
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
64
Tabel 5. 19 Statistik Deskriptif Profitabiitas.
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.19, terdapat 75 data valid dan tidak ada data
missing. Data missing 0 menjelaskan tidak ada nilai atau data yang
hilang. Range, perbedaan jarak antara nilai maksimum dan minimum,
sebesar 35,83. hal ini menunjukkan bahwa Profitabiitas memiliki
sebaran data yang luas.
Berdasarkan tabel 5.19, nilai terendah Profitabiitas sebesar 0,04.
Nilai terendah tersebut diperoleh dari perusahaan Eratex Djaja Tbk dan
Star Petrcohem Tbk pada tahun 2014. Nilai tertinggi Profitabiitas
sebesar 35,88. Nilai tersebut diperoleh dari perusahaan Taisho
Pharmaceutical Indonesia Tbk pada tahun 2014. Berikut ini histogram
data Profitabiitas.
Gambar 5. 6 Histogram data mentah variabel profitabilitas
ROI
N Valid 75
Missing 0
Range 35,83
Minimum ,04
Maximum 35,88
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
65
Berdasarkan gambar 5.6, sebaran angka profitabilitas berada
diantara 0 hingga 40,00. Sumbu horizontal menunjukkan tingkat
profitabilitas yang diproksikan dengan return on invesment. Sumbu
vertikal menunjukkan frekuensi jumlah perusahaan. Berdasarkan
gambar 5.6, data profitabilitas tidak terdistribusi normal, karena
terdapat beberapa data yang memiliki selisih nilai yang tinggi pada
kisaran angka 30,00 hingga 40,00. Gambar 5.6 juga menjadi dasar
untuk mengklasifikasikan nilai profitabilitas menjadi 4 kategori dengan
kriteria sebagai berikut:
0,00 - ≤ 10,00 : Sangat Rendah
> 10,00 - ≤ 20,00 : Rendah
> 20,00 - ≤ 30,00 : Tinggi
>30,00 : Sangat Tinggi
Berikut ini adalah tabel klasifikasi profitabilitas
Tabel 5. 20 Klasifikasi profitabilitas Profitabilitas
Frequency Percent
Valid Sangat Rendah 59 78,7
Rendah 9 12,0
Tinggi 4 5,3
Sangat Tinggi 3 4,0
Total 75 100,0
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.20, perusahaan yang memiliki kategori
profitabilitas sangat rendah yaitu sebanyak 59 perusahaan atau
sebanyak 78,7% dari total 75 perusahaan. Perusahaan yang memiliki
kategori profitabilitas rendah yaitu sebanyak 9 perusahaan atau
sebanyak 12% dari total 75 perusahaan. Perusahaan yang memiliki
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
66
kategori profitabilitas tinggi yaitu sebanyak 4 perusahaan atau sebanyak
5,3% dari total 75 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori
profitabilitas sangat tinggi yaitu sebanyak 3 perusahaan atau sebanyak
4% dari total 75 perusahaan. Kategori profitabilitas terbanyak terdapat
pada kategori sangat rendah, sedangkan kategori paling sedikit terdapat
pada kategori sangat tinggi.
8. Analisis Tabulasi Silang (Crosstabs).
a. Hubungan antara ukuran perusahaan dan manajemen laba
Analisis tabulasi silang kedua dilakukan untuk menentukan antara
ukuran perusahaan dan manajemen laba. Hubungan antara ukuran
perusahaan dan manajemen laba dilakukan dengan menguji tiga
hubungan. Pertama antara ukuran perusahaan dengan manajemen laba
(income minimization dan income maximization). Kedua hubungan
antara ukuran perusahaan dan income minimization. Ketiga hubungan
antara ukuran perusahaan dan income maximization.
1) Hubungan ukuran perusahaan dan manajemen laba (income
minimization dan income maximization).
Tabel 5.21 merupakan output analisis tabulasi silang ukuran
perusahaan dan manajemen laba (income minimization dan income
maximization).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
67
Tabel 5. 21 Tabulasi silang ukuran perusahaan dan manajemen
laba (income minimization dan income maximization). ukuran perusahaan Total
Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tinggi
Manajemen
Laba
Max
Income
39 1 2 3 45
Min
Income
23 2 1 4 30
Total 62 3 3 7 75
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.21, pada kategori tingkat ukuran
perusahaan sangat rendah terdapat 39 perusahaan melakukan income
maximization, dan sebanyak 23 melakukan income minimization.
Pada kategori tingkat ukuran perusahaan rendah terdapat 1
perusahaan melakukan income maximization, dan sebanyak 2
perusahaan melakukan income minimization. Pada kategori tingkat
ukuran perusahaan tinggi terdapat 2 perusahaan melakukan income
maximization, dan sebanyak 1 perusahaan melakukan income
minimization. Pada kategori tingkat ukuran perusahaan sangat tinggi
terdapat 3 perusahaan melakukan income maximization,dan
sebanyak 7 perusahaan melakukan income minimization. Kekuatan
dan arah hubungan antara ukuran perusahaan dan manajemen laba
dapat dijelaskan dengan tabel symmentric measures berikut ini.
Tabel 5. 22 Symmentric measures ukuran perusahaan dan
manajemen laba (income minimization dan income
maximization)
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation 0,129
N of Valid Cases 75
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
68
Tabel 5.22, menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar 0,129.
Hal in berarti kekuatan hubungan ukuran perusahaan dengan
manajemen laba (income minimization dan income maximization)
sangat lemah. Nilai Spearman’s rho positif, hal ini berarti hubungan
kedua variabel positif.
2) Hubungan ukuran perusahaan dan manajemen laba (income
minimization)
Tabel 5.23 merupakan output analisis tabulasi silang ukuran
perusahaan dan manajemen laba (income minimization).
Tabel 5. 23 Tabulasi silang ukuran perusahaan dan manajemen
laba (income minimization).
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.23, ketika tingkat ukuran perusahaan pada
kategori sangat rendah jumlah perusahaan yang melakukan income
minimization pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu
sebanyak 1, 5, dan 17 perusahaan. Pada kategori ukuran perusahaan
sangat rendah perusahaan banyak melakukan income minimization
pada kategori tinggi. Ketika tingkat ukuran perusahaan pada kategori
rendah jumlah perusahaan yang melakukan income minimization
pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu sebanyak 0,1, dan 1
ukuran perusahaan
Total Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tinggi
Min
DA
Rendah 1 0 0 0 1
Sedang 5 1 0 0 6
Tinggi 17 1 1 4 23
Total 23 2 1 4 30
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
69
perusahaan. Pada kategori ukuran perusahaan rendah perusahaan
banyak melakukan income minimization pada kategori sedang dan
tinggi. Ketika tingkat ukuran perusahaan pada kategori tinggi
perusahaan hanya melakukan income minimization pada kategori
tinggi, yaitu sebanyak 1 perusahaan. Ketika tingkat ukuran
perusahaan pada kategori sangat tinggi perusahaan hanya melakukan
income minimization pada kategori tinggi, yaitu sebanyak 4
perusahaan. Kekuatan dan arah hubungan dapat dijelaskan dengan
tabel 5.24 symmentric measures berikut ini.
Tabel 5. 24 Tabel symmentric measures ukuran perusahaan dan
manajemen laba (income minimization). Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation 0,152
N of Valid Cases 30
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Tabel 5.24, menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar 0,152. Hal ini
berarti kekuatan hubungan ukuran perusahaan dengan manajemen
laba (income minimization) sangat lemah. Nilai Spearman’s rho
positif, hal ini berarti hubungan kedua variabel positif.
3) Hubungan ukuran perusahaan dan manajemen laba (income
maximization)
Tabel 5.25 merupakan output analisis tabulasi silang ukuran
perusahaan dan manajemen laba (income maximization).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
70
Tabel 5. 25 Tabulasi silang ukuran perusahaan dan manajemen
laba (income maximization). Ukuran Perusahaan Total
Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tinggi
Max
DA
Rendah 32 1 1 2 36
Sedang 4 0 1 1 6
Tinggi 3 0 0 0 3
Total 39 1 2 3 45
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.25, ketika tingkat ukuran perusahaan
pada kategori sangat rendah jumlah perusahaan yang melakukan
income maximization pada tingkat kategori rendah hingga tinggi,
yaitu sebanyak 32, 4, dan 3 perusahaan. Pada kategori ukuran
perusahaan sangat rendah perusahaan banyak melakukan income
maximization pada kategori rendah. Ketika tingkat ukuran
perusahaan pada kategori rendah perusahaan hanya melakukan
income maximization pada kategori rendah, yaitu sebanyak 1
perusahaan. Ketika tingkat ukuran perusahaan pada kategori tinggi
jumlah perusahaan yang melakukan income maximization pada
tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu sebanyak 1, 1, dan 0
perusahaan. Pada kategori ukuran perusahaan tinggi perusahaan
banyak melakukan income maximization pada kategori rendah dan
sedang. Ketika tingkat ukuran perusahaan pada kategori sangat
tinggi jumlah perusahaan yang melakukan income maximization
pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu sebanyak 1, 2, dan
0 perusahaan. Pada kategori ukuran perusahaan sangat tinggi
perusahaan banyak melakukan income maximization pada kategori
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
71
rendah dan sedang. Kekuatan dan arah hubungan dapat dijelaskan
dengan tabel symmentric measures berikut ini.
Tabel 5. 26 Tabel symmentric measures ukuran perusahaan dan
manajemen laba (income minimization).
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Tabel 5.26, menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar 0,111. Hal ini
berarti kekuatan hubungan ukuran perusahaan dengan manajemen
laba (income maximization) sangat lemah. Nilai Spearman’s rho
positif, hal ini berarti hubungan kedua variabel positif.
b. Hubungan antara leverage dan manajemen laba
Analisis tabulasi silang kedua dilakukan untuk menentukan
antara leverage dan manajemen laba. Hubungan antara leverage dan
manajemen laba dilakukan dengan menguji tiga hubungan. Pertama
antara leverage dan manajemen laba (income minimization dan income
maximization). Kedua hubungan antara leverage dan income
minimization. Ketiga hubungan antara leverage dan income
maximization.
1) Hubungan leverage dan manajemen laba (income minimization dan
income maximization).
Tabel 5.27 merupakan output analisis tabulasi silang leverage dan
manajemen laba (income minimization dan income maximization).
Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation 0,111
N of Valid Cases 45
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
72
Tabel 5. 27 Tabulasi silang leverage dan manajemen laba (income
minimization dan income maximization). DER Total
Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tinggi
Manajemen
Laba
Max
laba
31 11 1 2 45
Min
laba
15 10 2 3 30
Total 46 21 3 5 75
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.27, pada kategori tingkat leverage sangat
rendah terdapat 31 perusahaan melakukan income maximization, dan
sebanyak 15 melakukan income minimization. Pada kategori tingkat
leverage rendah terdapat 11 perusahaan melakukan income
maximization, dan sebanyak 10 perusahaan melakukan income
minimization. Pada kategori tingkat leverage tinggi terdapat 1
perusahaan melakukan income maximization, dan sebanyak 2
perusahaan melakukan income minimization. Pada kategori tingkat
leverage sangat tinggi terdapat 2 perusahaan melakukan income
maximization,dan sebanyak 3 perusahaan melakukan income
minimization. Kekuatan dan arah hubungan antara leverage dan
manajemen laba dapat dijelaskan dengan tabel symmentric measures
berikut ini.
Tabel 5. 28 Tabel symmentric measures ukuran perusahaan dan
manajemen laba (income minimization dan income
maximization). Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation 0,203
N of Valid Cases 75
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
73
Tabel 5.28, menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar 0,203. Hal ini
berarti kekuatan hubungan leverage dengan manajemen laba (income
minimization dan income maximization) lemah. Nilai Spearman’s
rho positif, hal ini berarti hubungan kedua variabel positif.
2) Hubungan leverage dan manajemen laba (income minimization)
Tabel dibawah ini merupakan output analisis tabulasi silang leverage
dan manajemen laba (income minimization).
Tabel 5. 29 Tabulasi silang leverage dan manajemen laba
(income minimization). Leverage Total
Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tingi
Min DA Rendah 1 0 0 0 1
Sedang 2 1 2 1 6
Tinggi 12 9 0 2 23
Total 15 10 2 3 30
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.29, ketika tingkat leverage pada kategori
sangat rendah jumlah perusahaan yang melakukan income
minimization pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu
sebanyak 1, 2, dan 12 perusahaan. Pada kategori leverage sangat
rendah perusahaan banyak melakukan income minimization pada
kategori tinggi. Ketika tingkat leverage pada kategori rendah jumlah
perusahaan yang melakukan income minimization pada tingkat
kategori rendah hingga tinggi, yaitu sebanyak 0, 1, dan 9 perusahaan.
Pada kategori leverage rendah perusahaan banyak melakukan
income minimization pada kategori tinggi. Ketika tingkat leverage
pada kategori tinggi perusahaan hanya melakukan income
minimization pada kategori sedang, yaitu sebanyak 2 perusahaan.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
74
Ketika tingkat leverage pada kategori sangat tinggi jumlah
perusahaan yang melakukan income minimization pada tingkat
kategori rendah hingga tinggi, yaitu sebanyak 0, 1, dan 2 perusahaan.
Pada kategori leverage sangat tinggi perusahaan banyak melakukan
income minimization pada kategori tinggi. Kekuatan dan arah
hubungan dapat dijelaskan dengan tabel symmentric measures
berikut ini.
Tabel 5. 30 Tabel symmentric measures leverage dan manajemen
laba (income minimization). Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation -0,155
N of Valid Cases 30
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Tabel 5.30 menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar -0,155. Hal
ini berarti kekuatan hubungan leverage dan manajemen laba (income
minimization) sangat lemah. Nilai Spearman’s rho negatif, hal ini
berarti hubungan kedua variabel negatif.
3) Hubungan leverage dan manajemen laba (income maximization)
Tabel dibawah ini merupakan output analisis tabulasi silang leverage
dan manajemen laba (income maximization).
Tabel 5. 31 Tabulasi silang leverage dan manajemen laba
(income maximization). Leverage Total
Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tinggi
Max
DA
Rendah 25 9 1 1 36
Sedang 3 2 0 1 6
Tinggi 3 0 0 0 3
Total 31 11 1 2 45
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
75
Berdasarkan tabel 5.31, ketika tingkat leverage pada kategori
sangat rendah jumlah perusahaan yang melakukan income
maximization pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu
sebanyak 25, 3, dan 3 perusahaan. Pada kategori leverage sangat
rendah perusahaan banyak melakukan income maximization pada
kategori rendah. Ketika tingkat leverage pada kategori rendah
jumlah perusahaan yang melakukan income maximization pada
tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu sebanyak 9, 2, dan 0
perusahaan. Pada kategori leverage rendah perusahaan banyak
melakukan income maximization pada kategori rendah. Ketika
tingkat leverage pada kategori tinggi perusahaan hanya melakukan
income minimization pada kategori rendah, yaitu sebanyak 1
perusahaan. Ketika tingkat leverage pada kategori sangat tinggi
jumlah perusahaan yang melakukan income minimization pada
tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu sebanyak 1, 1, dan 0
perusahaan. Pada kategori leverage sangat tinggi perusahaan banyak
melakukan income minimization pada kategori rendah dan sedang.
Kekuatan dan arah hubungan dapat dijelaskan dengan tabel
symmentric measures berikut ini.
Tabel 5. 32 Tabel symmentric measures leverage dan manajemen
laba (income maximization). Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation 0,015
N of Valid Cases 45
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
76
Tabel 5.32 menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar 0,015. Hal ini
berarti kekuatan hubungan leverage dan manajemen laba (income
maximization) sangat lemah. Nilai Spearman’s rho positif, hal ini
berarti hubungan kedua variabel positif.
c. Hubungan antara profitabilitas dan manajemen laba
Analisis tabulasi silang kedua dilakukan untuk menentukan
antara profitabilitas dan manajemen laba. Hubungan antara
profitabilitas dan manajemen laba dilakukan dengan menguji tiga
hubungan. Pertama antara profitabilitas dan manajemen laba (income
minimization dan income maximization). Kedua hubungan antara
profitabilitas dan income minimization. Ketiga hubungan antara
profitabilitas dan income maximization.
1) Hubungan profitabilitas dan manajemen laba (income minimization
dan income maximization).
Tabel dibawah ini merupakan output analisis tabulasi silang
profitabilitas dan manajemen laba (income minimization dan income
maximization).
Tabel 5. 33 Tabulasi silang profitabilitas dan manajemen laba
(income minimization dan income maximization). ROI Total
Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tinggi
Manajemen
laba
Max
laba
35 6 2 2 45
Min
laba
24 3 2 1 30
Total 59 9 4 3 75
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
77
Berdasarkan tabel 5.33, pada kategori tingkat profitabilitas
sangat rendah terdapat 35 perusahaan melakukan income
maximization, dan sebanyak 24 melakukan income minimization.
Pada kategori tingkat profitabilitas rendah terdapat 6 perusahaan
melakukan income maximization, dan sebanyak 3 perusahaan
melakukan income minimization. Pada kategori tingkat profitabilitas
tinggi terdapat 2 perusahaan melakukan income maximization, dan
sebanyak 2 perusahaan melakukan income minimization. Pada
kategori tingkat profitabilitas sangat tinggi terdapat 2 perusahaan
melakukan income maximization,dan sebanyak 1 perusahaan
melakukan income minimization. Kekuatan dan arah hubungan
antara profitabilitas dan manajemen laba dapat dijelaskan dengan
tabel symmentric measures berikut ini.
Tabel 5. 34 Tabel symmentric measures ukuran perusahaan dan
manajemen laba (income minimization dan income
maximization). Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation -0,023
N of Valid Cases 75
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Tabel 5.34 menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar -0,023. Hal
ini berarti kekuatan hubungan profitabilitas dan manajemen laba
(income minimization dan income maximization) sangat lemah. Nilai
Spearman’s rho negatif, hal ini berarti hubungan kedua variabel
negatif.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
78
2) Hubungan profitabilitas dan manajemen laba (income minimization)
Tabel dibawah ini merupakan output analisis tabulasi silang
profitabilitas dan manajemen laba (income minimization).
Tabel 5. 35 Tabulasi silang profitabilitas dan manajemen laba
(income minimization).
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.35, ketika tingkat profitabilitas pada
kategori sangat rendah jumlah perusahaan yang melakukan income
minimization pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu
sebanyak 1, 5, dan 18 perusahaan. Pada kategori profitabilitas sangat
rendah perusahaan banyak melakukan income minimization pada
kategori tinggi. Ketika tingkat profitabilitas pada kategori rendah
perusahaan hanya melakukan income minimization pada kategori
tinggi, yaitu sebanyak 3 perusahaan. Ketika tingkat profitabilitas
pada kategori tinggi jumlah perusahaan yang melakukan income
minimization pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu
sebanyak 0, 1, dan 1 perusahaan. Pada kategori profitabilitas tinggi
perusahaan banyak melakukan income minimization pada kategori
sedang dan tinggi. Ketika tingkat profitabilitas pada kategori sangat
tinggi perusahaan hanya melakukan income minimization pada
kategori tinggi, yaitu sebanyak 1 perusahaan Kekuatan dan arah
Profitabilitas Total
Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tinggi
Min
DA
Rendah 1 0 0 0 1
Sedang 5 0 1 0 6
Tinggi 18 3 1 1 23
Total 24 3 2 1 30
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
79
hubungan dapat dijelaskan dengan tabel symmentric measures
berikut ini.
Tabel 5. 36 Tabel symmentric measures profitabilitas dan
manajemen laba (income minimization) Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation 0,072
N of Valid Cases 30
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Tabel 5.36 menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar 0,072. Hal ini
berarti kekuatan hubungan profitabilitas dan manajemen laba
(income minimization) sangat lemah. Nilai Spearman’s rho positif,
hal ini berarti hubungan kedua variabel positif.
3) Hubungan profitabilitas dan manajemen laba (income maximization)
Tabel 5.37 merupakan output analisis tabulasi silang profitabilitas
dan manajemen laba (income maximization).
Tabel 5. 37 Tabulasi silang profitabilitas dan manajemen laba
(income maximization). Profitabilitas Total
Sangat
Rendah
Rendah Tinggi Sangat
Tinggi
MAX
DA
Rendah 27 6 1 2 36
Sedang 5 0 1 0 6
Tinggi 3 0 0 0 3
Total 35 6 2 2 45
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel 5.37, ketika tingkat profitabilitas pada
kategori sangat rendah jumlah perusahaan yang melakukan income
maximization pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu
sebanyak 27, 5, dan 3 perusahaan. Pada kategori profitabilitas sangat
rendah perusahaan banyak melakukan income maximization pada
kategori rendah. Ketika tingkat profitabilitas pada kategori rendah
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
80
perusahaan hanya melakukan income maximization pada kategori
rendah, yaitu sebanyak 6 perusahaan. Ketika tingkat profitabilitas
pada kategori tinggi jumlah perusahaan yang melakukan income
maximization pada tingkat kategori rendah hingga tinggi, yaitu
sebanyak 1, 1, dan 0 perusahaan. Pada kategori profitabilitas tinggi
perusahaan banyak melakukan income maximization pada kategori
rendah dan sedang. Ketika tingkat profitabilitas pada kategori sangat
tinggi perusahaan hanya melakukan income maximization pada
kategori rendah, yaitu sebanyak 2 perusahaan. Kekuatan dan arah
hubungan dapat dijelaskan dengan tabel 5.38 symmentric measures
berikut ini.
Tabel 5. 38 Tabel symmentric measures profitabilitas dan
manajemen laba (income maximization) Value
Ordinal by Ordinal Spearman Correlation -0,130
N of Valid Cases 45
Sumber: data sekunder yang diolah, 2016
Tabel 5.38 menunjukkan nilai Spearman’s rho sebesar -0,130. Hal
ini berarti kekuatan hubungan profitabilitas dan manajemen laba
(income maximization) sangat lemah. Nilai Spearman’s rho negatif,
hal ini berarti hubungan kedua variabel negatif.
B. Pembahasan
1. Hubungan antara Ukuran Perusahaan dengan Manajemen laba
Analisis data ukuran perusahaan terbagi menjadi tiga bagian untuk
mendapatkan hasil mengenai hubungan antara ukuran perusahaan dengan
manajemen laba. Berdasarkan analisis data yang pertama, diketahui bahwa
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
81
hubungan antara ukuran perusahaan dengan manajemen laba (income
maximization dan income minimization) diketahui bahwa hubungan kedua
variabel sangat lemah dengan arah hubungan positif. Hal ini disebabkan
karena investor atau kreditur dalam mengalirkan dananya tidak
menjadikan satu-satunya ukuran perusahaan sebagai pertimbangannya,
karna selain dari ukuran perusahaan yang dapat dinilai dari aktiva, terdapat
pengukuran lainnya yang lebih penting yang dapat menggambarkan
kinerja perusahaan seperti aliran cash flow serta rasio-rasio yang lebih
dapat menggambarkan kinerja perusahaan. Berdasarkan analisis data
kedua, diketahui bahwa hubungan antara ukuran perusahaan dengan
income minimization diketahui bahwa hubungan kedua variabel sangat
lemah dengan arah hubungan positif. Menurut political cost hypothesis
menunjukkan bahwa dalam suatu perusahaan besar yang memiliki biaya
politik yang tinggi, akan mendorong manajer untuk memilih metode
akuntansi yang menangguhkan laba yang dilaporkan dari periode sekarang
ke periode masa mendatang sehingga dapat memperkecil laba yang
dilaporkan. Berdasarkan analisis data ketiga, diketahui bahwa hubungan
antara ukuran perusahaan dengan income maximization diketahui bahwa
hubungan kedua variabel sangat lemah dengan arah hubungan positif. Hal
ini menunjukkan bahwa perusahaan dengan total aset paling tinggi
berkesempatan lebih sedikit dalam melakukan praktik manajemen laba
dengan cara maximization income karena dipandang lebih kritis oleh pihak
luar, baik oleh investor, kreditor, pemerintah maupun masyarakat.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
82
Hubungan yang sangat lemah menjelaskan bahwa ukuran perusahaan
mempunyai kecenderungan yang sangat lemah dalam mempengaruhi
manajemen laba. Arah hubungan yang positif menjelaskan bahwa ukuran
perusahaan yang searah dengan manajemen laba. Hal ini berarti tinggi
rendah ukuran perusahaan, memiliki kecenderungan yang sangat lemah
dalam mempengaruhi manajemen laba. Hasil penelitian ini tidak sejalan
dengan penelitian yang dilakukan oleh Muliati (2011), yang menemukan
bahwa ukuran perusahaan terbukti berpengaruh negatif pada praktik
manajemen laba. Hasil penelitian ini sejalan dengan yang dilakukan oleh
Yamaditya (2014), yang menemukan bahwa ukuran perusahaan
berpengaruh positif terhadap praktik manajemen laba. Hasil penelitian ini
tidak sejalan dengan yang dilakukan oleh Sosiawan (2012) dan Yatulhusna
(2015). Sosiawan (2012) menyimpulkan bahwa ukuran perusahaan tidak
berpengaruh terhadap manajemen laba dan Yatulhusna (2015)
menyimpulkan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh signifikan
terhadap manajemen laba pada suatu perusahaan.
2. Hubungan antara Leverage dengan Manajemen Laba
Berdasarkan analisis data, data leverage dibagi menjadi tiga bagian
untuk mendapatkan hasil mengenai hubungan antara leverage dengan
manajemen laba. Berdasarkan analisis data yang pertama, diketahui bahwa
hubungan antara leverage dan manajemen laba (income maximization dan
income minimization) diketahui bahwa hubungan kedua variabel lemah
dengan arah hubungan positif. Hal ini menunjukkan perusahaan dengan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
83
tingkat leverage yang tinggi akibat besarnya total hutang terhadap total
modal akan menghadapi resiko default yang tinggi yaitu perusahaan
terancam tidak mampu memenuhi kewajibannya. Tindakan manajemen
laba tidak dapat dijadikan sebagai mekanisme untuk menghindarkan
default tersebut. Pemenuhan kewajiban harus tetap dilakukan dan tidak
dapat dihindarkan dengan manajemen laba. Berdasarkan analisis data
kedua, diketahui bahwa hubungan antara leverage dengan minization
income diketahui bahwa hubungan kedua variabel sangat lemah dengan
arah hubungan negatif. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan dengan
rasio rendah akan disukai oleh kreditur. Jika rasio ini semakin rendah
maka semakin besar perlindungan terhadap kerugian kreditur dalam
peristiwa likuidasi oleh sebab itu kecil kemungkinan perusahaan akan
melakukan manajemen laba atau sama sekali tidak akan melakukan
manajemen laba. Berdasarkan analisis data ketiga, diketahui bahwa
hubungan antara leverage dengan income maximization diketahui bahwa
hubungan kedua variabel sangat lemah dengan arah hubungan positif. Hal
ini menunjukkan berpengaruhnya perubahan leverage yang tinggi terhadap
penurunan manajemen laba dapat diindikasikan karena perusahaan
berusahaa mendapatkan kesan positif pada saat masyarakat
memperhatikan perusahaan, sebab kenaikan hutang yang besar
mengakibatkan perusahaan mendapatkan perhatian besar dari masyarakat
akan lebih teliti dalam melihat perusahaan tersebut. Jika pada kondisi
tersebut perusahaan melakukan kegiatan yang negatif seperti melakukan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
84
manajemen laba yang tinggi, maka akan segera diketahui oleh masyarakat
dan menimbulkan kesan negatif terhadap perusahaan. Hubungan yang
sangat lemah menjelaskan bahwa leverage mempunyai kecenderungan
yang sangat lemah dalam mempengaruhi manajemen laba. Arah hubungan
yang positif menjelaskan bahwa leverage yang searah dengan manajemen
laba. Sedangkan arah hubungan yang negatif menjelaskan bahwa leverage
mempunyai hubungan yang tidak searah dengan manajemen laba (income
minimization). Hal ini berarti lancar dan tidak lancarnya leverage, tidak
memiliki kecenderungan mempengaruhi manajemen laba. Hasil penelitian
ini tidak sejalan dengan yang dilakukan oleh Triatmojo (2013), Sosiawan
(2012), dan Yatulhusna (2015). Triatmojo (2013) menyimpulkan bahwa
leverage berpengaruh terhadap manajemen laba. Sosiawan (2012),
menyimpulkan bahwa leverage berpengaruh positif terhadap manajemen
laba. Yatulhusna (2015), menyimpulkan bahwa leverage berpengaruh
signifikan terhadap manajemen laba pada suatu perusahaan. Hasil
penelitian ini sejalan dengan yang dilakukan oleh Yamadita (2014), yang
menemukan bahwa leverage tidak berpengaruh terhadap praktik
manajemen laba.
3. Hubungan antara Profitabilitas dengan Manajemen Laba
Berdasarkan analisis data, data profitabilitas dibagi menjadi tiga
bagian untuk mendapatkan hasil mengenai hubungan antara profitabilitas
dengan manajemen laba. Berdasarkan analisis data yang pertama,
diketahui bahwa hubungan antara profitabilitas dengan manajemen laba
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
85
(income maximization dan income minimization) diketahui bahwa
hubungan kedua variabel sangat lemah dengan arah hubungan negatif. Hal
ini menunjukkan bahwa pelaporan laba yang terlalu rendah akan
berdampak pada tampilan kinerja manajemen yang tidak maksimal. Oleh
karena itu, tinggi rendahnya profitabilitas yang dihasilkan berkaitan
dengan tindakan manajemen laba dengan tujuan pelaporan tingkat
profitabilitas yang berada pada tahap aman. Berdasarkan analisis data
kedua, diketahui bahwa hubungan antara profitabilitas dengan income
minimization diketahui bahwa hubungan kedua variabel sangat lemah
dengan arah hubungan positif. Hal ini menunjukkan bahwa pada saat
perusahaan mengalami tingkat profitabiltas yang tinggi maka perusahaan
akan melakukan manajemen laba dengan maksud agar tidak mendapat
perhatian secara politis dengan cara menyimpan laba sehingga jika laba
periode mendatang mengalami penurunan drastis dapat diatasi dengan
mengambil simpanan periode berjalan. Berdasarkan analisis data ketiga,
diketahui bahwa hubungan antara profitabilitas dengan income
maximization diketahui bahwa hubungan kedua variabel sangat lemah
dengan arah hubungan negatif. Hal ini menunjukkan bahwa jika
perusahaan yang mengalami tingkat profitabiltas yang rendah maka
manajer perusahaan tersebut akan melakukan manajemen laba dengan cara
menaikan laba perusahaan agar dapat menarik investor dengan tampilan
kinerja manajemen yang maksimal dan mendapatkan bonus dengan
mencapai target yang ditentukan. Hubungan yang sangat lemah
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
86
menjelaskan bahwa profitabilitas mempunyai kecenderungan yang sangat
lemah dalam mempengaruhi manajemen laba. Arah hubungan yang positif
menjelaskan bahwa profitabilitas yang searah dengan manajemen laba
(income minimization). Sedangkan arah hubungan yang negatif
menjelaskan bahwa profitabilitas mempunyai hubungan yang tidak searah
dengan manajemen laba.
Berdasarkan hasil dari ketiga analisis profitabilitas dengan
manajemen laba, dapat ditarik kesimpulan bahwa profitasbilitas memiliki
kecenderungan untuk mempengaruhi manajemen laba walaupun sangat
lemah. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan yang dilakukan oleh
Triatmojo (2013), yang menemukan profitabilitas yang diproksikan
dengan return on asset tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. Hasil
penelitian ini sejalan dengan yang dilakukan oleh Triatmojo (2013),
Kartika (2012), dan Yatulhusna (2015). Triatmojo (2013), menyimpulkan
bahwa profitabiltas yang diproksikan dengan net profit margin
berpengaruh terhadap manajemen laba. Kartika (2012), menyimpulkan
bahwa profitabilitas yang diproksikan dengan ROA (Return On Assets)
berpengaruh negatif signifikan terhadap manajemen laba. Yatulhusna
(2015), menyimpulkan bahwa profitabilitas yang diproksikan dengan
menggunakan ROA (Return On Assets) berpengaruh signifikan terhadap
manajemen laba.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
87
BAB VI
PENUTUP
A. Kesimpulan.
Berdasarkan hasil analisis data yang dilakukan dapat ditarik
kesimpulan dalam penelitian ini adalah:
1. Hubungan antara ukuran perusahaan dengan manajemen laba yang dibagi
menjadi tiga bagian menunjukkan hasil:
a. Hubungan antara ukuran perusahaan dengan manajemen laba (income
minimization dan income maximization) sangat lemah dengan arah
hubungan positif.
b. Hubungan antara ukuran perusahaan dengan income minimization
sangat lemah dengan arah hubungan positif.
c. Hubungan antara ukuran perusahaan dan income maximization sangat
lemah dengan arah hubungan positif.
2. Hubungan antara leverage dengan manajemen laba yang dibagi menjadi
tiga bagian menunjukkan hasil:
a. Hubungan antara leverage dengan manajemen laba (income
minimization dan income maximization) lemah dengan arah hubungan
positif.
b. Hubungan antara leverage dengan income minimization sangat lemah
dengan arah hubungan negatif.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
88
c. Hubungan antara leverage dengan income maximization sangat lemah
dengan arah hubungan positif.
3. Hubungan antara profitabilitas dengan manajemen laba yang dibagi
menjadi tiga bagian menunjukkan hasil:
a. Hubungan antara profitabilitas dengan manajemen laba (income
minimization dan income maximization) sangat lemah dengan arah
hubungan negatif.
b. Hubungan antara profitabilitas dengan income minimization sangat
lemah dengan arah hubungan positif.
c. Hubungan antara profitabilitas dengan income maximization sangat
lemah dengan arah hubungan negatif.
B. Keterbatasan Penelitian
Penelitian yang dilakukan memiliki beberapa keterbatasan sebagai
berikut:
1. Manajemen laba yang diproksikan dengan discretionary accruals
menggunakan Model Jones yang telah dimodifikasi karena belum ada
penelitian yang membuktikan bahwa model lain yaitu model Healy, model
DeAngelo, dan model Jones lebih tepat untuk digunakan.
2. Penelitian ini hanya menggunakan perusahaan yang terdaftar dalam Bursa
Efek Indonesia yang menerbitkan laporan keuangan dalam mata uang
Rupiah.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
89
C. Saran
Berdasarkan keterbatasan dalam penelitian ini, penulis mengajukan
beberapa saran berikut:
1. Bagi peneliti selanjutnya, disarankan dapat menggunakan model lain,
seperti model Healy, model DeAngelo, dan model Jones untuk
menghitung discretionary accruals dengan cara berbeda.
2. Bagi peneliti selanjutnya, disarankan dapat menggunakan sampel yang
tidak hanya perusahaan yang menggunakan mata uang Rupiah saja tetapi
dalam mata uang asing lainnya.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
90
DAFTAR PUSTAKA
Boedijoewono, Noegroho. 2012. Pengantar Statistika Ekonomi dan Bisnis. Jilid 1
(Deskriptif). Penerbit dan Percetakan (UPP) STIM YKPN, Yogyakarta.
Cooper, Donald R and Pamela S. Schindler, 2006. Business Research Methods,
Ninth Edition.New York: McGraw-Hill Education.
Cooper, Donald R. Dan C. William Emory. 1995. Metode Penelitian Bisnis Jilid 1
& 2. Penerbit Erlangga, Jakarta
Fahmi, Irham. 2011. Analisis Kinerja Keuangan. Bandung: ALFABETA, cv.
Fahmi, Irham. 2011. Analisis Laporan Keuangan. Bandung: ALFABETA, cv.
Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM
SPSS21. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Halim, J, Meiden, C dan Tobing. 2005. “Pengaruh Manajemen Laba pada Tingkat
Pengungkapan Laporan Keuangan pada Perusahaan Manufaktur yang
Termasuk dalam Indeks LQ – 45”. Simposium Nasional Akuntansi VIII.
Kartika, Yuventia Dewi. 2012. “ Analisis Pengaruh Penerapan Good Corporate
Governance dan Profitabilitas Terhadap Manajemen Laba”. Skripsi.
Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma.
Kasmir. 2015. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: PT RajaGrafindoPersada.
Muliati, Ni Ketut. 2011. “ Pengaruh Asimetri Informasi dan Ukuran Perusahaan
pada Praktik Manajemen Laba di Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di
Bursa Efek Indonesia”. Skripsi. Denpasar: Universitas Udayana.
Prastowo D, Dwi. 1995. Analisis Laporan Keuangan. UPP AMP YKPN.
Sartono, R. Agus. 2010. Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi. BPFE-
YOGYAKARTA.
Sosiawan, Santhi Yuliana. 2012. “ Pengaruh Kompensasi,Leverage, Ukuran
Perusahaan, Earning Power Terhadap Manajemen Laba”. Jurnal JRAK,
Volume 8, No.1 Februari 2012.
Sugiyono. 2001. Metode Penelitian Bisnis. Penerbit CV Alfabeta, Bandung.
Sugiyono, 2010. Metode Penelitian Pendidikan. Bandung: ALFABETA, cv.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
91
Sulistiawan Dedhy, Januarsi yeni, dan Alvia Liza. 2011. “Creative Accounting:
mengungkap Manajemen Laba dan Skandal Akuntansi”. Jakarta: Salemba
Empat.
Sulistyanto, H. Sri. 2008. “Manajemen Laba: Teori dan Model Empiris”. Jakarta:
PT Gramedia Widiasarana Indonesia.
Triatmojo, Vincentius Arswendo. 2013. “Analisis Hubungan Leverage dan
Profitabilitas Terhadap Manajemen Laba”. Skripsi. Yogyakarta:
Universitas Sanata Dharma.
Ulya, Nasihah, dan Khairunnisa. “Pengaruh Ukuran Perusahaan, Profitabilitas,
Financial Leverage dan Kualitas Audit Terhadap Praktik Manajemen
Laba”. Jurnal. Universitas Telkom.
Verawati, Diana.2012.Pengaruh Diversifikasi Operasi, Diversifikasi Geografis,
Leverage dan Struktur Kepemilikan terhadap Manajemen Laba.
Semarang:Universitas Diponogoro.
Yamadita, Vanian. 2014. “ Pengaruh Asimetri Informasi, Leverage, dan Ukuran
Perusahaan Terhadap Praktik Manajemen Laba”. Skripsi. Semarang:
Universitas Diponegoro.
Yatulhusna, Najmi. 2015. “ Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Umur, dan Ukuran
Perusahaan Terhadap Manajemen Laba. Skripsi. Jakarta: Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatuliah.
Yulia, Mona. 2013. “Pengaruh Ukuran Perusahaan, Profitabilitas, Financial
Leverage, dan Nilai Saham Terhadap Perataan Laba (Income Smoothing)
pada Perusahaan Manufaktur, Keuangan dan Pertambangan yang Terdaftar
di Bursa Efek Indonesia (BEI)”. Jurnal Akuntansi.Universitas Negeri
Padang.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
92
LAMPIRAN
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
93
Lampiran I
Tabel Perhitungan Nilai Total Accruals 2014. NO KODE Net Income Cash Flow Operation Total Accrual
1 ADES 31.021.000.000 101.377.000.000 (70.356.000.000)
2 AKPI 34.690.704.000 374.349.492.000 (339.658.788.000)
3 ALDO 21.061.034.612 (29.883.033) 21.090.917.645
4 ALKA 2.659.254.000 (18.833.943.000) 21.493.197.000
5 ALMI 1.634.820.237 (935.671.862.182) 937.306.682.419
6 AMFG 458.635.000.000 564.250.000.000 (105.615.000.000)
7 APLI 9.626.571.647 22.314.328.339 (12.687.756.692)
8 ARNA 261.651.053.219 238.937.995.916 22.713.057.303
9 AUTO 956.409.000.000 264.565.000.000 691.844.000.000
10 BAJA 14.077.852.427 (74.385.983.999) 88.463.836.426
11 BATA 70.781.440.000 62.179.864.000 8.601.576.000
12 BRNA 60.493.636.000 198.105.603.000 (137.611.967.000)
13 BTON 7.630.330.090 7.643.755.010 (13.424.920)
14 BUDI 28.499.000.000 68.190.000.000 (39.691.000.000)
15 CEKA 41.001.414.954 (147.806.952.847) 188.808.367.801
16 CPIN 1.746.644.000.000 239.221.000.000 1.507.423.000.000
17 DAJK 90.592.575.000 (232.306.697.000) 322.899.272.000
18 DLTA 288.073.432.000 164.246.813.000 123.826.619.000
19 DPNS 14.519.866.284 5.877.779.661 8.642.086.623
20 DVLA 80.929.476.000 104.436.317.000 (23.506.841.000)
21 EKAD 40.756.078.282 4.641.605.865 36.114.472.417
22 ERTX 348.916.778 (31.499.865.702) 31.848.782.480
23 FASW 86.745.854.950 1.327.852.701.205 (1.241.106.846.255)
24 GJTL 269.868.000.000 152.146.000.000 117.722.000.000
25 HMSP 10.181.083.000.000 11.103.195.000.000 (922.112.000.000)
26 ICBP 2.531.681.000.000 3.860.843.000.000 (1.329.162.000.000)
27 IGAR 54.898.874.758 25.762.820.842 29.136.053.916
28 IKAI 26.511.071.474 (15.834.747.540) 42.345.819.014
29 INAF 1.164.824.606 148.726.901.608 (147.562.077.002)
30 INAI 22.058.700.759 81.915.088.114 (59.856.387.355)
31 INCI 11.028.221.012 (7.581.339.094) 18.609.560.106
32 INDS 127.657.349.869 65.911.208.643 61.746.141.226
33 INTP 5.274.009.000.000 5.344.607.000.000 (70.598.000.000)
34 JECC 23.844.710.000 42.230.169.000 (18.385.459.000)
35 JPFA 384.846.000.000 1.570.533.000.000 (1.185.687.000.000)
36 JPRS 13.693.234.452 (76.997.875.467) 90.691.109.919
37 KBLI 70.080.135.740 170.079.674.604 (99.999.538.864)
38 KBLM 20.623.713.329 5.994.209.466 14.629.503.863
39 KIAS 92.239.403.158 53.807.189.894 38.432.213.264
40 KICI 4.703.508.241 1.313.583.361 3.389.924.880
41 KLBF 2.121.090.581.630 2.316.125.821.045 (195.035.239.415)
42 LION 49.001.630.102 61.833.303.338 (12.831.673.236)
43 LMPI 1.710.590.575 7.786.642.389 (6.076.051.814)
44 LMSH 7.403.115.436 9.999.770.412 (2.596.654.976)
45 MERK 181.472.234.000 289.725.783.000 (108.253.549.000)
46 MLBI 794.883.000.000 913.005.000.000 (118.122.000.000)
47 MLIA 125.013.335.000 460.633.645.000 (335.620.310.000)
48 MRAT 7.371.973.842 (22.679.473.943) 30.051.447.785
49 MYOR 409.824.768.594 (862.339.383.145) 1.272.164.151.739
50 NIPS 50.134.988.000 118.463.324.000 (68.328.336.000)
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
94
Lampiran I
Tabel Perhitungan Nilai Total Accruals 2014 (Lanjutan). NO KODE Net Income Cash Flow Operation Total Accrual
51 PICO 16.153.616.369 24.408.903.218 (8.255.286.849)
52 PRAS 11.340.527.608 11.556.006.425 (215.478.817)
53 PYFA 2.657.665.405 1.472.541.371 1.185.124.034
54 RICY 15.111.531.641 47.145.296.495 (32.033.764.854)
55 ROTI 188.577.521.074 364.975.619.113 (176.398.098.039)
56 SCCO 137.618.900.727 62.171.128.817 75.447.771.910
57 SIAP 7.382.322.000 113.985.737.000 (106.603.415.000)
58 SIMA 1.378.596.138 3.624.161.343 (2.245.565.205)
59 SKBM 89.115.994.107 48.342.031.990 40.773.962.117
60 SKLT 16.480.714.984 23.398.218.902 (6.917.503.918)
61 SMBR 328.336.316.000 283.527.338.000 44.808.978.000
62 SMCB 668.869.000.000 1.709.438.000.000 (1.040.569.000.000)
63 SMSM 420.436.000.000 449.864.000.000 (29.428.000.000)
64 SPMA 48.602.721.399 32.968.578.086 15.634.143.313
65 SQBB 164.808.009.000 160.898.696.000 3.909.313.000
66 SRSN 14.456.260.000 9.622.985.000 4.833.275.000
67 STAR 348.916.778 (31.499.865.702) 31.848.782.480
68 STTP 123.465.403.948 198.516.135.904 (75.050.731.956)
69 TCID 174.314.394.101 123.551.162.065 50.763.232.036
70 TOTO 293.803.908.949 307.708.638.190 (13.904.729.241)
71 TRIS 35.944.155.042 51.371.394 35.892.783.648
72 TRST 30.084.477.143 236.909.957.713 (206.825.480.570)
73 TSPC 584.293.062.124 512.956.089.428 71.336.972.696
74 UNIT 396.296.296 23.058.031.778 (22.661.735.482)
75 WIIM 112.304.822.060 44.609.246.858 67.695.575.202
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
95
Lampiran II
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014
NO KODE Total Sales
∆Revit 2013 2014
1 ADES 502.524.000.000 578.784.000.000 76.260.000.000
2 AKPI 1.663.385.190.000 1.945.383.031.000 281.997.841.000
3 ALDO 399.345.658.763 493.881.857.454 94.536.198.691
4 ALKA 1.099.620.270.000 1.230.364.713.000 130.744.443.000
5 ALMI 2.871.313.447.075 3.336.087.554.837 464.774.107.762
6 AMFG 3.216.480.000.000 3.672.186.000.000 455.706.000.000
7 APLI 281.551.386.863 294.081.114.204 12.529.727.341
8 ARNA 1.417.640.229.330 1.609.758.677.687 192.118.448.357
9 AUTO 10.701.988.000.000 12.255.427.000.000 1.553.439.000.000
10 BAJA 1.052.131.125.561 1.229.844.640.405 177.713.514.844
11 BATA 902.459.209.000 1.008.727.515.000 106.268.306.000
12 BRNA 960.999.965.000 1.258.841.240.000 297.841.275.000
13 BTON 113.547.870.414 96.008.496.750 (17.539.373.664)
14 BUDI 2.568.954.000.000 2.284.211.000.000 (284.743.000.000)
15 CEKA 2.531.881.182.546 3.701.868.790.192 1.169.987.607.646
16 CPIN 25.662.992.000.000 29.150.275.000.000 3.487.283.000.000
17 DAJK 513.122.156.000 894.481.711.000 381.359.555.000
18 DLTA 867.066.542.000 879.253.383.000 12.186.841.000
19 DPNS 131.333.196.189 132.775.925.237 1.442.729.048
20 DVLA 1.101.684.170.000 1.103.821.775.000 2.137.605.000
21 EKAD 418.668.758.096 526.573.620.057 107.904.861.961
22 ERTX 274.141.734.113 228.622.027.943 (45.519.706.170)
23 FASW 4.960.825.518.081 5.456.935.920.101 496.110.402.020
24 GJTL 12.352.917.000.000 13.070.734.000.000 717.817.000.000
25 HMSP 75.025.207.000.000 80.690.139.000.000 5.664.932.000.000
26 ICBP 25.094.681.000.000 30.022.463.000.000 4.927.782.000.000
27 IGAR 643.403.327.263 737.863.227.409 94.459.900.146
28 IKAI 211.523.292.543 262.321.356.543 50.798.064.000
29 INAF 1.337.498.191.710 1.381.436.578.115 43.938.386.405
30 INAI 640.702.671.875 933.462.438.255 292.759.766.380
31 INCI 81.244.267.131 110.023.088.698 28.778.821.567
32 INDS 1.702.447.098.851 1.866.977.260.105 164.530.161.254
33 INTP 18.691.286.000.000 19.996.264.000.000 1.304.978.000.000
34 JECC 1.490.073.098.000 1.493.012.114.000 2.939.016.000
35 JPFA 21.412.085.000.000 24.458.880.000.000 3.046.795.000.000
36 JPRS 195.247.201.170 313.636.426.234 118.389.225.064
37 KBLI 2.572.350.076.614 2.384.078.038.239 (188.272.038.375)
38 KBLM 1.032.787.438.869 919.537.870.594 (113.249.568.275)
39 KIAS 910.845.835.792 898.976.979.994 (11.868.855.798)
40 KICI 99.029.696.717 102.971.318.497 3.941.621.780
41 KLBF 16.002.131.057.048 17.368.532.547.558 1.366.401.490.510
42 LION 333.674.349.966 377.622.622.150 43.948.272.184
43 LMPI 676.111.070.762 513.547.309.970 (162.563.760.792)
44 LMSH 256.210.760.822 249.072.012.369 (7.138.748.453)
45 MERK 805.746.000.000 863.207.535.000 57.461.535.000
46 MLBI 3.561.989.000.000 2.988.501.000.000 (573.488.000.000)
47 MLIA 5.197.009.630.000 5.629.696.723.000 432.687.093.000
48 MRAT 358.127.545.503 434.747.101.600 76.619.556.097
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
96
Lampiran II
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014
(Lanjutan).
NO KODE Total Sales
∆Revit 2013 2014
49 MYOR 12.017.837.133.337 14.169.088.278.238 2.151.251.144.901
50 NIPS 911.064.069.000 1.015.868.035.000 104.803.966.000
51 PICO 684.448.835.916 694.332.286.638 9.883.450.722
52 PRAS 316.174.631.298 445.664.542.004 129.489.910.706
53 PYFA 192.555.731.180 222.302.407.528 29.746.676.348
54 RICY 984.185.102.135 1.185.443.580.242 201.258.478.107
55 ROTI 1.505.519.937.691 1.880.262.901.697 374.742.964.006
56 SCCO 3.751.042.310.613 3.703.267.949.291 (47.774.361.322)
57 SIAP 245.690.437.000 336.909.371.000 91.218.934.000
58 SIMA 2.281.916.205 15.760.701.901 13.478.785.696
59 SKBM 1.296.618.257.503 1.480.764.903.724 184.146.646.221
60 SKLT 567.048.547.543 681.419.524.161 114.370.976.618
61 SMBR 1.168.607.832.000 1.214.914.932.000 46.307.100.000
62 SMCB 9.686.262.000.000 10.528.723.000.000 842.461.000.000
63 SMSM 2.381.889.000.000 2.632.860.000.000 250.971.000.000
64 SPMA 1.395.838.227.179 1.550.810.295.608 154.972.068.429
65 SQBB 426.436.344.000 497.501.571.000 71.065.227.000
66 SRSN 392.315.526.000 472.834.591.000 80.519.065.000
67 STAR 274.141.734.113 228.622.027.943 (45.519.706.170)
68 STTP 1.694.935.468.814 2.170.464.194.350 475.528.725.536
69 TCID 2.027.899.402.527 2.308.203.551.971 280.304.149.444
70 TOTO 1.711.306.783.682 2.053.630.374.083 342.323.590.401
71 TRIS 709.945.585.382 746.828.922.732 36.883.337.350
72 TRST 2.033.149.367.039 2.507.884.797.367 474.735.430.328
73 TSPC 6.854.889.233.121 7.512.115.037.587 657.225.804.466
74 UNIT 101.886.214.646 102.448.044.300 561.829.654
75 WIIM 1.588.022.200.150 1.661.533.200.316 73.511.000.166
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
97
Lampiran III
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014
NO KODE Receivables
∆Recit 2013 2014
1 ADES 79.179.000.000 105.645.000.000 26.466.000.000
2 AKPI 416.207.759.000 400.045.577.000 (16.162.182.000)
3 ALDO 108.891.776.937 139.991.484.544 31.099.707.607
4 ALKA 152.247.256.000 167.034.904.000 14.787.648.000
5 ALMI 201.166.084.956 313.875.817.692 112.709.732.736
6 AMFG 400.446.000.000 383.817.000.000 (16.629.000.000)
7 APLI 44.108.251.883 49.153.447.552 5.045.195.669
8 ARNA 306.380.879.154 392.856.746.890 86.475.867.736
9 AUTO 1.650.635.000.000 1.784.352.000.000 133.717.000.000
10 BAJA 148.686.321.996 211.977.317.848 63.290.995.852
11 BATA 43.299.158.000 40.711.116.000 (2.588.042.000)
12 BRNA 159.995.583.000 232.366.583.000 72.371.000.000
13 BTON 10.853.173.217 9.317.662.847 (1.535.510.370)
14 BUDI 666.785.000.000 526.564.000.000 (140.221.000.000)
15 CEKA 284.131.937.391 315.238.141.384 31.106.203.993
16 CPIN 2.616.950.000.000 3.522.209.000.000 905.259.000.000
17 DAJK 339.899.235.000 465.783.737.000 125.884.502.000
18 DLTA 120.891.620.000 218.008.089.000 97.116.469.000
19 DPNS 16.245.495.525 18.334.276.135 2.088.780.610
20 DVLA 377.104.867.000 351.272.822.000 (25.832.045.000)
21 EKAD 62.632.568.080 73.854.708.986 11.222.140.906
22 ERTX 66.499.283.201 94.075.057.566 27.575.774.365
23 FASW 1.053.663.166.479 817.928.768.583 (235.734.397.896)
24 GJTL 2.282.868.000.000 2.338.576.000.000 55.708.000.000
25 HMSP 1.449.427.000.000 1.097.937.000.000 (351.490.000.000)
26 ICBP 2.549.415.000.000 2.902.202.000.000 352.787.000.000
27 IGAR 128.470.063.461 147.758.394.227 19.288.330.766
28 IKAI 31.247.588.201 44.453.295.315 13.205.707.114
29 INAF 285.853.171.964 208.245.803.553 (77.607.368.411)
30 INAI 162.208.830.774 225.252.514.571 63.043.683.797
31 INCI 15.685.354.206 17.246.171.884 1.560.817.678
32 INDS 309.703.107.747 339.313.341.166 29.610.233.419
33 INTP 2.518.588.000.000 2.670.993.000.000 152.405.000.000
34 JECC 513.749.516.000 473.898.955.000 (39.850.561.000)
35 JPFA 1.249.813.000.000 1.312.779.000.000 62.966.000.000
36 JPRS 84.866.827.313 159.411.872.894 74.545.045.581
37 KBLI 486.996.835.413 476.764.021.710 (10.232.813.703)
38 KBLM 222.905.072.590 220.478.314.735 (2.426.757.855)
39 KIAS 230.819.919.141 296.488.388.327 65.668.469.186
40 KICI 9.693.700.254 9.919.207.273 225.507.019
41 KLBF 2.273.378.788.416 2.464.901.529.716 191.522.741.300
42 LION 63.350.679.547 81.803.308.390 18.452.628.843
43 LMPI 229.486.553.340 250.433.391.505 20.946.838.165
44 LMSH 24.299.962.987 24.106.193.844 (193.769.143)
45 MERK 137.783.742.000 144.633.951.000 6.850.209.000
46 MLBI 325.807.000.000 382.051.000.000 56.244.000.000
47 MLIA 517.172.468.000 563.658.451.000 46.485.983.000
48 MRAT 161.304.734.299 226.132.399.238 64.827.664.939
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
98
Lampiran III
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014
(Lanjutan).
NO KODE Receivables
∆Recit 2013 2014
49 MYOR 2.813.146.233.513 3.080.840.526.614 267.694.293.101
50 NIPS 255.667.534.000 325.696.897.000 70.029.363.000
51 PICO 153.848.244.468 168.398.316.329 14.550.071.861
52 PRAS 88.886.702.784 119.653.754.357 30.767.051.573
53 PYFA 30.273.751.470 39.596.938.982 9.323.187.512
54 RICY 295.710.277.188 286.674.551.228 (9.035.725.960)
55 ROTI 183.089.019.764 213.406.935.097 30.317.915.333
56 SCCO 799.525.898.469 840.603.662.188 41.077.763.719
57 SIAP 42.604.038.000 43.234.237.000 630.199.000
58 SIMA 126.469.290 1.761.797.783 1.635.328.493
59 SKBM 139.216.274.687 112.691.427.014 (26.524.847.673)
60 SKLT 73.947.590.412 82.116.256.304 8.168.665.892
61 SMBR 35.736.258.000 80.553.246.000 44.816.988.000
62 SMCB 1.019.127.000.000 1.178.161.000.000 159.034.000.000
63 SMSM 564.631.000.000 574.663.000.000 10.032.000.000
64 SPMA 195.976.401.834 181.435.555.062 (14.540.846.772)
65 SQBB 95.182.119.000 123.424.938.000 28.242.819.000
66 SRSN 81.705.524.000 94.876.681.000 13.171.157.000
67 STAR 66.499.283.201 94.075.157.566 27.575.874.365
68 STTP 235.749.453.769 281.859.370.792 46.109.917.023
69 TCID 290.267.183.651 320.449.310.585 30.182.126.934
70 TOTO 462.105.579.635 546.510.986.499 84.405.406.864
71 TRIS 119.310.956.522 141.945.316.154 22.634.359.632
72 TRST 475.835.141.313 485.064.194.004 9.229.052.691
73 TSPC 808.788.359.595 839.642.753.550 30.854.393.955
74 UNIT 23.722.446.653 21.824.128.777 (1.898.317.876)
75 WIIM 59.295.144.406 74.680.987.552 15.385.843.146
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
99
Lampiran IV
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014
NO KODE Total Aset
1/Tait-1 2013 2014
1 ADES 441.064.000.000 504.865.000.000 2,26724E-12
2 AKPI 2.084.567.189.000 2.227.042.590.000 4,79716E-13
3 ALDO 301.479.232.221 356.814.265.668 3,31698E-12
4 ALKA 241.912.806.000 244.879.397.000 4,13372E-12
5 ALMI 2.752.078.229.707 3.212.438.981.224 3,63362E-13
6 AMFG 3.539.393.000.000 3.918.391.000.000 2,82534E-13
7 APLI 303.594.490.546 273.126.657.794 3,29387E-12
8 ARNA 1.135.244.802.060 1.259.175.442.875 8,80867E-13
9 AUTO 12.484.843.000.000 14.380.926.000.000 8,00971E-14
10 BAJA 842.928.433.004 974.632.970.453 1,18634E-12
11 BATA 680.685.060.000 774.891.087.000 1,46911E-12
12 BRNA 1.125.132.715.000 1.334.085.916.000 8,88784E-13
13 BTON 176.136.296.407 174.157.547.015 5,67742E-12
14 BUDI 2.382.875.000.000 2.476.982.000.000 4,19661E-13
15 CEKA 1.069.627.299.747 1.284.150.037.341 9,34905E-13
16 CPIN 15.722.197.000.000 20.862.439.000.000 6,36043E-14
17 DAJK 1.128.467.093.000 1.902.696.164.000 8,86158E-13
18 DLTA 867.040.802.000 991.947.134.000 1,15335E-12
19 DPNS 256.372.669.050 268.877.322.944 3,90057E-12
20 DVLA 1.190.054.288.000 1.236.247.525.000 8,40298E-13
21 EKAD 343.601.504.089 411.348.790.570 2,91035E-12
22 ERTX 749.402.740.231 775.917.827.931 1,3344E-12
23 FASW 5.692.060.407.681 5.581.000.723.345 1,75683E-13
24 GJTL 15.350.754.000.000 16.042.897.000.000 6,51434E-14
25 HMSP 27.404.594.000.000 28.380.630.000.000 3,64902E-14
26 ICBP 21.267.470.000.000 24.910.211.000.000 4,70202E-14
27 IGAR 314.746.644.499 349.894.783.575 3,17716E-12
28 IKAI 482.057.048.870 518.546.655.125 2,07444E-12
29 INAF 1.294.510.669.195 1.248.343.275.406 7,72493E-13
30 INAI 765.881.409.376 897.281.657.710 1,30569E-12
31 INCI 136.142.063.219 147.992.617.351 7,34527E-12
32 INDS 2.196.518.364.473 2.282.666.078.493 4,55266E-13
33 INTP 26.607.241.000.000 28.884.973.000.000 3,75838E-14
34 JECC 1.239.821.716.000 1.062.476.023.000 8,06568E-13
35 JPFA 14.917.590.000.000 15.730.435.000.000 6,7035E-14
36 JPRS 376.540.741.943 370.967.708.751 2,65576E-12
37 KBLI 1.337.022.291.951 1.337.351.473.763 7,47931E-13
38 KBLM 654.296.256.935 647.696.854.298 1,52836E-12
39 KIAS 2.270.904.910.518 2.352.542.603.065 4,40353E-13
40 KICI 98.295.722.100 96.745.744.221 1,01734E-11
41 KLBF 11.315.061.275.026 12.425.032.367.729 8,83778E-14
42 LION 498.567.897.161 600.102.716.315 2,00574E-12
43 LMPI 822.189.506.877 808.892.238.344 1,21626E-12
44 LMSH 141.697.598.705 139.915.598.255 7,05728E-12
45 MERK 696.946.318.000 716.599.526.000 1,43483E-12
46 MLBI 1.782.148.000.000 2.231.051.000.000 5,61121E-13
47 MLIA 7.189.899.445.000 7.215.152.320.000 1,39084E-13
48 MRAT 439.583.727.200 498.786.376.745 2,27488E-12
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
100
Lampiran IV
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014
(Lanjutan).
NO KODE Total Aset
1/Tait-1 2013 2014
49 MYOR 9.710.223.454.000 10.291.108.029.334 1,02984E-13
50 NIPS 798.407.625.000 1.206.854.399.000 1,25249E-12
51 PICO 621.400.236.614 626.626.507.164 1,60927E-12
52 PRAS 795.630.254.209 1.286.827.899.805 1,25687E-12
53 PYFA 175.118.921.406 172.736.624.689 5,71041E-12
54 RICY 1.109.865.329.758 1.170.752.424.106 9,0101E-13
55 ROTI 1.822.689.047.108 2.142.894.276.216 5,4864E-13
56 SCCO 1.762.032.300.123 1.656.007.190.010 5,67526E-13
57 SIAP 272.597.818.000 4.979.635.925.000 3,66841E-12
58 SIMA 65.314.178.204 62.607.762.222 1,53106E-11
59 SKBM 497.652.557.672 649.534.031.113 2,00943E-12
60 SKLT 301.989.488.699 331.574.891.637 3,31137E-12
61 SMBR 2.711.416.335.000 2.926.360.857.000 3,68811E-13
62 SMCB 14.894.990.000.000 17.195.352.000.000 6,71367E-14
63 SMSM 1.712.710.000.000 1.749.395.000.000 5,8387E-13
64 SPMA 1.767.105.818.949 2.091.957.078.669 5,65897E-13
65 SQBB 421.187.982.000 459.352.720.000 2,37424E-12
66 SRSN 420.782.548.000 463.347.124.000 2,37652E-12
67 STAR 749.402.740.231 775.917.827.931 1,3344E-12
68 STTP 1.470.059.394.892 1.700.204.093.895 6,80245E-13
69 TCID 1.465.952.460.752 1.853.235.343.636 6,8215E-13
70 TOTO 1.746.177.682.568 2.027.288.693.678 5,72679E-13
71 TRIS 475.428.240.024 523.900.642.605 2,10337E-12
72 TRST 3.260.919.505.192 3.261.285.495.052 3,06662E-13
73 TSPC 5.407.957.915.805 5.592.730.492.960 1,84913E-13
74 UNIT 459.118.935.528 440.727.374.151 2,17808E-12
75 WIIM 1.229.011.260.881 1.332.907.675.785 8,13662E-13
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
101
Lampiran V
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014.
NO KODE ∆Revit Total Aset
∆Revit /Ait-1 2014 2013 2014
1 ADES 76.260.000.000 441.064.000.000 504.865.000.000 0,172900078
2 AKPI 281.997.841.000 2.084.567.189.000 2.227.042.590.000 0,135278845
3 ALDO 94.536.198.691 301.479.232.221 356.814.265.668 0,313574497
4 ALKA 130.744.443.000 241.912.806.000 244.879.397.000 0,540461025
5 ALMI 464.774.107.762 2.752.078.229.707 3.212.438.981.224 0,16888114
6 AMFG 455.706.000.000 3.539.393.000.000 3.918.391.000.000 0,128752586
7 APLI 12.529.727.341 303.594.490.546 273.126.657.794 0,041271261
8 ARNA 192.118.448.357 1.135.244.802.060 1.259.175.442.875 0,169230855
9 AUTO 1.553.439.000.000 12.484.843.000.000 14.380.926.000.000 0,124425994
10 BAJA 177.713.514.844 842.928.433.004 974.632.970.453 0,210828711
11 BATA 106.268.306.000 680.685.060.000 774.891.087.000 0,156119639
12 BRNA 297.841.275.000 1.125.132.715.000 1.334.085.916.000 0,264716572
13 BTON (17.539.373.664) 176.136.296.407 174.157.547.015 -0,099578418
14 BUDI (284.743.000.000) 2.382.875.000.000 2.476.982.000.000 -0,119495567
15 CEKA 1.169.987.607.646 1.069.627.299.747 1.284.150.037.341 1,093827362
16 CPIN 3.487.283.000.000 15.722.197.000.000 20.862.439.000.000 0,221806342
17 DAJK 381.359.555.000 1.128.467.093.000 1.902.696.164.000 0,337944772
18 DLTA 12.186.841.000 867.040.802.000 991.947.134.000 0,014055672
19 DPNS 1.442.729.048 256.372.669.050 268.877.322.944 0,005627468
20 DVLA 2.137.605.000 1.190.054.288.000 1.236.247.525.000 0,001796225
21 EKAD 107.904.861.961 343.601.504.089 411.348.790.570 0,314040715
22 ERTX (45.519.706.170) 749.402.740.231 775.917.827.931 -0,060741313
23 FASW 496.110.402.020 5.692.060.407.681 5.581.000.723.345 0,087158316
24 GJTL 717.817.000.000 15.350.754.000.000 16.042.897.000.000 0,046761026
25 HMSP 5.664.932.000.000 27.404.594.000.000 28.380.630.000.000 0,206714684
26 ICBP 4.927.782.000.000 21.267.470.000.000 24.910.211.000.000 0,231705135
27 IGAR 94.459.900.146 314.746.644.499 349.894.783.575 0,300114082
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
102
Lampiran V
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan).
NO KODE ∆Revit Total Aset
∆Revit /Ait-1 2014 2013 2014
28 IKAI 50.798.064.000 482.057.048.870 518.546.655.125 0,105377702
29 INAF 43.938.386.405 1.294.510.669.195 1.248.343.275.406 0,033942081
30 INAI 292.759.766.380 765.881.409.376 897.281.657.710 0,382252086
31 INCI 28.778.821.567 136.142.063.219 147.992.617.351 0,21138817
32 INDS 164.530.161.254 2.196.518.364.473 2.282.666.078.493 0,074904979
33 INTP 1.304.978.000.000 26.607.241.000.000 28.884.973.000.000 0,049045972
34 JECC 2.939.016.000 1.239.821.716.000 1.062.476.023.000 0,002370515
35 JPFA 3.046.795.000.000 14.917.590.000.000 15.730.435.000.000 0,204241771
36 JPRS 118.389.225.064 376.540.741.943 370.967.708.751 0,31441279
37 KBLI (188.272.038.375) 1.337.022.291.951 1.337.351.473.763 -0,140814435
38 KBLM (113.249.568.275) 654.296.256.935 647.696.854.298 -0,173086071
39 KIAS (11.868.855.798) 2.270.904.910.518 2.352.542.603.065 -0,005226487
40 KICI 3.941.621.780 98.295.722.100 96.745.744.221 0,040099627
41 KLBF 1.366.401.490.510 11.315.061.275.026 12.425.032.367.729 0,120759531
42 LION 43.948.272.184 498.567.897.161 600.102.716.315 0,088149021
43 LMPI (162.563.760.792) 822.189.506.877 808.892.238.344 -0,197720549
44 LMSH (7.138.748.453) 141.697.598.705 139.915.598.255 -0,050380165
45 MERK 57.461.535.000 696.946.318.000 716.599.526.000 0,082447577
46 MLBI (573.488.000.000) 1.782.148.000.000 2.231.051.000.000 -0,321795945
47 MLIA 432.687.093.000 7.189.899.445.000 7.215.152.320.000 0,060179853
48 MRAT 76.619.556.097 439.583.727.200 498.786.376.745 0,174300256
49 MYOR 2.151.251.144.901 9.710.223.454.000 10.291.108.029.334 0,221544968
50 NIPS 104.803.966.000 798.407.625.000 1.206.854.399.000 0,131266239
51 PICO 9.883.450.722 621.400.236.614 626.626.507.164 0,015905129
52 PRAS 129.489.910.706 795.630.254.209 1.286.827.899.805 0,162751366
53 PYFA 29.746.676.348 175.118.921.406 172.736.624.689 0,169865575
54 RICY 201.258.478.107 1.109.865.329.758 1.170.752.424.106 0,181335945
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
103
Lampiran V
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan).
NO KODE ∆Revit Total Aset
∆Revit /Ait-1 2014 2013 2014
55 ROTI 374.742.964.006 1.822.689.047.108 2.142.894.276.216 0,205598955
56 SCCO (47.774.361.322) 1.762.032.300.123 1.656.007.190.010 -0,027113215
57 SIAP 91.218.934.000 272.597.818.000 4.979.635.925.000 0,334628262
58 SIMA 13.478.785.696 65.314.178.204 62.607.762.222 0,20636845
59 SKBM 184.146.646.221 497.652.557.672 649.534.031.113 0,370030543
60 SKLT 114.370.976.618 301.989.488.699 331.574.891.637 0,378725025
61 SMBR 46.307.100.000 2.711.416.335.000 2.926.360.857.000 0,017078565
62 SMCB 842.461.000.000 14.894.990.000.000 17.195.352.000.000 0,056560025
63 SMSM 250.971.000.000 1.712.710.000.000 1.749.395.000.000 0,14653444
64 SPMA 154.972.068.429 1.767.105.818.949 2.091.957.078.669 0,087698239
65 SQBB 71.065.227.000 421.187.982.000 459.352.720.000 0,168725676
66 SRSN 80.519.065.000 420.782.548.000 463.347.124.000 0,191355524
67 STAR (45.519.706.170) 749.402.740.231 775.917.827.931 -0,060741313
68 STTP 475.528.725.536 1.470.059.394.892 1.700.204.093.895 0,323475859
69 TCID 280.304.149.444 1.465.952.460.752 1.853.235.343.636 0,191209577
70 TOTO 342.323.590.401 1.746.177.682.568 2.027.288.693.678 0,196041671
71 TRIS 36.883.337.350 475.428.240.024 523.900.642.605 0,077579189
72 TRST 474.735.430.328 3.260.919.505.192 3.261.285.495.052 0,145583302
73 TSPC 657.225.804.466 5.407.957.915.805 5.592.730.492.960 0,121529386
74 UNIT 561.829.654 459.118.935.528 440.727.374.151 0,001223713
75 WIIM 73.511.000.166 1.229.011.260.881 1.332.907.675.785 0,059813122
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
104
Lampiran VI
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014.
NO KODE Aset Tetap Total Aset
PPE/Ait-1 2014 2013 2014
1 ADES 171.282.000.000 441.064.000.000 504.865.000.000 0,388338
2 AKPI 1.060.731.359.000 2.084.567.189.000 2.227.042.590.000 0,50885
3 ALDO 110.792.833.798 301.479.232.221 356.814.265.668 0,367497
4 ALKA 14.343.585.000 241.912.806.000 244.879.397.000 0,059292
5 ALMI 78.194.014.973 2.752.078.229.707 3.212.438.981.224 0,028413
6 AMFG 1.530.836.000.000 3.539.393.000.000 3.918.391.000.000 0,432514
7 APLI 165.967.227.248 303.594.490.546 273.126.657.794 0,546674
8 ARNA 736.206.333.096 1.135.244.802.060 1.259.175.442.875 0,6485
9 AUTO 3.305.968.000.000 12.484.843.000.000 14.380.926.000.000 0,264799
10 BAJA 298.005.180.331 842.928.433.004 974.632.970.453 0,353536
11 BATA 245.225.987.000 680.685.060.000 774.891.087.000 0,360264
12 BRNA 184.314.236.000 1.125.132.715.000 1.334.085.916.000 0,163816
13 BTON 14.238.319.647 176.136.296.407 174.157.547.015 0,080837
14 BUDI 1.480.942.000.000 2.382.875.000.000 2.476.982.000.000 0,621494
15 CEKA 221.559.766.343 1.069.627.299.747 1.284.150.037.341 0,207137
16 CPIN 9.058.302.000.000 15.722.197.000.000 20.862.439.000.000 0,576147
17 DAJK 455.121.700.000 1.128.467.093.000 1.902.696.164.000 0,40331
18 DLTA 113.596.416.000 867.040.802.000 991.947.134.000 0,131016
19 DPNS 12.712.559.053 256.372.669.050 268.877.322.944 0,049586
20 DVLA 267.093.943.000 1.190.054.288.000 1.236.247.525.000 0,224438
21 EKAD 105.345.565.956 343.601.504.089 411.348.790.570 0,306592
22 ERTX 318.769.811.984 749.402.740.231 775.917.827.931 0,425365
23 FASW 3.733.099.100.092 5.692.060.407.681 5.581.000.723.345 0,655843
24 GJTL 7.611.453.000.000 15.350.754.000.000 16.042.897.000.000 0,495836
25 HMSP 5.919.600.000.000 27.404.594.000.000 28.380.630.000.000 0,216008
26 ICBP 5.838.843.000.000 21.267.470.000.000 24.910.211.000.000 0,274543
27 IGAR 46.081.516.352 314.746.644.499 349.894.783.575 0,146408
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
105
Lampiran VI
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan).
NO KODE Aset Tetap Total Aset
PPE/Ait-1 2014 2013 2014
28 IKAI 343.182.508.003 482.057.048.870 518.546.655.125 0,711913
29 INAF 394.584.546.295 1.294.510.669.195 1.248.343.275.406 0,304814
30 INAI 103.335.945.534 765.881.409.376 897.281.657.710 0,134924
31 INCI 50.390.263.713 136.142.063.219 147.992.617.351 0,37013
32 INDS 1.247.324.580.729 2.196.518.364.473 2.282.666.078.493 0,567864
33 INTP 12.143.632.000.000 26.607.241.000.000 28.884.973.000.000 0,456403
34 JECC 121.782.583.000 1.239.821.716.000 1.062.476.023.000 0,098226
35 JPFA 6.361.632.000.000 14.917.590.000.000 15.730.435.000.000 0,426452
36 JPRS 13.100.716.324 376.540.741.943 370.967.708.751 0,034792
37 KBLI 411.558.691.981 1.337.022.291.951 1.337.351.473.763 0,307817
38 KBLM 289.754.886.655 654.296.256.935 647.696.854.298 0,44285
39 KIAS 1.493.293.193.212 2.270.904.910.518 2.352.542.603.065 0,657576
40 KICI 8.253.323.849 98.295.722.100 96.745.744.221 0,083964
41 KLBF 3.404.457.131.056 11.315.061.275.026 12.425.032.367.729 0,300878
42 LION 101.606.366.543 498.567.897.161 600.102.716.315 0,203796
43 LMPI 264.086.403.130 822.189.506.877 808.892.238.344 0,321199
44 LMSH 29.522.279.223 141.697.598.705 139.915.598.255 0,208347
45 MERK 81.384.920.000 696.946.318.000 716.599.526.000 0,116774
46 MLBI 1.315.305.000.000 1.782.148.000.000 2.231.051.000.000 0,738045
47 MLIA 5.497.490.587.000 7.189.899.445.000 7.215.152.320.000 0,764613
48 MRAT 77.533.423.631 439.583.727.200 498.786.376.745 0,176379
49 MYOR 3.585.011.717.083 9.710.223.454.000 10.291.108.029.334 0,3692
50 NIPS 450.149.169.000 798.407.625.000 1.206.854.399.000 0,563809
51 PICO 139.160.457.062 621.400.236.614 626.626.507.164 0,223947
52 PRAS 705.792.134.066 795.630.254.209 1.286.827.899.805 0,887086
53 PYFA 91.716.051.981 175.118.921.406 172.736.624.689 0,523736
54 RICY 318.630.063.545 1.109.865.329.758 1.170.752.424.106 0,287089
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
106
Lampiran VI
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan).
NO KODE Aset Tetap Total Aset
PPE/Ait-1 2014 2013 2014
55 ROTI 1.679.981.658.119 1.822.689.047.108 2.142.894.276.216 0,921705
56 SCCO 295.398.107.771 1.762.032.300.123 1.656.007.190.010 0,167646
57 SIAP 6.882.566.000 272.597.818.000 4.979.635.925.000 0,025248
58 SIMA 8.055.614.938 65.314.178.204 62.607.762.222 0,123336
59 SKBM 250.714.045.211 497.652.557.672 649.534.031.113 0,503793
60 SKLT 135.210.633.301 301.989.488.699 331.574.891.637 0,447733
61 SMBR 557.907.013.000 2.711.416.335.000 2.926.360.857.000 0,205762
62 SMCB 14.498.240.000.000 14.894.990.000.000 17.195.352.000.000 0,973364
63 SMSM 492.897.000.000 1.712.710.000.000 1.749.395.000.000 0,287788
64 SPMA 1.389.719.739.866 1.767.105.818.949 2.091.957.078.669 0,786438
65 SQBB 87.174.799.000 421.187.982.000 459.352.720.000 0,206974
66 SRSN 122.183.633.000 420.782.548.000 463.347.124.000 0,290372
67 STAR 318.769.811.984 749.402.740.231 775.917.827.931 0,425365
68 STTP 862.321.588.223 1.470.059.394.892 1.700.204.093.895 0,58659
69 TCID 923.951.560.313 1.465.952.460.752 1.853.235.343.636 0,630274
70 TOTO 807.117.366.092 1.746.177.682.568 2.027.288.693.678 0,462219
71 TRIS 117.375.191.424 475.428.240.024 523.900.642.605 0,246883
72 TRST 1.980.022.881.193 3.260.919.505.192 3.261.285.495.052 0,607198
73 TSPC 1.554.389.853.202 5.407.957.915.805 5.592.730.492.960 0,287426
74 UNIT 347.163.555.335 459.118.935.528 440.727.374.151 0,756152
75 WIIM 309.830.060.177 1.229.011.260.881 1.332.907.675.785 0,252097
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
107
Lampiran VII
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014.
NO KODE Total Accrual Total Aset
TA/Ait-1 2014 2013 2014
1 ADES (70.356.000.000) 441.064.000.000 504.865.000.000 -0,15951
2 AKPI (339.658.788.000) 2.084.567.189.000 2.227.042.590.000 -0,16294
3 ALDO 21.090.917.645 301.479.232.221 356.814.265.668 0,069958
4 ALKA 21.493.197.000 241.912.806.000 244.879.397.000 0,088847
5 ALMI 937.306.682.419 2.752.078.229.707 3.212.438.981.224 0,340581
6 AMFG (105.615.000.000) 3.539.393.000.000 3.918.391.000.000 -0,02984
7 APLI (12.687.756.692) 303.594.490.546 273.126.657.794 -0,04179
8 ARNA 22.713.057.303 1.135.244.802.060 1.259.175.442.875 0,020007
9 AUTO 691.844.000.000 12.484.843.000.000 14.380.926.000.000 0,055415
10 BAJA 88.463.836.426 842.928.433.004 974.632.970.453 0,104948
11 BATA 8.601.576.000 680.685.060.000 774.891.087.000 0,012637
12 BRNA (137.611.967.000) 1.125.132.715.000 1.334.085.916.000 -0,12231
13 BTON (13.424.920) 176.136.296.407 174.157.547.015 -7,6E-05
14 BUDI (39.691.000.000) 2.382.875.000.000 2.476.982.000.000 -0,01666
15 CEKA 188.808.367.801 1.069.627.299.747 1.284.150.037.341 0,176518
16 CPIN 1.507.423.000.000 15.722.197.000.000 20.862.439.000.000 0,095879
17 DAJK 322.899.272.000 1.128.467.093.000 1.902.696.164.000 0,28614
18 DLTA 123.826.619.000 867.040.802.000 991.947.134.000 0,142815
19 DPNS 8.642.086.623 256.372.669.050 268.877.322.944 0,033709
20 DVLA (23.506.841.000) 1.190.054.288.000 1.236.247.525.000 -0,01975
21 EKAD 36.114.472.417 343.601.504.089 411.348.790.570 0,105106
22 ERTX 31.848.782.480 749.402.740.231 775.917.827.931 0,042499
23 FASW (1.241.106.846.255) 5.692.060.407.681 5.581.000.723.345 -0,21804
24 GJTL 117.722.000.000 15.350.754.000.000 16.042.897.000.000 0,007669
25 HMSP (922.112.000.000) 27.404.594.000.000 28.380.630.000.000 -0,03365
26 ICBP (1.329.162.000.000) 21.267.470.000.000 24.910.211.000.000 -0,0625
27 IGAR 29.136.053.916 314.746.644.499 349.894.783.575 0,09257
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
108
Lampiran VII
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan).
NO KODE Total Accrual Total Aset
TA/Ait-1 2014 2013 2014
28 IKAI 42.345.819.014 482.057.048.870 518.546.655.125 0,087844
29 INAF (147.562.077.002) 1.294.510.669.195 1.248.343.275.406 -0,11399
30 INAI (59.856.387.355) 765.881.409.376 897.281.657.710 -0,07815
31 INCI 18.609.560.106 136.142.063.219 147.992.617.351 0,136692
32 INDS 61.746.141.226 2.196.518.364.473 2.282.666.078.493 0,028111
33 INTP (70.598.000.000) 26.607.241.000.000 28.884.973.000.000 -0,00265
34 JECC (18.385.459.000) 1.239.821.716.000 1.062.476.023.000 -0,01483
35 JPFA (1.185.687.000.000) 14.917.590.000.000 15.730.435.000.000 -0,07948
36 JPRS 90.691.109.919 376.540.741.943 370.967.708.751 0,240853
37 KBLI (99.999.538.864) 1.337.022.291.951 1.337.351.473.763 -0,07479
38 KBLM 14.629.503.863 654.296.256.935 647.696.854.298 0,022359
39 KIAS 38.432.213.264 2.270.904.910.518 2.352.542.603.065 0,016924
40 KICI 3.389.924.880 98.295.722.100 96.745.744.221 0,034487
41 KLBF (195.035.239.415) 11.315.061.275.026 12.425.032.367.729 -0,01724
42 LION (12.831.673.236) 498.567.897.161 600.102.716.315 -0,02574
43 LMPI (6.076.051.814) 822.189.506.877 808.892.238.344 -0,00739
44 LMSH (2.596.654.976) 141.697.598.705 139.915.598.255 -0,01833
45 MERK (108.253.549.000) 696.946.318.000 716.599.526.000 -0,15533
46 MLBI (118.122.000.000) 1.782.148.000.000 2.231.051.000.000 -0,06628
47 MLIA (335.620.310.000) 7.189.899.445.000 7.215.152.320.000 -0,04668
48 MRAT 30.051.447.785 439.583.727.200 498.786.376.745 0,068363
49 MYOR 1.272.164.151.739 9.710.223.454.000 10.291.108.029.334 0,131013
50 NIPS (68.328.336.000) 798.407.625.000 1.206.854.399.000 -0,08558
51 PICO (8.255.286.849) 621.400.236.614 626.626.507.164 -0,01328
52 PRAS (215.478.817) 795.630.254.209 1.286.827.899.805 -0,00027
53 PYFA 1.185.124.034 175.118.921.406 172.736.624.689 0,006768
54 RICY (32.033.764.854) 1.109.865.329.758 1.170.752.424.106 -0,02886
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
109
Lampiran VII
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan).
NO KODE Total Accrual Total Aset
TA/Ait-1 2014 2013 2014
55 ROTI (176.398.098.039) 1.822.689.047.108 2.142.894.276.216 -0,09678
56 SCCO 75.447.771.910 1.762.032.300.123 1.656.007.190.010 0,042819
57 SIAP (106.603.415.000) 272.597.818.000 4.979.635.925.000 -0,39106
58 SIMA (2.245.565.205) 65.314.178.204 62.607.762.222 -0,03438
59 SKBM 40.773.962.117 497.652.557.672 649.534.031.113 0,081933
60 SKLT (6.917.503.918) 301.989.488.699 331.574.891.637 -0,02291
61 SMBR 44.808.978.000 2.711.416.335.000 2.926.360.857.000 0,016526
62 SMCB (1.040.569.000.000) 14.894.990.000.000 17.195.352.000.000 -0,06986
63 SMSM (29.428.000.000) 1.712.710.000.000 1.749.395.000.000 -0,01718
64 SPMA 15.634.143.313 1.767.105.818.949 2.091.957.078.669 0,008847
65 SQBB 3.909.313.000 421.187.982.000 459.352.720.000 0,009282
66 SRSN 4.833.275.000 420.782.548.000 463.347.124.000 0,011486
67 STAR 31.848.782.480 749.402.740.231 775.917.827.931 0,042499
68 STTP (75.050.731.956) 1.470.059.394.892 1.700.204.093.895 -0,05105
69 TCID 50.763.232.036 1.465.952.460.752 1.853.235.343.636 0,034628
70 TOTO (13.904.729.241) 1.746.177.682.568 2.027.288.693.678 -0,00796
71 TRIS 35.892.783.648 475.428.240.024 523.900.642.605 0,075496
72 TRST (206.825.480.570) 3.260.919.505.192 3.261.285.495.052 -0,06343
73 TSPC 71.336.972.696 5.407.957.915.805 5.592.730.492.960 0,013191
74 UNIT (22.661.735.482) 459.118.935.528 440.727.374.151 -0,04936
75 WIIM 67.695.575.202 1.229.011.260.881 1.332.907.675.785 0,055081
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
110
Lampiran VIII
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014.
NO KODE ∆Revit ∆Recit Total Aset
(∆Revit - ∆Recit)/Ait-1 2013 2014
1 ADES 76.260.000.000 26.466.000.000 441.064.000.000 504.865.000.000 0,112895181
2 AKPI 281.997.841.000 (16.162.182.000) 2.084.567.189.000 2.227.042.590.000 0,1430321
3 ALDO 94.536.198.691 31.099.707.607 301.479.232.221 356.814.265.668 0,210417449
4 ALKA 130.744.443.000 14.787.648.000 241.912.806.000 244.879.397.000 0,479333016
5 ALMI 464.774.107.762 112.709.732.736 2.752.078.229.707 3.212.438.981.224 0,127926732
6 AMFG 455.706.000.000 (16.629.000.000) 3.539.393.000.000 3.918.391.000.000 0,133450849
7 APLI 12.529.727.341 5.045.195.669 303.594.490.546 273.126.657.794 0,024653055
8 ARNA 192.118.448.357 86.475.867.736 1.135.244.802.060 1.259.175.442.875 0,093057093
9 AUTO 1.553.439.000.000 133.717.000.000 12.484.843.000.000 14.380.926.000.000 0,113715647
10 BAJA 177.713.514.844 63.290.995.852 842.928.433.004 974.632.970.453 0,13574405
11 BATA 106.268.306.000 (2.588.042.000) 680.685.060.000 774.891.087.000 0,159921753
12 BRNA 297.841.275.000 72.371.000.000 1.125.132.715.000 1.334.085.916.000 0,200394382
13 BTON (17.539.373.664) (1.535.510.370) 176.136.296.407 174.157.547.015 -0,090860678
14 BUDI (284.743.000.000) (140.221.000.000) 2.382.875.000.000 2.476.982.000.000 -0,060650265
15 CEKA 1.169.987.607.646 31.106.203.993 1.069.627.299.747 1.284.150.037.341 1,064746014
16 CPIN 3.487.283.000.000 905.259.000.000 15.722.197.000.000 20.862.439.000.000 0,164227938
17 DAJK 381.359.555.000 125.884.502.000 1.128.467.093.000 1.902.696.164.000 0,22639123
18 DLTA 12.186.841.000 97.116.469.000 867.040.802.000 991.947.134.000 -0,097953439
19 DPNS 1.442.729.048 2.088.780.610 256.372.669.050 268.877.322.944 -0,00251997
20 DVLA 2.137.605.000 (25.832.045.000) 1.190.054.288.000 1.236.247.525.000 0,023502835
21 EKAD 107.904.861.961 11.222.140.906 343.601.504.089 411.348.790.570 0,281380378
22 ERTX (45.519.706.170) 27.575.774.365 749.402.740.231 775.917.827.931 -0,097538315
23 FASW 496.110.402.020 (235.734.397.896) 5.692.060.407.681 5.581.000.723.345 0,128572915
24 GJTL 717.817.000.000 55.708.000.000 15.350.754.000.000 16.042.897.000.000 0,043132018
25 HMSP 5.664.932.000.000 (351.490.000.000) 27.404.594.000.000 28.380.630.000.000 0,219540636
26 ICBP 4.927.782.000.000 352.787.000.000 21.267.470.000.000 24.910.211.000.000 0,215117031
27 IGAR 94.459.900.146 19.288.330.766 314.746.644.499 349.894.783.575 0,238831996
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
111
Lampiran VIII
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan).
NO KODE ∆Revit ∆Recit Total Aset
(∆Revit - ∆Recit)/Ait-1 2013 2014
28 IKAI 50.798.064.000 13.205.707.114 482.057.048.870 518.546.655.125 0,077983212
29 INAF 43.938.386.405 (77.607.368.411) 1.294.510.669.195 1.248.343.275.406 0,093893204
30 INAI 292.759.766.380 63.043.683.797 765.881.409.376 897.281.657.710 0,299936883
31 INCI 28.778.821.567 1.560.817.678 136.142.063.219 147.992.617.351 0,199923545
32 INDS 164.530.161.254 29.610.233.419 2.196.518.364.473 2.282.666.078.493 0,061424448
33 INTP 1.304.978.000.000 152.405.000.000 26.607.241.000.000 28.884.973.000.000 0,04331802
34 JECC 2.939.016.000 (39.850.561.000) 1.239.821.716.000 1.062.476.023.000 0,034512686
35 JPFA 3.046.795.000.000 62.966.000.000 14.917.590.000.000 15.730.435.000.000 0,200020848
36 JPRS 118.389.225.064 74.545.045.581 376.540.741.943 370.967.708.751 0,116439404
37 KBLI (188.272.038.375 (10.232.813.703) 1.337.022.291.951 1.337.351.473.763 -0,133160999
38 KBLM (113.249.568.275) (2.426.757.855) 654.296.256.935 647.696.854.298 -0,169377112
39 KIAS (11.868.855.798) 65.668.469.186 2.270.904.910.518 2.352.542.603.065 -0,034143801
40 KICI 3.941.621.780 225.507.019 98.295.722.100 96.745.744.221 0,037805458
41 KLBF 1.366.401.490.510 191.522.741.300 11.315.061.275.026 12.425.032.367.729 0,103833176
42 LION 43.948.272.184 18.452.628.843 498.567.897.161 600.102.716.315 0,051137756
43 LMPI (162.563.760.792) 20.946.838.165 822.189.506.877 808.892.238.344 -0,223197447
44 LMSH (7.138.748.453) (193.769.143) 141.697.598.705 139.915.598.255 -0,049012682
45 MERK 57.461.535.000 6.850.209.000 696.946.318.000 716.599.526.000 0,072618686
46 MLBI (573.488.000.000) 56.244.000.000 1.782.148.000.000 2.231.051.000.000 -0,353355614
47 MLIA 432.687.093.000 46.485.983.000 7.189.899.445.000 7.215.152.320.000 0,053714397
48 MRAT 76.619.556.097 64.827.664.939 439.583.727.200 498.786.376.745 0,026825131
49 MYOR 2.151.251.144.901 267.694.293.101 9.710.223.454.000 10.291.108.029.334 0,193976674
50 NIPS 104.803.966.000 70.029.363.000 798.407.625.000 1.206.854.399.000 0,043554949
51 PICO 9.883.450.722 14.550.071.861 621.400.236.614 626.626.507.164 -0,007509848
52 PRAS 129.489.910.706 30.767.051.573 795.630.254.209 1.286.827.899.805 0,124081329
53 PYFA 29.746.676.348 9.323.187.512 175.118.921.406 172.736.624.689 0,116626397
54 RICY 201.258.478.107 (9.035.725.960) 1.109.865.329.758 1.170.752.424.106 0,189477226
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
112
Lampiran VIII
Komponen-Komponen Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan).
NO KODE ∆Revit ∆Recit Total Aset
(∆Revit - ∆Recit)/Ait-1 2013 2014
55 ROTI 374.742.964.006 30.317.915.333 1.822.689.047.108 2.142.894.276.216 0,188965336
56 SCCO (47.774.361.322) 41.077.763.719 1.762.032.300.123 1.656.007.190.010 -0,050425934
57 SIAP 91.218.934.000 630.199.000 272.597.818.000 4.979.635.925.000 0,332316435
58 SIMA 13.478.785.696 1.635.328.493 65.314.178.204 62.607.762.222 0,181330571
59 SKBM 184.146.646.221 (26.524.847.673) 497.652.557.672 649.534.031.113 0,423330476
60 SKLT 114.370.976.618 8.168.665.892 301.989.488.699 331.574.891.637 0,351675521
61 SMBR 46.307.100.000 44.816.988.000 2.711.416.335.000 2.926.360.857.000 0,00054957
62 SMCB 842.461.000.000 159.034.000.000 14.894.990.000.000 17.195.352.000.000 0,045883012
63 SMSM 250.971.000.000 10.032.000.000 1.712.710.000.000 1.749.395.000.000 0,140677056
64 SPMA 154.972.068.429 (14.540.846.772) 1.767.105.818.949 2.091.957.078.669 0,095926862
65 SQBB 71.065.227.000 28.242.819.000 421.187.982.000 459.352.720.000 0,101670536
66 SRSN 80.519.065.000 13.171.157.000 420.782.548.000 463.347.124.000 0,160053948
67 STAR (45.519.706.170) 27.575.874.365 749.402.740.231 775.917.827.931 -0,097538448
68 STTP 475.528.725.536 46.109.917.023 1.470.059.394.892 1.700.204.093.895 0,292109836
69 TCID 280.304.149.444 30.182.126.934 1.465.952.460.752 1.853.235.343.636 0,170620828
70 TOTO 342.323.590.401 84.405.406.864 1.746.177.682.568 2.027.288.693.678 0,147704432
71 TRIS 36.883.337.350 22.634.359.632 475.428.240.024 523.900.642.605 0,029970827
72 TRST 474.735.430.328 9.229.052.691 3.260.919.505.192 3.261.285.495.052 0,142753103
73 TSPC 657.225.804.466 30.854.393.955 5.407.957.915.805 5.592.730.492.960 0,115824017
74 UNIT 561.829.654 (1.898.317.876) 459.118.935.528 440.727.374.151 0,00535841
75 WIIM 73.511.000.166 15.385.843.146 1.229.011.260.881 1.332.907.675.785 0,047294243
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
113
Lampiran IX
Tabel Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014. NO KODE a1 1/Tait-1 a2 ∆Rev/Ait-1 a3 PPE/Ait-1 NDA
1 ADES 0,004 2,27E-12 0,108 0,172900078 -0,064 0,3883382 -0,00618
2 AKPI 0,004 4,8E-13 0,108 0,135278845 -0,064 0,508849686 -0,01796
3 ALDO 0,004 3,32E-12 0,108 0,313574497 -0,064 0,367497399 0,010346
4 ALKA 0,004 4,13E-12 0,108 0,540461025 -0,064 0,059292376 0,054575
5 ALMI 0,004 3,63E-13 0,108 0,16888114 -0,064 0,028412715 0,016421
6 AMFG 0,004 2,83E-13 0,108 0,128752586 -0,064 0,432513711 -0,01378
7 APLI 0,004 3,29E-12 0,108 0,041271261 -0,064 0,546674042 -0,03053
8 ARNA 0,004 8,81E-13 0,108 0,169230855 -0,064 0,64850007 -0,02323
9 AUTO 0,004 8,01E-14 0,108 0,124425994 -0,064 0,264798524 -0,00351
10 BAJA 0,004 1,19E-12 0,108 0,210828711 -0,064 0,353535566 0,000143
11 BATA 0,004 1,47E-12 0,108 0,156119639 -0,064 0,360263507 -0,0062
12 BRNA 0,004 8,89E-13 0,108 0,264716572 -0,064 0,163815551 0,018105
13 BTON 0,004 5,68E-12 0,108 -0,099578418 -0,064 0,080836942 -0,01593
14 BUDI 0,004 4,2E-13 0,108 -0,119495567 -0,064 0,621493784 -0,05268
15 CEKA 0,004 9,35E-13 0,108 1,093827362 -0,064 0,207137352 0,104877
16 CPIN 0,004 6,36E-14 0,108 0,221806342 -0,064 0,576147341 -0,01292
17 DAJK 0,004 8,86E-13 0,108 0,337944772 -0,064 0,403309678 0,010686
18 DLTA 0,004 1,15E-12 0,108 0,014055672 -0,064 0,131016229 -0,00687
19 DPNS 0,004 3,9E-12 0,108 0,005627468 -0,064 0,049586249 -0,00257
20 DVLA 0,004 8,4E-13 0,108 0,001796225 -0,064 0,224438453 -0,01417
21 EKAD 0,004 2,91E-12 0,108 0,314040715 -0,064 0,306592272 0,014294
22 ERTX 0,004 1,33E-12 0,108 -0,060741313 -0,064 0,425365154 -0,03378
23 FASW 0,004 1,76E-13 0,108 0,087158316 -0,064 0,655843198 -0,03256
24 GJTL 0,004 6,51E-14 0,108 0,046761026 -0,064 0,495835775 -0,02668
25 HMSP 0,004 3,65E-14 0,108 0,206714684 -0,064 0,216007579 0,008501
26 ICBP 0,004 4,7E-14 0,108 0,231705135 -0,064 0,274543375 0,007453
27 IGAR 0,004 3,18E-12 0,108 0,300114082 -0,064 0,146408285 0,023042
28 IKAI 0,004 2,07E-12 0,108 0,105377702 -0,064 0,711912644 -0,03418
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
114
Lampiran IX
Tabel Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan). NO KODE a1 1/Tait-1 a2 ∆Rev/Ait-1 a3 PPE/Ait-1 NDA
29 INAF 0,004 7,72E-13 0,108 0,033942081 -0,064 0,304813669 -0,01584
30 INAI 0,004 1,31E-12 0,108 0,382252086 -0,064 0,134924212 0,032648
31 INCI 0,004 7,35E-12 0,108 0,21138817 -0,064 0,370130014 -0,00086
32 INDS 0,004 4,55E-13 0,108 0,074904979 -0,064 0,567864399 -0,02825
33 INTP 0,004 3,76E-14 0,108 0,049045972 -0,064 0,456403278 -0,02391
34 JECC 0,004 8,07E-13 0,108 0,002370515 -0,064 0,098225883 -0,00603
35 JPFA 0,004 6,7E-14 0,108 0,204241771 -0,064 0,426451726 -0,00523
36 JPRS 0,004 2,66E-12 0,108 0,31441279 -0,064 0,034792294 0,03173
37 KBLI 0,004 7,48E-13 0,108 -0,140814435 -0,064 0,307817375 -0,03491
38 KBLM 0,004 1,53E-12 0,108 -0,173086071 -0,064 0,442849678 -0,04704
39 KIAS 0,004 4,4E-13 0,108 -0,005226487 -0,064 0,657576276 -0,04265
40 KICI 0,004 1,02E-11 0,108 0,040099627 -0,064 0,083964222 -0,00104
41 KLBF 0,004 8,84E-14 0,108 0,120759531 -0,064 0,300878365 -0,00621
42 LION 0,004 2,01E-12 0,108 0,088149021 -0,064 0,203796448 -0,00352
43 LMPI 0,004 1,22E-12 0,108 -0,197720549 -0,064 0,321198946 -0,04191
44 LMSH 0,004 7,06E-12 0,108 -0,050380165 -0,064 0,208347068 -0,01878
45 MERK 0,004 1,43E-12 0,108 0,082447577 -0,064 0,116773585 0,001431
46 MLBI 0,004 5,61E-13 0,108 -0,321795945 -0,064 0,738044764 -0,08199
47 MLIA 0,004 1,39E-13 0,108 0,060179853 -0,064 0,764613 -0,04244
48 MRAT 0,004 2,27E-12 0,108 0,174300256 -0,064 0,176379194 0,007536
49 MYOR 0,004 1,03E-13 0,108 0,221544968 -0,064 0,369199713 0,000298
50 NIPS 0,004 1,25E-12 0,108 0,131266239 -0,064 0,563808705 -0,02191
51 PICO 0,004 1,61E-12 0,108 0,015905129 -0,064 0,223946579 -0,01261
52 PRAS 0,004 1,26E-12 0,108 0,162751366 -0,064 0,887085591 -0,0392
53 PYFA 0,004 5,71E-12 0,108 0,169865575 -0,064 0,52373582 -0,01517
54 RICY 0,004 9,01E-13 0,108 0,181335945 -0,064 0,287088942 0,001211
55 ROTI 0,004 5,49E-13 0,108 0,205598955 -0,064 0,921705027 -0,03678
56 SCCO 0,004 5,68E-13 0,108 -0,027113215 -0,064 0,16764625 -0,01366
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
115
Lampiran IX
Tabel Perhitungan Nondiscretionary Accruals 2014 (Lanjutan). NO KODE a1 1/Tait-1 a2 ∆Rev/Ait-1 a3 PPE/Ait-1 NDA
57 SIAP 0,004 3,67E-12 0,108 0,334628262 -0,064 0,02524806 0,034524
58 SIMA 0,004 1,53E-11 0,108 0,20636845 -0,064 0,12333639 0,014394
59 SKBM 0,004 2,01E-12 0,108 0,370030543 -0,064 0,503793342 0,007721
60 SKLT 0,004 3,31E-12 0,108 0,378725025 -0,064 0,447732912 0,012247
61 SMBR 0,004 3,69E-13 0,108 0,017078565 -0,064 0,205762208 -0,01132
62 SMCB 0,004 6,71E-14 0,108 0,056560025 -0,064 0,973363527 -0,05619
63 SMSM 0,004 5,84E-13 0,108 0,14653444 -0,064 0,287787775 -0,00259
64 SPMA 0,004 5,66E-13 0,108 0,087698239 -0,064 0,786438325 -0,04086
65 SQBB 0,004 2,37E-12 0,108 0,168725676 -0,064 0,206973614 0,004976
66 SRSN 0,004 2,38E-12 0,108 0,191355524 -0,064 0,290372387 0,002083
67 STAR 0,004 1,33E-12 0,108 -0,060741313 -0,064 0,425365154 -0,03378
68 STTP 0,004 6,8E-13 0,108 0,323475859 -0,064 0,586589624 -0,00261
69 TCID 0,004 6,82E-13 0,108 0,191209577 -0,064 0,63027389 -0,01969
70 TOTO 0,004 5,73E-13 0,108 0,196041671 -0,064 0,462219495 -0,00841
71 TRIS 0,004 2,1E-12 0,108 0,077579189 -0,064 0,246883087 -0,00742
72 TRST 0,004 3,07E-13 0,108 0,145583302 -0,064 0,607197718 -0,02314
73 TSPC 0,004 1,85E-13 0,108 0,121529386 -0,064 0,287426396 -0,00527
74 UNIT 0,004 2,18E-12 0,108 0,001223713 -0,064 0,756151682 -0,04826
75 WIIM 0,004 8,14E-13 0,108 0,059813122 -0,064 0,252097007 -0,00967
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
116
Lampiran X
Tabel Perhitungan Discretionary Accruals 2014. NO KODE TA/Ait-1 NDA DA
1 ADES -0,15951 -0,00618 -0,15333
2 AKPI -0,16294 -0,01796 -0,14498
3 ALDO 0,069958 0,010346 0,059612
4 ALKA 0,088847 0,054575 0,034272
5 ALMI 0,340581 0,016421 0,324161
6 AMFG -0,02984 -0,01378 -0,01606
7 APLI -0,04179 -0,03053 -0,01126
8 ARNA 0,020007 -0,02323 0,043234
9 AUTO 0,055415 -0,00351 0,058924
10 BAJA 0,104948 0,000143 0,104805
11 BATA 0,012637 -0,0062 0,018833
12 BRNA -0,12231 0,018105 -0,14041
13 BTON -7,6E-05 -0,01593 0,015852
14 BUDI -0,01666 -0,05268 0,036024
15 CEKA 0,176518 0,104877 0,071641
16 CPIN 0,095879 -0,01292 0,108797
17 DAJK 0,28614 0,010686 0,275454
18 DLTA 0,142815 -0,00687 0,149682
19 DPNS 0,033709 -0,00257 0,036275
20 DVLA -0,01975 -0,01417 -0,00558
21 EKAD 0,105106 0,014294 0,090811
22 ERTX 0,042499 -0,03378 0,076282
23 FASW -0,21804 -0,03256 -0,18548
24 GJTL 0,007669 -0,02668 0,034352
25 HMSP -0,03365 0,008501 -0,04215
26 ICBP -0,0625 0,007453 -0,06995
27 IGAR 0,09257 0,023042 0,069528
28 IKAI 0,087844 -0,03418 0,122026
29 INAF -0,11399 -0,01584 -0,09815
30 INAI -0,07815 0,032648 -0,1108
31 INCI 0,136692 -0,00086 0,137551
32 INDS 0,028111 -0,02825 0,056364
33 INTP -0,00265 -0,02391 0,02126
34 JECC -0,01483 -0,00603 -0,0088
35 JPFA -0,07948 -0,00523 -0,07425
36 JPRS 0,240853 0,03173 0,209124
37 KBLI -0,07479 -0,03491 -0,03988
38 KBLM 0,022359 -0,04704 0,069395
39 KIAS 0,016924 -0,04265 0,059573
40 KICI 0,034487 -0,00104 0,03553
41 KLBF -0,01724 -0,00621 -0,01102
42 LION -0,02574 -0,00352 -0,02221
43 LMPI -0,00739 -0,04191 0,03452
44 LMSH -0,01833 -0,01878 0,00045
45 MERK -0,15533 0,001431 -0,15676
46 MLBI -0,06628 -0,08199 0,015708
47 MLIA -0,04668 -0,04244 -0,00424
48 MRAT 0,068363 0,007536 0,060827
49 MYOR 0,131013 0,000298 0,130715
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
117
Lampiran X
Tabel Perhitungan Discretionary Accruals 2014 (Lanjutan). NO KODE TA/Ait-1 NDA DA
50 NIPS -0,08558 -0,02191 -0,06367
51 PICO -0,01328 -0,01261 -0,00067
52 PRAS -0,00027 -0,0392 0,038926
53 PYFA 0,006768 -0,01517 0,021941
54 RICY -0,02886 0,001211 -0,03007
55 ROTI -0,09678 -0,03678 -0,05999
56 SCCO 0,042819 -0,01366 0,056476
57 SIAP -0,39106 0,034524 -0,42559
58 SIMA -0,03438 0,014394 -0,04878
59 SKBM 0,081933 0,007721 0,074212
60 SKLT -0,02291 0,012247 -0,03515
61 SMBR 0,016526 -0,01132 0,02785
62 SMCB -0,06986 -0,05619 -0,01367
63 SMSM -0,01718 -0,00259 -0,01459
64 SPMA 0,008847 -0,04086 0,049708
65 SQBB 0,009282 0,004976 0,004306
66 SRSN 0,011486 0,002083 0,009404
67 STAR 0,042499 -0,03378 0,076282
68 STTP -0,05105 -0,00261 -0,04845
69 TCID 0,034628 -0,01969 0,054315
70 TOTO -0,00796 -0,00841 0,000447
71 TRIS 0,075496 -0,00742 0,082918
72 TRST -0,06343 -0,02314 -0,04029
73 TSPC 0,013191 -0,00527 0,018461
74 UNIT -0,04936 -0,04826 -0,0011
75 WIIM 0,055081 -0,00967 0,064756
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
118
Lampiran XI
Tabel Perhitungan Ukuran Perusahaan 2014. NO KODE Ukuran Perusahaan
1 ADES 504.865.000.000
2 AKPI 2.227.042.590.000
3 ALDO 356.814.265.668
4 ALKA 244.879.397.000
5 ALMI 3.212.438.981.224
6 AMFG 3.918.391.000.000
7 APLI 273.126.657.794
8 ARNA 1.259.175.442.875
9 AUTO 14.380.926.000.000
10 BAJA 974.632.970.453
11 BATA 774.891.087.000
12 BRNA 1.334.085.916.000
13 BTON 174.157.547.015
14 BUDI 2.476.982.000.000
15 CEKA 1.284.150.037.341
16 CPIN 20.862.439.000.000
17 DAJK 1.902.696.164.000
18 DLTA 991.947.134.000
19 DPNS 268.877.322.944
20 DVLA 1.236.247.525.000
21 EKAD 411.348.790.570
22 ERTX 775.917.827.931
23 FASW 5.581.000.723.345
24 GJTL 16.042.897.000.000
25 HMSP 28.380.630.000.000
26 ICBP 24.910.211.000.000
27 IGAR 349.894.783.575
28 IKAI 518.546.655.125
29 INAF 1.248.343.275.406
30 INAI 897.281.657.710
31 INCI 147.992.617.351
32 INDS 2.282.666.078.493
33 INTP 28.884.973.000.000
34 JECC 1.062.476.023.000
35 JPFA 15.730.435.000.000
36 JPRS 370.967.708.751
37 KBLI 1.337.351.473.763
38 KBLM 647.696.854.298
39 KIAS 2.352.542.603.065
40 KICI 96.745.744.221
41 KLBF 12.425.032.367.729
42 LION 600.102.716.315
43 LMPI 808.892.238.344
44 LMSH 139.915.598.255
45 MERK 716.599.526.000
46 MLBI 2.231.051.000.000
47 MLIA 7.215.152.320.000
48 MRAT 498.786.376.745
49 MYOR 10.291.108.029.334
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
119
Lampiran XI
Tabel Perhitungan Ukuran Perusahaan 2014 (Lanjutan). NO KODE Ukuran Perusahaan
50 NIPS 1.206.854.399.000
51 PICO 626.626.507.164
52 PRAS 1.286.827.899.805
53 PYFA 172.736.624.689
54 RICY 1.170.752.424.106
55 ROTI 2.142.894.276.216
56 SCCO 1.656.007.190.010
57 SIAP 4.979.635.925.000
58 SIMA 62.607.762.222
59 SKBM 649.534.031.113
60 SKLT 331.574.891.637
61 SMBR 2.926.360.857.000
62 SMCB 17.195.352.000.000
63 SMSM 1.749.395.000.000
64 SPMA 2.091.957.078.669
65 SQBB 459.352.720.000
66 SRSN 463.347.124.000
67 STAR 775.917.827.931
68 STTP 1.700.204.093.895
69 TCID 1.853.235.343.636
70 TOTO 2.027.288.693.678
71 TRIS 523.900.642.605
72 TRST 3.261.285.495.052
73 TSPC 5.592.730.492.960
74 UNIT 440.727.374.151
75 WIIM 1.332.907.675.785
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
120
Lampiran XII
Tabel Perhitungan Debt to Equity Ratio 2014. NO KODE Total Hutang Total Equity DER
1 ADES 209.066.000.000 504.865.000.000 0,41
2 AKPI 1.191.196.937.000 1.035.845.653.000 1,15
3 ALDO 197.391.610.046 159.422.655.622 1,24
4 ALKA 181.643.493.000 63.235.904.000 2,87
5 ALMI 2.571.403.202.989 3.212.438.981.224 0,80
6 AMFG 733.749.000.000 3.184.642.000.000 0,23
7 APLI 47.868.731.692 225.257.926.102 0,21
8 ARNA 346.944.901.743 912.230.541.132 0,38
9 AUTO 4.244.369.000.000 10.136.557.000.000 0,42
10 BAJA 786.309.001.839 188.323.968.614 4,18
11 BATA 345.775.482.000 429.115.605.000 0,81
12 BRNA 967.711.101.000 366.374.815.000 2,64
13 BTON 27.517.328.111 146.640.218.904 0,19
14 BUDI 1.563.631.000.000 913.351.000.000 1,71
15 CEKA 746.598.865.219 537.551.172.122 1,39
16 CPIN 9.919.150.000.000 10.943.289.000.000 0,91
17 DAJK 678.825.319.000 1.065.619.060.000 0,64
18 DLTA 227.473.881.000 764.473.253.000 0,30
19 DPNS 32.794.800.672 236.082.522.272 0,14
20 DVLA 273.816.042.000 962.431.483.000 0,28
21 EKAD 138.149.558.606 273.199.231.964 0,51
22 ERTX 285.744.500.913 490.173.327.018 0,58
23 FASW 3.936.322.827.206 1.644.677.896.139 2,39
24 GJTL 10.059.605.000.000 5.983.292.000.000 1,68
25 HMSP 14.882.516.000.000 13.498.114.000.000 1,10
26 ICBP 9.870.264.000.000 15.039.947.000.000 0,66
27 IGAR 86.443.556.430 263.451.227.145 0,33
28 IKAI 339.889.432.972 178.657.222.154 1,90
29 INAF 656.380.082.912 591.963.192.495 1,11
30 INAI 751.439.553.825 145.842.103.885 5,15
31 INCI 10.872.710.103 137.119.907.248 0,08
32 INDS 454.347.526.616 1.828.318.551.877 0,25
33 INTP 4.100.172.000.000 24.784.801.000.000 0,17
34 JECC 891.120.969.000 171.355.054.000 5,20
35 JPFA 10.440.441.000.000 5.289.994.000.000 1,97
36 JPRS 15.334.844.453 355.632.864.298 0,04
37 KBLI 396.594.755.312 940.756.718.451 0,42
38 KBLM 357.408.981.156 290.287.873.142 1,23
39 KIAS 235.745.579.997 2.116.797.023.068 0,11
40 KICI 18.065.657.377 78.680.086.844 0,23
41 KLBF 2.607.556.689.283 9.817.475.678.446 0,27
42 LION 156.123.759.272 443.978.957.043 0,35
43 LMPI 409.761.454.151 399.130.784.193 1,03
44 LMSH 23.964.388.443 115.951.209.812 0,21
45 MERK 162.908.670.000 553.690.856.000 0,29
46 MLBI 1.677.254.000.000 553.797.000.000 3,03
47 MLIA 5.893.580.221.000 1.321.572.099.000 4,46
48 MRAT 114.841.797.856 383.944.578.889 0,30
49 MYOR 6.190.553.036.545 4.100.554.992.789 1,51
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
121
Lampiran XII
Tabel Perhitungan Debt to Equity Ratio 2014. NO KODE Total Hutang Total Equity DER
50 NIPS 630.960.175.000 575.894.224.000 1,10
51 PICO 395.525.304.553 231.101.202.611 1,71
52 PRAS 601.006.310.349 685.821.589.456 0,88
53 PYFA 76.177.686.068 96.558.938.621 0,79
54 RICY 774.439.342.861 396.313.081.245 1,95
55 ROTI 1.182.771.921.472 960.122.354.744 1,23
56 SCCO 841.614.670.129 814.392.519.881 1,03
57 SIAP 221.617.172.000 4.758.018.752.000 0,05
58 SIMA 31.210.008.707 31.397.753.515 0,99
59 SKBM 331.624.254.750 317.909.776.363 1,04
60 SKLT 178.206.785.017 153.368.106.620 1,16
61 SMBR 209.113.746.000 2.717.247.111.000 0,08
62 SMCB 8.436.760.000.000 8.758.592.000.000 0,96
63 SMSM 602.558.000.000 1.146.837.000.000 0,53
64 SPMA 1.287.357.023.670 804.600.054.999 1,60
65 SQBB 90.473.777.000 368.878.943.000 0,25
66 SRSN 134.510.685.000 328.835.439.000 0,41
67 STAR 285.744.500.913 490.173.327.018 0,58
68 STTP 882.610.280.834 817.593.813.061 1,08
69 TCID 569.730.901.368 1.283.504.442.268 0,44
70 TOTO 796.296.371.054 1.231.192.322.624 0,65
71 TRIS 214.390.227.222 309.510.415.383 0,69
72 TRST 1.499.792.311.890 1.761.493.183.162 0,85
73 TSPC 1.460.391.494.410 4.132.338.998.550 0,35
74 UNIT 199.073.815.553 241.653.558.598 0,82
75 WIIM 478.482.577.195 854.425.098.590 0,56
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
122
Lampiran XIII
Tabel Perhitungan Return On Invesment 2014 (%). NO KODE Net Income Total Aset ROI
1 ADES 31.021.000.000 504.865.000.000 6,14
2 AKPI 34.690.704.000 2.227.042.590.000 1,56
3 ALDO 21.061.034.612 356.814.265.668 5,90
4 ALKA 2.659.254.000 244.879.397.000 1,09
5 ALMI 1.634.820.237 3.212.438.981.224 0,05
6 AMFG 458.635.000.000 3.918.391.000.000 11,70
7 APLI 9.626.571.647 273.126.657.794 3,52
8 ARNA 261.651.053.219 1.259.175.442.875 20,78
9 AUTO 956.409.000.000 14.380.926.000.000 6,65
10 BAJA 14.077.852.427 974.632.970.453 1,44
11 BATA 70.781.440.000 774.891.087.000 9,13
12 BRNA 60.493.636.000 1.334.085.916.000 4,53
13 BTON 7.630.330.090 174.157.547.015 4,38
14 BUDI 28.499.000.000 2.476.982.000.000 1,15
15 CEKA 41.001.414.954 1.284.150.037.341 3,19
16 CPIN 1.746.644.000.000 20.862.439.000.000 8,37
17 DAJK 90.592.575.000 1.902.696.164.000 4,76
18 DLTA 288.073.432.000 991.947.134.000 29,04
19 DPNS 14.519.866.284 268.877.322.944 5,40
20 DVLA 80.929.476.000 1.236.247.525.000 6,55
21 EKAD 40.756.078.282 411.348.790.570 9,91
22 ERTX 348.916.778 775.917.827.931 0,04
23 FASW 86.745.854.950 5.581.000.723.345 1,55
24 GJTL 269.868.000.000 16.042.897.000.000 1,68
25 HMSP 10.181.083.000.000 28.380.630.000.000 35,87
26 ICBP 2.531.681.000.000 24.910.211.000.000 10,16
27 IGAR 54.898.874.758 349.894.783.575 15,69
28 IKAI 26.511.071.474 518.546.655.125 5,11
29 INAF 1.164.824.606 1.248.343.275.406 0,09
30 INAI 22.058.700.759 897.281.657.710 2,46
31 INCI 11.028.221.012 147.992.617.351 7,45
32 INDS 127.657.349.869 2.282.666.078.493 5,59
33 INTP 5.274.009.000.000 28.884.973.000.000 18,26
34 JECC 23.844.710.000 1.062.476.023.000 2,24
35 JPFA 384.846.000.000 15.730.435.000.000 2,45
36 JPRS 13.693.234.452 370.967.708.751 3,69
37 KBLI 70.080.135.740 1.337.351.473.763 5,24
38 KBLM 20.623.713.329 647.696.854.298 3,18
39 KIAS 92.239.403.158 2.352.542.603.065 3,92
40 KICI 4.703.508.241 96.745.744.221 4,86
41 KLBF 2.121.090.581.630 12.425.032.367.729 17,07
42 LION 49.001.630.102 600.102.716.315 8,17
43 LMPI 1.710.590.575 808.892.238.344 0,21
44 LMSH 7.403.115.436 139.915.598.255 5,29
45 MERK 181.472.234.000 716.599.526.000 25,32
46 MLBI 794.883.000.000 2.231.051.000.000 35,63
47 MLIA 125.013.335.000 7.215.152.320.000 1,73
48 MRAT 7.371.973.842 498.786.376.745 1,48
49 MYOR 409.824.768.594 10.291.108.029.334 3,98
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
123
Lampiran XIII
Tabel Perhitungan Return On Invesment 2014 (%) (Lanjutan). NO KODE Net income Total Aset ROI
50 NIPS 50.134.988.000 1.206.854.399.000 4,15
51 PICO 16.153.616.369 626.626.507.164 2,58
52 PRAS 11.340.527.608 1.286.827.899.805 0,88
53 PYFA 2.657.665.405 172.736.624.689 1,54
54 RICY 15.111.531.641 1.170.752.424.106 1,29
55 ROTI 188.577.521.074 2.142.894.276.216 8,80
56 SCCO 137.618.900.727 1.656.007.190.010 8,31
57 SIAP 7.382.322.000 4.979.635.925.000 0,15
58 SIMA 1.378.596.138 62.607.762.222 2,20
59 SKBM 89.115.994.107 649.534.031.113 13,72
60 SKLT 16.480.714.984 331.574.891.637 4,97
61 SMBR 328.336.316.000 2.926.360.857.000 11,22
62 SMCB 668.869.000.000 17.195.352.000.000 3,89
63 SMSM 420.436.000.000 1.749.395.000.000 24,03
64 SPMA 48.602.721.399 2.091.957.078.669 2,32
65 SQBB 164.808.009.000 459.352.720.000 35,88
66 SRSN 14.456.260.000 463.347.124.000 3,12
67 STAR 348.916.778 775.917.827.931 0,04
68 STTP 123.465.403.948 1.700.204.093.895 7,26
69 TCID 174.314.394.101 1.853.235.343.636 9,41
70 TOTO 293.803.908.949 2.027.288.693.678 14,49
71 TRIS 35.944.155.042 523.900.642.605 6,86
72 TRST 30.084.477.143 3.261.285.495.052 0,92
73 TSPC 584.293.062.124 5.592.730.492.960 10,45
74 UNIT 396.296.296 440.727.374.151 0,09
75 WIIM 112.304.822.060 1.332.907.675.785 8,43
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
124
Lampiran XIV: Hasil Olah Data Spss
Tabel 1. Tabulasi Silang Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba
(Income Minimization dan Income Maximization)
Manajemen Laba * ukuran perusahaan Crosstabulation
Count
ukuran perusahaan
Total
Sangat
Rendah Rendah Tinggi
Sangat
Tinggi
Manajemen Laba Max Income 39 1 2 3 45
Min Income 23 2 1 4 30
Total 62 3 3 7 75
Tabel 2. Koefisien Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba
(Income Minimization dan Income Maximization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation ,129 ,117 1,110 ,271
c
N of Valid Cases 75
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Tabel 3. Tabulasi Silang Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba
(Income Minimization). Crosstab
Count
Ukuran Perusahaan
Total Sangat Rendah Rendah Tinggi Sangat Tinggi
MIN DA Rendah 1 0 0 0 1
Sedang 5 1 0 0 6
Tinggi 17 1 1 4 23
Total 23 2 1 4 30
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
125
Lampiran XIV: Hasil Olah Data Spss (Lanjutan)
Tabel 4. Koefisien Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba
(Income Minimization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation ,152 ,137 ,815 ,422
c
N of Valid Cases 30
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Tabel 5. Tabulasi Silang Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba
(Income Maximization).
Crosstab
Count
Ukuran Perusahaan
Total Sangat Rendah Rendah Tinggi Sangat Tinggi
MAX DA Rendah 32 1 1 2 36
Sedang 4 0 1 1 6
Tinggi 3 0 0 0 3
Total 39 1 2 3 45
Tabel 6. Koefisien Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba
(Income Maximization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation ,111 ,163 ,735 ,466
c
N of Valid Cases 45
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
126
Lampiran XV: Hasil Olah Data Spss
Tabel 1. Tabulasi Silang Leverage dengan Manajemen Laba
(Income Minimization dan Income Maximization)
Crosstab
Count
Leverage
Total
Sangat
Rendah Rendah Tinggi
Sangat
Tinggi
Manajemen Laba Max Income 31 11 1 2 45
Min Income 15 10 2 3 30
Total 46 21 3 5 75
Tabel 2. Koefisien Hubungan Leverage dengan Manajemen Laba
(Income Minimization dan Income Maximization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation ,203 ,115 1,770 ,081
c
N of Valid Cases 75
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Tabel 3. Tabulasi Silang Leverage dengan Manajemen Laba
(Income Minimization).
Crosstab
Count
Leverage
Total Sangat Rendah Rendah Tinggi Sangat Tinggi
MIN DA Rendah 1 0 0 0 1
Sedang 2 1 2 1 6
Tinggi 12 9 0 2 23
Total 15 10 2 3 30
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
127
Lampiran XV: Hasil Olah Data Spss (Lanjutan).
Tabel 4. Koefisien Hubungan Leverage dengan Manajemen Laba
(Income Minimization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation -,155 ,203 -,830 ,413
c
N of Valid Cases 30
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Tabel 5. Tabulasi Silang Leverage dengan Manajemen Laba
(Income Maximization).
Crosstab
Count
Leverage
Total Sangat Rendah Rendah Tinggi Sangat Tinggi
MAX DA Rendah 25 9 1 1 36
Sedang 3 2 0 1 6
Tinggi 3 0 0 0 3
Total 31 11 1 2 45
Tabel 6. Koefisien Hubungan Leverage dengan Manajemen Laba
(Income Maximization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation ,015 ,151 ,096 ,924
c
N of Valid Cases 45
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
128
Lampiran XVI: Hasil Olah Data Spss
Tabel 1. Tabulasi Silang Profitabilitas dengan Manajemen Laba
(Income Minimization dan Income Maximization).
Crosstab
Count
Profitabilitas
Total
Sangat
Rendah Rendah Tinggi
Sangat
Tinggi
Manajemen Laba Max Income 35 6 2 2 45
Min Income 24 3 2 1 30
Total 59 9 4 3 75
Tabel 2. Koefisien Hubungan Profitabilitas dengan Manajemen Laba
(Income Minimization dan Income Maximization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation -,023 ,115 -,195 ,846
c
N of Valid Cases 75
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Tabel 3. Tabulasi Silang Profitabilitas dengan Manajemen Laba
(Income Minimization).
Crosstab
Count
Profitabilitas
Total Sangat Rendah Rendah Tinggi Sangat Tinggi
MIN DA Rendah 1 0 0 0 1
Sedang 5 0 1 0 6
Tinggi 18 3 1 1 23
Total 24 3 2 1 30
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
129
Lampiran XVI: Hasil Olah Data Spss (Lanjutan).
Tabel 4. Koefisien Hubungan Profitabilitas dengan Manajemen Laba
(Income Minimization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation ,072 ,168 ,381 ,706
c
N of Valid Cases 30
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Tabel 5. Tabulasi Silang Profitabilitas dengan Manajemen Laba
(Income Maximization).
Crosstab
Count
Profitabilitas
Total Sangat Rendah Rendah Tinggi Sangat Tinggi
MAX DA Rendah 27 6 1 2 36
Sedang 5 0 1 0 6
Tinggi 3 0 0 0 3
Total 35 6 2 2 45
Tabel 6. Koefisien Hubungan Profitabilitas dengan Manajemen Laba
(Income Maximization).
Symmetric Measures
Value
Asymptotic
Standardized Errora Approximate T
b
Approximate
Significance
Ordinal by
Ordinal
Spearman
Correlation -,130 ,121 -,858 ,396
c
N of Valid Cases 45
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI