BAB III METODA PENELITIAN
3.5. Definisi Operasional Variabel
3.5.1. Total Akrual, Discetionary Accrual, dan Non Discretionary Accrual
Total akrual sebuah perusahaan dipisahkan menjadi discretionary accrual dan non discretionary accrual. Discretionary accrual adalah pengakuan akrual laba atau beban yang bebas tidak diatur dan merupakan pilihan kebijakan manajemen atau dengan kata lain merupakan tingkat akrual hasil smothting laba yang dilakukan oleh manajer (tingkat akrual yang tidak normal). Sedang non discretionary accrual adalah sebaliknya, pengakuan akrual laba yang wajar yang tunduk suatu standar atau prinsip akuntansi yang berlaku umum (tingkat akrual yang normal)
3.5.2. Total Aset, Perubahan Penjualan, Property, Plant, Dan Equitment
Total aset suatu perusahaan adalah merupakan kekayaan perusahaan yang dimiliki pada suatu periode tertentu. Perubahan penjualan adalah merupakan hasil penjualan periode tertentu dengan periode tertentu lainnya. Sedangkan Property, Plant, dan equitment adalah merupakan aktiva tetap yang dimiliki perusahaan berupa tanah, gedung, dan peralatan.
3.5.3. Size, Leverage, Dan ROI (Return On Invesment)
Size (ukuran perusahaan) yang ditentukan dari jumlah total aset yang dimiliki perusahaan dan diukur melalui log total aktiva. Leverage (struktur modal) merupakan total hutang dibagi dengan modal, sedangkan ROI (return on invesment) rasio untuk mengukur kekuatan penghasilan terhadap aktiva, ROI biasa dipergunakan sebagai ukuran untuk menilai kinerja.
3.5.4. Manajemen Laba
Untuk menentukan apakah perusahaan melakukan manajemen laba atau tidak, langkah awal dengan menentukan kebijakan akrual (discretionary accrual) perusahaan. Kebijakan akrual perusahaan dilakukan menggunakan model Jones (1991). Sesuai dengan Jones (1991), akrual didefinisikan sebagai perbedaan antara net income before extraordinary item dan cash flow from operation. Regresi total akrual dilakukan terhadap perubahan dalam penjualan dan level property, plant dan equipment (PPE) perusahaan setiap tahun dengan rumus:
ACCRj,t/TAj,t-1 = α + [1/TAj,t-1] + [∆Revj,t/TAj,t-1] + [PPEj,t-1] + єj,t ..(1)
Di mana:
ACCRj,t/TAj,t-1 (Y) : total akrual perusahaan j di tahun ke t
1/TAj,t (X1) : total aset perusahaan j di tahun ke t
PPE j,t-1 (X3) : property, plant, dan equipement perusahaan j
di tahun ke t-1
e : error
Kebijakan non akrual (non discritionary accrual) (NDA) diperoleh dari hasil perhitungan koefisien regresi persamaan satu. Discretionary accrual (DA) merupakan selisih atau nilai residual (ε) dari kebijakan akrual [ACCRj,t/TAj,t-1 (Y)] dan non akrual (Y Prediksi) perusahaan dengan
rumus.
DAj,t = ACCRj,t/TAj,t-1 - NDAj,t ...(2)
Di mana:
DAj,t (Y) : discretionary accrual perusahaan j pada
periode t
ACCRj,t/TAj,t-1 (YAktual) : total accrual perusahaan j pada periode t
NDAj,t (YPrediksi) : non discretionary accrual perusahaan j
pada periode t
Untuk menentukan apakah perusahaan melakukan manajemen laba atau tidak dilihat dari nilai discretionary accrual perusahaan. Jika nilai discretionary accrual perusahaan memiliki nilai plus (+) maka perusahaan diasumsikan melakukan manajemen laba, dan sebaliknya jika nilai
discretionary accrual minus (-) maka perusahaan diasumsikan tidak melakukan manajemen laba (Jones, 1991).
3.5.5. Motivasi Perpajakan
Mengikuti Yuliati (2004) motivasi perpajakan merupakan jumlah motivasi perusahaan untuk membayar pajak yang diukur menggunakan jumlah pajak beban tangguhkan dibagi dengan total aset perusahaan.
3.5.6. Return Saham
Return Saham merupakan reaksi pasar atas manajemen laba dan motivasi perpajakan perusahaan yang diukur menggunakan nilai return saham perusahaan pada periode laporan keuangan diterbitkan, yang dihitung dengan cara sebagai berikut:
Merupakan rata-rata return saham akhir periode laporan keuangan perusahaan diterbitkan. Mengikuti Jogiyanto Hartono (2000), maka return masing-masing saham perusahaan dihitung dengan rumus:
Rit = (Pit –Pit-1)/ Pit-1
Di mana:
Rit = Return saham ke-i periode ke-t
Pit = Harga saham ke-i pada periode ke-t
3.6. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
Penelitian ini menggunakan alat analisis yang disesuaikan dengan kebutuhan pengukuran variabel-variabel yang didasarkan pada kinerja perusahaan untuk mengukur pengaruh beberapa variabel bebas terhadap variabel terikat, dalam penelitian ini terdapat beberapa tahap pengujian di mana masing-masing pengujian menggunakan alat uji statistik yang berbeda-beda dikarenakan skala pengukuran variabel dependen yang berbeda (berbentuk metrik dan non-metrik).
Sesuai dengan tujuan dan hipotesis penelitian yang disajikan maka hubungan antar variabel dalam penelitian ini menggunakan analisis Regresi Linier Berganda untuk variabel dependen yang berbentuk metrik (pengujian ke-4) dan analisis Regresi Probit (pengujian ke-3) untuk variabel dependen yang berbentuk non-metrik. Analisis Regresi Linier Berganda adalah analisis yang menunjukkan hubungan antara satu variabel yang dinamakan variabel terikat (dependen variabel) terhadap variabel lain yang bebas (independen variabel). Metode ini digunakan dalam penelitian ini karena yang diteliti adalah pengaruh dari beberapa variabel terhadap variabel terikat berdasarkan perkembangannya secara profesional.
Adapun tahapan-tahapan pengujian sebagai berikut:
1. Menentukan perusahaan yang melakukan manajemen laba dan tidak melakukan manajemen laba melalui perhitungan model Jones (1991). Dan variabelnya ada pada persamaan 1 dan 2
2. Menghitung jumlah pajak beban pajak tangguhkan masing-masing perusahaan untuk menghitung motivasi pembayaran pajak perusahaan. Dan variabelnya adalah MP (pada persamaan 3)
3. Mengikuti Yuliati (2004) peneliti melakukan analisis regresi probit antara motivasi perpajakan dan manajemen laba untuk menentukan apakah motivasi perpajakan mendorong perusahaan melakukan manajemen laba pada perusahaan dengan rumus:
ML = α + 1MP + єt ...(3)
Di mana:
ML : manajemen laba yang dihitung menggunakan model Jones (1991), yang diukur menggunakan variabel dumy, diberikan angka 1 jika perusahaan melakukan manajemen laba, dan angka 0 jika perusahaan tidak melakukan manajemen laba. MP : motivasi perpajakan yang diukur melalui jumlah beban pajak
tangguhan perusahaan. єt : error
4. Mengikuti Yuliati (2004) peneliti Melakukan analisis regresi antara motivasi perpajakan dan return saham untuk menentukan apakah motivasi perpajakan dengan manajemen laba direspon oleh pasar dengan rumus:
Rit = α + 1MLt + 2MP + 3Size + 4Leverage + 5ROI+ єt ...(4)
Di mana:
Rit (Y) : return saham perusahaan pada periode t
ML (X1) : manajemen laba yang dihitung menggunakan model
Jones (1991), yang diukur menggunakan variabel dumy, diberikan angka 1 jika perusahaan melakukan manajemen laba, dan angka 0 jika perusahaan tidak melakukan manajemen laba.
MP (X2) : motivasi perpajakan yang diukur melalui jumlah beban
pajak tangguhan perusahaan.
Size (X3) : merupakan variabel kontrol yaitu ukuran perusahaan
yang diukur dengan menggunakan log total aset. Leverage (X4) merupakan variabel kontrol yaitu ukuran rasio hutang
perusahaan.
ROI (X5) : merupakan variabel kontrol yaitu rasio laba bersih
dibagi dengan aktiva rata-rata. єt : eror
Uji signifikasi yang dilakukan adalah uji simultan dan uji parsial. Prosedur uji simultan (nilai F) dan uji parsial (nilai t), sebagai berikut:
a. Uji Serentak (Nilai F)
Dalam model ini berguna untuk menghubungkan dua variabel atau lebih yang secara bersama-sama dihubungkan dengan variabel terikatnya (Y) yang dirumuskan sebagai berikut:
F hitung =
) ( ) 1 ( 2 2 k n e k y Di mana: k : banyaknya variabel n : banyaknya sampela). Kriteria pengujian signifikasi yaitu:
Ha : x1, x2, x3, x4, x5 ≠ 0, artinya terdapat pengaruh yang
signifikan secara serentak antara variabel X1 sampai
dengan X5 dengan variabel Y.
Ho : x1, x2, x3, x4, x5 = 0, artinya tidak terdapat pengaruh yang
signifikan secara serentak antara variabel X1 sampai
dengan X5 dengan variabel Y.
c). Tentukan FHitung FHitung =
) ( ) 1 ( 2 2 k n e k y , (Gujarati,1997) d). Kesimpulan Ho diterima jika F ≤ Fα;k-1;k (n-1) Ho ditolak jika F ≥ Fα ; k-1;k (n-1)b. Uji signifikasi parsial a). Rumusan Hipotesis
Ho : 1, 2 , 3, 4, 5 = 0, artinya tidak terdapat pengaruh yang
signifikan secara parsial antara variabel X1 sampai
dengan X5 terhadap variabel Y.
Ha : 1, 2, 3, 4, 5 ≠ 0, artinya terdapat pengaruh yang
signifikan secara parsial antara variabel X1 sampai dengan
X5 terhadap variabel Y.
b). Level of signifikan adalah 5 %. c). Tentukan nilai tHitung (th)
tHitung =
) (bi
bi
Keterangan:
th = t hitung
bi = koefisien regresi ς (bi) = Standar deviasi dari bi d). Kesimpulan.
Ho diterima apabila: -t (α/2) ≤ t ≤ t (α/2) Ho ditolak apabila: t ≥ t (α/2) atau t ≤ -t (α/2)
5. Pengujian tambahan melakukan uji beda t antara perusahaan yang melakukan manajemen laba dan perusahaan yang tidak melakukan manajemen laba pada perusahaan terbuka untuk menentukan apakah terdapat perbedaan mean antara kedua pendekatan tidak saling berhubungan. Uji ini dilakukan untuk menentukan apakah memang benar-benar terdapat perbedaan nyata motivasi perpajakan antara perusahaan yang melakukan manajemen laba dan non-manajemen laba. Adapun rumus uji beda menurut (Ghozali, 2005) sebagai berikut:
t = 2 1 2 1 x x S X X ...(5) Di mana :
t : hasil perhitungan uji t 1
X : rata-rata motivasi perpajakan perusahaan yang
2
X : rata-rata motivasi perpajakan perusahaan yang tidak
melakukan manajemen laba Sx1-x2 : sumsquare sampel 1 dan 2
Kesimpulannya adalah Ho ditolak jika nilai thitung > 0.05, yang
berarti variance kedua variabel memang berbeda dan Ho diterima jika nilai thitung < 0.05, yang berarti variance kedua variabel tidak berbeda
(Ghozali, 2005; hal. 58).
3.6.1. Uji Asumsi Klasik
Di dalam persamaan model regresi linear berganda, dikenal beberapa asumsi yang mendasari persamaan model yang menyangkut; normalitas residual data (nomality error term) multikolenearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi, di mana perlu dilakukan pengujian dengan maksud untuk mengetahui apakah persamaan model regresi yang ditentukan tersebut merupakan model yang dapat menghasilkan estimasi yang tidak bias (Hair et al.,1998 ;p.175).
3.6.1.1. Normalitas Residual
Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah residual data telah berdistribusi secara normal. Cara untuk mendeteksi residual data ini
antara lain adalah dengan menggunakan uji Kolmogorov-Simirnov dengan α (alpha) sebesar 5%. (Ghozali, 2005; hal. 115)
3.6.1.2. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu (dalam time series) atau ruang (cross sectional), dalam konteks regresi, model regresi linear klasik mengasumsikan bahwa autokorelasi seperti itu tidak terdapat dalam distribusi atau gangguan itu. Untuk mengetahui ada tidaknya gangguan autokorelasi, maka data yang akan dianalisis akan diuji terlebih dahulu dengan menggunakan uji Durbin-Watson (Gujarati, 1997; p.201).
Apabila terjadi gejala autikorelasi ini, maka nilai F sudah tidak efektif lagi. Dan jika uji ini tetap dilaksanakan, maka hasil kesimpulan yang didapat bersifat meragukan. Pengujian terhadap autokorelasi ini dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson, di mana besaranny dilambangkan dengan d atau DW, dengan rumus:
d =
2 1 2 1 1 ) ( e e e iNilai d ini dimaksudkan untuk mendeteksi pola hubungan suku random ei satu dengan lainnya, apakah terjadi autokorelasi secara spesifik dan sistematik ataukah bersifat independen dan bebas. Untuk menilai hasil uji
statsitik DW, maka dapat menggunakan nilai DW pada tabel 3.1. di bawah ini.
Tabel 3.1 Statistik D Durbin Watson
Nilai DW Hasil - (4 - dl) < DW ≤ 4 - (4 - du) < DW < (4 – du) - 2 <DW≤ (4 – du) - du <DW < 2 - dl <DW < du - 0 <DW < dl
Menolak hipotesis nul, dan terdapat autokorelasi negatif
Hasilnya tidak dapat ditentukan Menerima hipotesis nul
Menerima hipotesis nul
Hasilnya tidak dapat ditentukan
Menolak hipotesis nul, dan terdapat autokorelasi positif
Sumber: Gujarati, 1997
3.6.1.3. Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam persamaan regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas (Ghozali, 2005).
1) Mempunyai nilai VIF di sekitar angka 1 atau lebih kecil dari 10. 2) Mempunyai angka tolerance mendekati 1.
3.6.1.4. Heteroskedastisitas
Merupakan suatu keadaan di mana kesalahan pengganggu dari setiap variabel bebas semuanya mempunyai varians yang tidak sama.
(Ghozali, 2005:105). Untuk mendeteksi gejala ini antara lain adalah dengan menggunakan korelasi Rank Spearman antara residual dengan seluruh variabel. Cara untuk mendeteksi gejala ini antara lain adalah dengan menggunakan uji Park (Ghozali, 2005, pp.107). Untuk menguji tidak terdapatnya permasalahan heteroskedastisitas, penelitian ini menggunakan uji Park. Jika terdapat nilai t-hitung yang signifikan di bawah 5% (t < 0.05), berarti terdapat permasalahan heteroskedastisitas, dan sebaliknya, jika terdapat nilai t-hitung yang tidak signifikan (t >0.05) maka terjadi homoskedastisitas (Ghozali, 2005, pp.108).