BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
4.6. Model Penelitian
Berdasarkan hipotesis yang diajukan, maka model penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Pengujian Hipotesis pengaruh langsung penerapan manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan digunakan alat regresi berganda. Model persamaan regresi tersebut adalah:
Q = βo + β1.EM + β2.RPT+ e ... Model regresi I Keterangan
Q = Tobin’s Q
EM = Earning Manajement (manajemen laba) RPT = Related party transaction
βo =Konstanta
β1 = Koefesien regresi dari variabel Manajemen laba β2 = Koefesien regresi dari variabel RPT
e = Error
x100%
b. Untuk menguji pengaruh manajemen laba dan Related party transaction terhadap nilai perusahaan dengan dewan komisaris sebagai variabel moderator:
DK= βo + β1.EM + β2.RPT+ e ... Model regresi IIa
│e│ = βo + β1.Q ... Model regresi IIb Keterangan:
Q = Tobin’s Q
EM = Earning Manajement (manajemen laba) RPT = Related party transaction
DK = Dewan Komisaris βo = Konstanta β1 = Koefesien regresi β2 = Koefesien regresi e = Error
c. Untuk menguji pengaruh manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan dengan kepemilikan institusonal sebagai variabel moderator:
KI= βo + β1.EM + β2.RPT+ e ... Model regresi IIIa
│e│ = βo + β1.Q ... Model regresi IIIb Keterangan:
Q = Tobin’s Q
EM = Earning Manajement (manajemen laba) RPT = Related party transaction
KI = Kepemilikan Institusional βo = Konstanta
β1 = Koefesien regresi β2 = Koefesien regresi
│e│ = Absolute Residual 4.7. Metode Analisis Data
Metode analisis data yagn digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik. Penelitian akan dilakukan dengan menguji asumsi klasik sebelum pengujian hipotesis. Uji statistik yang digunakan meliputi:
a. Uji Asumsi Klasik
Model regresi linear berganda memerlukan uji asumsi klasik sebagai persyaratan distribusi data. Uji asumsi klasik antara lain adalah:
1. Uji normalitas
Santoso (2004) mengenai tujuan uji normalitas menyatakan bahwa Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen, variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Asumsi normalitas dapat diketahui dengan berbagai cara. Baik melalui pengujian statistik seperti Chi Square, Kolmogorov-Smirnov maupun Shapiro Wilk, Histogram dan juga Normal Propability Plot. Pada Normal Propability Plot, normalitas data dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Dasar pengambilan keputusan:
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi Normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan/atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi Normalitas.
2. Uji multikolinearitas
Menurut Santoso (2004) mengenai tujuan uji multikolinearitas adalah untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar
variabel independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan terdapat problem Multikolinearitas (Multikol).
3. Uji heteroskedastisitas
Santoso (2004) mengenai tujuan uji heteroskedastisitas, menyatakan bahwa: Uji heteroskedastiditas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika varian berbeda disebut heteroskedastisitas.
Suatu model regresi dapat dikatakan bebas dari permasalahan heteroskedastisitas jika:
a. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
b. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang, melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
c. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
4. Uji autokorelasi
Santoso (2004) mengenai tujuan dilakukannya uji autokorelasi, mengemukakan bahwa Tujuan uji autokorelasi adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode sebelumnya.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Model regresi yang terbebas dari permasalahan autokorelasi jika nilai Durbin-Watson berada di antara -2 sampai +2.
Dasar pengambilan keputusan ada tidakny autokorelasidapat dilihat dari tabel 4.5.
Tabel 4.5. Dasar Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi
No. Hipotesis Nol Keputusan Jika
1. Tidak ada autokorelasi positif Ada korelasi negatif
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokerelasi, positif atau negative
du = Batas atas tabel Durbin-Watson dl = batas bawah tabel Durbin-Watson
b. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis pada penelititan ini akan digunakan uji-t dan uji-F.
1. Uji Signifikasi Parsial (Uji-t)
Uji t, yaitu dilakukan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independen secara parsial terhadap dependen. Hipotesis yang akan di uji adalah :
H0 = tidak semua variabel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen,
Ha = variabel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan t-hitung dengan t-tabel dengan ketentuan sebagai berikut:
- jika t-hitung < t-tabel, maka H0diterima dan Ha ditolak untuk α = 5%, - jika t-hitung > t-tabel, maka H0ditolak dan Ha di terima α = 5%.
2. Uji Signifikansi Simultan (Uji-F)
Uji F, yaitu untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi mempunyai pengaruh secara serentak (simultan) terhadap variabel dependen.
Hipotesis yang digunakan adalah:
• Bila F hitung > F tabel atau probabilitas < nilai signifikan ( Sig ≤ 0,05), maka hipotesis diterima, ini berarti bahwa secara simultan variabel independen memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
• Bila F hitung < F tabel atau probabilitas > nilai signifikan ( Sig ≥ 0,05), maka hipotesis tidak diterima, ini berarti bahwa secara simultan variabel independen tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
3. Koefisien determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa besar kemampuan variabel-variabel independen dapat menjelaskan variasi dalam variabel dependen. Nilai koefisien determinasi (R2) adalah antara nol sampai dengan satu. Nilai R2 = 0 menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh antara variabel independensi terhadap variabel dependen. Bila nilai R2 mendekati nol menunjukkan semakin lemahnya pengaruh variabel independen terhadap variasi dependen, sebaliknya jika nilai R2 mendekati satu menunjukkan semakin kuat pengaruh variabel independen terhadap variasi dependen.
4. Analisis Regresi Variabel Moderasi
Tujuan dalam analisis regresi moderasi adalah untuk melihat apakah variabel moderating dapat memoderasi/memperkuat atau memperlemah hubugan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Dalam analisis regresi moderasi, penelitian ini menguji hipotesis regresi moderasi dengan uji residual. Menurut Ghozali (2013), pengujian variabel moderating dengan uji interaksi maupun uji selisih mutlak mempunyai kecenderungan akan terjadi multikolinieritas yang tinggi antara variabel independen dan hal ini menyalahi asumsi klasik dalam regresi ordinary least square (OLS).
Yang menjadi kriteria agar dapat menentukan apakah variabel tersebut dapat memoderasi yaitu dilihat dari signifikan pada tabel coefficient dimana jika:
1. Nilai parameter dari standardized coefficients beta yang diperoleh bernilai negatif.
2. Nilai signifikannya: p > 0,05 = H0 diterima P < 0,05 = H0 ditolak
Tujuan analisis ini untuk mengetahui apakah variabel moderating akan memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Dimana dalam penelitian ini variabel moderasi yang digunakan adalah dewan komisaris dan kepemilikan institusional.
BAB V
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Hasil Penelitian 5.1.1 Statistik Deskriptif
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisa pengaruh manajemen laba, related party transaction terhadap nilai perusahaan dengan dewan komisaris dan kepemilikan institusional mempengaruhi hubungan tersebut. Populasi dan sampel penelitian diambil dengan meneliti perusahaan manufaktur yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2012 sampai 2014. Variabel independen pada penelitian ini adalah manajemen laba, dan related party transaction. Variabel dependen adalah nilai perusahaan sertavariabel moderating adalah dewan komisaris dan kepemilikan institusional.
Analisis statistik deskriptif dapat dilihat pada tabel 5.1
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Tobin Q 156 .0016481 2.6752466 .841815259 .5077479614
Manajemen Laba 156 -7.5142 7.1585 -1.143510 1.9946321
Related Party T 156 .001900000 1.426700000 .36115897436 .383644466774
Dewan Komisaris 156 .20 .80 .3847 .11006
Kep. Institusional 156 9.00 98.18 66.3406 22.09695
Valid N (listwise) 156
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.1 Statistik Deskriptif
Dari tabel 5.1 statistik deskriptif dapat dijelaskan bahwa jumlah sampel adalah 156 diambil dengan menggunakan jenis data sekunder, dan ditunjukkan bahwa
nilai tobin Q dari 156 observasi atas sampel memiliki nilai terendah 0.0016 dan nilai tertinggi 2,676 dan rata-rata nilai tobin Q sebesar 0,842. Nilai manajemen laba dari 156 observasi atas sampel memiliki nilai terendah -7,5142 dan nilai tertinggi 7,158 dan rata-rata nilai manajemen laba sebesar -1,143. Nilai related party transaction dari 156 observasi atas sampel memiliki nilai terendah 0,002 dan nilai tertinggi 1,427 dan rata-rata nilai related party transaction sebesar 0,361. Nilai dewan komisaris dari 156 observasi atas sampel memiliki nilai terendah 0,20 dan nilai tertinggi 0,80 serta rata-rata nilai dewan komisaris sebesar 0,385. Nilai kepentingan institusional dari 156 observasi atas sampel memiliki nilai terendah 9 dan nilai tertinggi 98,18 serta rata-rata nilai kepentingan institusional sebesar 66,340.
Dengan nilai perusahaan (tobin Q) rata-rata positif maka dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang dijadikan observasi dalam penelitian ini rata-rata memiliki nilai perusahaan yang baik.
5.1.2 Uji Asumsi Klasik
Sebelum peneliti melakukan regresi linier, model penelitian sebelumnya harus memenuhi uji data dan terbebas dari asumsi-asumsi klasik statistik, baik itu normalitas, multikolinieritas, heteroskesdastisitas, dan autokorelasi serta uji normalitas. Berikut hasil uji asumsi klasik statistik:
5.1.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian dan data yang digunakan dalam penelitian adalah data yang terdistribusinormal. Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa residual
mengikuti distribusi normal. Uji normalitas data, peneliti menggunakan grafik P-P Plot.
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Gambar 5.1 Grafik NormalitasModel Regresi I
Dari gambar 5.1 grafik normalitas model regresi 1 diatas menunjukkan sebaran mengikuti garis diagonal, memenuhi persyaratan distribusi normal. Model regresi layak dipakai untuk melihat pengaruh manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan.
5.1.2.2 Uji Multikorelasi
Ketentuan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas yaitu jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) tidak lebih dari 10 (atau dibawah 10) dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 (diatas 0,1) , maka model dapat dikatakan terbebas dari multiolinieritas VIF = 1/Tolerance, jika VIF = 10 maka Tolerance = 1/10 = 0,1. Semakin tinggi VIF maka semakin rendah Tolerance. Berikut hasil penelitian yang dilakukan oleh peneliti:
Coefficientsa Dependent Variable: Tobin Q
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.2 Hasil Uji Multikolonieritas Model Regresi I
Dari tabel 5.2 Uji multikolonieritas model regresi I, dapat dilihat variabel independen memiliki VIF (Variance Inflation Factor) tidak lebih dari 10 dan tolerance tidak kurang dari 0,1. Yaitu variabel manajemen laba VIF sebesar 1,000 dan tolerance sebesar 1,000 serta variabel related party transaction dengan nilai VIF sebesar 1,000 dan tolerance sebesar 1,000. Maka dapat dinyatakan model regresi I terbebas dari asumsi klasik statistik dan dapat digunakan dalam penelitian.
5.1.1.1 Uji Heterokedatisitas
Uji heteroskedastisitas untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengataman lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan dan pengamatan lainnya tetap, maka disebut homoskedastisitas. Sebaliknya jika varians berbeda, maka disebut heteroskedastisitas (Erlina, 2007:108). Cara memprediksinya adalah jika pola gambar Scatterplot model tersebut adalah:
1. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
Dibawah ini akan digambarkan grafik uji heterokedasitias dalam 3 model regresi yang telah ditetapkan penguji untuk menguji data.
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Gambar 5.2 Grafik Heterokedatisitas – Scatterplot Model Regresi I Pada gambar 5.2 uji heterokedastisitas – scatterplot model regresi I, menunjukkan titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0, titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah, dan penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi I terbebas dari kasus heterokedastisitas.
5.1.1.2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya), jika terjadi korelasi maka dinamakan problem korelasi (Santoso, 2004).
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Model regresi yang terbebas dari permasalahan autokorelasi jika nilai Durbin-Watson berada di antara -2 sampai +2. Dibawah peneliti memberikah hasil uji autokorelasi
Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), Related Party T, Manajemen Laba b. Dependent Variable: Tobin Q
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.3 Hasil Uji Autokorelasi Model Regresi I
Dari tabel 5.3 Uji autokorelasi model regresi I, dapat dilihat nilai durbin Watson yang diperoleh adalah sebesar 2,198. Nilai tersebut jika dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikat 5%, jumlah sampel 156(n) dan jumlah varibael independen 2 (k=2), maka pada tabel durbin-watson akan diperoleh nilai batas bawah (dl) sebesar 1,706, dan nilai batas atas (du) sebesar 1,760. Oleh karena nilai nilai du (1,760) lebih kecil sama dengan dari nilai durbin-watson 2,198 dan lebih kecil sama dengan dari 4-dl (4-1,706), maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau bebas dari masalah autokorelasi. Secara sistematis dapat ditulis sebagai berikut:
du ≤ d ≤ 4-dl
1,968 ≤ 2,198 ≤ 4-1,706 1,968 ≤ 2,198 ≤ 2, 294
5.1.2 Uji Hipotesis denganAnalisis Regresi Berganda 5.1.2.1 Koefesien Determinasi (R2)
Untuk melihat pengaruh manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan (tobin Q) dapat dihitung dengan menggunakan uji t.
Hasil uji t sebagai berikut:
Model Summaryb
Model
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
dimension0 1 .701a .491 .346 .4427363673 2.198
a. Predictors: (Constant), Related Party T, Manajemen Laba b. Dependent Variable: Tobin Q
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.4 Adjusted R Square Model Regresi I
Dari tabel 5.4 adjusted R Square model regresi I, menunjukkan nilai koefisien determinasi yang diwakili oleh nilai Adjusted R Square adalah sebesar 0.346. Hal ini berarti 34,6% variasi Nilai perusahaan dapat dijelaskan oleh variansi dari variabel independen (manajemen laba dan related party transaction). Sedangkan sisanya sebesar 65,4% dijelaskan oleh variasi lain diluar model.
5.1.2.2 Uji Signifikan Parsial (Uji Statistik t)
Uji parsial (Uji–t) dilakukan untuk melihat pengaruh masing-masing variabel independen (manajemen laba dan related party transaction) terhadap variabel dependen (Nilai perusahaan (tobin Q)). Tabel dapat dilihat pada tabel berikut:
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .814 .057 14.262 .000
Manajemen Laba -.081 .019 -.320 -4.210 .000
Related Party T -.179 .100 -.135 -1.784 .076
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.5 Uji Signifikan Parsial (Uji Statistik T) Model Regresi I Dari tabel 5.5 diatas, uji siginifikansi parsial (uji stastistik t) model I, maka secara parsial pengaruh masing masing variabel indpenden terhadap dependen adalah
1. Tingkat signifikan variabel manajemen laba sebesar 0,000 < 0,05 maka H0 diterima dan dapat disimpulkan bahwa variabel manajemen laba secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Nilai Perusahaan (Tobin Q).
2. Tingkat signifikan variabel related party transaction sebesar 0.76 > 0,05 maka H0 ditolak dan dapat disimpulkan bahwa variabel related party transaction secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Nilai Perusahaan (Tobin Q).
Dari sini dapat disimpulkan bahwa variabel nilai perusahaan dipengaruhi oleh manajemen laba dengan persamaan matematis sebagai berikut: Nilai perusahaan (Tobin Q) = 0,814 - 0,081EM - 0,179RPT
Dari persamaan tersebut, terlihat bahwa adanya faktor nilai konstanta sebesar 0,814 yang menunjukkan apabila tidak ada perubahan yang terjadi pada manajemen laba dan related party transaction maka nilai perusahaan adalah sebesar 0,814 dengan asumsi faktor lain konstan.
Koefesien regresi manajemen laba sebesar -0,081 menyatakan bahwa setiap terjadi kenaikan tingkat manajemen laba sebanyak 1% akan menurunkan nilai perusahaan sebesar 8,1% dengan asumsi faktor lain konstan.
Koefesien regresi related party transaction sebesar -0,179 menyatakan bahwa setiap terjadi kenaikan nilai related party transaction sebanyak 1% akan menurunkan nilai perusahaan sebesar 17,9% dengan asumsi faktor lain konstan.
5.1.2.3 Uji Signifikan Simultan(Uji Statistik F)
Uji simultan (Uji statistik F) dilakukan untuk melihat pengaruh variabel independen (manajemen laba dan related party transaction) terhadap variabel dependen (nilai perusahaan (tobin Q)) secara bersama-sama.
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 4.757 2 2.379 10.338 .000a
Residual 35.203 153 .230
Total 39.960 155
a. Predictors: (Constant), Related Party T, Manajemen Laba b. Dependent Variable: Tobin Q
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.6 Uji Signifikan Simultan (Uji Statistik F)
Bedasarkan tabel 5.6 Uji signifikan simultan diatas diperoleh nilai sig sebesar 0,000, sehingga nilai sig (0,000) < 0,05 maka H0 ditolak berarti ada perbedaan yang signifikan/nyata antar kedua variabel yaitu manajemen laba dan related party transaction, atau dengan kata lain manajemen laba dan releated party transaction secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan (tobin Q).
5.1.1 Uji Hipotesis Residual Moderasi
Dalam penelitian kemungkinan akan dijumpai hubungan antar variabel independen berupa interaksi, pengaruh suatu variabel indepen yang dikuatkan dan dilemahkan/bercampur dengan variabel independen lainnya dalam mempengaruhi variabel dependen. Dalam tabel dibawah ini akan memberikan informasi mengenai pengaruh dewan komisaris memoderasi manajemen laba dan related party transaction untuk mempengaruhi nilai perusahaan.
Dalam uji residual, kriteria untuk dapat menentukan apakah variabel tersebut dapat memoderasi dapat dilihat dari signifikan pada tabel coefficient dimana jika:
a. Nilai parameter dari Standardized Coefficients Beta yang diperoleh bernilai negatif.
b. Nilai signifikannya : p < 0,05 = Ho diterima P > 0,05 = H1 ditolak
Adapun yang akan dilakukan dalam penelitian residual ini adalah:
a. Peneliti akan mengambil nilai residual dari hasil regresi variabel pemoderasi dengan variabel variabel independen.
b. Dari hasil residual yang diperoleh, peneliti akan meregresi nilai residual terhadap variabel dependen.
c. Dari hasil regesi residual diatas maka peneliti akan mengambil kesimpulan dengan menyesuaikan kriteria dari nilai signifikan dan standard coefesien beta.
Dikarenakan peneliti memiliki 2 variabel moderasi maka penelitian dilakukan 2 kali proses yaitu menguji variabel moderasi dewan komisaris dan variabel moderasi kepemilikan institusional. Berikut hasil penelitian:
a. Analisis regresi moderasi dewan komisaris independen terhadap manajemen laba dan related party transaction.
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .378 .013 28.988 .000
Manajemen Laba -.008 .004 -.143 -1.792 .075
Related Party T -.006 .023 -.021 -.267 .790
Dependent Variable: Dewan Komisaris
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.7 Uji Residual (Analisis Moderasi) – Model Regresi IIa
Analisis Residual model regresi IIa, dilakukan untuk menguji pengaruh deviasi (penyimpangan) dari model tersebut. Berfokus pada ketidakcocokkan (Lact of fit) dari nilai residual di dalam regresi. Dalam hal ini jika terjadi kecocokan antara variabel independen (manajemen laba dan related party transaction) dan variabel pemoderasi (dewan komisaris independen) dimana nilai residual kecil atau nol maka pengaruh deviasi variabel independen dan variabel pemoderasi juga tinggi, dan variabel dependen (tobin-Q) juga tinggi. Sebaliknya jika terjadi ketidakcocokan (lack of fit) antara variabel independen (manajemen laba dan related party transaction) dan variabel pemoderasi (dewan komisaris independen) dimana nilai residualnya besar maka pengaruh deviasi variabel independen dan variabel pemoderasi rendah, dan variabel dependen (tobin-Q) akan rendah juga.
Dari tabel 5.7 analisis residual (moderating) Model regresi IIa, diperoleh persamaan matematis sebagai berikut:
DK = 0,378 – 0,008EM – 0,006RPT
Fungsi dari model regresi IIa tersebut adalah untuk memperoleh nilai residual yang akan digunakan kedalam persamaan regresi IIb untuk melihat apakah dewan komisaris dapat memoderasi manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan.
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .061 .011 5.438 .000
Tobin Q .024 .011 .167 2.097 .038
Dependent Variable: AbsRes_DK
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.8 Uji Residual (Analisis Moderasi) – Model Regresi IIb
Dari tabel 5.14 Uji Residual (analisis moderasi) – model regresi IIb dapat dilihat nilai signifikan dari Tobin Q adalah 0,038, dimana nilai standard coefecients beta sebesar 0,167. Dari data menunjukkan nilai signifikan memenuhi syarat uji residual karena sig (0,038) < 0,05, namun nilai koefisien parameternya positif, maka disimpulkan bahwa dewan komisaris independen bukan variabel moderating. Adapun persamaan matematis model regresi IIb adalah sebagai berikut:
│e│ = 0,61 + 0,024Q
b. Analisis regresi moderasi kepemilikan institusional terhadap manajemen laba dan related party transaction.
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 65.311 2.642 24.719 .000
Manajemen Laba -.347 .895 -.031 -.388 .698
Related Party T 1.750 4.653 .030 .376 .707
Dependent Variable: Kep. Institusional
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.9 Analisis Regresi Linier Model Regresi IIIa
Analisis Residual model regresi IIIa, dilakukan untuk menguji pengaruh deviasi (penyimpangan) dari model tersebut. Berfokus pada ketidakcocokkan (Lact of fit) dari nilai residual di dalam regresi. Dalam hal ini jika terjadi kecocokan antara variabel independen (manajemen laba dan related party transaction) dan variabel pemoderasi (kepemilikan institusional) dimana nilai residual kecil atau nol maka pengaruh deviasi variabel independen dan variabel pemoderasi juga tinggi, dan variabel dependen (tobin-Q) juga tinggi. Sebaliknya jika terjadi ketidakcocokan (lack of fit) antara variabel independen (manajemen laba dan related party transaction) dan variabel pemoderasi (kepemilikan insititusional) dimana nilai residualnya besar maka pengaruh deviasi variabel independen dan variabel pemoderasi rendah, dan variabel dependen (tobin-Q) akan rendah juga.
Dari tabel 5.15 analisis residual (moderating) Model regresi IIIa, diperoleh persamaan matematis sebagai berikut:
DK = 65,311 – 0,347EM + 1,750RPT
Fungsi dari model regresi IIIa tersebut adalah untuk memperoleh nilai residual yang akan digunakan kedalam persamaan regresi IIIb untuk melihat
apakah dewan komisaris dapat memoderasi manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan.
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 12.158 1.885 6.449 .000
Tobin Q 7.016 1.919 .283 3.656 .000
Dependent Variable: AbsRes_KI
Sumber : Hasil penelitian, 2012-2014 (data lampiran 3)
Tabel 5.10 Uji Residual (Analisis Moderasi) – Model Regresi IIIb Dari tabel 5.16 Uji Residual (analisis moderasi) – model regresi IIIb dapat dilihat nilai signifikan dari Tobin Q adalah 0,000, dan nilai standard coefecients beta sebesar 0,283. Dari data menunjukkan nilai signifikan memenuhi syarat uji residual karena sig (0,000) < 0,05, namun nilai koefisien parameternya positif sehingga dapat disimpulkan bahwa dewan komisaris bukan variabel moderating.
Adapun persamaan matematis model regresi IIIb adalah sebagai berikut:
│e│ = 12,158 – 7,016Q
5.2. Pembahasan
Berdasarkan uji asumsi klasik yang dilakukan pada model regresi I, dapat diketahui bahwa model regresi tersebut memenuhi syarat uji asumsi klasik sehingga layak diguanakan untuk mengalisa pengaruh manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan.
Nilai Adjusted R square sebesar 0,346 berarti 34,6% pengaruh variabel independen (manajemen laba dan related party transaction) terhadap variabel dependen (nilai perusahaan). Hasil ini menunjukkan pengaruh variabel
independen terhadap nilai perusahaan secara simultan yang menandakan pengaruh manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan. Nilai Adjusted R square diatas sangat rendah atau manajemen dan related party transaction masih lemah mempengaruhi nilai perusahaan dikarenakan 65,4%
pengaruh dari variabel-variabel lain diluar penelitian. Penelitian juga membuktikan bahwa adanya hubungan negatif manajemen laba dan related party transaction secara bersama-sama terhadap nilai perusahaan, hal ini dibuktikan dengan uji F dimana mendapatkan nilai signifikan sebesar 0,00 yang lebih kecil dari 0,05.
a. Pengaruh manajemen laba dan related party transaction terhadap nilai perusahaan.
Hasil pengujian manajemen laba terhadap nilai perusahaan
Hasil pengujian manajemen laba terhadap nilai perusahaan