4.1 Deskripsi Data
4.1.1 Gambaran dan Pengelompokan Sampel
Dalam penelitian ini, sampel yang digunakan adalah perusahaan manufaktur yang bergerak di sektor industri barang konsumsi yang terdiri dari industri makanan dan minuman, rokok, farmasi, kosmetik, barang keperluan dan peralatan rumah tangga. Sampel penelitian secara keseluruhan berjumlah 30 perusahaan dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Daftar Sampel Perusahaan
No Nama Perusahaan Kode Saham 1 Ades Waters Indonesia Tbk ADES 2 Aqua Golden Mississippi Tbk AQUA 3 Asia Intiselera Tbk AISA
4 Cahaya Kalbar Tbk CEKA
5 Davomas Abadi Tbk DAVO
6 Delta Djakarta Tbk DLTA
7 Fast Food Indonesia Tbk FAST 8 Indofood Sukses Makmur Tbk INDF
9 Mayora Indah Tbk MYOR
10 Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI
11 Sari Husada Tbk SHDA
12 Smart Tbk SMAR
13 Siantar Top Tbk STTP
14 Sierad Produce Tbk SIPD
15 Suba Indah Tbk SUBA
16 Ultra Jaya Milk Tbk ULTJ
17 BAT Indonesia Tbk BATI
18 Gudang Garam Tbk GGRM
19 H.M.Sampoerna Tbk HMSP
20 Bentoel Internasional Investama Tbk RMBA 21 Dankos Laboratories Tbk DNKS 22 Darya-Varia Laboratoria Tbk DVLA
23 Kalbe Farma Tbk KLBF
24 Merck Tbk MERK
25 Squibb Indonesia Tbk SQBB 26 Tempo Scan Public Tbk TSPC
Tabel 4.1 Daftar Sampel Perusahaan (lanjutan) No Nama Perusahaan Kode Saham
27 Mustika Ratu Tbk MRAT
28 Mandom Indonesia Tbk TCID 29 Unilever Indonesia Tbk UNVR 30 Kedaung Indah Can Tbk KICI
Sumber Data: Hasil Olahan Penulis
4.1.2 Variabel Bebas (Independent Variable)
Dalam penelitian ini digunakan dua variabel bebas, yaitu variabel harga saham yang ditunjukkan dengan adanya pergerakan naik turun harga saham penutupan setiap akhir bulan, dimana angka 1 menunjukkan harga saham naik sedangkan angka 0 menunjukkan harga saham turun (lampiran 1) dan variabel leverage yang merupakan rasio total hutang terhadap total aktiva. Di bawah ini disajikan data hasil perhitungan variabel-variabel bebas yang diperoleh dari laporan pergerakan harga saham penutupan pada bulan Desember 1999 sampai Desember 2000 (Tabel 4.2) dan neraca tahun 2000 (Tabel 4.3):
Tabel 4.2 Daftar Variabel Bebas Harga Saham Kode Saham Harga Saham
ADES 1 AQUA 1
AISA 0 CEKA 0 DAVO 0 DLTA 0 FAST 1 INDF 0 MYOR 0
MLBI 0 SHDA 1 SMAR 0 STTP 0
SIPD 0 SUBA 0
ULTJ 1
Tabel 4.2 Daftar Variabel Bebas Harga Saham (lanjutan) Kode Saham Harga Saham
BATI 0 GGRM 0
HMSP 0 RMBA 1 DNKS 0 DVLA 0 KLBF 0 MERK 0
SQBB 1 TSPC 0 MRAT 0
TCID 0 UNVR 1
KICI 0 Sumber Data: Hasil Olahan Penulis
Tabel 4.3 Daftar Variabel Bebas Leverage (dalam jutaan rupiah) Kode Saham Total Aktiva Total Hutang Debt Ratio (Leverage Ratio)
ADES 219,761 129,276 0.588
AQUA 341,018 217,244 0.637
AISA 130,214 239,658 1.840
CEKA 286,857 64,792 0.226
DAVO 599,441 665,679 1.110
DLTA 386,524 169,665 0.439
FAST 186,774 103,767 0.556
INDF 12,554,630 9,495,917 0.756
MYOR 1,312,039 715,653 0.545
MLBI 433,607 218,497 0.504
SHDA 542,867 85,123 0.157
SMAR 3,919,860 3,932,264 1.003
STTP 340,257 123,474 0.363
SIPD 1,646,210 3,253,127 1.976
SUBA 598,629 256,902 0.429
ULTJ 707,021 230,588 0.326
Tabel 4.3 Daftar Variabel Bebas Leverage (lanjutan) (dalam jutaan rupiah)
Kode Saham Total Aktiva Total Hutang Debt Ratio (Leverage Ratio)
BATI 812,466 430,947 0.530
GGRM 10,843,195 4,732,082 0.436
HMSP 8,524,815 4,702,953 0.552
RMBA 1,677,351 916,864 0.547
DNKS 481,812 321,252 0.667
DVLA 372,319 202,145 0.543
KLBF 1,757,841 1,569,347 0.893
MERK 129,685 32,829 0.253
SQBB 1,428,314 375,023 0.263
TSPC 1,428,314 375,023 0.263
MRAT 278,400 50,676 0.182
TCID 333,582 92,117 0.276
UNVR 2,253,637 828,078 0.367
KICI 211,142 87,674 0.415
Rata-rata 0.588
Sumber Data: Indonesian Capital Market Directory 2001 (diolah)
4.1.3 Variabel Terikat (Dependent Variable)
Variabel terikat yang digunakan dalam penelitian ini adalah earning management yang diukur dengan proxy discretionary accruals (DA). Di bawah ini disajikan data hasil perhitungan earning management yang diperoleh dari laporan laba rugi dan aliran kas dari aktivitas operasi tahun 2000 dan 2001 (Tabel 4.4):
Tabel 4.4 Daftar Variabel Terikat Earning Management (dalam jutaan rupiah)
Tahun 2001 (Pt) Tahun 2000 (Pd) Kode
Saham
Net Income
Cash Flow
Total Accrual
Net
Income Cash Flow Total Accrual ADES (5,977) 23,559 -29,536 (30,241) 14,398 -44,639 AQUA 67,080 79,720 -12,640 51,533 75,498 -23,965
AISA (15,395) 837 -16,232 (8,427) 1,977 -10,404 CEKA 5,970 13,083 -7,113 2,432 (7,492) 9,924 DAVO 15,308 111,111 -95,803 7,331 47,975 -40,644
DLTA 70,289 7,307 62,982 68,730 48,886 19,844 FAST 33,727 60,351 -26,624 32,284 70,718 -38,434 INDF 2,034,459 574,971 1,459,488 2,396,331 568,194 1,828,137 MYOR 100,695 60,393 40,302 90,405 26,631 63,774
MLBI 146,480 79,389 67,091 145,946 128,199 17,747 SHDA 267,552 233,696 33,856 169,252 80,889 88,363 SMAR 215,443 97,988 117,455 182,898 85,277 97,621 STTP 40,624 67,105 -26,481 47,825 6,568 41,257 SIPD 15,106 (49,712) 64,818 16,771 (11,861) 28,632 SUBA (3,699) (23,442) 19,743 2,133 (482) 2,615
ULTJ 56,181 10,369 45,812 50,430 3,980 46,450 BATI 181,442 291,479 -110,037 126,485 65,523 60,962 GGRM 3,389,977 551,144 2,838,833 3,254,663 (1,143,731) 4,398,394
HMSP 2,652,818 496,104 2,156,714 2,052,380 619,441 1,432,939 RMBA 258,566 130,650 127,916 137,380 (86,455) 223,835 DNKS 117,373 5,101 112,272 116,082 7,633 108,449 DVLA 61,850 39,386 22,464 47,662 31,991 15,671 KLBF 336,422 168,946 167,476 390,907 98,172 292,735 MERK 70,269 39,444 30,825 55,264 39,566 15,698
SQBB 24,509 (38,156) 62,665 15,710 2,275 13,435 TSPC 339,279 338,103 1,176 364,584 363,225 1,359 MRAT 39,089 17,180 21,909 34,404 54,329 -19,925
TCID 71,045 67,021 4,024 84,661 44,385 40,276 UNVR 1,143,600 1,122,152 21,448 1,018,562 582,960 435,602
KICI 13,759 10,977 2,782 23,783 20,757 3,026
Tabel 4.4 Daftar Variabel Terikat Earning Management (lanjutan) (dalam jutaan rupiah)
Tahun 2001 (Pt) Tahun 2000 (Pd) Kode
Saham Total Accrual Sale Total Accrual Sale DA (Pt) ADES -29,536 123,206 -44,639 108,996 0.170 AQUA -12,640 793,652 -23,965 550,584 0.028 AISA -16,232 57,532 -10,404 71,067 -0.136 CEKA -7,113 149,107 9,924 169,796 -0.106 DAVO -95,803 507,822 -40,644 460,594 -0.100
DLTA 62,982 534,433 19,844 422,549 0.071 FAST -26,624 593,904 -38,434 422,698 0.046 INDF 1,459,488 14,644,598 1,828,137 12,702,238 -0.044 MYOR 40,302 833,977 63,774 684,558 -0.045 MLBI 67,091 569,920 17,747 508,248 0.083 SHDA 33,856 932,942 88,363 606,242 -0.109 SMAR 117,455 2,294,284 97,621 2,413,378 0.011
STTP -26,481 518,463 41,257 434,448 -0.146 SIPD 64,818 1,307,868 28,632 1,073,702 0.023 SUBA 19,743 67,782 2,615 46,250 0.235
ULTJ 45,812 478,403 46,450 323,526 -0.048 BATI -110,037 713,986 60,962 874,202 -0.224 GGRM 2,838,833 17,970,450 4,398,394 14,964,674 -0.136
HMSP 2,156,714 14,066,515 1,432,939 10,029,401 0.010 RMBA 127,916 3,872,953 223,835 2,198,931 -0.069
DNKS 112,272 763,624 108,449 531,845 -0.057 DVLA 22,464 509,618 15,671 430,701 0.008 KLBF 167,476 2,046,499 292,735 1,561,838 -0.106 MERK 30,825 224,073 15,698 183,809 0.052
SQBB 62,665 175,173 13,435 138,526 0.261 TSPC 1,176 1,785,230 1,359 1,451,646 0.000 MRAT 21,909 228,226 -19,925 194,280 0.199
TCID 4,024 527,632 40,276 465,547 -0.079 UNVR 21,448 6,012,611 435,602 4,870,972 -0.086
KICI 2,782 117,678 3,026 127,806 0.000
Sumber Data: Hasil Olahan Penulis
4.1.4 Hasil Deskripsi Data
Tabel 4.5 di bawah ini menunjukkan deskripsi statistik masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 4.5 Deskripsi Statistik Masing-Masing Variabel Kode Saham Y X1 X2
ADES 0.170 1 0.588 AQUA 0.028 1 0.637 AISA -0.136 0 1.840 CEKA -0.106 0 0.226 DAVO -0.100 0 1.110 DLTA 0.071 0 0.439
FAST 0.046 1 0.556 INDF -0.044 0 0.756 MYOR -0.045 0 0.545
MLBI 0.083 0 0.504 SHDA -0.109 1 0.157 SMAR 0.011 0 1.003 STTP -0.146 0 0.363 SIPD 0.023 0 1.976 SUBA 0.235 0 0.429 ULTJ -0.048 1 0.326 BATI -0.224 0 0.530 GGRM -0.136 0 0.436
HMSP 0.010 0 0.552 RMBA -0.069 1 0.547
DNKS -0.057 0 0.667 DVLA 0.008 0 0.543 KLBF -0.106 0 0.893 MERK 0.052 0 0.253 SQBB 0.261 1 0.263 TSPC 0.000 0 0.263 MRAT 0.199 0 0.182 TCID -0.079 0 0.276 UNVR -0.086 1 0.367
KICI 0.000 0 0.415 Sumber Data: Hasil Olahan Penulis
4.2 Pengujian Data 4.2.1 Pengujian Hipotesis
Pengujian Hipotesis Pertama dan Kedua: Pasar modal (harga saham) dan leverage berpengaruh signifikan terhadap earning management.
Pengujian dilakukan dengan menggunakan analisis linier berganda untuk mengetahui signifikansi atau tidaknya pengaruh variabel bebas secara keseluruhan terhadap variabel terikatnya.
Berikut hasil output SPSS untuk pengujian di atas:
Tabel 4.6 Nilai R, R Square, SEE untuk Pengujian Hipotesis Pertama dan Kedua
Model Summaryb
.229a .053 -.018 .11659
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Predictors: (Constant), LEVERAGE, Harga saham a.
Dependent Variable: Discretionary Accruals b.
Sumber: Hasil Olahan SPSS
Tabel 4.7 F Test dan Signifikansi untuk Pengujian Hipotesis Pertama dan Kedua
ANOVAb
2.036E-02 2 1.018E-02 .749 .482a
.367 27 1.359E-02
.387 29
Regression Residual Total Model 1
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), LEVERAGE, Harga saham a.
Dependent Variable: Discretionary Accruals b.
Sumber: Hasil Output SPSS
Tabel 4.8 Konstanta, Koefisien Regresi, T Test dan Signifikansi untuk Pengujian Hipotesis Pertama dan Kedua
Coefficientsa
3.390E-03 .042 .081 .936
3.769E-02 .049 .147 .762 .452
-3.96E-02 .052 -.146 -.759 .455
(Constant) Harga saham LEVERAGE Model
1
B Std. Error Unstandardized
Coefficients
Beta Standardi
zed Coefficien
ts
t Sig.
Dependent Variable: Discretionary Accruals a.
Sumber: Hasil Output SPSS
Analisis hasil output SPSS tersebut adalah sebagai berikut:
1. Model Summary
a. Angka R sebesar 0.229 menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara variabel discretionary accruals dengan variabel harga saham dan leverage adalah lemah. Catatan: Definisi lemah karena angka di bawah 0.5
b. Angka R Square atau Koefisien Determinasi bernilai 0.053 Hal ini berarti hanya 5.3% variasi dari discretionary accruals bisa dijelaskan oleh variabel harga saham dan leverage. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain.
c. Standard Error of Estimate (SEE) bernilai 0.11659 (satuan yang dipakai adalah variabel discretionary accruals). Semakin kecil SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi discretionary accruals.
2. Anova
Dari uji ANOVA atau F test, didapat F hitung adalah 0.749 dengan tingkat signifikansi 0.482. Karena probabilitas jauh lebih besar dari 0.05 maka model regresi tidak bisa dipakai untuk memprediksi earning management. Atau bisa dikatakan variabel harga saham dan leverage secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap earning management.
3. Uji T untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independen:
Hipotesis :
H0 : Koefisien regresi tidak signifikan H1 : Koefisien regresi signifikan
Pengambilan keputusan (berdasarkan probabilitas):
• Jika probabilitas > 0.05, maka H0 diterima
• Jika probabilitas < 0.05, maka H0 ditolak Keputusan:
Terlihat bahwa pada kolom Sig/significance:
• Variabel harga saham dan leverage mempunyai angka signifikan di atas 0.05. Karena itu variabel harga saham dan leverage tidak mempengaruhi earning management.
• Variabel konstanta mempunyai angka signifikan di atas 0.05. Karena itu variabel konstanta tidak mempengaruhi earning management.
4.2.2 Pengujian Asumsi Linier Klasik
4.2.2.1 Uji Multikolinearitas
Uji ini berfungsi untuk mendeteksi apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinearitas (multiko). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas.
Pedoman suatu model regresi bebas dari multikolilieritas adalah:
a. Besaran VIF (Variance Inflation Factor) dan Tolerance
• Mempunyai nilai VIF di sekitar angka 1
• Mempunyai angka Tolerance mendekati 1 b. Besaran korelasi antar variabel bebas
Koefisien korelasi antar variabel bebas haruslah lemah (di bawah 0,5). Jika korelasi kuat, maka terjadi problem multiko.
Tabel 4.9 Hasil Pengujian Asumsi Klasik-Multikolinearitas
Coefficientsa
.948 1.055
.948 1.055
Harga saham LEVERAGE Model
1
Tolerance VIF Collinearity Statistics
Dependent Variable: Discretionary Accruals a.
Coefficient Correlationsa
1.000 .228
.228 1.000
2.725E-03 5.872E-04 5.872E-04 2.443E-03 LEVERAGE
Harga saham LEVERAGE Harga saham Correlations
Covariances Model
1
LEVERAGE Harga saham
Dependent Variable: Discretionary Accruals a.
Sumber: Hasil Output SPSS
Pada tabel 4.9 terlihat bahwa nilai VIF untuk variabel bebas harga saham dan leverage mempunyai nilai di sekitar angka 1 dan Tolerance mempunyai nilai mendekati angka 1. Sedangkan pada output bagian Correlations koefisien korelasi
0 4 Ada autokorelasi
negatif
Inconclusive positif
Tidak terjadi autokorelasi
Inconclusive positif
Ada autokorelasi positif
dl = 1.34 du = 1.58 4-du = 2.42 4-dl=2.66
antar variabel harga saham dan leverage jauh di bawah 0.5. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi problem multikolinieritas.
4.2.2.2 Uji Autokorelasi
Uji ini berfungsi untuk mendeteksi apakah dalam sebuah model regresi ada korelasi kesalahan pengganggu. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Suatu jenis pengujian yang umum digunakan untuk mengetahui adanya autokorelasi telah dikembangkan oleh J. Durbin dan G. Watson. Pengujian ini sebagai statistic-d Durbin Watson yang dihitung berdasarkan jumlah selisih kuadrat nilai-nilai taksiran faktor-faktor gangguan yang berurutan.
Statistic-d Durbin Watson di bawah ini untuk melihat ada tidaknya autokorelasi:
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi:
• Bila angka Durbin Watson lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (dl), maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, yang artinya ada autokorelasi.
• Bila nilai Durbin Watson antara batas atas atau upper bound (du) dan (4-du), maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, yang artinya tidak ada autokorelasi.
• Bila nilai Durbin Watson terletak di antara batas atas (du) dan batas bawah (dl) atau Durbin Watson terletak di antara (4-du) dan (4-dl), maka uji Durbin Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti (inconclusive). Untuk nilai-nilai ini, tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi di antara faktor-faktor gangguan.
Tabel 4.10 Hasil Pengujian Asumsi Klasik-Autokorelasi
Model Summaryb
.229a .053 -.018 .11659 1.870
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-W atson
Predictors: (Constant), LEVERAGE, Harga saham a.
Dependent Variable: Discretionary Accruals b.
Sumber: Hasil Output SPSS
Pada hasil output SPSS, tabel 4.10, diketahui bahwa angka Durbin- Watson adalah 1.870. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah autokorelasi.
4.2.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji ini berfungsi untuk mendeteksi apakah pada model regresi ditemukan adanya ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamanan ke pengamanan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas. Jika varians berbeda, disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas.
Adanya heterokedastisitas dapat diketahui dengan melihat adanya pola tertentu pada grafik.
Dengan menggunakan program SPSS versi 10, deteksi adanya problem heterokedastisitas adalah berdasarkan:
• Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka telah terjadi heterokedastisitas.
• Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
Gambar 4.1 Hasil Pengujian Asumsi Klasik-Heterokedastisitas
Scatterplot
Dependent Variable: Discretionary Accruals
Regression Standardized Predicted Value
2 1
0 -1
-2 -3
Regression Studentized Residual
3
2
1
0
-1
-2
KICI
UNVR TCID
MRAT
TSPC
SQBB
MERK
KLBF DVLA DNKS
RMBA HMSP
GGRM
BATI
ULTJ SUBA
SIPD
STTP SMAR
SHDA MLBI
INDFMYOR
FAST DLTA
DAVO
CEKA AISA
AQUA ADES
Sumber: Hasil Output SPSS
Dari gambar di atas, terlihat titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai.
4.2.2.4 Uji Normalitas
Uji ini berfungsi untuk mendeteksi apakah pada model regresi, variabel terikat, variabel bebas atau keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak.
Model regresi yang baik adalah berdistribusi data normal atau mendekati normal.
Dengan menggunakan program SPSS versi 10, deteksi normalitas adalah berdasarkan:
• Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas
• Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan/atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 4.2 Hasil Pengujian Asumsi Klasik-Normalitas
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Discretionary Accruals
Observed Cum Prob
1.00 .75
.50 .25
0.00
Expected Cum Prob
1.00
.75
.50
.25
0.00
MRATSQBB ADES SIPDMLBI DLTA SMARMERK FASTHMSP DVLA AQUAKICI TSPC MYORINDF DNKS AISADAVO KLBFTCID RMBAULTJ UNVRCEKA STTPGGRM SHDA BATI
Sumber: Hasil Output SPSS
Dari gambar di atas, terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
4.3 Analisis
4.3.1 Temuan dan Interpretasi
Berdasarkan hasil pengolahan data pada penelitian ini membuktikan bahwa hipotesis pertama ditolak, variabel harga saham tidak berpengaruh signifikan terhadap earning management. Hal ini dibuktikan dengan angka signifikan yang bernilai 0.452 yang lebih besar dari 0.05.
Pengujian terhadap leverage membuktikan bahwa hipotesis kedua ditolak, variabel leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap earning management. Hal ini dibuktikan dengan angka signifikan yang bernilai 0.455 yang lebih besar dari 0.05.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan terhadap kedua variabel bebas, maka variabel harga saham dan leverage secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap earning management. Hal ini dibuktikan dengan angka signifikan pada tabel ANOVA sebesar 0.482, yang lebih besar dari tingkat signifikansi yang digunakan sebesar 0.05.
4.3.2 Kaitan Temuan dengan Pengetahuan/Teori
Hasil penelitian menunjukkan bahwa hipotesis pertama yang menyatakan variabel harga saham berpengaruh signifikan terhadap earning management tidak terbukti. Hasil ini bertolak belakang dengan pendapat Prihandini (2003) yang menyatakan bahwa angka-angka akuntansi, khususnya laba merupakan salah satu sumber informasi penting yang digunakan oleh investor dalam menilai harga saham dan para pemegang saham dalam menilai kinerja manajemen.
Alasan yang dapat dikemukakan atas tidak berpengaruhnya variabel harga saham terhadap earning management adalah pihak manajemen dan perusahaan secara finansial tidak diuntungkan dengan adanya kenaikan harga saham. Harga saham hanya berdampak pada market value perusahaan sehingga harga saham dapat dijadikan sebagai indikator nilai perusahaan. Menurut Horne dan Tirok (1996) harga saham merupakan ukuran indeks prestasi atau kartu laporan keberhasilan suatu perusahaan.
Variabel leverage merupakan perbandingan antara total hutang dengan total aktiva yang dimiliki perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hipotesis kedua yang menyatakan leverage berpengaruh signifikan terhadap earning management tidak terbukti. Hasil ini bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Widyaningdyah (2001) yang berhasil menemukan adanya pengaruh variabel leverage terhadap earning management. Hasil temuan dalam penelitian ini memang tidak sama dengan temuan studi-studi sebelumnya. Alasan yang dapat diberikan yaitu: jumlah hutang perusahaan sampel lebih kecil dibandingkan dengan jumlah aktiva yang dimiliki perusahaan sehingga perusahaan tidak perlu melakukan earning management karena tidak mengalami/terancam default.
