BAB III
METODE PENELITIAN
3..1. Penentuan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang ada di BEI pada tahun 2011 sampai 2013.
Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang memiliki kriteria tertentu. Metode pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive sampling dimana pengambilan sampel perusahaan dilakukan berdasarkan kriteria sebagai berikut:
a. Perusahaan yang terdaftar dibursa efek Indonesia dari tahun 20011-2013. b. Periode laporan keuangan berakhir setiap 31 Desember
c. Laporan menggunakan mata uang rupiah.
d. Perusahaan tersebut memiliki semua data yang diperlukan untuk variabel-variabel yang telah ditentukan sebelumnya.
3.2. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder yaitu data yang tidak dikumpulkan sendiri oleh peneliti Biro Pusat Statistik, majalah, keterangan-keterangan atau publikasi lainnya. Data penelitian ini berupa laporan keuangan tahunan yang diterbitkan oleh perusahaan perbankan go public dan dipublikasikan oleh Pusat Referensi Pasar Modal (PRPM) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BEI). Data yang
dipergunakan adalah data yang berasal dari anual report selama tahun 2011 sampai 2013 yang dikeluarkan oleh perusahaan sampel.
3.3. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan metode dokumentasi. Dalam metode ini, data yang diperlukan dikumpulkan dan dicatat, sedangkan mengenai studi pustaka diperoleh dari penelitian-penelitian terdahulu dan ditunjang dengan literatur-literatur lain , data yang berkaitan dengan penelitian diperoleh melalui survey literatur terhadap Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan laporan keuangan (anual report) yang dipublikasikan oleh BEI selama periode penelitian.
3.4. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel dependen variabel independen dan variabel kontrol. Variabel-variabel tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
3.4.1. Variabel Dependen
Kinerja pasar merupakan kinerja yang dilihat dari tingkat pengembalian investasi (return) jangka panjang perusahaan atau return saham terhadap investor. Kinerja pasar diukur menggunakan CAR (Cummulative Abnormal Return). CAR merupakan akumulasi abnormal return, sehingga sebelum menghitung CAR terlebih dahulu perlu dihitung return dan abnormal return Return merupakan imbalan
atau hasil yang diperoleh di masa yang akan datang. Return saham (Ri) dari suatu investasi dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut : Ht –Ht-1
Rit = ───── Ht-1
, Keterangan :
Rit : Return sesungguhnya pada hari t Ht : Harga saham hari t
Ht-1: Harga saham hari sebelumnya 1). Abnormal Return
Menurut Jogiyanto (2003) abnormal return atau excess return merupakan kelebihan return yang sesungguhnya terjadi terhadap return normal . Return normal merupakan return ekspektasi (return yang diharapkan oleh investor). Tingkat keuntungan yang diharapkan dapat dihasilkan dengan model-model tertentu, salah satunya market adjusted model. Model ini tidak membutuhkan periode estimasi untuk membentuk model estimasi, karena return sekuritas yang diestimasikan adalah sama dengan return indeks pasar. Untuk menghitung besarnya indeks pasar, perlu diketahui dahulu Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) tiap periode, yang dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Nilai pasar seluruh saham yang beredar IHSG = ────────────────────── x 100% Nilai dasar seluruh saham yang beredar
Selanjutnya IHSG digunakan untuk menghitung return pasar dengan rumus sebagai berikut :
Rmt = ───────── IHSGt-1
Keterangan:
Rmt = Return Indek Pasar pada waktu t IHSGt = IHSG pada waktu t
IHSGt-1 = IHSG pada waktu sebelumnya
Abnormal return untuk masing-masing saham dapat dihitung dengan mengurangkan return indeks pasar pada hari yang sama atau dengan rumus sebagai berikut :
ARi,t = Ri,t – Rmt Keterangan :
ARi,t = Abnormal return saham i pada waktu t
Ri,t = Return yang sesungguhnya terjadi untuk saham i pRmt = Return indeks pasar pada waktu t
2). CAR (Cummulative Abnormal Return)
Cummulative abnormal return merupakan abnormal return yang dihitung dari periode ke periode yaitu kumulatif dari return tidak normal, CAR dapat dirumuskan sebagai berikut:
CARit = Σt =Arit Keterangan :
CARi,t = Cummulative abnormal return sekuritas ke-i pada hari ke-t (selama 3 hari)
3.4.2. Variabel independen
Variabel independen dalam penelitian ini adalah real earnings management yang mengambil tindakan menyimpang dalam praktek bisnis normal. Konsisten dengan penelitian yang sebelumnya (Cohen dan Zarowin, 2010; Roychowdhury, 2006), penelitian ini menggunakan tiga metrik untuk meneliti real earnings management, yaitu aliran abnormal kas dari operasi (RCFO), biaya produksi yang abnormal (RPC) dan pengeluaran diskresioner abnormal (RDE).
1) Manipulasi Aktivitas Riil Melalui Arus Kas Kegiatan Operasi.
Untuk mengindikasi perusahaan yang cenderung melakukan manipulasi aktivitas riil melalui arus kas kegiatan operasi menggunakan arus kas kegiatan operasi abnormal (ABN_CFO). Arus kas kegiatan operasi abnormal diperoleh dari selisih nilai arus kas kegiatan operasi aktual yang diskala dengan total aktiva satu tahun sebelum pengujian dikurangi dengan arus kas kegiatan operasi normal. Arus kas kegiatan operasi normal dihitung dengan menggunakan model persamaan regresi, mereplikasi dari penelitian Roychowdhury (2006) seperti yang digunakan dalam penelitian Oktorina dan Hutagaol (2008) :
Model persamaan regresi, mereplikasi dari penelitian Roychowdhury (2006) yaitu :
Keterangan:
CFOt/At-1: arus kas kegiatan operasi pada tahun t yang diskala dengan total aktiva pada tahun t-1.
α1(1/At-1): intersep yang diskala dengan total aktiva pada tahun t-1 dengan tujuan supaya arus kas kegiatan operasi tidak memiliki nilai 0 ketika penjualan dan lag penjualan bernilai 0. St/At-1 : penjualan pada tahun t yang diskala dengan total aktiva pada
tahun t-1.
∆St/At-1: penjualan pada tahun t dikurangi penjualan pada tahun t-1 yang diskala dengan total aktiva pada tahun t-1.
α0 : konstanta.
єt : error term pada tahun t.
2). Manipulasi aktivitas riil melalui biaya produksi
Produksi di atas level normal operasi perusahaan (overproduction) dengan tujuan untuk melaporkan harga pokok penjualan (COGS) yang lebih rendah merupakan salah satu cara yang dilakukan manajemen untuk memanipulasi laba melalui manipulasi aktivitas nyata. Biaya produksi adalah jumlah dari harga pokok penjualan (COGS) dan perubahan dalam persediaan (ΔINV) sepanjang tahun. Peneliti sebagaimana Roychowdhury (2006) menggunakan model estimasi untuk biaya produksi normal dengan rumus regresi sebagai berikut:
PRODt/At-1 = α0 + α1(1/At-1) + β1(St/At-1) + β2(∆St/At-1) + β3(∆St-1/At-1) + εt.
Keterangan:
PRODt : biaya produksi pada tahun t,dimana PRODt = COGSt + ΔINVt.
At-1 : total aktiva pada tahun t-1 St : penjualan pada tahun t
∆St : penjualan pada tahun t dikurangi penjualan pada tahun t-1 ∆St-1 : perubahan penjualan pada tahun t-1
a0 : konstanta
et : error term pada tahun t.
Sama halnya dengan arus kas kegiatan operasi, nilai koefisien estimasi dari persamaan regresi di atas digunakan untuk menghitung nilai biaya produksi normal. Sehingga, biaya produksi abnormal (ABN_PROD) diperoleh dengan cara mengurangkan nilai biaya produksi aktual yang diskalakan dengan total aktiva satu tahun sebelum periode pengujian dengan biaya produksi normal yang dihitung dengan menggunakan koefisien estimasi dari model persamaan di atas.
3) Manipulasi aktivitas riil melalui biaya diskresioner
Untuk menghitung tingkat normal biaya diskresioner peneliti menggunakan model regresi berikut yang mereplikasi dari penelitian Roychowdhury (2006):
DISEXPt/At-1 = α + β1(1/At-1) + β2(St/At-1) + et Keterangan:
α : konstanta
β : koefisien regresi
At-1 : total aktiva pada tahun t-1 St : penjualan pada tahun t et : error term pada tahun
Biaya diskresioner didefinisikan sebagai jumlah dari biaya iklan, biaya riset dan pengembangan, dan biaya penjualan, dan administrasi dan umum. Nilai koefisien estimasi dari persamaan regresi di atas digunakan untuk menghitung nilai biaya diskresioner normal. Sehingga, biaya diskresioner abnormal (ABN_DISEXP) diperoleh dengan cara mengurangkan nilai biaya diskresioner aktual yang diskalakan dengan total aktiva satu tahun sebelum periode pengujian dengan biaya diskresioner normal yang dihitung dengan menggunakan koefisien estimasi dari model persamaan di atas.
4) Perataan Laba.
Pengukuran perataan laba menggunakan Indeks Eckel. Indeks Eckel digunakan untuk mengindikasikan apakah perusahaan melakukan praktik perataan laba atau tidak. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut (Eckel, 1981).
CV ∆I
Indeks Perataan Laba (CV) = ───── CV ∆S
Keterangan:
CV : Koefesien variasi variabel, yaitu standar deviasi dibagi dengan nilai yang diharapkan, dari laba tahun 2011-2013.
ΔI : perubahan laba dalam satu periode ΔS : perubahan penjualan dalam satu periode Nilai CV ΔI dan CV ΔS dihitung dengan rumus: ∑(χi-∆χi)² CV ΔI : √ ─────── :∆xi n-1 ∑(χs-∆χs)² CV ΔS : √ ─────── :∆xs n-1 Dimana:
χi : rata-rata perubahan laba bersih selama tahun 2011-2013
χs : rata-rata perubahan penjualan selama tahun 2011-2013 ∆χi : perubahan laba bersih selama 2011-2013
∆χs : perubahan penjualan bersih selama 2011-2013 n : banyaknya tahun yang diamati
3.4.3 Variabel Kontrol
Variabel kontrol : variabel yang dikendalikan atau dibuat konstan sehingga pengaruh variabel independen terhadap dependen tidak dipengaruhi oleh faktor yang diteliti. (Sugiyono, 2010:39). Variabel kontrol yang digunakan dalam penelitian ini adalah size dan Net Income. Alasanya adalah ukuran perusahaan (size) dapat menentukan seberapa besar praktik manajemen laba yang dilakukan oleh manajer perusahaan. Perusahaan besar cenderung bertindak hati-hati dalam melakukan pengelolaan perusahaan dan cenderung melakukan pengelolaan laba secara efisien. Zhou dan Elder (2004) menyatakan
bahwa perusahaan besar cenderung akan mengurangi tindakan manajemen laba untuk menghindari pengawasan ketat dari analis keuangan dan investor. Variabel ukuran perusahaan diukur dengan menggunakan logarit-ma natural dari total aset perusahaan (Gerayli et al. 2011). Adapun net income adalah dapat mempengaruhi manajemen laba mencakup usaha manajemen untuk memaksimumkan atau meminimumkan laba termasuk perataan laba sesuai dengan keinginan manajemen ( Copeland, 1968:10).
3.5. Metode Analisis Data 3.5. 1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis dan menyajikan data kuantitatif dengan tujuan untuk menggambarkan data-data tersebut. Dalam penelitian ini statistik deskriptif digunakan untuk menunjukkan profil data sampel, yaitu rata-rata, distribusi frekuensi dan deviasi standar dari data-data yang akan dianalisa.
3.5.2. Uji Normalitas
Uji Normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk mendeteksi apakah variabel pengganggu memiliki distribusi normal atau tidak dengan uji statistik non-parametrik
Kolmogrov-Smirnov (K-S) (Ghozali, 2006). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis :
Ho = data residual berdistribusi normal. HA = data residual tidak berdistribusi normal.
Suatu regresi yang memiliki distribusi data residual normal apabila hasil dari uji K-S memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 (> 0,05) .
3.5.3. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas/independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen (Ghozali,2006). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dengan melihat nilai tolerance dan lawannya nilai variance inflation factor (VIF). Suatu model regresi yang terdapat multikolinearitas
apabila nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF > 10.
2. Uji Autokorelasi
Uji Autokolerasi atau asumsi indpendensi residual menggunakan metode Durbin-Watson. Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk
autokolerasi tingkat satu (first orderautocorrelation) dan hanya mensyaratkan adanya intersept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lag diantara variabel independen. Dimana dalam metodenya dinyatakan jika nilai menunjukkan nilai sekitar angka 2 yang secara umum dijadikan patokan untuk menyimpulkan terjadinya independensi residual (Ghozali, 2006).
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antar residual pada periode t dengan residual periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya (Ghozali, 2006).
Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi menurut Ghozali (2006) yaitu:
0 < nilai DW < dl = ada autokorelasi positif dl ≤ nilai DW ≤ du = tidak ada autokorelasi positif du < nilai DW < 4-du = tidak ada autokorelasi 4-du ≤ d ≤ 4-dl = tidak ada korelasi negatif 4-dl < nilai DW < 4 = ada korelasi negative
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi Heteroskedastisitas (Ghozali, 2006). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisidas digunakan metode grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di-studentized.
3.5.4. Pengujian Hipotesis
1. Uji Regresi Linear Berganda
Variabel dependen dalam penelitian ini yaitu manajemen laba yang diprediksikan dipengaruhi oleh variabel independen yaitu asimetri informasi. Persamaan regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
CAR = α +β1CFO+ β2 DISEXP + β3 PROD + PL+β3Size+αβ4NI +e Keterangan:
β = koefisien regresi
CAR = Cummulatif Abnormal Return CFO = Aktivitas Riil Melalui arus kas.
DISEXP = Aktiitas Riil Melalui biaya diskresioner PROD : Aktivitas Riil Melalui biaya produksi PL : Perataan Laba
Size :Log Asset NI : Net Income
2. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2) (Goodness of Fit)
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui tingkat kepastian yang paling baik dalam analisis regresi yang dinyatakan dengan koefisien determinasi majemuk (R²).
R² = 1 berarti variabel independent berpengaruh sempurna terhadap variabel dependen, sebaliknya
jika R² = 0 berarti variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
3. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Pengujian ini untuk mengetahui apakah variabel independen secara serentak berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila tingkat probabilitasnya lebih kecil dari 0,05 maka dapat dikatakan bahwa semua variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikat.
Adapun prosedur pengujiannya adalah setelah melakukan
perhitungan terhadap F hitung kemudian membandingkan nilai F hitung dengan F tabel. Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut : • Apabila F hitung > F tabel dan tingkat signifikansi ( α ) < 0,05 maka Ho yang menyatakan bahwa semua variabel independen tidak berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen, ditolak. Ini berarti secara simultan semua variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
• Apabila F hitung < F tabel dan tingkat signifikansi ( α ) > 0,05, maka Ho diterima, yang berarti secara simultan semua variabel independen tidak perpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
4. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji statistik t)
Uji t adalah pengujian secara statistik untuk mengetahui apakah variabel independen secara individual mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Jika tingkat probabilitasnya lebih kecil dari 0,05 maka dapat dikatakan variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
Adapun prosedur pengujiannya adalah setelah melakukan perhitungan terhadap t hitung, kemudian membandingkan nilai t hitung dengan t tabel. Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut : • Apabila t hitung > t tabel dan tingkat signifikansi ( α ) < 0,05 maka Ho
secara parsial terhadap variabel dependen ditolak. Ini berarti secara parsial variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
• Apabila t hitung < t tabel dan tingkat signifikansi ( α ) > 0,05 , maka Ho diterima, yang berarti secara parsial variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
