171 ISSN : 2339-0859 (Online) Jurnal Magister Akuntansi Trisakti
Vol.8 No.2 Tahun 2021 : hal 171 - 200 Doi: http://dx.doi.org/10.25105/jmat.v8i2.9912
“TIGA WAJAH” FINANCIAL DISTRESS:
DETERMINAN, PEMEDIASI, DAN PEMODERASI DARI PRAKTIK MANAJEMEN LABA DI INDONESIA
Resi Ariyasa Qadri1 Nilna Annisa Najiha2
1,2 Politeknik Keuangan Negara STAN
*Korespondensi: [email protected] Abstract
This study explicates the dynamic relationship between financial distress and earnings management using property and real estate companies listed in the Indonesia Stock Exchange from 2018 to 2020 as the unit analysis. The paper also aims to test whether financial distress can be positioned as a determinant, mediator, and moderator towards earnings management simultaneously. Structural Equation Modelling with Partially Least Square technique was used to analyzed data gathered from 90 financial reports of property companies. This research sheds a light on the use of silver-bullet analytical tools in form of the Partially Least Square method to produce robust results stronger than ordinary least squares. Researches on this issue were still scant. This study found that financial distress has a significant positive influence on earnings management practice and can mediate the negative relationship between earnings management practice and its determinants. The financial distress can also play a partial role as a moderator on the negative relationship between earnings management and its determinant. This research implicates that investors should pay more attention to the financial distressed property companies during the pandemic period because this research has proved the manager’s misbehaviour in increasing the earnings management practice of the financial distressed firms. Future research can adapt the proposed research model and test it with panel data regression procedures.
Keywords : Earnings Management; Financial Distress; Firm Size; Profitability;
SEMPLS.
JEL Classification : M41, M42
Submission date: 30 Juli 2021 Accepted date: 12 Agustus 2021
PENDAHULUAN
Sejak pandemi Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) terjadi di tahun 2020, perekonomian Indonesia mengalami tekanan yang signifikan (Djalante et al., 2020;
172
Rahmansyah et al., 2020). Berbagai macam permasalahan pun muncul, terutama permasalahan penyaluran bantuan sosial (Rahmansyah et al., 2020; Wasantari & Qadri, 2021). Belum lagi permasalahan tersebut berimbas pada sektor pasar modal Indonesia yang mengalami koreksi cukup tajam di tahun 2020 sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1 (Gandasari & Dwidienawati, 2020; Kamaludin et al., 2021).
Gambar 1.
Perbandingan Indeks Harga Saham di ASEAN (Sumber: Bloomberg 2020)
Tidak sedikit perusahaan yang melantai di Bursa Efek Indonesia mengalami kondisi kesulitan keuangan akibat pandemi (Sparrow et al., 2020). Ketika perusahaan yang terdaftar tersebut berada dalam masalah keuangan, teori agensi menjelaskan bahwa hubungan prinsipal-agen seringkali memanas (Abogun et al., 2021; Li et al., 2020).
Jensen dan Meckling (1976), sang penemu teori agensi, menjelaskan lebih lanjut bahwa hubungan prinsipal-agen ibarat sebuah kontrak di mana satu orang atau lebih investor/debitur (prinsipal) mendelegasikan wewenang kepada manajer (agen) untuk membantu mereka mengelola perusahaannya. Hubungan keduanya akan semakin memanas ketika perusahaan tersebut mendulang pendapatan yang tidak memenuhi ekspektasi investor/debitur-nya sehingga mengakibatkan penurunan harga saham dan nilai perusahaannya (Du & Lai, 2018; Li et al., 2020). Kesulitan keuangan juga akan meningkatkan biaya perusahaan untuk menerbitkan utang dan membuat pembiayaan melalui utang menjadi lebih sulit (Haga et al., 2018; Li et al., 2020).
Keharmornisan hubungan antar keduanya banyak dipengaruhi oleh karakteristik masing-masing individu dan kepentingan oportunistik yang dimiliki oleh kedua belah pihak (Abogun et al., 2021; Fung & Goodwin, 2013). Sayangnya, kepentingan oportunistik tersebut bukannya menciptakan suasana harmonis malahan membuat situasi semakin runyam karena ketidakselarasan antara kepentingan agen dengan kepentingan pemilik/debitur (Nyberg et al., 2010; Takacs Haynes et al., 2017). Dengan menunjuk agen, prinsipal berharap agar segala tindak tanduk sang manajer berada dalam koridor untuk mewujudkan kepentingan kapitalis sang pemilik (Arnold et al., 2014; Khalid et al., 2020; Panda & Leepsa, 2017). Hanya saja, kepentingan prinsipal dan agen selalu berada di persimpangan jalan (Alhadab et al., 2020; Panda & Leepsa, 2017).
173 Beberapa penelitian terdahulu menjelaskan bahwa perusahaan seringkali melakukan praktik manajemen laba ketika menghadapi kondisi kesulitan keuangan (Li et al., 2020; Saleh & Ahmed, 2005). Jaggi dan Lee (2002) mengungkapkan bahwa pemilihan kebijakan akuntansi dalam praktik menaikkan atau menurunkan income dipengaruhi oleh seberapa besar financial distress terjadi. Senada dengan penelitian Jaggi dan Lee (2002), Habib et al (2020) menekankan bahwa ketika financial distress semakin tinggi, pihak manajemen melakukan praktik manajemen laba dengan menaikkan laba. Sebaliknya ketika financial distress semakin rendah, pihak manajemen melakukan manajemen laba dengan menurunkan laba (Opler & Titman, 1993, 1994; Susanti et al., 2020). Namun demikian, Apriwenni (2021) dan Chairunesia et al. (2018) menemukan fakta yang bertentangan bahwa financial distress ternyata tidak selalu berpengaruh terhadap manajemen laba, terutama pada perusahaan di negara berkembang. Li et al (2020) kemudian menyimpulkan bahwa pada dasarnya, studi yang meneliti tentang hubungan antara kesulitan keuangan dan praktik manajemen laba masih jarang dilakukan dan masih menunjukkan temuan yang saling bertentangan. Oleh karenanya, penelitian ini ditujukan untuk mengisi celah penelitian terkait hubungan antara kondisi kesulitan keuangan dengan praktik manajemen laba di negara berkembang.
Output penelitian terdahulu yang saling bertentangan sejatinya disebabkan oleh adanya perbedaan karakteristik perusahaan yang dijadikan sampel (Nugroho &
Firmansyah, 2017). Dewi et al (2019) dan Thim et al (2011) lebih lanjut menjelaskan bahwa karakteristik perusahaan, khususnya profitabilitas, yang buruk akan memperparah kondisi kesulitan keuangan suatu perusahaan. Sementara itu, Ennis dan Malek (2005) menyebutkan bahwa karakteristik perusahaan, dalam hal ini diproksikan oleh ukuran perusahaan, yang semakin besar akan semakin mudah bagi perusahaan tersebut untuk menjalankan kebijakan “too-big-to-fail”. Kebijakan tersebut akan mencegah perusahaan jatuh ke dalam jurang kebangkrutan (Thim et al., 2011; Tucker & Zarowin, 2006).
Namun demikian, Harahap (2017) tidak sependapat dengan proposisi tersebut dan menegaskan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap kondisi financial distress yang dialami perusahaan, terutama perusahaan di negara berkembang. Yang dapat menyebabkan suatu perusahaan jatuh ke dalam jurang kepailitan adalah profitabilitas negatif secara berkepanjangan (Avramov et al., 2013; Ghazali et al., 2015).
Adanya perdebatan terkait hasil penelitian tersebut mengindikasikan bahwa perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk menguji kembali pengaruh karakteristik perusahaan terhadap financial distress agar jelas hasil penelitian mana yang lebih akurat. Di area inilah penelitian ini mengambil peran.
Selain mempengaruhi kondisi financial distress suatu perusahaan, buruknya profitabilitas dan besarnya ukuran perusahaan ternyata juga berperan penting terhadap praktik manajemen laba yang dilakukan oleh manajer (Anjum et al., 2012; Kapoor &
Goel, 2017; Masdupi et al., 2018; Wiyadi et al., 2015). Kapoor & Goel (2017) menemukan bahwa India mengalami financial fraud yang sangat mengguncang negara tersebut melalui kasus Satyam, 2009 dan Kingfischer, 2012, sehingga praktik manajemen laba mendapat perhatian khusus dari otoritas keuangan India. Profitabilitas yang buruk
174
menjadi kambing hitam atas manipulasi laporan keuangan yang dilakukan oleh kedua perusahaan tersebut (Gupta & Gupta, 2015; Kapoor & Goel, 2017). Hal yang sama ditemukan oleh Dechow et al. (1995) bahwa dari hasil observasi atas 1,000an perusahaan-tahun di Amerika Serikat, profitabilitas memang berkorelasi negatif signifikan terhadap praktik manajemen laba yang dilakukan perusahaan. Tidak hanya profitabilitas, Dechow, Ge, dan Schrand (2010) menjelaskan lebih lanjut bahwa ukuran perusahaan tidak selalu berpengaruh negatif terhadap praktik manajemen laba, multi- national firm justru lebih intens dalam memanipulasi laba karena adanya pengawasan yang lebih ketat oleh instansi pemerintah seperti otoritas pajak.
Benang merah yang dapat ditarik dari seluruh kesenjangan penelitian dan fenomena terkait kondisi kesulitan keuangan dan praktik manajemen laba yang telah dijelaskan sebelumnya adalah pertama, kondisi kesulitan keuangan dipengaruhi secara langsung oleh karakteristik perusahaan: profitabilitas dan ukuran perusahaan (Avramov et al., 2013; Dewi et al., 2019; Ghazali et al., 2015; Thim et al., 2011), sehingga kondisi financial distress menjadi determinan dari praktik manajemen laba oleh manajer (Apriwenni, 2021; Jaggi & Lee, 2002; Li et al., 2020; Saleh & Ahmed, 2005). Variabel kondisi kesulitan keuangan yang “mampu mempengaruhi” dan “dipengaruhi”
menunjukkan bahwa financial distress diduga mampu memediasi hubungan antara karakteristik perusahaan dengan praktik manajemen laba (Nugroho & Firmansyah, 2017), meski beberapa penelitian terdahulu menunjukkan bahwa karakteristik perusahaan dapat mempengaruhi secara langsung praktik tersebut (Dechow et al., 1995, 2010; Kapoor & Goel, 2017). Kedua, apabila variabel financial distress dapat berperan sebagai determinan sekaligus pemediasi dari earnings management terlebih lagi ternyata karakteristik perusahaan mampu berpengaruh secara langsung terhadap earnings management, maka variabel financial distress diduga mampu memainkan peran ketiga yaitu peran pemoderasi dari hubungan karakteristik perusahaan dan earnings management.
Oleh karena itu, penelitian ini akan berfokus untuk membuktikan teori agensi dengan menjawab 3 pertanyaan penelitian: (1) apakah kondisi kesulitan keuangan mampu menjadi determinan dari praktik manajemen laba? (2) apakah kondisi kesulitan keuangan mampu menjadi pemediasi dari hubungan antara karakteristik perusahaan dan praktik manajemen laba? (3) apakah kondisi kesulitan keuangan mampu menjadi pemoderasi dari hubungan antara karakteristik perusahaan dan praktik manajemen laba?
Untuk menjawab ketiga pertanyaan tersebut, penelitian ini menjadikan seluruh perusahaan di sektor properti dan real estate pada periode 2018-2020 sebagai sampel penelitian. Alasannya adalah perusahaan di sektor tersebut merupakan perusahaan yang paling terdampak dari pandemi di tahun 2020 (Qolbi, 2020). Meski demikian, perusahaan di sektor tersebut dikenal memiliki karakteristik yang kompleks, cepat berubah, dan memiliki persaingan yang ketat (Abbas et al., 2018). Pada periode 2015-2019, kenaikan harga tanah akibat permintaan yang tinggi terhadap perumahan, perkantoran, pusat perbelanjaan, taman hiburan, dan lainnya menyebabkan harga properti semakin tinggi (Wardani & Andarini, 2016). Kondisi ini menguntungkan perusahaan properti dan real
175 estate karena mereka akan mendapatkan keuntungan yang besar (Wheaton, 2015).
Keuntungan ini akan berdampak pada perbaikan kinerja keuangan dan kenaikan harga saham perusahaan (Geltner et al., 2001).
Terakhir, metode structural equation modelling with partial least square (SEMPLS) digunakan sebagai alat analisis data. SEMPLS digunakan agar analisis kausalitas dapat dilakukan sekaligus tanpa harus melakukan regresi linear satu per satu per model (Ghozali, 2020; Hair et al., 2011). Selain itu, SEMPLS akan menghasilkan hasil yang sama akuratnya dengan hasil perhitungan yang menggunakan regresi linear (Ghozali, 2020; Hair et al., 2017). Asumsi yang digunakan pun sederhana, hanya asumsi validitas dan reliabilitas, tidak serumit asumsi klasik yang wajib terpenuhi terlebih dahulu sebelum pelaksanaan prosedur regresi linear (Hair et al., 2011; Henseler et al., 2009).
REVIU LITERATUR DAN HIPOTESIS
Teori Agensi sebagai Lensa Teori
Teori agensi merupakan sebuah teori yang menjelaskan bahwa di dalam suatu perusahaan, terdapat perbedaan kepentingan antara pihak investor selaku pemilik modal dan pihak manajemen selaku pengelola perusahaan (Ulum et al., 2008). Masalah yang timbul akibat perbedaan kepentingan antara investor dan pihak manajemen disebut agency problem (Jensen & Meckling, 1976). Praktik yang dilakukan oleh pihak manajemen berlawanan dengan tujuan perusahaan yaitu untuk menyejahterakan pemilik modal (Abogun et al., 2021). Agen sebagai pengelola perusahaan lebih mengutamakan kepentingannya sendiri dengan membatasi akses informasi yang ada dalam perusahaan (Khalid et al., 2020; Panda & Leepsa, 2017), sehingga investor membutuhkan biaya agensi untuk mengawasi perilaku agen serta menjamin bahwa agen tidak melakukan sesuatu yang merugikan pihak investor (Ramadhani et al., 2017). Menurut Messier et al.
(2017), hubungan antara pemilik dan agen akan menciptakan asimetri informasi karena agen memiliki informasi yang lebih banyak mengenai keuangan perusahaan. Oleh karena itu, investor juga membutuhkan laporan keuangan agar dapat mengetahui informasi keuangan suatu perusahaan (Nyberg et al., 2010; Panda & Leepsa, 2017). Namun, informasi yang dilaporkan oleh perusahaan dalam laporan keuangan belum tentu mencerminkan kondisi keuangan yang sebenarnya jika kedua pihak berusaha memaksimalkan kepentingan pribadi (Yunianto, 2013). Hal ini disebabkan oleh manajemen yang melakukan praktik manajemen laba dengan melakukan manipulasi terhadap laporan keuangan (Sulistyanto, 2014). Praktik manajemen laba dapat menyebabkan bias dalam laporan keuangan dan membuat pemilik modal salah dalam menilai kondisi suatu perusahaan (Sosiawan, 2012). Praktik earnings management seringkali dilakukan ketika perusahaan mengalami kondisi kesulitan keuangan (Chairunesia et al., 2018; Li et al., 2020; Sari & Meiranto, 2017).
Financial Distress sebagai Determinan dari Praktik Manajemen Laba
Teori agensi menjelaskan bahwa hubungan antara investor dan manajer itu dipengaruhi oleh kepentingan oportunistik dari masing-masing pihak (Jensen &
Meckling, 1976; Li et al., 2020). Manajer akan semakin bertindak oportunistik tatkala perusahaan yang dikelolanya berada di jurang kepailitan (Saleh & Ahmed, 2005).
176
Tentunya, kepailitan tersebut merupakan hasil akhir yang akan diperoleh perusahaan ketika manajer tidak menjalankan tugasnya dengan baik pada saat perusahaan mengalami financial distress (Widarjo & Setiawan, 2009). Yolando dan Firmansyah (2019) menjelaskan bahwa proksi terbaik untuk mengukur seberapa parah financial distress yang terjadi dalam suatu sektor usaha di Indonesia adalah dengan menggunakan Altman Z Score yang telah dimodifikasi oleh Graham et al. (1998). Lebih lanjut, Fung dan Goldwin (2013) menggunakan model Altman tersebut sebagai indikator untuk mengelompokkan perusahaan berdasarkan kondisi kesehatan finansialnya dan menemukan keterkaitan antara financial distress dengan seni perusahaan dalam memanipulasi laba. Hal ini pun tidak luput dari kegusaran Li et al (2020) yang mengkritisi cara kasar perusahaan dalam bermain laba ketika kondisi kesulitan keuangan menyeruak di suatu periode: “financially distressed firm yang memiliki sistem pengendalian yang lemah tidak pernah luput dalam meningkatkan praktik manajemen laba akrual.” Oleh karena itu, hipotesis 1 dari penelitian ini adalah:
H1 : Kondisi financial distress akan semakin meningkatkan praktik earnings management.
Financial Distress sebagai Pemediasi dari Karakteristik Perusahaan dan Praktik Manajemen Laba
Karakteristik perusahaan dalam penelitian ini diproksikan oleh profitabilitas dan ukuran perusahaan. Teori agensi mengungkapkan bahwa pemegang saham selalu bertindak kapitalis demi memaksimalkan return yang dihasilkan dari investasinya, sementara manajer akan berusaha keras menjaga agar perusahaan tidak rugi demi menyelamatkan karirnya (Jensen & Meckling, 1976; Panda & Leepsa, 2017). Mendulang profit setinggi mungkin adalah tujuan hakiki seorang manajer perusahaan demi kelancaran bonus tahunan dan kelanggengan posisinya (Nyberg et al., 2010). Terlebih lagi jika manajer tersebut duduk sebagai pucuk pimpinan perusahaan besar, tentunya perusahaan harus selalu dipaksa menghasilkan profit meski dalam kondisi financial distress (Apriwenni, 2021; Tucker & Zarowin, 2006). Secara teoritis, semakin besar ukuran perusahaan, akan semakin sulit untuk dipailitkan karena biasanya pemerintah akan mencegah hal itu terjadi via kebijakan bail-out (Thim et al., 2011). Namun demikian, pailit tersebut tetap saja dapat menimpa perusahaan besar seperti hal kasus Enron di Amerika Serikat (Boje et al., 2004). Ghazali pun sependapat dengan hal tersebut, ujarnya: “yang menjadi faktor utama penyebab kepailitan adalah rugi yang berkepanjangan” (2015). Bahkan, profitabilitas yang buruk ternyata tidak hanya mampu mendorong perusahaan masuk ke dalam jurang kebangkrutan saja melainkan juga mampu memaksa manajer untuk mengurungkan niatnya dalam memanipulasi laba (Kapoor & Goel, 2017). Senada dengan hal tersebut, Hasty dan Herawaty secara gamblang menyatakan bahwa “profitabilitas memiliki pengaruh positif signifikan terhadap praktik manajemen laba perusahaan di Indonesia” (2017). Di sisi lain, ukuran perusahaan yang relatif besar ternyata tidak hanya mampu menjadi tameng perusahaan dari kepailitan melainkan juga mampu memperlemah praktik manajemen laba perusahaan (Dechow et al., 2010; Ghazali et al., 2015; Kim et al., 2003). Hal senada
177 diungkapkan oleh Wiyadi et al (2015) bahwa “ukuran perusahaan mampu berdampak secara negatif signifikan terhadap praktik earnings management”.
Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa pertama, profitabilitas dan ukuran perusahaan berpengaruh secara signifikan terhadap kondisi financial distress (Apriwenni, 2021; Masdupi et al., 2018; Thim et al., 2011), kemudian keduanya pun mampu secara langsung mempengaruhi tingkat manajemen laba perusahaan (Dechow et al., 2010; Hasty & Herawaty, 2017; Kapoor & Goel, 2017). Tidak hanya itu, ketiga, praktik manajemen laba ternyata mampu dipengaruhi oleh kondisi kesulitan keuangan (Li et al., 2020; Widarjo & Setiawan, 2009). Ketiga hal tersebut menunjukkan bahwa kondisi financial distress disinyalir mampu berperan sebagai variabel pemediasi antara hubungan karakteristik perusahaan yang diproksikan melalui profitabilitas dan ukuran perusahaan dengan praktik manajemen laba. Oleh karena itu, hipotesis kedua dan ketiga dari penelitian ini adalah:
H2 : Kondisi financial distress akan memperlemah pengaruh positif profitabilitas perusahaan terhadap praktik manajemen laba.
H3 : Kondisi financial distress akan memperlemah pengaruh negatif ukuran perusahaan terhadap praktik manajemen laba.
Financial Distress sebagai Pemoderasi: Hubungan antara Karakteristik Perusahaan dan Praktik Manajemen Laba
Ada 2 gagasan fundamental yang menjadi pondasi utama dari teori agensi, yaitu informasi asimetris dan moral hazard (Jensen & Meckling, 1976; Nyberg et al., 2010).
Informasi asimetris timbul karena adanya perbedaan opportunistic behaviour antara principal dan agen (Panda & Leepsa, 2017; Saad et al., 2020). Apabila informasi asimetris tersebut tidak ditindaklanjuti, maka hal tersebut akan memicu perilaku moral hazard yang dilakukan oleh manajer (Jensen & Meckling, 1976; Sewell, 1992). Manajer yang terjangkiti penyakit moral hazard tidak akan sungkan untuk menghalalkan segala cara demi memanipulasi laba dalam rangka memenuhi kepentingan pribadinya (Muhamammadinah, 2016; Wardani & Wahyuningtyas, 2018; Yu et al., 2018). Perilaku moral hazard tersebut akan semakin menjadi-jadi tatkala perusahaan mengalami kondisi kesulitan keuangan atau financial distress sehingga semakin tinggi tingkat financial distress akan semakin mendorong praktik manajemen laba perusahaan (Chairunesia et al., 2018; Li et al., 2020; Sari & Meiranto, 2017). Di sisi lain, perusahaan yang mengalami kondisi financial distress seringkali ditandai oleh turunnya solvabilitas dan likuiditas perusahaan (Novita & Sofie, 2015). Kondisi keuangan perusahaan yang buruk tersebut akan mendorong penurunan profitabilitas (Novita & Sofie, 2015; Soniati, 2020).
Sebagaimana telah dijelaskan pada bagian sebelumnya bahwa tingkat profitabilitas perusahaan, pada akhirnya, akan berpengaruh secara positif signifikan terhadap praktik manajemen laba (Hasty & Herawaty, 2017; Kapoor & Goel, 2017). Di samping itu, kondisi keuangan perusahaan yang memburuk akan mendorong manajer untuk meningkatkan arus kas masuk dengan cara menjual sebagian aset tetap perusahaan (Zaki,
178
2013). Dengan terjualnya sebagian aset tetap perusahaan, nilai ukuran perusahaan pun akan semakin turun mengingat nilai aset tetap merupakan porsi terbesar dalam menghitung besar-kecilnya ukuran perusahaan (Harahap, 2017; Novita & Sofie, 2015).
Bahkan, besar-kecilnya ukuran perusahaan akan mempengaruhi praktik manajemen laba perusahaan. Semakin besar ukuran perusahaan akan semakin menurunkan upaya manipulasi laba oleh manajer (Dechow et al., 1995; Wiyadi et al., 2015).
Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa pertama, financial distress berinteraksi positif terhadap manajemen laba; kedua, profitabilitas berinteraksi positif terhadap manajemen laba; ketiga, ukuran perusahaan berinteraksi negatif terhadap manajemen laba; keempat, adanya indikasi bahwa financial distress berinteraksi negatif terhadap profitabilitas; kelima, adanya indikasi bahwa financial distress berinteraksi negatif terhadap ukuran perusahaan. Kelima hal tersebut menunjukkan terjadinya interaksi di antara 4 variabel, yaitu financial distress, profitabilitas, ukuran perusahaan, dan manajemen laba. Untuk memahami lebih jauh peran dari financial distress terhadap interaksi antara profitabilitas, ukuran perusahaan, dan manajemen laba, penelitian ini akan memosisikan variabel financial distress sebagai variabel pemoderasi. Peneliti menduga bahwa variabel financial distress akan memperlemah hubungan antara karakteristik perusahaan, yang diukur melalui profitabilitas dan ukuran perusahaan, dengan praktik manajemen laba. Oleh karenanya, hipotesis penelitian ini adalah:
H4 : Kondisi financial distress akan memperlemah interaksi positif antara profitabilitas terhadap praktik manajemen laba.
H5 : Kondisi financial distress akan memperlemah interaksi negatif antara ukuran perusahaan terhadap praktik manajemen laba.
Rerangka Konseptual
Gambar 2.
Rerangka Konseptual
179 METODE PENELITIAN
Penelitian ini berpedoman pada paradigma positivisme dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Menurut Parsons (2001), paradigma berarti memisahkan persepsi dunia nyata yang kompleks, kemudian membuat penafsiran atas persepsi tersebut. Dalam paradigma positivisme, sumber pengetahuan yang paling utama adalah fakta dan hal-hal yang dapat ditangkap oleh pancaindra (Keraf & Dua, 2001). Berdasarkan peninjauan kejelasan kuantitatif, penelitian ini termasuk ke dalam penelitian deskriptif dan asosiatif (Tisak & Meredith, 1990). Penelitian deskriptif dilakukan agar dapat mengetahui pengaruh variabel independen tanpa menghubungkan variabel satu dengan variabel yang lainnya (Puspitaningtyas & Kurniawan, 2016). Penelitian asosiatif (hubungan) merupakan penelitian yang diarahkan untuk mencari tahu hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2012). Penelitian ini menggunakan seluruh perusahaan di sektor properti dan real estate sebagai unit analisis. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel sebanyak 90 perusahaan-tahun untuk periode 2018-2020. Penjelasan lebih detail terkait cara pengambilan sampel, operasionalisasi variabel, dan metode analisis data akan dijelaskan pada subbagian selanjutnya.
Metode Pengumpulan Data
Populasi dalam penelitian ini yaitu perusahaan properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2018-2020. Pemilihan sampel dilakukan dengan menggunakan metode purposive sampling (Sekaran & Bougie, 2010). Etikan et al. (2016) menjelaskan bahwa teknik purposive sampling adalah sebuah teknik pemilihan sampel non-random yang memilih jumlah sampel berdasarkan kriteria tertentu. Adapun 3 kriteria utama pemilihan sampel pada penelitian ini, yaitu: (1) merupakan perusahaan properti dan real estate yang yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2018- 2020; (2) menerbitkan laporan keuangan dalam mata uang Rupiah pada periode 2018- 2020; (3) memiliki data yang lengkap terkait variabel penelitian. Hasil dari pengambilan sampel adalah sebagai berikut:
Tabel 1
Hasil Pemilihan Sampel
No Keterangan Jumlah
1 Perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Per 15 Juli 2020
54 2 Perusahaan sektor properti dan real estate yang menerbitkan laporan
tahunan dalam mata uang asing pada tahun 2020
(6) 3 Perusahaan sektor properti dan real estate yang memiliki data tidak
lengkap terkait variabel penelitian pada tahun 2020
(18) 4 Jumlah perusahaan sektor properti dan real estate yang dapat digunakan
dalam penelitian
30
5 Jumlah tahun observasi 3
Jumlah sampel 90
Sumber: diolah penulis
180
Metode Analisis Data
Variabel Dependen: Manajemen Laba (DACC)
Penilaian manajemen laba pada penelitian ini menggunakan model modified Jones yang dikembangkan oleh Dechow (1995) dengan metode Discretionary Accruals (DACC). Tahapan dari model Dechow et al (1995) adalah sebagai berikut:
Tahap 1: menghitung total accruals dengan rumus:
Keterangan: TAit adalah total accruals tahun t, NIit adalah laba bersih tahun t, dan CFOit adalah cash flow from operation tahun t.
Tahap 2: menghitung discretionary accruals, yaitu nilai residu dari model regresi:
Keterangan: TAit adalah total accruals tahun t, Ait-1 adalah total asset tahun t-1, REVit adalah selisih antar total sales tahun t dengan total sales tahun t-1, RECit adalah selisih antara piutang tahun t dengan piutang tahun t-1, PPEit adalah total property, plant, and equipment tahun t,
it adalah nilai residu tahun t yang menjadi indikator discretionary accruals tahun t.Variabel Independen, Pemediasi, dan Pemoderasi: Financial Distress (FINTRESS) Model prediksi kebangkrutan banyak bermunculan yang merupakan antisipasi dan peringatan dini terhadap kebangkrutan. Model yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Altman Z Score yang telah dimodifikasi oleh Graham et al. (1998). Model ini memiliki tingkat prediksi di atas 60 persen (Nugroho & Firmansyah, 2017). Nilai Z menunjukkan semakin rendah level financial distress suatu perusahaan sehingga harus ditransformasikan dengan cara dikalikan -1 (Nugroho & Firmansyah, 2017). Rumus yang digunakan pada model modified Altman Z Score adalah sebagai berikut:
Keterangan: EBITit adalah net operating income tahun t, Ait adalah total aset tahun t, REVit adalah total omset tahun t, REit adalah laba ditahan tahun t, WCit adalah working capital tahun t yang diukur dengan mencari selisih antara aset lancar tahun t dan utang lancar tahun t.
181 Variabel Kontrol 1: Profitabilitas (PROFIT)
Menurut Sartono (2001), return on asset merupakan salah satu rasio keuangan yang mengukur kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba pada periode tertentu.
Rumus yang digunakan untuk menilai return on asset adalah sebagai berikut:
Keterangan: PROFITit adalah profitabilitas atau return on assets tahun t, NIit adalah laba bersih tahun t dan Ait adalah total aset tahun t.
Variabel Kontrol 2: Ukuran Perusahaan (SIZE)
Menurut Theresia (2011), ukuran perusahaan dapat dinilai dari jumlah total aset yang kemudian diubah ke dalam bentuk logaritma natural (Ln). Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut (Vinten et al., 2005):
Keterangan: SIZEit adalah ukuran perusahaan tahun t dan Ait adalah total aset tahun t.
Model Persamaan Struktural dengan Partially Least Square
Analisis yang digunakan untuk membuktikan hipotesis dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modelling yang berbasis variance dengan metode Partially Least Square (SEMPLS). Alat analisis ini dipilih dengan pertimbangan, yaitu jumlah sampel yang kecil, yaitu 90 perusahaan-tahun, desain rerangka konseptual yang kompleks, dan pengujian data yang dilakukan secara simultan sehingga metode regresi linear data panel akan kurang efektif jika diterapkan dalam penelitian ini (Hair et al., 2017). Menurut Ghozali (2020) dan Hair et al. (2011), SEMPLS merupakan metode analisis silver-bullet yang sangat powerfull karena tidak didasarkan pada banyak asumsi.
Data pun tidak harus berdistribusi normal multivariate dan ukuran sampel yang dibutuhkan pun tidak harus dalam jumlah besar (Sukesti et al., 2021; Ulum et al., 2008).
Metode SEMPLS yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada beberapa penelitian data sekunder yang menggunakan metode yang sama, yaitu Ifada et al.(2019), Sukesti et al. (2021), Din et al. (2017), dan Ulum et al. (2008).
Seluruh penelitian tersebut menggunakan model indikator formatif sebagai penyusun konstruk. Ghozali (2020) dan Hair et al. (2017) menjelaskan bahwa model indikator formatif adalah model yang paling tepat digunakan untuk indikator yang bersifat mengkonstruksi suatu konstruk. Seluruh indikator dari masing-masing variabel (konstruk) yang digunakan dalam penelitian ini bersifat mendefinisikan karakteristik dari masing-masing variabel (konstruk) sehingga akan sangat tepat jika model indikator formatif digunakan. Prosedur analisis data dengan menggunakan metode SEMPLS untuk data sekunder sebagaimana mengacu pada Ghozali (2020) dan Hair et al. (2017) terdiri dari 6 tahapan, yaitu Tahap 1: Perancangan Model Struktural (Inner Model), Tahap 2:
Perancangan Model Pengukuran (Outer Model), Tahap 3: Pengkonstruksian Diagram Jalur, Tahap 4: Pengonversian Diagram Jalur ke dalam Sistem Persamaan, Tahap 5:
182
Estimasi Model, Tahap 6: Uji Kecocokkan Model (Goodness of Fit), Tahap 7: Pengujian Hipotesis.
Tahap 1: Perancangan Model Struktural
Model struktural untuk penelitian ini terdiri dari 3 variabel laten eksogen (independen/pemoderasi/kontrol), yaitu: financial distress, ukuran perusahaan, dan profitabilitas, serta 2 variabel laten endogen (dependen/pemediasi), yaitu: financial distress dan praktik manajemen laba. Hubungan di antara kelima variabel laten dimaksud adalah berbentuk hubungan kausalitas rekursif (hubungan yang memiliki satu arah kausalitas), yaitu (1) financial distress, ukuran perusahaan, dan profitabilitas akan mempengaruhi secara langsung praktik manajemen laba; (2) ukuran perusahaan dan profitabilitas akan mempengaruhi financial distress yang berimplikasi pada praktik manajemen laba perusahaan; (3) financial distress akan mempengaruhi hubungan kausalitas antara ukuran perusahaan dan profitabilitas terhadap praktik manajemen laba.
Tahap 2: Perancangan Model Pengukuran
Model pengukuran adalah model yang menghubungkan variabel laten dengan indikator (Hair et al., 2011). Rincian dari variabel laten dan indikator yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Variabel Laten Eksogen: Financial Distress, Ukuran Perusahaan, dan Profitabilitas Variabel financial distress terdiri dari 1 indikator (FINTRESS), variabel ukuran perusahaan memiliki 1 indikator (SIZE), dan variabel profitabilitas memiliki 1 indikator (PROFIT).
Variabel Laten Endogen: Financial Distress dan Manajemen Laba
Variabel financial distress terdiri dari 1 indikator (FINTRESS) sementara variabel manajemen laba memiliki 1 indikator (DACC).
Tahap 3: Pengkonstruksian Diagram Jalur
Untuk mengonstruksikan diagram jalur, model struktural dan model pengukuran digabung ke dalam satu diagram yang dinamakan full model path diagram (Ghozali, 2020; Hair et al., 2017). Diagram jalur dari kelima variabel penelitian ini mengacu pada rerangka konseptual (Gambar 3) dimodelkan lebih lanjut melalui Gambar 4 berikut ini:
183 Gambar 3.
Diagram Jalur Model Struktural dan Pengukuran
Keterangan: Lingkaran berwarna biru menandakan bahwa semua variabel laten eksogen, yaitu SIZE (Determinan 2), FINTRESS (Determinan 1), dan PROFIT (Determinan 3), telah terhubung dengan semua variabel laten endogen, yaitu FINTRESS (Pemediasi) dan DACC (Dependen), dalam aplikasi SmartPLS 3.2.9. Lingkaran berwarna hijau menandakan bahwa variabel pemoderasi, yaitu FINTRESS, (1) sudah terkoneksi dengan jalur hubungan SIZE terhadap DACC dalam bentuk Moderating Effect 1 (ME1) berupa FINTRESS*SIZE, serta (2) sudah terkoneksi dengan jalur hubungan PROFIT terhadap DACC dalam bentuk Moderating Effect 2 (ME2) berupa FINTRESS*PROFIT, dalam program SmartPLS 3.2.9.
Tahap 4: Pengonversian Diagram Jalur ke dalam Sistem Persamaan
Diagram jalur pada Tahap 3 diformulasikan ke dalam bentuk model persamaan struktural atau inner model (Ghozali, 2020; Ifada et al., 2019). Selanjutnya, model struktural tersebut diuraikan lebih lanjut ke dalam model persamaan pengukuran atau outer model dari masing-masing variabel laten (Din et al., 2017; Ghozali, 2020), sebagai berikut: (1) model pengukuran variabel laten financial distress (FINTRESS); (2) model pengukuran variabel laten ukuran perusahaan (SIZE); (3) model pengukuran variabel laten profitabilitas (PROFIT); (4) model pengukuran variabel laten manajemen laba (DACC). Model persamaan struktural yang digunakan adalah:
Inner Model 1: Tanpa Moderasi
184
Inner Model 2: Dengan Moderasi
Keterangan: β0 merupakan intersep dari variabel laten endogen DACC, γ0 adalah intersep dari variabel laten endogen FINTRESS, β1 adalah koefisien variabel laten eksogen FINTRESS ke variabel laten endogen DACC, β2 adalah koefisien variabel laten eksogen SIZE ke variabel laten endogen DACC, β3 adalah koefisien variabel laten eksogen PROFIT ke variabel laten endogen DACC, β4 adalah koefisien variabel laten eksogen FINTRESS*SIZE (Pemoderasi 1) ke variabel laten endogen DACC, β5 adalah koefisien variabel laten eksogen FINTRESS*PROFIT (Pemoderasi 2) ke variabel laten endogen DACC, γ1 adalah koefisien variabel laten eksogen SIZE ke variabel laten endogen FINTRESS, γ2 adalah koefisien variabel laten eksogen PROFIT ke variabel laten endogen FINTRESS, serta 𝜉 adalah residual dari model persamaan struktural.
Outer Model, peneliti menggunakan blok dengan indikator formatif sehingga persamaannya dapat ditulis sebagai berikut:
Keterangan: 𝜉 merupakan variabel laten eksogen (FINTRESS/SIZE/PROFIT), x adalah indikator untuk masing-masing variabel laten eksogen, Π𝜉 adalah adalah koefisien untuk hubungan antara variabel laten eksogen dan blok indikatornya, δ𝜉 adalah residual dari model pengukuran laten eksogen, 𝜂 adalah variabel laten endogen (DACC/FINTRESS), y adalah indikator untuk masing-masing variabel laten endogen, Π𝜂 adalah koefisien untuk hubungan antara variabel laten endogen dan blok indikatornya, serta δ𝜂 adalah residual dari model pengukuran laten endogen.
Tahap 5: Estimasi Model
Untuk menghitung estimasi dari nilai γ, β, 𝜉, Π, dan δ sebagaimana mengacu pada tahap sebelumnya, peneliti menggunakan program SmartPLS 3.2.9 yang dapat diunduh secara gratis dengan terlebih dahulu melakukan registrasi melalui situs web:
www.smartpls.de. Hair et al. (2017) menjelaskan bahwa dasar yang digunakan dalam menghitung nilai estimasi model struktural dan model pengukuran pada metode SEMPLS adalah resampling dengan bootstrapping yang dikembangkan oleh Geisser- Stone. Ghozali (2020) menguraikan lebih lanjut bahwa tahapan dalam penghitungan estimasi adalah: Tahap 1, yaitu penghitungan penduga bobot (weight estimate); Tahap 2, yaitu penghitungan estimasi untuk model struktural dan model pengukuran; dan Tahap 3, yaitu penghitungan estimasi means dan parameter lokasi (konstanta).
185 Tahap 6: Uji Kecocokkan Model
Uji kecocokan model melalui metode SEMPLS pada penelitian ini mengacu pada beberapa penelitian data sekunder yang menggunakan metode yang sama, yaitu Ifada et al.(2019), Sukesti et al. (2021), Din et al. (2017), dan Ulum et al. (2008). Uji yang dilakukan pada tahap ini mencakup 2 prosedur, yaitu: (1) Uji Kecocokan Model Pengukuran (Outer Model). Hair et al. (2011) menjelaskan bahwa model pengukuran yang menggunakan bentuk formatif dievaluasi dengan cara: (a) indicator loading harus memiliki nilai yang signifikan dengan P-value kurang dari 0,05 atau angka korelasi lebih dari 0,5 sehingga menunjukkan bahwa indikator tersebut adalah absolutely importance.
Namun demikian, indicator loading ini dapat diabaikan untuk model yang menggunakan data sekunder mengingat indikator yang digunakan hanya 1 indikator saja untuk setiap konstruk (Ghozali, 2020). (b) multicollinearity untuk setiap indikator harus memiliki nilai Variance Inflation Factor (VIF) kurang dari 5. (2) Uji Kecocokan Model Struktural (Inner Model). Model struktural dievaluasi dengan menggunakan: (a) nilai Adjusted R-Square, menunjukkan besarnya pengaruh seluruh variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen. Pedoman yang digunakan untuk mengevaluasi hubungan antar variabel dalam model struktural mengacu pada Tabel 2. (b) nilai Q- Predictive Relevance, menunjukkan kemampuan seluruh variabel independen dalam memprediksi nilai variabel dependen.
Tabel 2
Standar Evaluasi Model Struktural
Kriteria Nilai Kategori
R-Square > 0,67 Kuat
> 0,33 – 0,66 Moderat
> 0,19 – 0,32 Lemah
< 0,19 Sangat Lemah
Q2 Predictive Relevance > 0 Model Memiliki Kemampuan Prediksi
< 0 Model Kurang Memiliki Kemampuan Prediksi
Sumber: Chin (1998)
HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik Deskriptif
Tabel 3 menunjukkan bahwa variabel FINTRESS memiliki nilai mean sebesar - 0.854 yang berarti rata-rata perusahaan sektor properti dan real estate di Indonesia pada periode 2018-2020 mengalami kondisi financial distress karena nilai Z di bawah 1,1 (Ningsih & Permatasari, 2018). Semakin kecil nilai Z akan membawa perusahaan lebih cepat untuk bangkrut (Fifriani & Santosa, 2020). Standar deviasi dari SIZE adalah yang paling tinggi sebesar 159%. Hal ini menunjukkan bahwa ukuran perusahaan di sektor properti memiliki simpangan baku terbesar antara perusahaan berukuran kecil dan perusahaan besar. Di sisi lain, PROFIT maksimum adalah 66% yang menunjukkan bahwa masih ada perusahaan sektor properti yang mampu meraup profit sebesar 66%
186
dari total asetnya selama periode 3 tahun terakhir. Namun demikian, rata-rata manajer perusahaan sektor properti di Indonesia melakukan praktik manajemen laba dengan cara menaikkan beban sehingga labanya turun. Hal ini tercermin dari mean DACC yang menunjukkan angka negatif 0,3%.
Tabel 3 Statistik Deskriptif
Variable Mean Std. Dev. Min Max
FINTRESS -0.854 0.548 -2.350 0.690
DACC -0.003 0.092 -0.270 0.610
SIZE 29.135 1.591 25.010 32.590
PROFIT 0.016 0.099 -0.380 0.660
Sumber: Output SEMPLS Hasil SEMPLS
Uji Kecocokan Model Pengukuran (Outer Model)
Tabel 4 menunjukkan bahwa seluruh indikator yang membentuk masing-masing variabel memiliki nilai korelasi (loading factor) lebih besar dari 0,5. Oleh karenanya dapat disimpulkan seluruh indikator yang digunakan adalah absolutely importance sehingga tidak boleh dieliminasi dari masing-masing model pengukuran dari tiap variabel. Mengacu pada tabel yang sama juga, dapat diketahui bahwa nilai VIF dari setiap indikator adalah kurang dari 5. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak ada indikator yang saling berkorelasi satu dengan lainnya.
Tabel 4 Outer Model Test
Indikator Indicator Loading Kesimpulan VIF Kesimpulan Model 1:
DACC 1.000 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas FINTRESS 1.000 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas SIZE 1.000 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas PROFIT 1.000 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas Model 2:
DACC 1.000 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas FINTRESS 1.000 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas SIZE 1.000 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas PROFIT 1.000 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas FINTRESS*SIZE 1.290 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas FINTRESS*PROFIT 1.018 Sangat Penting 1.000 Tidak Ada Multikolinearitas
Sumber: Output SEMPLS
Uji Kecocokan Model Struktural (Inner Model)
Dari hasil pengujian terhadap kecocokan inner model (Tabel 5), dapat diketahui bahwa variabel independen yang berada pada model 1 (tanpa moderasi) memiliki kekuatan model yang moderat (berada pada rentang 0,33-0,66) dan kemampuan yang baik dalam memprediksi nilai DACC. Adjusted R2 dari model 1 adalah sebesar 66,4%
yang menunjukkan bahwa masih ada sekitar 33,6% variabel di luar model 1 yang mampu menjadi determinan DACC. Sementara itu, determinan FINTRESS pada model 2 (dengan moderasi) tidak memiliki kemampuan prediktif karena nilai Q kurang dari nol,
187 sehingga seluruh variabel independen dari model 2 kurang baik dalam memprediksi nilai variabel dependen FINTRESS.
Tabel 5 Inner Model Test
Model Struktural Adjusted R-Square Kesimpulan Q-Predictive
Relevance Kesimpulan Model 1:
Sub-Struktur DACC 0.664 Moderat 0.565 Prediktif
Sub-Struktur FINTRESS 0.242 Lemah -0.099 Tidak Prediktif
Model 2:
Sub-Struktur DACC 0.671 Kuat 0.535 Prediktif
Sub-Struktur FINTRESS 0.242 Lemah -0.102 Tidak Prediktif
Sumber: Output SEMPLS Pengujian Hipotesis
Hasil uji t-parsial disajikan pada Tabel 6 menjelaskan bahwa penelitian ini memiliki 2 model struktural. Pertama, model 1 yang digunakan untuk menguji pengaruh dari variabel independen: FINTRESS terhadap variabel dependen: DACC. Kedua, model 2 yang digunakan untuk menguji pengaruh moderasi dan mediasi dari variabel FINTRESS terhadap hubungan antara karakteristik perusahaan: PROFIT dan SIZE terhadap DACC.
Tabel 6 Hasil Uji T-Parsial
Variabel Model 1 – Tanpa Moderasi
Prediksi Koefisien T-Stat Prob Sig
FINTRESS -> DACC + 0.214 2.276 0.012 ***
SIZE -> DACC -0.040 0.542 0.294
PROFIT -> DACC 0.896 6.904 0.000 ***
SIZE -> FINTRESS -0.234 1.786 0.037 **
PROFIT -> FINTRESS -0.435 2.875 0.002 ***
Variabel Model 2 – Dengan Moderasi
Prediksi Koefisien T-Stat Prob Sig
FINTRESS -> DACC + 0.232 2.506 0.006 ***
SIZE -> DACC -0.024 0.288 0.387
PROFIT -> DACC 0.920 4.858 0.000 ***
SIZE -> FINTRESS -0.234 1.820 0.035 **
PROFIT -> FINTRESS -0.435 2.829 0.002 ***
FINTRESS*PROFIT -> DACC - -0.046 0.340 0.367
FINTRESS*SIZE -> DACC - -0.098 1.408 0.080 *
PROFIT -> FINTRESS ->DACC - -0.101 1.589 0.050 **
SIZE -> FINTRESS ->DACC - -0.054 1.683 0.046 **
Variabel Hipotesis Kesimpulan
FINTRESS -> DACC H1 Diterima
PROFIT -> FINTRESS ->DACC H2 Diterima
188
SIZE -> FINTRESS ->DACC H3 Diterima
FINTRESS*PROFIT -> DACC H4 Ditolak
FINTRESS*SIZE -> DACC H5 Diterima
Sumber: Output SEMPLS
Hipotesis 1 (H1) diterima jika: β1 > 0, yaitu kondisi financial distress yang memburuk akan semakin meningkatkan praktik earnings management. Tabel 6 (Model 1) menunjukkan bahwa FINTRESS berpengaruh positif signifikan terhadap DACC dengan nilai koefisien sebesar 0,214 dan P-value lebih kecil dari 0,01. Hal ini pun diperkuat oleh hasil regresi Model 2 (Tabel 6) yang menunjukkan nilai koefisien sebesar 0,232 dan P- value lebih kecil dari 0,01. Mengacu pada hasil uji statistik atas kedua model tersebut, dapat disimpulkan bahwa Hipotesis 1 diterima. Hipotesis 2 (H2) diterima jika:
Koefisien Efek Taklangsung1 < 0, yaitu kondisi financial distress mampu memediasi hubungan antara profitabilitas perusahaan dengan praktik manajemen laba. Dari Tabel 6 (Model 2), dapat diketahui bahwa PROFIT berpengaruh negatif signifikan secara tidak langsung terhadap DACC melalui FINTRESS dengan nilai koefisien sebesar -0,101 pada tingkat P-value lebih kecil dari 0,1 sehingga Hipotesis 2 diterima. Hipotesis 3 (H3) diterima jika: Koefisien Efek Taklangsung2 < 0, yaitu kondisi financial distress mampu memediasi hubungan antara ukuran perusahaan dengan praktik manajemen laba. Tabel 6 (Model 2) menjelaskan bahwa SIZE berpengaruh negatif signifikan secara tidak langsung terhadap DACC melalui FINTRESS dengan nilai koefisien sebesar -0,054 dan nilai P-value lebih kecil dari 0,05 sehingga Hipotesis 3 diterima. Hipotesis 4 (H4) diterima jika: 𝛽4 < 0, yaitu Kondisi financial distress akan memperlemah hubungan antara profitabilitas terhadap praktik manajemen laba. Mengacu pada Tabel 6 (Model 2) dapat dipahami bahwa FINTRESS*PROFIT tidak berpengaruh signifikan terhadap DACC sehingga Hipotesis 4 ditolak. Terakhir adalah Hipotesis 5 (H5) diterima jika: 𝛽5
< 0, yaitu kondisi financial distress akan memperlemah hubungan antara ukuran perusahaan terhadap praktik manajemen laba. Tabel 6 (Model 2) mengungkapkan bahwa FINTRESS*SIZE berpengaruh negatif signifikan terhadap DACC dengan nilai koefisien sebesar -0,098 dan nilai P-value lebih kecil dari 0,1 sehingga Hipotesis 5 diterima.
Model Struktural dan Pengukuran
Hasil pengonstruksian diagram jalur untuk model 1 dan model 2 beserta koefisien regresi dan nilai P-values dari masing-masing variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini terangkum pada Gambar 4.
189 Gambar 4
Diagram Jalur SEMPLS dengan Koefisien Regresi & P-Values
Financial Distress sebagai Determinan dari Praktik Manajemen Laba
Hasil penelitian ini berhasil membuktikan Hipotesis 1 bahwa kondisi financial distress yang memburuk akan semakin meningkatkan praktik earnings management. Hal ini pun terlihat pada Tabel 6 – Model 1 nilai P-value dari FINTRESS terhadap DACC adalah sebesar 0,012 yang lebih kecil dari nilai signifikansi sebesar 0,05. Bahkan, hasil pengujian tersebut diperkuat oleh hasil yang diperoleh pada Model 2 yang menunjukkan P-value sebesar 0,006 yang lebih kecil dari nilai signifikansi sebesar 0,01. Nilai koefisien β1adalah sebesar 0,214 (model 1) dan 0,232 (model 2). Nilai koefisien yang digunakan adalah nilai koefisien sebesar 0,232. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa apabila nilai FINTRESS naik sebesar 0,1, nilai DACC akan naik sebesar 0,232. Mengacu pada hasil uji hipotesis tersebut, hal ini berarti para manajer di perusahaan sektor properti di Indonesia akan semakin bertindak oportunistik dengan melakukan praktik manajemen laba tatkala perusahaan yang dikelolanya berada dalam tekanan financial distress.
Berdasarkan hasil statistik deskriptif (Tabel 3), tipe manajemen laba yang dilakukan oleh perusahaan sektor properti di Indonesia pada periode 2018-2020 adalah negative earnings management atau tindakan mengecilkan laba yang ditunjukkan melalui nilai dari mean statistics sebesar -0,854.
Temuan ini sejalan dengan hasil penelitian Saleh dan Ahmed (2005), Widarjo dan Setiawan (2009), serta Li et al (2020). Benang merah yang dapat ditarik dari temuan penelitian ini dan hasil penelitian sebelumnya yaitu tekanan kondisi kesulitan keuangan akan memaksa para manajer perusahaan melakukan segala macam cara demi menyelamatkan kepentingannya sendiri dengan melakukan manipulasi laba (Li et al., 2020; Saleh & Ahmed, 2005; Widarjo & Setiawan, 2009). Tidak jarang hal tersebut berujung pada kegagalan yang pada akhirnya membuat heboh dunia pasar modal, seperti yang terjadi pada kasus Satyam, 2009 dan Kingfischer, 2012, di India (Gupta & Gupta,
190
2015; Kapoor & Goel, 2017), serta kasus Enron di Amerika Serikat (Boje et al., 2004).
Selain itu, penelitian ini semakin menguatkan kedudukan teori agensi yang ternyata masih relevan untuk menjelaskan hubungan antara manajer dan investor pada periode sulit, seperti periode pandemi 2020 (Gandasari & Dwidienawati, 2020; Jensen &
Meckling, 1976; Li et al., 2020).
Financial Distress sebagai Pemediasi dari Karakteristik Perusahaan dan Praktik Manajemen Laba
Hasil penelitian ini berhasil membuktikan Hipotesis 2 bahwa kondisi financial distress yang memburuk akan memperlemah pengaruh positif profitabilitas perusahaan terhadap praktik manajemen laba. Hal ini pun ditunjukkan melalui Tabel 6 – Model 2 bahwa nilai P-value dari PROFIT->FINTRESS->DACC adalah sebesar 0,050 yang lebih kecil dari nilai signifikansi sebesar 0,05. Nilai koefisien dari pengaruh tidak langsung PROFIT terhadap DACC melalui FINTRESS adalah sebesar -0,101 (Model 2). Apabila nilai PROFIT naik sebesar 0,1, maka nilai DACC akan turun sebesar 0,101. Mengacu pada hasil uji hipotesis tersebut, hal ini berarti perusahaan sektor properti di Indonesia yang memiliki kinerja laba yang buruk pada periode 2018-2020 akan semakin berpotensi mengalami kondisi financial distress sehingga hal tersebut akan mendorong perusahaan sektor properti untuk semakin menggencarkan praktik manajemen laba. Sementara itu, hasil penelitian ini juga berhasil membuktikan Hipotesis 3 bahwa kondisi financial distress yang memburuk akan memperlemah pengaruh negatif ukuran perusahaan terhadap praktik manajemen laba. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 6 – Model 2 bahwa nilai P-value dari SIZE -> FINTRESS ->DACC adalah sebesar 0,046 yang lebih kecil dari nilai signifikansi sebesar 0.05. Nilai koefisien dari pengaruh tidak langsung SIZE terhadap DACC melalui FINTRESS adalah sebesar -0,054 (Model 2). Apabila nilai SIZE naik sebesar 1, nilai DACC akan turun sebesar 0,054. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan sektor properti di Indonesia yang memiliki total aset yang besar akan relatif mampu keluar dari kondisi financial distress yang pada akhirnya akan melanggengkan upaya perusahaan di sektor tersebut dalam menjalankan praktik manipulasi laba di tahun 2020.
Mengacu pada hasil uji Hipotesis 2 dan Hipotesis 3 (Tabel 6 – Model 2), dapat disimpulkan bahwa kondisi kesulitan keuangan mampu memediasi hubungan antara karakteristik perusahaan yang diproksikan dengan profitabilitas dan ukuran perusahaan terhadap praktik manajemen laba. Hal ini menunjukkan bahwa karakteristik perusahaan tersebut akan berpengaruh secara tidak langsung terhadap praktik manajemen laba dengan terlebih dahulu mempengaruhi kondisi keuangan perusahaan. Dengan kata lain,
“manajer dari perusahaan [baca: sektor properti di Indonesia] yang memiliki profitabilitas rendah akan selalu berada di bawah tekanan untuk mengeluarkan perusahaannya dari ancaman kebangkrutan,” ungkap Nyberg et al. (2010) dalam laporan penelitiannya. Hasil penelitian ini pun sejalan dengan apa yang dijelaskan oleh Apriwenni (2021) bahwa semakin tinggi profit yang dihasilkan oleh perusahaan akan semakin mudah bagi para manajer untuk mengeluarkan perusahaan dari jurang
191 kepailitan. Hal inilah yang kemudian mendorong perusahaan tersebut untuk mengurangi praktik manajemen laba yang manajer lakukan (Fung & Goodwin, 2013; Li et al., 2020).
Selain itu, hasil penelitian ini mendukung proposisi yang Thim et al. (2011) sampaikan bahwa semakin besar ukuran perusahaan maka akan semakin sulit untuk dipailitkan, sehingga jargon “Too-Big-To-Fail” adalah benar adanya sebagaimana hal diamini pula oleh Ennis dan Malek (2005). Dengan semakin sulit untuk bangkrut, manajer perusahaan pun akan semakin menahan diri untuk melakukan manipulasi laba demi kelanggengan kekuasaannya (Dechow et al., 2010; Wiyadi et al., 2015).
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kondisi kesulitan keuangan mampu secara signifikan memainkan peran sebagai mediator bagi hubungan antara karakteristik perusahaan (profitabilitas dan ukuran perusahaan) dan praktik manajemen laba. Hal ini pun semakin memperkuat validitas dari proposisi yang Jensen dan Meckling (1976) ungkapkan di tahun 1976 bahwa “kebijakan suatu perusahaan tidak terlepas dari praktik oportunistik yang dilakukan oleh manajernya.” Tindakan oportunistik yang dilakukan oleh para manajer (baca: perusahaan properti di Indonesia), dalam bentuk praktik manajemen laba, tidak terlepas dari tekanan financial distress yang terbukti secara empiris mampu mempengaruhi terjadinya praktik dimaksud (Abogun et al., 2021;
Alhadab et al., 2020). Dengan demikian, penelitian ini berhasil membuktikan bahwa teori agensi adalah benar dan terjadi pada sektor properti di Indonesia pada periode 2018- 2020.
Financial Distress sebagai Pemoderasi Hubungan antara Karakteristik Perusahaan dan Praktik Manajemen Laba
Hasil penelitian ini berhasil membuktikan Hipotesis 5 bahwa kondisi financial distress akan memperlemah hubungan antara ukuran perusahaan terhadap praktik manajemen laba. Hal ini berarti kondisi kesulitan keuangan mampu berperan sebagai moderator yang melemahkan hubungan antara SIZE dengan DACC. Hal ini pun terlihat pada Tabel 6 – Model 2 bahwa sebelum ada pengaruh FINTRESS hubungan SIZE terhadap DACC memiliki pengaruh yang tidak signifikan dengan nilai P-value sebesar 0,387. Setelah memperoleh suntikan interaksi melalui FINTRESS, ukuran perusahaan justru mampu mempengaruhi secara langsung praktik manajemen laba dengan pola interaksi yang bersifat negatif sebagaimana ditunjukkan melalui nilai koefisien sebesar - 0,098. Artinya, FINTRESS mampu berperan sebagai variabel pemoderasi murni, yaitu variabel yang mampu mempengaruhi hubungan antara variabel independen (SIZE) dengan variabel dependen (DACC) tanpa menjadi prediktor dalam model (Gunawan &
Susilo, 2021; Senjaya et al., 2021). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ketika perusahaan sedang berada pada kondisi financial distress, maka perusahaan yang berukuran besar cenderung menahan diri dari praktik manajemen laba. Sebaliknya, ketika perusahaan sedang menikmati kejayaan finansialnya maka manajer perusahaan besar justru semakin gencar melakukan praktik manajemen laba demi memenuhi hasrat oportunistiknya (Muhamammadinah, 2016; Sewell, 1992). Hal ini pun sejalan dengan penelitian Muhammadinah (2016) dan Wiyadi (2015) bahwa ukuran perusahaan akan
192
berpengaruh secara signifikan terhadap praktik manajemen laba. Perilaku moral hazard berupa tindakan manipulatif inilah yang sudah diprediksi oleh teori agensi bahwa manajer yang terjangkiti virus oportunis akan selalu mengupayakan berbagai macam cara untuk memenuhi kepentingan oportunistiknya (Jensen & Meckling, 1976; Yu et al., 2018).
Namun demikian, penelitian ini tidak memiliki cukup bukti untuk menerima Hipotesis 4 bahwa kondisi financial distress akan memperlemah hubungan antara profitabilitas terhadap praktik manajemen laba. Hal ini disinyalir karena adanya perbedaan ukuran sampel yang digunakan dalam penelitian ini dengan sampel yang digunakan dalam penelitian terdahulu. Adanya deviasi yang besar pada variabel FINTRESS pun diduga mampu menimbulkan bias dalam pelaksanaan prosedur SEMPLS sehingga menghasilkan nilai P-value yang tidak signifikan. Di sisi lain, rata- rata perusahaan sektor properti di Indonesia pada periode 2018-2020 memiliki nilai profitabilitas yang rendah yaitu hanya sebesar 1,6% dari total asetnya. Deviasi tingkat profitabilitasnya tidak besar, yaitu hanya 9,9%. Dengan adanya tingkat profitabilitas dan deviasi yang relatif rendah, perusahaan sektor kontruksi pun tidak akan bermain api dengan terjun ke dalam praktik manajemen laba terlebih di masa sulit seperti saat pandemi 2020.
SIMPULAN, KETERBATASAN, DAN SARAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengonfirmasi validitas teori agensi dengan menjawab 3 pertanyaan penelitian terkait peran variabel kondisi kesulitan keuangan sebagai determinan dari praktik manajemen laba, serta peran kondisi tersebut sebagai pemediasi dan pemoderasi dari hubungan karakteristik perusahaan terhadap praktik manajemen laba. Penelitian ini berhasil membuktikan bahwa kondisi financial distress berpengaruh positif signifikan terhadap praktik manajemen laba, bahkan kondisi tersebut mampu menjadi mediator dari hubungan antara profitabilitas dan ukuran perusahaan terhadap praktik manajemen laba. Hal ini berarti jika perusahaan mengalami kondisi kesulitan keuangan, maka kondisi tersebut akan memperlemah pengaruh positif profitabilitas terhadap praktik manajemen laba dan pengaruh negatif ukuran perusahaan terhadap praktik manipulasi laba. Selain itu, temuan yang menarik lain adalah kondisi kesulitan keuangan ternyata tidak mampu memoderasi hubungan profitabilitas dengan praktik manajemen laba, tetapi kondisi financial distress ternyata mampu berperan sebagai variabel pemoderasi murni terhadap hubungan antara ukuran perusahaan dengan praktik manipulasi laba. Artinya, semakin buruk kondisi keuangan perusahaan akan semakin memperlemah interaksi negatif antara ukuran perusahaan terhadap praktik manajemen laba.
Keterbatasan penelitian ini adalah sampel yang diuji tidak banyak dan kurang dari seratus sampel. Penelitian selanjutnya yang hendak menggunakan model penelitian ini perlu mengambil sampel dengan ukuran yang lebih besar dan berasal dari sektor yang berbeda agar output yang dihasilkan menjadi lebih robust. Selain itu, metode SEMPLS
193 pada dasarnya menggunakan basis nonlinear iterative partial least square untuk pengujian kausalitas antar variabel sehingga ada sedikit perbedaan apabila model penelitian ini diuji dengan menggunakan metode regresi data panel. Penelitian selanjutnya dapat menjadikan model penelitian ini sebagai dasar untuk pengujian hipotesis yang dianalisis dengan metode regresi data panel.
Implikasi penelitian ini bagi para investor adalah investor harus lebih meningkatkan upaya pengawasan terhadap para manajer terutama pada saat kondisi sulit seperti kondisi pandemi di tahun 2020 karena yang menjadi penyebab terjadinya praktik manajemen laba adalah kondisi kesulitan keuangan. Para investor pun hendaknya lebih mengarahkan investasinya pada perusahaan berukuran besar di sektor properti karena terbukti bahwa perusahaan berukuran besar mampu bertahan terhadap kondisi financial distress di tengah krisis pandemi 2020. Di sisi lain, para manajer pun memastikan agar profitabilitas perusahaan dapat tetap terjaga di saat kondisi sulit agar tidak terjerumus ke dalam jerat kebangkrutan. Terakhir, pihak otoritas pajak harus lebih waspada terhadap praktik manajemen laba yang dilakukan oleh perusahaan besar terlebih jika perusahaan tersebut mengalami kondisi kesulitan keuangan.
DAFTAR PUSTAKA
Abbas, D. S. S., Wardhana, A. K., & Saefudin, A. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Manajemen Laba (Pada Perusahaan Sub Sektor Properti dan Real Estate yang terdaftar di BEI pada tahun 2016-2018). Balance Vocation Accounting Journal, 2(2), 47–58.
Abogun, S., Adigbole, E. A., & Olorede, T. E. (2021). Income smoothing and firm value in a regulated market: the moderating effect of market risk. Asian Journal of Accounting Research, ahead-of-p(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/AJAR- 08-2020-0072
Alhadab, M., Abdullatif, M., & Mansour, I. (2020). Related party transactions and earnings management in Jordan: the role of ownership structure. Journal of Financial Reporting and Accounting, 18(3), 505–531.
https://doi.org/10.1108/JFRA-01-2019-0014
Anjum, N., Saif, M. I., Malik, Q. A., & Hassan, S. (2012). Earnings Management and Firms ’ Profitability Evidence from Pakistan. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, 1(47), 14–21.
Apriwenni, P. (2021). Pengaruh Free Cash Flow, Financial Distress, dan Investment Opportunity Set Terhadap Manajemen Laba. Jurnal Akuntansi Bisnis, 14(1), 21–
37.
Arnold, M. M., Rathgeber, A. W., & Stöckl, S. (2014). Determinants of corporate hedging: A (statistical) meta-analysis. The Quarterly Review of Economics and Finance, 54(4), 443–458. https://doi.org/10.1016/j.qref.2014.05.002
Avramov, D., Chordia, T., Jostova, G., & Philipov, A. (2013). Anomalies and financial
194
distress. Journal of Financial Economics, 108(1), 139–159.
https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2012.10.005
Boje, D. M., Rosile, G. A., Durant, R. A., & Luhman, J. T. (2004). Enron spectacles: A critical dramaturgical analysis. Organization Studies, 25(5), 751–774.
https://doi.org/10.1177/0170840604042413
Chairunesia, W., Sutra, P. R., & Wahyudi, S. M. (2018). Pengaruh good corporate governance dan financial distress terhadap manajemen laba pada perusahaan indonesia yang masuk dalam asean corporate governance scorecard. Profita, 11(2), 232–250.
Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling. In G. A. Marcoulides (Ed.), Modern Methods for Business Research (First, Nomor November, hal. 295–325). Lawrence Erlbaum Associates, Publisher.
Dechow, P. M., Ge, W., & Schrand, C. (2010). Understanding earnings quality: A review of the proxies, their determinants and their consequences. Journal of Accounting and Economics, 50(2–3), 344–401. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.09.001 Dechow, P. M., Sloan, R. G., & Sweeney, A. P. (1995). Detecting Earnings Management.
In The Accounting Review (Vol. 70, Nomor 20, hal. 193–225).
Dewi, N. L. P. A., Endiana, I. D. M., & Arizona, I. P. E. (2019). Pengaruh Rasio Likuiditas, Rasio Leverage, dan Rasio Profitabilitas terhadap FInancial Distress pada Perusahaan Manufaktur. 1(1), 322–333.
Din, M., Ghozali, I., & Achmad, T. (2017). The Follow Up of Auditing Results , Accountability of Financial Reporting and Mediating Effect of Financial Loss Rate : An Empirical Study in Indonesian Local Governments. European Research Studies Journal, XX(4), 443–459.
Djalante, R., Lassa, J., Setiamarga, D., Sudjatma, A., Indrawan, M., Haryanto, B., Mahfud, C., Sinapoy, M. S., Djalante, S., Rafliana, I., Gunawan, L. A., Surtiari, G.
A. K., & Warsilah, H. (2020). Review and analysis of current responses to COVID- 19 in Indonesia: Period of January to March 2020. Progress in Disaster Science, 6.
https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2020.100091
Du, X., & Lai, S. (2018). Financial Distress, Investment Opportunity, and the Contagion Effect of Low Audit Quality: Evidence from China. Journal of Business Ethics, 147(3), 565–593. https://doi.org/10.1007/s10551-015-2986-5
Ennis, H. M., & Malek, H. S. (2005). Bank Risk of Failure and the Too-Big-to-Fail Policy. Federal Reserve Bank of Richmond Economic Quarterly Volume, 91(2), 21–
44.
Etikan, I., Musa, S. A., & Alkassim, R. S. (2016). Comparison of convenience sampling and purposive sampling. American journal of theoretical and applied statistics, 5(1), 1–4.
Fifriani, R., & Santosa, W. P. (2020). Application of Altman Modified Z-Score to Predict Financial Distress in the Indonesian Telecommunications Industry. JEBA (Journal
of Economics and Business Aseanomics), 4(1).
https://doi.org/10.33476/j.e.b.a.v4i1.1236
