BAB IV PEMBAHASAN. Bursa Efek Indonesia selama periode Sampel diambil dengan

(1)

BAB IV

PEMBAHASAN

4.1 Sampel Penelitian

Sampel riset diambil dari perusahaan manufaktur yang telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2014-2019. Sampel diambil dengan memakai metode purposive sampling yang berdasarkan kriteria pemilihan sampel yang sudah ditentukan di bab sebelumnya. Berikut tabel prosedur pemilihan sampel pada riset ini:

Tabel 4.1 Prosedur Pemilihan Sampel

Sampel

Jumlah perusahaan manufaktur yang tercatat di BEI pada 2014-2019

192

Perusahaan manufaktur yang mempublikasikan laporan keuangan secara terus menerus selama 2014-2019.

(88)

Data-data yang dibutuhkan tidak tersedia secara lengkap (3)

Total sampel 101

Sumber: Data diolah, 2021

Perusahaan manufaktur yang aktif tercatat pada Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2014 sampai 2019 sebanyak 192 perusahaan. Pada saat proses

(2)

keuangannya selama 2014-2019 secara lengkap, saling keterkaitannya informasi setiap tahunnya dalam mengukur income smoothing, tidak tersedianya data disalah satu periode dikhawatirkan akan menimbulkan bias pada penelitian, sehingga perusahaan yang tidak melaporkan laporan keuangan secara berkelanjutan serta tidak menyajikan laporan keuangan secara lengkap harus dikeluarkan dari observasi. Terdapat 3 perusahaan yang tidak menyajikan datanya secara lengkap. Berdasar kriteria yang telah ditentukan diperoleh 101 perusahaan yang memenuhi kriteria sehingga dalam 3 tahun pengamatan 2017 hingga 2019 diperoleh sebanyak 303 sampel yang menjadi sampel pada penelitian ini.

4.2 Statistika Deskriptif

Analisis statistika deskriptif dipakai untuk mendeskripsikan data dari sampel yang dipakai dalam pengujian regresi, antara lain menggunakan nilai mean (rata-rata), max (nilai maksimum), min (nilai minimum), dan std. Dev (standar deviasi). Berikut hasil analisis statistik deskriptif dari variabel Income smoothing, leverage, persistensi laba, ukuran perusahaan dalam riset ini.

Tabel 4.2 Statistik Deskriptif

N Min Max Mean

Std.

Deviation

ERC 303 -22.30 45.953 0.397 4.547

(3)

IS 303 0.00 1.00 0.713 0.453

EPer 303 -0.567 0.871 0.040 0.148

DER 303 -753.357 94.187 -0.668 43.810

SIZE 303 25.231 33.504 28.503 1.412

Keterangan :

ERC = Earnings Response Coefficient; IS = Income smoothing; DER =Leverage;

EPer = Persistensi laba; SIZE = Ukuran perusahaan.

Sumber : Data diolah, 2021

Berdasar hasil pengolahan data analisis statistik deskriptif di atas dari 303 sampel perusahaan manufaktur diketahui variabel earnings response coefficient (ERC) memiliki rentang -22.30 hingga 45.953 dengan nilai rerata 0.397 dan deviasi standar sebesar 4.547. Nilai maksimum senilai 45.953 milik PT Astra International Tbk sedangkan nilai minimum senilai -22.30 milik PT Intanwijaya Internasional Tbk. Variabel income smoothing (IS) mempunyai nilai minimum senilai 0.00 serta nilai maksimumnya senilai 1.00, sedangkan nilai reratanya yaitu 0.713 dengan nilai deviasi standar senilai 0.453. Nilai minimum variabel persistensi laba yaitu -0.567 milik PT Tirta Mahakam Resources Tbk sedangkan nilai maksimumnya senilai 0.871 milik PT Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk.

Nilai rerata variabel persistensi laba yaitu 0.040 dengan nilai deviasi standar senilai 0.148. Variabel leverage (DER) mempunyai nilai maksimum senilai 94.187 pada PT SLJ Global Tbk sementara nilai minimumnya sebesar -753.357 ,

(4)

milik PT Alumindo Light Metal Industry Tbk dengan nilai rerata variabel leverage yaitu -0.668 dengan nilai deviasi standar sebesar 43.81. Sedangkan

variabel ukuran perusahaan (SIZE) mempunyai nilai maksimum senilai 33.504 milik PT Astra International Tbk sedangkan nilai minimum senilai 25.23 milik PT Primarindo Asia Infrastructure Tbk, sedangkan nilai rerata variabel ukuran perusahaan yaitu 28.503 dengan nilai deviasi standar sebesar 1.412.

4.3 Pemilihan Metode Estimasi Model

Analisis dilakukan dengan software Eviews 12. Terdapat 3 model yang dipakai untuk mengestimasi data panel yakni pooled least square atau common effect, fixed effect, dan random effect. Pada program Eviews 12 terdapat 3 (tiga)

uji yang dapat dilakukan untuk menentukan model yang paling tepat yaitu uji chow atau redundant fixed test, uji hausman, dan uji lagrange multiplier. Setiap

data yang diuji minimal harus melalui 2 (dua) pengujian. Uji chow dilakukan untuk membandingkan common effect model (CEM) dan fixed effect model (FEM).

Nilai yang dipakai untuk menentukan model yang lebih tepat yaitu dengan melihat nilai probabilitasnya pada cross-section Chi-square. Ho pada pengujian ini yaitu model CEM lebih tepat digunakan untuk mengestimasi data panel. H1 yaitu model FEM yang lebih tepat digunakan untuk mengestimasi data panel.

Tabel 4.3 memperlihatkan nilai probabilitas senilai 0.31. Nilai 0.31 tersebut lebih tinggi dari 0.05 yang merupakan tingkat signifikansi pada penelitian ini, maka H1

(5)

ditolak. Model yang lebih tepat digunakan untuk mengestimasi data panel yaitu common effect model (CEM).

Tabel 4.3 Common Effect Model

Variabel Dependen = ERC

Variable Coeff T-stat Prob.

Constant -14.097 -2.944 0.0035

IS 0.000 0.267 0.7894

PER 13.277 8.312 0.0000

DER -0.002 -0.431 0.6661

SIZE 0.489 2.907 0.0039

Model Summary

R-squared 0.245

Adj. R-squared 0.235

F-Statistic 24.25

Prob (F-statistic) 0.00

Sample size 303

Durbin-Watson Stat 2.243

Keterangan :

(6)

IS = Variabel independen berupa variabel dummy yang mencerminkan ada atau tidaknya tindakan perataan laba pada perusahaan j pada tahun i, nilai 1 apabila perusahaan terindikasi melakukan income smoothing dan bernilai 0 apabila tidak terindikasi melakukan income smoothing. PER = proporsi peristensi laba pada perusahaan j pada tahun i. DER = rasio dari total hutang terhadap total ekuitas pada perusahaan j pada tahun i. SIZE = proporsi ukuran pada perusahaan j pada tahun i.

Sumber : Data diolah, 2021.

Tabel 4.4 Fixed Effect Model

Constant -56.059 -1.348 0.1790

IS 0.412 0.594 0.5531

PER 14.653 4.198 0.0000

DER -0.001 -0.290 0.7714

SIZE 1.949 1.340 0.1817

Model Summary

R-squared 0.467

(7)

F-Statistic 1.673

Sample size 303

Keterangan :

Tabel 4.5 Random Effect Model

Constant -14.373 -2.894 0.0041

(8)

IS 0.262 0.499 0.6181

PER 13.115 7.908 0.0000

DER -0.002 -0.372 0.7097

SIZE 0.492 2.842 0.0048

Model Summary

R-squared 0.2446

F-Statistic 24.1361

Sample size 303

Keterangan :

(9)

Berikut ini merupakan hasil uji Chow

Tabel 4.6 Hasil Uji Chow

Effects Test Statistic d.f. Prob

Cross-section F 0.831474 (100,198) 0.8489

Cross-section Chi-square 106.235504 100 0.3160

Sumber : Data diolah, 2021

Tabel 4.4 merupakan hasil uji lagrange multiplier yang dilakukan untuk membandingkan common effect model (CEM) dan random effect model (REM).

Nilai probabilitas senilai 0.2797 melebihi tingkat signifikansi 0.05 yang artinya Ho diterima dan H1 ditolak, sehingga model yang lebih tepat dipakai untuk mengestimasikan data panel pada riset ini adalah common effect model (CEM).

Uji hausman tidak perlu dilakukan karena uji ini digunakan untuk membandingkan model fixed effect dan model random effect.

Tabel 4.7 Hasil Uji Lagrange Multiplier

Cross-section Test Hypothesis

Time

Both

(10)

Breusch-Pagan 1.162698

(0.2809)

0.005764

(0.9395)

1.168461

(0.2797)

Sumber : Data diolah, 2021

Tahapan selanjutnya adalah menggunakan hasil uji common effect model (CEM) dalam pengujian hipotesis. Pengujian data panel tidak harus melalui uji asumsi klasik karena data panel mempunyai beberapa kelebihan dibanding jenis data time series maupun cross-section (Verbeek, 2000; Gujarati, 2003; Wibisono, 2005; Aulia, 2004 dalam Ajija dkk, 2011). Menurut Wibisono (2005) dalam Ajija dkk (2011) data panel memiliki keunggulan seperti berikut:

1. Mampu meminimalkan bias.

2. Mampu memperhitungkan heterogenitas individu secara eksplisit dengan mengizinkan variabel spesifik individu, sehingga dapat digunakan untuk menguji model yang kompleks.

Penggunaan data panel dapat meningkatkan jumlah observasi, sehingga data lebih variatif, informatif, kolinearitas antar variabel semakin berkurang, dan menjadikan hasil estimasi lebih efisien.

4.4 Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis terdiri dari uji F, uji t, serta uji R². Berikut adalah hasil uji regresi common effect model sebagai dasar dalam menguji hipotesis.

(11)

Tabel 4.8 Hasil Uji Hipotesis (Common Effect Model)

Hipotesis Variabel Dependen = ERC Keterangan

Constant -14.097 -2.944 0.0035

H1 (+) IS 0.000 0.267 0.7894 Tidak berpengaruh

H2 (+) PER 13.277 8.312 0.0000 Berpengaruh (+)

H3 (-) DER -0.002 -0.431 0.6661 Tidak berpengaruh

H4 (+) SIZE 0.489 2.907 0.0039 Berpengaruh (+)

Model Summary

R-squared 0.245

F-Statistic 24.25

Sample size 303

Keterangan :

IS = Variabel independen berupa variabel dummy yang mencerminkan ada atau

(12)

tidaknya tindakan perataan laba pada perusahaan j pada tahun i, nilai 1 apabila perusahaan terindikasi melakukan income smoothing dan bernilai 0 apabila tidak terindikasi melakukan income smoothing. PER = proporsi peristensi laba pada perusahaan j pada tahun i. DER = rasio dari total hutang terhadap total ekuitas pada perusahaan j pada tahun i. SIZE = proporsi ukuran pada perusahaan j pada tahun i.

4.4.1 Uji Koefisien Determinasi (R²)

Uji ketepatan ini diujikan untuk menilai berapa proporsi variasi variabel dependen yang bisa dideskripsikan oleh variabel independennya. Pengujian ini dilakukan dengan mengamati nilai Adj. R-squared pada hasil analisis regresi.

Hasil pengujian ini bisa diamati pada nilai Adj. R-squared di tabel 4.5, nilai Adj.

R-squared senilai 0.235 menunjukkan bahwa variabel income smoothing, persistensi laba, leverage serta ukuran perusahaan mampu mendeskripsikan earnings response coefficient sebanyak 23% dan sisanya dideskripsikan oleh variabel lain diluar riset.

4.4.2 Uji Simultan (Uji F)

Tujuan pengujian uji F adalah untuk melihat apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Nilai probabilitas

(13)

Fstatistic pada tabel 4.5 sebesar 0.00, dimana nilai ini kurang dari 0.05, maknanya

variabel independen income smoothing (IS), variabel leverage (DER), variabel persistensi laba (PER), dan variabel ukuran perusahaan (SIZE) secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap earning response coefficient (ERC). Selain itu, pengujian ini juga melihat nilai probabilitas F-statistic untuk menentukan apakah model penelitian sudah tepat atau belum. Apabila nilai tersebut lebih kecil dari tingkat signifikansi, maknanya model yang dipilih fit atau tepat. Nilai probabilitas Fstatistic pada tabel 4.5 sebesar 0.00 (<0.05), sehingga model penelitian yang terpilih sudah tepat dan dapat digunakan untuk pengujian selanjutnya.

4.4.3 Uji Signifikansi Parsial (Uji t)

Tujuan pengujian uji t yaitu ini untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai probabilitas t-statistik pada tiap-tiap variabel lebih kecil dari nilai alpha yaitu 5%

maka bisa ditarik kesimpulan variabel independen mempunyai pengaruh signifikan terhadap earnings response coefficient. Berdasar nilai probabilitas t-statistik pada tabel 4.5 variabel persistensi laba dan ukuran perusahaan yang terbukti memiliki pengaruh signifikan terhadap earnings response coefficient.

Koefisien PER yang bernilai positif menerangkan bahwasanya persistensi laba memiliki pengaruh positif terhadap earnings response coefficient. Begitupula koefisien SIZE yang bernilai positif memperlihatkan bahwa ukuran perusahaan

(14)

memiliki pengaruh positif terhadap earnings response coefficient. Nilai probabilitas pada variabel income smoothing dan juga leverage mempunyai nilai lebih besar dari 0.05, artinya variabel income smoothing dan juga leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap earnings response coefficient.

4.5 Pembahasan Hasil Penelitian

1. Hasil pengujian pengaruh income smoothing terhadap earnings response coefficient

Hasil pengujian variabel income smoothing memperlihatkan nilai probabilitasnya senilai 0.78 sedangkan koefisien variabelnya senilai 0.00.

Nilai probabilitas yang lebih tinggi dari 0.05 mengindikasian H1 ditolak sedangkan Ho diterima. Maknanya income smoothing tidak berpengaruh terhadap koefisien respon laba. Income smoothing adalah upaya manajemen dalam menekan fluktuasi laba perusahaan selama satu hingga beberapa periode, upaya ini dilakukan agar laba tidak berfluktuasi. Tindakan perataan laba ini dilakukan manajemen karena manajemen ingin meningkatkan persepsi pihak eksternal mengenai kinerja manajemen. Berdasar pengujian pada riset ini menunjukkan dilakukan atau tidak dilakukannya praktik income smoothing tidak mempengaruhi investor dalam menganalisa laporan

keuangan perusahaan dalam upaya membuat keputusan investasi di pasar modal. Alasan lainnya yaitu, fenomena tindakan income smoothing di perusahaan yang telah tercatat di Bursa Efek Indonesia belum menjadi

(15)

fenomena yang lazim. Sehingga praktik income smoothing tidak mendapat perhatian investor saat menganalisis laporan keuangan. Pada saat melaksankan studi empirik tentang praktik income smoothing, respon pasar sangat sulit atau bahkan tidak mungkin dideteksi terhadap praktik income smoothing. Hasil ini mendukung temuan Salno dan Baridwan (2000) yang

menemukan tidak ada perbedaan reaksi pasar antara perusahaan bukan perata laba dan perusahaan perata laba. Berdasarkan hasil ini dapat ditarik kesimpulan H1ditolak.

2. Hasil pengujian pengaruh persistensi laba terhadap earnings response coefficient.

Hasil pengujian variabel persistensi laba memperlihatkan bahwa nilai probabilitasnya senilai 0.00 dan koefisien variabelnya sebesar 13.27. Nilai koefisien sebesar 13.27 menandakan bahwa apabila nilai persistensi laba ditingkatkan 1 (satu) satuan maka earnings response coefficient akan naik senilai 13.27. Nilai probabilitas yang kurang 0.05 menandakan H1 diterima sedangkan Ho ditolak. Maknanya persistensi laba mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap ERC. Hasil riset sesuai dengan riset Delvira dan Nelvirita (2013) serta Zein (2016), yang membuktikan bahwasanya persistensi laba memiliki pengaruh positif signifikan terhadap earnings response coefficient. Sehingga dapat disimpulkan semakin persisten perubahan laba dari masa ke masa, maka ERC juga semakin tinggi. Tingginya

(16)

reaksi pasar bisa menjadi sinyal positif bagi investor, karena investor percaya perusahaan yang tingkat persistensinya tinggi mampu memperoleh laba yang terus meningkat secara konstan maupun stabil di masa depan. Searah dengan prediksi teori sinyal yang berpendapat bahsawanya dengan memberikan informasi mengenai keadaan perusahaan, apabila informasi tersebut merupakan good news akan memberikan nilai tambah pada perusahaan dan akan membedakan perusahaan tersebut dengan perusahaan lain yang tidak mempunyai good news. Namun apabila suatu perusahaan yang memiliki kinerja masa lalu yang buruk menginformasikan sinyal yang bagus mengenai kinerja masa depannya, pasar tidak akan percaya walaupun persistensi telah ditunjukkan perusahaan dari tahun ke tahun dan berpersistensi positif di masa depan, investor tetap tidak merespon perubahan laba tersebut (Gurusinga dan Pinem, 2016). Berdasarkan hasil ini dapat ditarik kesimpulan H2 diterima.

3. Hasil pengujian pengaruh leverage terhadap earnings response coefficient

Hasil uji variabel leverage memperlihatkan nilai koefisien variabel leverage adalah senilai -0.002 sedangkan nilai signifikasinya senilai 0.6661,

nilai tersebut melebihi angka keyakinan pada riset ini yaitu sebesar 0.05.

Maknanya leverage tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap earnings response coefficient. Diduga memakai utang pada sumber dana perusahaan tidak selalu dapat memicu resiko kebangkrutan. Perusahaan yang

(17)

investor merespon sebagai suatu hal yang negatif karena investor percaya penggunaan utang dalam pendanaan di dalam perusahaan tidak ada kaitannya dengan banyaknya laba yang dihasilkan perusahaan. Dengan demikian, pemakaian leverage tidak selalu berisiko dalam struktur pendanaan perusahaan selain ekuitas. Disisi lain, investor menganggap utang merupakan faktor yang dapat mengurangi pajak melalui pembayaran bunga setiap tahun.

Hasil penelitian ini sejalan dengan Devira dan Nelvina (2015), Paramita (2012), Sirait (2016) dan Amrie dan Vinola (2016). Berdasarkan hasil di atas sehingga dapat ditarik kesimpulan H3 ditolak.

4. Hasil pengujian pengaruh ukuran perusahaan terhadap earnings response coefficient

Hasil uji variabel ukuran perusahaan memperlihatkan nilai koefisien variabel persistensi laba adalah 0.489 sedangkan nilai signifikasinya senilai 0.003 yang kurang dari 0.05. Nilai koefisien senilai 0.489 menandakan bahwa apabila ukuran perusahaan laba ditingkatkan 1 (satu) satuan maka earnings response coefficient juga akan naik senilai 0,489. Besar kecilnya

total asset yang dimiliki oleh suatu perusahaan dapat dijadikan tolak ukur oleh investor untuk menilai kinerja manajemen. Investor merespon bahwa ukuran perusahaan sebagai suatu indikasi bahwa manajer dapat bekerja secara optimal dalam menghasilkan laba saat ini dan investor dapat merespon besar kecilnya perusahaan dapat menentukan apakah perusahaan dapat

(18)

menghadapi resiko. Informasi publik perusahaan besar tersedia relatif lebih banyak dibanding perusahaan kecil. Hasil ini sesuai dengan pendapat size hypothesis dimana apabila ukuran perusahaan semakin besar, maka semakin

banyak pula informasi yang tersedia di berbagai sumber. Informasi ini bisa didapatakan investor sepanjang tahun. Selain itu hasil riset ini sejalan dengan riset Scott (2009) yang menyatakan informativeness harga pasar dapat diproksikan dengan ukuran perusahaan, selain itu Scott (2009) juga menyatakan informasi publik perusahaan besar tersedia relatif lebih banyak dibanding perusahaan kecil. Integritas informasi laporan keuangan dapat merefleksikan nilai perusahaan, sehingga informasi ini dapat dijadikan sinyal yang bisa mempengaruhi opini investor ataupun pihak ekternal memiliki kepentingan. Laporan keuangan sangat bermanfaat bagi investor dan kreditor, di dalamnya termuat informasi yang bermanfaat dalam membuat keputusan kredit maupun keputusan investasi. Pada perusahaan besar ditemukan earnings response coefficient yang lebih besar dibandingkan dengan

perusahaan kecil. Hasil tersebut sejalan dengan Easton dan Zmijewski (1989) serta Chaney dan Jater (1992) yang membuktikan ukuran perusahaan berhubungan positif dengan earnings response coefficient. Disepanjang tahun informasi-informasi non-akuntansi perusahaan besar tersedia secara lengkap, informasi-informasi ini dapat dimanfaatkan investor sebagai pendukung dalam menginterpretasi laporan keuangan dengan lebih baik, sehingga dapat digunakan sebagai alat untuk menekan ketidakpastian serta memperkirakan arus kas dimasa depan. Pada saat pengumuman laba,

(19)

informasi laba akan direspon positif oleh pemodal. Berdasarkan hasil ini dapat ditarik kesimpulan H4 diterima.