BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Waktu penelitian ini dilakukan dari bulan September-Desember tahun Tempat penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia melalui media internet serta menggunakan metode electronic research dan library research guna mendapatkan tambahan informasi lainnya melalui akses internet yang relevan. B. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan desain penelitian kausal, yaitu menganalisa pengaruh satu atau lebih variabel bebas (independent variable) terhadap variabel terikat (dependent variable). Jenis penelitian ini dipilih mengingat tujuan penelitian adalah untuk menjelaskan variabel penelitian sesuai dengan hipotesis yang disusun. Desain penelitian ini disusun berdasarkan laporan keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari konstruk-konstruk yang mempengaruhi Kualitas Informasi Akuntansi meliputi : Earnings Management, Value Relevance. dan Timely Loss Recognition. 56

2 57 C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel 1. Definisi Variabel Variabel penelitian merupakan variabel yang menjadi pusat suatu penelitian atau sering pula dikatakan sebagai faktor-faktor yang berperan dalam peristiwa atau gejala yang akan diteliti. Menurut Sugiyono (2007) variabel merupakan gejala yang menjadi fokus peneliti untuk diamati. Variabel itu sebagai atribut dari sekelompok orang atau obyek yang mempunyai variasi antara satu dengan yang lain dalam kelompok. 2. Operasionalisasi Variabel Penelitian ini menganalisis tentang kualitas informasi akuntansi sebelum dan sesudah pengadopsian penuh IFRS. Kualitas informasi akuntansi diproksikan menjadi tiga variabel : Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel Variabel Skala Sumber Data Instrumen 1. Earning Managament Ratio Sekunder LK 2. Value Relevance Ratio Sekunder LK 3. Timely Loss Recognition Ratio Sekunder LK *LK=Laporan Keuangan

3 58 D. Pengukuran Variabel 1. Manajemen laba (Earning Management) Manajemen laba diukur dengan menggunakan dua pendekatan yaitu pendekatan Revenue Discretionary Model yang diperkenalkan oleh Stubben (2010) dan pendekatan modified Jones model oleh Dechow et al., (1995). Conditional revenue model diperkenalkan oleh Stubben (2010) atas dasar ketidakpuasan terhadap model akrual yang umum digunakan saat ini. Pertama, keterbatasan model akrual adalah bahwa estimasi cross-sectional secara tidak langsung mengasumsikan bahwa perusahaan dalam industri yang sama menghasilkan proses akrual yang sama. Kedua, model akrual juga tidak menyediakan informasi untuk komponen mengelola laba perusahaan dimana model akrual tidak membedakan peningkatan diskresionari pada laba melalui pendapatan atau komponen beban (Stubben, 2010). Conditional revenue model ini, menitikberatkan pada pendapatan yang memiliki hubungan secara langsung dengan piutang. Dechow and Schrand (2004) dalam Stubben (2010), menemukan bahwa lebih dari 70 persen kasus SEC Accounting and Auditing Enforcement Release melibatkan salah saji pendapatan. Model conditional revenue dari Stubben (2010) ini menggunakan piutang akrual daripada akrual agregat sebagai fungsi dari perubahan pendapatan. Sebagai komponen akrual utama, piutang memiliki hubungan empiris yang kuat dan hubungan konseptual langsung pada pendapatan. Dalam penelitiannya terdahulu, Stubben (2006) menemukan bukti bahwa hubungan antara perubahan piutang dan

4 59 perubahan pendapatan yang lebih besar daripada hubungan antara current accrual dan perubahan piutang. Hal ini juga berhubungan dengan kebijakan manajemen yang dapat menentukan atau mengambil keputusan dalam pemberian kredit. Ketika pendapatan mengalami kenaikan maka dapat disertai dengan kenaikan piutang. Conditional revenue model didasarkan pada discretionary revenue yang merupakan perbedaan antara perubahan aktual pada piutang dan perubahan prediksi pada piutang berdasarkan pada model. Piutang yang tidak normal, tinggi atau rendah, mengindikasikan adanya manajemen pendapatan (Stubben, 2010). Discretionary revenue mengambil sejumlah bentuk. Beberapa melibatkan manipulasi aktivitas riil seperti diskon penjualan, kelonggaran persyaratan kredit, channel stuffing, dan bill and hold sales dan yang lainnya tidak, misalnya pengakuan pendapatan menggunakan agresif atau aplikasi yang salah dari GAAP, pendapatan fiktif, dan penangguhan pendapatan (Stubben, 2010). Channel stuffing merupakan cara manajemen untuk menghindari pelaporan kerugian dengan melakukan kelonggaran terhadap kebijakan kredit perusahaan (Tung.et.al., 2008). Tindakan ini memiliki banyak risiko seperti pengembalian barang dagang oleh para distributor atau konsumen karena barang tidak laku. Sedangkan bill and hold sales terjadi ketika hak kepemilikan sudah berpindah dan pembayaran telahditerima namun penjual masih memiliki produk atau produk masih di tangan penjual. Menurut Stubben (2010), pengakuan pendapatan lebih awal (premature revenue recognition) adalah bentuk paling umum dari manajemen pendapatan.

5 60 Dengan adanya pengakuan pendapatan secara prematur yang dilakukan oleh perusahaan akan berdampak pada pendapatan itu sendiri dan piutang. Dengan mengakui dan mencatat pendapatan periode yang akan datang atau belum terealisasi mengakibatkan pendapatan periode berjalan lebih besar daripada pendapatan sesungguhnya. Akibatnya, seolah-olah kinerja perusahaan lebih baik daripada kinerja sesungguhnya (Sulistyanto, 2008). Oleh karena itu Stubben (2010) membuat estimasi yang memberikan koefisien pendapatan untuk kebijakan kredit perusahaan. a) Perubahan Piutang ( AR it ) Perubahan Piutang diperoleh dari piutang usaha perusahaan i pada tahun t dikurangi piutang usaha tahun t-1. b) Perubahan Pendapatan ( R it ) Model kedua sebagai proksi dari manajemen laba adalah model revenue dari Stubben (2010). Perubahan pendapatan diperoleh dari : (pendapatan tahun t - pendapatan tahun t-1) Rata-rata total aset c) Size Size merupakan ukuran perusahaan yang diperoleh melalui natural log dari total asset. d) Age Age adalah umur perusahaan. Ukuran age ini diperoleh dengan me-natural log-kan umur perusahaan.

6 61 e) Age Square (AGE_SQ) Age square diperoleh dengan mengkuadratkan hasil dari natural log umur perusahaan. f) Growth Rate in Revenue (GRR) Pendapatan tahun t pendapatan tahun t-1 Pendapatan tahun t-1 GRR terdiri dari GRR_P dan GRR_N. Untuk GRR_P, jika GRR bernilai negatif maka GRR_P sama dengan 0 sedangkan untuk GRR_N, jika GRR bernilai positif maka GRR_N sama dengan 0. g) Gross Margin (GRM) Pendapatan Harga pokok penjualan Pendapatan h) Gross Margin Square (GRM_SQ) Untuk GRM_SQ diperoleh dengan mengkuadratkan GRM. i) Formula yang digunakan dalam conditional revenue model Dalam mendeteksi manajemen laba dengan menggunakan konsep conditional revenue model, formula yang digunakan adalah sebagai berikut: AR it = α + β 1 R it + β 2 R it x SIZE + β 3 R it x AGE it + β 4 R it x AGE_SQ it + β 5 R it x GRR_P it + β 6 R it x GRR_N it + β 7 R it x GRM it + β 8 R it x GRM_SQ it + ε it Keterangan: AR R SIZE : Piutang akrual : Annual revenue : Natural log dari total asset saat akhir tahun

7 62 AGE : Natural log umur perusahaan GRR_P : Industry median adjusted revenue growth (= 0 if negative) GRR_N : Industry median adjusted revenue growth (= 0 if positif) GRM : Industry median adjusted gross margin at end of fiscal year _SQ : (Square of variable = annual change) Semua nilai diatas diregresikan dengan menggunakan AR it sebagai variabel dependen, sedangkan ( R it x SIZE), ( R it x AGE it ), ( R it x AGE_SQ it ), ( R it x GRR_P it ), ( R it x GRR_N it ), ( R it x GRM it ), ( R it x GRM_SQ it ) sebagai variabel independen. Regresi terhadap 9 komponen ini menghasilkan nilai β 1, β 2, β 3, β 4, β 5, β 6, β 7, dan β 8 yang akan digunakan untuk menghitung nilai conditional revenue ( AR) yaitu dengan mengkalikan koefisien (β) kedalam rumus conditional revenue diatas sehingga diperoleh nilai conditional revenue ( AR) yang mengindikasikan adanya manajemen pendapatan. Sedangkan manajemen laba yang diukur dengan menggunakan discretionary accruals dihitung dengan cara menselisihkan total accruals (TACC) dan nondiscretionary accruals (NDACC). Dalam menghitung DACC, digunakan Modified Jones Model. Untuk mengukur akrual diskresioner, terlebih dahulu diukur total akrual dengan rumus berikut : TACit= Net Income- Cash Flow from Operation Total akrual kemudian dirumuskan oleh Jones yang dimodifikasi oleh Dechow sebagai berikut:

8 63 Keterangan: TAC it = total accrual perusahaan i pada tahun t TA i.t-1 = total aset perusahaan pada tahun t-1 Sales i,t = pendapatan perusahaan i pada tahun 1 dikurangi pendapatan i-1 PPE i,t Ɛ i,t = aset tetap perusahaan i pada tahun t = error term perusahaan i tahun t Perhitungan untuk nondiscretionary accrual menurut model Jones yang dimodifikasi dirumuskan sebagai berikut: Keterangan: NDACC i,t = non discretionary accrual perusahaan i pada tahun t TA i,t-1 = total aset perusahaan i pada tahun t-1 Sales i,t = pendapatan perusahaan i pada tahun t dikurangi piutang usaha tahun t-1 TR i,t-1 PPE i,t Ɛ i,t = piutang usaha perusahaan i pada tahun t dikurangi piutang usaha tahun t-1 = aset tetap perusahaan i pada tahun t = error term perusahaan i tahun t Dari persamaan-persamaan diatas, akrual sikresioner dapat dihitung dengan rumus:

9 64 Keterangan : DACC i,t = discretionary accruals perusahaan i pada tahun t TACC i,t = total accuals perusahaan i pada periode t TA i,t-1 = total aktiva perusahaan i pada periode t-1 NDACC i,t = nondiscretionary accruals perusahaan i pada tahun t 2. Relevansi Nilai Relevansi nilai dihitung dengan meregresikan nilai laba dan nilai buku ekuitas pada model dibawah ini dan pengujian hipotesis relevansi nilai menggunakan chow test, pengukuran model ini untuk menguji kesamaan koefisien dari dua kelompok atau lebih (Ghozali, 2007). Untuk menguji regresi dengan menggunakan chow test dari laba dan nilai buku secara terpisah mengunakan model sebagai berikut : dan P it P it = α 0 + β 1 LPS it +Ɛ it = α 0 + β 1 NBS it +Ɛ it dimana : P it LPS it NBS it Ɛ it = Harga saham perusahaan i pada tahun t = Laba per saham perusahaan i selama tahun t = Nilai buku per saham perusahaan i pada akhir tahun t = Error

10 65 3. Pengakuan Kerugian Tepat Waktu (Timely Loss Recognition) Di dalam penelitian ini mengukur pengakuan kerugian tepat waktu dengan koefisien large negative net income (LNEG). LNEG merupakan variabel indikator yang diukur dengan laba bersih dibagi dengan total aset. Jika perusahaan menghasilkan kurang dari 0.20 akan diberi kode 1 dan jika tidak diberi kode 0 (Barth.,et.al, 2007). Penelitian ini menggunakan koefisien LNEG yang berasal dari persamaan regresi logistik sebagai berikut (Barth.,et.al, 2007): IFRS(0,1) = α 0 + α 1 LNEG it + α 2 SIZE it + α 3 GROWTH it + α 4 EISSUE it + α 5 LEV it + α 6 DISSUE it + α 7 TURN it + α 8 CF it + α 9 AUD + α 10 CLOSE + Ɛ it dimana: IFRS LNEG SIZE GROWTH EISSUE LEV DISSUE TURN CF AUD CLOSE = Sama dengan satu untuk perusahaan setelah pengadopsian penuh dan 0 untuk perusahaan sebelum pengadopsian penuh. = Diukur dengan laba bersih dibagi dengan total aset. Jika perusahaan menghasilkan kurang dari akan diberi kode 1 dan jika tidak diberi kode 0. = Ukuran perusahaan dihitung dengan Ln Total Aset = Perubahan persentase penjualan perusahaan = Perubahan persentase common stock perusahaan = Rasio leverage dihitung dengan Total kewajiban dibagi dengan nilai buku ekuitas = Perubahan persentase total kewajiban perusahaan = Rasio turnover dihitung dengan Sales dibagi dengan Total Asset = Arus kas dari kegiatan operasional = Ukuran KAP = Persentase saham yang digunakan perusahaan.

11 66 E. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi penelitian adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun Perusahaan publik yang terdaftar di BEI dipilih karena merupakan entitas dengan akuntanbilitas signifikan yang diwajibankan menggunakan PSAK-IFRS dalam penyusunan laporan keuangan mulai tahun Sampel akhir dipilih dengan teknik purposive sampling dengan kriteria, yaitu 1. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan dan laporan tahunan 2010 sampai 2013 secara lengkap. 2. Laporan keuangan perusahaan telah di audit dan berakhir pada tanggal 31 Desember. 3. Laporan keuangan perusahaan pada periode yang diteliti memiliki informasi yang dibutuhkan terkait dengan variabel penelitian. 4. Perusahaan memiliki kemampuan laba (NPM) yang positif. 5. Arus kas operasi positif. 6. Menggunakan mata uang rupiah. 7. Perusahaan tidak melakukan corporate action selama periode penelitian. Penentuan jumlah sampel secara rinci diuraikan pada tabel 3.2 sebagai berikut :

12 67 Tabel 3.2 Kriteria Pemilihan Sampel No Keterangan/Kriteria Jumlah Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode Perusahaan yang dikeluarkan dari sampel karena : 1. Perusahaan tidak menerbitkan laporan keuangan dan laporan tahunan secara lengkap. (15) 2. Mata uang tidak dalam bentuk rupiah (10) 3. Perusahaan memiliki kemampuan laba (NPM) yang negatif. (35) 4. Arus kas operasi negatif. (40) 5. Perusahaan melakukan corporate action selama periode penelitian Perusahaan yang digunakan sebagai sampel setiap periode Sumber : data sekunder yang diolah, 2014 (8) 29 Berikut ini adalah nama-nama perusahaan manufaktur yang dijadikan sampel, dalam penelitian ini sebanyak 29 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) per 31 Desember 2010, dan 2013 yang disajikan pada tabel 3.3.

13 68 Tabel 3.3 Daftar Sampel Perusahaan NO NAMA PERUSAHAAN KODE 1 Delta Djakarta Tbk DLTA 2 Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 3 Sekar Laut Tbk SKLT 4 Handjaya Mandala Sampoerna Tbk HMSP 5 Darya Varia Laboratoria Tbk DVLA 6 Kalbe Farma Tbk KLBF 7 Merck Tbk MERK 8 Tempo Scan pasific Tbk TSPC 9 Mandom Indonesia Tbk TCID 10 Unilever Indonesia Tbk UNVR 11 Indocement Tunggal Perkasa Tbk INTP 12 Holcim Indonesia Tbk SMCB 13 Semen Indonesia (persero) Tbk SMGR 14 Asahimas Flat Glass Tbk AMFG 15 Arwana Citra Mulia Tbk ARNA 16 Surya Toto Indonesia Tbk TOTO 17 Beton Jaya Manunggal Tbk BTON 18 Lion Metal Works Tbk LION 19 Lionmesh Prima Tbk LMSH 20 Budi Acid Jaya Tbk BUDI 21 Berlina Tbk BRNA 22 Champion Pasific Indonesia Tbk IGAR 23 Trias Sentosa Tbk TRST 24 PT Astra International Tbk ASII 25 PT Astra Otoparts Tbk AUTO 26 PT Roda Vivatex Tbk RDTX 27 KMI Wire and Cable Tbk KBLI 28 Charoen Pokpgand Indonesia Tbk CPIN 29 Malindo Feedmill Tbk MAIN

14 69 F. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data guna mendukung penelitian ini adalah dengan teknik pengumpulan data arsip (dokumen/copy) berupa penelitian terdahulu, laporan yang dipublikasikan serta pendapat para ahli yang bersumber dari buku-buku teks untuk mendapat gambaran yang diteliti, dan data sekunder laporan keuangan yang dipublikasikan selama tahun 2010 sampai 2013 oleh Bursa Efek Indonesia melalui situs dan website resmi perusahaan yang menjadi objek penelitian dan tidak terdapat laporan keuangannya di Bursa Efek Indonesia. G. Metode Analisis Penelitian ini akan menggunakan teknik regresi linier sederhana, berganda dan logistik. Hal ini disebabkan karena penelitian ini akan melakukan penghitungan manajemen laba, relevansi nilai dan mencari koefisien LNEG. Penelitian ini menggunakan teknik regresi linier berganda karena terdapat 1 variabel dependen dan lebih dari 1 variabel independen. Untuk uji beda manajemen laba akan menggunakan uji paired t- test independen karena data bersifat parametrik dan menggunakan chow test untuk model regresi relevansi nilai.

15 70 1. Statistika Deskriptif Dalam penelitian ini dianalisis dengan statistik deskriptif. Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna. Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan variabel-variabel dalam penelitian ini. Alat analisis yang digunakan adalah rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum dan minimum. Analisis deskriptif dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui dispersi dan distribusi data. 2. Uji Asumsi dan Kualitas Instrumen Penelitian Agar penelitian ini diperoleh hasil data yang memenuhi syarat pengujian, maka dalam penelitian ini dilakukan pengujian asumsi klasik untuk pengujian statistik. Untuk memperoleh model regresi yang baik (BLUE=Blue Linier Unbiased Estimate). Berikut penjelasan mengenai asumsi klasik: a. Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki ditribusi data normal atau tidak dengan uji statistik non-parametrik Kolmogrov-Smirnov (K-S). Uji Kolmogrov Smirnov merupakan pengujian normalitas yang banyak dipakai. Kelebihan dari uji ini adalah sederhana dan tidak

16 71 menimbulkan perbedaan persepsi di antara satu pengamat dengan pengamat yang lain, yang sering terjadi pada uji normalitas dengan menggunakan grafik. Untuk membaca hasil analisis uji Kolmogrov-Smirnov, jika tingkat signifikansi lebih dari 0,05 maka H 0 diterima, hal ini berarti bahwa data tersebut mempunyai distribusi normal. Sebaliknya, jika tingkat signifikansi kurang dari 0,05 maka H 0 ditolak, yang berarti bahwa data tersebut tidak mempunyai distribusi normal. b. 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. 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.

17 72 3. Analisis Regresi Sederhana Analisis regresi sederhana digunakan untuk menguji pengaruh antara satu variabel independen dengan satu variabel dependen. Dalam penelitian ini analisis regresi sederhana digunakan untuk relevansi nilai laba dan nilai buku ekuitas. 4. Analisis Regresi Berganda Analisis regresi berganda digunakan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel dependen dengan satu variabel dependen. Analisis ini juga untuk memprediksikan nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan, dan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah masing-masing variabel independen berhubungan positif atau negatif. Dalam penelitian ini analisis regresi berganda digunakan untuk mencari nilai nondiscretionary accrual untuk menghitung manajemen laba yang terjadi pada perusahaan baik sebelum pengadopsian penuh maupun sesudah pengadopsian penuh IFRS.

18 73 5. Regresi Logistik Regresi logistik digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya. Dalam penelitian ini regresi logistik digunakan untuk mencari koefisien LNEG yang terjadi pada perusahaan pada periode sebelum dan sesudah pengadopsian penuh IFRS. 6. Uji Hipotesis a. Uji T Sampel Berpasangan (Paired-Sample T Test) Uji ini dilakukan terhadap dua sampel yang berpasangan (paired). Sampel yang berpasangan diartikan sebagai sebuah sampel dengan subjek yang sama, namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang berbeda atau berpasangan. Dalam penelitian, Paired-Sample T Test digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan pada besarnya manajemen laba antara periode sebelum dan sesudah pengadopsian penuh IFRS. Pengujian dilakukan terhadap komponen manajemen laba yang dibagi menjadi dua kelompok sampel. Kelompok sampel sebelum terdiri dari data pada dua tahun sebelum pengadopsian penuh IFRS dan kelompok sesudah terdiri dari dua tahun setelah pengadopsian penuh IFRS. Hipotesis yang digunakan dalam Paired-Sample T Test ini adalah sebagai berikut:

19 74 H 0 : tidak terdapat perbedaan besarnya manajemen laba antara periode sebelum dan sesudah pengadopsian penuh IFRS H A : terdapat perbedaan besarnya manajemen antara periode sebelum dan sesudah pengadopsian penuh IFRS Pengambilan keputusan untuk Paired-Sample T Test dilakukan berdasarkan nilai signifikan pada output kurang dari 0,05 maka H A diterima. Namun, jika nilai signifikansi pada output lebih besar dari 0,05 maka H 0 diterima. b. Chow Test Pengujian hipotesis untuk relevansi nilai dilakukan dengan menggunakan Chow Test. Chow test adalah alat untuk menguji kesamaan koefisien dari dua atau lebih kelompok diperoleh dari regresi selama tahun pengamatan 2010 dan Berikut ini rumus Chow Test menurut Ghozali (2011) : (RSSr RSSur) / k F = (RSSur) /(n1+ n2+n3+n4 2k) Keterangan: RSSr = Nilai restricted residual sum of squares ( ) RSSur = RSS1(2010)+RSS2(2011)+RSS3(2012)+RSS3(2013)

20 75 n1 = Jumlah sampel 2010 n2 = Jumlah sampel 2011 n3 = Jumlah sampel 2012 n4 = Jumlah sampel 2013 k = Jumlah parameter yang diestimasi Jika nilai F hitung > F tabel maka hipotesis nol ditolak dan menyimpulkan bahwa model regresi relevansi nilai sebelum periode pengadopsian penuh IFRS dan model regresi relevansi nilai sesudah periode pengadopsian penuh IFRS memang berbeda. c. Koefisien LNEG (Large Negative Net Income) Pengujian hipotesis untuk pengakuan kerugian tepat waktu dilakukan dengan melihat nilai probabilitas signifikansi koefisien LNEG. Nilai p<0.05 mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan dalam pengakuan kerugian tepat waktu antara sebelum dan sesudah pengadopsian penuh IFRS. Koefisien LNEG yang diperoleh berasal dari model persamaan regresi logistik berikut (Barth.,et.al, 2007): IFRS(0,1) = α 0 + α 1 LNEG it + α 2 SIZE it + α 3 GROWTH it +α 4 EISSUE it + α 5 LEV it + α 6 DISSUE it + α 7 TURN it + α 8 CF it + α 9 AUD + α 10 CLOSE + Ɛ it