BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Indonesia berdasarkan hasil dari purposive sampling selama 3 tahun. Tabel 4.1

Transkripsi

1 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Sampel yang digunakan dalam penelitian ini berupa perusahaan manufaktur go publik sebanyak 11 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berdasarkan hasil dari purposive sampling selama 3 tahun penelitian. Perusahaan manufaktur go publik yang memenuhi kriteria adalah sebagai berikut : Tabel 4.1 Daftar Perusahaan Manufaktur yang Memenuhi Kriteria No. Nama Perusahaan Kode 1. PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk INTP 2. PT Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 3. PT Indal Aluminium Industry Tbk INAI 4. PT Charoen Pokphand Indonesia Tbk CPIN 5. PT Indospring Tbk INDS 6. PT Selamat Sempurna Tbk SMSM 7. PT Sepatu Bata Tbk BATA 8. PT Supreme Cable Manufacturing & Commerce Tbk SCCO 9. PT Kimia Farma Tbk KAEF 10. PT Kalbe Farma Tbk KLBF 11. PT Mandom Indonesia Tbk TCID Sumber : diolah oleh penulis 39

2 40 B. Statistik Deskriptif Penelitian statistik deskriptif ini bertujuan untuk melihat distribusi data dari variabel yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian. Analisis ini dilakukan dengan melihat nilai maksimum, minimum, mean, dan standar deviasi suatu data, hasil dari analisis ini didapatkan berdasarkan hasil software SPSS 23. Berikut adalah tabel yang menjelaskan analisis deskriptif dari variabel-variabel yang telah diteliti : Tabel 4.2 Deskripsi Variabel Penelitian Observasi Awal Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation MLA 33-5, ,0924 2, , LPBTD 33-10,8410-2,6716-4, , LNBTD 33-8,2393-2,8332-4, , Valid N (listwise) 33 Sumber : Data Penelitian yang diolah menggunakan SPSS 23 Keterangan notasi : MLA = Earnings Management LPBTD = Large Positive Book-Tax Differences LNBTD = Large Negative Book-Tax Differences Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.2 menunjukkan dari 33 pengamatan nilai minimum MLA sebesar -5,0578 mencerminkan nilai dari PT Sepatu Bata Tbk hal ini mengindikasikan bahwa PT Sepatu Bata Tbk tidak terdeteksi melakukan manajemen laba karna nilainya tidak melewati

3 41 batas dari 2,137, sedangkan nilai maksimum MLA sebesar 13,0924 mencerminkan nilai dari PT Indospring Tbk hal ini mengindikasikan bahwa PT Indospring Tbk melakukan manajemen laba karna nilainya melewati batas dari 2,137. Nilai minimum LPBTD sebesar -10,8410 mencerminkan nilai dari PT Sepatu Bata Tbk hal ini mencerminkan bahwa PT Sepatu Bata Tbk tidak menunda pajak terutang untuk periode mendatang karna nilainya tidak melewati batas dari -4,415, sedangkan nilai maksimum LPBTD sebesar - 2,6716 mencerminkan nilai dari PT Selamat Sempurna Tbk hal ini mencerminkan bahwa perusahaan tersebut melakukan penundaan pembayaran pajak untuk periode mendatang karna nilainya melewati batas dari -4,415. Nilai minimum LNBTD sebesar -8,2393 mencerminkan nilai dari PT Sepatu Bata Tbk hal ini membuktikan bahwa PT Sepatu Bata Tbk tidak melakukan manajemen laba karna nilainya tidak melewati batas dari -4,946, sedangkan nilai maksimum LNBTD sebesar -2,8332 mencerminkan nilai dari PT Indospring Tbk hal ini membuktikan bahwa PT Indospring Tbk melakukan manajemen laba untuk menghindari kerugian karna nilainya melewati batas dari -4,946. Selanjutnya mean manajemen laba selama periode penelitian 2013 sampai dengan 2015 menunjukkan nilai 2,1370 dengan standar deviasi 4,34515 dimana hasil tersebut menunjukkan nilai standar deviasi lebih besar dibanding dengan rata-rata majemen laba, hal tersebut menunjukkan bahwa variabel manajemen laba mengindikasikan hasil yang kurang baik karena standar deviasi mencerminkan penyimpangan dari data variabel cukup tinggi

4 42 karena lebih besar dari nilai rata-rata. Selanjutnya mean LPBTD selama periode pengamatan 2013 s.d ,41573 dengan standar deviasi 1, , mean LNBTD sebesar -4,94645 dengan standar deviasi 1, C. Uji Asumsi dan Kualitas Instrumen Penelitian 1. Uji Normalitas Uji normalitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak. Test statistik yang digunakan antara lain : analisis grafik histogram, normal probability plots dan kolmogorof smirnov test. Gambar 4.1 Grafik Histogram Sumber : Data penelitian yang diolah menggunakan SPSS 23 Berdasarkan tampilan diatas, grafik histogram memberikan pola distribusi yang melenceng ke kanan yang artinya data terdistribusi normal.

5 43 Gambar 4.2 Normal P-Plot Sumber : Data penelitian yang diolah menggunakan SPSS 23 Uji normalitas juga dapat diuji dengan P-Plot. Pada gambar P-Plot terlihat titik-titik mengikuti dan mendekati garis diagonalnya sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Tabel 4.3 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 33 Normal Parameters a,b Mean, Std. Deviation 3, Most Extreme Differences Absolute,091 Positive,091 Negative -,078 Test Statistic,091 Asymp. Sig. (2-tailed),200 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Data penelitian yang diolah menggunakan SPSS 23

6 44 Selanjutnya adalah menguji normalitas dengan Kolmogorov- Smirnov Test. Berdasarkan uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov Test diperoleh nilai 0,091 dan asymp. Sig sebesar 0,200 lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan data terdistribusi normal. 2. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat interkorelasi sempurna antara variabel-variabel independen yang digunakan dalam penelitian. Uji ini dilakukan dengan Tolerance Value dan Variance Inflation Factor (VIF). Agar tidak terjadi multikolinearitas, batas tolerance value > 0,1 dan VIF < 10. Adapun hasil multikolinearitas dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) 8,351 3,006 2,778,009 LPBTD -,412,417 -,163 -,988,331,951 1,052 LNBTD 1,624,550,486 2,951,006,951 1,052 Sumber : Data penelitian yang diolah dari SPSS 23 Berdasarkan Tabel 4.4 diatas, tolerance value > 0,1 dan VIF < 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua varibel independen tersebut

7 45 tidak terdapat hubungan multikolinearitas dan dapat digunakan untuk mendeteksi adanya manajemen laba selama periode pengamatan. 3. Uji Autokorelasi Autokorelasi menunjukkan adanya korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Untuk mengetahui adanya autokorelasi dalam suatu model regresi, dilakukan pengujian Durbin-Watson (DW) dengan ketentuan dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi Model R R Square Model Summary b Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1,477 a,227,176 3, ,151 a. Predictors: (Constant), LNBTD, LPBTD b. Dependent Variable: MLA Sumber : Data penelitian yang diolah menggunakan SPSS 23 Berdasarkan hasil diatas nilai Dw (1,151) sedangkan menurut tabel Dw nilai Dl (1,3212) serta nilai Du (1,5770). Nilai tersebut menunjukkan bahwa nilai 0 < Dw (1,151) < Dl (1,3212) maka dapat disimpulkan tidak terjadi gejala autokorelasi. 4. Uji Heteroskedasitas Uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan varian dan residual satu pengamatan ke pengamatan lain

8 46 dalam model regresi. Terdapat beberapa cara untuk mendeteksi adanya heterokedasitas yang menunjukkan bahwa model penelitian kurang layak. Dalam penelitian ini digunakan diagram titik (scatter plot) yang seharusnya titik-titik tersebut acak agar tidak terdapat heterokedasitas. Berikut adalah hasil uji heterokedasitas penelitian ini. Gambar 4.3 Diagram Scatter Plot Sumber : Data penelitian yang dioleh menggunakan SPSS 23 Dengan melihat grafik scatterplot, terlihat titik-titik menyebar secara acak, serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Maka dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terdapat gejala heterokedasitas pada model regresi yang digunakan. Hasil ini juga

9 47 diperkuat dengan hasil pengujian melalui Uji Glejser. Berikut adalah hasil Uji Glejser. Tabel 4.6 Hasil Uji Glejser Coefficients a Standardized Unstandardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 2,030 1,074 1,890,068 LPBTD -,265,448 -,103 -,591,559 LNBTD,927,555,290 1,669,106 a. Dependent Variable: RES_2 Sumber : Data penelitian yang diolah menggunakan SPSS 23 Berdasarkan pada tabel 4.6 menunjukkan bahwa koefisien parameter untuk semua variabel independen yang digunakan dalam penelitian tidak ada yang signifikan pada tingkat 0,05. Hal ini dapat disimpulkan bahwa dalam persamaan regresi yang digunakan tidak terjadi heterokedasitas. D. Pengujian Hipotesis Dari pengujian asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa data yang ada terdistribusi normal, tidak terdapat hubungan multikolinearitas, tidak terjadi gejala autokorelasi dan tidak terjadi heteroskedasitas sehingga memenuhi persyaratan untuk melakukan analisis regresi berganda. Pengujian hipotesis menggunakan nilai koefisien determinasi (R 2 ), Uji F dan Uji T.

10 48 1. Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen. Nilai yang digunakan adalah Adjusted R Square karena variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini hanya dua buah. Tabel 4.7 Hasil Uji Koefisien Determinasi Variabel X terhadap Variabel Y Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,477 a,227,176 3, a. Predictors: (Constant), LNBTD, LPBTD b. Dependent Variable: MLA Sumber : Data yang diolah menggunakan SPSS 23 Berdasarkan tabel 4.8 diperoleh hasil besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh model persamaan ini adalah sebesar 17,6% dan sisanya 82,4% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model regresi. 2. Uji F Pengujian signifikansi simultan (Uji F) dilakukan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang digunakan dalam model regresi mempunyai pengaruh yang signifikan secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Hasil dapat dilihat pada tabel berikut :

11 49 Tabel 4.8 Hasil Uji F Variabel X terhadap Variabel Y ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 137, ,673 4,413,021 b Residual 466, ,561 Total 604, a. Dependent Variable: MLA b. Predictors: (Constant), LNBTD, LPBTD Sumber : Data penelitian yang diolah menggunakan SPSS 23 Berdasarkan hasil Uji F diatas, diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,021. Apabila nilai signifikansi kurang dari 0,05 maka secara simultan atau secara bersama-sama variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen. 3. Uji T Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan dengan menganggap variabel independen yang lain konstan. Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan t tabel dengan t hitung. Apabila t tabel lebih kecil daripada t hitung maka variabel independen secara individu tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila t tabel lebih besar daripada t hitung maka variabel independen secara individu tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Hasil dapat dilihat pada tabel berikut :

12 50 Model Unstandardized Coefficients Tabel 4.9 Hasil Regresi Uji T Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) 8,351 3,006 2,778,009 LPBTD -,412,417 -,163 -,988,331 LNBTD 1,624,550,486 2,951,006 Sumber : Data penelitian yang diolah menggunakan SPSS 23 t Sig. Berdasarkan hasil perhitungan di atas dapat dilihat bahwa terdapat satu variabel yang tidak berpengaruh positif signifikan terhadap manajemen laba yaitu LPBTD karena memiliki nilai signifikansi yang lebih dari 0,05, maka dapat dikatakan LPBTD tidak berpengaruh signikan terhadap manajemen laba. Sedangkan untuk variabel LNBTD memiliki nilai signifikasi kurang dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa variabel LNBTD berpengaruh positif signifikan terhadap manajemen laba. E. Pembahasan 1. Large Positive Book-Tax Differences (LPBTD) berpengaruh positif terhadap Manajemen Laba Berdasarkan hasil uji regresi ditemukan bahwa variabel LPBTD memiliki t hitung -0,988 sedangkan t tabel sebesar 1,697 dan nilai signifikan sebesar 0,331. Nilai signifikansi pengujian tersebut lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel LPBTD tidak berpengaruh

13 51 positif signifikan terhadap manajemen laba. Maka dapat disimpulkan bahwa perusahaan tidak melakukan penundaan pembayaran pajak untuk periode mendatang. Hal tersebut sependapat dengan penelitian Rima Ayu (2013) yang menyatakan bahwa large negatif book-tax differences tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. Namun hasil ini mendukung penelitian Anna Purwaningsih (2014) yang menyatakan bahwa large positive book-tax differences secara signifikan berpengaruh positif terhadap manajemen laba. 2. Large Negative Book-Tax Differences (LNBTD) berpengaruh positif terhadap Manajemen Laba Berdasarkan hasil uji regresi ditemukan bahwa variabel LNBTD memiliki t hitung 2,951 sedangkan t tabel sebesar 1,697 dan nilai signifikan sebesar 0,006. Nilai signifikansi pengujian tersebut lebih kecil dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel variabel LNBTD berpengaruh secara positif terhadap manajemen laba. Maka dapat disimpulkan beban pajak tangguhan mengakibatkan tingkat laba yang diperoleh menurun dengan demikian perusahaan memiliki peluang yang lebih besar untuk mendapatkan laba yang lebih besar dimasa yang akan datang dan mengurangi besarnya pajak yang dibayarkan. Hal ini sejalan dengan penelitian Anna Purwaningsih (2014) yang menyatakan bahwa large negative book-tax differences secara signifikan berpengaruh positif terhadap manajemen laba. Namun hasil penelitian ini

14 52 tidak sejalan dengan penelitian Rima Ayu (2013) large negatif book-tax differences tidak berpengaruh terhadap manajemen laba.