BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Analisis Statistik Deskriptif Analisis deskriftif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data, analisis ini dilakukan dengan melihat nilai maksimum, minimum, mean, dan standard deviasi suatu data. Jumlah sampel (N) adalah 51 data perusahaan, varibel yang diteliti adalah EP (Earning power), r (Biaya modal ekuitas), dan DA (Manajemen Laba). Tabel 4.1 Analisis Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation EP 51,0173,5792,183526,1646357 r 51 14,1655 5015,0000 963,848042 1296,8242685 DA 51 -,1446,1528,005011,0689725 Valid N (listwise) 51 Sumber : OutputSPSS 19 Dari output statistik deskriptif pada tabel 4.1 di atas diketahui bahwa: 1. Earning Power Variabel pertama yaitu earning power (EP) adalah kemampuan untuk mengetahui efisiensi perusahaan dengan melihat besar kecilnya dalam menghasilkan laba. Nilai minimum earning power sebesar 0,0173 yaitu PT. Darya Varian Laboratoria, Tbk tahun 2011. Nilai Maksimum earning power sebesar 0,5792 yaitu pada PT. Multi Bintang Indonesia, Tbk tahun 2012. 51
52 Nilai mean earning power atau nilai rata-rata sebesar 0,183526 dan nilai standar deviasi earning power sebesar 0,1646357. Dari nilai tersebut dapat dilihat bahwa rata-rata perusahaan yang menjadi sampel penelitian ini memiliki earning power yang rendah karena mendekati nilai minimum. 2. Biaya Modal Ekuitas Variabel penelitian kedua adalah biaya modal ekuitas. Nilai minimum sebesar 14,1655 yaitu pada PT. Unilever Indonesia, Tbk tahun 2011. Nilai maksimum biaya modal ekuitas sebesar 5015,0000 yaitu PT. Darya Varian Laboratoria Tbk tahun 2010. Nilai mean atau nilai rata-rata 963,8480 dan standar deviasi 1296,82426. Dari nilai tersebut dapat dilihat bahwa rata-rata perusahaan yang menjadi sampel penelitian ini memiliki biaya modal ekuitas yang tinggi karena di atas dari nilai minimum. 3. Manajemen Laba Berdasarkan hasil analisis statistik deskriftif, variabel penelitian yang ketiga yaitu manajemen laba. Nilai minimum sebesar -0,1446 yaitu pada PT. Merck Tbk tahun 2010. Perusahaan yang memiliki manajemen laba yang rendah artinya tindakan yang manajemen laba yang dilakukan manajer perusahaan adalah sangat kecil. Nilai maksimum manajemen laba sebesar 0,1528 yaitu pada PT. Kimia Farma, Tbk pada tahun 2011. Manajemen laba yang tinggi artinya tindakan manajemen laba yang dilakukan manajer perusahaan adalah dengan menaikkan laba.
53 Nilai mean atau nilai rata-rata 0,005011 dan standar deviasi 0,00689725. Dari nilai tersebut dapat dilihat bahwa nilai rata-rata perusahaan yang menjadi sampel penelitian ini memiliki manajemen laba rendah karena di bawah dari nilai minimum. B. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas Data Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel independen dan variabel dependen mempunyai distribusi normal atau tidak. Dasar pengambilan keputusannya adalah apabila nilai asymptotic significance lebih dari 0,05, ini berarti nilai residual terdistribusi secara normal (Ghozali,2005). Uji normalitas dilakukan dengan uji statistik Kolmogrov-Smirnov. Tabel 4.2 Uji Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 51 Normal Parameters a,b Mean,0000000 Std. Deviation,06581771 Most Extreme Absolute,087 Differences Positive,087 Negative -,041 Kolmogorov-Smirnov Z,618 Asymp. Sig. (2-tailed),839 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
54 Kriteria pengambilan keputusan yakni jika signifikansi > 0,05, maka data berdistribusi normal. Sebaliknya, jika signifikansi < 0,05 maka data tidak berdistribusi secara normal. Hasil pengujian statistik One Sample Kolmogrov Smirnov pada tabel 4.2 menunjukkan bahwa besarnya Kolmogrov-Smirnov pada Unstandardized Residual sebesar 0,839 > 0,05 ini menunjukkan bahwa data terdistribusi secara normal. 2. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi atau variabel bebas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS. Apabila nilai Variance Inflation Factor (VIF) lebih kecil dari nilai 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas. Tabel 4.3 Hasil Uji Multikorekolinearitas Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1(Constant),026,015 1,700,096 EP -,126,058 -,300-2,169,035,994 1,006 r 1,796E-6,000,034,244,808,994 1,006 a. Dependent Variable: DA
55 Berdasarkan tabel 4.3 di atas angka yang di dapat dalam kolom tolerance menunjukkan bahwa manajemen laba (DA) dengan proksi EP senilai 0,994 lebih besar dari 0,10 dan biaya modal ekuitas senilai 0,994 lebih besar dari 0,10. Sedangkan angka yang di dapat dari kolom VIF untuk manajemen laba (DA) proksi EP senilai 1,006 lebih kecil dari 10, biaya modal ekuitas 1,006 lebih kecil dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel dalam model regresi. 3. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin- Watson (DWTest). Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate Durbin-Watson 1,299 a,089,051,0671749 2,138 a. Predictors: (Constant), r, EP b. Dependent Variable: DA Dari data tabel 4.4 dapat diketahui nilai Durbin-Watson sebesar 2138. Nilai ini kemudian dibandingkan dengan α = 0,05 dengan jumlah sampel (n) sebanyak 51 perusahaan dan jumlah variabel independen 2 (k=2), maka dapat dinilai du = 1,641 dan nilai dl = 1,490.
56 Oleh karena nilai DW 2,138 lebih besar batas atas (du) 1,641 dan kurang dari batas bawah (4-du) 2,359, maka dapat disimpulkan bahwa tidak dapat menolak H0, yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif dan disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi. 4. Uji Heterokedastisitas Pengujian heterokedastisitas ini digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik yaitu homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Penelitian ini menggunakan cara dengan pengujian statistik yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas, pengujian yang dilakukan adalah dengan menggunakan scatterplot. Dengan menggunakan scatterplot, maka titik-titik yang berbentuk harus menyebar secara acak, tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, bila kiondisi ini tepenuhi maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan model regresi layak digunakan. Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan grafik scatterplot ditunjukkan pada gambar 4.1 sebagai berikut:
57 Gambar 4.1 Hasil Uji Heterokedastisitas Dari grafik scatterplot dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai. C. Uji Kelayakan Model 1. Koefisien Determinasi R 2 Koefisien determinasi (R 2 ) digunakan untuk mencari kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai R 2 antara nol dan satu. Semakin mendekati 1 maka nilainya semakin baik yang berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
58 Tabel 4.5 Hasil Uji R 2 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,299 a,089,051,0671749 a. Predictors: (Constant), r, EP b. Dependent Variable: DA Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa angka koefisien determinasi atau adjusted R Square sekitar 0,051 atau (5,1%) artinya adanya pengaruh earrning power dan biaya modal ekuitas terhadap manajemen laba sebesar (5,1%) atau variasi dependen (Manajemen Laba). Sedangkan sisanya yaitu 94,90 diterangkan oleh faktor-faktor lain yang berpengaruh terhadap variabel manajemen laba. Standard Error of the Estimate sebesar 0,0671749, semakin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen. Koefisien relasi (R) pada tabel 4.5 sebesar 0,299 menunjukkan bahwa hubungan antara variabel independen dan dependen adalah kecil karena memiliki nilai koefisien relasi kurang dari 0,05. 2. Uji Serentak dengan F-test Uji F digunakan untuk menganalisis pengaruh independen simultan terhadap variabel dependen.
59 Tabel 4.6 Hasil Uji Statistik F ANOVA b Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression,021 2,011 2,356,106 a Residual,217 48,005 Total,238 50 a. Predictors: (Constant), r, EP b. Dependent Variable: DA Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui hasil uji ANOVA atau uji F dapat dilihat dari nilai F hitung sebesar 2,356 dengan probabilitas sebesar 0,106 lebih besar daripada 0,05, maka model regresi tidak dapat digunakan untuk memprediksi manajemen laba atau dapat dikatakan bahwa earning power dan biaya model ekuitas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. 3. Uji Parsial dengan T-test Jika F-test bertujuan untuk melihat pengaruh variabel independen secara bersama-sama dalam sebuah model terhadap variabel dependennya, maka uji t (T-test) ini bertujuan untuk melihat apakah setiap variabel independen signifikan dalam mempengaruhi variabel dependennya.
60 Tabel 4.7 Hasil Uji Statistik t Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant),026,015 1,700,096 EP -,126,058 -,300-2,169,035 R 1,796E-6,000,034,244,808 a. Dependent Variable: DA Tabel 4.7 menunjukkan bahwa earning power memiliki probabilitas sebesar 0,035 lebih kecil dari signifikan 0,05, dengan hasil yang demikian penelitian ini mendukung hipotesis 1 yang diajukan. Maka dapat disimpulkan bawa terdapat pengaruh signifikan antara eraning power terhadap manajemen laba. Biaya modal ekuitas memiliki probabilitas sebesar 0,808 lebih besar dari nilai signifikan 0,05, dengan demikian hasil ini tidak mendukung hipotesis 2 yang diajukan. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh signifikan antara biaya modal ekuitas dengan manajemen laba. D. Analisis Regresi Dari nilai-nilai koefisien di atas, persamaan regresi pengaruh variabel earning power dan biaya modal ekuitas terhadap manajemen laba adalah: Y = α + β1 x1 + β2 x2 + e DA = 0,026+-0,126EP+-1,796r+e
61 Dari hasil regresi tersebut dapat disimpulkan bahwa : a. Nilai konstanta sebesar 0,026 dapat diartikan bahwa jika EP dan R dianggap konstan, maka Manajemen Laba (Y) akan bernilai 2,6%. b. Koefisien regresi EP (β1) sebesar -0,126 artinya jika Earnng Power (EP) naik satu persen, maka perusahaan manufaktur sektor industri bidang konsumsi di BEI periode 2010 2012 akan mengalami peningkatan sebesar 0,126. c. Koefisien regresi R (β2) sebesar -1,796 artinya jika biaya modal ekuitas naik satu persen, maka perusahaan manufaktur sektor industri bidang konsumsi di BEI periode 2010 2012 akan mengalami peningkatan sebesar 1,796. E. Pembahasan Berdasarkan hasil analisis statistik deskriftif dan pengujian regresi berganda tentang pengaruh earning power dan biaya modal ekuitas terhadap manajemen laba, maka diperoleh hasil sebagai berikut: 1. Pengaruh Earning Power terhadap manajemen laba Dari hasil pengujian secara parsial (individu) diketahui bahwa variabel earning power (EP) berpengaruh positif terhadap manajemen laba karena nilai koefisien earning power -0,126 dan mempunyai t hitung -2,169 dengan taraf signifikansi sebesar 0,035 di bawah signifikansi 0,05. Penelitian ini sependapat dengan Puji pratiwi (2008) bahwa EP berpengaruh terhadap manajemen laba. Akan tetapi pengaruh yang ditemukan cenderung lemah.
62 Hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh Tiona et, al. (2004), yang menemukan bukti kuat adanya praktik manajemen laba. Hal ini ditunjukkan oleh Discreationary Accrual (DA) dari masingmasing perusahaan baik maupun positif. DA positif artinya perusahaan melakukan manajemen laba dengan cara menaikkan laba (income increasing accrual). Adapun DA negatif artinya perusahaan melakukan aktifitas manajemen laba dengan cara menurunkan laba (income decreasing accrual). 2. Pengaruh Biaya Manajemen Laba terhadap manajemen laba Dari hasil pengujian secara parsial (individu) diketahui bahwa variabel biaya modal ekuitas tidak berpengaruh terhadap variabel manajemen laba karena nilai koefisien biaya modal ekuitas -1,796 dan mempunyai t hitung 0,244 dengan taraf signifikasi 0,808 di atas 0,05. Penelitian ini sependapat dengan Kharisma (2006) menunjukkan bahwa praktik menajemen laba yang dilakukan perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Jakarta mempunyai pengaruh negatif yang signifikan terhadap biaya modal ekuitas sedangkan variabel beta saham tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap biaya modal ekuitas. Hasil penelitian manajemen laba terhadap biaya modal ekuitas tidak sesuai dengan teori bahwa perusahaan besar akan lebih mudah memperoleh return dibandingkan dengan perusahana kecil.
63 Perusahaan yang lebih besar memiliki pertumbuhan yang lebih besar dibandingkan dengan perusahaan kecil, sehingga tingkat pengembalian (return) perusahaan besar lebih besar dibandingkan dengan return saham pada perusahaan berskala kecil (Solechan,2009). Tabel 4.8 Ringkasan Hasil Pengujian Hipotesis Kode H1 H2 Hipotesis Earning Power berpengaruh positif terhadap manajemen laba Biaya modal ekuitas tidak berpengaruh terhadap manajemen laba Koef / F Hitung Uji T / Uji F Kesimpu lan Hal -0,126 0,035 Diterima 67 1,796 0,808 Ditolak 67