PREDIKTABILITAS LABA, RELEVANSI NILAI, DAN BEBAN KARYAWAN: STUDI EMPIRIS PADA PERUSAHAAN PUBLIK DI INDONESIA YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2008-2012 Pungky Agusta Departemen Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia, Kampus Baru UI Depok, Depok, 16424, Indonesia E-mail: pungky.agusta@hotmail.com Abstrak Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis apakah beban karyawan memiliki kontribusi pada prediktabilitas pendapatan dan relevansi nilai perusahaan. Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 244 perusahaan dengan total firm-years observation sebanyak 897 pada tahun 2008-2012. Penelitian ini merupakan replikasi dari penelitian Guenther and Schiemann (2011) yang meneliti tentang kontribusi inkremental beban karyawan terhadap prediktabilitas pendapatan dan relevansi nilai di perusahaan-perusahaan yang terdaftar di Inggris, berdasarkan tahun dan industri penelitian. Penelitian ini menunjukkan bahwa beban karyawan memang memiliki kontribusi pada prediktabilitas laba baik berdasarkan tahun maupun industri. Namun, beban karyawan hanya memiliki kontribusi pada relevansi nilai ketika penelitian berdasarkan tahun tidak pada industri. Earnings Predictability, Value Relevance, and Employee Expenses: Empirical Study of Firms Listed in Indonesia Stock Exchange Year 2008-2012 Abstract The purpose of this research is to analyze whether employee expense has a contribution in the earnings predictability and value relevance of firms. The sample for this observation is 244 firms with firm-years observations 897 during year 2008-2012. This is a research replication from Guenther and Schiemann (2011) which examined the incremental contribution of employee expense in firms earnings predictability and value relevance in UK firms, based on industry classification and year. The result from this research shows that employee expense does have an incremental contribution on earnings predictability, both based on industry and year. But, employee expense only has a contribution to value relevance when the research is based on year, not on industry. Keywords: Employee expense, earnings predictability, value relevance.
Pendahuluan Karyawan merupakan salah satu faktor terpenting yang dapat mempengaruhi kinerja perusahaan. Perusahaan kerap mengupayakan berbagai cara untuk menarik dan mempertahankan karyawan yang terampil dan berpengalaman, seperti memberikan kompensasi yang baik, menyediakan lingkungan kerja yang kondusif, dan berbagai tawaran menarik lainnya. Namun, baru ada beberapa penelitian dalam literatur akuntansi keuangan yang mengeksplorasi tentang karyawan. Hal ini patut diperhatikan, mengingat bahwa beban karyawan secara umum merupakan salah satu komponen perhitungan pendapatan (earnings component) terbesar dari laporan laba rugi. Laporan laba rugi merupakan indikator yang paling sederhana untuk melihat kinerja perusahaan dan memberikan prediksi kasar atas kinerja perusahaan tersebut di tahun mendatang. Kinerja keuangan perusahaan sendiri secara garis besar tertuang dalam laporan keuangan perusahaan. Berdasarkan analisis historis atas laporan keuangan perusahaan akan dapat dipahami kekuatan dan kelemahan perusahaan, mengidentifikasi arah dan perkembangan, mengevaluasi efisiensi operasional, dan memahami sifat serta operasi perusahaan (Wignjohartojo, 1995; Puspitaningtyas, 2006, 2011; Weston dan Copeland, 2010). Analisis atas laporan keuangan perusahaan, dalam hal ini bagian laporan laba rugi, dapat bermanfaat untuk mengetahui hubungan informasi akuntansi dan nilai-nilai pasar, dan diharapkan dapat memberikan manfaat bagi investor untuk mengestimasi tingkat return yang diharapkan dan risiko dari investasi saham. Penelitian ini berusaha mencari jawaban atas pertanyaan apakah beban karyawan berpengaruh terhadap kinerja perusahaan di masa depan serta relevansi nilainya, dilihat dari sudut pandang akuntansi keuangan. Hal ini berujung pada dua pendekatan penelitian: memprediksi pendapatan di masa depan dan return saham di masa depan. Sebagai salah satu komponen laporan laba rugi, beban karyawan (employee expense) biasanya memiliki nilai yang cukup besar sehingga memiliki pengaruh cukup signifikan pada keseluruhan laporan laba rugi tersebut. Komponen beban karyawan juga memiliki persistensi yang cukup tinggi, karena tidak mudah bagi perusahaan untuk melakukan perekrutan atau
pemutusan hubungan kerja dengan karyawan, mereka harus melewati prosedur-prosedur hukum dan mematuhi peraturan-peraturan ketenagakerjaan yang berlaku. Karena beban karyawan memiliki nilai yang cukup signifikan dalam komponen pendapatan, maka terdapat kemungkinan bahwa ia memiliki pengaruh ke prediktabilitas laba dan relevansi nilai. Prediktabilitas laba merupakan pengukuran yang penting karena berhubungan dengan seberapa baik laba di periode sebelumnya dapat menjelaskan laba pada masa kini. Sedangkan relevansi nilai penting karena ia dapat menaksir karakteristik angka akuntansi dan hubungannya dengan nilai perusahaan (Barth, 2000). Prediktabilitas laba dan relevansi nilai memiliki hubungan teoritis (Nichols & Wahlen, 2004). Prediktabilitas yang lebih tepat atas laba periode berikutnya dapat mengarah ke prediktabilitas yang lebih tepat atas dividen periode berikutnya, kemudian meningkatkan akurasi perkiraan harga saham karena ia dapat merepresentasikan present value dividen periode mendatang yang diharapkan. Untuk melihat pengaruh beban karyawan dalam komponen pendapatan ke prediktabilitas laba dan relevansi nilai tersebut, digunakan earnings model dan employee model. Komponen earnings model terdiri dari laba sebelum pengeluaran luar biasa (net income) saja, sedangkan employee model terdiri dari net income dan employee expense. Dalam penelitian mereka, Pope dan Wang (2005) menunjukkan bahwa suatu komponen pendapatan dapat memberikan kontribusi untuk penilaian perusahaan hanya jika ia memiliki karakteristik unik yang membedakannya dari komponen lainnya, yaitu berperan sebagai sumber utama modal intelektual (Lev, 2001), memiliki elemen investasi, bernilai signifikan, serta memiliki persistensi tinggi. Beban karyawan memiliki karakteristik yang unik tersebut, sehingga diperkirakan bahwa memasukkan beban komponen beban karyawan (employee model) dalam penilaian perusahaan (earnings model) dapat meningkatkan penilaian prediktabilitas laba dan relevansi nilai perusahaan. Penelitian terkait karyawan di dunia bisnis Indonesia secara umum penting untuk dilakukan, mengingat Indonesia memiliki populasi angkatan kerja yang tinggi. Dengan menganalisis salah satu hal terpenting terkait karyawan dengan kinerja keuangan perusahaan, yaitu beban karyawan, perusahaan-perusahaan maupun investor di Indonesia dapat mengetahui bagaimana beban karyawan berkontribusi dalam memprediksi kinerja perusahaan di masa depan dan relevansi nilai perusahaan.
Tinjauan Teoritis Beban karyawan adalah komponen yang bernilai material dari pendapatan inti (core earnings). Di setiap perusahaan, beban karyawan seringkali menjadi salah satu komponen terbesar dari beban inti. Beban karyawan bernilai hampir sama, jika tidak lebih besar, dari komponen-komponen inti lain seperti beban material, beban energi, dan beban transportasi. Maka dari itu, beban karyawan merupakan sumber daya yang penting dalam menggerakkan kinerja perusahaan. Alasan mengapa beban karyawan memiliki potensi yang tinggi untuk meningkatkan prediktabilitas laba dan relevansi nilai adalah karena beban karyawan memiliki karakteristikkarakteristik unik yang tidak terdapat pada komponen pendapatan lainnya. Pertama, ia berperan sebagai sumber utama modal intelektual (intellectual capital) yang juga menjadikannya sebagai komponen utama aset tak berwujud (intangible asset) (Lev, 2001). Kedua, beban karyawan memiliki elemen investasi yang efektif yang berpotensi menghasilkan laba pada periode-periode berikutnya. Berdasarkan penelitian Ballester et al. (2002) pada perusahaan-perusahaan di Amerika Serikat yang secara sukarela mengungkapkan beban karyawan, ditemukan bahwa sekitar 16% dari beban karyawan dinilai sebagai investasi oleh pasar modal. Namun demikian, beban karyawan tidak dapat dikapitalisasi seperti halnya investasi jangka panjang, karena atribut kontrol pada definisi aset di IAS 38 tidak terpenuhi. Dengan demikian, informasi tentang investasi dalam karyawan hanya terkandung dalam beban karyawan. Ketiga, beban karyawan memiliki nilai yang signifikan (Guenther & Schiemann, 2011). Beban karyawan adalah salah satu komponen pendapatan tunggal terbesar dari laporan laba rugi, sehingga magnitude-nya dalam komponen pendapatan menjadi jauh lebih besar. Dengan ini, sedikit saja terjadi perubahan beban karyawan dapat menimbulkan banyak perubahan dalam posisi pendapatan. Karakteristik keempat adalah tingginya persistensi beban karyawan sebagai komponen laba. Jumlah tenaga kerja di suatu perusahaan, terutama tenaga kerja yang memiliki keterampilan atau pengetahuan khusus, biasanya hanya meningkat perlahan-lahan melalui perekrutan dan pelatihan karyawan.
Singkatnya, beban karyawan merupakan sumber daya perusahaan yang dapat menggerakkan kinerja perusahaan. Ia merupakan investasi tak berwujud (intangible) yang efektif, memiliki magnitude yang besar, dan memiliki persistensi tinggi. Walaupun komponen pendapatan lain juga memiliki beberapa karakteristik ini, tidak ada beban lain yang memiliki kombinasi dari empat karakteristik unik diatas. Prediktabilitas laba adalah kemampuan pendapatan di periode sebelumnya untuk memprediksi pendapatan di periode berikutnya, tercermin dari variansi naik-turunnya pendapatan pada proses pendapatan univariat (univariate earnings process), yang berarti ketika variansi menurun maka prediktabilitas laba meningkat (Lipe, 1990). Berdasarkan kerangka teoritis Financial Accounting Standards Board (FASB) dalam Kazemi et al. (2011), prediktabilitas digambarkan sebagai kualitas informasi yang membantu pengguna laporan keuangan untuk meningkatkan ketepatan prediktabilitas dari hasil di masa lalu atau di masa sekarang. Dalam Manifest of Accounting Theory yang dikeluarkan oleh American Accounting Association (AAA) dalam Kazemi et al. (2011), dijelaskan bahwa kriteria utama dalam prediktabilitas laba adalah informasi profitabilitas. Walaupun komponen pendapatan (beban karyawan) tidak secara langsung dimasukkan dalam perhitungan prediktabilitas laba, beban karyawan memiliki kontribusi dalam pengukurannya. Hal ini karena apabila ada hubungan antara komponen pendapatan dengan subsequent earnings, maka dengan memperhitungkan komponen pendapatan tersebut estimasi atas subsequent earnings perusahaan dapat menjadi lebih akurat (Guenther & Schiemann, 2011). Hubungan tersebut muncul pada komponen pendapatan yang mengandung unsur investasi yang efektif dalam meningkatkan pendapatan di masa mendatang (future profit). Apabila investasi ini tidak dikapitalisasi, maka pengeluaran atas investasi tersebut dapat dikaitkan dengan meningkatnya pendapatan perusahaan di masa depan dan dengan ini meningkatkan prediksi pendapatan dan nilai perusahaan. Pope dan Wang (2005) menunjukkan bahwa dengan memasukkan komponen pendapatan ke dalam formula perkiraan laba, komponen pendapatan tersebut akan berkontribusi pada penilaian prediktabilitas laba. Informasi yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan haruslah informasi yang mempunyai relevansi (Naimah & Utama, 2006). Secara teoritis, relevansi nilai merupakan suatu konsep yang menghubungkan angka-angka akuntansi yang memiliki suatu nilai prediksi yang
berkaitan dengan nilai pasar ekuitas perusahaan. Dengan demikian konsep relevansi nilai ini tidak terlepas dari kriteria relevan standar akuntansi keuangan karena jumlah suatu angka akuntansi akan relevan jika jumlah yang disajikan merefleksikan informasi-informasi yang relevan dengan penilaian suatu perusahaan (Barth, Beaver, & Landsman, 2001). Informasi akuntansi disebut memiliki reliabilitas jika informasi tersebut direpresentasikan sesuai dengan apa yang dikandungnya, dan disebut relevan apabila ia memungkinkan pengguna laporan keuangan (pengambil keputusan) untuk mengambil keputusan yang berbeda setelah mengetahui adanya informasi akuntansi tersebut. Pengukuran ini berbasis pasar (marketbased) karena memperhitungkan reaksi pasar (dalam hal ini stock return) ke angka akuntansi (pendapatan yang dilaporkan). Relevansi nilai informasi akuntansi menekankan pada how accounting information has a value relevant for market participants (investors), sehingga informasi yang terdapat pada nilai-nilai akuntansi pun dikatakan value relevant apabila informasi tersebut memiliki hubungan prediksi dengan nilai pasar ekuitas (harga saham). Relevansi nilai angka akuntansi merupakan konstruk yang didefinisikan sebagai suatu indikasi adanya asosiasi statistis antara informasi laporan keuangan (angka-angka akuntansi) dengan harga atau return saham (Francis dan Schipper 1999). Pengujian relevansi nilai memungkinkan investor dan kreditor mengetahui relevansi dan keandalan informasi akuntansi. Informasi akuntansi diprediksi memiliki nilai relevansi, karena informasi akuntansi secara statistik berhubungan dengan nilai pasar saham (Barth et al., 2001; Kothari, 2001; Beaver, 2002; Puspitaningtyas, 2012). Sama seperti dalam pengukuran prediktabilitas pendapatan, komponen pendapatan (beban karyawan) pun tidak dimasukan dalam formulasi relevansi nilai secara langsung, tetapi memiliki kontribusi dalam pengukurannya. Berbagai studi telah membuktikan bahwa laba akuntansi berhubungan dengan harga saham (Ball dan Brown, 1968; Beaver et al,1979; Lipe 1986; Collins dan Kothari, 1989). Beberapa studi lainnya juga menunjukkan bahwa aktiva dan kewajiban berhubungan dengan harga saham (Landsman, 1986; Amir, 1993; Francis dan Schipper, 1999). Pope & Wang (2005) menganalisis hubungan antara suatu komponen pendapatan dengan valuasi perusahaan. Pope dan Wang (2005) menunjukkan dua cara dasar bagaimana komponen pendapatan dapat berkontribusi pada penilaian perusahaan: (1) dengan memasukkan komponen pendapatan ke dalam rumus penilaian perusahan (firm valuation formula), dan (2) dengan memasukkan
komponen pendapatan ke dalam formula perkiraan laba. Poin pertama menyoroti cara komponen pendapatan menghasilkan peningkatan relevansi nilai sedangkan poin kedua, menunjukkan peran komponen pendapatan dalam meningkatkan prediktabilitas pendapatan. Oleh karena itu, memasukan komponen pendapatan dengan karakteristik yang berbeda akan meningkatkan estimasi pendapatan pada periode berikutnya dan valuasi perusahaan. Telah dijelaskan bahwa beban karyawan memiliki kontribusi dalam prediksi pendapatan perusahaan di periode mendatang. Untuk melihat perbedaan yang ditimbulkan beban karyawan pada prediktabilitas pendapatan, digunakan dua model yaitu earnings model dan employee model. Earnings model merujuk pada pertimbangan pendapatan saja, sedangkan employee model merujuk pada pertimbangan pendapatan dengan beban karyawan. Beban karyawan memiliki kontribusi dalam pengukuran prediktabilitas laba walaupun dalam perhitungannya, komponen pendapatan (beban karyawan) tidak dimasukkan secara langsung. Hal ini karena apabila ada hubungan antara komponen pendapatan dengan subsequent earnings, maka dengan memperhitungkan komponen pendapatan tersebut estimasi atas subsequent earnings perusahaan dapat menjadi lebih akurat (Guenther & Schiemann, 2011). Hubungan tersebut muncul pada komponen pendapatan yang mengandung unsur investasi yang efektif dalam meningkatkan pendapatan di masa mendatang (future profit). Berdasarkan argumentasi tersebut, maka hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah: H1. Beban karyawan memiliki prediktabilitas pendapatan yang lebih tinggi pada employee model dibandingkan dengan earnings model. Selain prediktabilitas laba, telah dijelaskan pula bahwa beban karyawan memiliki kontribusi dalam valuasi perusahaan di periode mendatang. Untuk melihat perbedaan yang ditimbulkan beban karyawan pada relevansi nilai, juga digunakan dua model yaitu earnings model dan employee model. Earnings model merujuk pada relevansi nilai dengan memasukan pertimbangan pendapatan saja, sedangkan employee model merujuk pada relevansi nilai dengan memasukan beban karyawan pada pertimbangannya. Sama seperti dalam pengukuran prediktabilitas pendapatan, komponen pendapatan (beban karyawan) pun tidak dimasukan dalam formulasi relevansi nilai secara langsung, tetapi memiliki kontribusi dalam pengukurannya. Hal ini karena laba akuntansi berhubungan dengan
harga saham, dimana pasar banyak mengandalkan informasi terkait laba akuntansi dalam menilai kinerja perusahaan. Apabila pasar menilai perusahaan tersebut dengan baik, maka akan tercermin dari nilai harga saham perusahaan tersebut. Karena komponen beban karyawan merupakan salah satu komponen paling besar yang menkonstruk laba akuntansi perusahaan, maka terdapat kemungkinan beban karyawan memiliki kontribusi pada valuasi perusahaan. Berdasarkan argumentasi tersebut, maka hipotesis kedua dalam penelitian ini adalah: H2. Beban karyawan memiliki relevansi nilai yang lebih tinggi pada employee model dibandingkan dengan earnings model. Metode Penelitian Hipotesis pertama pada penelitian ini, H1, bertujuan untuk menganalisis apakah beban karyawan memiliki kontribusi dalam melihat laba masa depan perusahaan. Hipotesis berikutnya, H2, bertujuan untuk menganalisis apakah beban karyawan memiliki kontribusi dalam relevansi nilai perusahaan. Untuk menguji hipotesis ini, pertama dianalisis mengenai prediktabilitas laba dan relevansi nilai untuk earnings model dan kemudian untuk employee model. Nilai earnings model dan employee model juga akan dilihat per industri dan per tahun secara spesifik. Kemudian dilakukan one-sided paired t-test atas kedua model tersebut, jika hasil paired t-test dalam perhitungan laba masa depan menunjukan adanya perbedaan signifikan antara employee model dibandingkan earnings model, maka hipotesis H1 dapat dikonfirmasi. Begitu pula jika hasil paried t-test dalam perhitungan relevansi nilai adjusted R 2 lebih tinggi untuk employee model dibandingkan dengan earnings model, maka hipotesis H2 dapat dikonfirmasi. Untuk menguji hipotesis H1 yaitu kontribusi beban karyawan dalam melihat laba masa depan digunakan dua model dibawah ini. Pertama, laba masa depan diukur berdasarkan komponen net income saja. Berikut adalah earnings model untuk melihat apakah laba di periode sebelumnya dapat memberikan prediksi atas laba periode kini.
EBEI j,t = β 0,j + β 1,j EBEI j,t-1 + ε j,t (3.1) Keterangan: EBEI : Net income atau laba sebelum pengeluaran luar biasa 1. Untuk model perbandingannya, laba masa depan kemudian diukur dengan menggunakan employee model, yang memasukan komponen beban karyawan. Berikut adalah employee model untuk memprediksi laba masa depan. EBEI j,t = γ 0,j + γ 1,j EBEI j,t 1 + γ 2,j EMPEXP j,t 1 + ξ j,t.. (3.2) Keterangan: EBEI : Net income atau laba sebelum pengeluaran luar biasa. EMPEXP : Employee expenses atau beban karyawan perusahaan. Perbedaan antara adjusted R 2 model 1 dan model 2 digunakan untuk melihat perbandingan antara kedua model tersebut dalam mempengaruhi laba masa depan. Variabel EBEI dan EMPEXP pada kedua model diskala dengan menggunakan basis per saham. Mengikuti Guenther dan Schiemann (2011), analisis perbandingan adjusted R 2 model 1 dan model 2 juga akan dibagi menjadi analisis per industri dan analisi tahunan. Untuk analisis industri, dibandingkan adjusted R 2 pada earnings model dan employee model di delapan pembagian sektor industri Bursa Efek Indonesia untuk seluruh tahun penelitian. Untuk analisis tahunan, dibandingkan adjusted R 2 pada earnings model dan employee model untuk dalam kurun waktu lima tahun, dari tahun 2008 hingga 2012. Jika adjusted R 2 lebih tinggi secara signifikan pada employee model (3.2) dibandingkan earnings model (3.1), maka terbukti bahwa beban karyawan memiliki kontribusi dalam mempengaruhi laba masa depan dan H1 pun dapat dikonfirmasi. Dalam pengujian hipotesis H2 mengenai pengaruh beban karyawan dalam meningkatkan relevansi nilai, digunakan dua model dibawah ini. Pertama dilihat apakah laba periode sebelumnya dan perubahan laba memiliki pengaruh terhadap relevansi nilai perusahaan. 1 Pada penelitian acuan dari Guenther dan Schiemann (2011) variabel ini menggunakan Earnings Before Extraordinary Expense (EBEI). Namun, pada PSAK 1 (Revisi 2009) extraordinary items tidak diperkenankan lagi adanya penyajian pos-pos penghasilan dan beban sebagai pos luar biasa atau extraordinary items dalam laporan laba rugi komprehensif. Dengan ini, penelitian menggunakan net income atau laba sebelum pengeluaran luar biasa pada laporan keuangan perusahaan di Indonesia untuk variabel EBEI.
Ukuran relevansi nilai adalah adjusted R 2 dari regression of returns (RET) pada pendapatan (EARN) dan perubahan pendapatan (ΔEARN) (Bushman, Chen, Engel, & Smith, 2004; Collins, Maydew, & Weiss, 1997; Francis et al., 2004; Francis & Schipper, 1999). RET diukur sebagai return saham selama 15 bulan yang berakhir tiga bulan setelah akhir tahun fiskal. EARN diukur sebagai earnings before extraordinary items dan diskala dengan nilai pasar perusahaan pada awal tahun fiskal. Serupa dengan model Francis et al. (2004), earnings model dari relevansi nilai pada penelitian ini adalah sebagai berikut. RET j,t = δ 0,j + δ 1,j EARN j,t 1 + δ 2,j ΔEARN j,t + ρ j,t.. (3.3) Keterangan: RET : Stock return saham perusahaan j selama 15 bulan yang berakhir tiga bulan setelah akhir tahun fiskal t. EARN : Net income atau laba sebelum pengeluaran luar biasa. ΔEARN : Perubahan pada net income perusahaan. Setelah mengukur relevansi nilai perusahaan berdasarkan laba periode sebelumnya dan perubahan laba tersebut, dimasukan beban karyawan dalam model 4 agar dapat diketahui bagaimana pengaruh beban karyawan tersebut pada relevansi nilai perusahaan. Mengikuti pendekatan Chen dan Wang (2004), beban karyawan atau employee expenses (EMP) periode t-1 dan perubahan employee expenses (ΔEMP) ditambahkan dalam model berikut ini. RET j,t = φ 0,j + φ 1,j EARN j,t 1 + φ 2,j ΔEARN j,t + φ 3,j EMP j,t 1 + φ 4,j ΔEMP j,t + ξ j,t... (3.4) Keterangan: RET : Stock return saham perusahaan j selama 15 bulan yang berakhir tiga bulan setelah akhir tahun fiskal t. EARN : Net income atau laba sebelum pengeluaran luar biasa. ΔEARN : Perubahan pada net income perusahaan. EMP : Employee expense atau beban karyawan perusahaan. ΔEMP : Perubahan employee expense atau beban karyawan perusahaan. Perbedaan antara adjusted R 2 model 3 dan model 4 digunakan untuk melihat perbandingan antara kedua model tersebut dalam mengukur relevansi nilai. Variabel EARN dan EMP pada
kedua model diskala dengan nilai pasar (market value) perusahaan pada pada awal tahun fiskal. Analisis perbandingan adjusted R 2 model 3 dan model 4 juga akan dibagi menjadi analisis per industri dan analisi tahunan. Untuk analisis industri, dibandingkan adjusted R 2 pada earnings model dan employee model di delapan pembagian sektor industri Bursa Efek Indonesia untuk seluruh tahun penelitian. Untuk analisis tahunan, dibandingkan adjusted R 2 pada earnings model dan employee model untuk dalam kurun waktu lima tahun, dari tahun 2008 hingga 2012. Jika adjusted R 2 lebih tinggi secara signifikan pada employee model (3.3) dibandingkan earnings model (3.4), maka terbukti bahwa beban karyawan memiliki kontribusi dalam melihat relevansi nilai dan H2 pun dapat dikonfirmasi. Dalam melihat adjusted R 2, penelitian acuan oleh Guenther dan Schiemann (2011) melakukan rolling time-window selama periode t-10 pada setiap sampel perusahaan penelitian untuk mengetahui rata-rata adjusted R 2 per perusahaan, yang akan digunakan untuk membandingkan antara kontribusi earnings model dengan employee model pada prediktabilitas laba dan relevansi nilai. Namun, karena penggunaan rolling time-window tersebut digunakan pada penelitian ini maka perusahaan yang memenuhi kriteria kelengkapan data akan menjadi jauh lebih sedikit, sehingga perhitungan menggunakan rolling time-window tersebut tidak dilakukan pada penelitian ini. Penelitian ini menggunakan sampel perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dari periode 2008-2012. Namun karena ada beberapa variabel yang dihitung dengan menggunakan periode t-1, maka data perusahaan yang digunakan yaitu dari tahun 2007-2012. Data-data laporan keuangan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Worldscope, sedangkan data harga saham diperoleh dari Thomson Reuters Datastream. Pengambilan sampel penelitian dilakukan dengan metode purposive sampling, yang artinya sampel dipilih secara sengaja berdasarkan kriteria tertentu. Adapun kriteria untuk pemilihan sampel yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. Perusahaan publik tercatat di BEI pada tahun 2007 hingga 2012 dengan data keuangan yang lengkap pada tiap tahunnya. 2. Tidak termasuk perusahaan dalam jasa keuangan dan investasi. 3. Nilai ekuitas perusahaan tidak negatif.
Metode analisis yang dipakai dalam penelitian ini yaitu uji outlier, uji analisis deskriptif, uji asumsi klasik, dan pengujian statistika. Hasil Penelitian Jumlah sampel perusahaan yang digunakan pada model penelitian ini yaitu 244 perusahaan dan jumlah observasi yang digunakan yaitu 897 firm-years observations. Untuk melihat kewajaran dan karakteristik data-data yang digunakan dalam penelitian ini, serta menjelaskan penyebaran data dari variabel-variabel penelitian maka dapat dilihat melalui statistik deskriptif. Statistik deskriptif untuk total sampel pada model 1 dan model 2 dapat dilihat melalui tabel 1. Statistik deskriptif untuk total sampel pada model 3 dan model 4 disajikan pada tabel 2. Tabel 1. Statistik Deskriptif Model 1 dan Model 2 Variabel N Rerata Standar Deviasi Minimum Maksimum EBEI 897 404,315 1.880,290 0,114 2.4073,944 EBEI t-1 897 343,692 1.627,546 0,043 2.4073,944 EMPEXP t-1 897 209,939 725,768 0,087 7.751,685 EBEI: Net Income perusahaan pada periode t. EBEI t-1 : Net Income perusahaan pada periode t-1. EMPEXP t-1 : Employee expense atau beban karyawan perusahaan pada periode t-1. Tabel 2. Statistik Deskriptif Model 3 dan Model 4 (Sebelum Winsorize) Variabel N Rerata Standar Deviasi Minimum Maksimum RET 897 0,106 0,299-0,791 3 EARN t-1 897 0,180 0,490 0,000 9 ΔEARN 897 1,629 12,447-0,998 320,511 EMP t-1 897 0,236 0,494 0,001 9,645 ΔEMP 897 0,257 1,656-0,982 27,052 RET: Stock return saham perusahaan selama 15 bulan yang berakhir tiga bulan setelah akhir tahun fiskal t. EARN t-1 : Net income perusahaan pada periode t-1. ΔEARN: Perubahan pada net income perusahaan. EMP t-1 : Employee expense atau beban karyawan perusahaan pada periode t. ΔEMP: Perubahan pada employee expense atau beban karyawan perusahaan. Setelah model penelitian memenuhi kriteria uji asumsi klasik, yaitu BLUE (Best, Linear, Unbiased, Estimator), maka tahap selanjutnya yaitu melihat apakah model penelitian ini telah sesuai dengan kriteria model ekonometrika yang baik yaitu dengan pengujian signifikansi
global (F-stat), signifikansi parsial (t-stat), dan R 2. Ringkasan hasil regresi untuk model 1 dan model 2 dapat dilihat pada tabel 3 dan 4. Pengujian signifikansi global dilakukan untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh seluruh variabel terhadap variabel dependennya yaitu prediktabilitas laba. Untuk menguji signifikansi global digunakan p-value (probability value) dengan tingkat signifikansi sebesar alpha yaitu 5% one tailed. Model 1 dan model 2 memiliki probabilitas F-stat bernilai 0,000, dapat dilihat pada tabel 3 dan 4. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa seluruh variabel dalam model 1 dan model 2 memiliki pengaruh signifikan terhadap laba masa depan. Pengujian R 2 dilakukan untuk mengetahui seberapa besar perubahan variabel independen dapat menjelaskan perubahan variabel dependen dalam suatu model. Dapat diartikan bahwa perubahan variabel independen pada model 1 (net income periode t-1) dan variabel independen pada model 2 (net income periode t-1 dan beban karyawan periode t-1) dapat menjelaskan perubahan variabel dependen (net income periode t) sebesar 96,4% dan 96,5%. Pengujian signifikansi parsial digunakan untuk melihat signifikansi masing-masing variabel independen terhadap laba masa depan. Pengujian dilakukan dengan melihat p-value pada variabel EBEI j,t-1 dan koefisien variabel EBEI j,t-1 pada model 1. Hasil pengujian menunjukkan bahwa net income periode t-1 dan beban karyawan periode t-1 memiliki pengaruh signifikan terhadap laba masa depan. Pengujian pada model 2 dilakukan dengan melihat p-value pada variabel EBEI j,t-1 dan EMPEXP t-1 serta koefisien variabel EBEI j,t-1 dan EMPEXP t-1. Dari hasil regresi model 2 dapat diketahui bahwa kedua variabel independen tersebut memiliki pengaruh signifikan terhadap laba masa depan. Tabel 3. Hasil Regresi Model 1: EBEI j,t = β 0,j + β 1,j EBEI j,t-1 + ε j,t Variabel Prediksi Koefisien t-statistik P-value EBEI j,t-1 + 0,216 4,03 0,000*** R 2 (model fixed effect) 0,964 F-statistik 12.067,975 P-value 0,000*** EBEI j,t : Net Income perusahaan j pada periode t. EBEI j,t-1 : Net Income perusahaan j pada periode t-1. *** p < 0,01 ** p < 0,05 * p < 0,1
Tabel 4. Hasil Regresi Model 2: EBEI j,t = γ 0,j + γ 1,j EBEI j,t 1 + γ 2,j EMPEXP j,t 1 + ξ j,t Variabel Prediksi Koefisien t-statistik P-value EBEI j,t-1 + 0,206 3,870 0,000*** EMPEXP j,t-1 + 0,502 2,390 0,000*** R 2 (model fixed effect) 0,965 F-statistik 12.387,105 P-value 0,000*** EBEI j,t : Net Income perusahaan j pada periode t. EBEI j,t-1 : Net Income perusahaan j pada periode t-1. EMPEXP j,t-1 : Employee expense atau beban karyawan perusahaan j pada periode t-1. *** p < 0,01 ** p < 0,05 * p < 0,1 Dilihat dari perbandingan R 2 antara model 1 dan model 2, dapat dilihat bahwa model 2 (employee model) dapat lebih menjelaskan laba masa depan dibandingkan model 1 (earnings model). Untuk melihat signifikansi perbedaan tersebut, mengikuti penelitian Guenther dan Schiemann (2011), dilakukan one-sided paired t-test atas adjusted R 2 kedua model, berdasarkan industri dan berdasarkan tahun. Hasil dari paired t-test berdasarkan industri dan hasil dari paired t-test berdasarkan tahun menujukan adanya perbedaan signifikan antara earnings model dengan employee model terhadap laba masa depan. Dengan demikian, hipotesis pertama penelitian ini dapat diterima berdasarkan industri dan tahun. Ringkasan hasil paired t-test berdasarkan industri dapat dilihat pada tabel 5 dan hasil paired t-test berdasarkan tahun dapat dilihat pada tabel 6. Tabel 5. Hasil Paired t-test Model 1 dan Model 2 berdasarkan Industri Industri Observasi Adjusted R 2 Model 1 Model 2 Aneka Industri 89 0,563 0,577 Industri Barang Konsumsi 117 0,914 0,939 Industri Dasar dan Kimia 171 0,351 0,526 Infrastruktur, Utilitas dan Transportasi 59 0,209 0,359 Perdagangan, Jasa dan Investasi 228 0,749 0,776 Pertambangan 55 0,702 0,702 Pertanian 35 0,892 0,894 Properti, Real Estate dan Konstruksi Bangunan 143 0,622 0,622 Jumlah Sampel 897 0,951 0,952 p-value 0,041** Signifikansi perbedaan adjusted R 2 Model 1 dan Model 2 didasarkan pada p-value hasil paired t-test. *** p < 0,01 ** p < 0,05 * p < 0,1
Tabel 6. Hasil Paired t-test Model 1 dan Model 2 berdasarkan Tahun Industri Observasi Adjusted R 2 Model 1 Model 2 2008 143 0,884 0,929 2009 146 0,975 0,981 2010 192 0,950 0,951 2011 200 0,933 0,952 2012 216 0,900 0,899 Jumlah Sampel 897 0,951 0,952 p-value 0, 084* Signifikansi perbedaan adjusted R 2 Model 1 dan Model 2 didasarkan pada p-value hasil paired t-test. *** p < 0,01 ** p < 0,05 * p < 0,1 Setelah model penelitian 3 dan 4 telah memenuhi kriteria uji asumsi klasik, yaitu BLUE (Best, Linear, Unbiased, Estimator). Selanjutnya model penelitian ini akan diuji apakah telah sesuai dengan kriteria model ekonometrika yang baik yaitu dengan pengujian signifikansi global (Fstat), signifikansi parsial (t-stat), dan R 2. Ringkasan hasil regresi untuk model 3 dan 4 dapat dilihat pada tabel 7 dan 8. Pengujian signifikansi global dilakukan untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh seluruh variabel terhadap variabel dependennya yaitu relevansi nilai. Untuk menguji signifikansi global digunakan p-value (probability value) dengan tingkat signifikansi sebesar alpha yaitu 5% one tailed. Pada model 3 p-value F-stat bernilai 0,000 dan pada model 4 p- value F-stat bernilai 0,000 sehingga dapat dikatakan seluruh variabel independen dalam model 3 dan 4 memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependennya yaitu return saham. Pengujian R 2 dilakukan untuk mengetahui seberapa besar perubahan variabel independen dapat menjelaskan perubahan variabel dependen dalam suatu model. Pada model 3, nilai R 2 adalah sebesar 0,210 atau bernilai 21% dan sebesar 0,215 atau 21,5% pada model 4. Dengan demikian dapat diartikan bahwa perubahan variabel independen pada model 3 dapat menjelaskan perubahan variabel dependen yaitu return saham sebesar 21%. Sedangkan perubahan variabel independen pada model 4 dapat menjelaskan perubahan variabel dependen yaitu return saham sebesar 21,5%.
Pengujian signifikansi parsial digunakan untuk melihat signifikansi masing-masing variabel independen terhadap relevansi nilai. Hasil pengujian model 3 menunjukkan bahwa net income periode t-1 dan perubahan net income memiliki pengaruh signifikan terhadap relevansi nilai. Dari hasil pengujian model 4 dapat diketahui bahwa net income periode t-1, perubahan net income, dan perubahan beban karyawan yang memiliki pengaruh signifikan terhadap relevansi nilai, sedangkan beban karyawan periode t-1 tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap relevansi nilai. Tabel 7. Hasil Regresi Model 3: RET j,t = δ 0,j + δ 1,j EARN j,t 1 + δ 2,j ΔEARN j,t + ρ j,t Variabel Prediksi Koefisien t-statistik P-value EARN t-1 + 0,094 6,25 0,000*** ΔEARN + 0,128 7,54 0,000*** R 2 (model Pooled Least Square) 0,210 F-statistik 119,075 P-value 0,000* RET: Stock return saham perusahaan j selama 15 bulan yang berakhir tiga bulan setelah akhir tahun fiskal t. EARN t-1 : Net income perusahaan j pada periode t-1. ΔEARN: Perubahan pada net income perusahaan j. EMP t-1 : Employee expense atau beban karyawan perusahaan j pada periode t. ΔEMP: Perubahan pada employee expense atau beban karyawan perusahaan j. *** p < 0,01 ** p < 0,05 * p < 0,1 Tabel 8. Hasil Regresi Model 4: RET j,t = φ 0,j + φ 1,j EARN j,t 1 + φ 2,j ΔEARN j,t + φ 3,j EMP j,t 1 + φ 4,j ΔEMP j,t + ξ j,t Variabel Prediksi Koefisien t-statistik P-value EARN t-1 + 0, 095 3,830 0,000*** ΔEARN + 0, 122 4,165 0,000*** EMP t-1 + 0, 002 0,130 0,398 ΔEMP + 0,023 1,100 0,014* R 2 (model Pooled Least Square) 0,215 F-statistik 122,790 P-value 0,000*** RET: Stock return saham perusahaan j selama 15 bulan yang berakhir tiga bulan setelah akhir tahun fiskal t. EARN t-1 : Net income perusahaan j pada periode t-1. ΔEARN: Perubahan pada net income perusahaan j. EMP t-1 : Employee expense atau beban karyawan perusahaan j pada periode t. ΔEMP: Perubahan pada employee expense atau beban karyawan perusahaan j. *** p < 0,01 ** p < 0,05 * p < 0,1 Dilihat dari perbandingan R 2 antara model 3 dan model 4, dapat diketahui bahwa model 4 (employee model) dapat lebih menjelaskan relevansi nilai dibandingkan model 3 (earnings model). Untuk melihat signifikansi perbedaan tersebut, mengikuti penelitian Guenther dan Schiemann (2011), dilakukan one-sided paired t-test atas adjusted R 2 kedua model. Hasil onesided paired t-test antara model 3 dan model 4 ditunjukkan pada tabel 9 dan 10.
Hasil penelitian pada model 3 dan 4 berdasarkan industri menunjukkan bahwa employee model tidak berbeda secara signifikan dibanding earnings model. Jika dilihat per secara keseluruhan, adjusted R 2 lebih tinggi pada employee model dibandingkan earnings model. Namun, perbedaan tersebut tidak signifikan. Hasil tersebut berbeda dengan hasil yang didapatkan Guenther dan Schiemann (2011). Namun, nilai adjusted R 2 pada model 3 dan model 4 paired t-test di setiap tahun penelitian secara konsisten menjukan bahwa model 4 memiliki nilai adjusted R 2 yang lebih tinggi dibandingkan model 4. Perbedaan antara model 3 atau earnings model dengan model 4 atau employee model tersebut signifikan pada alpha 10% (p < 0,1). Hasil penelitian berdasarkan tahun ini sesuai dengan yang ditemukan Guenther dan Schiemann (2011), yang juga menemukan bahwa relevansi nilai pada employee model lebih tinggi secara signifikan dibandingkan earnings model. Hal ini berarti ketika beban karyawan dimasukan dalam perhitungan valuasi perusahaan dapat memberikan kontribusi signifikan pada relevansi nilai perusahaan. Tabel 9. Hasil Paired t-test Model 3 dan Model 4 berdasarkan Industri Industri Observasi Adjusted R 2 Model 3 Model 4 Aneka Industri 89 0,309 0,305 Industri Barang Konsumsi 117 0,236 0,242 Industri Dasar dan Kimia 171 0,277 0,269 Infrastruktur, Utilitas dan Transportasi 59 0,130 0,134 Perdagangan, Jasa dan Investasi 228 0,095 0,093 Pertambangan 55 0,570 0,559 Pertanian 35 0,540 0,553 Properti, Real Estate dan Konstruksi Bangunan 143 0,241 0,262 Jumlah Sampel 897 0,208 0,211 p-value 0,278 Signifikansi perbedaan adjusted R 2 Model 1 dan Model 2 didasarkan pada p-value hasil paired t-test. *** p < 0,01 ** p < 0,05 * p < 0,1 Tabel 10. Hasil Paired t-test Model 3 dan Model 4 berdasarkan Tahun Industri Observasi Adjusted R 2 Model 3 Model 4 2008 143 0,2117 0,2276 2009 146 0,1252 0,181 2010 192 0,2562 0,2618 2011 200 0,2804 0,2892 2012 216 0,1678 0,1672
Tabel 10. Hasil Paired t-test Model 3 dan Model 4 berdasarkan Tahun (lanjutan) Jumlah Sampel 897 0,208 0,2114 p-value 0,082* Signifikansi perbedaan adjusted R 2 Model 1 dan Model 2 didasarkan pada p-value hasil paired t-test. *** p < 0,01 ** p < 0,05 * p < 0,1 Kesimpulan Beban karyawan memiliki kontribusi dalam laba masa depan. Hasil yang didapat konsisten pada setiap industri dan setiap tahun penelitian. Hal ini dapat mengkonfirmasi pendapat Guenther and Schiemann (2011) bahwa beban karyawan memiliki kontribusi inkremental secara signifikan dalam melihat laba masa depan. Hal ini juga mendukung penelitian Pope dan Wang (2005) yang menunjukkan bahwa komponen pendapatan dapat berkontribusi pada penilaian perusahaan adalah dengan memasukkan komponen pendapatan ke dalam formula perkiraan laba. Beban karyawan memiliki kontribusi dalam relevansi nilai perusahaan hanya pada penelitian yang didasarkan pada tahun, bukan industri. Hal ini tidak dapat sepenuhnya mengkonfirmasi pendapat Guenther and Schiemann (2011) bahwa beban karyawan dari perspektif akuntansi memiliki kontribusi inkremental secara signifikan dalam melihat valuasi perusahaan, baik berdasarkan industri maupun tahun. Namun, hasil penelitian kontribusi beban karyawan dalam relevansi nilai perusahaan berdasarkan tahun tetap dapat mendukung prediksi Barth, Beaver, & Landsman (2001) bahwa informasi akuntansi diprediksi memiliki relevansi nilai karena informasi akuntansi secara statistik berhubungan dengan nilai pasar saham. Saran Penelitian ini hanya mengambil sampel dalam kurun waktu lima tahun, yaitu 2008-2012. Hal ini mungkin mempengaruhi siginfikansi hasil penelitian karena penelitian Guenther and Schiemann (2011) yang menggunakan kurun waktu sebelas tahun (1999-2010) mendapatkan hasil yang jauh lebih signifikan. Pada penelitian selanjutnya, diharapkan sampel periode waktu yang diambil lebih panjang. Akan lebih baik apabila sampel periode waktu penelitian paling tidak selama sepuluh tahun penelitian. Periode waktu penelitian yang lebih lama
tersebut diharapkan dapat meningkatkan signifikansi hasil penelitian terkait beban karyawan pada prediktabilitas laba dan relevansi nilai. Dalam melihat adjusted R 2, penelitian Guenther dan Schiemann (2011) melakukan rolling time-window selama periode t-10. Namun, apabila rolling time-window tersebut digunakan pada penelitian ini perusahaan yang memenuhi kriteria kelengkapan data akan menjadi jauh lebih sedikit. Diharapkan penelitian selanjutnya melakukan rolling time-window paling tidak selama periode t-10 dalam melihat adjusted R 2, seperti yang dilakukan Guenther dan Schiemann (2011). Diperkirakan bahwa perlakuan rolling time-window tersebut berpengaruh pada signifikansi hasil yang didapat, walaupun penggunaan rolling time-window berarti bahwa periode sampel perusahaan yang dibutuhkan menjadi lebih banyak. Penelitian ini hanya memasukkan komponen beban karyawan secara keseluruhan. Beban karyawan tersebut tidak di breakdown menjadi komponen-komponen yang lebih detail yang mencakup keseluruhan beban karyawan tersebut. Apabila memungkinkan, sebaiknya pada penelitian berikutnya komponen beban karyawan di breakdown menjadi komponenkomponen yang lebih detail. Dengan ini dapat dilihat bagian mana dari komponen beban karyawan secara keseluruhan tersebut yang paling memiliki pengaruh terhadap prediktabilitas laba maupun relevansi nilai perusahaan. Daftar Referensi Amir, Eli, & Livne, Gilad (2005). Accounting, valuation and duration of football player contracts. Journal of Business Finance & Accounting, 32, 549 586. Ball, Ray, & Brown, Phillip. (1968). An empirical evaluation of accounting income numbers. Journal of Accounting Research, Autumn, 159 78. Barth, Mary E., Beaver, William H., & Landsman, Wayne R. (2001). The relevance of the value relevance literature for financial accounting standard setting: Another view. Journal of Accounting and Economics, 31, 77 104. Beaver, William H. (2002). Perspective on Recent Capital Market Research. The Accounting Review, 77, 453-474. Collins, Daniel W., Maydew, Edward L., & Weiss, Ira S. (1997). Changes in the valuerelevance of earnings and book values over the past forty years. Journal of Accounting and Economics, 24, 39 67.
Francis, Jennifer, LaFond, Ryan, Olsson, Per M., & Schipper, Katherine (2004). Costs of equity and earnings attributes. Accounting Review, 79, 967 1010. Francis, Jennifer, & Schipper, Katherine (1999). Have financial statements lost their relevance? Journal of Accounting Research, 37, 319 352. Guenther, Thomas, & Schiemann, Frank (2011). Earnings Predictability, Value Relevance, and Employee Expenses. The International Journal of Accounting, 48, 149 172. Ikatan Akuntansi Indonesia (IAI). (2009). Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan. Jakarta : Salemba Empat. International Accounting Standard Board. (2012). International Accounting Standards.. Lipe, Robert (1990). The relation between stock returns and accounting earnings given alternative information. Accounting Review, 65, 49 71. Lipe, Robert (1986). The information contained in the components of earnings. Journal of Accounting Research, Supplement 1986, 37 64. Nachrowi, D. N., & Usman, H. (2006). Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI. Naimah, Zahroh & Utama, Siddharta (2006). Pengaruh ukuran perusahaan, pertumbuhan, dan profitabilitas perusahaan terhadap koefisien respon laba dan koefisien respon nilai buku ekuitas: Studi pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Jakarta. Simposium Nasional Akuntansi 9 Padang. Nichols, D. Craig, & Wahlen, James M. (2004). How do earnings numbers relate to stock returns? A review of classic accounting research with updated evidence. Accounting Horizons, 18, 263 286. Penman, Stephen H. (2009). Accounting for intangible assets: There is also an income statement. Abacus, 45, 358 371. Pope, Peter F., & Wang, Pengguo (2005). Earnings components, accounting bias and equity valuation. Review of Accounting Studies, 10, 387 407. Puspitaningtyas, Zarah. (2006). Pengaruh variabel akuntansi terhadap risiko sistematis saham perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Tesis. Program Pasca Sarjana Universitas Airlangga Surabaya. Puspitaningtyas, Z. (2011). Pembentukan model prediksi risiko investasi saham berdasarkan decision usefulness approach of accounting information. Prosiding Seminar Nasional dan Call for Paper 2011: Kajian Penelitian Aktual Guna Pengembangan Teori Baru Bidang Ekonomi dan Bisnis 43 58.