PENGARUH ADOPSI IFRS DAN RISIKO LITIGASI TERHADAP ...repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/38578/1/DESI... · FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF

i

PENGARUH ADOPSI IFRS DAN RISIKO LITIGASI TERHADAP

MANAJEMEN LABA DENGAN KUALITAS AUDIT SEBAGAI

VARIABEL MODERASI

Oleh:

Desi Trisnawati

NIM: 1112082000016

JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1437 H/2016 M

ii

PENGARUH ADOPSI IFRS DAN RISIKO LITIGASI TERHADAP

MANAJEMEN LABA DENGAN KUALITAS AUDIT SEBAGAI

VARIABEL MODERASI

Oleh:

Desi Trisnawati

NIM: 1112082000016

JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1437 H/2016 M

iii

iv

v

vi

vii

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I. Identitas Pribadi

Nama : Desi Trisnawati

Jenis Kelamin : Perempuan

Tempat,Tanggal Lahir : Subang, 29 Desember 1993

Agama : Islam

Anak ke- dari : 1 dari 4 bersaudara

Alamat : Pondok Cabe Indah Blok A9 RT 006 RW 09

Tangerang Selatan

No. Ponsel : 085719431417

E-mail : [email protected]

II. Pendidikan Formal

1999 - 2000 : TK Tunas Kejaksaan Agung, Ciputat

2000 - 2006 : SDN Cipayung 1, Ciputat

2006 – 2009 : SMPN 1 Pamulang/ Sekarang SMPN 4 Tangerang

Selatan

2009 – 2012 : SMKN 18 Jakarta

2012 - Sekarang : UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Fakultas Ekonomi

dan Bisnis Jurusan Akuntansi

III. Latar Belakang Orang Tua

Ayah : Suherman

Ibu : Ade Mintarsih

Alamat : Pondok Cabe Indah Blok A9 RT 006 RW 09

Tangerang Selatan

mailto:[email protected]

viii

THE EFFECT OF IFRS ADOPTION AND LITIGATION RISK ON EARNINGS

MANAGEMENT WITH AUDIT QUALITY AS THE MODERATING VARIABLE

ABSTRACT

This research aims to analyze the influence IFRS adoption and litigation risk to earnings

management and the influence audit quality as the moderating variable. This research using

313 manufacturing companies as a sample which are listed at BEI on period 2011-2014 with

purposive sampling method. IFRS adoption and litigation risk as the independent variables,

earnings management as the dependent variable and Audit Quality as the moderating variable.

IFRS adoption proxied by variable dummy, score 1 for company that already used IFRS

and score 0 for other company no used IFRS. Litigation risk measured by component analysis

factor. Earnings management proxied by Discretional Accruals. Audit quality proxied by dummy

variable, score 1 for the Big Four Accountant Public and 0 for non Big Four Accountant Public.

Variables on this research are measured by multiple regression analysis and Moderated

regression Analysis (MRA).

The results show that IFRS adoption and litigation risk have an effect on earnings

management. But Audit quality can’t be a moderating variable in the relation between IFRS

adoption on earnings management or in the relation between litigation risk on earnings

management.

Keyword: earnings management, IFRS adoption, litigation risk, and audit quality

ix

PENGARUH ADOPSI IFRS DAN RISIKO LITIGASI TERHADAP MANAJEMEN

LABA DENGAN KUALITAS AUDIT SEBAGAI VARIABEL MODERASI

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh adopsi IFRS dan risiko litigasi

terhadap manajemen laba dan pengaruh kualitas audit sebagai variabel moderasi. Penelitian ini

menggunakan 313 perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2011-2014 sebagai

sampel dengan metode purposive sampling. Adopsi IFRS dan risiko litigasi ssebagai variabel

independen, manajemen laba sebagai variabel dependen, dan kualitas audit sebagai variabel

moderasi.

Adopsi IFRS diproksikan dengan menggunakan variabel dummy, dimana skor 1 untuk

perusahaan yang menggunakan dan skor 0 untuk perusahaan lain yang tidak menggunakan

IFRS. Risiko litigasi diproksikan menggunakan analisis faktor. Manajemen laba diproksikan

dengan menggunakan Discretional Accruals. Kualitas audit diproksikan dengan menggunakan

variabel dummy, dimana skor 1 untuk KAP Big Four dan 0 untuk KAP non Big Four. Variabel

di penelitian ini diukur menggunakan model regresi berganda dan Moderated Regression

Analysis (MRA).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa adopsi IFRS dan risiko litigasi berpengaruh

terhadap manajemen laba. Sedangkan kualitas audit tidak berhasil memoderasi hubungan antara

adopsi IFRS dengan manajemen laba ataupun hubungan antara risiko litigasi dengan manajemen

laba.

Kata Kunci: manajemen laba, adopsi IFRS, risiko litigasi dan kualitas audit

x

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan bagi Allah SWT karena berkat Rahmat dan Karunia-Nya,

penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Shalawat serta salam semoga senantiasa

tercurahkan kepada Nabi Muhammad SAW, kepada keluarganya, para sahabatnya, hingga

kepada umatnya hingga akhir zaman, amin.

Penulisan skripsi ini diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar

Sarjana pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Judul yang penulis ajukan adalah “Pengaruh Adopsi IFRS dan Risiko Litigasi Terhadap

Manajemen Laba Dengan Kualitas Audit Sebagai Variabel Moderasi”

Dalam penyusunan dan penulisan skripsi ini tidak terlepas dari bantuan, bimbingan serta

dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu dalam kesempatan ini penulis dengan senang hati

menyampaikan terima kasih kepada yang telah membantu baik moril maupun materi kepada:

1. Kedua orang tua tercinta Papah dan Mamah, Terimakasih atas dukungan, doa dan motivasi

dalam bentuk materi, waktu dan cinta kasih yang tidak terbatas.

2. Bapak Dr. Arief Mufraini, Lc.,M.Si selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta.

3. Ibu Yessi Fitri,SE,M.Si.,Ak.,CA selaku Ketua Jurusan Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah

Jakarta.

4. Bapak Hepi Prayudiawan,SE,MM.,Ak.,CA selaku Sekretaris Jurusan Akuntansi UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta.

5. Ibu Reskino,SE.,M.Si.,Ak.,CA selaku dosen Pembimbing Skripsi yang telah bersedia

meluangkan waktu, serta dengan sabar memberikan pengarahan dan bimbingan dalam

penulisan skripsi ini.

6. Seluruh Dosen dan staf karyawan Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang tidak bisa penulis

sebutkan satu per satu.

xi

7. Ketiga adik (Sheny Aprina, Maydila Maharsya, dan Khraitan Safaraz) yang telah menghibur

penulis dengan canda tawa kalian.

8. Aninditia Hardianti, sahabat dari awal sebelum Opak sampai sekarang, selalu sekelas,

mengambil konsentrasi yang sama, sampai ujian kompre pun bersama, yang selalu

mendukung dan memberi semangat dalam bentuk apapun. Kita sukses bersama ya.

9. Sahabat dan keluarga besar di kampus (Muthia, Opi, Laila, Nova, Haifa, Rini, Tasya,

Lidiyna, Tuti, Elsa, Ferina, Nida, Lulu) terima kasih atas kerja sama dan kenangan yang

sudah dibentuk selama ini ya.

10. Teman seperjuangan ketika pembuatan skripsi (Inayah, Dina, Indah, Lia, Hani), terima

kasih atas semua kerja sama dan membantu penulis. Sukses ya para perempuan tangguh

bimbingannya Ibu Reskino.

11. Teman-teman seperjuangan Akuntansi A 2012 dan Forkast Akuntansi 2012. Kalian luar

biasa teman..

Akhir kata dengan tulus hati yang paling dalam penulis berdoa semoga bantuan motivasi

dari semua pihak dibalas berlipat ganda oleh Allah SWT. Penulis sadar bahwa penelitian ini

masih belum sempurna, perlu mendapat saran dan masukan dari para pembaca. Dan penulis

berharap, semoga penelitian ini dapat bermanfaat bagi para pembaca umumnya.

Tangerang Selatan, Juni 2016

Desi Trisnawati

xii

DAFTAR ISI

COVER

COVER DALAM ……………………………………………………………………. ii

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ……………………………………………….. iii

LEMBAR PENGESAHAN UJI KOMPREHENSIF ………………………………... iv

LEMBAR PENGESAHAN UJI SKRIPSI …………………………………………... v

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ………………………………… vi

DAFTAR RIWAYAT HIDUP ………………………………..……………………... vii

ABSTRACT ………………………………..…………………………………………. viii

ABSTRAK ………………………………..…………………………………………... ix

KATA PENGANTAR ………………………………..……………………………… x

DAFTAR ISI ………………………………..……………………………………….. xii

DAFTAR TABEL ………………………………..………………………………….. xiv

DAFTAR GAMBAR ………………………………..……………………………….. xv

DAFTAR LAMPIRAN ………………………………..…………………………….. xvi

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang ……………………………………………………... 1

B. Identifikasi Masalah ……………………………………………….. 11

C. Batasan Masalah …………………………………………………… 12

D. Perumusan Masalah ……………………………………………….. 12

E Tujuan dan Manfaat Penelitian …………………………………….. 12

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. Landasan Teori

1. Teori Agensi …………………………………………………… 14

2. Manajemen Laba ………………………………………………. 17

3. IFRS (International Financial Reporting Standard)…………… 21

4. Risiko Litigasi …………………………………………………. 22

5. Kualitas Audit ………………………………………………….. 23

B. Penelitian Sebelumnya ……………………………………………... 25

C. Kerangka Pemikiran ……………………………………………….. 29

D. Perumusan Hipotesis dan Pengembangan Hipotesis

1. Hubungan Adopsi IFRS dengan Manajemen Laba …………… 31

2. Hubungan Adopsi IFRS dengan Kualitas Audit

terhadap Manajemen Laba …………………………………….. 33

3. Hubungan Risiko Litigasi dengan Manajemen Laba 35

4. Hubungan Risiko Litigasi dengan Kualitas Audit


xiii

BAB III METODE PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian …………………………………………. 38

B. Metode Penentuan Sampel ………………………………………… 38

C. Metode Pengumpulan Data ………………………………………… 39

D. Operasionalisasi Variabel Penelitian

1. Adopsi IFRS …………………………………………………… 39

2. Risiko Litigasi …………………………………………………. 40

3. Kualitas Audit …………………………………………………. 41

4. Manajemen Laba ……………………………………………… 42

E. Metode Analisis Data

1. Analisis Deskriptif …………………………………………….. 45

2. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Multikolonieritas ……………………………………… 45

b. Uji Normalitas ……………………………………………. 46

c. Uji Autokorelasi ………………………………………….. 47

d. Uji Heteroskedastisitas …………………………………… 47

3. Uji Hipotesis

a. Pegujian dengan Analisis Berganda ……………………… 48

b. Moderated Regression Analysis ………………………….. 50

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian ………………………. 54

B. Hasil Uji Analisis Data Penelitian

1. Hasil Uji Analisis Deskriptif ………………………………….. 55

2. Hasil Uji Asumsi Klasik ………………………………………. 56

3. Hasil Uji Hipotesis ……………………………………………. 60

C. Pembahasan

1. Pengaruh Adopsi IFRS terhadap Manajemen Laba …………… 69

2. Interaksi antara Adopsi IFRS dan Kualitas Audit


3. Pengaruh Risiko Litigasi terhadap Manajemen Laba …………. 73

4. Interaksi antara Risiko Litigasi dan Kualitas Audit


BAB V PENUTUP

A. Kesimpulan ………………………………………………………… 77

B. Implikasi ……………………………………………………………. 79

C. Keterbatasan ………………………………………………………... 80

D. Saran ………………………………………………………………... 80

DAFTAR PUSTAKA ………………………………………………………………... 82

LAMPIRAN-LAMPIRAN …………………………………………………………... 87

xiv

DAFTAR TABEL

No. Keterangan Halaman

2.1 Penelitian Sebelumnya 25

3.1 Operasionalisasi Variabel Penelitian 44

4.1 Tahapan Seleksi Sampel Penelitian 54

4.2 Statistik Deskriptif 55

4.3 Hasil Uji Multikolonieritas 58

4.4 Hasil Uji Autokorelasi 59

4.5 Hasil Uji Glejser 60

4.6 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) Variabel Y, X1, dan X2 61

4.7 Hasil Uji Statistik F 61

4.8 Hasil Uji Statistik t 62


4.10 Hasil Uji Statistik F Variabel Y, X1, dan X3 64

4.11 Hasil Uji Statistik t Variabel Y, X1, dan X3 65


4.13 Hasil Uji Statistik F Variabel Y, X2, dan X3 67

4.14 Hasil Uji Statistik t Variabel Y, X2, dan X3 68

xv

DAFTAR GAMBAR


1.1 Roadmap Konvergensi IFRS di Indonesia 3

2.1 Kerangka Pemikiran 29

4.1 Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik P-Plot 56

4.2 Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik Histogram 57

xvi

DAFTAR LAMPIRAN


1. Daftar Nama Perusahaan 88

2. Perhitungan Variabel Independen

2a. Perhitungan Variabel Independen Adopsi IFRS

2b. Perhitungan Variabel Independen Risiko Litigasi

94

99

3. Perhitungan Variabel Dependen 111

4. Perhitungan Variabel Moderasi 132

5. Hasil Pengujian SPSS 138

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Perkembangan dalam bisnis yang semakin pesat, membuat perusahaan

berkeinginan untuk memperluas wilayah bisnis mereka hingga ke luar negeri,

sehingga menuntut perusahaan untuk memahami praktik akuntansi yang

berlaku di tempat perusahaan tersebut berlokasi. Dengan kemajuan dan

kecanggihan teknologi, ada banyak investasi dari berbagai pihak dari seluruh

penjuru dunia yang dapat dengan mudah masuk ke lantai pasar modal dimana

saja. Standar Akuntansi Keuangan yang berlaku di Indonesia perlu

disesuaikan yaitu dengan mengadopsi standar akuntansi keuangan

Internasional. International Financial Reporting Standard (IFRS) saat ini

sedang gencar diterapkan oleh banyak Negara. Tujuannya adalah untuk

menyeragamkan laaporan keuangan agar menjadi lebih universal dan

comparative sehingga dapat dipahami oleh investor dalam negeri maupun

asing (Wijayanti dan Rusiti, 2014).

Penerapan IFRS dalam SAK di Indonesia bisa membantu para akuntan

Indonesia dalam memahami standar keuangan yang digunakan oleh negara-

negara di dunia yang sifatnya sudah internasional. Pada tanggal 1 Januari

2012, Indonesia mengadopsi IFRS hampir secara keseluruhan bersamaan

dengan India dan Malaysia (Kuspratiwi dan Ari, 2014). Pengadopsian standar

akuntansi internasional ke dalam standar akuntansi domestik bertujuan untuk

2

menghasilkan laporan keuangan yang memiliki tingkat kredibilitas tinggi

(Rohaeni dan Titik, 2012).

Tetapi beralihl ke IFRS bukanlah sekedar mengganti angka-angka di

laporan keuangan, tetapi mungkin akan mengubah pola pikir dan cara semua

elemen di dalam perusahaan. International Accounting Standards, yang lebih

dikenal sebagai International Financial Reporting Standards (IFRS),

merupakan standar tunggal pelaporan akuntansi berkualitas tinggi dan

kerangka akuntasi berbasiskan prinsip yang meliputi penilaian profesional

yang kuat dengan pengungkapan yang jelas dan transparan mengenai

substansi transaksi ekonomi, penjelasan hingga mencapai kesimpulan tertentu

dan akuntansi terkait transaksi tersebut. Dengan demikian pengguna laporan

keuangan dapat dengan mudah membandingkan informasi keuangan entitas

antarnegara di berbagai belahan dunia (Lestari, 2012).

Pengadopsian IFRS memberikan tantangan kepada pemakai informasi

keuangan terkait dengan sulitnya pengukuran fair value, hal ini disebabkan

oleh ketidaktersediaannya informasi nilai wajar. Dampak konvergensi

International Financial Reporting Standards (IFRS) bagi perusahaan di

Indonesia sangat beragam tergantung jenis industri, jenis transaksi, elemen

laporan keuangan yang dimiliki dan juga pilihan kebijakan akuntansi. Ada

juga yang membawa dampak perubahan besar sampai harus melakukan

perubahan sistem operasi dan bisnis perusahaan, namun ada juga perubahan

tersebut hanya terkait dengan prosedur akuntansi (Kustina, 2012).

3

Konvergensi IFRS menuntut manajemen untuk mengungkapkan

informasi akuntansi lebih rinci dan detail. Pengungkapan dalam laporan

keuangan harus sejalan dengan informasi yang dipakai untuk pengambilan

keputusan yang diambil oleh manajemen. Tingkat pengungkapan yang lebih

rinci dan detail mendekati pengungkapan penuh (full disclosure) akan

mengurangi tingkat asimetri informasi akuntansi antara manajer dan

pengguna laporan keuangan (Wahidah dan Sri, 2015). Berikut Roadmap

Konvergensi IFRS di Indonesia.

Gambar 1.1

Roadmap konvergensi IFRS di Indonesia

Sumber: Lestari, 2012

Tahap Adopsi

(2008-2010) Tahap Persiapan

Akhir (2011)

Tahap

Implementasi

(2012)

Adopsi

seluruh IFRS

ke PSAK

Persiapan

infrastruktur

yang

diperlukan

Evaluasi dan

kelola

dampak

adopsi

terhadap

PSAK yang

berlaku

Penyelesaian

persiapan

infrastruktur

yang

diperlukan

Penerapan

secara

bertahap

beberapa

PSAK

berbasis IFRS

Penerapan

PSAK

berbasis IFRS

secara

bertahap

Evaluasi

dampak

penerapan

PSAK secara

komprehensi

f

4

IFRS merupakan standar yang menggunakan Principle Based dalam

perlakuan akuntansi. Penggunaan principle based akan mengurangi

kemungkinan munculnya aturan baru yang melengkapi aturan yang sudah

ada. Munculnya aturan-aturan baru akan memberikan kesempatan kepada

manajemen melakukan income smoothing yang memicu munculnya

manajemen laba (Wahidah dan Sri, 2015). Seperti penelitian yang dilakukan

oleh Cang, Yiyun dan Thomas (2014), Rudra dan Bhattacharjee (2012) dan

Senjani (2013) yang mendapatkan hasil penelitian bahwa dengan mengadopsi

IFRS manajemen tetap melakukan praktik manajemen laba bahkan lebih

memudahkan manajemen dalam melakukan manajemen laba.

Dengan kata lain, manajemen dapat dengan mudah memanfaatkan

kelonggaran penggunaan metode dan prosedur akuntansi untuk menaikkan

dan menurunkan manajemen laba. Ini disebut dengan earning management

atau manajemen laba yang merupakan intervensi dari pihak manajemen untuk

mengatur laba (Lukito, 2015). Kebebasan manajemen ini dapat membuat

laporan keuangannya dengan prinsip konservatif ataupun menggunakan

prinsip optimis. Kecurangan manajemen yang terjadi biasanya terjadi pada

laporan keuangan yang menggunakan prinsip optimis karena terkadang

terjadi overstate yang dapat menyesatkan bahkan merugikan pengguna

laporan keuangan (Reskino dan Ressy, 2014).

Jika para pemegang kepentingan seperti kreditor maupun investor

merasa dirugikan atau mulai merasakan dampak dari kerugian atas tindakan

manajemen dalam mengatur laba nya tersebut, maka mereka tidak akan ragu

5

untuk membawanya ke ranah hukum untuk menyelesaikan permasalahan

mereka. Tindakan yang dilakukan oleh pihak yang merasa dirugikan tersebut

akan terus dijalankan bahkan sampai ke meja hijau, jika dari pihak

manajemen tidak mampu bertanggung jawab atas perbuatannya.

Risiko mendapatkan adanya tuntutan litigasi dari pihak eksternal yang

merasa dirugikan disebut risiko litigasi. Risiko litigasi berpotensi

menimbulkan biaya yang cukup tinggi karena berkaitan dengan masalah

hukum (Juanda, 2007). Biaya tersebut bisa berupa pembayaran jasa untuk ahli

hukum yang dapat menemani mereka selama proses hukum berlangsung.

Juanda (2009) menyatakan bahwa risiko litigasi dapat terjadi

dikarenakan kesalahan pelaporan keuangan yang sering terjadi pada

perusahaan yang telah go public dan risiko litigasi juga semakin tinggi di

lingkungan pasar modal yang melakukan penegakan hukum (law

enforcement) yang baik. Di Indonesia, upaya pemerintah untuk melakukan

penegakan hukum dalam bidang pelaporan keuangan perusahaan yang

terdaftar di pasar modal mulai menunjukkan intensitas yang meningkat.

Adanya risiko ini akan berdampak terhadap tindakan manajemen untuk

berusaha mempertahankan laporan keuangan perusahaan tetap terlihat

menarik di mata pihak pengguna laporan seperti investor, agar mereka tetap

berinvestasi di perusahaan tersebut. Maka hasil akhir dari tindakan

manajemen adalah laporan keuangan perusahaan yang dari manajemen laba.

Menurut Halim (2005), Manajemen termotivasi untuk memperlihatkan

kinerja yang baik dalam menghasilkan nilai atau keuntungan maksimal bagi

6

perusahaan sehingga manajemen cenderung memilih dan menerapkan metode

akuntansi yang dapat memberikan informasi laba lebih baik. Adanya asimetri

informasi memungkinkan manajemen untuk melakukan manajemen laba.

Namun menurut Dahlan (2009), Isu mengenai usaha pihak manajemen

menjalankan praktik manajemen laba sebenarnya bukan merupakan isu baru

di bidang akuntansi (sudah ada sejak lama) dahulu disebut perataan

pendapatan. Hal ini disebabkan oleh kepentingan pihak manajemen untuk

memaksimalkan kekayaan. Usaha untuk menyesuaikan pendapatan ini baik

meningkatkan pendapatan ataupun menurunkan pendapatan. Peningkatan

pendapatan antara lain didasari oleh dorongan manajemen untuk

meningkatkan harga saham ataupun mendapatkan bonus. Sementara

penurunan pendapatan antara lain bertujuan untuk menghindari pajak.

Manajemen laba merupakan tindakan oportunistik manajer dalam

mempengaruhi informasi yang disajikan di dalam laporan keuangan dengan

memanfaatkan ketidaktahuan orang lain terhadap informasi yang sebenarnya,

upaya tersebut dilakukan dengan cara memanfaatkan kebebasan untuk

memilih dan mengubah berbagai metode akuntansi untuk satu komponen

tertentu, penggunaan metode akuntansi yang berbeda akan menghasilkan nilai

yang berbeda pula (Sulistyanto, 2008).

Manajemen laba dapat dilakukan dengan dua metode yaitu dengan

pemindahan laba dari periode yang satu ke periode lainnya dan manajemen

laba melalui klasifikasi dengan mengklasifikasikan secara khusus pendapatan

atau beban ke bagian tertentu laporan keuangan (Subramanyam dan John,

7

2013). Manajemen laba yang dilakukan oleh manajemen ini bisa terjadi

karena metode dan standar yang berlaku masih lemah yang memungkinkan

manajemen masih dengan mudah melakukan manajemen laba untuk

kepentingannya sendiri. oleh karena itu dibutuhkan metode dan standar yang

bisa meminimalisir tindakan oportunis yang dilakukan oleh manajemen.

Perusahaan yang melakukan manajemen laba akan mengungkapkan

lebih sedikit informasi dalam laporan keuangan agar tindakannya tidak

mudah terdeteksi. Namun terdapat kemungkinan sebaliknya, jika manajemen

laba dilakukan untuk tujuan mengkomunikasikan informasi dan

meningkatkan nilai perusahaan, maka seharusnya hubungan yang terjadi

adalah positif (Halim, 2005).

Adanya perbedaan informasi antara pihak investor dengan pihak

manajemen ini bisa diatasi dengan keberadaan auditor. Disini auditor akan

memeriksa laporan keuangan yang dibuat oleh manajemen. Hasil dari

pemeriksaan laporan keuangan tersebutlah yang akan digunakan oleh para

investor dalam mengambil keputusan.

Kusharyanti (2003) didalam Miratul (2011) mendefinisikan, auditor

yang berkualitas akan menemukan dan melaporkan pelanggaran yang

terdapat di dalam sistem akuntansi klien. Kemampuan dalam menemukan

salah saji yang material dalam laporan keuangan itu tergantung dari

kompetensi yang dimiliki oleh auditor sedangkan kemauan auditor dalam

melaporkan salah saji tergantung pada independensi auditor.

8

Profesi sebagai akuntan publik adalah profesi dimana seseorang

memegang kepercayaan masyarakat. Masyarakat akan melihat dan

menjadikan hasil dari kinerja akuntan publik berupa laporan audit dalam

pengambilan keputusan. Dengan adanya profesi ini, para pemegang

kepentingan bisa lebih terbantu dalam mengambil keputusan. Oleh karena itu

auditor harus bisa menghasilkan laporan audit yang independen dan tidak

memihak kepada siapa pun.

Kualitas dalam pengauditan juga dinilai memiliki peranan penting

dalam menghasilkan laporan audit yang berkualitas. Laporan auditan yang

baik adalah laporan auditan yang memiliki kualitas audit yang baik yang

informasinya disajikan secara jujur dan apa adanya (Miratul,2011). Kualitas

audit yang baik akan dihasilkan oleh auditor yang berkualitas pula.

Terkadang kualitas auditor sering dikaitkan dengan kantor akuntan

publik yang digunakan oleh perusahaan. Jika reputasi dari kantor akuntan

publik itu sangat baik, maka akan disimpulkan bahwa auditornya pun

memiliki kualitas yang baik dalam menghasilkan laporan yang berkualitas.

Tapi tidak menutup kemungkinan jika kantor akuntan publik yang terkenal

dengan reputasi yang baik terdapat auditor yang tidak berkualitas dalam

menghasilkan laporan auditnya.

Menurut Sari (2015), Klien akan memilih KAP big 4 untuk melakukan

audit, KAP big 4 dan non big 4 berpengaruh terhadap independensi KAP

tersebut dalam melakukan audit sehingga independensi tersebut akan

9

meningkatkan kualitas laporan keuangan independensi tersebut juga

mempengaruhi kualitas audit.

Kredibilitas auditor dalam mendeteksi adanya kecurangan dan

kesalahan dalam pelaporan keuangan sangat diuji. Kualitas audit yang

semakin baik akan dapat meningkatkan kualitas laba dari laporan keuangan

(Miratul, 2011). Sehingga dapat dikatakan bahwa jika hasil dari suatu audit

dinyatakan berkualitas maka akan meningkatan tingkat kulitas laba dari suatu

perusahaan pula.

Dari uraian tersebut, peneliti termotivasi untuk melakukan penelitian ini

karena beberapa hal, pertama adanya beberapa hasil yang tidak konsisten

mengenai pengaruh penerapan IFRS terhadap manajemen laba. Seperti

penelitian yang dilakukan oleh Rohaeni dan Titik (2012) mengenai pengaruh

konvergensi IFRS terhadap Income Smoothing dengan kualitas audit sebagai

variabel moderasi mendapatkan hasil bahwa penerapan IFRS berpengaruh

negatif terhadap income smoothing, sehingga penelitian ini menyatakan

bahwa perusahaan lebih sedikit melakukan Income Smoothing, dan penelitian

lainnya seperti yang dilakukan oleh Cang, Yiyun dan Thomas (2014) yang

hasilnya menyatakan bahwa mereka menemukan adanya kesempatan untuk

para manajer melakukan manajemen laba ketika pengadopsian IFRS.

Hasil penelitian mereka berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh

Limanto dan Zaenal (2014) dengan judul penelitian “Do IFRS adoption, firm

size, and firm leverage influence earnings management?”, hasil penelitian

10

mereka menyatakan bahwa pengadopsian IFRS di Indonesia tidak

berpengaruh terhadap manajemen laba.

Kemudian hasil penelitian Pelucio, dkk. (2014) dengan judul penelitian

“The effect of IFRS on earnings management in Brazillian non-financial

public companies”, hasil penelitian mereka menyatakan bahwa peneliti tidak

dapat menemukan bukti bahwa penerapan IFRS bisa meningkatkan

manajemen laba.

Penelitian Limanto dan Zaenal (2014) dan Pelucio, dkk., (2014)

konsisten dengan penelitian milik Santy, Tawakkal, dan Grace (2012) yang

meneliti mengenai pengaruh penerapan IFRS terhadap manajemen laba pada

perusahaan di Indonesia, hasil penelitian mereka juga menyatakan bahwa

penerapan IFRS tidak mempengaruhi manajemen laba, sehingga tidak

menjamin dengan adanya konvergensi IFRS bisa meminimalisir manajemen

laba. Kedua, didalam penelitian ini ditambahkan variabel kualitas audit

sebagai variabel moderasi. Sehingga peneliti melakukan penelitian dengan

judul “Pengaruh Penerapan IFRS dan Risiko Litigasi Terhadap

Manajemen Laba dengan Kualitas Audit sebagai Variabel Moderasi”.

Penelitian ini merujuk dari penelitian sebelumnya yaitu penelitian

Rohaeni dan Titik (2012) yang meneliti mengenai pengaruh konvergensi

IFRS terhadap Income Smoothing dengan kualitas audit sebagai variabel

moderasi. Proksi yang digunakan untuk mengukur kualitas audit adalah

ukuran KAP dan penelitian milik Sari (2015) yang meneliti mengenai

pengaruh risiko litigasi terhadap manajemen laba dengan kualitas audit

11

sebagai manajemen laba. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian

sebelumnya adalah sebagai berikut:

1. Variabel Independen yang digunakan oleh Rohaeni dan Titik (2012)

adalah konvergensi IFRS sedangkan di dalam penelitian ini, peneliti

mennggunakan variabel Penerapan IFRS dan Risiko Litigasi.

2. Variabel Dependen yang digunakan oleh Rohaeni dan Titik (2012) adalah

Income Smoothing sedangkan di dalam peneltitian ini, menggunakan

variabel Manajemen Laba.

3. Dalam penelitian sebelumnya, data yang digunakan dalam penelitian ini

adalah data sekunder yang diperoleh dari Datastream dan Reuters 3000

yang terdapat di Pusat Data dan Bisnis Ekonomi Universitas Indonesia.

Data perataan laba dari datastream, data KAP dari Reuters 3000 dan data

konvergensi IFRS diperoleh dari hasil survey CG Watch tahun 2010.

Sedangkan dalam penelitian ini, penulis mengambil sampel dari laporan

tahunan dan laporan konsolidasi yang sudah di audit pada perusahaan

industri jasa yang listing di BEI pada tahun 2012-2014.

B. Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas, maka penelitian ini mengidentifikasi

beberapa masalah yaitu terjadinya adanya faktor lain yang menimbulkan

perbedaan. Penambahan variabel kualitas audit menjadi variabel moderasi,

karena diduga kualitas audit ini adalah faktor yang mampu memberikan

kekuatan atau bahkan memberikan kelemahan dalam pengaruhnya terhadap

manajemen laba.

12

C. Batasan Masalah

Berdasarkan identifikasi masalah diatas, maka penelitian ini membatasi

masalah hanya untuk manajemen laba mengenai penerapan IFRS dan risiko

litigasi saja.

D. Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang maka rumusan masalah yang hendak ditieliti

dalam penelitian ini antara lain:

1. Apakah adopsi IFRS berpengaruh terhadap manajemen laba?

2. Apakah kualitas audit dapat memoderasi hubungan adopsi IFRS terhadap

manajemen laba?

3. Apakah risiko litigasi berpengaruh terhadap manajemen laba?

4. Apakah kualitas audit dapat memoderasi hubungan risiko litigasi terhadap

manajemen laba?

E. Tujuan dan Manfaat Penelitian

1. Tujuan penelitian

Berdasarkan perumusan masalah diatas, penelitian ini bertujuan untuk

memperoleh bukti empiris tentang:

a. Pengaruh adopsi IFRS terhadap manajemen laba.

b. Moderasi kualitas audit dalam memoderasi pengaruh adopsi IFRS

terhadap manajemen laba.

c. Pengaruh risiko litigasi terhadap manajemen laba.

d. Moderasi kualitas audit dalam memoderasi pengaruh risiko litigasi


13

2. Manfaat Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat antara lain:

1) Mahasiswa, Hasil dari penelitian ini diharapkan bisa menjadi

referensi bagi mahasiswa khususnya di jurusan akuntansi ketika

melakukan penelitian yang sejenis dan bisa memberikan

pengetahuan yang baru.

2) Praktisi, Hasil penelitian ini diharapkan bisa memberikan informasi

akuntansi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi manajemen

laba yang ada di dalam perusahaan.

3) Peneliti berikutnya, Hasil penelitian ini diharapkan bisa bermanfaat

untuk bahan referensi dalam penelitian selanjutnya atau

dikembangkan kembali untuk disesuaikan dengan kondisi yang

berbeda dan lokasi yang mungkin berbeda.

4) Masyarakat, Hasil penelitian ini diharapkan bisa bermanfaat untuk

informasi mengenai faktor yang mampu memepengaruhi manajemen

laba. Sehingga masyarakat juga bisa ikut paham faktor yang bisa

mempengaruhi manajemen laba di dalam suatu perusahaan.

14

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Landasan Teori

1. Teori Agensi

Menurut Raharjo (2007), teori agensi terfokus pada dua individu

yaitu prinsipal dan agen. Prinsipal mendelegasikan responsibility

decision making kepada agen. Baik prinsipal maupun agen diasumsikan

sebagai orangorang ekonomi yang rasional yang sematamata

termotivasi oleh kepentingan pribadi, tapi mereka kesulitan

membedakan penghargaan atas preferensi, kepercayaan dan informasi.

Hak dan kewajiban dari prinsipal dan agen dijelaskan dalam

sebuah perjanjian kerja yang saling menguntungkan bagi keduanya.

Menurut Bastian (2006), teori agensi (agency theory) atau yang

biasa juga disebut contracting theory merupakan salah satu aliran riset

akuntansi terpenting dewasa ini.

Pemikiran bahwa pihak manajemen dapat melakukan tindakan

yang hanya memberikan keuntungan bagi dirinya sendiri didasarkan

pada suatu asumsi yang menyatakan setiap orang mempunyai perilaku

yang mementingkan diri sendiri atau self-interested behaviour.

Keinginan, motivasi dan utilitas yang tidak sama antara manajemen dan

pemegang saham menimbulkan kemungkinan manajemen bertindak

merugikan pemegang saham, antara lain berperilaku tidak etis dan

15

cenderung melakukan kecurangan akuntansi. Konflik keagenan ini

dapat mengakibatkan adanya sifat manajemen melaporkan laba secara

oportunis untuk memaksimumkan kepentingan pribadinya (Rachmawati

dan Hanung, 2007).

Adanya konflik diantara prinsipal dan agen ini dikarenakan adanya

asimetri informasi, dimana adanya informasi yang lebih dimiliki oleh

manajemen dibanding oleh investor. Sehingga hal inilah yang menjadi

suatu dasar permasalahan yang dialami investor dengan manajemen.

Manajemen akan menyembunyikan beberapa informasi, dan

menjaganya dari investor.

Tindakan yang mungkin dilakukan oleh manajemen untuk

memenuhi kepentingan pribadinya tersebut salah satunya adalah

memanipulasi laporan keuangan perusahaan dengan melakukan

manajemen laba agar sesuai dengan harapan investor meskipun tidak

sesuai dengan keadaan sebenarnya. Manajemen akan menyembunyikan

beberapa informasi yang tidak menguntungkan bagi mereka dari

investor. Hal ini bisa menimbulkan kerugian bagi para investor ataupun

kreditor.

Kemudian dengan adanya penerapan standar yang baru yaitu IFRS

memungkinkan pula bagi manajemen untuk melakukan tindakan

manipulasi atau bahkan mungkin dapat menahan manajemen dalam

melakukan manipulasi tersebut sehingga bisa menguntungkan bagi para

investor dan kreditor.

16

Jika konflik antara agen dan prinsipal ini dirasa merugikan pihak

prinsipal, maka tidak akan ragu lagi oleh prinsipal untuk membawa

kasus tersebut ke meja hijau. Oleh karena itu manajemen akan sangat

berhati-hati dalam membuat laporan keuangan. Jika pihak investor atau

kreditor menemukan adanya risiko litigasi yang sedang dihadapi oleh

perusahaan didalam laporan keuangannya, maka manajemen akan

kehilangan kepercayaan dari para investor dan kreditor tersebut.

Asimetri informasi antara prinsipal dengan agen ini yang membuat

para investor akan lebih memeriksa kembali risiko dari perusahaan

yang akan mereka hadapi ketika mereka berinvestasi di perusahaan

tersebut.

Oleh karena itu dengan adanya permintaan informasi keuangan

dari pihak tertentu dan untuk kepentingan tertentu, menjadikan ada nya

hubungan antara satu pihak sebagai penyedia informasi dengan

pengguna informasi. Timbulnya suatu hubungan ini bisa dikategorikan

untuk kepentingan pihak pengguna informasi keuangan yang berperan

sebagai pihak yang memberikan perintah (prinsipal) atas pihak yang

menerima perintah dari principal untuk dijalankan sekaligus

menyediakan informasi (agen) , sehingga teori keagenan lebih cocok

dihubungkan dengan kondisi dimana adanya hubungan antara penyedia

informasi (agen) dengan pengguna informasi (prinsipal).

17

2. Manajemen Laba

Schipper (1989) mendefinisikan manajemen laba sebagai suatu

intervensi yang memiliki tujuan tertentu dalam proses pelaporan

keuangan eksternal demi mendapatkan keuntungan pribadi. Manajemen

laba akan mengakibatkan laba tidak sesuai dengan realitas ekonomi

yang ada sehingga kualitas laba yang dilaporkan menjadi rendah. Laba

yang disajikan mungkin tidak mencerminkan realitas ekonomi, tetapi

lebih karena keinginan manajemen untuk memperlihatkan sedemikian

rupa sehingga kinerjanya dapat terlihat baik.

Menurut Scott (2011) ada beberapa bentuk manajemen laba yang

dapat dilakukan manajer, antara lain :

1. Taking a bath

Taking a bath dilakukan dengan mengakui adanya biaya-biaya pada

periode yang akan datang dan kerugian periode berjalan sehingga

mengharuskan manajemen membebankan perkiraan-perkiraan biaya

mendatang, akibatnya laba periode berikutnya akan lebih tinggi.

2. Income minimization

Dilakukan pada saat perusahaan mengalami tingkat profitabilitas

yang tinggi sehingga jika laba periode mendatang diperkirakan turun

drastis dapat diatasi dengan mengambil laba periode sebelumnya.

18

3. Income maximization

Dilakukan pada saat laba menurun. Tindakan atas income

maximization bertujuan untuk melaporkan net income yang tinggi

untuk tujuan bonus yang lebih besar.

4. Income smoothing

Dilakukan perusahaan dengan cara meratakan laba yang dilaporkan

sehingga dapat mengurangi fluktuasi laba yang terlalu besar karena

pada umumnya investor menyukai laba yang relatif stabil.

Scott (2011) juga menyatakan bahwa “earning management is the

choice by a manager of a accounting policies, or real actions, affecting

earnings so as to achieve some specific objective.” Menurut Scott

(2003) didalam Sari (2015), terdapat dua cara untuk mamahami

manajemen laba. Pertama, sebagai perilaku oportunistik manajemen

untuk memaksimumkan utilitasnya dalam menghadapi kompensasi,

kontrak utang dan biaya politik. Kedua, memandang manajemen laba

dari perspektif kontrak efisien, yaitu manajemen laba memberi manajer

suatu fleksibilitas untuk melindungi diri mereka sendiri dan perusahaan

dalam mengantisipasi kejadian-kejadian yang tak terduga untuk

keuntungan semua pihak yang terlibat dalam kontrak.

Manajemen laba (earning management) dilakukan dengan

mempermainkan komponen-komponen akrual dalam laporan keuangan,

sebab akrual merupakan komponen yang mudah untuk dipermainkan

sesuai dengan keinginan orang yang melakukan pencatatan transaksi

19

dan menyusun laporan keuangan. Alasannya, komponen akrual

merupakan komponen yang tidak memerlukan bukti kas secara fisik

sehingga upaya mempermainkan besar kecilnya komponen akrual tidak

harus disertai dengan kas yang diterima atau dikeluarkan perusahaan

(Sulistyanto, 2008).

Scott (2003) di dalam Sari (2015), menemukan beberapa motivasi

terjadinya manajemen laba, yaitu:

1. Insentif perjanjian

Merupakan perjanjian yang menggunakan angka akuntansi.

Misalnya, perjanjian kompensasi manajer berupa bonus yang

ditentukan berdasarkan laba yang diperoleh. Jika laba yang diperoleh

rendah manajer seringkali bersifat opportunis untuk meningkatkan

labanya ketika memperoleh laba yang rendah agar bonus yang

diterima lebih tinggi.

2. Political motivation

Laba seringkali diturunkan untuk menghindari biaya politik dan

penelitian yang dilakukan badan pemerintah ,misalnya untuk

ketaatan undang-undang anti monopoli dan pepajakan. Selain itu

perusahaan dapat menurunkan laba untuk memperoleh keuntungan

dari pemerintah, misalnya subsidi. Banyak perusahaan memiliki

politik yang terlihat. Terutama untuk perusahaan yang menaungi

hajat hidup banyak orang seperti perusahaan minyak, gas, dll.

20

Beberapa perusahaan melakukan earnings management untuk

mengurangi visibilitasnya.

3. Taxation motivation

Pajak pendapatan mungkin motivasi yang paling nyata dari

manajemen laba. Otoritas perpajakan cenderung memaksakan

peraturan akuntansi mereka dalam menghitung pajak pendapatan,

mengurangi ruang lingkup perusahaan untuk melakukan manuver.

4. Perubahan CEO

Beberapa dari motivasi manajemen laba ada pada saat adanya

perubahan CEO. Hipotesis perencanaan bonus memprediksikan

bahwa pengunduran diri CEO akan beberapa terlibat dalam strategi

maksimalisasi laba untuk meningkatkan bonus mereka.

5. IPO

Perusahaan yang akan melakukan IPO belum memiliki nilai

pasar yang telah terbangun. Dan memungkinkan manajer dari

perusahaan going public akan melakukan manajemen laba untuk

menaikkan harga saham mereka

6. Informasi kepada investor

Manajemen tipikalnya akan memberikan informasi yang terbaik

tentang prospek laba masa depan kepada investor. Dengan

memberikan memberikan estimasi yang baik pada kekuatan laba

maka dapat meningkatkan nilai pasar saham.

21

3. IFRS (International Financial Reporting Standard)

Standar akuntansi adalah regulasi atau aturan yang mengatur

penyusunan laporan keuangan. Sedangkan proses penyusunan atau

formulasi standar akuntansi disebut dengan penetapan standar. Setiap

negara memiliki standar akuntansi nasional untuk negaranya masing-

masing, baik dengan membuat sendiri maupun dengan mengadopsi

standar akuntansi dari Negara lain atau dari standar akuntansi

internasional untuk kemudian dijadikan sebagai standar akuntansi

untuk negaranya (Wahidah dan Sri, 2015).

IFRS merupakan standar akuntansi internasional yang disusun oleh

International Accounting Standards Board (IASB), yang pada awal

terbentuknya bernama International Accounting Standards Committee

(IASC). IASC dibentuk di London, Inggris pada tahun 1973 di saat

sedang terjadi perubahan mendasar pada peraturan berkaitan dengan

akuntansi. (Rohaeni dan Titik, 2012).

International Financial Reporting Standard (IFRS) merupakan

standar pelaporan keuangan yang disusun sebagai solusi dalam

masalah perbedaan standar-standar lokal di berbagai Negara (Senjani,

2013). Standar yang berlaku di beberapa dunia ini bisa membantu

perusahaan yang memiliki anak perusahaan yang tersebar di beberapa

Negara yang berbeda.

Pada tahun 2009, Indonesia belum mewajibkan perusahaan listed

di BEI menggunakan IFRS dan masih mengacu kepada standar

22

akuntansi keuangan nasional. Namun pada tahun 2010 perusahaan

tersebut dianjurkan adopsi IFRS. Dan pada tahun 2012, Dewan

Pengurus Nasional IAI bersama-sama dengan Dewan Konsultatif SAK

dan DSAK merencanakan akan menerapkan standar akuntansi yang

mendekati konvergensi penuh kepada IFRS (Anas, 2012).

4. Risiko Litigasi

Risiko litigasi diartikan sebagai risiko yang melekat pada

perusahaan yang memungkinkan terjadinya ancaman litigasi oleh

pihak-pihak yang berkepentingan dengan perusahaan yang merasa

dirugikan (Juanda, 2009).

Suyud (2004) mengatakan bahwa litigasi merupakan proses

gugatan atas suatu konflik yang diritualisasikan untuk menggantikan

konflik sesungguhnya, dimana para pihak memberikan kepada

seorang pengambil keputusan dua pilihan yang bertentangan.

Risiko litigasi merupakan adanya risiko tuntutan hukum dari

pihak-pihak eksternal yang merasa dirugikan atas penyajian informasi

laporan keuangan yang tidak akurat atau tidak sesuai dengan kondisi

keuangan yang sesungguhnya. Risiko litigasi didasarkan pada

pandangan bahwa investor dan kreditor adalah pihak yang

mendapatkan perlindungan hukum. Investor dan kreditor mempunyai

hak dalam memperjuangkan kepentingannya (Sari, 2015).

Menurut Juanda (2009), Risiko litigasi bisa timbul dari pihak

kreditor maupun investor. Dari sisi kreditor, litigasi dapat timbul

23

karena perusahaan tidak menjalankan operasinya sesuai dengan

kontrak yang telah disepakati. Misalnya ketidakmampuan perusahaan

membayar utang-utang yang telah diberikan kreditor. Risiko litigasi

yang berasal dari kreditor dapat diperoleh dari indikator risiko

ketidakmampuan perusahaan dalam membayar utang jangka pendek

maupun jangka panjang. Dari sisi investor, litigasi dapat timbul karena

pihak perusahaan menjalankan operasi yang akan berakibat pada

kerugian bagi pihak investor yang tercermin dari pergerakan harga dan

volume saham. Misalnya menyembunyikan beberapa informasi

negatif yang seharusnya dilaporkan.

5. Kualitas Audit

Menurut Riyatno (2007), hal yang terkait dengan informasi laba

khususnya dan laporan keuangan pada umumnya yang dilaporkan oleh

perusahaan adalah adanya peran Kantor Akuntan Publik (KAP) atau

auditor eksternal untuk memberikan jasa atestasi atas laporan

keuangan perusahaan. Auditor memberikan opini atas laporan

keuangan perusahaan meliputi kewajaran penyajian laporan keuangan

berdasarkan prinsip-prinsip akuntansi yang berlaku umum. Opini yang

dikeluarkan auditor akan menambah keyakinan pemakai atas informasi

yang disajikan oleh perusahaan.

Fungsi auditor adalah sebagai pihak yang memberikan kepastian

terhadap integritas angka-angka akuntansi yang dihasilkan oleh

teknologi akuntansi auditee dan kemudian angka-angka tersebut

24

digunakan sebagai dasar untuk pembuatan kontrak antara agen dan

prinsipal. Auditing juga berperan penting dalam memonitor kontrak.

Auditor berfungsi melaporkan kontrak yang dilakukan oleh pihak-

pihak tertentu, seperti pelanggaran kontrak utang oleh debitur. Selain

itu, angka-angka laba auditan digunakan juga dalam perencanaan

bonus (Sekar, 2004).

Pada saat sekarang konsep kualitas merupakan suatu kata yang

dipakai secara universal dan telah menjadi penentu dalam keberhasilan

suatu bisnis. Audit merupakan sebuah proses sistematik dengan

memastikan bahwa informasi yang tersaji pada laporan keuangan

mengenai aktivitas operasional perusahaan tersebut benarbenar

objektif, handal dan dapat dipercaya (Wiryadi dan Nurzi, 2013).

Menurut Meutia (2004) didalam Sari (2015) Kualitas audit sering

dikaitkan dengan ukuran auditor dan KAP. Menurut Riyatno (2007),

terdapat beberapa proksi yang lazim digunakan dalam penelitian

mengenai kualitas audit, diantaranya ukuran KAP (brand name

reputation), fee audit yang diterima, dan spesialisasi dalam suatu

industri. Dalam penelitian ini penulis menggunakan ukuran KAP

sebagai alat ukur untuk melihat kualitas audit. Ukuran KAP

menggunakan pengukuran variabel dummy, auditor perusahaan yang

termasuk KAP big four diberi nilai 1, sedangkan KAP non big four

diberi nilai 0.

25

B. Penelitian Sebelumnya

Adapun hasil-hasil sebelumnya dari penelitian-penelitian terdahulu mengenai topik yang berkaitan dengan

penelitian ini dapat dilihat dalam tabel 2.1.

Tabel 2.1

Hasil-hasil penelitian terdahulu

No. Peneliti (Tahun) Judul Penelitian

Metode Penelitian Hasil Penelitian

Persamaan Perbedaan

1 Ayu Purnama

Sari (2015)

Pengaruh risiko

litigasi terhadap

manajemen laba

dengan kualitas audit

sebagai variabel

moderasi

Variabel risiko

litigasi,

manajemen laba,

dan kualitas audit

sebagai variabel

moderasi

Tahun data yang

diolah

Hasil penelitian

menunjukkan risiko

litigasi berpengaruh

signifikan negatif

terhadap manajemen

laba, dan kualitas

audit adalah

pemoderasi

hubungan risiko

litigasi dengan

manajemen laba.

2 Marta Cristina

Pelucio, Cecilia

Gron, Gerson

Begas, dan Joao

Paulo (2014)

The effect of IFRS

on earnings

management in

Brazillian non-

financial public

companies

Variabel

penerapan IFRS

dan manajemen

laba

Respondennya

adalah

perusahaan non

keuangan yang

ada di Brazil

Hasil penelitiannya

adalah Peneliti tidak

dapat menemukan

bukti bahwa

penerapan IFRS bisa

meningkatkan

manajemen laba.

Bersambung pada halaman selanjutnya

26

Tabel 2.1 (lanjutan)

No. Peneliti(Tahun) Judul Penelitian Metode Penelitian

Hasil Penelitian Persamaan Perbedaan

3 Yongtao Cang,

Yiyun Chu, dan

Thomas W.Lin

(2014)

An exploratory

study of earnings

management

defectability, anlyst

coverage and the

impact of IFRS

adoption: Evidence

from China

Variabel penerapan

IFRS dan manajemen

laba

Menggunakan

data tahun 2003-

2009 di China

Peneliti

menemukan adanya

kesempatan untuk

para manajer

melakukan

manajemen laba

ketika

pengadopsian IFRS

4 Danny Limanto

dan Zaenal

Fanani (2014)

Do IFRS adoption,

firm size, and firm

leverage influence

earnings

management?

Evidence listed in

Indonesia Stock

Exchange

Variabel penerapan

IFRS dan manajemen

laba, serta responden

yang ada di Indonesia

Variabel ukuran

perusahaan

Hasil penelitian ini

adalah

Pengadopsian IFRS

di Indonesia tidak

berpengaruh

terhadap

manajemen laba

5 Asti Awalia dan

Daljono

Pengaruh risiko

litigasi terhadap

kualitas pelaporan

keuangan dengan

keahlian hukum

komite audit

sebagai variabel

pemoderasi

Variabel risiko

litigasi,

menggunakan

discretional accrual

Menggunakan

data tahun 2010-

2012

Hasil penelitian ini

adalah risiko

litigasi berpengaruh

positif signifikan

terhadap

manajemen laba


27

Tabel 2.1 (Lanjutan)

No.

Peneliti

(Tahun)

Judul Penelitian

Metode Penelitian

Hasil Penelitian

Persamaan Perbedaan

6 Dian Rohaeni

dan Titik

Aryati (2012)

Pengaruh

Konvergensi IFRS

terhadap income

smoothing dengan

kualitas audit

sebagai variabel

moderasi

Menggunakan

variabel penerapan

IFRS dan kualitas

audit sebagai

variabel moderasi

Sampel yang

digunakan dari 3

negara, yaitu

Indonesia, China,

dan Singapura.

Dan variabel

income smoothing

Pengadopsisan IFRS

berpengaruh negatif

terhadap income

smoothing tapi tidak

ada bukti yang

menunjukkan bahwa

yang menggunakan

jasa KAP big4 lebih

berpengaruh dari Non

big4

7 Prima Santy,

Tawakkal,

dan Grace

T.Pontoh

(2012)

Pengaruh adopsi

IFRS terhadap

manajemen laba

pada perusahaan di

Indonesia

Variabel penerapan

IFRS dan

manajemen laba

Sampel yang di

gunakan adalah

perbankan

Penerapan IFRS tidak

berpengaruh terhadap

manajemen laba,

sehingga belum

menjamin dengan

IFRS bisa menurunkan

tingkat manajemen

laba.

8 Titas Rudra

dan

CA.Dipanjan

Bhattacharjee

(2012)

Does IFRS influence

earning

management?

Evidence from India

Variabel penerapan

IFRS dan

manajemen laba

Sampel di ambil

di Negara India

Perusahaan yang

mengadopsi IFRS

lebih mudah

melakukan manajemen

laba


28

Tabel 2.1 (Lanjutan)

No.

Peneliti

(Tahun)

Judul Penelitian

Metode Penelitian

Hasil Penelitian

Persamaan Perbedaan

dibanding dengan yang

tidak menerapkan.

9 Volker Laux

dan P.C

Stocken

Managerial

reporting,

Overconfidence, and

Litigation risk

Variabel risiko

litigasi

Adanya variabel

managerial

reporting dan

overconfidence

Hasil dari penelitian ini

adalah risiko litigasi

berpengaruh positif

terhadap manajemen

laba.

10 Miratul Atiqah

dan Agus

Purwanto

(2011)

Pengaruh risiko

litigasi terhadap

manajemen laba

dengan kualitas audit

sebagai variabel

moderasi.

Variabel risiko

litigasi dan

manajemen laba dan

kualitas audit

sebagai variabel

moderasi

Data yang di olah

tahun 2008-2010

Hasil dari penelitian ini

bahwa risiko litigasi

tidak berpengaruh

terhadap manajemen

laba sedangkan

kualitas audit bukan

variabel moderasi.

11 Mary E Borth,

dkk (2008)

International

accounting standards

and accounting

quality

Menggunakan

variabel standar

akuntansi

Masih mengarah

penggunaan IAS

Perusahaan yang

menerapkan standar

umumnya berkurang

dalam manajemen

labanya Sumber: diolah dari beberapa penelitian sebelumnya

29

C. Kerangka pemikiran

Kerangka pemikiran dalam penelitian ini dapat digambarkan dalam

gambar 2.1

Gambar 2.1

Kerangka pemikiran


Teori keagenan

Penerapan

IFRS

Risiko

LItigasi

Kualitas

Audit

Manajemen

Laba

Penelitian prima dan Danny

hasil tidak mempengaruhi

manajemen laba

Penelitian Yongtao dan Titas

hasilnya meningkatkan

manajemen laba GAP

Pengaruh Penerapan IFRS dan Risiko Litigasi terhadap Manajemen

Laba dengan Kualitas Audit sebagai Variabel Moderasi

30

Gambar 2.1 (Lanjutan)

Penerapan

IFRS

Risiko Litigasi

Kualitas

Audit

Manajemen

Laba

Metode Analisis

Hasil pengujian dan pembahasan

Kesimpulan, implikasi, keterbatasan dan saran

Regresi Berganda

Analisis regresi

moderated

31

D. Perumusan Hipotesis dan Pengembangan Hipotesis

1. Hubungan adopsi IFRS dengan manajemen laba

Hasil pengujian yang dilakukan oleh Rohaeni dan Titik (2012)

meyatakan bahwa konvergensi IFRS berpengaruh negatif terhadap

income smoothing. Selama periode ketika perusahaan mengadopsi

IFRS, perusahaan lebih sedikit melakukan income smoothing.

Hubungan negatif ini diduga terjadi karena penerapan IFRS akan

berdampak pada semakin sedikitnya pilihan-pilihan metode

akuntansi yang dapat diterapkan sehingga akan meminimalisir

praktik kecurangan akuntansi.

Barth (2008) meneliti kualitas akuntansi sebelum dan sesudah

dikenalkannya IFRS dengan menggunakan sampel di 21 negara

yang telah mengadopsi IAS. Dalam penelitian ini ditemukan bukti

bahwa setelah diperkenalkannya IFRS, tingkat manajemen laba

menjadi lebih rendah, relevansi nilai menjadi lebih tinggi, dan

pengakuan kerugian menjadi semakin tepat waktu, dibandingkan

dengan masa sebelum transisi di mana akuntansi masih berdasarkan

local GAAP.

Pelucio, dkk., (2014) meneliti mengenai pengaruh IFRS

terhadap manajemen audit di Brazil yang mendapat hasil bahwa

dalam penelitiannya mereka tidak menemukan bukti bahwa

penerapan IFRS bisa meningkatkan manajemen laba.

32

Wijayanti dan Rusiti (2014) meneliti mengenai perbandingan

manajemen laba di tingkat segmen yang terjadi antara sebelum dan

sesudah adopsi IFRS. Dalam penelitian ini tidak adanya penurunan

yang signifikan pada manajemen laba di tingkat segmen

menunjukkan bahwa adopsi IFRS tidak memberikan perbedaan

terhadap tingkat aktivitas manajemen laba pada perusahaan

manufaktur multisegmen yang terdaftar di BEI. Penurunan aktivitas

manajemen laba tersebut mampu membuat informasi-informasi

yang ada pada laporan keuangan menjadi semakin andal untuk

digunakan oleh pihak eksternal.

Hasil pengujian yang dilakukan oleh Lukito (2015) dimana

International Financial Reporting Standard (IFRS) mempunyai

dampak yang positif pada perusahaan-perusahaan manufaktur yang

terdapat di Bursa Efek Indonesia. Praktik manajemen laba

mengalami perubahan antara periode sebelum dan sesudah

pengadopsian International Financial Reporting Standard (IFRS),

yaitu menunjukkan semakin kecilnya angka discretionary accruals,

yang berarti semakin kecil pula angka praktik manajemen laba

yang ada di perusahaan-perusahaan manufaktur.

Oleh karena itu, hipotesis dalam penelitian ini dirumuskan

sebagai berikut:

H1: Adopsi IFRS berpengaruh terhadap manajemen laba.

33

2. Hubungan adopsi IFRS dengan kualitas audit terhadap

manajemen laba

Di penelitian milik Rohaeni dan Titik (2012), mereka

memasukkan variabel kualitas audit sebagai variabel moderasi,

hasilnya menunjukkan bahwa KAP big four dan KAP spesialis

industri terbukti tidak mampu membatasi praktik manajemen laba

bagi perusahaan. Adanya pengaruh positif antara variabel interaksi

IFRS dengan kualitas audit terhadap income smoothing tersebut

diduga terjadi karena pada saat periode penelitian banyak

perusahaan yang sedang melakukan event-event tertentu, seperti

IPO, dll, sehingga perusahaan cenderung berusaha untuk untuk

mempercantik laporan keuangannya.

Hasil penelitian Papake (2015) menyatakan bahwa kualitas

audit tidak dapat mempengaruhi secara langsung hubungan antara

konvergensi IFRS dan manajemen laba. Implikasi dari penelitian

ini menunjukkan bahwa kualitas audit tidak mempengaruhi tingkat

manajemen laba maupun hubungan antara konvergensi IFRS

dengan manajemen laba.

Penelitian yang dilakukan oleh Saputra (2015) menyatakan

bahwa dengan adanya standar akuntansi internasional yang mampu

mengurangi fleksibilitas manajemen dalam mengelola laba dan

ditambah dengan audit yang berkualitas dari kantor akuntan publik

Big four dapat menurunkan kecenderungan manajemen melakukan

34

praktik perataan laba (income smoothing). Laporan keuangan yang

diaudit oleh auditor berkualitas akan menghasilkan informasi yang

berkualitas pula. Auditor yang bekerja di KAP Big Four dipandang

memiliki kualitas yang lebih baik dalam melakukan audit

dibandingkan dengan KAP non-Big Four, sehingga informasi yang

dihasilkan lebih berkualitas.

Zeghal (2011) didalam Papake (2015) juga mengungkapkan

bahwa perusahaan yang mengadopsi IFRS memiliki efek yang

lebih besar untuk mempengaruhi pengurangan tingkat manajemen

laba ketika perusahaan diaudit oleh perusahaan audit Big Four.

Dilihat dari hasil penelitian sebelumnya, peneliti menduga

kualitas audit tetap mampu memoderasi penerapan IFRS terhadap

manajemen laba. Karena kualitas audit dari KAP yang memiliki

citra yang lebih baik dan mereka sudah terpercaya atas kinerjanya

sehingga akan memberikan opini yang berkualitas.

Oleh karena itu, hipotesis dalam penelitian ini dirumuskan

sebagai berikut:

H2: Interaksi antara adopsi IFRS dengan kualitas audit

sebagai variabel moderasi berpengaruh terhadap manajemen

laba.

35

3. Hubungan risiko litigasi dengan manajemen laba

Penelitian yang dilakukan oleh Miratul dan Agus (2011)

mengenai pengaruh risiko litigasi terhadap manajemen laba

menyatakan bahwa penelitian ini tidak menemukan bukti tentang

adanya pengaruh risiko litigasi terhadap manajemen laba. Risiko

litigasi terbukti tidak berpengaruh secara signifikan terhadap

manajemen laba.

Hasil pengujian yang dilakukan oleh Sari (2015) yang berjudul

Pengaruh Resiko Litigasi Terhadap Manajemen Laba dengan

Kualitas Laba sebagai Variabel Moderasi menyatakan bahwa risiko

litigasi berpengaruh negatif terhadap manajemen laba. Semakin

tinggi risiko litigasi atau tuntutan hukum suatu perusahaan maka

akan memperkecil terjadinya praktek manajemen laba.

Cao dan Narayanamoorthy (2005) dalam Juanda (2007)

menyatakan bahwa dengan mempertimbangkan adanya risiko

litigasi, manajer lebih memungkinkan untuk mengungkapkan berita

buruk. Demikian juga halnya dengan Skinner (1997) dalam Juanda

(2007) menunjukan bahwa perusahaan yang secara sukarela

menyampaikan informasi berita buruk lebih awal akan mengurangi

risiko terjadinya tuntutan litigasi.

Hasil pengujian yang dilakukan oleh Awalia dan Daljono

(2014) menunjukkan bahwa semakin tinggi risiko litigasi membuat

perusahaan semakin berusaha menutupi hal ini dengan jalan

36

melakukan manipulasi angka-angka pelaporan. Penelitian yang

dilakukan oleh Awalia dan Daljono (2014) di dukung oleh

penelitian yang dilakukan oleh Laux dan Stocken (2011) yang

mengatakan bahwa risiko litigasi dapat meningkatkan

missreporting yang dilakukan oleh perusahaan.

Maka penulis menduga risiko litigasi mampu mempengaruhi

manajemen laba, sehingga hipotesis dalam penelitian ini

dirumuskan sebagai berikut:

H3: Risiko litigasi berpengaruh terhadap manajemen laba.

4. Hubungan risiko litigasi dengan kualitas audit terhadap

manajemen

Di dalam penelitian Miratul dan Agus (2011) menghasilkan

hasil yang signifikan dari kualitas audit terhadap hubungan antara

risiko litigasi dengan manajemen laba. Ini berarti risiko litigasi

yang tinggi dengan menggunakan jasa big auditor dapat membuat

manajemen laba menjadi lebih rendah.

Penelitian Sari (2015) menyatakan bahwa kualitas audit adalah

pemoderasi terhadap hubungan risiko litigasi dan manajemen laba.

Semakin baik kualitas audit suatu perusahaan maka akan

memperkuat hubungan risiko litigasi terhadap manajemen laba.

Pada lingkungan yang taat hukum risiko litigasi akan

semakin,sehingga apabila risiko litigasi tinggi dapat memperkecil

kemungkinan tindakan manajemen laba, sehingga dengan adanya

37

hasil audit yang berkualitas dapat mendukung atau memperkuat

hubungan risiko litigasi dalam memperkecil kemungkinan tindakan

manajemen laba.

Khurana dan Raman (2004) meneliti tentang Litigation Risk

And Financial Credibility Of Big 4 Versus Non Big 4. Hasil

penelitian menunjukan bahwa big 4 akan menghasilkan audit yang

lebih berkualitas untuk melindungi reputasi mereka dan

menghindari biaya yang mahal yang diakibatkan oleh adanya risiko

litigasi. Dengan adanya litigasi, auditor akan menjaga reputasinya

sehingga mendorong terciptanya hasil audit yang lebih berkualitas.

Francis dan Wang (2006) di dalam Miratul dan Agus (2011)

mengungkapkan bahwa kualitas laba akan naik atau lebih tinggi

ketika risiko litigasinya tinggi untuk perusahaan yang diaudit oleh

big auditor. Ini berarti manajemen laba akan turun pada risiko

litigasi yang tinggi dan diaudit dengan menggunakan jasa big

auditor.

Oleh karena itu penulis menduga, adanya pengaruh risiko

litigasi terhadap manajemen laba dengan kualitas audit. Sehingga ,

hipotesis dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut:

H4: Interaksi antara risiko litigasi dengan kualitas audit

sebagai variabel moderasi berpengaruh terhadap manajemen

laba.

38

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan pengaruh variabel

independen, yaitu adopsi IFRS, serta variabel independen lainnya yaitu risiko

litigasi terhadap variabel dependen yaitu manajemen laba. Populasi yang

digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan Manufaktur yang terdaftar

di Bursa Efek Indonesia. Periode yang diambil untuk pengamatan ini adalah

tahun 2011-2014

B. Metode Penentuan Sampel

Sampel dalam penelitian ini dipilih dengan cara purposive sampling,

yaitu salah satu teknik pengambilan sampel non probabilistic yang dilakukan

berdasarkan kriteria atau pertimbangan tertentu. Adapun kriteria dalam

penentuan sampel yang akan digunakan diantaranya adalah:

1. Perusahaan manufaktur yang berasal dari tiga jenis industri, yaitu: sektor

industri dasar dan kimia, sektor aneka industri dan sektor industri barang

konsumsi yang terdaftar di BEI dari periode tahun 2011 sampai dengan

2014.

2. Tidak mengalami delisting selama tahun 2011-2014.

3. Laporan keuangan yang tersedia lengkap dari periode 2011-2014.

4. Perusahaan memiliki periode laporan keuangan yang telah di audit dan

berakhir pada tanggal 31 Desember.

39

5. Laporan keuangan disajikan dengan mata uang Rupiah.

6. Perusahaan telah melakukan IPO minimal tahun 2010.

C. Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

1. Studi Pustaka

Yaitu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan mengolah

literatur, artikel, jurnal, hasil penelitian terdahulu, maupun media tertulis

lainnya yang berkaitan dengan topik pembahasan dari penelitian ini.

2. Studi dokumentasi

Yaitu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan mengumpulkan

seluruh data sekunder dan seluruh informasi yang digunakan untuk

menyelesaikan masalah yang ada dalam dokumen. Sumber-sumber data

dokumenter seperti laporan tahunan perusahaan yang menjadi sampel

penelitian. Data dalam penelitian ini didapatkan dari website perusahaan

yang diteliti dan di download melalui situs www.idx.co.id

D. Operasionalisasi Variabel Penelitian

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini dibagi menjadi variabel

independen, variabel dependen dan variabel moderasi.

1. Adopsi IFRS (Variabel independen)

Adopsi IFRS dalam penelitian ini ditentukan dengan ada tidaknya

dampak signifikan yang timbul akibat adopsi IFRS di suatu entitas.

Apakah dampak dari adopsi IFRS ini bisa mempegaruhi tingkat

manajemen laba yang terjadi di suatu perusahaan.

http://www.idx.co.id/

40

Pengukuran variabel ini menggunakan variabel dummy yang diberi

nilai nol jika perusahaan belum mengadopsi IFRS dan nilai satu jika sudah

mengadopsi IFRS (Rudra, 2012).

2. Risiko Litigasi (Variabel Independen)

Menurut Juanda (2007) risiko litigasi diartikan sebagai risiko yang

melekat pada perusahaan yang memungkinkan terjadinya ancaman litigasi

oleh pihak-pihak yang berkepentingan dengan perusahaan yang merasa

dirugikan. Pihak-pihak yang berpentingan terhadap perusahaan meliputi

kreditor, investor, dan regulator.

Untuk mengukur risiko litigasi, penelitian ini melakukan analisis

factor (component factor analysis) terhadap variabel-variabel: (1) return

saham dan perputaran volume saham, keduanya merupakan proksi

volatilitas saham; (2) likuiditas dan solvabilitas, keduanya merupakan

proksi dari risiko keuangan; (3) ukuran perusahaan yang merupakan proksi

dari risiko politik (Juanda, 2009). Adapun tahapan pengukuran risiko

litigasi adalah sebagai berikut:

1. Likuidtas (LIK),

LIKit = kewajiban jangka pendek/aktiva lancar

2. Leverage (LEV)

LEVit = kewajiban jangka panjang/total aktiva

3. Ukuran perusahaan (UKR)

UKRit = LogNatural Total aktiva

4. RETt =

41

5. TURNOVt = VOLt/LBSht

Keterangan :

RETt = Return saham perusahaan periode t

TURNOVt = Perputaran Volume saham

VOLt = Rata-rata volume saham

LBSht = Jumlah saham beredar

LIKit =Likuiditas perusahaan periode t

LEVt = Leverage perusahaan periode t

UKRt = Ukuran perusahaan periode t

6. Kelima variabel tersebut dikomposit dengan melakukan faktor analisis

untuk menentukan indeks risiko litigasi (LITRISK). Nilai indeks yang

tinggi menunjukkan risiko litigasi tinggi, demikian sebaliknya untuk

nilai indeks yang rendah.

3. Kualitas Audit (Variabel Moderasi)

De Angelo (1981) mendefinisikan audit quality (kualitas audit)

sebagai probabilitas dimana seorang auditor menemukan dan melaporkan

tentang adanya suatu pelanggaran dalam sistem akuntansi kliennya.

Variabel Kualitas audit dapat diukur melalui tingkat reputasi Kantor

Akuntan Publik, karena KAP yang memiliki reputasi baik mampu

memberikan penilaian yang berkualitas terhadap laporan keuangan.

Pengukuran untuk variabel moderasi kualitas audit menggunakan

variable dummy, dimana skor yang diberikan adalah 1 untuk auditor big 4

dan 0 untuk auditor non big 4.

42

4. Manajemen Laba (Variabel Dependen)

Dalam penelitian ini earnings management diukur dengan proksi

discretionary accruals (DA). Penggunaan DA sebagai proksi earnings

management mangacu pada penelitian Aminul (2007). Selain itu

pengukuran dengan DA saat ini telah dipakai secara luas untuk menguji

hipotesis earnings management. Untuk mengetahui apakah perusahaan

manufaktur yang dijadikan sampel melakukan earnings management maka

dihitung besarnya akrual diskresioner dengan menggunakan cross-

sectional modified Jones seperti dalam Dechow et al (1995):

a. Menghitung total akrual (TAC)

b. Menghitung akrual non diskresioner (NDAC)

(

) (

)

Kemudian dimasukkan kedalam persamaan berikut:

(

) (

)

Keterangan:

NDACt = Akrual diskresioner pada tahun t

ΔSalest = Pendapatan pada tahun t dikurangi tahun t-1

ΔRECt = Piutang bersih pada tahun t dikurangi tahun t-1

43

PPEt = Gross property, plant, and equipment pada akhir t

tahun t (asset tetap)

TA t-1 = Total asset pada akhir tahun t-1

c. Menghitung akrual diskresioner (DAC)

DAC = TAC – NDAC

44

Tabel 3.1

Operasionalisasi Variabel Penelitian

Variabel Variabel Pengukuran Skala

Adopsi IFRS (Rudra,

2012)

Independen Variabel Dummy :

Perusahaan yang belum menerapkan IFRS = 0

Perusahaan yang sudah menerapkan IFRS = 1

Nominal

Risiko Litigasi (Juanda,

2007)

Independen

Nominal

Manajemen Laba (Sari,

2015)

Dependen Nominal

Kualitas Audit (Rohaeni

dan Titik, 2012)

Moderasi Variabel Dummy:

Auditor Non Big4 = 0

Auditor Big 4 = 1

Nominal

45

E. Metode Analisis Data

Metode analisis data menggunakan statistik deskriptif, uji kualitas data, uji

asumsi klasik dan uji hipotesis.

1. Analisis Deskriptif

Menurut Ghozali (2009) , Statistik deskriptif memberikan gambaran atau

deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi,

varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness

(kemencengan distribusi).

Minimum digunakan untuk mengetahui jumlah terkecil data yang

bersangkutan bervariasi dari rata-rata. Maksimum digunakan untuk mengetahui

jumlah terbesar data yang bersangkutan. Mean digunakan untuk mengetahui

ratarata data yang bersangkutan. Standar deviasi digunakan untuk mengetahui

seberapa besar data yang bersangkutan bervariasi dari rata-rata.

2. Uji Asumsi Klasik

Dalam penelitian ini uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji normalitas

data, multikolonieritas, autokorelasi dan heterokedastisitas. Uji asumsi klasik

dilakukan dalam penelitian ini untuk menguji apakah data memenuhi asumsi

klasik. Hal ini untuk menghindari terjadinya estimasi yang bias mengingat tidak di

semua data dapat diterapkan regresi.

a. Uji Multikolonieritas

Didalam buku milik Ghozali (2009) pengujian multikolonieritas

bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya

korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik

46

seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Deteksi

terhadap ada tidaknya multikolonieritas yaitu dengan melihat nilai

tolerance dan variance inflation factor (VIF), suatu model regresi yang

bebas dari masalah multikolonieritas apabila mempunyai nilai tolerance

kurang dari 0,1 dan nilai VIF lebih dari 10 (Ghozali, 2009).

b. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel dependen dan

independen dalam model regresi tersebut terdistribusi secara normal

(Ghozali, 2009). Model regresi yang baik adalah yang mempunyai

distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas pada

penelitian ini didasarkan pada uji statistik sederhana dengan melihat nilai

kurtosis dan skewness untuk semua variabel dependen dan independen.

Untuk mengetahui apakah data terdistribusi secara normal atau tidak

adalah dengan melihat grafik normal P plot of regression statistics atau

dengan melihat histogram dari residualnya.

Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran

data (titik pada sumbu diagonal dari grafik). Dalam grafik grafik normal P

plot of regression statistics, bila titik-titik menyebar di sekitar garis

diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, berarti model regresi telah

memenuhi asumsi normalitas (Ghozali, 2009). Untuk menghindari adanya

hasil yang menyesatkan menggunakan grafik, maka uji grafik ini

dilengkapi dengan uji statistik. Uji statistik yang digunakan adalah dengan

menggunakan uji non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S).

47

Dasar pengambilan keputusan pada one sample kolgorov-smirnov

adalah dengan melihat nilai probabilitas signifikansi data residual. Jika

angka probabilitas < α =0,05 maka variabel tidak terdistribusi secara

normal. Sebaliknya, bila angka probabilitas > α =0,05 maka HA ditolak

yang berarti variabel terdistribusi secara normal (Ghozali, 2009).

c. Uji Autokorelasi

Untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi tersebut terjadi

autokorelasi atau tidak, diperlukan uji autokorelasi yang bertujuan menguji

apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan

pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1

(sebelumnya). Jika terjadi korelasi, dapat dikatakan terdapat problem

autokorelasi (Ghozali, 2009).

Autokorelasi muncul karena penelitian yang berurutan sepanjang

waktu berkaitan satu sama lainnya. Pada penelitian ini digunakan uji

Durbin-Watson (DW test). Jika d lebih kecil dibandingkan dengan dl atau

lebih besar dari 4-dl, maka Ho ditolak yang berarti terdapat autokorelasi.

Jika DW terletak di antara DU dan 4- DU, berarti tidak terjadi

autokorelasi.

d. Uji Heteroskedastisitas

Uji ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi tersebut

terjadi heteroskedastisitas yang bertujuan untuk mengetahui terjadinya

varian tidak sama untuk variabel bebas yang berbeda (Ghozali, 2009).

48

Model regresi yang baik adalah jika variance dari residual satu

pengamatan ke pengamatan lain berbeda (heteroskedastisitas).

Heteroskedastisitas akan diketahui keberadaannya dengan melihat ada

atau tidaknya pola tertentu pada grafik Scatter Plot dengan ketentuan jika

terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu

yang teratur maka menunjukkan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak

ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0

pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

Selain menggunakan grafik scatterplots,uji heteroskedastisitas juga

dapat dilakukan dengan menggunakan Uji Glejser. Jika probabilitas

signifikan > 0.05, maka model regresi tidak mengandung

heteroskedastisitas.

3. Uji Hipotesis

Uji hipotesis pada penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda dan

regresi moderated.

a. Pengujian dengan Analisis Regresi Berganda

Model regresi berganda bertujuan untuk memprediksi besar variabel

dependen dengan menggunakan data variabel independen yang sudah

diketahui besarnya. Persamaan regresi ganda dirumuskan:

Y = a+b1X1+b2X2+e

Keterangan:

Y = Manajemen Laba

a = Konstanta

49

b1=Koefisien regresi pertama, yaitu besarnya perubahan Y apabila X1

berubah sebesar 1 satuan

X1 = Penerapan IFRS

b2=Koefisien regresi pertama, yaitu besarnya perubahan Y apabila X2

berubah sebesar 1 satuan

X2 = Risiko Litigasi

e = Error

Dalam uji hipotesis ini dilakukan melalui:

1) Koefisien Determinasi (R²)

Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh

kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.

Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang

kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam

menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang

mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan

hamper semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi

variabel dependen (Ghozali, 2009).

2) Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel

independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai

pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat

(Ghozali, 2009).

50

Bila nilai F lebih besar daripada 4 maka Ho dapat ditolak pada

derajat kepercayaan 5%. Dengan kata lain kita menerima hipotesis

alternative, yang menyatakan bahwa semua variabel independen

secara serentak mempengaruhi variabel dependen (Ghozali, 2009).

3) Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh

satu variabel penjelas/independen secara individual dalam

menerangkan variasi variabel dependen. Signifikansi yang digunakan

adalah 5% (Ghozali, 2009).

Bila jumlah degree of freedom (df) adalah 20 atau lebih, dan

derajat kepercayaan sebesar 5%, maka Ho yang menyatakan bi = 0

dapat ditolak bila nilai t lebih besar dari 2 (dalam nilai absolut)

(Ghozali, 2009).

b. Pengujian dengan analisis regresi moderated

Didalam bukunya Imam Ghozzali (2009), Uji interaksi atau sering

disebut dengan Moderated Regression Analysis (MRA) merupakan

aplikasi khusus regresi berganda linear dimana dalam persamaan

regresinya mengandung unsur interaksi dengan rumus persamaannya

sebagai berikut:

Interaksi antara penerapan IFRS (X1) dengan kualitas audit (X3)

berpengaruh terhadap kinerja auditor (Y)

Y = a + b1X1 + b2X3 + b3 (X1X3) + e

Keterangan:

51

Y = Manajemen Laba

a = Konstanta

b = Koefisien Regresi

X1= Penerapan IFRS

X3=Kualitas audit

X1X3= Variabel perkalian antara penerapan IFRS dengan kualitas

audit yang menggambarkan pengaruh variabel moderating

kualitas audit terhadap hubungan penerapan IFRS dengan

manajemen laba

e= Error

menurut Imam Ghozali (2009), Hasil uji koefisien determinasi (R²)

mengukur seberapa besar kemampuan model dalam menerangkan

variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara

nol dan satu.

Interaksi antara risiko llitigasi (X2) dengan kualitas audit (X3)

berpengaruh terhadap manajemen laba (Y)

Y = a + b1X2 + b2X3 + b3 (X2X3) + e

Keterangan:

Y = manajemen laba

a = Konstanta

b = Koefisien Regresi

X2 = risiko litigasi

X3= kualitsa audit

52

X2X3=Variabel perkalian antara risiko litigasi dengan kualitas audit

yang menggambarkan pengaruh variabel moderating kualitas

audit terhadap hubungan risiko litigasi dengan manajemen laba

e= Error

Dalam uji hipotesis ini dilakukan melalui:


Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh

kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.

Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang

kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam

menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang

mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan

hamper semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi

variabel dependen (Ghozali, 2009).

2) Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel

independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai

pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat

(Ghozali, 2009).

Bila nilai F lebih besar daripada 4 maka Ho dapat ditolak pada

derajat kepercayaan 5%. Dengan kata lain kita menerima hipotesis

alternative, yang menyatakan bahwa semua variabel independen

secara serentak mempengaruhi variabel dependen (Ghozali, 2009).

53

3) Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh

satu variabel penjelas/independen secara individual dalam

menerangkan variasi variabel dependen. Signifikansi yang digunakan

adalah 5% (Ghozali, 2009).

Bila jumlah degree of freedom (df) adalah 20 atau lebih, dan

derajat kepercayaan sebesar 5%, maka Ho yang menyatakan bi = 0

dapat ditolak bila nilai t lebih besar dari 2 (dalam nilai absolut)

(Ghozali, 2009).

54

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

F. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian

Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode tahun 2011 sampai 2014 yang

terdiri dari beberapa sektor seperti sektor industri dasar dan kimia, sektor

aneka industri dan sektor industri barang konsumsi.

Penelitian ini menggunakan sampel data perusahaan pada tahun 2011-

2014. Perusahaan manufaktur yang dijadikan sampel dikumpulkan

berdasarkan purposive sampling. Berdasarkaan kriteria pada bab sebelumnya

maka sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 313 perusahaan.

Data yang digunakan diammbil dari annual report dan laporang keuangan

auditan tahun 2011 sampai 2014 yang diakses di situs www.idx.co.id. Tabel

4.1 akan menyajikan proses seleksi sampel berdasarkan kriteria yang telah

ditetapkan.

Tabel 4.1

Tahapan Seleksi Sampel Penelitian

No. Kriteria Sampel Jumlah

Perusahaan 1. Jumlah perusahaan yang terdaftar di BEI tahun 2011-2014 546

2. Jumlah perusahaan yang mengalami delisting selama tahun

2011-2014 7

3. Jumlah perusahaan yang tidak menyediakan informasi

laporan keuangan secara lengkap periode 2011-2014 194

4. Jumlah perusahaan yang menggunakan mata uang selain

Rupiah 20

5. Jumlah perusahaan yang melakukan IPO diatas tahun 2010 12

Jumlah sampel total selama periode penelitian 313

Sumber: Data sekunder yang diolah


55

Jumlah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2011-

2014 sebanyak 546 perusahaan. Dari 546 perusahaan tersebut terdapat 7

perusahaan yang mengalami delisting, 194 perusahaan yang tidak menyediakan

informasi laporan tahunan yang lengkap pada periode 2011-2014, 20 perusahaan

yang menggunakan mata uang asing didalam laporan keuangannya, dan 12

perusahaan yang baru melakukan IPO pada tahun 2011-2014. Sehingga sampel

yag digunakan dalam penelitian ini berjumlah 313.

G. Hasil Uji Analisis Data Penelitian

1. Hasil Uji Analisis Deskriptif

Variabel yang digunakan dalam penelitian terdiri dari adopsi IFRS,

risiko litigasi, kualitas audit dan manajemen laba. Hasil statistik deskriptif

disajikan dalam table 4.2 sebagai berikut.

Tabel 4.2

Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

IFRS 313 0 1 .84 .367

LITRISK 313 23.09655 55.59398 28.0188285 2.67943080

EM 313 35.66506 54.91928 48.4479558 3.11113407

AQ 313 0 1 .31 .462

Valid N (listwise) 313


Berdasarkan tabel 4.2 di atas menunjukkan jumlah responden (N)

ada 313. Adopsi IFRS (IFRS) memiliki nilai minimum sebesar 0 dan

nilai maksimum sebesar 1 dengan rata-rata dan standar deviasi masing-

masing sebesar 0.84 dan 0.367. Risiko Litigasi (LITRISK) memiliki nilai

56

minimum sebesar 23.09655 dan nilai maksimum sebesar 55.59398

dengan rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 28.0188285

dan 2.67943080. Manajemen Laba (EM) diperoleh dari transformasi data

mentah menjadi data yang merupakan nilai natural logaritma (Ln)

memiliki nilai minimum sebesar 35.66506 dan nilai maksimum sebesar

54.91928 dengan rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar

48.4479558 dan 3.11113407. Kualitas audit (AQ) memiliki nilai

minimum sebesar 0 dan nilai maksimum sebesar 1 dengan rata-rata dan

standar deviasi masing-masing sebesar 0.31 dan 0.462.

2. Hasil Uji Asumsi Klasik

a. Hasil Uji Normalitas

Hasil uji normalitas disajikan dalam gambar 4.1 dan 4.2 sebagai

berikut:


Gambar 4.1

Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik P-Plot

57

Gambar 4.1 yang merupakan grafik P-Plot memperlihatkan

penyebaran data yang berada di sekitar garis diagonal dan mengikuti

arah garis diagonal, ini menyatakan bahwa model regresi dalam

penelitian ini telah memenuhi asumsi normalitas.


Gambar 4.2

Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik Histogram

Gambar 4.2 yang memperlihatkan grafik histogram

memperlihatkan bahwa pola distribusi yang berbentuk simetris tidak

menceng ke kanan atau ke kiri, sehingga dapat dinyatakan bahwa

model regresi ini memenuhi asumsi normalitas.

58

b. Hasil Uji Multikolonieritas

Hasil uji multikolonieritas disajikan dalam tabel 4.3 sebagai

berikut:

Tabel 4.3

Hasil Uji Multikolonieritas


Berdasarkan hasil uji multikolonieritas pada tabel 4.3 menunjukkan

bahwa variabel adopsi IFRS (IFRS), risiko litigasi (LITRISK) dan

kualitas audit (AQ) masing-masing memiliki nilai Tolerance sebesar

0.985, 0.973, dan 0.976 dan nilai VIF sebesar 1.015, 1.028, dan 1.024.

Melihat hasil nilai tersebut menunjukkan bahwa tidak ada variabel

independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.10 serta tidak

ada variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10.

Sehingga dapat diartikan bahwa tidak ada multikolonieritas antar

variabel independen dalam model regresi.

c. Hasil Uji AutoKorelasi

Hasil uji autokorelasi disajikan dalam tabel 4.4 sebagai berikut:

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

T Sig.

Collinearity

Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 42.617 1.726 24.686 .000

IFRS .885 .447 .104 1.982 .048 .985 1.015

LITRISK .158 .062 .136 2.561 .011 .973 1.028

AQ 2.185 .356 .324 6.130 .000 .976 1.024

a. Dependent Variable: EM

59

Tabel 4.4

Hasil Uji Autokorelasi


Berdasarkan hasil uji autokorelasi pada tabel 4.4 , diketahui bahwa

nilai dari Durbin-Watson sebesar 1.911, kemudian nilai ini akan

dibandingkan dengan nilai yang ada di tabel Durbin-Watson dengan

menggunakan signifikansi sebesar 5%. Nilai yang didapat dari tabel

Durbin-Watson sebesar 1.82672 . Oleh karena nilai Durbin-Watson

1.911 lebih besar dari batas atas (du) 1.82672 dan lebih kecil dari 4 –

1.82672, maka dapat diartikan bahwa tidak terdapat autokorelasi.

d. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Hasil uji heteroskedastisitas disajikan dalam tabel 4.5 sebagai

berikut:

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .394a .155 .147 2.87336145 1.911

a. Predictors: (Constant), AQ, IFRS, LITRISK

b. Dependent Variable: EM

60

Tabel 4.5

Hasil Uji Glejser


Berdasarkan tabel 4.5 di atas, tingkat signifikan variabel

independen IFRS dan Kualitas audit berada diatas 0.05 atau 5%,

namun tingkat signifikan variabel litrisk berada dibawah 0.05 atau

5%. Hasil tersebut menyatakan bahwa ada satu variabel independen

yang mempengaruhi variabel dependen nilai absolut (Abs_Res).

Sehingga dapat diartikan bahwa model regresi yang digunakan dalam

penelitian ini mengandung adanya heteroskedastisitas.

3. Hasil Uji Hipotesis

a. Analisis Regresi Berganda


Hasil uji koefisien determinasi (R²) disajikan dalam tabel 4.6

berikut ini:

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) -3.970 1.105 -3.592 .000

IFRS -.191 .286 -.036 -.667 .505

LITRISK .231 .039 .321 5.868 .000

AQ -.066 .228 -.016 -.288 .773

a. Dependent Variable: Abs_Res

61

Tabel 4.6

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R²) Variabel Y,X1 dan X2

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .229a .052 .046 3.03794

a. Predictors: (Constant), LITRISK, IFRS


Berdasarkan tabel 4.6 bisa dilihat bahwa nilai Adjusted R

square nya sebesar 0.046 atau 4.6% sehingga dapat diartikan

bahwa variabel adopsi IFRS dan risiko litigasi mampu menjelaskan

sebesar 0.046 atau 4.6% manajemen laba dan sisanya dijelaskan

oleh faktor-faktor lain yang tidak diketahui dan tidak termasuk

dalam analisis regresi dalam penelitian ini.

2) Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Hasil uji statistik F disajikan dalam tabel 4.7 berikut ini:

Tabel 4.7

Hasil Uji Statistik F

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 158.356 2 79.178 8.579 .000b

Residual 2861.015 310 9.229

Total 3019.371 312


b. Predictors: (Constant), IFRS, LITRISK


62

Hasil dari tabel 4.7 menunjukkan bahwa F hitung memiliki

nilai sebesar 8.579 dengan probabilitas sebesar 0.000. Karena

nilai probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka dapat diartikan

bahwa secara simultan seluruh variabel independen yaitu adopsi

IFRS dan risiko litigasi secara bersama-sama mempengaruhi

variabel dependennya yaitu manajemen laba.

3) Hasil Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Satistik t)

Hasil uji statistik untuk variabel Y dan X disajikan dalam

tabel 4.8 berikut ini:

Tabel 4.8

Hasil Uji Statistik t

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) 41.746 1.819 22.950 .000

LITRISK .207 .065 .178 3.208 .001

IFRS 1.074 .471 .127 2.280 .023



Hasil dari tabel 4.8 menunjukkan tingkat signifikansi variabel

independen IFRS dan LITRISK masing-masing sebesar 0.023 dan

0.001, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa nilai variabel

IFRS sebesar 0.023 berada dibawah nilai 0.05 menunjukkan

bahwa IFRS mempengaruhi manajemen laba secara parsial atau

dengan kata lain menerima H1. Untuk variabel risiko litigasi yang

63

memiliki nilai signifikansi dibawah 0.05 menunjukkan bahwa

manajemen laba dipengaruhi oleh risiko litigasi secara parsial

atau dengan kata lain menerima H3.

b. Moderated Regression Analysis (MRA)

1) Interaksi Antara Adopsi IFRS (X1) dengan Kualitas Audit

(X3) Mempengaruhi Manajemen Laba (Y)

a) Uji Koefisien Determinasi (R²)

Hasil uji Koefisien Determinasi (R²) disajikan di dalam


Tabel 4.9

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R²) Variabel Y, X1,

dan X3


Berdasarkan tabel 4.9, nilai Adjusted R² sebesar 0.130

menyatakan bahwa variabel adopsi IFRS (IFRS), kualitas audit

(AQ) dan variabel moderasi kualitas audit (IFRS_AQ) hanya

bisa menjelaskan sebesar 13% manajemen laba sedangkan

sisanya dijelaskan oleh variabel di luar model penelitian ini.

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .373a .139 .130 2.90086

a. Predictors: (Constant), AQ, IFRS, IFRS_AQ

64

b) Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Hasil uji Statistik F disajikan di dalam tabel 4.10 berikut

ini:

Tabel 4.10

Hasil Uji Statistik F Variabel Y, X1 dan X3


Berdasarkan tabel 4.10 diatas, menunjukkan bahwa F

hitung sebesar 16.603 dengan tingkat signifikansi sebesar

0.000 berada di bawah 0.05, sehingga dapat diartikan bahwa

variabel adposi IFRS (IFRS), kualitas audit (AQ) dan

moderasi kualitas audit (IFRS_AQ) secara simultan atau

bersama-sama mempengaruhi manajemen laba.

c) Uji Signifikansi Paramater Individual (Uji Statistik t)

Hasil uji statistik t disajikan di dalam tabel 4.11 berikut

ini:

ANOVAa

Model

Sum of

Squares Df

Mean

Square F Sig.

1 Regression 419.138 3 139.713 16.603 .000b

Residual 2600.233 309 8.415

Total 3019.371 312


b. Predictors: (Constant), AQ, IFRS, IFRS_AQ

65

Tabel 4.11

Hasil Uji Statistik t Variabel Y, X1 dan X3

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) 46.757 .465 100.659 .000

IFRS_AQ -.791 1.062 -.113 -.745 .457

IFRS 1.175 .513 .139 2.292 .023

AQ 2.993 .990 .444 3.022 .003



Berdasarkan tabel 4.11 diatas, menunjukkan bahwa secara

parsial untuk variabel adopsi IFRS memberikan nilai koefisien

sebesar 1.175 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.023 yang

berarti mempengaruhi manajemen laba. Variabel kualitas audit

(AQ) memberikan nilai sebesar 2.993 dengan tingkat

signifikansi sebesar 0.003 yang berarti mempengaruhi

manajemen laba. Dan untuk variabel moderasi kualitas audit

(IFRS_KA) menunjukkan nilai koefisien sebesar -0.791

dengan tingkat signifikansi sebesar 0.457 yang jauh dari 0.05

sehingga dapat diartikan bahwa variabel kualitas audit

memang bukan variabel moderasi dan hasil dari pengujian ini

menolak H2.

Berdasarkan tabel 4.11, maka dapat diperoleh model

persamaan sebagai berikut:

66

Y = 46.757+ 1.175 (X1) + 2.993 (X3) - 0.791 (X1X3) +

0.465

Keterangan:

Y = Manajemen Laba

X1 = Adopsi IFRS

X3 = Kualitas Audit

X1X3 = Variabel hasil perkalian IFRS (X1) dengan

kualitas audit (X3)

2) Interaksi Antara Risiko Litigasi (X2) dengan Kualitas Audit

(X3) Mempengaruhi Manajemen Laba (Y)

a) Uji Koefisien Determinasi (R²)

Hasil uji koefisien determinasi (R²) disajikan di dalam


Tabel 4.12

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R²) Variabel Y, X2

dan X3

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .185a .034 .025 11.88086

a. Predictors: (Constant), LITRISK_AQ, LITRISK, AQ


Berdasarkan tabel 4.12, nilai Adjusted R² sebesar 0.025

memberikan kesimpulan bahwa variabel risiko litigasi

(LITRISK), kualitas audit (AQ) dan variabel moderasi kualitas

67

audit (LITRISK_AQ) hanya bisa menjelaskan sebesar 2.5%

manajemen laba sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel di

luar model penelitian ini.

b) Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Hasil uji statistik F disajikan di dalam tabel 4.13 berikut

ini:

Tabel 4.13

Hasil Uji Statistik F Variabel Y, X2 dan X3

ANOVAa

Model

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 1546.685 3 515.562 3.652 .013b

Residual 43616.830 309 141.155

Total 45163.514 312


b. Predictors: (Constant), LITRISK_AQ, LITRISK, AQ


Berdasarkan tabel 4.13 diatas, menunjukkan bahwa F

hitung sebesar 3.652 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.013

yang berada di bawah 0.05, sehingga dapat diartikan bahwa

variabel risiko litigasi (LITRISK), kualitas audit (AQ) dan

moderasi kualitas audit (LITRISK_AQ) secara simultan atau

bersama-sama mempengaruhi manajemen laba.

68

c) Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)

Hasil uji statistik t disajikan di dalam tabel 4.14 berikut

ini:

Tabel 4.14

Hasil Uji Statistik t Variabel Y, X2 dan X3

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) 28.239 7.356 3.839 .000

LITRISK -.560 .263 -.125 -2.127 .034

AQ 4.379 27.806 .168 .157 .875

LITRISK_AQ -.259 .974 -.284 -.266 .791



Berdasarkan tabel 4.14 diatas, menunjukkan bahwa secara

parsial untuk variabel risiko litigasi (LITRISK) memberikan

nilai koefisien sebesar -0.560 dengan tingkat signifikansi

sebesar 0.034 yang berarti mempengaruhi manajemen laba.

Variabel kualitas audit (AQ) memberikan nilai sebesar 4.379

dengan tingkat signifikansi sebesar 0.875 yang berarti tidak

mempengaruhi manajemen laba. Dan untuk variabel moderasi

kualitas audit (LITRISK_AQ) menunjukkan nilai koefisien

sebesar -0.259 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.791 yang

berada diatas 0.05 sehingga dapat diartikan bahwa variabel

69

kualitas audit bukan merupakan variabel moderasi dan hasil

dari pengujian ini menolak H4.

Berdasarkan tabel 4.14, maka dapat diperoleh model

persamaan sebagai berikut:

Y = 28.239 – 0.560 (X2) + 4.379 (X3) – 0.259 (X2X3) +

7.356

Keterangan:

Y = Manajemen Laba

X2 = Risiko Litigasi

X3 = Kualitas Audit

X2X3 = Variabel hasil perkalian Risiko litigasi (X2)

dengan kualitas audit (X3)

H. Pembahasan

1. Pengaruh Adopsi IFRS terhadap Manajemen Laba

Hasil uji regresi dari adopsi IFRS dan risiko litigasi terhadap

manajemen laba menunjukkan nilai R² sebesar 0.046 atau dapat dikatakan

bahwa variabel adopsi IFRS hanya menjelaskan sebesar 4.6% manajemen

laba. Secara individual nilai yang di hasilkan dalam uji t sebesar 0.023

yang berada dibawah 0.05 menunjukkan bahwa adopsi IFRS

mempengaruhi manajemen laba sehingga dapat diartikan bahwa H1

diterima.

Berdasarkan hasil pengujian tersebut, ditemukan bahwa adopsi

IFRS berpengaruh signifikan positif terhadap manajemen laba, sehingga

70

dapat diartikan bahwa ketika perusahaan di Indonesia mulai mengadopsi

IFRS maka akan berpengaruh terhadap keberadaan manajemen laba di

suatu perusahaan. Hal ini menunjukkan bahwa keberadaan IFRS sebagai

standar di Indonesia mempengaruhi manajemen untuk melakukan

manajemen laba.

Manajemen yang berperan sebagai agen di dalam suatu instansi

atau perusahaan, berusaha untuk memenuhi kepentingan pribadinya

dengan memilih metode akuntansi yang sesuai dengan keinginan mereka

dan sesuai dengan kebutuhan mereka, atau bahkan mereka mengubah

yang sudah ada untuk upaya meningkatkan, menurunkan atau meratakan

laba mereka. Hal yang akan terjadi selanjutnya adalah timbulnya asimetri

informasi antara manajemen sebagai agen dan pihak yang berperan

sebagai prinsipal karena adanya hal-hal yang tidak mungkin manajemen

laporkan seutuhnya kepada pihak prinsipal. Sehingga pada akhirnya

keberadaan IFRS sebagai standar pun tidak membuat manajemen untuk

mengurangi aktivitas manajemen laba.

Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Rohaeni

dan Titik (2012), Cang, Yiyun dan Thomas (2014) serta Rudra dan

Bhattacharjee (2012). Penelitian mereka menyatakan bahwa pengadopsian

IFRS berpengaruh terhadap manajemen laba. Namun penelitian ini

bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Limanto dan Zaenal

(2014), Pelucio., dkk., (2014) dan Santy, Tawakkal, dan Grace (2012)

yang menyatakan bahwa hasil penelitian mereka tidak ada pengaruh

71

antara pengadopsian IFRS terhadap manajemen laba. Mereka tidak

menemukan bukti bahwa penerapan IFRS bisa meningkatkan manajemen

laba.

2. Interaksi antara Adopsi IFRS dan Kualitas Audit terhadap

Manajemen Laba

Hasil uji interaksi atau moderated regression analysis dari variabel

adopsi IFRS terhadap manajemen laba dengan kualitas audit sebagai

variabel moderasi menunjukkan nilai R² sebesar 0.130 atau dapat

dikatakan bahwa variabel adopsi IFRS, Kualitas audit, dan variabel

moderasi kualitas audit hanya mampu menjelaskan sebesar 13%

manajemen laba. Secara individual nilai yang di hasilkan dalam uji t

sebesar 0.457 yang berada diatas 0.05 menunjukkan bahwa variabel

kualitas audit bukanlah variabel pemoderasi hubungan antara adopsi

IFRS dengan manajemen laba. Sehingga dapat diartikan bahwa H2

ditolak.

Berdasarkan pengujian tersebut, variabel kualitas audit bukanlah

variabel pemoderasi hubungan antara adopsi IFRS terhadap manajemen

laba, berarti meskipun perusahaan tersebut menggunakan jasa dari kantor

akuntan publik terkenal tidak menjamin untuk memperkuat atau

memperlemah hubungan antara adanya adopsi IFRS terhadap manajemen.

Dengan kata lain keberadaan akuntan publik baik yang Big Four maupun

yang Non Big Four tidak membuktikan mampu untuk memperkuat atau

memperlemah hubungan antara adopsi IFRS terhadap manajemen laba di

72

suatu perusahaan. KAP Big Four maupun Non Big Four tidak mampu

menahan perusahaan untuk tidak melakukan manajemen laba meskipun

telah mengadopsi IFRS.

Umumnya orang berpendapat jika suatu perusahaan di audit oleh

akuntan publik yang berasal dari perusahaan audit ternama, maka akan

menghasilkan laporan audit yang berkualitas pula sehingga laporan yang

dihasilkan oleh pembuat laporan keuangan yaitu pihak manajemen telah

sesuai dengan kenyataannya. Namun keberadaan akuntan publik untuk

menghasilkan laporan yang berkualitas, tidak mempengaruhi manajemen

untuk melakukan manajemen laba atau tidak melakukan manajemen laba

meskipun sudah mengadopsi IFRS atau belum mengadopsi IFRS.

Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Dian

Rohaeni dan Titik (2012), yang menyatakan bahwa dalam penelitiannya

tersebut, mereka tidak menemukan bukti bahwa kualitas audit dari KAP

Big Four atau Non Big Four tidak mampu membatasi praktik manajemen

laba bagi perusahaan. Namun hasil penelitian ini bertentangan dengan

hasil penelitian yang dilakukan oleh Sari (2015), yang menyatakan bahwa

dengan adanya standar akuntansi internasional yang mampu mengurangi

fleksibilitas manajemen dalam mengelola laba dan ditambah dengan audit

yang berkualitas dari kantor akuntan publik Big four dapat menurunkan

kecenderungan manajemen melakukan praktik perataan laba (income

smoothing).

73

3. Pengaruh Risiko Litigasi terhadap Manajemen Laba

Hasil uji regresi dari risiko litigasi terhadap manajemen laba

menunjukkan nilai R² sebesar 0.046 atau dapat dikatakan bahwa variabel

risiko litigasi hanya mampu menjelaskan sebesar 4.6% manajemen laba.

Secara individual nilai yang di hasilkan dalam uji t sebesar 0.001 yang

berada dibawah 0.05 menunjukkan bahwa adopsi risiko litigasi

mempengaruhi manajemen laba sehingga dapat diartikan bahwa H3

diterima.

Berdasarkan pengujian tersebut, risiko litigasi yang melekat di

suatu perusahaan berpengaruh terhadap manajemen laba. Berarti semakin

tinggi nya risiko litigasi yang melekat dalam perusahaan tersebut maka

semakin memungkinkan perusahaan untuk melakukan manajemen laba.

Hal ini bisa terjadi ketika kondisi operasi perusahaan memang tidak baik,

dan mulai merasa akan adanya tuntutan litigasi dari pihak-pihak

berkepentingan seperti investor maupun kreditor, sehingga

memungkinkan manajemen untuk mempercantik laporan keuangan

mereka agar pihak-pihak berkepentingan tersebut tidak mengetahui

kondisi operasi perusahaan yang memang sedang tidak baik agar terlihat

baik dan mereka tetap mendapatkan modal untuk operasinya.

Tindakan yang dilakukan manajemen tersebut dilakukan untuk

menutupi kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasinya. Hal ini

yang menimbulkan adanya asimetri informasi antara manajemen sebagai

74

agen yang menciptakan laporan keuangan dengan para investor yang

berperan sebagai prinsipal.

Jika kegagalan manajemen dalam mengelola perusahaan diketahui

oleh para investor, maka risiko perusahaan terkena tuntutan hukum pun

akan tinggi. Oleh karena itu, ketika manajemen sadar akan kegagalannya

dalam menjalankan operasinya, maka mereka akan berusaha memperbaiki

kegagalannya dengan cara lain agar tidak diketahui oleh pihak-pihak yang

berkepentingan demi keberlangsungan hidup perusahaan dan hidup

mereka.

Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Awalia

dan Daljono (2014) dan Laux dan Stocken (2011) yang menyatakan

bahwa risiko litigasi berpengaruh positif terhadap manajemen laba.

Menurut penelitian mereka, semakin tingginya tingkat risiko litigasi suatu

perusahaan, maka akan membuat perusahaan semakin berusaha menutupi

hal ini dengan jalan melakukan manipulasi angka-angka di dalam

pelaporan.

Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Sari

(2015) yang menyatakan bahwa risiko litigasi berpengaruh terhadap

manajemen laba. Namun perbedaannya, penelitian yang dilakukan Sari

(2015) menyatakan bahwa risiko litigasi berpengaruh negatif terhadap

manajemen laba. Menurut Sari (2015), semakin tinggi risiko litigasi atau

tuntutan hukum suatu perusahaan maka akan memperkecil terjadinya

praktek manajemen laba.

75

Penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Miratul dan Agus (2011), yang menyatakan bahwa di dalam penelitian

tersebut tidak menemukan bukti tentang adanya pengaruh risiko litigasi


4. Interaksi antara Risiko Litigasi dan Kualitas Audit terhadap

Manajemen Laba

Hasil uji interaksi atau moderated regression analysis dari variabel

risiko litigasi terhadap manajemen laba dengan kualitas audit sebagai

variabel moderasi menunjukkan nilai R² sebesar 0.025 atau dapat

dikatakan bahwa variabel risiko litigasi, Kualitas audit, dan variabel

moderasi kualitas audit hanya mampu menjelaskan sebesar 2.5%

manajemen laba. Secara individual nilai yang di hasilkan dalam uji t

sebesar 0.791 yang berada di atas 0.05 menunjukkan bahwa variabel

kualitas audit bukanlah variabel pemoderasi hubungan antara risiko

litigasi dengan manajemen laba, sehingga dapat diartikan bahwa H4

ditolak.

Berdasarkan pengujian tersebut, kualitas audit bukanlah variabel

pemoderasi hubungan antara variabel risiko litigasi terhadap manajemen

laba. Ini terjadi karena kualitas yang dihasilkan dari auditor Big Four

maupun Non Big Four tidak mampu untuk memperkuat atau

memperlemah interaksi hubungan antara risiko litigasi dengan manajemen

laba. Kualitas audit yang dihasilkan KAP Big Four maupun Non Big

Four tidak mempengaruhi manajemen untuk melakukan manajemen laba

76

atau tidak melakukan manajemen laba dengan atau tanpa risiko litigasi

yang melekat diperusahaan mereka. Tidak peduli kualitas audit dari KAP

Big Four lebih baik dibanding Non Big Four, hal itu tidak mampu

mempengaruhi risiko litigasi yang melekat dalam perusahaan, karena

hasil dari opini mereka tidak mempengaruhi tindakan manajemen untuk

melakukan manajemen laba atau tidak melakukan manajemen laba ketika

mereka sedang mengalami risiko litigasi tinggi ataupun tidak sedag

mengalami risiko litigasi yang tinggi.

Penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Miratul dan Agus (2011) dan Sari (2015). Hasil dari penelitian mereka

adalah adanya pengaruh kualitas audit terhadap hubungan antara risiko

litigasi dengan manajemen laba. Mereka menyatakan bahwa risiko litigasi

yang tinggi dengan menggunakan jasa big auditor dapat membuat

manajemen laba menjadi lebih rendah.

Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian-penelitian terdahulu.

Sehingga dapat dikatakan bahwa penelitian ini menemukan fakta baru

yang terjadi di Indonesia. Fakta tersebut adalah kualitas audit yang

dikeluarkan oleh auditor tidak mempengaruhi tingkat pengaruh risiko

litigasi terhadap manajemen laba yang ada di suatu perusahaan.

77

BAB V

PENUTUP

I. Kesimpulan

Penelitian ini meneliti tentang pengaruh adopsi IFRS dan risiko litigasi

terhadap manajemen laba dengan kualitas audit sebagai variabel pemoderasi.

Sampel dari penelitian ini sebanyak 313 perusahaan manufaktur yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2011-2014. Analisis

dilakukan dengan menggunakan regresi berganda dan Moderated Regression

Analysis dengan program IBM Statistical for Social Sciences (SPSS) versi 22.

Berdasarkan data yang telah dikumpulkan dan diola sehingga menemukan

hasil pengujian bahwa dari empat hipotesis yang dirumuskan, ada dua

hipotesis yang diterima dan dua hipotesis ditolak, maka dapat diambil

kesimpulan sebagai berikut:

1. Adopsi IFRS berpengaruh terhadap manajemen laba, sehingga dapat

disimpulkan bahwa dengan adanya adopsi IFRS di Indonesia

mempengaruhi tindakan manajemen laba di suatu perusahaan. Penelitian

ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Rohaeni dan Titik (2012),

Cang, Yiyun dan Thomas (2014) dan Soliman dan Ragab (2014).

Penelitian mereka menyatakan bahwa pengadopsian IFRS berpengaruh


2. Interaksi antara adopsi IFRS dengan kualitas audit tidak berpengaruh

terhadap manajemen laba, sehingga dapat disimpulkan bahwa kualitas

audit dari suatu KAP tidak memberikan jaminan dapat mempengaruhi

78

manajemen laba didalam suatu perusahaan ketika pengadopsian IFRS.

Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Rohaeni dan

Titik (2012), Papake (2015), yang menyatakan bahwa dalam

penelitiannya tersebut, mereka tidak menemukan bukti bahwa kualitas

audit dari KAP Big Four atau Non Big Four tidak mampu membatasi

praktik manajemen laba bagi perusahaan.

3. Risiko litigasi berpengaruh positif terhadap manajemen laba, sehingga

dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi risiko litigasi yang melekat pada

suatu perusahaan akan meningkatkan manajemen laba pada suatu

perusahaan tersebut. Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan

oleh Sari (2015) yang menyatakan bahwa risiko litigasi berpengaruh

terhadap manajemen laba. Namun perbedaannya, penelitian yang

dilakukan Sari (2015) menyatakan bahwa risiko litigasi berpengaruh

negatif terhadap manajemen laba.

4. Interaksi risiko litigasi dengan kualitas audit tidak berpengaruh terhadap

manajemen laba, sehingga dapat disimpulkan bahwa kualitas audit tidak

mempengaruhi hubungan antara risiko litigasi terhadap manajemen laba.

Penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Miratul

dan Agus (2011) dan Sari (2015). Hasil dari penelitian mereka adalah

Kualitas audit adalah pemoderasi hubungan antara risiko litigasi dengan

manajemen laba. Penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian-penelitian

terdahulu. Sehingga dapat dikatakan bahwa penelitian ini menemukan

fakta baru yang terjadi di Indonesia

79

J. Implikasi

Berdasarkan kesimpulan diatas, maka penelitian ini diharapkan memberikan

kontribusi untuk beberapa pihak, diantaranya:

1. Bagi dunia akademis

Berdasarkan hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menambah

pengetahuan mengenai pengaruh adopsi IFRS dan risiko litigasi terhadap

manajemen dengan kualitas audit sebagai pemoderasi. Sehingga lebih

memperkaya pengetahuan mengenai hubungan variabel-variabel yang ada

di dalam penelitiaan ini.

2. Bagi manajemen perusahaan

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa adanya risiko litigasi yang

melekat pada perusahaaan memang berpengaruh terhadap manajemen

laba. Dengan melihat tingkat risiko litigasi yang ada, memungkinkan

untuk manajemen bisa lebih menyadari bahwa tindakan yang manajemen

lakukan bisa terdeteksi oleh pihak luar.

3. Bagi profesi akuntan publik

Berdasarkan hasil dari penelitian ini diharapkan bagi para akuntan publik

untuk lebih memahami kembali mengenai hubungan risiko litigasi suatu

perusahaan dengan manajemen laba. Sehingga lebih dapat cepat

mendeteksi adanya manajemen laba dengan melihat tingkat risiko litigasi

suatu perusahaan tersebut.

4. Bagi investor maupun kreditor

80

Dengan adanya penelitian ini diharapkan bagi para investor maupun

kreditor untuk lebih menyadari pentingnya pemahaman mengenai adanya

manajemen laba yang terjadi akibat adanya risiko litigasi yang mungkin

terjadi karena ketidakpuasan investor atau kreditor.

K. Keterbatasan

Penelitian ini masih terdapat beberapa keterbatasan yang perlu diperbaiki atau

dikembang dipenelitian selanjutnya, antara lain:

1. Penelitian ini hanya dilakukan selama 4 periode dan hanya 1 jenis industri

yaitu industri manufaktur. Karena waktu dan jenis industri yang

digunakan dalam penelitian ini terbatas, sehingga menghasilkan jumlah

sampel yang masih kurang dapat digeneralisasi dengan baik.

2. Nilai Adjusted R² di dalam penelitian ini masih kecil sehingga masih

kurang dalam membuat model regresi.

3. Terdapat beberapa model pengukuran untuk risiko litigasi, sehingga

peneliti mengalami kesulitan dalam memilih pengukuran yang tepat

didalam penelitian ini.

L. Saran

Penelitian ini dimasa mendatang diharapkan dapat menyajikan hasil

penelitian yang lebih berkualitas lagi dengan adanya beberapa masukan

mengenai beberapa hal diantaranya:

1. Untuk penelitian selanjutnya bisa menggunakan lebih banyak jenis

industri dan menambah periode dalam penelitiannya. Misalnya

menggunakan seluruh industri yang terdaftar di BEI dan menambah

81

periodenya menjadi 5 tahun atau 6 tahun, guna memperkaya sampel dan

bisa lebih mampu digeneralisasi dengan baik.

2. Diharapkan bisa menggunakan jenis pengukuran risiko litigasi yang lain

untuk memperkaya hasil dari jenis pengukuran lain.

3. Penelitian selanjutnya disarankan bisa menambah variabel-variabel lain

yang berpengaruh terhadap manajemen laba seperti ukuran perusahaan.

82

DAFTAR PUSTAKA

Aminul, Amin, “Pendeteksian Earning Management, Underpricing dan

Pengukuran Kinerja Perusahaan yang Melakukan Kebijakan Intial Public

Offering (IPO) di Indonesia”, Paper dipresentasikan pada Simposium

Nasional Akuntansi X, Makassar, Indonesia.2007.

Anas, Wahyuli Dwi, “Analisis Pengaruh Penerapan IFRS terhadap Relevansi

Nilai Informasi Akuntansi”, Artikel Ilmiah mahasiswa, Fakultas Ekonomi

Universitas Negeri Padang, 2012.

Awalia, Asti dan Daljono, “Pengaruh Risiko Litigasi Terhadap Kualitas Pelaporan

Keuangan dengan Keahlian Hukum Komite Audit sebagai Variabel

Pemoderasi (Studi pada perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa

Efek Indonesia periode 2010-2012)”, Diponegoro Journal of Accounting

Vol. 3, No. 3, Semarang, 2014.

Barth, Marry.E, dkk, “International Accounting Standards and Accounting

Quality”, Journal of Accounting Research, Vol.46 No.3, USA, 2008.

Bastian, Indra, “Akuntansi Pendidikan”, Erlangga, Yogyakarta,2006.

Cang, Yongtao., Yiyun Chu dan Thomas W.Lin, “An Exploratory Study of

Earnings Management Defectability, Analyst Coverage and the Impact of

IFRS Adoption: Evidence From China”, J.Account No.33, China, 2014.

Dahlan, Muhammad, “Analisis Hubungan Antara Kualitas Audit Dengan

Diskresioneri Akrual Dan Kebebasan Auditor”, Working Paper in

Accounting and Finance, Universitas Padjajaran, 2009.

De Angelo, L.E, “Auditor Size and Auditor Quality”. Journal of Accounting and

Economics. December. Pp 183-199, North-Holland Publishing Company,

1981.

Dechow, Patricia.M, Richard G.Sloan and Amy P.Sweeney. “Detecting Earnings

Management”, The Accounting Review Vol.70. No.2 April, USA, 1995.

Ghozali, Imam, “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS”, Cetakan

ke IV, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.2009

Halim, Julia, Carmel Meiden dan Rudolf Lumban Tobing, “Pengaruh Manajemen

Laba Pada Tingkat Pengungkapan Laporan Keuangan Pada Perusahaan

Manufaktur Yang Termasuk Dalam Indeksa LQ-45”, Paper

dipresentasikan pada Simposium Nasional Akuntansi 8, Solo, 2015.

83

Hamid, Abdul, “Panduan Penulisan Skripsi”, Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN

Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2010.

http://www.idx.co.id/. Annual Report dan Laporan Keuangan Auditan Perusahaan

yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011 dan 2014.

Juanda, Ahmad, “Perilaku Konservatif Pelaporan Keuangan dan Risiko Litigasi

Pada Perusahaan Go Publik di Indonesia”, Naskah Publikasi Penelitian

Dasar Keilmuan. Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah, Malang,

2007.

_____,_____.“Pengaruh Risiko Litigasi dan Tipe Strategi terhadap Hubungan

Antara Konflik Kepentingan dan Konservatisme Akuntansi”. Paper

disampaikan di Simposium Nasional Akuntansi X, Makasar, Indonesia,

2007.

_____,_____. “Analisis Tipologi Strategi Dalam Menghadapi RisikoLitigasi Pada

Perusahaan Go Publik di Indonesia”, Humanity Journal, Volume V,

Nomor 1, 2009.

Khurana, Inder.K dan K.K Raman, “Litigation Risk and The Financial Reporting

Credibility of Big 4 Versus Non-Big 4 Audits:Evidence From Anglo

American Countries”, The Accounting Review, Vol.79 No.2, USA, 2004.

Kuspratiwi, Indhira dan Ari Kuncara Widagdo, “Pengaruh Konvergensi IFRS dan

Kepemilikan Saham Asing Terhadap Konservatisme Akuntansi”, 3rd

Economic and Business Research Festival, Fakultas Ekonomi dan Bisnis,

Universitas Sebelas Maret, 2014.

Kustina, Ketut Tanti, “Dampak Konvergensi International Financial Reporting

Standards (IFRS) Bagi Pelaporan Akuntansi Perusahaan di Indonesia”,

Jurnal Ilmiah Manajemen dan Akuntansi STIE Triatma Mulya, Vol.17

No.2, Denpasar, 2012.

Laux, Volker dan P.C. Stocken, “Managerial Reporting, Overconfidence, and

Litigation Risk”, Journal of Accounting and Economics, United States,

2011.

Lestari, Yona Octiani, “Konvergensi International Financial Reporting Standards

(IFRS) dan Manajemen Laba di Indonesia”, Jurnal Akuntansi, Universitas

Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2012.

Limanto, Danny dan Zaenal Fanani, “Do IFRS adoption, Firm Size and Firm

Leverage Influence Earnings Management?Evidence From Manufacturing

Firm Listed in Indonesia Stock Exchange”, Paper dipresentasikan pada

Simposium Nasional Akuntansi XVII, Lombok, Indonesia.2014.


84

Lukito, Fauzan Haris, “Analisis Perbedaan Manajemen Laba Sebelum dan

Sesudah Pengadopsian International Financial Reporting Standard (IFRS)

Pada Perusahaan Manufaktur Di Indonesia”, Naskah Publikasi,

Universitas Muhammadiyah, Surakarta, 2015.

Margaretta, Stepvanny dan Gatot Soepriyanto, “Penerapan IFRS dan Pengaruhnya

Terhadap Keterlambatan Penyampaian Laporan Keuangan:Studi Empiris

Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode

Tahun 2008-2010”, Binus Bussines Review, Vol.3 No.2, Jakarta, 2012.

Meutia, Inten, “Pengaruh Independensi Auditor Terhadap Manajemen Laba untuk

KAP Big 5 dan Non Big 5”. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia Vol.7. No.3

hal.333-350, 2004.

Miratul, Atiqah dan Agus Purwanto, “Pengaruh Risiko Litigasi Terhadap

Manajemen Laba dengan Kualitas Audit sebagai Variabel Moderasi”,

Jurnal Akuntansi dan Auditing, Vol.7, No.2, 2011.

Papake, Intan Bias, “Analisis Terhadap Hubungan Antara Konvergensi

International Financial Reporting Standard (IFRS), Manajemen Laba Dan

Kualitas Audit”, Skripsi Universitas Diponegoro, Semarang, 2015.

Purwanto, Agus, “Pengaruh Manajemen Laba, Asimmetry Information dan

Pengungkapan Suka Rela Terhadap Biaya Modal”, Paper dipresentasikan

dalam Simposium Nasional Akuntansi XV, Banjarmasin, 2012.

Pelucio, Marta Cristina, dkk, “The Effect of IFRS on Earnings Management in

Brazilian non-financial Public Companies”, Emerging Market Review,

No.21, Brazil, 2014.

Rachmawati, Andri dan Hanung Triatmoko, “Analisis faktor-faktor yang

mempengaruhi kualitas laba dan nilai perusahaan.” Paper dipresentasikan

dalam Simposium Nasional Akuntansi X UNHAS, Makassar, 2007.

Raharjo, Eko, “Teori agensi dan teori stewardship dalam perspektif akuntansi”,

Fokus Ekonomi Vol.02 No.1 Hal 37-46, 2007.

Reskino dan Ressy Vemiliyarni, “Pengaruh Konvergensi IFRS, Bonus Plan, Debt

Covenant, dan Political Cost Terhadap Konservatisme Akuntansi”, Jurnal

Akuntabilitas Vol. VII No.3, Tangerang, 2014.

Riduwan, Akhmad, “Realitas dalam Cermin Retak:Laba Akuntansi Dalam

Bingkai Penafsiran Praktisi Bisnis Non-Akuntan”, Paper dipresentasikan

dalam Simposium Nasional XV, Banjarmasin, 2012.

85

Riyatno, “Pengaruh Kantor Akuntan Publik Terhadap Earnings Response

Coefficient”, Jurnal keuangan bisnis. Vol. 5 No.2. Hal 148–162, 2007.

Rohaeni, Dian dan Titik Aryati, “Pengaruh Konvergensi IFRS terhadap Income

Smoothing dengan Kualitas Audit sebagai Variabel Moderating”, Paper

dipresentasikan pada Simposium Nasional Akuntansi XV, Banjarmasin,

Indonesia, 2012.

Rudra, Titas dan Bhattacharjee, CA.Dipanjan, “Does IFRS Influence Earning

Management? Evidence from India”, Journal of Management Research,

Vol.4 No.1, India, 2012.

Santy, Prima, Tawakkal, dan Grace T.Pontoh, “Pengaruh Adopsi IFRS Terhadap

Manajemen Laba Pada Perusahaan Perbankan di Bursa Efek Indonesia”,

Artikel Ilmiah, Universitas Hasanudin, 2012.

Saputra, Antony, “Pengaruh Kualitas Audit Terhadap Hubungan Konvergensi

IFRS Dengan Perataan Laba”, Artikel Skripsi, Universitas Negeri Padang,

2015.

Sari, Ayu Purnama, “Pengaruh Risiko Litigasi Terhadap Manajemen Laba dengan

Kualitas Audit sebagai Variabel Moderating”, Artikel Ilmiah, Universitas

Negeri Padang. 2015.

Schipper, Katherine, “Commentary on Earning Management”, Accounting

Horizon, 91-102, 1989.

Scott, William R, “Financial Accounting Theory. Sixth Edition”, Pearson Prentice

Hall, Canada, 2011.

Sekar, Mayangsari, “Bukti empiris pengaruh spesialisasi industri auditor terhadap

earning response coefficient”. Jurnal riset akuntansi Indonesia. Vol. 7,

No.2. Hal: 154-178, 2004.

Senjani, Yayuk Putri, “Manajemen Laba Akrual dan Riil Sebelum dan Setelah

Adopsi Wajib IFRS di Uni Eropa”, Jurnal Etikonomi, Vol.12, Jakarta,

2013.

Setiawati, Lilis, “Manajemen Laba dan Ipo”, paper di presentasikan dalam

Simposium Nasional Akuntansi V, Semarang, 2002.

Soliman, Mohammed M dan Aiman A.Ragab, “Audit Committee Effectiveness,

Audit Quality and Earnings Managemen: An Empirical Study of the Listed

Companies in Egypt”. Research Journal of Financial Accounting, Vol.5

No.2, Egypt, 2014.

Sulistyanto, Sri, “Management Laba Teori dan Model Empiris”, Gramedia

Widiasarana Indonesia, Jakarta, 2008.

86

Subramanyam, K.R dan John J.Wild, “Analisis Laporan Keuangan”, Salemba

empat, Jakarta, 2013.

Suyud, Margono. “ADR (Alternative Dispute Resoluttion) & Arbitrase”, Bogor.

Ghalia Indonesia. 2004.

Wahidah, Umi dan Sri Ayem, “Pengaruh Pengadopsian International Financial

Reporting Standard (IFRS) terhadap Kualitas Informasi Akuntansi pada

Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia”, Seminar Nasional

dan the 2nd

Call for Syariah Paper, 2015.

Wijayanti, Glyceria Ayu dan Rusiti, “Analisis Manajemen Laba di Tingkat

Segmen Sebelum dan Sesudah Penerapan Adopsi IFRS 8 Menjadi PSAK 5

(2009) Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di BEI”, Jurnal

Akuntansi Universitas Atma Jaya, Yogyakarta, 2014.

Wiryadi, Arri dan Nurzi Sebrina, “Pengaruh Asimetri Informasi, Kualitas Audit,

dan Struktur Kepemillikan Terhadap Manajemen Laba”, WRA, Vol.1

No.2, Oktober 2013.

Yanuar, Haadi, “Analisis Dampak Konvergensi IFRS Tahap Implementasi Pada

Laporan Keuangan Perusahaan-Perusahaan Sektor Aneka Industri Yang

Listing Di Bursa Efek Indonesia”, Jurnal Audit dan Akuntansi Fakultas

Ekonomi Universitas Tanjungpura, Vol. 2 No. 1, 2013.

87

88

89

Lampiran 1

Daftar Nama Perusahaan

No. Nama Perusahaan Kode

1 Alam Karya Unggul Tbk AKKU

2 Argha Karya Prima Industry Tbk AKPI

3 Alaska Industrindo Tbk ALKA

4 Asahimas Flat Glass Tbk AMFG

5 Asiaplast Industries Tbk APLI

6 Berlina Tbk BRNA

7 Beton Jaya Manunggal Tbk BTON

8 Budi Acid Jaya Tbk BUDI

9 Ekadharma International Tbk EKAD

10 Eterindo Wahanatama Tbk ETWA

11 Fajar Surya Wisesa Tbk FASW

12 Gunawan Dianjaya Steel Tbk GDST

13 Champion Pasific Indonesia Tbk IGAR

14 Inti Keramika Indonesia Assosiasi Tbk IKAI

15 Intan Wijaya International Tbk INCI

16 Indocemenet Tunggal Prakasa Tbk. INTP

17 Jakarta Kyoei Steel Work LTD Tbk JKSW

18 Jaya Pari Steel Tbk JPRS

19 Keramika Indonesia Assosiasi Tbk KIAS

20 Lion Metal Works Tbk LION

21 Lion mesh Prima Tbk LMSH

22 Mulia Industrindo Tbk MLIA

23 Hanson International Tbk MYRX


90

Lampiran 1 (Lanjutan)



24 Pelangi Indah Carindo Tbk PICO

25 Sekawan Intipratama Tbk SIAP

26 Siwani Makmur Tbk SIMA

27 Siearad Produce Tbk SIPD

28 Semen Gresik Tbk SMGR

29 Suparma Tbk SPMA

30 Indo Acitama Tbk SRSN

31 Sumalindo Lestari Jaya Tbk SULI

32 Tirta Mahakam Resources Tbk TIRT

33 Trias Sentosa Tbk TRST

34 Yana Prima Hasta Persada Tbk YPAS

35 Primarindo Asia Infrastructure Tbk BIMA

36 Gajah Tunggal Tbk GJTL

37 Pan Asia Indosyntec Tbk HDTX

38 Jembo Cable Company Tbk JECC

39 KMI Wire and Cable Tbk KBLI

40 Kabelindo Murni Tbk KBLM

41 Multi Prima Sejahtera Tbk LPIN

42 Apac Citra Centertex Tbk MYTX

43 Nippers Tbk NIPS

44 Prima alloy steel Universal Tbk PRAS

45 Ricky Putra Globalindo Tbk RICY

46 Supreme Cable Manufacturing and Commerce Tbk SCCO

47 Selamat Sempurna Tbk SMSM


91




48 Sunson Textile Manufacturing Tbk SSTM

49 Nusantara Inti Corpora Tbk UNIT

50 Volses Electric Tbk VOKS

51 Akasha Wira International Tbk ADES

52 Tiga Pilar Sejahtera Tbk AISA

53 Cahaya Kalbar Tbk CEKA

54 Delta Djakarta Tbk DLTA

55 Darya Varia Laboratoria Tbk DVLA

56 Gudang Garam Tbk GGRM

57 Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk HMSP

58 Indofarama Tbk INAF

59 Kimia Farma Tbk KAEF

60 Kedawung Setia Industrial Tbk KDSI

61 Kedaung Indag Can Tbk KICI

62 Langgeng Makmur Industry Tbk LMPI

63 Merck Tbk MERK

65 Mustika Ratu Tbk MRAT

66 Mayora Indah Tbk MYOR

67 Prashida Aneka Niaga Tbk PSDN

68 Pyridam Farma Tbk PYFA


92




69 Bentoel International Investema Tbk RMBA

70 Schering Plough Indonesia Tbk SCPI

71 Sekar Laut Tbk SKLT

72 Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk SQBI

73 Siantar Top Tbk STTP

74 Mandom Indonesia Tbk TCID

75 Tempo Scan Pasifis Tbk TSPC

76 Ultrajaya Milk Industry and Trading Company Tbk ULTJ

77 Unilever Indonesia Tbk UNVR

78 Alumindo Light Metal Industry ALMI

79 Arwana Citra Mulia ARNA

80 Indal Aluminium Industry INAI

81 Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk KBRI

82 Holcim Indonesia Tbk SCMB

83 Surya Toto Indonesia Tbk TOTO

84 Indospring Tbk INDS

85 Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP

86 Kalbe Farma Tbk KLBF

87 Multi Bintang Indonesia MLBI

88 Nippon Indosari Corporindo Tbk ROTI

93

94

Lampiran 2a

Perhitungan Variabel Independen (Adopsi IFRS)

No Kode IFRS No Kode IFRS

1 AKKU 0 34 HDTX 0

2 AKPI 0 35 JECC 1

3 ALKA 0 36 KBLI 1

4 AMFG 0 37 KBLM 0

5 APLI 0 38 LPIN 0

6 BRNA 1 39 MYTX 1

7 BTON 1 40 NIPS 0

8 BUDI 1 41 PRAS 1

9 EKAD 1 42 RICY 0

10 ETWA 0 43 SCCO 0

11 GDST 1 44 SMSM 0

12 IGAR 0 45 SSTM 0

13 IKAI 0 46 UNIT 0

14 INCI 0 47 VOKS 0

15 INTP 0 48 ADES 0

16 JKSW 0 49 AISA 0

17 JPRS 1 50 CEKA 0

18 KIAS 0 51 DLTA 0

19 LION 0 52 DVLA 0

20 LMSH 0 53 INAF 0

21 MYRX 0 54 KAEF 0

22 PICO 1 55 KDSI 1

23 SIAP 0 56 KICI 0

24 SIMA 0 57 LMPI 0

25 SIPD 0 58 MERK 0

26 SMGR 1 59 MRAT 1

27 SPMA 0 60 PSDN 1

28 SRSN 1 61 PYFA 0

29 SULI 0 62 RMBA 0

30 TIRT 0 63 SCPI 1

31 TRST 0 64 SKLT 0

32 YPAS 0 65 SQBI 0

33 BIMA 0 66 STTP 0


95

Lampiran 2a (Lanjutan)


67 TCID 1 101 MYRX 1

68 TSPC 1 102 PICO 1

69 ULTJ 1 103 SIAP 1

70 ALMI 1 104 SIMA 1

71 ARNA 1 105 SIPD 1

72 INAI 1 106 SMGR 1

73 KBRI 1 107 SPMA 1

74 TOTO 1 108 SRSN 1

75 INDS 0 109 SULI 1

76 ICBP 1 110 TIRT 1

77 KLBF 1 111 TRST 1

78 MLBI 1 112 YPAS 1

79 ROTI 1 113 BIMA 1

80 AKKU 1 114 GJTL 1

81 AKPI 1 115 HDTX 1

82 ALKA 1 116 KBLI 1

83 AMFG 1 117 KBLM 1

84 APLI 1 118 LPIN 1

85 BRNA 1 119 MYTX 1

86 BTON 1 120 NIPS 1

87 BUDI 1 121 PRAS 1

88 EKAD 1 122 RICY 1

89 ETWA 1 123 SCCO 1

90 FASW 1 124 SMSM 1

91 GDST 1 125 SSTM 1

92 IGAR 1 126 UNIT 1

93 IKAI 1 127 VOKS 1

94 INCI 1 128 ADES 1

95 JKSW 1 129 AISA 1

96 JPRS 1 130 CEKA 1

97 KIAS 1 131 DLTA 1

98 LION 1 132 DVLA 1

99 LMSH 1 133 GGRM 1

100 MLIA 1 134 INAF 1


96



135 KAEF 1 169 BUDI 1

136 KDSI 1 170 EKAD 1

137 KICI 1 171 ETWA 1

138 LMPI 1 172 FASW 1

139 MERK 1 173 GDST 1

140 MRAT 1 174 IGAR 1

141 MYOR 1 175 IKAI 1

142 PSDN 1 176 INCI 1

143 PYFA 1 177 INTP 1

144 RMBA 1 178 JKSW 1

145 SCPI 1 179 JPRS 1

146 SKLT 1 180 KIAS 1

147 SQBI 1 181 LION 1

148 STTP 1 182 LMSH 1

149 TCID 1 183 MLIA 1

150 TSPC 1 184 MYRX 1

151 ULTJ 1 185 PICO 1

152 UNVR 1 186 SIAP 1

153 ALMI 1 187 SIMA 1

154 ARNA 1 188 SIPD 1

155 INAI 1 189 SMGR 1

156 KBRI 1 190 SPMA 1

157 SMCB 1 191 SRSN 1

158 TOTO 1 192 SULI 1

159 ICBP 1 193 TIRT 1

160 MLBI 1 194 TRST 1

161 ROTI 1 195 YPAS 1

162 AKKU 1 196 BIMA 1

163 AKPI 1 197 HDTX 1

164 ALKA 1 198 JECC 1

165 AMFG 1 199 KBLI 1

166 APLI 1 200 KBLM 1

167 BRNA 1 201 LPIN 1

168 BTON 1 202 MYTX 1


97



203 NIPS 1 237 KBRI 1

204 PRAS 1 238 TOTO 1

205 RICY 1 239 ICBP 1

206 SCCO 1 240 MLBI 1

207 SMSM 1 241 ROTI 1

208 SSTM 1 242 AKKU 1

209 UNIT 1 243 AKPI 1

210 VOKS 1 244 ALKA 1

211 ADES 1 245 AMFG 1

212 AISA 1 246 APLI 1

213 CEKA 1 247 BRNA 1

214 DLTA 1 248 BTON 1

215 DVLA 1 249 BUDI 1

216 HMSP 1 250 EKAD 1

217 INAF 1 251 ETWA 1

218 KAEF 1 252 GDST 1

219 KDSI 1 253 IGAR 1

220 KICI 1 254 IKAI 1

221 LMPI 1 255 INCI 1

222 MERK 1 256 INTP 1

223 MRAT 1 257 JKSW 1

224 MYOR 1 258 JPRS 1

225 PSDN 1 259 KIAS 1

226 PYFA 1 260 LION 1

227 RMBA 1 261 LMSH 1

228 SCPI 1 262 MLIA 1

229 SKLT 1 263 MYRX 1

230 SQBI 1 264 PICO 1

231 STTP 1 265 SIAP 1

232 TCID 1 266 SIMA 1

233 TSPC 1 267 SIPD 1

234 ULTJ 1 268 SPMA 1

235 ALMI 1 269 SRSN 1

236 INAI 1 270 SULI 1


98



271 TIRT 1 305 SKLT 1

272 TRST 1 306 SQBI 1

273 YPAS 1 307 STTP 1

274 BIMA 1 308 TCID 1

275 GJTL 1 309 TSPC 1

276 HDTX 1 310 ULTJ 1

277 JECC 1 311 UNVR 1

278 KBLI 1 312 KBRI 1

279 KBLM 1 313 ROTI 1

280 LPIN 1

281 MYTX 1

282 NIPS 1

283 PRAS 1

284 RICY 1

285 SCCO 1

286 SMSM 1

287 SSTM 1

288 UNIT 1

289 VOKS 1

290 ADES 1

291 AISA 1

292 CEKA 1

293 DLTA 1

294 DVLA 1

295 INAF 1

296 KAEF 1

297 KDSI 1

298 KICI 1

299 LMPI 1

300 MERK 1

301 MRAT 1

302 PSDN 1

303 PYFA 1

304 SCPI 1


99

Lampiran 2b

Perhitungan Variabel Independen (Risiko Litigasi)

No.

LEVIT UKRIT RET TURNROV

LITRISK Kewajiban

Jangka Panjang/Total

aktiva

Ln(Total aktiva)

(P(it)-Pi(t-1)/Pi(t-1)

Volt/LBSht

1 0,001267444 23,18858978 0,201550388 0,0039375000 23,1937947197

2 0,197156927 28,05219521 0,0625 0,0090093129 28,2583614498

3 0,055640792 26,27809877 -0,3125 0,0001247542 26,3338643203

4 0,078890729 28,62078347 0,129310345 0,0395221774 28,7391963807

5 0,038951459 26,5324662 -0,166666667 0,0080967833 26,5795144420

6 0,146339418 27,19090835 0,10625 0,0663490942 27,4035968643

7 0,015977272 25,4999962 -0,014705882 0,2097444444 25,7257179198

8 0,276401896 28,38398553 0,090909091 0,0419117647 28,7022991945

9 0,034252629 26,19382205 0,244444444 0,4658897714 26,6939644516

10 0,019049308 27,15412894 0,869565217 0,0018917225 27,1750699687

11 0,011672031 27,60822064 -0,19375 0,0662607012 27,6861533692

12 0,025497671 26,59701609 1,261904762 0,0375105714 26,6600243298

13 0,025835597 27,03098167 -0,034013605 0,0930515652 27,1498688366

14 0,039656865 25,5530559 -0,142857143 1,1901280873 26,7828408569

15 0,051829973 30,52976501 0,068965517 0,0032180262 30,5848130067

16 2,279128785 26,39310387 -0,422360248 0,0014783333 28,6737109907

17 0,022583041 26,80513916 -0,163793103 0,3939338333 27,2216560395

18 0,047160079 28,34868184 -0,20212766 0,0295744214 28,4254163398

19 0,048118657 26,62539563 0,381578947 0,0007894206 26,6743037047

20 0,094512025 25,30842853 0,041666667 0,0070299479 25,4099705003

21 0,202180788 27,48249156 0,475 0,0131845623 27,6978569152

22 0,097433108 27,05448355 0,015789474 0,1175740048 27,2694906614

23 0,104848594 25,81844681 0,139534884 0,0003553333 25,9236507410

24 1,132059535 24,58787223 0 0,0003240541 25,7202558202

25 0,184691281 28,60240702 -0,23943662 0,4020620683 29,1891603694

26 0,109724961 30,60968875 0,211640212 0,0734499757 30,7928636881

27 0,319291452 28,0704221 0,043478261 0,1194396295 28,5091531858

28 0,075506748 26,61264833 -0,1 0,0166585341 26,7048136119


100

Lampiran 2b (Lanjutan)

No.


LITRISK Kewajiban Jangka

Panjang/Total aktiva

Ln(Total aktiva)

(P(it)-Pi(t-1)/Pi(t-1) Volt/LBSht

29 0,109975508 28,1587153 0,022900763 0,2210876521 28,4897784391

30 0,297087631 27,261308 -0,17948718 0,0292802326 27,5876758659

31 0,10182358 28,3882926 0,444444444 0,0644650552 28,5545812031

32 0,021594957 26,1327194 0 0,0097241754 26,1640385029

33 1,570872954 25,2398879 0 0,0000000000 26,8107608134

34 0,135958837 27,6445049 -0,24 0,0000154316 27,7804791562

35 0,050687447 27,1642729 -0,03225806 0,0202513228 27,2352116477

36 0,051517029 27,7112395 0,3 0,0158151444 27,7785716519

37 0,019971761 27,1893402 0,036363636 0,0079927455 27,2173047202

38 0,028514686 25,7818749 -0,296 0,0052823529 25,8156719125

39 0,436105456 28,2453387 2,308823529 0,0244790640 28,7059232343

40 0,078046294 26,8251272 0,006289308 0,0257675000 26,9289410192

41 0,260186167 26,9010267 0,419354839 18,6344953231 45,7957082299

42 0,046064048 27,1880016 0,016574586 0,5185292056 27,7525948471

43 0,008782078 28,0064534 0,602564103 0,0000237130 28,0152592165

44 0,177258411 27,7592894 0,271028037 0,0576540566 27,9942018497

45 0,340957639 27,4607666 -0,2 0,0223795111 27,8241037966

46 0,010101742 26,4429314 1,158273381 0,0032835160 26,4563166967

47 0,013884325 28,0840306 0,822222222 0,0006774890 28,0985924503

48 0,363577684 26,4791599 -0,37654321 0,0567641662 26,8995017883

49 0,235538501 28,9092594 -0,36538462 0,1715010253 29,3162989134

50 0,062235442 27,4366605 -0,13636364 0,4102731092 27,9091690324

51 0,038930255 27,26885495 -0,070833333 0,0032082945 27,3109934948

52 0,060427091 27,55661109 -0,017094017 0,0007661830 27,6178043643

53 0,041532194 27,73978733 1,0375 0,2606053162 28,0419248391

54 0,045725387 28,215604 1,13836478 0,0624921678 28,3238215547

55 0,046144769 27,09925609 0,042553191 0,0645731481 27,2099740110


101


No.




Ln(Total aktiva)


56 0,176109333 25,1939798 -0,02702703 0,0001449275 25,3702340578

57 0,087583612 27,2539913 -0,24074074 0,0792586720 27,4208335784

58 0,042396984 27,093832 0,373056995 0,0013783482 27,1376073037

59 0,028404039 26,7694388 -0,23076923 0,0151494743 26,8129923171

60 0,082044478 26,7667686 2,875 0,0001113715 26,8489244583

61 0,095478371 25,4942352 0,385826772 1,2361301114 26,8258436736

62 0,04065847 29,4769463 -0,0125 0,0088806396 29,5264853847

63 0,713018461 26,4679301 -0,34036939 0,0016875000 27,1826360222

64 0,137200337 26,0903528 0 0,0000126676 26,2275658251

65 0,031384935 26,614237 -0,07608696 0,0002416992 26,6458636808

66 0,151125092 27,563562 0,792207792 0,0000012042 27,7146882870

67 0,047075287 27,754004 0,069444444 0,0027280019 27,8038072871

68 0,045122168 29,0780282 0,49122807 0,0076880556 29,1308384116

69 0,077616688 28,4099707 -0,10743802 0,1082883497 28,5958757211

70 0,147400982 28,2140873 0,083333333 0,0581331169 28,4196214031

71 0,109828618 27,4465063 0,25862069 0,0841378884 27,6404727744

72 0,212479139 27,0227341 0,5 0,1190980114 27,3543112965

73 0,018695939 27,3360875 -0,48453608 0,1354467294 27,4902301912

74 0,100317017 27,9234445 0,282051282 0,0001892563 28,0239507266

75 0,155501542 27,7617996 -0,66666667 0,2364483056 28,1537494204

76 0,337805368 29,1380018 0,112299465 0,0519922398 29,5277994569

77 0,015472801 29,7442062 0,046153846 0,0012864268 29,7609653795

78 0,025124241 27,8305381 0,305691944 0,0037612720 27,8594236591

79 0,084947282 27,355448 0,254716981 0,0289264688 27,4693217420

80 0,008741747 23,0824999 0,058064516 0,0053114130 23,0965530445

81 0,179357724 28,1703376 -0,21568627 0,0695071088 28,4192024822

82 0,075975531 25,7196829 0 0,0108339149 25,8064923893


102


No.




Ln(Total aktiva)


83 0,074360095 28,7673854 0,267175573 0,0168571429 28,8586026489

84 0,053111014 26,5340094 0,146666667 0,0044457333 26,5915661941

85 0,164032257 27,3701548 -0,60451977 0,0700916667 27,6042787619

86 0,014972646 25,7006926 1,089552239 0,1173659722 25,8330312541

87 0,234151653 28,4637876 -0,525 0,0193627451 28,7173020180

88 0,025927345 26,3360051 0,25 0,4666464527 26,8285788609

89 0,145405728 27,5911953 -0,27906977 0,0013926830 27,7379937114

90 0,159908811 29,3499113 -0,41714286 0,0000965943 29,5099167242

91 0,012114002 27,7828586 -0,1627907 0,0108141006 27,8057867022

92 0,030630469 26,467367 -0,21052632 0,0239670238 26,5219645047

93 0,028702094 26,9526153 0 0,0325815369 27,0138989267

94 0,030034593 25,6081779 0,166666667 0,3879175812 26,0261301227

95 2,371383435 26,3534693 -0,05376344 0,0005375000 28,7253902447

96 0,029254246 26,7112406 -0,31958763 0,2622593333 27,0027541926

97 0,027950608 28,393608 1,333333333 0,0572026558 28,4787612778

98 0,044794478 26,7951508 0,980952381 0,0029149685 26,8428602566

99 0,046568223 25,579566 1,1 0,0023958333 25,6285300545

100 0,663875964 29,5118524 -0,47191011 0,0060868290 30,1818152360

101 0,391975021 27,7410397 -0,03389831 0,0137550780 28,1467698391

102 0,095059569 27,1111818 0,347150259 0,0076901254 27,2139315159

103 0,069779369 25,9401956 0,224489796 0,0008566250 26,0108315723

104 1,116048142 24,6110839 0 0,0000751351 25,7272072143

105 0,177591326 28,8243748 -0,07407407 0,1698450272 29,1718111626

106 0,135031912 30,9111457 0,384279476 0,0749380429 31,1211156534

107 0,422089605 28,1404577 0,208333333 0,4180681091 28,9806154484

108 0,05320389 26,7199889 -0,07407407 0,0286315822 26,8018244062

109 0,105350925 27,9878412 -0,19402985 0,0948708964 28,1880630591


103


No.




Ln(Total aktiva)


110 0,243184756 27,2448426 0,09375 0,3120610590 27,8000884408

111 0,08765787 28,414068 -0,11538462 0,0273775819 28,5291034261

112 0,167201935 26,5795927 -0,01470588 0,0037803139 26,7505749320

113 1,33611963 25,3294437 0 0,0000119186 26,6655752693

114 0,339661951 30,1859041 -0,25833333 0,0613342898 30,5869002944

115 0,217034186 27,9403765 4 0,0000113208 28,1574220405

116 0,061943598 27,780904 0,798076923 0,0753948795 27,9182425104

117 0,023055973 27,3065939 0,184210526 0,0328090402 27,3624589334

118 0,025645963 25,872322 2,477272727 0,3888176471 26,2867856572

119 0,56678381 28,2206524 0,666666667 0,0529071339 28,8403433050

120 0,144256623 26,1049595 0,025 0,0530112500 26,3022273821

121 0,207680403 27,0817143 0,931818182 0,1410873724 27,4304820838

122 0,247783548 27,4596379 -0,05434783 1,3485445872 29,0559660608

123 0,009435259 28,0277289 0,296 0,0064529772 28,0436171407

124 0,109867361 27,9965003 0,856617647 0,0434019077 28,1497695884

125 0,34102769 27,4206403 -0,25555556 0,0054854809 27,7671534253

126 0,009365745 26,6631759 0,15 0,0012433342 26,6737849303

127 0,013270571 28,1605183 0,256097561 0,0002114615 28,1740003812

128 0,209070302 26,6870868 0,900990099 0,0970974923 26,9932545907

129 0,159564027 28,9836491 1,181818182 0,2911254699 29,4343385667

130 0,018315745 27,6583373 0,368421053 0,1126063025 27,7892593734

131 0,036462526 27,3370618 1,286995516 0,0020451901 27,3755695459

132 0,038548171 27,7030547 0,469565217 0,0056818080 27,7472847165

133 0,026531267 31,3569392 -0,0926672 0,0480451644 31,4315156485

134 0,141889795 27,8038131 1,024539877 0,7650669216 28,7107697854

135 0,0470199 28,3616315 1,176470588 0,0754881167 28,4841395121

136 0,039130788 27,0698913 1,020408163 0,0991151235 27,2081371842


104


No.




Ln(Total aktiva)


136 0,039130788 27,0698913 1,020408163 0,0991151235 27,2081371842

137 0,162859616 25,2766791 0,5 0,0353134058 25,4748521701

138 0,069903702 27,4266417 0,243902439 0,2520433598 27,7485887551

139 0,057708749 27,0679034 0,147169811 0,0015792411 27,1271913579

140 0,024018423 26,8446018 -0,02 0,0208995911 26,8895198037

141 0,398701512 29,7475785 0,403508772 0,0187748505 30,1650549049

142 0,053275147 27,2491912 -0,33870968 0,0003569444 27,3028232644

143 0,145191593 25,6348136 0,005681818 0,0080809930 25,7880861526

144 0,431003744 29,5676888 -0,26582278 0,0054800894 30,0041726616

145 0,740589379 26,8111726 0,25 0,0016944444 27,5534564535

146 0,125884467 26,2437121 0,285714286 0,0000132105 26,3696097887

147 0,021309944 26,7075659 0,866666667 0,0003906250 26,7292664941

148 0,07909285 27,8540373 0,52173913 0,0000597137 27,9331898918

149 0,051740194 27,8633804 0,428571429 0,0014194285 27,9165400559

150 0,039433399 29,1642225 0,460784314 0,0106943889 29,2143502664

151 0,062562853 28,5151164 0,231481481 0,0245498172 28,6022291159

152 0,040110041 30,1146752 0,109042553 0,0159353539 30,1707206266

153 0,195521401 28,2631269 -0,28571429 0,0129346591 28,4715829205

154 0,058540529 27,566333 3,493150685 0,0740618555 27,6989353897

155 0,438050439 27,1403644 -0,16666667 0,0251594066 27,6035742699

156 0,018677978 27,3309333 0 0,0727003186 27,4223116011

157 0,180267324 30,1298732 0,333333333 0,0021726272 30,3123131100

158 0,115410492 28,0514825 -0,867 0,0034394178 28,1703324015

159 0,1231981 30,5076027 0,5 0,0337564311 30,6645571999

160 0,022148383 27,7725623 1,061281337 0,0027408638 27,7974515905

161 0,284562039 27,8174548 1,07518797 0,0163852286 28,1184020421

162 0,386897748 24,5345477 0,859756098 0,0076608696 24,9291063116


105


No.




Ln(Total aktiva)


163 0,173159115 28,3655824 0,0125 0,0006670956 28,5394085767

164 0,037489578 26,2118432 0,090909091 0,0000049245 26,2493376949

165 0,086089903 28,8949764 -0,15662651 0,0060239055 28,9870901680

166 0,055764248 26,4389587 -0,24418605 0,0006063167 26,4953293000

167 0,228313437 27,7489221 -0,35 0,0091288043 27,9863643546

168 0,013461676 25,8945239 -0,21428571 0,0179451389 25,9259307585

169 0,201937575 28,4993289 -0,04385965 0,0133578431 28,7146242763

170 0,021939691 26,5627484 0,114285714 0,0868689850 26,6715570803

171 0,248365757 27,886989 0,177419355 0,0281285081 28,1634832867

172 0,4961206 29,3700934 -0,20588235 0,0010558081 29,8672698173

173 0,014599352 27,8062313 -0,2037037 0,0030689482 27,8238995963

174 0,036495771 26,4750338 -0,21333333 0,0019486429 26,5134782631

175 0,305784576 26,9013283 -0,01408451 0,0365214710 27,2436343496

176 0,028962696 25,6369648 -0,02040816 0,2351195585 25,9010470145

177 0,033429434 30,9122045 -0,1091314 0,0027502072 30,9483841537

178 2,518446207 26,2930826 0,113636364 0,0033833333 28,8149121538

179 0,034699719 26,6542921 -0,18181818 0,1779335000 26,8669253097

180 0,03669394 28,4511995 -0,11428571 0,0218713205 28,5097647679

181 0,038219226 26,9350056 0,153846154 0,0038041180 26,9770289641

182 0,026186296 25,676961 -0,23809524 0,0028125000 25,7059598329

183 0,649195739 29,6036983 0,808510638 0,0317294029 30,2846234438

184 0,018026397 29,3054717 1 0,0452602008 29,3687583267

185 0,091758624 27,1552412 -0,40384615 0,0068172443 27,2538170835

186 0,081372937 26,3312634 0,058333333 0,0000461250 26,4126824144

187 0,038290017 24,902475 0 0,0152796396 24,9560446305

188 0,204643065 28,7802252 0 0,0951814022 29,0800497114

189 0,119874373 31,0583047 -0,10725552 0,0921288767 31,2703079932


106


No.




Ln(Total aktiva)


190 0,314092442 28,2003642 -0,27586207 0,2233311527 28,7377877879

191 0,039372465 26,765382 0 0,0044005814 26,8091550702

192 0,497023294 27,5703588 -0,31481481 0,0292012787 28,0965833787

193 0,352509002 27,30692 -0,25714286 0,0048313619 27,6642603807

194 0,155222685 28,8130303 -0,27536232 0,0080709580 28,9763239708

195 0,148390342 27,1430633 -0,01492537 0,0020254488 27,2934791390

196 1,179887939 25,4940103 -0,22222222 0,0000546512 26,6739528723

197 0,275983408 28,4975871 -0,56315789 0,0000192161 28,7735897465

198 0,031922424 27,8459887 0,5 0,0182490079 27,8961601393

199 0,067878563 27,9214661 -0,24064171 0,1002873552 28,0896320053

200 0,024345171 27,2068261 0,17037037 0,0224813616 27,2536526109

201 0,028747515 26,0033725 -0,34640523 0,0216882353 26,0538082218

202 0,538008487 28,3707978 -0,18666667 0,6420436756 29,5508499211

203 0,067165201 27,4058851 -0,92073171 0,1106537500 27,5837040637

204 0,084506972 27,4024004 -0,2745098 0,0376181973 27,5245255796

205 0,228062506 27,4908694 -0,00574713 0,0003788941 27,7193107575

206 0,006276004 28,197489 0,086419753 0,0001811917 28,2039461708

207 0,100674028 28,1622981 0,366336634 0,0168104629 28,2797826151

208 0,267310383 27,4102078 -0,41044776 0,0243085676 27,7018267944

209 0,008712931 26,8525751 -0,27536232 0,0008087804 26,8620968434

210 0,013501918 28,3018359 -0,2815534 0,0016743661 28,3170122198

211 0,15316598 26,8124558 0,041666667 0,1531704359 27,1187922429

212 0,25231456 29,2446152 0,324074074 0,2201493079 29,7170790478

213 0,020933211 27,6983314 -0,10769231 0,0056462185 27,7249108152

214 0,036321322 27,4883519 0,490196078 0,0042777260 27,5289509215

215 0,050315374 27,80502 0,301775148 0,0048196429 27,8601550585

216 0,041080302 30,9417318 0,041736227 0,0002050655 30,9830171471

Bersambung pada halaman berikutnya

107


No.




Ln(Total aktiva)


217 0,025348995 27,8891539 -0,53636364 0,4445334151 28,3590362884

218 0,041045385 28,5360242 -0,2027027 0,0527854024 28,6298549887

219 0,186670094 27,4687773 -0,3030303 0,0363611111 27,6918084626

220 0,129599741 25,3112463 0 0,0353134058 25,4761594913

221 0,058564558 27,4352367 -0,15686275 0,2951677403 27,7889690477

222 0,052958803 27,2699742 0,243421053 0,0018415179 27,3247745473

223 0,022707792 26,809094 -0,05102041 0,0010718458 26,8328736788

224 0,323311917 29,9042004 0,3 0,0115652688 30,2390775967

225 0,053988137 27,2480496 -0,26829268 0,0003347222 27,3023724776

226 0,185198554 25,8887311 -0,16949153 0,3067707165 26,3807004019

227 0,395814305 29,8536986 -0,01724138 0,0005592538 30,2500721179

228 0,7171365 27,3385299 -0,072 0,0001805556 28,0558470015

229 0,121285755 26,433658 0 0,0000159249 26,5549597277

230 0,018760998 26,7663451 0,277310924 0,0002587891 26,7853648714

231 0,120363912 28,0163239 0,476190476 0,0000176336 28,1367054663

232 0,054327268 28,0135263 0,081818182 0,0013106039 28,0691641632

233 0,036527669 29,3188927 -0,12751678 0,0085087500 29,3639290917

234 0,057860002 28,6647823 2,383458647 0,0286417274 28,7512840242

235 0,097298242 28,6433775 -0,07692308 0,0059237013 28,7465994052

236 0,26129696 27,3642932 0,333333333 0,0225213068 27,6481114431

237 0,050633062 27,3937142 0 0,0049564541 27,4493037407

238 0,122571971 28,1884503 0,157894737 0,0081127867 28,3191350909

239 0,155408988 30,6881998 0,307692308 0,0416632439 30,8852720235

240 0,040441647 28,2088405 0,621621622 0,0029603702 28,2522425113

241 0,392362039 28,231334 -0,85217391 0,0507948013 28,6744908656

242 0,581639259 25,2305373 0 0,0000000000 25,8121765362

243 0,169875704 28,4316956 0,024691358 0,0001715074 28,6017428398


108


No.




Ln(Total aktiva)


244 0,034167154 26,2240317 0,5 0,0000059094 26,2582047323

245 0,085624686 28,9967022 0,15 0,0124654954 29,0947924079

246 0,061430924 26,3332015 0,246153846 0,0004580667 26,3950904629

247 0,309276676 27,9192675 0,549450549 0,0053204710 28,2338646127

248 0,015386907 25,8832262 -0,01818182 0,0064975000 25,9051105758

249 0,249704681 28,538062 -0,01834862 0,0050857843 28,7928524648

250 0,026499946 26,7427073 0,320512821 0,0290163500 26,7982236263

251 0,286784725 27,9169885 -0,28767123 0,0014992817 28,2052725157

252 0,015745566 27,934544 0,197674419 0,0064530183 27,9567425692

253 0,037508023 26,5808983 0,06779661 0,0003928095 26,6187991605

254 0,256020206 26,9742958 -0,15714286 0,0268491728 27,2571652200

255 0,027780272 25,7204282 -0,00833333 0,0092436262 25,7574521246

256 0,029067467 30,9943426 0,25 0,0041329509 31,0275430284

257 2,181183047 26,4368369 -0,30612245 0,0406708333 28,6586907993

258 0,040038413 26,6393809 -0,1037037 0,1452884333 26,8247077032

259 0,040093041 28,4865178 -0,0516129 0,0010163175 28,5276271760

260 0,039941015 27,1203667 -0,225 0,0009083743 27,1612160611

261 30,36965884 22,2508612 -0,19375 0,0028411458 52,6233611454

262 0,614202813 29,6072044 0,235294118 0,0015114135 30,2229186461

263 0,045388089 29,3755877 0,219298246 0,0305535665 29,4515293628

264 0,190634723 27,1636165 0,032258065 0,0018223444 27,3560735855

265 32,81245305 22,3286226 2,661417323 0,4529084444 55,5939841133

266 0,050860499 24,8601551 0 0,0000000000 24,9110156031

267 0,110899073 28,6609671 0,06 0,0318361255 28,8037023050

268 0,526012642 28,3691211 -0,06190476 0,0099972745 28,9051310614

269 0,037803545 26,8617423 0 0,0168986462 26,9164445295

270 0,977908331 27,5263393 -0,16216216 0,0183627826 28,5226103726


109


No.




Ln(Total aktiva)


271 0,260914261 27,2937494 0,653846154 0,0272526074 27,5819162516

272 0,166994432 28,8131426 0,52 0,0030127849 28,9831497743

273 0,200434326 26,4931312 -0,24242424 0,0004255987 26,6939911671

274 1,959977761 25,3682198 0 0,0000066860 27,3282042781

275 0,432801008 30,4062873 -0,15178571 0,0812625538 30,9203508753

276 0,73337233 29,0712583 -0,06024096 0,0000046654 29,8046352645

277 0,04235819 27,6916232 -0,1754386 0,0068437500 27,7408251107

278 0,105084071 27,9217123 -0,02112676 0,0216920146 28,0484883478

279 0,022724696 27,1959979 -0,01898734 0,0028466071 27,2215692261

280 0,038129553 25,9468367 0,24 0,0172447059 26,0022110086

281 0,461111133 28,3446099 -0,58032787 0,0000230795 28,8057441477

282 0,092807697 27,8190384 0,498461538 0,8026737500 28,7145198670

283 0,028059093 27,8832013 0,102702703 0,1078779762 28,0191383831

284 0,248721722 27,7886678 0,005780347 0,0000411215 28,0374305989

285 0,009412847 28,1354305 -0,10227273 0,0016101738 28,1464535346

286 0,037588995 28,1902911 0,376811594 0,0040197785 28,2318999034

287 0,23561078 27,3744027 0,303797468 0,1060407605 27,7160542043

288 0,010314775 26,8116915 0,272 0,0003974294 26,8224036778

289 0,022611816 28,071792 0,074324324 0,0003112365 28,0947150281

290 0,103326632 26,9475569 -0,3125 0,0189888299 27,0698723655

291 0,310059244 29,6286893 0,465034965 0,1037329973 30,0424815072

292 0,021740291 27,8811182 0,293103448 0,0113707563 27,9142292127

293 0,036817734 27,6229357 0,026315789 0,0006635159 27,6604169006

294 0,077033644 27,8431017 -0,23181818 0,0007129464 27,9208483085

295 0,044710857 27,8528384 1,320261438 0,1433551125 28,0409043778

296 0,101822842 28,7189716 1,483050847 0,0007591421 28,8215536292

297 0,156473799 27,5820172 0,055072464 0,0046868519 27,7431778949


110


No.




Ln(Total aktiva)


298 0,101694297 25,2953522 -0,00740741 0,0036871377 25,4007336154

299 0,052940476 27,4189315 -0,18604651 0,0410731417 27,5129451589

300 0,046174361 27,297783 -0,15343915 0,0004910714 27,3444484125

301 0,021200651 26,9354437 -0,24731183 0,0008654206 26,9575098100

302 0,071627951 27,1544817 -0,04666667 0,0015544965 27,2276641268

303 0,163155671 25,8750339 -0,08163265 0,0624083315 26,1005978735

304 0,707081185 27,9066165 0 0,0000000000 28,6136976986

305 0,110929638 26,5271195 0,666666667 0,0000125228 26,6380616996

306 0,01470755 26,8530842 0,036184211 0,0001196289 26,8679113838

307 0,202316182 28,1617694 0,858064516 0,0000062758 28,3640918727

308 0,045151882 28,2479541 0,472689076 0,0071967175 28,3003026617

309 0,03988379 29,3524887 -0,11846154 0,0094707444 29,4018432785

310 0,055198528 28,7016055 -0,17333333 0,0034732248 28,7602772074

311 0,057214122 30,289928 0,242307692 0,0128058650 30,3599479778

312 0,424057706 27,8928583 0 0,0002750721 28,3171911245

313 0,408402441 28,3931785 0,357843137 0,2079250217 29,0095059590

Sumber : Data sekunder yang diolah

111

112

Lampiran 3

Perhitungan Variabel Dependen

No. Kode α1 (1 / TA t-1)

α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

1 AKKU

0,0000000000003523631 -0,00152666788840 0,139189447548

(6.949.933.994) 0,1376627796597 -6.949.933.994

2 AKPI

0,0000000000000077048 0,13771686741343 0,244442460167

(83.742.046.000) 0,3821593275806 -83.742.046.000

3 ALKA

0,0000000000000628156 -0,19562607881485 0,007207338123

(17.797.326.000)

-

0,1884187406919 -17.797.326.000

4 AMFG

0,0000000000000042147 0,03370415740665 0,207462196601

(128.712.000.000) 0,2411663540073 -128.712.000.000

5 APLI

0,0000000000000298552 0,02253362934392 0,235075860637

20.576.811.653 0,2576094899814 20.576.811.653

6 BRNA

0,0000000000000181519 0,11217607995907 0,260310601513

(49.307.571.000) 0,3724866814723 -49.307.571.000

7 BTON

0,0000000000001113827 0,12843837662189 0,046843283458

(14.460.054.373) 0,1752816600803 -14.460.054.373

8 BUDI

0,0000000000000050822 0,09922796832539 0,262595170441

(8.417.000.000) 0,3618231387662 -8.417.000.000

9 EKAD

0,0000000000000489068 0,17540211246418 0,155437477356

13.279.341.916 0,3308395898200 13.279.341.916

10 ETWA

0,0000000000000187483 0,12928014798201 0,051663597583

145.556.368.894 0,1809437455648 145.556.368.894

11 GDST

0,0000000000000093061 0,18842656874010 0,100535614581

79.068.229.078 0,2889621833216 79.068.229.078

12 IGAR

0,0000000000000287792 -0,06072272834875 0,034411630939

28.483.286.037

-

0,0263110974101 28.483.286.037

13 IKAI

0,0000000000000155331 0,00261689517165 0,270525233564

(49.644.848.697) 0,2731421287356 -49.644.848.697

14 INCI

0,0000000000000746113 0,03749235190945 0,021455492606

(10.935.815.029) 0,0589478445152 -10.935.815.029

15 INTP

0,0000000000000006117 0,07520386743501 0,199499865551

(282.195.000.000) 0,2747037329855 -282.195.000.000


113



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

16 JKSW

0,0000000000000344842 -0,05416207279652 0,057461352328

(7.331.065.995) 0,0032992795319 -7.331.065.995

17 JPRS

0,0000000000000350233 0,22816727004984 0,022398138603

74.480.248.082 0,2505654086526 74.480.248.082

18 KIAS

0,0000000000000078981 0,04262480452160 0,438310189176

(59.520.506.801) 0,4809349936980 -59.520.506.801

19 LION

0,0000000000000329056 0,10678324914346 0,026067036541

12.327.862.277 0,1328502856843 12.327.862.277

20 LMSH

0,0000000000001278772 0,26286862670766 0,110398968843

5.797.255.613 0,3732675955513 5.797.255.613

21 MYRX

0,0000000000000750662 0,40483526859039 0,702706680141

6.936.859.048 1,1075419487317 6.936.859.047

22 PICO

0,0000000000000175328 0,01596574967140 0,138788027042

26.143.620.118 0,1547537767138 26.143.620.118

23 SIAP

0,0000000000000662635 0,13350906511749 0,153535771979

7.179.193.712 0,2870448370961 7.179.193.712

24 SIMA

0,0000000000001982855 0,01466520745937 0,070566573137

(26.358.110.585) 0,0852317805965 -26.358.110.585

25 SIPD

0,0000000000000049081 0,11724796595028 0,266759643986

987.598.157 0,3840076099364 987.598.157

26 SMGR

0,0000000000000006425 0,06895464517562 0,319384172113

(455.148.777.000) 0,3883388172883 -455.148.777.000

27 SPMA

0,0000000000000067113 -0,00461338235737 0,336144499571

(79.450.867.931) 0,3315311172137 -79.450.867.931

28 SRSN

0,0000000000000274722 0,01961018682423 0,100460813182

(5.725.990.000) 0,1200710000066 -5.725.990.000

29 SULI

0,0000000000000051137 -0,03977407089771 0,188566652300

(339.180.351.225) 0,1487925814026 -339.180.351.225

30 TIRT

0,0000000000000173256 -0,01743778627175 0,124879532561

61.797.602.404 0,1074417462896 61.797.602.404

31 TRST

0,0000000000000049272 0,08101460371871 0,259233984455

(75.765.175.041) 0,3402485881734 -75.765.175.041


114



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

32 YPAS

0,0000000000000497868 0,03982080686399 0,239191126743

567.941.384 0,2790119336072 567.941.384

33 BIMA

0,0000000000001145801 -0,89758504206158 0,074329616362

1.897.310.108

-

0,8232554256991 1.897.310.109

34 HDTX

0,0000000000000098269 0,18204777919230 0,210682608910

9.268.996.386 0,3927303881020 9.268.996.386

35 JECC

0,0000000000000177936 0,47457876222396 0,060767969245

19.148.719.000 0,5353467314695 19.148.718.999

36 KBLI

0,0000000000000104304 0,32870075579952 0,172816596237

(15.328.196.608) 0,5015173520365 -15.328.196.609

37 KBLM

0,0000000000000248019 0,34298162687408 0,298853732283

(28.217.304.160) 0,6418353591575 -28.217.304.161

38 LPIN

0,0000000000000662527 0,01375180120560 0,008095980246

6.981.722.678 0,0218477814521 6.981.722.678

39 MYTX

0,0000000000000053109 0,07199068936290 0,301389424966

(119.188.556.605) 0,3733801143292 -119.188.556.605

40 NIPS

0,0000000000000296204 0,23667108917811 0,221883613912

62.734.761.669 0,4585547030903 62.734.761.669

41 PRAS

0,0000000000000216465 0,02598599979349 0,206788065745

(115.339.064) 0,2327740655381 -115.339.064

42 RICY

0,0000000000000163046 -0,01074193043237 0,118676297035

(3.578.233.236) 0,1079343666026 -3.578.233.236

43 SCCO

0,0000000000000086385 0,47558215393450 0,074918858909

(24.357.541.654) 0,5505010128437 -24.357.541.655

44 SMSM

0,0000000000000093712 0,10693909494455 0,159139948083

(10.505.861.432) 0,2660790430278 -10.505.861.432

45 SSTM

0,0000000000000114619 0,06397606650633 0,182687172376

(67.037.501.995) 0,2466632388824 -67.037.501.995

46 UNIT

0,0000000000000322797 -0,01622721941144 0,316371496643

(26.015.238.908) 0,3001442772314 -26.015.238.908

47 VOKS

0,0000000000000088772 0,31095491523842 0,073311477368

(27.393.290.376) 0,3842663926068 -27.393.290.376


115



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

48 ADES

0,0000000000000308173 0,18246324265855 0,134977019535

(31.260.000.000) 0,3174402621937 -31.260.000.000

49 AISA

0,0000000000000051628 0,21470495882702 0,205826808126

120.289.000.000 0,4205317669532 120.289.000.000

50 CEKA

0,0000000000000121453 0,32526865101976 0,105221916066

(29.927.807.233) 0,4304905670858 -29.927.807.233

51 DLTA

0,0000000000000141127 0,14711431535220 0,059152406699

(25.612.523.000) 0,2062667220516 -25.612.523.000

52 DVLA

0,0000000000000117081 0,01543540709501 0,099926175000

48.397.325.000 0,1153615820951 48.397.325.000

53 INAF

0,0000000000000136248 0,09704532335811 0,199540435543

7.522.799.823 0,2965857589014 7.522.799.823

54 KAEF

0,0000000000000060339 0,09337344533004 0,109944029168

90.210.422.650 0,2033174744984 90.210.422.650

55 KDSI

0,0000000000000179300 0,03348206766284 0,137943448951

(21.986.936.413) 0,1714255166138 -21.986.936.413

56 KICI

0,0000000000001163573 0,03067084046634 0,039672983166

3.741.977.075 0,0703438236325 3.741.977.075

57 LMPI

0,0000000000000164225 0,06395635903110 0,161144938680

8.951.921.677 0,2251012977112 8.951.921.677

58 MERK

0,0000000000000230007 0,13553305626726 0,060436550235

74.928.022.000 0,1959696065028 74.928.022.000

59 MRAT

0,0000000000000258831 0,01493345814838 0,082475583660

24.645.902.310 0,0974090418082 24.645.902.310

60 PSDN

0,0000000000000241073 0,44435705753922 0,123437858750

3.057.691.849 0,5677949162891 3.057.691.848

61 PYFA

0,0000000000000994164 0,03800317961399 0,233964382362

3.483.985.633 0,2719675619759 3.483.985.633

62 RMBA

0,0000000000000020397 0,12390052149912 0,167329649571

162.779.000.000 0,2912301710706 162.779.000.000

63 SCPI

0,0000000000000427796 -0,02110347683289 0,075670850120

28.366.505.000 0,0545673732874 28.366.505.000


116



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

64 SKLT

0,0000000000000501566 0,06017426541188 0,214879204946

(11.731.812.939) 0,2750534703582 -11.731.812.939

65 SQBI

0,0000000000000312477 0,03649661048319 0,101882383178

1.936.024.000 0,1383789936608 1.936.024.000

66 STTP

0,0000000000000154018 0,22915523429430 0,381318130342

(47.053.529.620) 0,6104733646361 -47.053.529.621

67 TCID

0,0000000000000095489 0,07745268315366 0,169752413802

66.898.004.406 0,2472050969560 66.898.004.406

68 TSPC

0,0000000000000027858 0,08887627899778 0,105410090998

(2.490.726.323) 0,1942863699959 -2.490.726.323

69 ULTJ

0,0000000000000049836 0,03941837804448 0,227637905370

(221.639.829.540) 0,2670562834142 -221.639.829.540

70 ALMI

0,0000000000000066483 0,19464922392039 0,155251353462

(180.075.651.151) 0,3499005773819 -180.075.651.151

71 ARNA

0,0000000000000114527 0,05779371376652 0,276249613297

(47.903.192.394) 0,3340433270633 -47.903.192.394

72 INAI

0,0000000000000257065 0,07254270103157 0,077623390041

6.490.677.569 0,1501660910731 6.490.677.569

73 KBRI

0,0000000000000127200 -0,02615351390864 0,378073040936

10.299.471.461 0,3519195270271 10.299.471.461

74 TOTO

0,0000000000000074651 0,07345247534476 0,151833584947

(14.523.004.885) 0,2252860602921 -14.523.004.885

75 INDS

0,0000000000000129901 0,10786751619604 0,189104281499

(933.498.023) 0,2969717976951 -933.498.023

76 ICBP

0,0000000000000007484 -0,19827339611010 0,082772207492

(110.378.000.000)

-

0,1155011886182 -110.378.000.000

77 KLBF

0,0000000000000014220 0,03323854850834 0,112953225659

66.226.087.759 0,1461917741672 66.226.087.759

78 MLBI

0,0000000000000087944 0,01259953547765 0,205486723033

(164.373.000.000) 0,2180862585108 -164.373.000.000

79 ROTI

0,0000000000000175974 0,17214596727870 0,410343675153

(31.629.314.723) 0,5824896424314 -31.629.314.724


117



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

80 AKKU

0,0000000000008498131 -0,04232742388172 0,284490701731

(1.260.379.417) 0,2421632778499 -1.260.379.417

81 AKPI

0,0000000000000059923 -0,01318560549572 0,206770625501

66.506.775.000 0,1935850200056 66.506.775.000

82 ALKA

0,0000000000000386871 0,11469801876697 0,005248833337

11.022.851.000 0,1199468521038 11.022.851.000

83 AMFG

0,0000000000000037167 0,04609926428913 0,219800031220

(64.526.000.000) 0,2658992955090 -64.526.000.000

84 APLI

0,0000000000000298773 0,03766009645646 0,239348188032

18.515.646.973 0,2770082844889 18.515.646.973

85 BRNA

0,0000000000000155288 0,13605766937356 0,283289391809

(40.452.651.000) 0,4193470611821 -40.452.651.000

86 BTON

0,0000000000000842350 0,09696643929778 0,052945565122

(1.483.513.289) 0,1499120044195 -1.483.513.289

87 BUDI

0,0000000000000047097 -0,10438750097137 0,255649981985

2.004.000.000 0,1512624810141 2.004.000.000

88 EKAD

0,0000000000000420907 0,11562555413309 0,153416048896

20.640.780.619 0,2690416030295 20.640.780.619

89 ETWA

0,0000000000000161106 0,04326159720370 0,165773936218

(14.834.319.453) 0,2090355334222 -14.834.319.453

90 FASW

0,0000000000000020259 -0,07765941287871 0,333995987214

(416.912.216.980) 0,2563365743357 -416.912.216.980

91 GDST

0,0000000000000102306 -0,29329570300573 0,140174087672

(322.663.011.099)

-

0,1531216153337 -322.663.011.099

92 IGAR

0,0000000000000281231 0,04316872051281 0,051704798845

12.315.976.182 0,0948735193579 12.315.976.182

93 IKAI

0,0000000000000182219 -0,02200747761862 0,282013416448

(44.261.910.028) 0,2600059388292 -44.261.910.028

94 INCI

0,0000000000000798820 0,05821198440171 0,079625330630

1.102.933.798 0,1378373150318 1.102.933.798

95 JKSW

0,0000000000000348272 -0,10353143124331 0,058243321305

(17.185.177.152)

-

0,0452881099380 -17.185.177.152


118



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

96 JPRS

0,0000000000000228389 -0,21603345421766 0,015042380527

19.961.181.313

-

0,2009910736907 19.961.181.313

97 KIAS

0,0000000000000048789 0,03839452439822 0,276736207057

(60.092.088.230) 0,3151307314556 -60.092.088.230

98 LION

0,0000000000000273362 0,06047045196200 0,035511970547

18.767.502.541 0,0959824225092 18.767.502.541

99 LMSH

0,0000000000001020209 0,08625162401187 0,103405343602

30.693.786.003 0,1896569676141 30.693.786.003

100 MLIA

0,0000000000000016342 0,06214955245029 0,353806912589

(153.844.456.000) 0,4159564650389 -153.844.456.000

101 MYRX

0,0000000000000116013 -0,06194903181516 0,138277916592

89.295.923.265 0,0763288847765 89.295.923.265

102 PICO

0,0000000000000177987 -0,06882166808882 0,129554555024

36.682.985.459 0,0607328869348 36.682.985.459

103 SIAP

0,0000000000000612620 0,02436919911635 0,184277785232

(16.920.271.323) 0,2086469843484 -16.920.271.323

104 SIMA

0,0000000000002097118 0,00682221899410 0,067779493430

2.963.751.141 0,0746017124242 2.963.751.141

105 SIPD

0,0000000000000037856 0,00903878561205 0,241295949163

157.782.118.323 0,2503347347746 157.782.118.323

106 SMGR

0,0000000000000005086 0,07359637483337 0,364725468970

(667.073.344.000) 0,4383218438031 -667.073.344.000

107 SPMA

0,0000000000000064442 0,03095600304077 0,322825477836

12.086.644.763 0,3537814808764 12.086.644.763

108 SRSN

0,0000000000000276869 0,05396773451862 0,095134601759

24.418.103.000 0,1491023362772 24.418.103.000

109 SULI

0,0000000000000058996 -0,03203817718863 0,182584015337

(130.117.920.093) 0,1505458381480 -130.117.920.093

110 TIRT

0,0000000000000144732 0,07384260505893 0,095240067578

(44.753.285.145) 0,1690826726366 -44.753.285.145

111 TRST

0,0000000000000048108 -0,01915947389180 0,260247067994

35.697.234.546 0,2410875941026 35.697.234.546


119



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

112 YPAS

0,0000000000000447408 0,05855162572302 0,335364827912

44.624.661.604 0,3939164536349 44.624.661.604

113 BIMA

0,0000000000001092587 0,34949383405030 0,070140258844

(11.607.350.371) 0,4196340928945 -11.607.350.371

114 GJTL

0,0000000000000008614 -0,01347291841846 0,225160272945

(621.021.000.000) 0,2116873545266 -621.021.000.000

115 HDTX

0,0000000000000098661 -0,16705437461978 0,288282316735

(45.486.869.375) 0,1212279421149 -45.486.869.375

116 KBLI

0,0000000000000092291 0,18733609119976 0,153907837041

115.709.623.474 0,3412439282412 115.709.623.474

117 KBLM

0,0000000000000155532 0,08545887190536 0,192461173465

103.348.339.047 0,2779200453699 103.348.339.047

118 LPIN

0,0000000000000635439 0,04574957800820 0,015325548265

9.975.491.752 0,0610751262730 9.975.491.752

119 MYTX

0,0000000000000054101 -0,12985263782665 0,295772267631

(85.373.253.384) 0,1659196298041 -85.373.253.384

120 NIPS

0,0000000000000223870 0,12700486276106 0,204445059567

11.418.074.824 0,3314499223284 11.418.074.824

121 PRAS

0,0000000000000172129 0,01153913337642 0,259209974789

(6.519.605.623) 0,2707491081653 -6.519.605.623

122 RICY

0,0000000000000155740 0,10302773487617 0,155894107395

(26.344.671.892) 0,2589218422716 -26.344.671.892

123 SCCO

0,0000000000000068699 0,06139828162444 0,065945723531

32.587.776.304 0,1273440051554 32.587.776.304

124 SMSM

0,0000000000000075313 0,12058961930627 0,157210912555

(84.567.510.486) 0,2778005318611 -84.567.510.486

125 SSTM

0,0000000000000118561 0,12737429097435 0,192829500147

(78.130.728.951) 0,3202037911211 -78.130.728.951

126 UNIT

0,0000000000000328081 -0,01234523819913 0,413221328682

(10.509.492.976) 0,4008760904829 -10.509.492.976

127 VOKS

0,0000000000000063571 0,09040534498570 0,063178421400

42.237.062.993 0,1535837663857 42.237.062.993


120



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

128 ADES

0,0000000000000316408 0,31685071571407 0,148012741735

(3.898.000.000) 0,4648634574495 -3.898.000.000

129 AISA

0,0000000000000027853 0,13627445437148 0,146728002242

144.348.000.000 0,2830024566131 144.348.000.000

130 CEKA

0,0000000000000121453 -0,08510898175057 0,105192570054

(107.586.869.969) 0,0200835883038 -107.586.869.969

131 DLTA

0,0000000000000143644 0,27435886195018 0,058343429736

(35.020.175.000) 0,3327022916866 -35.020.175.000

132 DVLA

0,0000000000000108349 0,03532657540931 0,100994130395

29.701.650.000 0,1363207058048 29.701.650.000

133 GGRM

0,0000000000000002558 0,09684082601355 0,113491664715

115.137.000.000 0,2103324907285 115.137.000.000

134 INAF

0,0000000000000089694 -0,06787613069119 0,129909938253

83.299.672.244 0,0620338075619 83.299.672.244

135 KAEF

0,0000000000000055729 0,05695771169737 0,106878594778

(24.848.657.113) 0,1638363064754 -24.848.657.113

136 KDSI

0,0000000000000170193 0,09443144305188 0,124879828732

(13.627.945.458) 0,2193112717843 -13.627.945.458

137 KICI

0,0000000000001143915 0,03154103268790 0,046106589039

2.011.300.821 0,0776476217272 2.011.300.821

138 LMPI

0,0000000000000145795 0,04955713264903 0,170743025622

16.775.474.255 0,2203001582713 16.775.474.255

139 MERK

0,0000000000000017112 0,00492129758399 0,004626492118

19.403.593.000 0,0095477897017 19.403.593.000

140 MRAT

0,0000000000000236690 0,02555959761878 0,080566916116

21.715.802.746 0,1061265137346 21.715.802.746

141 MYOR

0,0000000000000015152 0,06101868375192 0,184903926828

(87.407.101.765) 0,2459226105804 -87.407.101.765

142 PSDN

0,0000000000000237323 0,07581792350681 0,286837204718

14.877.107.795 0,3626551282249 14.877.107.795

143 PYFA

0,0000000000000847216 0,09155190633378 0,239318348972

5.756.936.452 0,3308702553055 5.756.936.452


121



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

144 RMBA

0,0000000000000015788 -0,01272088206472 0,147737879496

20.757.000.000 0,1350169974315 20.757.000.000

145 SCPI

0,0000000000000319981 0,02803640714603 0,224788951258

(29.792.287.000) 0,2528253584041 -29.792.287.000

146 SKLT

0,0000000000000466771 0,13697127856092 0,202756663241

(7.298.138.015) 0,3397279418015 -7.298.138.015

147 SQBI

0,0000000000000276429 0,03301345186778 0,100203907878

(3.037.051.000) 0,1332173597456 -3.037.051.000

148 STTP

0,0000000000000106979 0,10258067295365 0,297522936570

50.165.223.028 0,4001036095233 50.165.223.028

149 TCID

0,0000000000000008843 0,00778404989723 0,016618533875

(99.650.301.302) 0,0244025837722 -99.650.301.302

150 TSPC

0,0000000000000023527 0,09818513832424 0,100544320700

8.539.474.328 0,1987294590238 8.539.474.328

151 ULTJ

0,0000000000000045861 0,17468288641984 0,191813017804

(138.171.534.112) 0,3664959042236 -138.171.534.112

152 UNVR

0,0000000000000009540 0,18085902947747 0,255959327770

(352.501.000.000) 0,4368183572479 -352.501.000.000

153 ALMI

0,0000000000000053678 -0,11404636740283 0,156969677002

44.153.318.751 0,0429233095991 44.153.318.751

154 ARNA

0,0000000000000120263 0,11623232993728 0,307357420377

(79.011.539.934) 0,4235897503141 -79.011.539.934

155 INAI

0,0000000000000183728 0,02223397135044 0,065110637042

33.096.039.624 0,0873446083927 33.096.039.624

156 KBRI

0,0000000000000134304 0,00489061123554 0,402736261755

68.036.439.232 0,4076268729904 68.036.439.232

157 SCMB

0,0000000000000009132 0,06941024753114 0,373901645322

(310.708.000.000) 0,4433118928531 -310.708.000.000

158 TOTO

0,0000000000000074651 0,06041802461589 0,147005840338

329.385.672.539 0,2074238649537 329.385.672.539

159 ICBP

0,0000000000000006569 0,29582420435271 0,107704868541

(754.374.000.000) 0,4035290728935 -754.374.000.000


122



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

160 MLBI

0,0000000000000081913 -0,09063599421042 0,228339036363

(86.455.000.000) 0,1377030421531 -86.455.000.000

161 ROTI

0,0000000000000131729 0,25640665022540 0,502800611389

(39.932.247.440) 0,7592072616144 -39.932.247.441

162 AKKU

0,0000000000009449257 -0,99741708396458 0,875938972143

(4.346.768.265)

-

0,1214781118210 -4.346.768.265

163 AKPI

0,0000000000000058315 0,01319972934938 0,248020195107

210.331.651.000 0,2612199244565 210.331.651.000

164 ALKA

0,0000000000000676213 0,84941045883484 0,027517663256

5.228.007.000 0,8769281220908 5.228.006.999

165 AMFG

0,0000000000000032098 0,04875608465116 0,202595016532

(213.513.000.000) 0,2513511011834 -213.513.000.000

166 APLI

0,0000000000000299520 -0,06418716731088 0,219827258361

(60.533.829.621) 0,1556400910497 -60.533.829.621

167 BRNA

0,0000000000000129805 0,08070602458569 0,354342909108

(81.454.010.000) 0,4350489336934 -81.454.010.000

168 BTON

0,0000000000000689177 -0,20364644762468 0,043828538434

14.560.481.243

-

0,1598179091910 14.560.481.243

169 BUDI

0,0000000000000043486 0,03230534203756 0,236157494525

(182.449.000.000) 0,2684628365626 -182.449.000.000

170 EKAD

0,0000000000000365105 0,04270723919473 0,162911682134

28.107.717.366 0,2056189213285 28.107.717.366

171 ETWA

0,0000000000000104063 0,08126226912537 0,101161142450

233.980.789.987 0,1824234115754 233.980.789.987

172 FASW

0,0000000000000017926 0,08003473424011 0,290499767014

(458.968.640.598) 0,3705345012538 -458.968.640.598

173 GDST

0,0000000000000085913 -0,09653549906767 0,113656544022

(101.436.722.645) 0,0171210449547 -101.436.722.645

174 IGAR

0,0000000000000320161 0,13313517224726 0,066843379282

3.458.650.567 0,1999785515290 3.458.650.567

175 IKAI

0,0000000000000197073 0,03310560226939 0,289778338863

(31.176.248.914) 0,3228839411327 -31.176.248.914


123



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

176 INCI

0,0000000000000755979 0,12336172019558 0,131184923644

55.535.204 0,2545466438397 55.535.204

177 INTP

0,0000000000000004395 0,03320153033422 0,174607938771

(201.315.000.000) 0,2078094691050 -201.315.000.000

178 JKSW

0,0000000000000358785 0,01456825054121 0,060180242608

(8.058.748.167) 0,0747484931491 -8.058.748.167

179 JPRS

0,0000000000000250874 -0,24335579713095 0,015153357827

(63.609.987.853)

-

0,2282024393041 -63.609.987.853

180 KIAS

0,0000000000000046646 0,04425732870178 0,290597785492

(126.817.184.571) 0,3348551141934 -126.817.184.571

181 LION

0,0000000000000230682 0,00022425199556 0,059535110977

12.204.646.197 0,0597593629725 12.204.646.197

182 LMSH

0,0000000000000777921 0,16294793720185 0,077415405885

568.108.938 0,2403633430867 568.108.938

183 MLIA

0,0000000000000015246 0,04641830925096 0,361721359502

(679.592.447.000) 0,4081396687534 -679.592.447.000

184 MYRX

0,0000000000000094430 0,04407663464811 0,109823223062

(95.818.528.562) 0,1538998577100 -95.818.528.562

185 PICO

0,0000000000000168176 0,06715486642564 0,116333438173

21.889.772.481 0,1834883045987 21.889.772.481

186 SIAP

0,0000000000000542396 0,06853002025028 0,265995205889

31.277.604.940 0,3345252261390 31.277.604.940

187 SIMA

0,0000000000002049000 -0,01701383148995 0,062094511191

16.940.950.777 0,0450806797014 16.940.950.777

188 SIPD

0,0000000000000030320 -0,05077815409813 0,205546090428

(80.604.532.013) 0,1547679363303 -80.604.532.013

189 SMGR

0,0000000000000003762 0,09585901738803 0,303031335387

(195.124.830.000) 0,3988903527752 -195.124.830.000

190 SPMA

0,0000000000000060083 0,03706549788326 0,308234490767

(97.227.736.272) 0,3452999886504 -97.227.736.272

191 SRSN

0,0000000000000248689 -0,31030106193108 0,125593759117

7.282.557.000

-

0,1847073028141 7.282.557.000


124



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

192 SULI

0,0000000000000069990 -0,04243864545060 0,182417870083

(141.940.000.000) 0,1399792246329 -141.940.000.000

193 TIRT

0,0000000000000147135 0,07685557395294 0,166360801160

(25.711.683.933) 0,2432163751125 -25.711.683.933

194 TRST

0,0000000000000045701 -0,01359375853699 0,388713416851

249.297.741.771 0,3751196583143 249.297.741.771

195 YPAS

0,0000000000000286174 0,06724811590641 0,235260123277

20.280.402.669 0,3025082391829 20.280.402.669

196 BIMA

0,0000000000000998993 0,17442581155539 0,060790177504

(26.821.455.597) 0,2352159890599 -26.821.455.597

197 HDTX

0,0000000000000073392 0,10699466541333 0,301643076773

(612.197.249.817) 0,4086377421866 -612.197.249.817

198 JECC

0,0000000000000141053 -0,03096953020244 0,082088181509

142.012.334.000 0,0511186513064 142.012.334.000

199 KBLI

0,0000000000000086081 0,07268594197689 0,144553384695

100.689.798.623 0,2172393266717 100.689.798.623

200 KBLM

0,0000000000000138324 0,02553736525823 0,176889960191

114.229.284.312 0,2024273254494 114.229.284.312

201 LPIN

0,0000000000000580488 0,03580287126195 0,013966703852

16.481.540.027 0,0497695751141 16.481.540.027

202 MYTX

0,0000000000000055453 0,11468059064854 0,345330507184

(89.241.840.074) 0,4600110978329 -89.241.840.074

203 NIPS

0,0000000000000190587 0,12161253332318 0,208869583818

109.288.506.000 0,3304821171408 109.288.506.000

204 PRAS

0,0000000000000173205 -0,01019516861013 0,329963564440

76.425.329.092 0,3197683958297 76.425.329.092

205 RICY

0,0000000000008464866 6,48801929188041 8,470735583630

842.498.674.322 14,9587548755114 842.498.674.307

206 SCCO

0,0000000000000067253 0,04826081380667 0,073054419661

84.157.668.575 0,1213152334672 84.157.668.575

207 SMSM

0,0000000000000064259 0,02865329144586 0,135042029274

(111.353.740.791) 0,1636953207197 -111.353.740.791


125



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

208 SSTM

0,0000000000000123415 -0,00743344579137 0,203368179685

(96.726.402.705) 0,1959347338934 -96.726.402.705

209 UNIT

0,0000000000000263227 0,01154687044538 0,412634156842

(1.219.077.840) 0,4241810272879 -1.219.077.840

210 VOKS

0,0000000000000058890 -0,03446127715795 0,073727647842

(269.632.648.515) 0,0392663706837 -269.632.648.515

211 ADES

0,0000000000000257007 0,02685497591842 0,155348748631

15.554.000.000 0,1822037245499 15.554.000.000

212 AISA

0,0000000000000025856 0,14089486412161 0,159375570383

267.999.000.000 0,3002704345047 267.999.000.000

213 CEKA

0,0000000000000097305 0,71020814292011 0,089551365236

45.263.222.120 0,7997595081565 45.263.222.119

214 DLTA

0,0000000000000134173 0,27145016557510 0,053326601930

(78.213.979.000) 0,3247767675054 -78.213.979.000

215 DVLA

0,0000000000000093050 0,01430103467202 0,096571489636

18.865.293.000 0,1108725243076 18.865.293.000

216 HMSP

0,0000000000000003810 0,17591799086444 0,076601565664

5.778.000.000 0,2525195565281 5.778.000.000

217 INAF

0,0000000000000084131 0,06848212498159 0,132169163542

87.394.377.788 0,2006512885233 87.394.377.788

218 KAEF

0,0000000000000048161 0,14277666602482 0,102546005030

(38.141.334.756) 0,2453226710546 -38.141.334.756

219 KDSI

0,0000000000000175265 0,05734945391099 0,256607899138

(49.340.761.013) 0,3139573530495 -49.340.761.013

220 KICI

0,0000000000001053120 0,04671661583195 0,039199381570

5.007.089.378 0,0859159974019 5.007.089.378

221 LMPI

0,0000000000000122676 0,03545724669639 0,146839504641

16.680.772.695 0,1822967513378 16.680.772.695

222 MERK

0,0000000000000175614 0,19332117076123 0,046212171979

42.345.695.000 0,2395333427406 42.345.695.000

223 MRAT

0,0000000000000219552 -0,06698905758320 0,076961949954

(9.244.207.087) 0,0099728923712 -9.244.207.087


126



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

224 MYOR

0,0000000000000012045 0,05072657158335 0,160170715528

21.740.880.416 0,2108972871111 21.740.880.416

225 PSDN

0,0000000000000146496 -0,02602976643111 0,172427512378

(60.227.560.816) 0,1463977459472 -60.227.560.816

226 PYFA

0,0000000000000736109 0,06704031678308 0,306631659780

12.052.572.115 0,3736719765629 12.052.572.115

227 RMBA

0,0000000000000014418 0,19061904296398 0,184238012394

77.180.000.000 0,3748570553583 77.180.000.000

228 SCPI

0,0000000000000226538 0,03200831951886 0,207207947591

24.691.528.000 0,2392162671100 24.691.528.000

229 SKLT

0,0000000000000400406 0,32426347423104 0,215481222662

(15.453.544.269) 0,5397446968928 -15.453.544.270

230 SQBI

0,0000000000000251798 0,05925680485009 0,094174653015

(4.185.542.000) 0,1534314578652 -4.185.542.000

231 STTP

0,0000000000000080010 0,17006597205490 0,258759526074

55.781.329.613 0,4288254981291 55.781.329.613

232 TCID

0,0000000000000079266 0,07917644521253 0,231666551552

(93.288.125.733) 0,3108429967641 -93.288.125.733

233 TSPC

0,0000000000000021584 0,00137790686549 0,110953253944

225.477.241.220 0,1123311608097 225.477.241.220

234 ULTJ

0,0000000000000041309 0,13472142176284 0,170386835006

129.138.157.019 0,3051082567692 129.138.157.019

235 ALMI

0,0000000000000053147 -0,08871547206205 0,185307042365

789.367.981.708 0,0965915703028 789.367.981.708

236 INAI

0,0000000000000163339 0,00929929030358 0,058654470579

(72.735.199.503) 0,0679537608831 -72.735.199.503

237 KBRI

0,0000000000000134998 -0,04746934353762 0,407496784713

8.153.711.341 0,3600274411750 8.153.711.341

238 TOTO

0,0000000000000065674 0,03377364256754 0,156699272629

(84.069.559.668) 0,1904729151964 -84.069.559.668

239 ICBP

0,0000000000000005612 0,10557540778604 0,116081664112

293.143.000.000 0,2216570718979 293.143.000.000


127



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

240 MLBI

0,0000000000000086802 0,90128311059956 0,374289935836

11.370.000.000 1,2755730464356 11.369.999.999

241 ROTI

0,0000000000000082991 0,12577338568105 0,416477419119

(156.572.353.975) 0,5422508047998 -156.572.353.976

242 AKKU

0,0000000000002211981 -0,57079760214905 0,176379839106

42.953.784.693

-

0,3944177630431 42.953.784.693

243 AKPI

0,0000000000000047972 0,08081313659926 0,217278815806

(357.431.847.000) 0,2980919524048 -357.431.847.000

244 ALKA

0,0000000000000413372 0,27082315425253 0,025317844459

22.410.704.000 0,2961409987118 22.410.704.000

245 AMFG

0,0000000000000028253 0,07539334428248 0,184683354462

(105.615.000.000) 0,2600766987447 -105.615.000.000

246 APLI

0,0000000000000329387 0,01392897607290 0,233429815895

(12.283.246.438) 0,2473587919680 -12.283.246.438

247 BRNA

0,0000000000000088878 0,11322282578460 0,273008239310

(137.611.967.000) 0,3862310650944 -137.611.967.000

248 BTON

0,0000000000000567742 -0,05133628301242 0,034517374404

239.050.100

-

0,0168189086081 239.050.100

249 BUDI

0,0000000000000041966 -0,03900957037192 0,265377845670

(39.960.000.000) 0,2263682752977 -39.960.000.000

250 EKAD

0,0000000000000291035 0,15897991349283 0,130914900349

37.139.339.744 0,2898948138416 37.139.339.744

251 ETWA

0,0000000000000181111 -0,15618075423367 0,237319409509

(318.350.527.842) 0,0811386552756 -318.350.527.842

252 GDST

0,0000000000000083928 -0,08395280370638 0,242788009334

(234.209.303.538) 0,1588352056275 -234.209.303.538

253 IGAR

0,0000000000000317716 0,13494007781181 0,062516337588

29.136.053.916 0,1974564154002 29.136.053.916

254 IKAI

0,0000000000000207444 0,04406051460170 0,303986698796

(9.916.105.840) 0,3480472133976 -9.916.105.840

255 INCI

0,0000000000000734527 0,11295680286957 0,158045515814

18.609.560.106 0,2710023186838 18.609.560.106


128



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

256 INTP

0,0000000000000003758 0,02447468134708 0,194884199530

(190.831.000.000) 0,2193588808776 -190.831.000.000

257 JKSW

0,0000000000000381118 -0,03274865661246 0,069519571713

(19.012.835.709) 0,0367709151004 -19.012.835.709

258 JPRS

0,0000000000000265576 0,06578826312411 0,014856309682

70.065.199.014 0,0806445728065 70.065.199.014

259 KIAS

0,0000000000000044035 -0,01929124747278 0,280785069665

38.432.213.264 0,2614938221918 38.432.213.264

260 LION

0,0000000000000200574 0,02889283198877 0,087021083309

(12.831.673.236) 0,1159139152974 -12.831.673.236

261 LMSH

0,0000000000000705728 -0,02769216518848 0,088964198006

(2.596.654.976) 0,0612720328180 -2.596.654.976

262 MLIA

0,0000000000000013908 0,03034863405520 0,326489751158

(315.123.115.000) 0,3568383852132 -315.123.115.000

263 MYRX

0,0000000000000018741 -0,02577839385252 0,020980894428

189.493.546.919

-

0,0047974994244 189.493.546.919

264 PICO

0,0000000000000160927 -0,00424306395167 0,095625189152

(8.342.632.888) 0,0913821252006 -8.342.632.888

265 SIAP

0,0000000000000366841 0,18775878669621 0,010780921519

(106.603.415.000) 0,1985397082149 -106.603.415.000

266 SIMA

0,0000000000001531061 0,10245177239764 0,052664638416

(2.245.565.205) 0,1551164108134 -2.245.565.205

267 SIPD

0,0000000000000031689 -0,24157443438524 0,123657911985

28.579.970.563

-

0,1179165223998 28.579.970.563

268 SPMA

0,0000000000000056590 0,05419867676375 0,335809164658

16.096.906.708 0,3900078414213 16.096.906.708

269 SRSN

0,0000000000000237652 0,09043048054360 1,239885327400

4.837.820.000 1,3303158079432 4.837.819.999

270 SULI

0,0000000000000106254 0,21414794382563 0,244529538082

(29.022.000.000) 0,4586774819076 -29.022.000.000

271 TIRT

0,0000000000000138279 0,04060143083249 0,108140457380

(50.193.500.214) 0,1487418882126 -50.193.500.214


129



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

272 TRST

0,0000000000000030666 0,08065550313221 0,259273425463

(171.053.914.925) 0,3399289285950 -171.053.914.925

273 YPAS

0,0000000000000162899 -0,02004554781820 0,125307604758

(60.986.341.213) 0,1052620569403 -60.986.341.213

274 BIMA

0,0000000000000847407 0,05328951564451 0,050761688407

(1.879.910.170) 0,1040512040519 -1.879.910.170

275 GJTL

0,0000000000000006514 0,02436959024944 0,211721875746

141.651.000.000 0,2360914659957 141.651.000.000

276 HDTX

0,0000000000000042039 0,04057899822412 0,623467892610

15.866.086.457 0,6640468908345 15.866.086.456

277 JECC

0,0000000000000080657 0,01949966732556 0,041942452104

(18.535.459.000) 0,0614421194297 -18.535.459.000

278 KBLI

0,0000000000000074793 -0,07523596468455 0,131438019047

(99.943.716.456) 0,0562020543626 -99.943.716.456

279 KBLM

0,0000000000000152836 -0,09531190171355 0,189096812476

14.629.503.863 0,0937849107629 14.629.503.863

280 LPIN

0,0000000000000509189 -0,03152634443903 0,012037843731

15.035.931.532

-

0,0194885007076 15.035.931.532

281 MYTX

0,0000000000000047722 0,03878209278243 0,251520799172

(125.666.000.000) 0,2903028919547 -125.666.000.000

282 NIPS

0,0000000000000125249 0,02460854591037 0,240746316974

135.357.313.000 0,2653548628847 135.357.313.000

283 PRAS

0,0000000000000125687 0,07010595074165 0,378785547246

99.693.185.717 0,4488914979879 99.693.185.717

284 RICY

0,0000000000000090101 0,10705463276681 0,122586978335

(32.033.764.854) 0,2296416111017 -32.033.764.854

285 SCCO

0,0000000000000056753 -0,02849065289249 0,071584948817

75.447.771.910 0,0430942959245 75.447.771.910

286 SMSM

0,0000000000000058387 0,08123177523839 0,122885379895

(29.428.000.000) 0,2041171551334 -29.428.000.000

287 SSTM

0,0000000000000124709 -0,02432937768047 0,199145383804

(52.396.467.775) 0,1748160061236 -52.396.467.775


130



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

288 UNIT

0,0000000000000217808 0,00302750169267 0,322876768212

(22.661.735.482) 0,3259042699043 -22.661.735.482

289 VOKS

0,0000000000000051129 -0,02740175121360 0,066586879905

(12.795.244.819) 0,0391851286910 -12.795.244.819

290 ADES

0,0000000000000226724 0,06378577712078 0,165820411550

(70.356.000.000) 0,2296061886711 -70.356.000.000

291 AISA

0,0000000000000019897 0,07724132997892 0,151714436677

24.612.000.000 0,2289557666564 24.612.000.000

292 CEKA

0,0000000000000093491 0,60158149779474 0,088447649243

186.833.191.051 0,6900291470375 186.833.191.050

293 DLTA

0,0000000000000115335 0,00891220664261 0,055943929651

123.826.619.000 0,0648561362940 123.826.619.000

294 DVLA

0,0000000000000084030 0,01327910197825 0,095815843706

(23.506.841.000) 0,1090949456845 -23.506.841.000

295 INAF

0,0000000000000077249 0,05304966046649 0,130155436550

(147.562.077.002) 0,1832050970167 -147.562.077.002

296 KAEF

0,0000000000000040454 0,04628027307523 0,096377813638

(49.778.184.517) 0,1426580867133 -49.778.184.517

297 KDSI

0,0000000000000117615 0,11993355040836 0,189709340113

68.644.630.303 0,3096428905210 68.644.630.303

298 KICI

0,0000000000001017338 0,02136008358359 0,035852722868

3.389.924.880 0,0572128064513 3.389.924.880

299 LMPI

0,0000000000000121626 -0,12610655760439 0,137151949999

(6.076.051.814) 0,0110453923942 -6.076.051.814

300 MERK

0,0000000000000143483 -0,27368128149003 0,049862320730

(51.354.263.000)

-

0,2238189607596 -51.354.263.000

301 MRAT

0,0000000000000227488 0,01515619913118 0,075313915966

28.832.725.793 0,0904701150974 28.832.725.793

302 PSDN

0,0000000000000146664 -0,26657327869283 0,184165529682

(49.377.533.583)

-

0,0824077490106 -49.377.533.583

303 PYFA

0,0000000000000571041 0,06589391425948 0,223635195337

1.185.124.034 0,2895291095968 1.185.124.034


131



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

304 SCPI

0,0000000000000133976 0,13021838775327 0,141344277566

232.272.360.000 0,2715626653188 232.272.360.000

305 SKLT

0,0000000000000331137 0,19869666927380 0,191181953611

(6.917.503.918) 0,3898786228851 -6.917.503.918

306 SQBI

0,0000000000000237424 0,05744385299199 0,088377733373

3.909.313.000 0,1458215863648 3.909.313.000

307 STTP

0,0000000000000068024 0,16504205724808 0,250473769598

(75.050.731.956) 0,4155158268459 -75.050.731.956

308 TCID

0,0000000000000068215 0,09640076776136 0,269126951123

51.357.257.036 0,3655277188845 51.357.257.036

309 TSPC

0,0000000000000018491 0,05986943604426 0,122731071072

89.917.587.981 0,1826005071159 89.917.587.981

310 ULTJ

0,0000000000000035567 0,08662253437280 0,152360106088

155.338.274.975 0,2389826404603 155.338.274.975

311 UNVR

0,0000000000000007872 0,18426011345878 0,246988198420

(724.199.000.000) 0,4312483118783 -724.199.000.000

312 KBRI

0,0000000000000126783 0,02086149037531 0,631399274580

34.924.427.303 0,6522607649554 34.924.427.302

313 ROTI

0,0000000000000054864 0,10676541498343 0,393568046703

(176.398.098.039) 0,5003334616862 -176.398.098.040


132

133

Lampiran 4

Perhitungan Variabel Moderasi

No Kode Kualitas audit


1 AKKU 0 32 YPAS 0

2 AKPI 1 33 BIMA 0

3 ALKA 0 34 HDTX 0

4 AMFG 1 35 JECC 0

5 APLI 0 36 KBLI 1

6 BRNA 0 37 KBLM 0

7 BTON 0 38 LPIN 0

8 BUDI 0 39 MYTX 0

9 EKAD 0 40 NIPS 0

10 ETWA 0 41 PRAS 0

11 GDST 0 42 RICY 0

12 IGAR 0 43 SCCO 0

13 IKAI 0 44 SMSM 0

14 INCI 0 45 SSTM 0

15 INTP 1 46 UNIT 0

16 JKSW 0 47 VOKS 0

17 JPRS 0 48 ADES 0

18 KIAS 0 49 AISA 0

19 LION 0 50 CEKA 1

20 LMSH 0 51 DLTA 1

21 MYRX 0 52 DVLA 1

22 PICO 0 53 INAF 0

23 SIAP 0 54 KAEF 0

24 SIMA 0 55 KDSI 0

25 SIPD 0 56 KICI 0

26 SMGR 1 57 LMPI 0

27 SPMA 0 58 MERK 1

28 SRSN 0 59 MRAT 0

29 SULI 1 60 PSDN 1

30 TIRT 0 61 PYFA 0

31 TRST 1 62 RMBA 1


134




63 SCPI 1 94 INCI 0

64 SKLT 0 95 JKSW 0

65 SQBI 1 96 JPRS 0

66 STTP 0 97 KIAS 0

67 TCID 1 98 LION 0

68 TSPC 0 99 LMSH 0

69 ULTJ 0 100 MLIA 1

70 ALMI 0 101 MYRX 0

71 ARNA 1 102 PICO 0

72 INAI 0 103 SIAP 0

73 KBRI 0 104 SIMA 0

74 TOTO 1 105 SIPD 0

75 INDS 0 106 SMGR 1

76 ICBP 1 107 SPMA 0

77 KLBF 1 108 SRSN 0

78 MLBI 1 109 SULI 1

79 ROTI 1 110 TIRT 0

80 AKKU 0 111 TRST 1

81 AKPI 1 112 YPAS 0

82 ALKA 0 113 BIMA 0

83 AMFG 1 114 GJTL 1

84 APLI 1 115 HDTX 0

85 BRNA 0 116 KBLI 1

86 BTON 0 117 KBLM 0

87 BUDI 0 118 LPIN 0

88 EKAD 0 119 MYTX 0

89 ETWA 0 120 NIPS 0

90 FASW 1 121 PRAS 0

91 GDST 0 122 RICY 0

92 IGAR 0 123 SCCO 0

93 IKAI 0 124 SMSM 0


135




125 SSTM 0 156 KBRI 0

126 UNIT 0 157 SMCB 1

127 VOKS 0 158 TOTO 1

128 ADES 0 159 ICBP 1

129 AISA 0 160 MLBI 1

130 CEKA 1 161 ROTI 1

131 DLTA 1 162 AKKU 0

132 DVLA 1 163 AKPI 1

133 GGRM 1 164 ALKA 0

134 INAF 0 165 AMFG 1

135 KAEF 0 166 APLI 1

136 KDSI 0 167 BRNA 0

137 KICI 0 168 BTON 0

138 LMPI 0 169 BUDI 0

139 MERK 1 170 EKAD 0

140 MRAT 0 171 ETWA 0

141 MYOR 0 172 FASW 1

142 PSDN 1 173 GDST 0

143 PYFA 0 174 IGAR 0

144 RMBA 1 175 IKAI 0

145 SCPI 1 176 INCI 0

146 SKLT 0 177 INTP 1

147 SQBI 1 178 JKSW 0

148 STTP 0 179 JPRS 0

149 TCID 1 180 KIAS 0

150 TSPC 0 181 LION 0

151 ULTJ 0 182 LMSH 0

152 UNVR 1 183 MLIA 1

153 ALMI 0 184 MYRX 1

154 ARNA 1 185 PICO 0

155 INAI 0 186 SIAP 0


136




187 SIMA 0 218 KAEF 0

188 SIPD 0 219 KDSI 0

189 SMGR 1 220 KICI 0

190 SPMA 0 221 LMPI 0

191 SRSN 0 222 MERK 1

192 SULI 1 223 MRAT 0

193 TIRT 0 224 MYOR 0

194 TRST 1 225 PSDN 1

195 YPAS 0 226 PYFA 0

196 BIMA 0 227 RMBA 1

197 HDTX 0 228 SCPI 1

198 JECC 0 229 SKLT 0

199 KBLI 1 230 SQBI 1

200 KBLM 0 231 STTP 0

201 LPIN 0 232 TCID 1

202 MYTX 0 233 TSPC 0

203 NIPS 0 234 ULTJ 0

204 PRAS 0 235 ALMI 0

205 RICY 0 236 INAI 0

206 SCCO 0 237 KBRI 0

207 SMSM 1 238 TOTO 1

208 SSTM 0 239 ICBP 1

209 UNIT 0 240 MLBI 1

210 VOKS 0 241 ROTI 1

211 ADES 0 242 AKKU 0

212 AISA 0 243 AKPI 1

213 CEKA 1 244 ALKA 0

214 DLTA 1 245 AMFG 1

215 DVLA 1 246 APLI 1

216 HMSP 1 247 BRNA 0

217 INAF 0 248 BTON 0


137





249 BUDI 0 280 LPIN 0 311 UNVR 1

250 EKAD 0 281 MYTX 0 312 KBRI 0

251 ETWA 0 282 NIPS 0 313 ROTI 1

252 GDST 0 283 PRAS 0

253 IGAR 0 284 RICY 0

254 IKAI 0 285 SCCO 0

255 INCI 0 286 SMSM 1

256 INTP 1 287 SSTM 0

257 JKSW 0 288 UNIT 0

258 JPRS 0 289 VOKS 0

259 KIAS 0 290 ADES 0

260 LION 0 291 AISA 0

261 LMSH 0 292 CEKA 1

262 MLIA 1 293 DLTA 1

263 MYRX 1 294 DVLA 1

264 PICO 0 295 INAF 0

265 SIAP 0 296 KAEF 0

266 SIMA 0 297 KDSI 0

267 SIPD 0 298 KICI 0

268 SPMA 0 299 LMPI 0

269 SRSN 0 300 MERK 1

270 SULI 1 301 MRAT 0

271 TIRT 0 302 PSDN 1

272 TRST 1 303 PYFA 0

273 YPAS 0 304 SCPI 1

274 BIMA 0 305 SKLT 0

275 GJTL 1 306 SQBI 1

276 HDTX 0 307 STTP 0

277 JECC 0 308 TCID 1

278 KBLI 1 309 TSPC 0

279 KBLM 0 310 ULTJ 0


138

139

A. Statistik Deskriptif

DESCRIPTIVES VARIABLES=IFRS LITRISK EM AQ

/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

IFRS 313 0 1 .84 .367

LITRISK 313 23.09655 55.59398 28.0188285 2.67943080

EM 313 35.66506 54.91928 48.4479558 3.11113407

AQ 313 0 1 .31 .462

Valid N (listwise) 313

B. Uji Asumsi Klasik

REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL

/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT EM

/METHOD=ENTER IFRS LITRISK AQ

/SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED)

/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID)

/SAVE RESID.

1. Uji Normalitas

140

2. Uji Multikolonieritas

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Collinearity

Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 42.617 1.726 24.686 .000

IFRS .885 .447 .104 1.982 .048 .985 1.015

LITRISK .158 .062 .136 2.561 .011 .973 1.028

AQ 2.185 .356 .324 6.130 .000 .976 1.024


3. Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .394a .155 .147 2.87336145 1.911

a. Predictors: (Constant), AQ, IFRS, LITRISK

b. Dependent Variable: EM

4. Uji Heteroskedastisitas

Uji Glejser

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) -3.970 1.105 -3.592 .000

IFRS -.191 .286 -.036 -.667 .505

LITRISK .231 .039 .321 5.868 .000

AQ -.066 .228 -.016 -.288 .773

a. Dependent Variable: Abs_Res

141

C. Uji Hipotesis

1. Hipotesis 1 dan 3

REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA


/NOORIGIN

/DEPENDENT EM

/METHOD=ENTER LITRISK IFRS.

ANOVAa


1 Regression 158.356 2 79.178 8.579 .000b

Residual 2861.015 310 9.229

Total 3019.371 312


b. Predictors: (Constant), IFRS, LITRISK

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) 41.746 1.819 22.950 .000

LITRISK .207 .065 .178 3.208 .001

IFRS 1.074 .471 .127 2.280 .023


2. Hipotesis 2

REGRESSION

/MISSING LISTWISE



/NOORIGIN

/DEPENDENT EM

/METHOD=ENTER IFRS_AQ IFRS AQ.

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .229a .052 .046 3.03794

a. Predictors: (Constant), IFRS, LITRISK

142

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .373a .139 .130 2.90086

a. Predictors: (Constant), AQ, IFRS, IFRS_AQ

ANOVAa


1 Regression 419.138 3 139.713 16.603 .000b

Residual 2600.233 309 8.415

Total 3019.371 312


b. Predictors: (Constant), AQ, IFRS, IFRS_AQ

Coefficientsa

Model


Standardized

Coefficients


1 (Constant) 46.757 .465 100.659 .000

IFRS_AQ -.791 1.062 -.113 -.745 .457

IFRS 1.175 .513 .139 2.292 .023

AQ 2.993 .990 .444 3.022 .003


3. Hipotesis 4

REGRESSION

/MISSING LISTWISE



/NOORIGIN

/DEPENDENT EM

/METHOD=ENTER LITRISK AQ LITRISK_AQ.

ANOVAa


1 Regression 1546.685 3 515.562 3.652 .013b

Residual 43616.830 309 141.155

Total 45163.514 312


143

b. Predictors: (Constant), LITRISK_AQ, LITRISK, AQ

Coefficientsa

Model


Standardized

Coefficients


1 (Constant) 28.239 7.356 3.839 .000

LITRISK -.560 .263 -.125 -2.127 .034

AQ 4.379 27.806 .168 .157 .875

LITRISK_AQ -.259 .974 -.284 -.266 .791


Documents

PENGARUH ADOPSI IFRS DAN RISIKO LITIGASI TERHADAP ...repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/38578/1/DESI... · FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF