BAB III METODE PENELITIAN 3..1. Penentuan Sampel Populasi

BAB III
METODE PENELITIAN
3..1. Penentuan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur
yang ada di BEI pada tahun 2011 sampai 2013.
Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan
manufaktur yang memiliki kriteria tertentu. Metode pengambilan sampel
yang
digunakan
adalah
purposive sampling
dimana
pengambilan
sampel perusahaan dilakukan berdasarkan kriteria sebagai berikut:
a. Perusahaan yang terdaftar dibursa efek Indonesia dari tahun 20011-2013.
b. Periode laporan keuangan berakhir setiap 31 Desember
c. Laporan menggunakan mata uang rupiah.
d. Perusahaan tersebut memiliki semua data yang diperlukan untuk
variabel-variabel yang telah ditentukan sebelumnya.
3.2. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder yaitu
data yang tidak dikumpulkan sendiri oleh peneliti Biro Pusat Statistik,
majalah, keterangan-keterangan atau publikasi lainnya. Data penelitian ini
berupa laporan keuangan tahunan yang diterbitkan oleh perusahaan
perbankan go public dan dipublikasikan oleh Pusat Referensi Pasar Modal
(PRPM) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BEI). Data yang
dipergunakan adalah data yang berasal dari anual report selama tahun
2011 sampai 2013 yang dikeluarkan oleh perusahaan sampel.
3.3. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan metode dokumentasi. Dalam
metode ini, data yang diperlukan dikumpulkan dan dicatat, sedangkan
mengenai studi pustaka diperoleh dari penelitian-penelitian terdahulu dan
ditunjang dengan literatur-literatur lain , data yang berkaitan dengan
penelitian diperoleh melalui survey literatur terhadap Indonesian Capital
Market Directory (ICMD) dan laporan keuangan (anual report) yang
dipublikasikan oleh BEI selama periode penelitian.
3.4. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel
dependen variabel independen dan variabel kontrol. Variabel-variabel
tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
3.4.1. Variabel Dependen
Kinerja pasar merupakan kinerja yang dilihat dari tingkat
pengembalian investasi (return) jangka panjang perusahaan atau return
saham terhadap investor. Kinerja pasar diukur menggunakan CAR
(Cummulative
Abnormal
Return).
CAR
merupakan
akumulasi
abnormal return, sehingga sebelum menghitung CAR terlebih dahulu
perlu dihitung return dan abnormal return Return merupakan imbalan
atau hasil yang diperoleh di masa yang akan datang. Return saham (Ri)
dari suatu investasi dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
,
Ht –Ht-1
Rit = ─────
Ht-1
Keterangan :
Rit : Return sesungguhnya pada hari t
Ht : Harga saham hari t
Ht-1: Harga saham hari sebelumnya
1). Abnormal Return
Menurut Jogiyanto (2003) abnormal return atau excess return
merupakan
kelebihan
return yang sesungguhnya terjadi terhadap
return normal . Return normal merupakan return ekspektasi (return
yang diharapkan oleh investor). Tingkat keuntungan yang diharapkan
dapat dihasilkan dengan model-model tertentu, salah satunya market
adjusted model. Model ini tidak membutuhkan periode estimasi
untuk membentuk model estimasi, karena return sekuritas yang
diestimasikan adalah sama dengan return indeks pasar. Untuk
menghitung
besarnya indeks pasar, perlu diketahui dahulu Indeks
Harga Saham Gabungan (IHSG) tiap periode, yang dihitung dengan
rumus sebagai berikut :
Nilai pasar seluruh saham yang beredar
IHSG = ────────────────────── x 100%
Nilai dasar seluruh saham yang beredar
Selanjutnya IHSG digunakan untuk menghitung return pasar
dengan rumus sebagai berikut :
IHSGt – IHSGt-1
Rmt = ─────────
IHSGt-1
Keterangan:
Rmt
= Return Indek Pasar pada waktu t
IHSGt
= IHSG pada waktu t
IHSGt-1 = IHSG pada waktu sebelumnya
Abnormal return untuk masing-masing saham dapat dihitung dengan
mengurangkan return indeks pasar pada hari yang sama atau dengan
rumus sebagai berikut :
ARi,t = Ri,t – Rmt
Keterangan :
ARi,t = Abnormal return saham i pada waktu t
Ri,t = Return yang sesungguhnya terjadi untuk saham i
pRmt = Return indeks pasar pada waktu t
2). CAR (Cummulative Abnormal Return)
Cummulative abnormal return merupakan abnormal return yang
dihitung dari periode ke periode yaitu kumulatif dari return tidak
normal, CAR dapat dirumuskan sebagai berikut:
CARit = Σt =Arit
Keterangan :
CARi,t = Cummulative abnormal return sekuritas ke-i pada hari ke-t
(selama 3 hari)
ARi,t
= Abnormal return untuk sekuritas ke-i pada hari ke-t
3.4.2. Variabel independen
Variabel independen dalam penelitian ini adalah real earnings
management yang mengambil tindakan menyimpang dalam praktek bisnis
normal. Konsisten dengan penelitian yang sebelumnya (Cohen dan
Zarowin, 2010; Roychowdhury, 2006), penelitian ini menggunakan tiga
metrik untuk meneliti real earnings management, yaitu aliran abnormal
kas dari operasi (RCFO), biaya produksi yang abnormal (RPC) dan
pengeluaran diskresioner abnormal (RDE).
1) Manipulasi Aktivitas Riil Melalui Arus Kas Kegiatan Operasi.
Untuk
mengindikasi
manipulasi
aktivitas
perusahaan
riil
melalui
yang
arus
cenderung
kas
melakukan
kegiatan
operasi
menggunakan arus kas kegiatan operasi abnormal (ABN_CFO). Arus
kas kegiatan operasi abnormal diperoleh dari selisih nilai arus kas
kegiatan operasi aktual yang diskala dengan total aktiva satu tahun
sebelum pengujian dikurangi dengan arus kas kegiatan operasi normal.
Arus kas kegiatan operasi normal dihitung dengan menggunakan
model persamaan regresi, mereplikasi dari penelitian Roychowdhury
(2006) seperti yang digunakan dalam penelitian Oktorina dan
Hutagaol (2008) :
Model persamaan regresi, mereplikasi dari penelitian Roychowdhury
(2006) yaitu :
CFOt/At-1 = α0 + α1(1/At-1) + β1(St/At-1) + β2(∆St/At-1) + єt ……………..(1)
Keterangan:
CFOt/At-1: arus kas kegiatan operasi pada tahun t yang diskala dengan
total aktiva pada tahun t-1.
α1(1/At-1): intersep yang diskala dengan total aktiva pada tahun t-1
dengan tujuan supaya arus kas kegiatan operasi tidak
memiliki nilai 0 ketika penjualan dan lag penjualan bernilai 0.
St/At-1 : penjualan pada tahun t yang diskala dengan total aktiva pada
tahun t-1.
∆St/At-1: penjualan pada tahun t dikurangi penjualan pada tahun t-1
yang diskala dengan total aktiva pada tahun t-1.
α0
єt
: konstanta.
: error term pada tahun t.
2). Manipulasi aktivitas riil melalui biaya produksi
Produksi
di
atas
level
normal
operasi
perusahaan
(overproduction) dengan tujuan untuk melaporkan harga pokok
penjualan (COGS) yang lebih rendah merupakan salah satu cara yang
dilakukan manajemen untuk memanipulasi laba melalui manipulasi
aktivitas nyata. Biaya produksi adalah jumlah dari harga pokok
penjualan (COGS) dan perubahan dalam persediaan (ΔINV)
sepanjang tahun. Peneliti sebagaimana Roychowdhury (2006)
menggunakan model estimasi untuk biaya produksi normal dengan
rumus regresi sebagai berikut:
PRODt/At-1 = α0 + α1(1/At-1) + β1(St/At-1) + β2(∆St/At-1) +
β3(∆St-1/At-1) + εt.
Keterangan:
PRODt : biaya produksi pada tahun t,dimana PRODt = COGSt + ΔINVt.
At-1 : total aktiva pada tahun t-1
St
: penjualan pada tahun t
∆St
: penjualan pada tahun t dikurangi penjualan pada tahun t-1
∆St-1 : perubahan penjualan pada tahun t-1
a0 : konstanta
et : error term pada tahun t.
Sama halnya dengan arus kas kegiatan operasi, nilai koefisien
estimasi dari persamaan regresi di atas digunakan untuk menghitung
nilai biaya produksi normal. Sehingga, biaya produksi abnormal
(ABN_PROD) diperoleh dengan cara mengurangkan nilai biaya
produksi aktual yang diskalakan dengan total aktiva satu tahun
sebelum periode pengujian dengan biaya produksi normal yang
dihitung dengan menggunakan koefisien estimasi dari model
persamaan di atas.
3) Manipulasi aktivitas riil melalui biaya diskresioner
Untuk menghitung tingkat normal biaya diskresioner peneliti
menggunakan model regresi berikut yang mereplikasi dari penelitian
Roychowdhury (2006):
DISEXPt/At-1 = α + β1(1/At-1) + β2(St/At-1) + et
Keterangan:
DISEXPt
: biaya diskresioner pada tahun t
α
: konstanta
β
: koefisien regresi
At-1
: total aktiva pada tahun t-1
St
: penjualan pada tahun t
et
: error term pada tahun
Biaya diskresioner didefinisikan sebagai jumlah dari biaya iklan,
biaya riset dan pengembangan, dan biaya penjualan, dan administrasi
dan umum. Nilai koefisien estimasi dari persamaan regresi di atas
digunakan untuk menghitung nilai biaya diskresioner normal.
Sehingga, biaya diskresioner abnormal (ABN_DISEXP) diperoleh
dengan cara mengurangkan nilai biaya diskresioner aktual yang
diskalakan dengan total aktiva satu tahun sebelum periode pengujian
dengan
biaya
diskresioner
normal
yang
dihitung
dengan
menggunakan koefisien estimasi dari model persamaan di atas.
4) Perataan Laba.
Pengukuran perataan laba menggunakan Indeks Eckel. Indeks Eckel
digunakan untuk mengindikasikan apakah perusahaan melakukan
praktik perataan laba atau tidak. Rumus yang digunakan adalah sebagai
berikut (Eckel, 1981).
CV ∆I
Indeks Perataan Laba (CV) = ─────
CV ∆S
Keterangan:
CV : Koefesien variasi variabel, yaitu standar deviasi dibagi dengan
nilai yang diharapkan, dari laba tahun 2011-2013.
ΔI : perubahan laba dalam satu periode
ΔS : perubahan penjualan dalam satu periode
Nilai CV ΔI dan CV ΔS dihitung dengan rumus:
∑(χi-∆χi)²
CV ΔI : √ ─────── :∆xi
n-1
∑(χs-∆χs)²
CV ΔS : √ ─────── :∆xs
n-1
Dimana:
χi : rata-rata perubahan laba bersih selama tahun 2011-2013
χs : rata-rata perubahan penjualan selama tahun 2011-2013
∆χi : perubahan laba bersih selama 2011-2013
∆χs : perubahan penjualan bersih selama 2011-2013
n : banyaknya tahun yang diamati
3.4.3 Variabel Kontrol
Variabel kontrol : variabel yang dikendalikan atau dibuat konstan
sehingga pengaruh variabel independen terhadap dependen tidak
dipengaruhi oleh faktor yang diteliti. (Sugiyono, 2010:39). Variabel
kontrol yang digunakan dalam penelitian ini adalah size dan Net Income.
Alasanya adalah ukuran perusahaan (size) dapat menentukan
seberapa besar praktik manajemen laba yang dilakukan oleh manajer
perusahaan. Perusahaan besar cenderung bertindak hati-hati dalam
melakukan
pengelolaan
perusahaan
dan
cenderung
melakukan
pengelolaan laba secara efisien. Zhou dan Elder (2004) menyatakan
bahwa perusahaan besar cenderung akan mengurangi tindakan
manajemen laba untuk menghindari pengawasan ketat dari analis
keuangan dan investor. Variabel ukuran perusahaan diukur dengan
menggunakan logarit-ma natural dari total aset perusahaan (Gerayli et
al. 2011). Adapun net income adalah dapat mempengaruhi manajemen
laba mencakup usaha manajemen untuk memaksimumkan atau
meminimumkan laba termasuk perataan laba sesuai dengan keinginan
manajemen ( Copeland, 1968:10).
3.5. Metode Analisis Data
3.5. 1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis dan menyajikan
data kuantitatif dengan tujuan untuk menggambarkan data-data tersebut.
Dalam penelitian ini statistik deskriptif digunakan untuk menunjukkan
profil data sampel, yaitu rata-rata, distribusi frekuensi dan deviasi standar
dari data-data yang akan dianalisa.
3.5.2. Uji Normalitas
Uji Normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Untuk mendeteksi apakah variabel pengganggu memiliki distribusi
normal atau tidak dengan uji statistik non-parametrik Kolmogrov-
Smirnov (K-S) (Ghozali, 2006). Uji K-S dilakukan dengan membuat
hipotesis :
Ho = data residual berdistribusi normal.
HA = data residual tidak berdistribusi normal.
Suatu regresi yang memiliki distribusi data residual normal apabila hasil
dari uji K-S memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 (> 0,05) .
3.5.3. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas/independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel
independen (Ghozali,2006). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya
multikolinearitas dalam model regresi dengan melihat nilai tolerance
dan lawannya nilai variance inflation factor (VIF). Suatu model
regresi yang terdapat multikolinearitas
apabila nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF > 10.
2. Uji Autokorelasi
Uji Autokolerasi atau asumsi indpendensi residual menggunakan
metode Durbin-Watson. Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk
autokolerasi tingkat satu (first orderautocorrelation) dan hanya
mensyaratkan adanya intersept (konstanta) dalam model regresi dan
tidak ada variabel lag diantara variabel independen. Dimana dalam
metodenya dinyatakan jika nilai menunjukkan nilai sekitar angka 2
yang secara umum dijadikan patokan untuk menyimpulkan terjadinya
independensi residual (Ghozali, 2006).
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu
model regresi linier terdapat korelasi antar residual pada periode t
dengan residual periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka
dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena
observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama
lainnya (Ghozali, 2006).
Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi menurut
Ghozali (2006) yaitu:
0 < nilai DW < dl = ada autokorelasi positif
dl ≤ nilai DW ≤ du = tidak ada autokorelasi positif
du < nilai DW < 4-du = tidak ada autokorelasi
4-du ≤ d ≤ 4-dl = tidak ada korelasi negatif
4-dl < nilai DW < 4 = ada korelasi negative
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi Heteroskedastisitas
(Ghozali,
2006).
Untuk
mendeteksi
heteroskedastisidas
digunakan
prediksi variabel
terikat
residualnya SRESID.
Deteksi
ada
atau
tidaknya
metode grafik plot antara nilai
(dependen) yaitu ZPRED dengan
ada
tidaknya
heterokedastisitas
dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada
grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y
adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual (Y
prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di-studentized.
3.5.4. Pengujian Hipotesis
1. Uji Regresi Linear Berganda
Variabel dependen dalam penelitian ini yaitu manajemen laba yang
diprediksikan dipengaruhi oleh variabel independen yaitu asimetri
informasi. Persamaan regresi yang digunakan dalam penelitian ini
adalah sebagai berikut:
CAR = α +β1CFO+ β2 DISEXP + β3 PROD + PL+β3Size+αβ4NI +e
Keterangan:
α = Konstanta
β = koefisien regresi
CAR = Cummulatif Abnormal Return
CFO = Aktivitas Riil Melalui arus kas.
DISEXP = Aktiitas Riil Melalui biaya diskresioner
PROD : Aktivitas Riil Melalui biaya produksi
PL : Perataan Laba
Size :Log Asset
NI : Net Income
2. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2) (Goodness of Fit)
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui tingkat kepastian yang
paling baik dalam analisis regresi yang dinyatakan dengan koefisien
determinasi majemuk (R²).
R²
= 1 berarti variabel independent berpengaruh sempurna terhadap
variabel dependen, sebaliknya
jika R² = 0 berarti variabel independen tidak berpengaruh terhadap
variabel dependen.
3. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Pengujian ini untuk mengetahui apakah variabel independen secara
serentak berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila tingkat
probabilitasnya lebih kecil dari 0,05 maka dapat dikatakan bahwa semua
variabel
independen
variabel terikat.
secara
bersama-sama
berpengaruh terhadap
Adapun prosedur pengujiannya adalah setelah melakukan
perhitungan terhadap F hitung kemudian membandingkan nilai F hitung
dengan F tabel. Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut :
• Apabila F hitung > F tabel dan tingkat signifikansi ( α ) < 0,05 maka Ho
yang menyatakan bahwa semua variabel independen tidak berpengaruh
secara simultan terhadap variabel dependen, ditolak. Ini berarti secara
simultan semua variabel independen berpengaruh signifikan terhadap
variabel dependen.
• Apabila F hitung < F tabel dan tingkat signifikansi ( α ) > 0,05, maka
Ho diterima, yang berarti secara simultan semua variabel independen
tidak perpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
4. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji statistik t)
Uji t adalah pengujian secara statistik untuk mengetahui apakah
variabel independen
secara individual mempunyai pengaruh terhadap
variabel dependen. Jika tingkat probabilitasnya lebih kecil dari 0,05 maka
dapat dikatakan variabel independen berpengaruh terhadap variabel
dependen.
Adapun
prosedur
pengujiannya
adalah
setelah
melakukan
perhitungan terhadap t hitung, kemudian membandingkan nilai t hitung
dengan t tabel. Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut :
• Apabila t hitung > t tabel dan tingkat signifikansi ( α ) < 0,05 maka Ho
yang
menyatakan bahwa tidak terdapat pengaruh variabel independen
secara parsial terhadap variabel dependen ditolak. Ini berarti secara
parsial variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen.
• Apabila t
hitung
<t
tabel
dan tingkat signifikansi ( α ) > 0,05 , maka Ho
diterima, yang berarti secara parsial variabel independen tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.