ANALISIS HUBUNGAN MANIPULASI AKTIVITAS RIIL
advertisement
ANALISIS HUBUNGAN MANIPULASI AKTIVITAS RIIL DAN KINERJA OPERASI MASA DEPAN: BUKTI DARI PENCAPAIAN EARNINGS BENCHMARK Juliana Tarigan Sylvia Veronica Siregar Universitas Indonesia Abstrak The focus of this study is to analyze and to give an empirical result of real activities manipulation, meeting earnings benchmark, and future performance. The observation sample consists of manufacturing firms in Indonesia from 2008-2010. This research aims to analyze whether firms meet their earning benchmark by engaging real activities manipulation, and how it influences the future performance. Real activities manipulation in this research includes decreasing discretionary SG&A expense, timing the sale of fixed assets to report gains, and overproduction reflecting an intention to cut prices or extend more lenient credit terms to boost sales and ⁄ or overproduction to decrease COGS expense. The result of this study shows that manufacturing firms in Indonesia do not engage in real activities manipulation to meet their earnings benchmark. Besides, this research also finds that there is no significant consequence between meeting earning benchmark by engaging real activities manipulation on future performance. Keywords: Earnings Benchmark, Real Activities Manipulation, Future Operating Performance 1. Pendahuluan Untuk mengambil keputusan dalam suatu perusahaan, pelaku pasar modal memerlukan informasi dari laporan keuangan. Seringkali dalam melakukan pengukuran atas kinerja perusahaan, laba yang dilaporkan dalam laporan keuangan perusahaan menjadi sumber informasi utama. Salah satu cara yang dilakukan oleh manajemen dalam proses penyusunan laporan keuangan yang dapat mempengaruhi tingkat laba yaitu dengan manajemen laba (earnings management) yang diharapkan dapat meningkatkan kinerja perusahaan. Schipper (1989) mendefinisikan manajemen laba sebagai intervensi tujuan dalam proses pelaporan keuangan eksternal, dengan tujuan untuk memperoleh beberapa keuntungan pribadi. Beberapa studi sebelumnya (Hayn, 1995; Burgstahler, 1997; Degeorge et al., 1999) dalam Xu, Taylor, dan Dugan (2007) telah mengidentifikasi tiga tujuan dari manajemen laba, antara lain: untuk menghindari pelaporan kerugian perusahaan, keinginan untuk melaporkan peningkatan pada laba, dan untuk memenuhi ekspektasi laba yang dilakukan oleh analis. Manajemen laba dapat dilakukan dengan cara manipulasi akrual murni (pure accrual) yang tidak memiliki pengaruh terhadap arus kas secara langsung (Roychowdhury, 2006). Cara lain yang dapat dilakukan dalam manajemen laba ialah dengan memanipulasi aktivitas riil (real activities manipulation). Manipulasi aktivitas riil adalah kegiatan manajemen laba yang menyimpang dari praktik bisnis normal, yang diambil dengan tujuan utama pencapaian batas laba tertentu (Roychowdhury, 2006). Graham et al. (2005) menemukan bahwa manajer lebih memilih aktivitas manajemen laba riil dibandingkan dengan manajemen laba berdasarkan akrual. Menurut Roychowdhury (2006), keberadaan manipulasi aktivitas riil dapat dilacak dari penjualan yang meningkat secara abnormal yang tidak seiring dengan arus kas operasi yang rendah, rendahnya beban diskresioner yang abnormal relatif terhadap penjualan, seperti: beban riset dan pengembangan, beban iklan atau promosi, dan beban penjualan, umum, dan administratif. Selain itu, manipulasi aktivitas riil juga dapat dilihat dari rendahnya beban per unit persediaan, disebabkan adanya produksi berlebih, serta penjualan aset secara abnormal. Beberapa penelitian sebelumnya membuktikan bahwa perusahaan Indonesia juga menerapkan publik di praktik manipulasi aktivitas riil. Penelitian tersebut diantaranya dilakukan oleh Achmad, Subekti, dan Atmini (2007), Rahman (2007), dan Oktorina (2008). Terdapat pula beberapa penelitian di Indonesia yang menganalisis dampak dari adanya manipulasi aktivitas riil. Beberapa dari penelitian tersebut diantaranya adalah penelitian yang meneliti hubungan antara manipulasi aktivitas riil dan kinerja pasar, seperti dalam penelitian Oktarina (2008), hubungan antara manipulasi aktivitas riil dan tingkat dividend payout (Vita dan Rachmawati, 2010), dan hubungan antara manipulasi aktivitas riil dengan kinerja masa mendatang (Afif, 2009). Mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Gunny (2010), penelitian ini menguji apakah perusahaan yang berhasil memenuhi earnings tresholds terlibat dalam manipulasi aktivitas riil. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis kinerja operasional masa mendatang dari perusahaan yang berhasil memenuhi earnings tresholds dan secara bersamaan terlibat dalam manipulasi aktivitas riil. Penelitian ini menguji masing-masing jenis manipulasi aktivitas riil secara spesifik. Penelitian ini menguji secara spesifik perusahaan yang mencapai earnings benchmark, dan yang terlibat dalam manipulasi aktivitas riil dan hubungannya dengan kinerja di masa mendatang. Gunny (2010) dan Roychowdhury (2006) dalam penelitiannya juga berfokus pada perusahaan yang diduga kuat merupakan pelaku manipulasi aktivitas riil, yaitu perusahaan yang berada pada right immediate zero pada suatu interval laba. Tujuan dari fokus pada suspect firms ialah menghindari adanya bias interpretasi. 2. Pengembangan Hipotesis Aktivitas riil yang diteliti dalam penelitian ini ialah aktivitas yang terkait dengan kegiatan produksi berlebih, pengurangan beban diskresioner (beban penjualan, umum, dan administrasi), dan kegiatan penjualan aset dan investasi jangka panjang, seperti yang terdapat dalam penelitian Gunny (2010) dan Roychowdhury (2006). Penelitian yang dilakukan oleh Gunny (2010) menunjukkan bukti bahwa perusahaan-perusahaan yang berhasil mencapai dan mengalahkan tolak ukur labanya (diukur dari kinerja perusahaan tahun lalu) terlibat dalam manipulasi aktivitas riil. Gunny (2010) menunjukkan bahwa literatur sebelumnya, seperti Hayn (1995); Burgstahler dan Dichev (1997); Degeorge, Patel, dan Zeckhauser (1999); Jacob dan Jorgensen (2007) telah terlebih dahulu menunjukkan bukti adanya diskontinuitas di sekitar laba nol dan laba tahun lalu. Adanya diskontinuitas di sekitar laba nol dan laba tahun lalu (zero and last year’s earnings) ini diinterpretasikan sebagai bukti adanya manajemen laba yang dilakukan oleh perusahaan. Perusahaan yang memiliki diskontinuitas di sektitar laba nol (zero earnings) dan laba tahun lalu dinilai sebagai perusahaan yang memiliki insentif tinggi dalam melakukan manajemen laba. Oleh karena itu, penelitian ini mengajukan hipotesis pertama sebagai berikut: H1a : Perusahaan yang mencapai atau berhasil melampaui tolak ukur laba (zero earnings dan laba tahun lalu) menunjukkan bukti adanya manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi. H1b : Perusahaan yang mencapai atau berhasil melampaui tolak ukur laba (zero earnings dan laba tahun lalu) menunjukkan bukti adanya manipulasi aktivitas riil melalui penjualan aset. H1c : Perusahaan yang mencapai atau berhasil melampaui tolak ukur laba (zero earnings dan laba tahun lalu) menunjukkan bukti adanya manipulasi aktivitas riil melalui beban produksi. Gunny (2010) menguji kinerja perusahaan di masa mendatang dari perusahaan yang menggunakan manipulasi aktivitas riil untuk mencapai tolak ukur laba. Hubungan negatif antara pencapaian tolak ukur laba dengan manipulasi aktivitas riil dan kinerja mendatang perusahaan mendukung penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa manajemen bersifat oportunis dan menggunakan diskresi akuntansi dan operasional untuk mengelabui pemegang saham. Perusahaan yang melakukan manipulasi aktivitas riil juga memiliki kecenderungan mengabaikan arus kas masa depan guna meningkatkan laba saat ini (Graham, Harvey, dan Rajgopal, 2005). Penelitian yang dilakukan oleh Gunny (2005) menunjukkan adanya asosiasi negatif antara tindakan manipulasi aktivitas riil dengan kinerja masa mendatang, sementara dalam Gunny (2010) ditemukan bukti bahwa perusahaan yang terlibat dalam manipulasi aktivitas riil untuk mencapai earnings benchmark memiliki kinerja positif di masa mendatang. Asosiasi positif antara pencapaian tolak ukur laba dengan manipulasi aktivitas riil dan kinerja mendatang dapat dijelaskan melalui dua penjelasan. Pertama, tindakan pencapaian tolak ukur laba melalui manipulasi aktivitas riil dapat memberikan keuntungan bagi perusahaan yang memungkinkan kinerja yang lebih baik pada masa mendatang. Penjelasan ini didukung oleh penelitian Bartov (1993) yang menunjukkan bukti adanya penjualan aset tetap oleh perusahaan dengan tujuan menghindari pelanggaran terhadap kontrak utang. Penelitian lain oleh Bartov et al. (2002) menunjukkan manfaaat dari pencapaian ekspektasi laba termasuk untuk memaksimalkan harga saham, meningkatkan kredibilitas manajemen untuk memenuhi ekspektasi pemangku kepentingan (stakeholder) perusahaan, dan mengindari litigasi. Pendukung lain dari alasan ini ditemukan dalam penelitian Graham et al. (2005) yaitu 86,3% eksekutif yang disurvey yakin bahwa pencapaian tolak ukur laba dapat membangun kredibilitas perusahaan di pasar modal. Pemegang saham akan memperoleh manfaat yang lebih besar dari tindakan pencapaian tolak ukur laba dibanding dengan beban yang dihasilkan oleh manipulasi aktivitas riil. Pendekatan kedua yang menjadi penjelasan atas asosiasi positif antara praktik manipulasi aktivitas riil dan kinerja operasional mendatang perusahaan konsisten dengan pemberian sinyal atas kompetensi eksekutif atau kinerja mendatang perusahaan (Bartov et al. 2002; Lev 2003). Beberapa studi menemukan bahwa pencapaian tolak ukur laba dapat mendorong kredibilitas dan reputasi perusahaan bagi pemangku kepentingan perusahaan, seperti kreditor, supplier, dan konsumen (Burgstahler dan Dichev 1997). Selain itu Subramanyam (1996) dalam Gunny (2010) menemukan bukti adanya penggunaan diskresional akrual untuk meningkatkan nilai perusahaan. Gunny (2010) juga menyebutkan bahwa tidak adanya asosiasi antara pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil dan kinerja masa mendatang konsisten dengan penelitian yang gagal menyimpulkan adanya manipulasi aktivitas riil. Hal ini dijelaskan dalam tiga penjelasan. Pertama, tidak adanya asosiasi konsisten antara suatu aktivitas operasi yang tidak optimal yang dikategorikan sebagai tindakan manipulasi aktivitas riil. Sebagai contoh, majaner yang memotong beban riset dan pengembangan dengan dasar proyeksi net present value negatif atas beban R&D tersebut. Dalam hal ini, terdapat kemungkinan kinerja perusahaan di masa mendatang berbeda dengan perusahaan dalam industri sejenis, namun hal ini tidak tepat disimpulkan sebagai tindakan manipulasi aktivitas riil. Penjelasan kedua atas tidak adanya asosiasi antara pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil dan kinerja masa mendatang ialah adanya kemungkinan konsekuensi dari manipulasi aktivitas riil yang dilakukan hanya berdampak kecil, sehingga tidak dapat dideteksi. Hal ini sejalan dengan penelitian oleh Graham (2005) yang mendokumentasikan adanya keinginan dari direktur keuangan untuk melakukan manipulasi aktivitas riil sepanjang pengorbanan riil untuk melakukan manipulasi aktivitas riil tidak besar. Penjelasan terakhir ialah bahwa dampak dari manipulasi aktivitas riil yang dilakukan oleh manajemen dengan tujuan oportunistik maupun memberikan sinyal pada pasar memberi dampak yang saling mengoffset satu sama lain. Adanya dua argumen yang berbeda ini mengarahkan kepada hipotesis sebagai berikut: H2a : Pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja operasi (ROA) 1 tahun, 2 tahun, dan 3 tahun mendatang. H2b : Pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil melalui keuntungan penjualan aset berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja operasi (ROA) 1 tahun, 2 tahun, dan 3 tahun mendatang. H2c : Pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil melalui beban produksi berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja operasi (ROA) 1 tahun, 2 tahun, dan 3 tahun mendatang. H2d : Pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja operasi (CFO) 1 tahun, 2 tahun, dan 3 tahun mendatang. H2e : Pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil melalui keuntungan penjualan aset berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja operasi (CFO) 1 tahun, 2 tahun, dan 3 tahun mendatang. H2f : Pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil melalui beban produksi berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja operasi (CFO) 1 tahun, 2 tahun, dan 3 tahun mendatang. 3. Metode Penelitian Penelitian ini merujuk pada penelitian yang dilakukan oleh Gunny (2010) dengan penyesuaian konteks Indonesia. Sebelum melakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan regresi dari model pengukuran tiga manipulasi aktivitas riil. Penyimpangan dari nilai normal, yaitu nilai residual hasil output dari regresi model pengukuran manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi; beban produksi; keuntungan penjualan aset. • Model pengukuran pertama mengukur tingkat normal beban penjualan, umum, dan administrasi. • Model pengukuran kedua mengukur tingkat normal keuntungan penjualan aset. • Model pengukuran ketiga mengukur tingkat normal beban produksi dengan menggunakan model berikut: Tabel 1. Keterangan Variabel Model Pengukuran Variabel SGA A MV Q INT S DD GainA ASales ISales PROD ε Keterangan beban penjualan, umum, dan administrasi total aset natural log dari nilai pasar Tobin’s Q pendanaan internal total penjualan bersih variabel indikator, bernilai 1 ketika penjualan mengalami penurunan antara t-1 hingga t, dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain pendapatan yang berasal dari penjualan aset penjualan long- lived asset penjualan long-lived investment COGS ditambah perubahan pada persediaan error Model penelitian ini mengadaptasi model penelitian yang digunakan oleh Gunny (2010) yang merupakan acuan utama dari penelitian ini. Di dalam penelitian ini, terdapat dua model utama yang digunakan dalam menguji hipotesis. Model pertama akan digunakan untuk menguji hipotesis pertama, untuk melihat apakah perusahaan yang berhasil memenuhi tolak ukur laba menunjukkan adanya praktik manipulasi aktifitas riil. Model yang dibangun oleh Gunny (2010) adalah sebagai berikut: Model utama kedua dari penelitian ini mengukur hubungan / asosiasi antara penggunaan manipulasi aktivitas riil untuk memenuhi/ mencapai benchmark laba dan kinerja perusahaan masa mendatang. Dalam melakukan uji atas hipotesis kedua, Gunny (2010) menggunakan model berikut: Variabel BENCH SIZE MTB` ROA i AdjROA CFO BENCH BEAT JUSTMISS Tabel 2. Keterangan Variabel Model Penelitian Keterangan suatu variabel indikator yang bernilai satu jika (a) laba bersih dibagi total aset berada pada kisaran 0 dan 0.01 , (b) perubahan nilai laba bersih dibagi total aset pada periode t-1 dan t berada pada kisaran nilai 0 dan 0.01, dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain logaritma natural dari total aset Market to Book ratio Return on Asset Error 1,2,3 ROA yang disesuaikan dengan industri (menggunakan perbedaan antara nilai ROA perusahaan dan nilai median ROA industri pada tahun yang sama) CFO yang disesuaikan dengan industri (menggunakan perbedaan antara nilai CFO perusahaan dan nilai median CFO industri pada tahun yang sama) variabel indikator, bernilai 1 ketika (a) laba bersih dibagi total aset berada pada kisaran nilai 0 dan 0.01 , (b) perubahan nilai laba bersih dibagi total aset pada periode t-1 dan t berada pada kisaran nilai 0 dan 0.01, dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain variabel indikator, bernilai 1 ketika (a) laba bersih dibagi total aset bernilai lebih besar dari 0.01 , (b) perubahan nilai laba bersih dibagi total asset pada periode t-1 dan t bernilai lebih besar dari 0.01, dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain variabel indikator, bernilai 1 ketika (a) laba bersih dibagi total aset bernilai lebih besar dan sama dengan - 0.01 namun lebih kecil dari 0 , (b) perubahan nilai laba bersih dibagi total asset pada periode t-1 dan t bernilai lebih besar dan sama dengan - 0.01 namun lebih kecil dari 0, (c) BENCH atau BEAT tidak sama dengan satu , dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain abnormal return perusahaan Return RM merupakan RM SGA variabel indikator, bernilai 1 ketika nilai residual dari model model pengukuran tingkat normal beban penjualan, umum, dan administrasi berada pada kuantil terendah, dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain RM ASSET variabel indikator, bernilai 1 ketika nilai residual dari model pengukuran tingkat normal keuntungan penjualan aset dikalikan dengan (-1) berada pada kuantil terendah, dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain RM PROD variabel indikator, bernilai 1 ketika nilai residual dari model tingkat normal beban produksi dikalikan dengan (-1) berada pada kuantil terendah, dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain RM variabel indikator, bernilai 1 ketika jumlah nilai residual dari model AGGRT pengukuran tingkat normal beban penjualan, umum, dan administrasi,dan model tingkat normal beban produksi dikalikan dengan ( -1) berada pada kuantil terendah, dan bernilai 0 jika dalam kondisi lain Adapun sampel dalam penelitian ini ialah seluruh perusahaan manufaktur menurut klasifikasi Bursa Efek Indonesia yang terdaftar dari tahun 2008-2011. Eliminasi sampel berikutnya juga dilakukan untuk perusahaan yang memiliki tanggal akhir pelaporan akuntansi selain tanggal 31 Desember. Eliminasi sampel juga dilakukan ketika terdapat keterbatasan atau ketiadaan data yang dibutuhkan dalam operasionalisasi variabel. Masa penelitian dibatasi hingga masa tiga tahun mendatang. Hal ini mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Afif (2009) dan Bhojraj et al. (2009), sehingga hasil penelitian dapat dibandingkan. Perbedaan fokus waktu yaitu, masa t+1, t+2, dan t+3 berdampak jumlah sampel yang berbeda dalam tiga pengujian tersebut. Adapun model pengukuran atas manipulasi aktivitas riil yang berbeda-beda menyebabkan adanya jumlah sampel yang berbeda dalam tiap pengujian manipulasi aktivitas riil. Tabel 3 Ikhtisar Pemilihan Sampel Kriteria Jumlah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008 hingga tahun 2010 Jumlah perusahaan yang menggunakan tanggal tutup buku selain tanggal 31 Desember Perusahaan dengan data laporan keuangan yang tidak dapat diakses dan tidak lengkap Perusahaan yang diambil menjadi sampel Tahun Penelitian Total Perusahaan dengan data laporan keuangan yang tidak dapat diakses dan tidak lengkap pada tahun 2007 Total Sampel Akhir 4. Jumlah Perusahaan 125 1 1 123 3 369 6 363 Analisis Hasil dan Pembahasan Tabel 4 memberikan gambaran deskriptif data setelah dilakukan treatment winsorizing. Variabel imbal hasil atas aset yang sudah disesuaikan (AdjROA) di masa mendatang (ROA(t+1), ROA(t+2), ROA(t+3)) memiliki nilai rata- rata positif. Akan tetapi terdapat hasil yang berbeda pada kinerja operasional masa mendatang yang diukur melalui arus kas yang berasal dari kegiatan operasional yang sudah disesuaikan (AdjCFO), yang diproksi dengan CFO(t+1) CFO(t+2) CFO(t+3). Variabel AdjCFO memiliki nilai rata- rata yang positif pada Adj CFO(t+1), sementara pada (t+2), dan (t+3), indikator kinerja operasional ini bernilai negatif. Dengan kata lain dapat dikatakan bahwa pada periode (t+2), dan (t+3) lebih banyak perusahaan observasi yang memiliki nilai CFO yang lebih rendah dibanding dengan rata-rata CFO industri. Tabel 4 Deskriptif Model Utama Mean Median Std.Deviasi Minimum Maksimum 0,01119 -0.0034 .01233 -.3966 .4020 AdjROA(t+1) 0.0172 0.0055 0.0083 -0.3965 0.4320 AdjROA(t+2) 0.0344 0.0193 0.0134 -0.4644 0.5325 AdjROA(t+3) 0.0110 0.0006 0.0074 -0.4476 0.4591 AdjCFO(t+1) -0.0012 -0.0134 0.0096 -0.4322 0.4964 AdjCFO(t+2) -0.0027 -0.0125 0.1532 -0.5205 0.5219 AdjCFO(t+3) -0.0019 -0.0380 0.1226 -0.3665 0.3851 RM SGA -0.0001 -0.0006 0.0056 -0.0221 0.0221 RM ASSET -0.0006 -0.0214 0.1808 -0.5588 0.5694 RM PROD 47,802,923 909,907 816,545,536 901 15,680,542,000 Size 2.1758 0.86 0.2953 -20.18 31.0940 MTB 0.0413 -0.0442 0.0448 -1.5510 3.3032 Return ROA(t+1) adalah kinerja operasi dinilai dari ROA 1 tahun mendatang; ROA(t+2) adalah kinerja operasi dinilai dari ROA 2 tahun mendatang; ROA(t+3) adalah kinerja operasi dinilai dari ROA 3 tahun mendatang; CFO(t+1) adalah kinerja operasi dinilai dari CFO 1 tahun mendatang; CFO(t+2) adalah kinerja operasi dinilai dari CFO 2 tahun mendatang; CFO(t+3) adalah kinerja operasi dinilai dari CFO 3 tahun mendatang; RM SGA adalah residual abnormal beban penjualan, umum, dan administrasi; RM ASSET adalah residual abnormal penjualan aset; RM PROD adalah residual abnormal beban produksi; Size adalah nilai total asset (dalam jutaan rupiah); MTB adalah Market to Book ratio; Return adalah nilai abnormal return perusahaan yang disesuaikan dengan pasar. Nilai masing- masing proksi manipulasi aktivitas riil (diukur dari nilai residualnya) menunjukkan adanya penyimpangan terhadap nilai nol. Hal ini menunjukkan bahwa pada periode 2008 hingga 2010, perusahaan manufaktur di Indonesia terlibat dalam manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi, keuntungan penjualan aset, dan beban produksi (SGA, ASSET, dan PROD). Variabel pengendali ukuran perusahaan diproksi dengan variabel SIZE, dan dihitung dengan menggunakan proksi logaritma natural dari total aset. Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa rerata total aset ialah 47.803 miliar rupiah dengan perusahaan observasi yang paling besar memiliki total aset sebesar 15.680.542 miliar rupiah sedangkan perusahaan observasi dengan nilai ukuran total aset paling kecil sebesar 901 juta rupiah.. Pertumbuhan perusahaan dipertimbangkan sebagai suatu hal yang mempengaruhi kinerja operasional masa mendatang perusahaan, yang diproksi dengan variabel MTB. Nilai rerata MTB perusahaan manufaktur dalam penelitian ini ialah 2.17 dengan nilai maksimumnya ialah 31 dan nilai minimumnya sebesar -20. Hal ini berarti perusahaan manufaktur di Indonesia memiliki variasi yang cukup tinggi dalam hal tingkat potensi pertumbuhan. Imbal hasil atas saham, yang diproksi dengan variabel RETURN, menunjukkan nilai minimum pada angka -1.55, dengan nilai maksimumnya berkisar 3.3. Hal ini menunjukkan adanya volatilitas pada imbal hasil saham untuk perusahaan manufaktur di Indonesia. Hasil uji hipotesis penelitian 1 dalam penelitian ini menunjukkan secara konsisten bahwa tidak cukup bukti untuk menyimpulkan perusahaan yang berhasil memenuhi target laba (meet the earnings benchmark) terlibat dalam manipulasi aktivitas riil, baik melalui beban penjualan, umum, dan administrasi, penjualan aset, beban produksi, maupun manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi, dan beban produksi . Dari seluruh hipotesis yang dibangun dalam model penelitian pertama, seluruh hipotesis dalam penelitian ini ditolak. Sesuai dengan hasil penelitian Perez dan Hemmen (2010), untuk konteks Indonesia, yang menganut sistem hukum code law, manipulasi akuntansi cenderung menjadi pilihan manajemen. Dalam penelitiannya, Leuz et al., (2003) mengklasifikasikan Indonesia sebagai negara dengan tingkat proteksi investor yang rendah. Leuz et al., (2003) mengemukakan bahwa perusahaan dengan tingkat perlindungan investor yang rendah memiliki tingkat manajemen laba akrual yang tinggi. Dengan demikian argumen yang bisa disimpulkan dari penelitian Leuz et al., (2003) ialah bahwa untuk Indonesia, perusahaan menggunakan manipulasi akrual untuk mencapai target laba.. Selain itu, terdapat kemungkinan bahwa manajemen melakukan manajemen laba yang melampaui indikator seperti yang ditetapkan pada penelitian ini, yaitu perusahaan yang termasuk dalam ukuran right immediate dari interval laba untuk memenuhi ekspektasi analis yang lebih tinggi. Hasil penelitian yang menemukan hubungan yang tidak signifikan antara perusahaan yang mencapai tolak ukur laba zero earnings dan last year’s earnings sejalan dengan hasil penelitian Rahman (2007) terhadap perusahaan yang melakukan IPO di Indonesia, dan tidak dapat membuktikan adanya dugaan adanya manipulasi aktivitas riil. Penelitian Sahabu (2009) dalam Vita dan Rahmawati (2008) juga tidak dapat membuktikan adanya manipulasi aktivitas riil pada beban produksi dan beban diskresioner. Tabel 5 Hasil Regresi Model Penelitian Pertama Variabe l Exp. Sign ? MTB + ? Abnormal Abnormal Abnormal Abnormal *(-1) *(-1) Koef. .0009 Prob. 0.288 Koef. -.0180 Prob. 0.410 (SGA + Prod*(1)) Koef. Prob. -.0224 503 0.014 ** .0002 0.460 -.0167 0.005*** -.0372 0.144 0.828 0.015** 0.770 .0014 .2001 0.306 0.002*** .00289 .5220 Koef. .0111 1 .0101 Prob. 0.462 .0017 .0099 -.0001 -.0007 0.000** * 0.264 0.000** * 1.00 0.000** * 0.0000 .2699 0.017** -.0047 0.461 .4528 0.006*** Intercep + t Prob (F-statistic) 0.0952 0.0826 0.0015 *Signifikan pada α= 10%, ** Signifikan pada α= 5%, *** Signifikan pada α= 1% RM SGA adalah residual abnormal beban penjualan, umum, dan administrasi; RM ASSET adalah residual abnormal penjualan aset; RM PROD adalah residual abnormal beban produksi; RM AGGRT adalah residual abnormal agregat; BENCH adalah indikator keberhasilan perusahaan memenuhi tolak ukur laba tahun lalu; SIZE adalah ukuran perusahaan; MTB adalah Market to Book ratio; ROA adalah Return on ASSET. Tabel 6 Hasil Regresi Model Penelitian Kedua Panel A: Kinerja Operasi t+1 Variabel Model Kinerja Operasi Masa Depan yang diukur dengan AdjROA t+1 Exp RM SGA RM ASSET RM PROD RM AGGRT . sign Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. + .0361 0.044 ** .0307 0.217 .0367 0.048 ** .0343 0.057* ? 0.571 .0216 0.374 -.0312 0.524 -.0305 0.553 .0291 ? .0022 0.914 .0076 0.782 .0075 0.717 .0076 0.710 ? 0.214 .0364 0.158 .0030 0.858 -.0163 0.292 .0147 ? .0215 0.252 -.0373 0.214 -.0075 0.790 -.0117 0.670 + .3814 0.000 *** .3411 + .0115 0.002 *** .0096 + + .0021 .0166 0.048** 0.004*** .0021 .0193 - -.2734 F Statistic Prob (F Stat) 0.002*** .3278 11.91 0.0000 10.07 0.0000 10.96 0.0000 11.60 0.0000 R-squared 0.3688 0.3353 0.3654 0.3707 C 0.000** * 0.071* .3913 0.076* 0.003** * 0.079* .0018 .0159 .0117 -.3359 0.000** * 0.001** * 0.056 * 0.005** * 0.001** * .3813 0.000*** .0117 .0021 .0169 0.001 *** 0.048** 0.004*** -.3318 0.002*** Variabel C Model Kinerja Operasi Masa Depan yang diukur dengan AdjCFO t+1 Exp RM SGA RM ASSET RM PROD RM AGGRT . sign Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. + .0251 0.228 .0658 0.002** .0274 0.128 .0246 0.245 * ? .0368 0.292 .0975 0.010** .1216 0.040 ** .0340 0.280 * ? .0012 0.960 .0492 0.035 ** .0018 0.931 -.0015 0.952 ? .0113 0.495 .0540 0.023** -.0427 0.014** -.0108 0.568 ? 0.843 0.341 .0345 0.316 .0117 0.718 .0055 .0537 + .4280 0.000** .3777 0.000** .4646 0.000*** .4226 0.000*** * * + .0152 0.000** .0114 0.028** .0185 0.000*** .0155 0.000*** * + .0018 0.169 .0009 0.560 .0011 0.337 .0017 0.172 + .0039 0.539 0.623 -.0131 0.074* .0050 0.435 .0046 0.001** 0.010** -.5208 0.000 *** 0.001*** .4270 * .3779 * .42860 6.87 8.57 NA 7.83 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.2915 0.2643 NA 0.2913 F Statistic Prob (F Stat) R-squared Keterangan : *Signifikan pada α= 10%, ** Signifikan pada α= 5%, *** Signifikan pada α= 1% adalah indikator keberhasilan melampaui target laba tahun lalu; adalah indikator kondisi hampir memenuhi target laba tahun lalu; indikator keberhasilan mencapai target laba tahun adalah proksi manipulasi aktivitas riil; adalah variabel manipulasi aktivitas riil dan lalu; keberhasilan memenuhi target laba tahun lalu; adalah kinerja operasional roa yang disesuaikan adalah kinerja operasional roa yang disesuaikan dengan industri pada t; dengan industri pada t+1; adalah ukuran perusahaan; market to book ratio ; adalah abnormal return; C adalah konstanta. Panel B: Kinerja Operasi t+2 Model Kinerja Operasi Masa Depan yang diukur dengan AdjROA t+2 Variabel Exp RM SGA RM ASSET RM PROD RM AGGRT . sign Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. + .0250 0.266 .0623 0.007** .0642 0.002** .0277 0.218 * * ? 0.029 0.620 -.0749 0.260 -.1633 0.025** .1590 ** .0378 ? .0119 0.651 .0398 0.143 .0308 0.192 .0221 0.404 ? .0372 0.112 0.038 ** .0135 0.606 .0478 0.049** .0489 ? 0.285 .0368 0.376 .0360 0.406 -.0864 0.044** .0486 + .2213 0.000** .3656 0.000** .3958 0.000** .2245 0.000** * * * * + .0037 0.463 .0206 0.000** .0079 0.080 * .0036 0.468 * + 0.026 .0026 0.102 .0002 0.916 -.0042 0.014** .0039 ** + .0071 0.511 .0036 0.741 -.0072 0.469 .0066 0.540 0.499 0.000** -.2427 0.052 * -.0939 0.493 C .0931 .5891 * F Statistic NA 11.60 10.58 NA Prob (F Stat) 0.0002 0.0000 0.0000 0.0001 R-squared NA 0.3778 0.2936 NA Adjusted R-squared NA 0.3452 0.2659 NA Variabel C Model Kinerja Operasi Masa Depan yang diukur dengan AdjCFO t+2 Exp RM SGA RM ASSET RM PROD RM AGGRT . sign Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. + .0623 0.012 .0520 0.111 .0613 0.010** .0615 0.014** * ** ? 0.281 0.245 -.0988 0.199 -.0848 0.295 .0865 .1260 ? .0181 0.529 .0241 0.532 .0398 0.145 .0356 0.228 ? 0.797 .0073 0.825 .0383 0.207 -.0095 0.725 .0066 ? .0889 0.075 * .0792 0.178 -.0248 0.621 -.0051 0.915 + .2806 + .0176 + .0032 + 0.632 .0057 0.000** .5314 * 6.87 0.0000 0.2915 - 0.000** * 0.001** * 0.100* .4233 0.000*** .4293 .0252 0.001 *** 0.441 .0017 0.216 .0189 0.000 .7365 *** 8.57 0.0000 0.2643 .2737 0.000*** .0096 0.000** * 0.063* .0181 0.001*** .0015 0.518 .0034 0.072** -.0097 0.417 -.0048 0.689 -.3122 0.030** -.5446 0.000 *** F Statistic NA 7.83 Prob (F Stat) 0.0000 0.0000 R-squared NA 0.2913 Keterangan : *Signifikan pada α= 10%, ** Signifikan pada α= 5%, *** Signifikan pada α= 1% adalah indikator keberhasilan melampaui target laba tahun lalu; adalah indikator kondisi hampir memenuhi target laba tahun lalu; indikator keberhasilan mencapai target adalah proksi manipulasi aktivitas riil; adalah variabel manipulasi laba tahun lalu; adalah kinerja operasional aktivitas riil dan keberhasilan memenuhi target laba tahun lalu; roa yang disesuaikan dengan industri pada t+1; adalah kinerja operasional roa yang disesuaikan dengan industri pada t; adalah ukuran perusahaan; market to book ratio ; adalah abnormal return; C adalah konstanta. Panel C: Kinerja Operasi t+3 Variabel Model Kinerja Operasi Masa Depan yang diukur dengan AdjROA t+3 Exp RM SGA RM ASSET RM PROD RM AGGRT . sign Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. + .1189 0.003** .1479 0.003 .1149 0.005 .1261 0.002** * *** *** * ? 0.197 .0636 0.671 -.1122 0.246 -.1245 0.199 ? .1266 .1162 0.012** * .1487 0.011** * .0978 0.038** * .1229 0.008** * ? .0359 0.334 0.405 -.0230 0.492 .0509 0.143 ? .0653 .3158 0.324 .0348 .0489 .2790 0.669 -.0114 0.882 -.0780 0.279 0.003** * .2985 0.000** * .3136 0.000** * .0111 .0004 .0481 .3819 4.96 0.0000 0.2965 0.2367 0.172 0.806 0.125 0.085 * .0105 .0003 .0398 .3685 3.04 0.0035 0.2550 0.1712 0.304 0.863 0.309 0.183 .0122 .0003 .05230 -.3984 0.111 0.837 0.089 * 0.056 * .0115 .0003 .0487 -.4012 0.159 0.838 0.117 0.071* + C + + + - F Statistic Prob (F Stat) R-squared Adjusted R-squared 0.000** * 4.95 0.0000 0.2938 0.2344 NA 0.0000 NA NA Variabel C Model Kinerja Operasi Masa Depan yang diukur dengan AdjCFO t+3 Exp RM SGA RM ASSET RM PROD RM AGGRT . sign Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. Koef. Prob. + 0.918 0.624 -.0097 0.852 .1261 0.002*** .0059 .0502 ? 0.044 0.009*** -.1346 0.040** -.125 0.199 .1290 ** .2171 ? 0.312 0.230 -.0711 0.221 .1229 0.008* .0671 .1211 ? 0.649 .0183 0.725 -.0091 0.774 .0509 0.143 .0132 ? .0810 0.244 .2014 0.214 .1420 0.151 -.0780 0.279 + .3087 + .0255 + + - .0014 .0690 .7015 3.42 0.0010 0.2009 0.009** * 0.019 ** .4154 0.001*** .3138 .0395 0.005*** .0246 0.509 0.108 0.011 ** .0002 .0111 1.032 2.98 0.0041 0.2510 0.936 0.854 0.003 *** .0011 .0581 -.6670 0.006** * 0.009** * 0.582 0.178 0.006** * .3136 0.000*** .0115 0.159 .0003 .0487 -.4012 0.838 0.117 0.071 * F Statistic 3.49 5.14 Prob (F Stat) 0.0008 0.0000 R-squared 0.2145 0.3037 Keterangan : *Signifikan pada α= 10%, ** Signifikan pada α= 5%, *** Signifikan pada α= 1% adalah indikator keberhasilan melampaui target laba tahun lalu; adalah indikator kondisi hampir memenuhi target laba tahun lalu; indikator keberhasilan mencapai target laba tahun lalu; adalah proksi manipulasi aktivitas riil; adalah variabel manipulasi adalah kinerja operasional aktivitas riil dan keberhasilan memenuhi target laba tahun lalu; adalah kinerja operasional roa yang roa yang disesuaikan dengan industri pada t+1; disesuaikan dengan industri pada t; adalah ukuran perusahaan; market to book ratio ; adalah abnormal return; C adalah konstanta. Hasil uji hipotesis kedua dalam penelitian menunjukkan secara konsisten bahwa tidak terdapat cukup bukti untuk menyimpulkan bahwa perusahaan yang berhasil mencapai earnings benchmark dengan melakukan manipulasi aktivitas riil, baik melalui beban penjualan, umum, dan administrasi, melalui keuntungan penjualan aset, dan melalui beban produksi memiliki pengaruh terhadap kinerja masa mendatang perusahaan yang diukur dengan Return on Asset, dan Cash Flow from Operation pada masa satu tahun, dua tahun, dan tiga tahun mendatang. Pengecualian terdapat pada uji manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi pada pengujian dua tahun mendatang. Pengujian ini menunjukkan adanya hubungan yang signifikan dengan kinerja masa mendatang yang diukur dengan arus kas operasioanl perusahaan. Pada pengujian ini, meeting benchmark dengan manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi memberi pengaruh signifikan pada arus kas masa mendatang (t+2). Dengan demikian, manipulasi aktivitas riil ini dikategorikan efisien. Hasil yang tidak signifikan dalam hipotesis kedua, seperti halnya dijelaskan dalam Gunny (2010) dapat dijelaskan dengan beberapa alasan. Pertama, tindakan manipulasi aktivitas riil, yang diukur dalam penelitian ini, memiliki kemungkinan dilakukan oleh manajemen bukan karena adanya intensi manajemen laba, namun justru hanya karena pertimbangan ekonomis. Hal ini dapat mengakibatkan tiadanya asosiasi pengukuran manajemen laba dengan kinerja masa mendatang. Kemungkinan lainnya ialah dampak dari manipulasi aktivitas riil yang dilakukan oleh manajemen sangat kecil, sehingga sulit untuk dideteksi. Penjelasan akhir mengapa tidak ditemukan asosiasi antara pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil dengan kinerja masa mendatang ialah karena adanya pengaruh saling offset, antara meeting earnings benchmark yang memberi sinyal positif pada pasar, dan tindakan manipulasi aktivitas riil yang oportunis. 5. Kesimpulan, Keterbatasan, dan Saran Pengujian pertama dalam penelitian ini menguji keterlibatan perusahaan yang memenuhi target laba pada dengan tindakan manipulasi aktivitas riil. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa tidak terdapat cukup bukti untuk menyimpulkan bahwa perusahaan yang merupakan suspect firms, yaitu perusahaan yang berada pada tingkat immediate right zero dari interval last year’s earnings terlibat dalam tindakan manipulasi aktivitas riil, baik melalui pengurangan beban penjualan, umum, dan administrasi, penyesuaian waktu penjualan aset, dan manipulasi beban produksi. Hasil yang konsisten juga ditemui pada manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi, dan manipulasi beban produksi secara bersamaan. Pengujian kedua dalam penelitian ini menganalisis konsekuensi dari adanya pencapaian earnings benchmark dengan manipulasi aktivitas riil terhadap kinerja masa mendatang perusahaan. Hasil penelitian kedua dari penelitian ini menunjukkan bahwa tidak cukup bukti untuk menyimpulkan bahwa perusahaan yang mencapai target laba dengan melakukan manipulasi aktivitas riil bersifat oportunistik, maupun efisien. Hasil penelitian menunjukkan tidak adanya hubungan signifikan antara meeting benchmark dengan keterlibatan manipulasi aktivitas riil dengan kinerja di masa mendatang, baik yang diukur dengan ukuran ROA, maupun CFO. Akan tetapi, terdapat pengecualian pada pengujian manipulasi aktivitas riil melalui beban penjualan, umum, dan administrasi dengan arus kas operasional pada masa dua tahun mendatang, yang menunjukkan pengaruh positif secara signifikan. Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan. Pertama, terdapat keterbatasan data atas nilai beban riset dan pengembangan di Indonesia. Hal ini menyebabkan manipulasi aktivitas riil melalui beban riset dan pengembangan tidak diteliti dalam penelitian ini. Untuk penelitian berikutnya dapat dilakukan pengujian atas manipulasi aktivitas riil melalui pengurangan beban riset dan pengembangan apabila terdapat kesediaan data .Kedua, perusahaan manufaktur Indonesia tidak lengkap dalam pengungkapan nilai keuntungan dari penjualan aset jangka panjang perusahaan, sementara mencantumkan nilai penjualan aset. Untuk mengatasi masalah data, maka penelitian ini memberi nilai nol bagi nilai keuntungan penjualan aset, pada perusahaan yang terlibat transaksi penjualan aset dan investasi jangka panjang, namun tidak mengungkapkan nilai keuntungan atas transaksi tersebut. Ketiga, penelitian ini tidak memasukkan variabel kontrol atas kemuungkinan probabilitas yang diproksi dengan Zscore. Variabel ini mengkontrol adanya kemungkinan kebangkrutan perusahaan dengan kinerja operasional mendatang (Gunny, 2010). Hal ini dikarenakan konteks Zscore dirasa kurang relevan untuk diaplikasikan pada perusahaan Indonesia. Untuk penelitian selanjutnya, dapat menggunakan variabel lain . Keempat, penelitian ini tidak memberikan perlakuan yang berbeda atas adanya subsektor industri manufaktur. Penelitian berikutnya dapat juga melakukan perlakuan atas subsektor industri, misal dengan melakukan penyesuaian atas nilai AdjROA, dan AdjCFO dengan nilai rata-rata subsektor untuk tiap tahunnya. Kelima, penelitian ini hanya mencakup masa penelitian dari tahun 2008 hingga tahun 2010. Penelitian dengan tahun pengujian yang lebih lama dapt dilakukan dalam penelitian selanjutnya. Daftar Referensi Achmad, Subekti, dan Atmini. (2007). Investigasi Motivasi dan Strategi Manajemen Laba pada Perusahaan Publik di Indonesia. Simposium Nasional Akuntansi X. Afif , Rizqa. (2009). Analisis Pengaruh Manajemen Laba Melalui Aktivitas Riil terhadap Kinerja Operasi Masa Depan : Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Skripsi Sarjana Program Studi Strata Satu Akuntansi FE UI. Bartov, E. (1993). The timing of asset sales and earnings manipulation. Accounting Review 68 (4): 840–55. Bartov, E., D. Givoly, and C. Hayn. (2002). The rewards to meeting or beating earnings expectations. Journal of Accounting and Economics 33 (2): 173–204. Bhojraj, S. et al.(2009). Making Sense of Cents: An Examination of Firms That Marginally Miss or Beat Analyst Forecasts. The Journal of Finance, 64(5), pp.2361–2388. Burgstahler, D., and I. Dichev. (1997). Earnings management to avoid earnings decreases and losses. Journal of Accounting and Economics 24 (2): 99–126. Degeorge, F., J. Patel, and R. Zeckhauser. (1999). Earnings management to exceed thresholds. Journal of Business 72 (1): 1–33. Graham, J., R. Harvey, and S. Rajgopal. (2005). The economic implications of corporate financial reporting. Journal of Accounting and Economics 40 (1–3): 3– 73. Gunny, K. (2005). What are the consequences of real earnings management? Working paper. University of Colorado at Boulder. Gunny, Katherine A. (2010). The Relation Between Earnings Management Using Real Activities Manipulation and Future Performance: Evidence from Meeting Earnings Benchmarks. Contemporary Accounting Research, 27 (3), 855-888. Hayn, C.(1995). The information content of losses. Journal of Accounting and Economics 20 (2): 125–49. Jacob, J., and B. Jorgensen. (2007). Earnings management and accounting income aggregation. Journal of Accounting and Economics 43 (2 ⁄ 3): 369–90. Leuz, C., Nanda, D. and Wysocki, P. D. (2003) Earnings management and investor protection: an international comparison. Journal of Financial Economics, 69(3), pp. 505–528. Lev, B. (2003). Corporate earnings: Fact and fiction. Journal of Economic Perspectives 17 (2): 27–50. Oktorina, Megawati. (2008). Analisis Arus Kas dalam Mendeteksi Manipulasi Aktivitas Riil dan Dampaknya Terhadap Kinerja Pasar. Tesis Pascasarjana Program Studi Ilmu Akuntansi FEUI. Perez, Gonzalo Rodriguez e Hemmen, Stevan van. (2010). Debt, diversification and earnings management. Journal of Accounting Public Policy, Vol.29, pp. 138-159. Rahman, Annisaa.(2007) Earnings Management melalui Accrual dan Real Activities Manipulation pada Initial Public Offerings dan Kinerja Jangka Panjang : Studi Empiris pada Bursa Efek Jakarta. Tesis Pascasarjana Program Studi Ilmu Akuntansi FEUI. Roychowdhury, S. (2006). Earnings management through real activities manipulation. Journal of Accounting and Economics 42 (3): 335–70. Sahabu, Supardi. (2009). Manajemen Laba Melalui Akrual Dan Manipulasi Aktivitas Nyata dan Pengaruhnya Terhadap Kinerja Perusahaan Yang Melakukan Right Issue. Tesis Yang Dipublikasikan. Schipper, K. (1989). Earnings management. Accounting Horizons 3 (1): 91–102. Subramanyam, K. R. (1996). The pricing of discretionary accruals. Journal of Accounting and Economics 22 (1–3): 249–81. Subramanyam, K. R. (1996). The pricing of discretionary accruals. Journal of Accounting and Economics 22 (1–3): 249–81. Xu, Randall Z., Gary K. Taylor, and Michael T. Dugan. (2007). Review of Real Earnings Management Literature. Journal of Accounting Literature Vol.26: 195228.